Pengembangan Face Recognition Menggunakan OpenCV dan Kombinasi Algoritma Haarcascade dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk Aplikasi Presensi Mahasiswa

ryan putranda kristianto

doi:10.30591/smartcomp.v13i4.7083

Pengembangan Face Recognition Menggunakan OpenCV dan Kombinasi Algoritma Haarcascade dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) untuk Aplikasi Presensi Mahasiswa

ryan putranda kristianto

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Face Recognition yang sudah ada sebelumnya, dengan fokus pada peningkatan tampilan UI dan nilai confidence dalam pengenalan wajah. Aplikasi sebelumnya memiliki rata-rata nilai confidence 65% dan error rate 35%, yang dianggap kurang optimal. Pengembangan dilakukan menggunakan OpenCV Python dengan kombinasi algoritma Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Metode yang digunakan meliputi perbaikan UI, peningkatan jumlah capturing image menjadi 100 kali untuk training, dan implementasi sistem konfirmasi setelah 10 kali deteksi pengguna yang sah. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan pada tampilan UI dan fungsionalitas aplikasi, termasuk penambahan form konfirmasi untuk menyimpan data presensi. Namun, peningkatan jumlah capturing image tidak menghasilkan perubahan signifikan pada nilai confidence, yang tetap berada di sekitar 65%. Sebagai solusi, sistem konfirmasi otomatis setelah 10 kali deteksi pengguna yang sah diimplementasikan untuk meningkatkan akurasi pengenalan wajah

Keywords

face recognition, aplikasi presensi, haar cascade, local binary pattern histogram

Full Text:

References

Banu S., Ryan P. K. “Implementasi Penggunaan OpenCV Pada Face Recognition untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa,” J. SISTEMASI., vol. 9, no. 2, 2020.

Angga W. W, Aisyatul K., Wiktasari, Amran Y., Sirli F, “Pendeteksian dan Pengenalan Wajah Pada Foto Secara Real Time dengan Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram,” J. Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang, vol. 11, no. 1, 2017.

E. Y. Puspaningrum and W. S. J. Saputra, “Deteksi Wajah Dengan Boosted Cascade Classifier,” SCAN - J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 13, no. 3, pp. 1–4, 2018.

Y. Rodriguez and S. Marcel, “Face authentication using adapted local binary pattern histograms,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 3954 LNCS, pp. 321–332, 2006.

L. W. Alexander, S. R. Sentinuwo, A. M. Sambul, T. Informatika, U. Sam, and R. Manado, “Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah Untuk Mendeteksi Visual Hacking,” J. Tek. Inform. Univ. Sam Ratulangi, vol. 11, no. 1, 2017.

R. A. Maulana Budiman, B. Achmad, Faridah, A. Arif, Nopriadi, and L. Zharif, “Localization of white blood cell images using Haar Cascade classifiers,” Proc. 2016 1st Int. Conf. Biomed. Eng. Empower. Biomed. Technol. Better Futur. IBIOMED 2016, 2017.

Wijaya, N., & Ridwan, A. (2019). Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur HSV dan LBP. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 8(1), 74-78.

Farokhah, L. (2020). Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 7(6), 1129-1135.

Ahmad, A., & Latief, A. (2021). Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(3), 557-564.

Ardhito, D. Y., Susilo, D., Ruswanti, D., & Retnoningsih, D. (2023). Optimasi Face Recognition Untuk Presensi Pegawai. Technical and Vocational Education International Journal (TAVEIJ), 3(2), 171-178.

Pahlevi, R. A., & Setiaji, B. (2023). Analysis of Application Haar Cascade Classifier and Local Binary Pattern Histogram Algorithm in Recognizing Faces With Real-Time Grayscale Images Using Opencv. Jurnal Teknik Informatika (Jutif), 4(1), 179-186.

DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v13i4.7083