APLIKASI PRESENSI MENGGUNAKAN IMAGE RECOGNITION
DAN LOCATION BASED SERVICE
TUGAS AKHIR
Diajukan Sebagai
Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh
Gelar Sarjana Teknik Pada
Jurusan Teknik
Informatika
Oleh:
NURUL HIKMA
11451201626
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM
RIAU
ABSTRAK
Presensi merupakan suatu
kegiatan pelaporan kehadiran. Di Kementrian Agama Provinsi Riau presensi
menggunakan fingerprint. Dalam penggunaan fingerprint terdapat
beberapa kekurangan antara lain data presensi yang bisa dimanipulasi,
ketergantungan listrik dan posisi jari yang tidak pas dengan posisi mesin scanner
sehingga membuat jari sulit terdeteksi. Dari permasalahan tersebut maka
dibangun sebuah aplikasi yang dapat meminimalisir terjadi kesalahan dalam
melakukan presensi. Aplikasi ini memanfaatkan smartphone sebagai sarana
untuk melakukan presensi, memanfaatkan image recognition dan location
based service. Pemanfaatan image recognition yaitu pada pengenalan
wajah pegawai yang akan melakukan presensi yang menggunakan metode Eigenface,
sedangkan location based service digunakan untuk mengetahui lokasi real time pegawai saat melakukan presensi. Aplikasi ini menggunakan object
oriented dengan menggunakan Object Oriented Analysis (OOA) dan Object
Oriented Design (OOD) sebagai pendekatan sistem dan menggunakan black
box dan User Acceptance Test (UAT) untuk
pengujian.
Kata Kunci: Eigenface, Location Based Service, object oriented, Presensi,
smartphone.
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
Gambar Halaman
DAFTAR TABEL
Tabel Halaman
BAB I
1.1 Latar Belakang
Kementerian Agama
Provinsi Riau merupakan Kementerian yang berfungsi untuk menjalankan kegiatan keagamaan
berdasarkan Peraturan Menteri Agama dan Peraturan Perundang-Undangan di wilayah
Provinsi Riau dengan tujuan untuk membantu presiden dalam menyelenggarakan pemerintahan negara. Untuk meningkatkan kinerja suatu instansi maka
diperlukan kedisiplinan dari pegawainya.
Peraturan
pemerintah Repulik Indonesia nomor 53 tahun 2010 tentang disiplin Pegawai Negeri
Sipil pasal satu ayat satu menjelaskan tentang disiplin Pegawai
Negeri Sipil (PNS). Pasal tersebut berisi tentang peraturan untuk menaati
kewajiban dan menghindari larangan yang ditentukan dalam peraturan perundang-undangan
dan/atau peraturan kedinasan yang apabila tidak ditaati atau dilanggar dijatuhi
hukuman disiplin.
Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 28
tahun 2013 tentang disiplin kehadiran Pegawai Negeri Sipil di
lingkungan Kementrian Agama pasal satu menjelaskan
tentang disiplin kehadiran. Pasal tersebut berisikan tentang kesanggupan Pegawai
Negeri Sipil untuk menaati kewajiban datang, melaksanakan tugas dan pulang
sesuai dengan jam kerja.
Jam kerja
Pegawai Negeri Sipil sudah diatur dalam Peraturan Menteri Agama Republik
Indonesia Nomor 28 tahun 2013 pasal dua menjelaskan hari kerja di lingkungan
Kementerian Agama ditetapkan 5 (lima) hari jam kerja per minggu, mulai hari
senin sampai dengan hari jumat atau sesuai dengan ketentuan hari kerja
pemerintah daerah. Pasal tiga ayat satu menjelaskan setiap Pegawai Negeri Sipil
wajib memenuhi jam kerja 7,5 (tujuh koma lima) perhari. Pasal tiga ayat dua
menjelaskan jam kerja sebagaimana yang dimaksud pada ayat satu dilaksanakan
dengan ketentuan: a. hari senin sampai hari kamis hadir dari pukul 07.30 sampai
dengan pukul 16.00 dengan waktu istirahat dari pukul 12.30 sampai dengan pukul
13.00; b. hari jumat hadir pukul 07.30 sampai 16.30 dengan waktu istirahat dari
pukul 11.30 sampai dengan pukul 13.00. Pasal tiga ayat tiga menjelaskan dalam
hal Pegawai Negeri Sipil (PNS) tidak dapat memenuhi ketentuan hadir sebagaimana
yang dimaksud pada ayat dua, diberi toleransi sampai pukul 09.00 dengan
kewajiban memenuhi ketentuan jam kerja sebagaimana yang dimaksud pada ayat
satu. Pasal tiga ayat empat menjelaskan Pegawai Negeri Sipil yang hadir setelah
pukul 09.00 tanpa alasan yang sah dinyatakan tidak hadir.
