Implementasi Sistem Presensi RFID dengan Validasi Deteksi Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Local Binary Pattern Histogram Berbasis Mini PC

Basthomi, Faisal Rohman (2019) Implementasi Sistem Presensi RFID dengan Validasi Deteksi Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Local Binary Pattern Histogram Berbasis Mini PC. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0915040005 - Faisal Rohman Basthomi - Implementasi Sistem Presensi RFID dengan Validasi Deteksi Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Local Binary Pattern Histogram Berbasis Mini PC.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Pada penelitian ini dibuat sistem presensi yang menggabungkan teknologi presensi RFID dan pengenalan wajah. Salah satu sistem presensi yang sering dijumpai yaitu sistem presensi RFID. Meskipun sistem presensi ini sudah canggih, namun sistem ini masih memiliki kekurangan seperti adanya kejadian titip kartu. Dalam penelitin ini, penulis mempunyai dua input yaitu ID kartu RFID dan gambar wajah. Gambar wajah akan diproses dengan dua metode, yaitu metode Viola-Jones yang digunakan untuk mendeteksi objek wajah, dan metode Local Binary Pattern Histogram digunakan sebagai pengenalan wajah, hasil dari proses ini berupa data kehadiran pada database. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan penulis, respon sistem menunjukkan hasil yang sangat bagus. Pada pengujian yang pertama terhadap sensor RFID dalam 11 kali pengujian, sensor mampu membedakan semua kartu. Pengujian ini dilakukan pada jarak 1cm sampai 4cm. Selanjutnya pada pengujian yang kedua terhadap pengenalan wajah dalam 100 kali percobaan pengujian, sistem dapat mengenali wajah sebanyak 93 kali sehingga sistem mempunyai tingkat keberhasilan sebesar 93%. Tingkat keberhasilan ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti pengujian yang dilakukan pada kuat penerangan 364 lux dan kuat penerangan minimal yang dibutuhkan sistem agar dapat mendeteksi wajah adalah 3,88 lux, jarak pengujian pada > 20cm dan <70cm, serta sudut pengujian maksimal 450.

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: No inventaris: 5302/TO-15/2019_Lokasi Ta: 301
Uncontrolled Keywords: Sistem Presensi, RFID, Pengenalan Wajah, Viola-Jones, Local Binary Pattern Histogram.
Subjects: TO - Teknik Otomasi > Rancang Bangun Sistem Otomasi
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 28 Nov 2019 04:32
Last Modified: 26 Jun 2021 02:10
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/2365

Actions (login required)

View Item View Item