Tahun Penelitian: 2024
Sistem absensi memiliki peran penting dalam pengelolaan sumber daya manusia,
namun metode konvensional seperti pencatatan manual dan penggunaan kartu identitas
masih menghadapi berbagai kendala, seperti potensi manipulasi data, kehilangan kartu,
serta rendahnya efisiensi pengolahan data. Kondisi ini menunjukkan adanya kebutuhan
akan sistem absensi yang lebih akurat, aman, dan praktis. Seiring perkembangan
teknologi, khususnya dalam bidang computer vision, pengenalan wajah (face
recognition) menjadi solusi biometrik yang mampu mengidentifikasi individu secara
otomatis tanpa interaksi fisik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem
presensi berbasis pengenalan wajah dengan mengintegrasikan metode Viola-Jones
untuk deteksi wajah dan Principal Component Analysis (PCA) dengan pendekatan
Eigenface untuk pengenalan wajah. Metode Viola-Jones dipilih karena kemampuannya
dalam mendeteksi wajah secara cepat dan real-time, sedangkan PCA Eigenface
digunakan untuk mengekstraksi fitur wajah dan mereduksi dimensi data sehingga proses
pengenalan menjadi lebih efisien. Metode penelitian meliputi pengumpulan data citra
wajah, tahap preprocessing, implementasi algoritma deteksi dan pengenalan wajah,
serta evaluasi kinerja sistem berdasarkan tingkat akurasi dan kecepatan proses. Sistem
yang dikembangkan akan diuji dalam berbagai kondisi, seperti variasi pencahayaan dan
posisi wajah, untuk mengetahui tingkat keandalannya. Luaran yang ditargetkan dari
penelitian ini meliputi prototipe sistem absensi berbasis face recognition, publikasi
ilmiah pada jurnal terakreditasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi
absensi yang lebih efektif, efisien, dan minim kecurangan