Pada saat ini
Menteri Agama Provinsi Riau dalam melihat kedisiplinan pegawainya dilihat dari
absensi atau presensi pegawai tersebut. Untuk melihat presensi pegawai Kementerian
Agama Provinsi Riau menggunakan fingerprint. Fingerprint
merupakan sebuah mesin absensi biometric yang memberikan data kehadiran dengan
menggunakan sidik jari. Adapun kelemahan dalam penggunaan fingerprint diantaranya
yaitu data presensi mudah dimanipulasi, fingerprint membutuhkan aliran
listrik apabila terjadi pemadaman listrik maka Kementerian Agama Provinsi Riau
melakukan presensi secara manual dimana memanfaatkan kertas untuk melakukan presensi.
Pada saat itu rentan terjadi kecurangan dalam presensi karena bisa pegawai lain
yang mengisi presensi untuk pegawai lainnya. Selanjutnya setelah pegawai
melakukan presensi secara manual, maka pegawai yang
mengurus bagian presensi akan menginputkan data presensi seluruh pegawai yang
berasal dari 10 bidang degan total pegawai berjumlah 242 pegawai, dengan jumlah
pegawai tersebut maka akan menyita banyak waktu dan membutuhkan ketelitian
sehingga dinilai kurang efektif. Selain itu singkronisasi dan integrase
memerlukan jaringan kabel, sering terjadi kesalahan karena terlalu banyak bekas
sidik jari yang membuat mesin scanner menjadi kotor yang mengakibatkan terjadi
kesalahan dalam memindai, basah karena sering terkena keringat dari jari
seseorang dan posisi jari yang tidak pas pada mesin scanner yang membuat jari
juga sulit untuk terdeteksi.
Presensi dan
kehadiran pegawai saat jam kerja merupakan salah satu proses yang sangat
penting. Proses ini dikatakan penting karena dapat mempengaruhi besarnya tunjangan
kerja yang akan diterima oleh Pegawai Negri Sipil (PNS) yang ada di lingkungan Kementeri
Agama Provinsi Riau. Sesuai dengan Peraturan Menteri Agama
Republik Indonesia Nomor 29 Tahun 2016 tentang pemberian, penambahan, dan pengurangan
tunjangan kerja pegawai pada Kementerian Agama, persentase pengurangan
tunjangan kinerja bagi pegawai yang terlambat masuk jika pegawai terlambat 1
menit s.d 30 menit persentase pengurangan 0.5%, terlambat 31 menit s.d 60 menit
persentase pengurangan 1%, terlambat 61 menit sampai dengan 90 menit persentase
pengurangan 1.25% , terlambat 91 menit atau tidak mengisi daftar hadir masuk
kerja pengurangan persentase 1.50%.
Sedangkan konsekuensi
pegawai yang meninggalkan tempat kerja tanpa izin pada saat jam kerja sudah
diatur oleh Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 29 Tahun 2016
tentang pemberian, penambahan dan pengurangan tunjangan kerja pegawai pada Kementerian
Agama pada pasal tiga belas ayat dua. Pasal tersebut menjelaskan tentang pegawai
yang meninggalkan tempat tugas (antara waktu masuk kerja dan waktu pulang
kerja) tanpa penugasan atau izin tertulis lebih dari dua jam akan di kenakan
pengurangan tunjangan kerja sebesar 2%.
Tunjangan kerja dapat dilihat pada Peraturan
Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 29 Tahun 2016 tentang pemberian, penambahan,
dan pengurangan tunjangan kerja pegawai pada Kementrian Agama yang dijelaskan
pada pasal satu ayat empat tentang tunjangan kerja. Pasal tersebut berisikan
tentang tunjangan yang diberikan kepada Pegawai Negeri Sipil yang merupakan
fungsi dari keberhasilan pelaksanaan reformasi birokrasi dan didasarkan pada
capaian kinerja Pegawai Negeri Sipil tersebut yang sejalan dengan capaian
kinerja organisasi dimana Pegawai Negeri Sipil tersebut bekerja.
Aplikasi presensi menggunakan Image Recognition
dan location Based Service merupakan terobosan baru untuk menggantikan
sistem presensi menggunakan fingerprint. Aplikasi ini memanfaatkan
perkembangan teknologi pada alat komunikasi. Penggunaan Image Recognition
dan Location Based Service (LBS) dalam sistem presensi juga menjadikan
proses presensi Pegawai Kementerian Agama Provinsi Riau lebih efektif dan
praktis. Selain itu, aplikasi ini juga dapat mengatasi masalah yang terjadi
saat melakukan presensi menggunakan fingerprint dan membantu mengatasi
masalah dalam melihat posisi pegawai pada saat jam kerja, aplikasi ini
dilakukan berdasarkan lokasi pegawai secara real time.
Image
recognition merupakan proses identifikasi dan pendeteksi sebuah
objek atau fitur dalam sebuah gambar. Adapun algoritma image recognition
secara umum yaitu pencocokan plat nomor kendaraan, pendeteksi perubahan agenda,
pengenalan wajah dan lain-lain. Pada aplikasi yang akan dibangun ini
memamfaatkan algoritma image recognition pengenalan wajah. Pengenalan
wajah pada tugas akhir ini menggunakan metode Eigenface sedangkan
software pendukungnya yaitu OpenCv. Presensi menggunakan pengenalan wajah merupakan
inovasi yang cukup popular pada beberapa tahun terakhir.
