Sistem Absensi Menggunakan Wajah Pada Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)

2

BAB 1
PENDAHULUAN

Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang penilitian judul skripsi “Sistem
Absensi menggunakan Wajah pada Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Learning
Vector Quantization (LVQ)”. Rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian,
manfaat penelitian, metode penelitian, tinjauan pustaka, dan sistematika penulisan
skripsi.

1.1.

Latar Belakang
Sistem absensi memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari terutama

di lingkup kerja seperti perkantoran, pabrik, rumah sakit, sekolah, universitas, dan
tempat lain yang membutuhkan absensi. Dalam kegiatan belajar mengajar di dalam
suatu perguruan tinggi, tentu saja memiliki mahasiswa/i yang harus dicatat
kehadirannya setiap hari.
Pencatatan kehadiran ini lebih sering dikenal sebagai absensi. Absensi adalah

salah satu faktor penting dalam dunia universitas. Masalah yang terjadi dalam sistem
yang telah diterapkan terletak pada pangumpulan data hadir mahasiswa yang
dilakukan dalam kelas, di mana sistem absensi yang berjalan saat ini masih
dilakukan secara manual, yaitu dengan pemanggilan atau pengisian tanda tangan
secara langsung.
Seringnya pendataan mahasiswa menghilang atau rusak dalam rekapan di tata
usaha. Mungkin saja beberapa arsip tentang mahasiswa yang begitu banyak, salah letak
atau salah pendataan sehingga sistem akademik pada suatu kampus tidak
maksimal.Terutama mengenai absensi yang sering tidak sesuai kenyataan isinya.
Banyak mahasiswa yang jarang masuk akan tetapi absen selalu penuh, dalam lingkup
mahasiswa sering disebut TA (titip absen). Tentunya dengan keadaan seperti ini
sangatlah tidak efektif dan efisien dalam pendataan absensi di tata usaha sehingga
membuat para pegawai semakin bingung dan stress dengan keadaan ini. Di era
informasi ini akan sangat mudah apabila digunakan teknologi seperti software untuk
pendataan absensi, mulai dari daftar kehadiran dan daftar prestasi di kelas.

Universitas Sumatera Utara

3


Di era modern seperti sekarang ini, tidak menutup kemungkinan bahwa wajah
dapat dimanfaatkan untuk sistem absensi di perguruan tinggi. Melalui wajah
memungkinkan proses absen menjadi efektif dan efisien karena lebih cepat dan tidak
akan mengalami kerusakan karena data akan tersimpan pada media penyimpanan di
komputer. Mencermati hal-hal yang telah dipaparkan diatas maka penulis tertarik
membuat skripsi berjudul “Sistem Absensi menggunakan Wajah pada Jaringan
Syaraf Tiruan dengan Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)”
1.2.

Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah penulis uraikan diatas, rumusan masalah pada
penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengidentifikasi wajah dan menjadikan
wajah tersebut sebagai kunci untuk absen.
1.3

Batasan Masalah

Ruang lingkup masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Citra wajah berekstensi *.bmp.
2. Jumlah wajah yang akan diidentifikasi sebanyak 20 wajah.
3. Citra yang akan dilatih dan diuji berukuran 100 x 100 pixel.
4. Wajah tidak akan terdeteksi jika tidak memiliki dahi, mata, hidung, mulut,
dagu, rambut, telinga.
5. Wajah yang dapat terdeteksi harus memiliki pencahayaan yang baik.
6. Bahasa pemograman yang digunakan adalah C#.
7. Wajah diambil dari mahasiswa Ilmu Komputer USU stambuk 2013

1.4

Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian dalam tugas akhir ini adalah
1. Untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Learning Vector
Quantization dalam pengenalan wajah serta menjadikan wajah sebagai kunci
utama dalam proses absen.
2. Mengetahui pengaruh besar pixel suatu citra pada tingkat akurasi dan ketepatan
pengenalan pola.


Universitas Sumatera Utara

4

1.5

Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:
1.

Diperoleh sebuah perangkat lunak yang dapat mengenali pola wajah dengan
menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization.

2.

Menambah pengetahuan penulis dalam Jaringan Syaraf Tiruan yaitu
Algoritma Learning Vector Quantization.

3. Sebagai bahan referensi bagi peneliti lain yang ingin membahas topik yang
terkait dengan penelitian ini.

1.6

Metodologi Penelitian

Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :
1.

Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian.
Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk
penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel,
paper, makalah baik berupa media cetak maupun media internet. Ini dilakukan
untuk memperoleh informasi yang terkait dengan Learning Vector Quantization.

2.

Analisis dan Perancangan
Pada tahap ini digunakan untuk mengolah data dari hasil studi literatur yang
kemudian dilakukan analisis dan perancangan sistem. Kemudian sistem dirancang
dengan membuat gambaran sistem menggunakan UML (Unified Modelling

Language), Flowchart algoritma, rancangan aplikasi, dan User Interface aplikasi

3.

Implementasi
Algoritma Learning Vector Quantization diimplementasikan ke dalam pembuatan
suatu aplikasi absensi memakai wajah berbasis desktop dengan menggunakan
bahasa pemrograman C#.

4.

Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian kinerja sistem dalam mengenal citra yang diinput dan akan menghasilkan kata berupa nama dari citra tersebut.

5.

Dokumentasi
Pada tahap ini berisi laporan dan kesimpulan akhir dari hasil akhir analisa dan
pengujian dalam bentuk skripsi.


Universitas Sumatera Utara

5

1.7

Sistematika Penulisan

Agar pembahasan lebih sistematis, maka tulisan ini dibuat dalam lima bab, yaitu :

BAB 1

PENDAHULUAN
Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang penilitian judul
skripsi “Sistem Absensi menggunakan Wajah pada Jaringan Syaraf
Tiruan dengan Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)”.
Rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat
penelitian, metode penelitian, tinjauan pustaka, dan sistematika
penulisan skripsi.


BAB 2

LANDASAN TEORI
Berisi tentang pembahasan teori-teori tentang Jaringan Syaraf Tiruan,
Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ).

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN
Berisi tentang uraian analisis mengenai proses kerja dari algoritma
Learning Vector Quantization (LVQ) yang terdiri dari flowchart,
unified modeling language (UML) serta perancangan dari aplikasi.

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada tahap ini dilakukan pembuatan sistem sesuai dengan analisis dan
perancangan. Kemudian melakukan pengujian sistem.

BAB 5


KESIMPULAN DAN SARAN
Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian dari
bab-bab sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh yang
diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya.

Universitas Sumatera Utara