Implementasi Algoritma SVM Dalam Pengembangan Sistem Presensi Berbasis Face Recognition

Abstract

Sistem presensi Universitas Amikom Yogyakarta memiliki potensi untuk dikembangkan. Dari sistem yang sudah ada kami menemukan sebuah ide untuk meng-implementasikan face recognition dalam sistem tersebut. Sistem presensi dengan menggunakan face recognition akan lebih mempermudah mahasiswa/i untuk melakukan presensi. Mengingat permasalahan yang ada seperti menggunakan QR Code yang masih susah dideteksi pada barisan-barisan tertentu. Maka, dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai metode untuk klasifikasi gambar yang sudah diconvert menjadi Numpy Array dengan meng-uji coba beberapa sampel foto mahasiswa/i Universitas Amikom Yogyakarta lalu mengidentifikasi satu persatu data baru untuk mendapatkan sebuah hasil yang berupa pengenalan sebuah wajah dengan tampilan berupa identitas pengenal dari mahasiswa/i tersebut. Diakhir penelitian ini kami menemukan bahwa keakurasian face recognition dengan menggunakan metode SVM menghasilkan rata-rata 93,46% yang berarti bahwa sebuah image yang dapat diproses untuk melakukan sebuah presensi.