Location
Based Service (LBS) merupakan layanan mobile yang yang mampu
mendeteksi objek dan posisi dari penggunanya selain itu Location Based
Service (LBS) merupakan implementasi dari GIS. Adapun cara kerja sistem Location Based
Service (LBS) dapat dibagi menjadi tiga model, yaitu Pull-based model,
Poll-based model dan Push-based model (Fanuel, Lestari, & Sutanta, 2017).
Aplikasi presensi
menggunakan Image Recognition dan Location Based service ini
digunakan oleh tiga user yaitu pegawai, administrator dan pimpinan. Aplikasi
ini dirancang dengan model client-server, disamping mudah dalam
menangani database juga relatif lebih sederhana untuk dikembangangkan
dan di implementasikan. Aplikasi terdiri dari font-end dan back-end,
versi android application atau front-end akan dioperasikan oleh pegawai
dan versi web application atau back-end akan dioperasikan oleh
administrator.
Aplikasi yang terpasang di perangkat seluler pegawai
secara otomatis akan membaca lokasi dari pegawai tersebut. Data lokasi terbaru
pegawai kemudian dibandingkan dengan data lokasi yang diperboleh untuk
presensi. Jika
lokasinya sesuai maka pegawai dapat melakukan presensi. Pada saat pegawai ingin
melakukan presensi maka pegawai memilih fitur Chek-in. Aplikasi presensi
akan terhubung dengan kamera pada smartphone pegawai. Kamera tersebut
akan terbuka dan pegawai dapat melakukan presensi dengan cara menghadap lurus
ke kamera smartphone. Selanjutnya kamera akan menangkap gambar dari
wajah pegawai tesebut dan aplikasi akan melakukan proses validasi dan mengirim
data presensi ke server. Jika data wajah tersebut cocok dengan data wajah yang
ada di database maka akan mengirim status presensi berhasil.
Untuk mendukung
penelitian ini, maka perlu adanya pemaparan dari penelitian terkait dengan
aplikasi yang dibangun seperti Penelitian yang dilakukan oleh Martza Marry
Swastikasari dkk pada tahun 2017 dengan judul “Design of E-KOST: An
Android-based Mobile Aplication Using Location Based Service (Study case:
SWCU’S Students), 2017 IEEE”. Hasil dari penelitian ini yaitu penyewa kamar
dapat mencari kost yang terdekat dengan menggunakan LBS dan pemilik kost juga
dapat mencari calon penyewa kost. Dengan kata lain penyewa dan pemilik kost
bisa terhubung (Swastikasari, Sediyono, & Ardjo, 2017).
Penelitian
oleh Rizkia CahyaNingtias dkk tahun 2016 dengan judul “Fingerprint for
Automatic Door Integrated with Absence and User access, 2016 IEEE”. Pada
penelitian menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi siapa yang
menggunakan laboratorium dan juga rekapitulasi absensi serta mengatur
penggunaan sumberdaya. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan sensor yang bisa
mendeteksi siapa saja yang menggunakan labolatorium dan mendeteksi jika ada
kegiatan di labolatorium serta mengatur penggunaan energi listrik (Cahyaningtias, Arianto, & Yosrita, 2016).
Penelitian
oleh Maddu Kamaraji dan Penta Anil Kumar tahun 2015 dengan judul “Wireless
Fingerprint Attendace Management System, 2015 IEEE”. Penelitian ini
menghasilkan sebuah sistem yang dapat memudahkan dan menghemat waktu untuk
manajemen absensi. Dalam hal ini menggunakan fingerprint (Kamaraju & Kumar, 2015).
Penelitian
oleh Cucu Suhera dan Ikhwan Ruslianto tahun 2017 dengan judul “Identifikasi
Wajah Manusia Untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan Menggunakan
Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis, 2017 Cendikia”. Pada
penelitian ini menghasilkan sistem yang memonitoring absensi yang memanfaatkan
pengenalan wajah yang terintegrasi dengan database. Pada penelitian ini
menggunakan metode haar-Cascade Classifier kemudian dilakukan ekstraksi
menggunakan Principal Component Analysis. Dan hasil identifikasi wajah
memiliki tingkat keberhasilan 90% (Suhery & Ruslianto, 2017).
Penelitian
oleh Rendy Rian Putra, Fransiskus Pasca Juniawan pada tahun 2017 yang berjudul
“Penerapan Algoritma Fisherfaces Untuk Pengenalan Wajah Pada Sistem
Kehadiran Mahasiswa berbasis Android, 2017 Cendikia”. Pada penelian ini
menghasilkan sebuah sistem yang mendeteksi kehadiran mahasiswa menggunakan
pengenalan wajah. Pada penelitian ini untuk mendeteksi wajah menggunakan algoritma
local binary patten (LBP) cascade, untuk pengenalan wajah
menggunakan algoritma fisherfaces. Pada penelian ini menggunakan Black
box untuk pengujian, sedangkan hasil akulturasi sebesar 93,33% menggunakan
15 sample wajah (Putra & Juniawan, 2017).
