Latar Belakang Penerapan Algoritma Eigenface Pada Sistem Absensi Karyawan Berbasis Webcam

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi komputer sekarang sangat pesat, ini ditandai dengan hampir semua pengolahan data dan informasi telah dilakukan dengan komputer. Hal ini diakibatkan semakin beraneka ragam permasalahan informasi yang harus ditangani, salah satu adalah dalam hal pengenalan pola. Pengenalan wajah manusia adalah salah satu dari pengenalan pola yang penting dalam dunia usaha. Pengenalan wajah dalam sistem absensi karyawan pada sebuah perusahaan adalah untuk mengontrol sumber daya manusia SDM. Salah satu fungsi mengontrol SDM bertujuan meningkatkan potensi sumber daya manusia dan dalam rangka efisiensi perusahaan. Umumnya sistem absensi karyawan pada kantor dilakukan dengan mengisi buku absen atau yang lebih maju lagi dengan menggunakan mesin absensi. Mesin absensi tersebut menggunakan kartu tempat mencetak tanggal, jam masuk serta jam pulang. Dilihat dari segi keamanan, sistem ini mempunyai banyak kelemahan, antara lain adalah absen karyawan bisa dititipkan oleh karyawan lainnya absen fiktif. Hal ini tentu berakibat kerugian bagi perusahaan, karena karyawan tersebut tidak masuk kerja tetapi tetap diberi gaji. Untuk mencegah hal tersebut perlu dibuat sistem absensi karyawan yang tidak mungkin dilakukan manipulasi absen atau absen fiktif. Sistem absensi yang dirancang adalah sistem absensi dengan menggunakan pengenalan wajah karyawan. Universitas Sumatera Utara Untuk menggunakannya, karyawan memasukkan nomor identitas karyawan NIK ke dalam sistem, selanjutnya sistem mengambil foto karyawan dan mencocokkan dengan database wajah pada sistem. Jika wajahnya cocok dengan data NIK, maka absensi karyawan disimpan dan dianggap sah. Jika wajah karyawan tidak cocok dengan database sistem, maka pengisian absen batal dan karyawan tersebut dianggap tidak hadir. Pencocokan wajah karyawan dilakukan dengan algoritma pengenalan wajah Eigenface . Eigenface adalah kumpulan dari eigenvector yang digunakan untuk masalah computer vision pada pengenalan wajah manusia. Teknik ini telah lama digunakan dalam pengenalan tulisan tangan, pembacaan bibir, pengenalan suara dan pencitraan medis. Menurut Lyman 2007, eigenface adalah sekumpulan standardized face ingredient yang diambil dari analisis statistik dari banyak gambar wajah. Satu wajah manusia dapat dipandang sebagai kombinasi dari wajah-wajah standar ini. Wajah seseorang bisa saja terdiri dari 10 dari wajah 1, 20 dari wajah 2, dan seterusnya sehingga jika ingin merekam wajah seseorang untuk pengenalan wajah, maka bisa digunakan jauh lebih sedikit fitur daripada yang ditangkap oleh foto digital. Untuk menghasilkan eigenface , sekumpulan besar citra digital dari wajah manusia diambil pada kondisi pencahayaan yang sama dan kemudian dinormalisasi selanjutnya diolah pada resolusi yang sama misalnya 80 x 80 pixel . Lalu citra tersebut diperlakukan sebagai vector dimensi 80 x 80 pixel di mana komponennya diambil dari nilai pixel -nya. Untuk menentukan eigenface dari sekumpulan citra wajah, digunakan algoritma eigenface berdasarkan Principle Component Analysis PCA.

1.2 Perumusan Masalah