PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Abstract

Saat ini, banyak sekali alternatif dalam mengembangkan sebuah sistem presensi. Teknologi biometrika merupakan salah satu alternatif yang mungkin untuk pengembangan sistem presensi. Misalnya dengan memanfaatkan sidik jari, wajah, retina, dan telapak tangan. Pemanfaatan biometrika wajah dalam sebuah sistem presensi, menarik untuk dikaji dan diteliti. Penelitian ini akan mengkaji sistem presensi memanfaatkan biometrika wajah dengan pendekatan artificial neural network. Selain itu, akan diukur pula tingkat akurasi dari sistem presensi yang dikembangkan. Sistem presensi yang dikembangkan terdiri dari tiga buah sub sistem yaitu sistem deteksi wajah otomatis, sistem pelatihan jaringan syaraf tiruan, dan sistem pengenalan wajah. Untuk sistem deteksi wajah digunakan metode segmentasi kulit, sedangkan untuk ekstraksi cirinya digunakan LDA guna menghasilkan matriks proyeksi fisher, dan pada sistem pengenalan digunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Sistem ini telah diujicoba dengan citra dari database MUG, dan mendapatkan hasil terbaik adalah 67,36% dengan rincian 80 citra latih dan 17 citra non-latih berhasil dikenali dengan baik.