Penelitian
oleh Soewito dkk tahun 2017 dengan judul “Smart Mobile Attendance System
Using Voice Recognition and Fingerprint on Smartphone, 2017 IEEE”. Pada
penelitian ini dibangun sebuah aplikasi yang menggunakan smartphone untuk
menverifikasi presensi karyawan. Aplikasi menyediakan dua pilihan untuk
melakukan verifikasi, yaitu fingerprint dan voice recognition.
Dihasilkan false positive pada fingerprint verification sebesar
95% dan false negative dari voice recognition sebesar 5,88% (Soewito dkk, 2017).
Penelitian
oleh Romi Wiryadinata tahun 2016 dengan judul “Pengenalan Wajah Pada Sistem
Presensi Menggunakan Metode Dynamic Times Wrapping, Principal Component
Analysis dan Gabor Wavelet, 2016 Cendikia”. Pada penelitian ini
menghasilkan sebuah aplikasi presensi yang menggunakan webcam dan memanfaatkan
metode Dynamic Times Wrapping, Principal Component Analysis dan gabor
wavelet. Tingkat keberhasilan menggunakan metode DTW sebesar 80%, PCA 100%
dan Gabor Wavelet 100% (Wiryadinata, Sagita, Wardoyo, & Priswanto, 2016b).
Aplikasi tentang absensi pernah dibangun sebelumnya,
seperti EZcloude: Absensi Online yang dilengkapi fitur approval, employee,
attendance, leave, log activity. Presensi
Pegawai UNUSA yang dilengkapi fitur absensi online menggunakan fingerprint,
history absensi dan fitur pengajuan izin dan Hadir- Pantau Absensi & Sales
Call dilengkapi dengan fitur clock in, clock out, break, after break,
overtime in dan overtime out. Dari beberapa aplikasi sebelumnya,
penulis memberi perbedaaan antara aplikasi yang sudah ada dan aplikasi yang
akan dibangun. Pada aplikasi yang akan dibangun menggunakan Location Based
Servise dan Image Recognition, dimana aplikasi ini akan men-cek
lokasi dari pegawai tersebut terlebih dahulu, jika lokasi dari pegawai cocok
dengan lokasi yang ditetapkan untuk melakukan presensi maka akan muncul fitur
Scan wajah yang digunakan untuk melakukan presensi. Selain itu aplikasi ini
dapat mengetahui posisi dari pegawai setelah melakukan presensi.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan
masalah pada penelitian ini berdasarkan latar belakang di atas diantaranya:
1.
Bagaiman merancang aplikasi presensi pegawai menggunakan Image
Recognition dan Location Based Service.
2.
Bagaimana merancang aplikasi yang dapat membantu Kantor Wilayah Kementria
Agama Provinsi Riau khususnya dibidang Kepegawaian dalam memudahkan efektifitas
laporan presensi.
3.
Bagaimana merancang aplikasi yang dapat membantu pimpinan dalam
mengetahui posisi dari pegawai setelah melakukan presensi di Kementerian Agama
Provinsi Riau.
1.3 Batasan Masalah
Batasan
masalah pada penelitian ini sebagai berikut:
1.
Data yang digunakan adalah data dari Kementerian Agama provinsi Riau.
2.
Aplikasi ini berbasis Android.
3.
Hanya bisa menggunakan satu handphone untuk satu aplikasi
presensi.
4.
Metode yang digunakan yaitu Eigenface.
5.
Menggunakan OpenCV.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari dilakukan penelitian tugas
akhir ini yaitu membangun Aplikasi Presensi Menggunakan Image Recognition
dan Location Based Service.
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika
penulisan dalam laporan Tugas Akhir terdiri dari pendahuluan, landasan teori,
metodologi penelitian, analisa dan perancangan, implementasi dan pengujian dan
penutup.
BAB I PENDAHULUAN
Pendahuluan merupakan tahap dasar dalam penulisan
Tugas Akhir yang terdiri dari latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah,
tujuan serta sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN
TEORI
Bab ini berisi tentang teori-teori yang menjadi landasan
dan mendukung proses pengerjaan Tugas Akhir ini.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang metodologi penelitian yang
digunakan dalam penulisan Tugas Akhir. Adapun metodologi yang digunakan dalam
pengembangan perangkat lunak yaitu pengumpulan data yang terdiri dari studi
literatur, wawancara dan observasi, analisa kebutuhan yang menggunakan UML
sebagai pengembangan sistemnya, perancangan perangkat lunak yang menggunakan object
oriented, pengkodean program menggunakan Java dan PHP, pengujian, kesimpulan
dan saran.
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
Bab ini membahas
tentang analisa langkah kerja dan perancangan sistem yang akan digunakan dalam
pengembangan sistem yang akan dibangun berdasarkan metodologi penelitian.
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Bab ini berisi tentang implementasi dan pengujian
terhadap aplikasi yang dibangun yang bertujuan untuk mengetahui apakah aplikasi
sesuai dengan yang dibutuhkan oleh pengguna.
BAB VI PENUTUP
Bab ini berisi tentang kesimpulan yang di ambil dari
penelitian yang dilakukan serta beberapa saran yang di ambil untuk pengembangan
penelitian selanjutnya.
BAB II
2.1 Aplikasi
Menurut
Nurcahyono, Aplikasi merupakan program yang berfungsi untuk membantu manusia
dalam melakukan tugasnya. Aplikasi juga diartikan sebagai program yang
direkayasa untuk melakukan suatu peran bagi pengguna (Nurcahyono, 2012).
2.2 Sistem Presensi
Sistem presensi merupakan suatu kegiatan pelaporan kehadiran. Ada dua
cara yang dilakukan dalam presensi yaitu dengan manual dan fingerprint.
Sistem manual yaitu dengan memanfaatkan buku sebagai medianya, pada sistem
manual ini terdapat kekurangan seperti tingkat kecurangan masih tinggi
sedangkan menggunakan fingerprint masih terdapat kekurangan seperti sering terjadi kesalahan karena terlalu banyak bekas
sidik jari yang membuat mesin scanner menjadi kotor yang mengakibatkan
terjadi kesalahan dalam memindai (Wiryadinata, Sagita, Wardoyo, & Priswanto, 2016)
Menurut Peraturan Pemerintah
Repulik Indonesia nomor 53 tahun 2010 tentang disiplin Pegawai Negeri Sipil
pasal satu ayat satu menjelaskan tentang disiplin Pegawai Negeri Sipil (PNS).
Pasal tersebut berisi tentang peraturan untuk menaati kewajiban dan menghindari
larangan yang ditentukan dalam peraturan perundang-undangan dan/atau peraturan
kedinasan yang apabila tidak ditaati atau dilanggar dijatuhi hukuman disiplin.
Menurut Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia
nomor 28 tahun 2013 tentang disiplin kehadiran Pegawai Negeri Sipil di
lingkungan Kementrian Agama pasal satu menjelaskan tentang disiplin Kehadiran.
Pasal tersebut berisikan tentang kesanggupan Pegawai Negeri Sipil untuk menaati
kewajiban datang, melaksanakan tugas dan pulang sesuai dengan jam kerja.
Jam kerja
Pegawai Negeri Sipil sudah diatur dalam Peraturan Menteri Agama Republik
Indonesia Nomor 28 tahun 2013 pasal dua menjelaskan hari kerja di lingkungan
Kementerian Agama ditetapkan 5 (lima) hari jam kerja per minggu, mulai hari
senin sampai dengan hari jumat atau sesuai dengan ketentuan hari kerja
pemerintah daerah. Pasal tiga ayat satu menjelaskan setiap Pegawai Negeri Sipil
wajib memenuhi jam kerja 7,5 (tujuh koma lima) perhari. Pasal tiga ayat dua
menjelaskan jam kerja sebagaimana yang dimaksud pada ayat satu dilaksanakan
dengan ketentuan: a. hari senin sampai hari kamis hadir dari pukul 07.30 sampai
dengan pukul 16.00 dengan waktu istirahat dari pukul 12.30 sampai dengan pukul
13.00; b. hari jumat hadir pukul 07.30 sampai 16.30 dengan waktu istirahat dari
pukul 11.30 sampai dengan pukul 13.00. Pasal tiga ayat tiga menjelaskan dalam
hal Pegawai Negeri Sipil (PNS) tidak dapat memenuhi ketentuan hadir sebagaimana
yang dimaksud pada ayat dua, diberi toleransi sampai pukul 09.00 dengan
kewajiban memenuhi ketentuan jam kerja sebagaimana yang dimaksud pada ayat
satu. Pasal tiga ayat empat menjelaskan Pegawai Negeri Sipil yang hadir setelah
pukul 09.00 tanpa alasan yang sah dinyatakan tidak hadir.
Tunjangan
kerja dapat dilihat pada Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 29
Tahun 2016 tentang pemberian, penambahan, dan pengurangan tunjangan kerja
pegawai pada Kementrian Agama yang dijelaskan pada pasal satu ayat empat
tentang tunjangan kerja. Pasal tersebut berisikan tentang tunjangan yang
diberikan kepada Pegawai Negeri Sipil yang merupakan fungsi dari keberhasilan
pelaksanaan reformasi birokrasi dan didasarkan pada capaian kinerja Pegawai
Negeri Sipil tersebut yang sejalan dengan capaian kinerja organisasi dimana
Pegawai Negeri Sipil tersebut bekerja.
Sesuai dengan Peraturan Menteri Agama Republik
Indonesia Nomor 29 Tahun 2016 tentang pemberian, penambahan, dan pengurangan
tunjangan kerja pegawai pada Kementerian Agama, persentase pengurangan
tunjangan kinerja bagi pegawai yang terlambat masuk jika pegawai terlambat 1
menit s.d 30 menit persentase pengurangan 0.5%, terlambat 31 menit s.d 60 menit
persentase pengurangan 1%, terlambat 61 menit sampai dengan 90 menit persentase
pengurangan 1.25% , terlambat 91 menit atau tidak mengisi daftar hadir masuk kerja
pengurangan persentase 1.50%.
Peraturan
Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 29 Tahun 2016 tentang pemberian,
penambahan dan pengurangan tunjangan kerja pegawai pada kementerian agama pada
pasal tiga belas ayat dua. Pasal tersebut menjelaskan tentang pegawai yang
meninggalkan tempat tugas (antara waktu masuk kerja dan waktu pulang kerja)
tanpa penugasan atau izin tertulis lebih dari dua jam akan di kenakan
pengurangan tunjangan kerja sebesar 2%.
Image Recognition atau sering dikenal dengan pengenalan citra merupakan sistem pengenalan
gambar, dimana aplikasi ini berguna untuk mendeteksi objek dari beberapa jenis
gambar dan mendeteksi beberapa objek semantic tertentu seperti manusia, mobil
dan bangunan digambar digital dan video (Muntasa,
Sirajudin, & Purnomo, 2011).
Pengenalan wajah atau sering didengar
dengan face recognition merupakan pengenalan wajah secara digital.
Face recognition merupakan salah satu teknologi dari biometrik
dimana teknologi ini banyak digunakan dalam sistem security selain
pengenalan sidik jari dan retina mata. Dalam penggunaannya pengenalan wajah atau
face recognition ini memanfaatkan kamera untuk mengambil foto wajah seseorang
kemudian hasil dari foto wajah tersebut akan dibandingkan dengan data foto wajah
yang ada di database (Syuhada,
Wijaya, & Bimantoro, 2018).
Tahap pendeteksi wajah merupakan tahap yang
paling penting dalam melakukan pengenalan wajah. Adapun bagian yang harus
dilakukan dalam proses pendeteksi wajah atau face processing yaitu (Syuhada et
al., 2018):
1. Pengenalan wajah (face recognition)
Pengenalan wajah merupakan suatu proses yang membandingkan wajah yang
baru dengan wajah yang disimpan dalam database atau mencocokkan citra
wajah yang ada dalam database.
2. Autentikasi Wajah (face authentication)
Autentikasi wajah merupakan proses pengujian keaslian data wajah dengan
data wajah yang ada di database.
3. Lokasi wajah (face localization)
4. Penjajakan wajah (face tracking)
5. Pengenalan ekspresi wajah (facial
expression recognition)
Pada proses face recognition,terdapat tiga proses
besar yaitu Input, Pre-processing, dan Recognition diantaranya
yaitu:
1.
Input citra
Input citra adalah tahap pertama yang
dilakukan dalam proses face recognition. Tahap ini merupakan pembacaan citra oleh perangkat lunak pengujian. Input citra
dilakukan oleh pengguna sistem.
2.
pre-processing
Pre-processing adalah tahap kedua dari proses face recognition. Pre-processing merupakan tahap penyederhanaan nilai citra agar citra yang diproses dapat
memberikan informasi yang lebih akurat. Adapun tahapan-tahapan pre-processing yang digunakan adalah :
a.
Cropping
Cropping merupakan tahap pemotongan citra wajah yang bertujuan untuk mengambil bagian
citra (wajah) yang diperlukan dan membuang bagian selain citra wajah.
b.
Grayscale
Grayscale merupakan tahap merubah citra format RGB ke format grayscale dengan tujuan menyederhanakan intensitas pixel
citra untuk mengurangi kebutuhan memori perhitungan sehingga mempercepat proses
yang dilakukan.
3.
Recognition.
Recognition adalah tahap keriga dari proses face recognition. Recognition merupakan tahap menemukan
citra latih yang memiliki jarak terkecil dengan citra uji.
Wajah yang
termasuk sebuah citra dapat dipandang sebagai sebuah vector. Pada citra dengan
lebar w pixel dan tinggi h pixel dapat dihitung komponen vector citra tersebut
yakni w x h. Nilai sebuah pixel merupakan satu komponen vector. Konstruksi
vector wajah terbentuk dari penggabungan sederhana, yaitu baris dari sebuah
citra diletakkan bersebelahan dengan baris-baris lain, seperti pada
gambar 2.1.
X={ }
Vector wajah yang telah didefinisikan sebelumnya merupakan
bagian dari sebuah ruang citra (image space). Wajah manusia dapat
memiliki kemiripan satu sama lainnya. Bagian-bagian wajah seperti mata, hidung,
mulut, dan sebagainya terletak pada tempat yang sama. Hal ini menyebabkan semua
vector wajah yang berbeda terletak pada tempat yang berdekatan dalam ruang
lingkup citra (image space) (Gunadi, 2004).
Citra digital dihasilkan dari citra analog melalui digitalisasi. Pada
umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya
dinyatakan sebagai tinggi x lebar atau (lebar x tinggi). Citra digital yang
merupakan refresentasi dari sebuah keadaan sebenarnya pada dunia nyata dalam
bentuk susunan pixel dua dimensi dan dapat diolah pada komputer. Menciptakan
dan menampilkan warna pada citra digital merupakan kombinasi dari tiga warna
dasar pembentuk yaitu merah, hijau dan biru (Suhery
& Ruslianto, 2017).
2.10.1 Citra Biner (Monokrom)
Citra biner terdiri dari dua buah warna yakni hitam putih (grayscale). Citra
biner hanya mempunyai dua nilai keabuan, yaitu 0 dan 1. Oleh karena itu, 1 bit
sudah cukup untuk mempresentasikan nilai pixel. Citra biner diperoleh melalui
proses pemisahan pixel berdasarkan derajat keabuan yang dimilikinya. Proses
pembineran dilakukan dengan membulatkan ke atas atau ke bawah untuk setiap
nilai keabuan dari pixel yang berada di atas atau bawah harga ambang. Metode
untuk menentukan besarnya nilai ambang disebut thresholding (Priswanto,
Wardoyo, Sagita, & Wiryadinata, 2016).
2.10.2 Citra Grayscale (Keabuan)
Citra grayscale adalah warna-warna pixel yang berada dalam
rentang gradasi warna hitam dan putih. Format citra ini disebut dangan derajat
keabuan karena ada warna abu-abu diantara warna minimum (hitam) dan warna
maksimum (putih). Pada umumnya citra grayscale menggunakan 8 bit (256
derajat keabuan). Jumlah bit yang tersedia pada memori yang digunakan untuk
menampung warna tersebut mempengaruhi banyaknya warna. Semakin besar bit warna
yang tersedia pada memori maka semakin halus pula gradasi warna yang tercipta (Priswanto
et al., 2016).
2.10.3 Citra Warna
Citra warna direpresentasikan dalam beberapa kanal (channel) yang
menyatakan komponen-komponen warna pengusunnya. Banyaknya kanal yang digunakan
bergantung pada model warna yang digunakan pada citra tersebut. Intensitas
suatu titik pada citra berwarna merupakan kombinasi dari tiga intensitas yaitu
derajat keabuan merah (fmerah(x,y)), hijau (fhijau(x,y)) dan biru (fbiru(x,y)) (Priswanto
et al., 2016)
2.11 Derau (Nois)
Derau (Noise) adalah gambar atau pixel
yang mengganggu kualitas citra. Derau disebabkan oleh gangguan fisis (optik)
pada alat akuisisi ataupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak
sesuai. Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang
tidak diinginkan di dalam citra. Bintik acak ini disebut dengan derau salt
& pepper (Suhery & Ruslianto, 2017).
Namun dengan kemajuan teknologi sensor digital, noise bisa mulai
ditekan seminimal mungkin. Kalau anda memegang kamera DSLR atau mirrorless yang
memiliki sensor minimal APS-C, tentu sudah terbisa menggunakan ISO 3200 atau
bahkan lebih dan tidak terlalu merasakan noise.
Eigenface merupakan
sebuah metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri wajah. Metode ini dikembangkan
pertama kali pada pada tahun 1987 oleh Matthew dan Alex pentlad dari Vision and
Modelling group dan Massachusett Institute of Technology. Namun Turk dan
Pentlad menyempurnakan metode ini dengan cara mengubah perhitungan matriks
kovarriannya. Principal Component Analysis (PCA) merupakan dasar dari
metode Eigenface. Metode ini banyak digunakan karena komputasi yang
tidak rumit dan memiliki tingkat akurasi yang baik (Syuhada ,
2018).
Metode Euclidean Distance merupakan metode yang digunakan untuk
menghitung jarak dari dua buah titik dalam Euclidean Space. Adapun jarak yang
diambil yaitu jarak yang terpendek yang menghubungkan kedua garis tersebut.
Jarak eucliden dihitung antara vector bobot dengan citra yang dibentuk oleh
citra pelatihan. Citra ini merupakan citra yang diambil dari kesamaan antara
citra tes dan citra wajah yang ada di database (Saputra,
Wibawa, & Bahtiar, 2013).
OpenCV merupakan open source C++ untuk Image Processing dan
Computer Visio. Pada tahun 1999 OpenCV pertama kali diluncurkan secara resmi
oleh Intel Research sebagai lanjutan dari aplikasi insentif yang berbasis CPU,
real-time, rag tracing tembok penampilan 3D. Secara umum teori OpenCv meniru
cara kerja sistem visual manusia, dimana objek yang dilihat mata manusia akan
diteruskan ke otak sehingga akan diketahui objek yang dilihat. OpenCv merupakan
bagian dari Artificial Intellegent dimana OpenCv dikembangkan untuk
menganalisis suatu gambar (Rahman
& Wasista).
Location based servise (LBS) merupakan layanan yang bisa memberikan
informasi tentang lokasi dari pemakai melalui aplikasi mobile network
yang memanfaatkan lokasi dari mobile device tersebut. Location Based
Service (LBS) memberikan layanan interaksi dua arah (Safaat, 2013).
Ada tiga teknologi yang digunakan dalam layanan
berbasis lokasi yaitu internet service, GIS dan mobile device dapat
dilihat pada gambar 2.1.
Location Based Service (LBS) merupakan suatu layanan yang berfungsi untuk
menetukan lokasi dan objek. Pada Location Based Service (LBS) berbasis
jaringan seluler penentuan posisi tersebut di tentukan berdasarkan posisi
dengan lokasi BTS. Berikut adalah tiga metode yang digunakan untuk menentukan
posisi sebuah handphone (Safaat, 2013):
1.
Metode Basic Positioning yang
berbasis pada Cell Identification (Cell id)
Metode basic positioning yang berbasis pada cell
identification menentukan posisi handphone berdasarkan letak
georgafis dari sebuah cell. Handphone akan menggunakan cell id
dari base station yang terhubung dengan handphone tersebut.
Metode TA dan NMR merupakan metode yang sering dikombinasikan dengan Metode cell id.
2.
Metode Enhanced Positioning
Metode enchanced positioning menggunakan tiga base
station untuk menentukan posisi handphone. Jarak handphone
dengan tiga base station ditentukan berdasarkan waktu yang diperlukan
sinyel handphone ke masing-masing base station. Metode ini
menggunakan pendekatan OTD, namun di jaringan GSM menggunakan jaringan E OTD.
3.
Metode Advanced Positioning
Metode advanced positioning yaitu menetukan
posisi handphone berdasarkan waktu yang menggunakan Assisted-Globabal Positioning System A-GPS.
Adapaun komponen yang diperlukan untuk menggunakan
layanan berbasis lokasi yaitu (syafaat, 2013):
1. Mobile Device
Mobile phone merupakan contoh dari Mobile Device dimana perangkat untuk digunakan untuk mencari, meminta
sebuah informasi. Contoh perangkat lain yaitu perangkat yang menggunakna
falitas nafigasi.
2. Communicatin Network
Fungsi dari Communicatin
Network adalah mengirim data pengguna
dan permintaan layanan.
3. Positioning Component
Dengan menggunakan GPS pengguna dapat menentukana
posisinya.
4.
Data dan Content Provider
Pengguna
dapat memanfaatkan Data dan Content Provider untuk mendapatkan
informasi.
Menurut
Maulidiansyah, Android menggambarkan sistem operasi, middleware dan aplikasi
yang berbasis linux. Banyak pilihan yang disediakan android untuk membuat
aplikasi. Kebanyakan menggunakan eclipse untuk merancang dan mengembangkan
aplikasi android (Maulidiansyah,
Rakhman, & Ramdhani, 2017).
2.16.1 Sejarah Android
Android merupakan sebuah sistem operasi
yang didirikan oleh Rich Miner, Andy Rubin, Chris White dan Nick Sears pada
bulan Oktober tahun 2003 di Palo Alto, California perusahaannya diberi nama
Android, Inc. Namun pada tahun 2005 tepatnya pada tanggal 17 Agustus perusahaan
tersebut dibeli oleh google dimana google merupakan perusaan terbesar pada masa
itu dan pendiri nya masih tetap bekerja pada perusaan tersebut.
Open Handset Alliance (OHA) merupakan perusahaan yang memproduksi
perangkat seluler seperti Sony dan Samsung yang didirikan pada tanggal 5
November 2007. Tujuan utama didirikan Open Handset Alliance (OHA) adalah untuk
mengembangkan Smartphone. Android merupakan produk pertamanya yang
menggunakan kernel Linux versi 2.6. Pada tanggal 22 Oktober 2008 HTC Dream
meluncurkan Smartphone yang pertama menggunakan sistem android. Pada
tahun 2010 google merilis Smartphone Nexus One yang di produksi oleh HTC
Corporation (Safaat, 2014).
2.16.2 Arsitektur Android
Arsitektur android
dapat dilihat sebagai berikut (Didit, 2012):
1.
Linux Kernel
Linux Kernel merupakan bagian pertama dari android.
Pada bagian ini berisi drive dan dan komponen hardware android.
2.
Libraries
Libraries merupakan layanan utama yang berisi tentang
kode program yang dari operasi android.
3.
Android Runtime
Android Runtime merupakan kumpulan dari kode aplikasi
android yang bisa di aktifkan oleh pengembang.
4. Application Framework
Pengembang dapat memanfaatkan application framework
untuk aplikasi yang akan dibangun menggunakan class built-in yang
terdapat disistem operasi android.
5. Aplication
Aplication merupakan suatu program yang berfungsi untuk membantu
manusia. Contohnya browser, kontak dan lain-lain.
Unified Modelling Language dimanfaatkan untuk menjelaskan, menggambarkan,
membangun dan dokumentasi dari suatu aplikasi. UML menggunakan diagram dan
teks-teks untuk merancang sebuah sistem atau aplikasi yang akan dibangun (Rossa
& Shalahuddin, 2013).
2.17.1 Usecase Diagram
Use Case
atau Diagram Use Case
merupakan teknik untuk menjelaskan
interaksi suatu aktor atau lebih dengan sistem yang akan dibangun. Tabel 2.1
merupakan simbol dan penjelasan dari Use
Case Diagram (Rossa &
Shalahuddin, 2013).
No
|
Simbol
|
Keterangan fungsi
|
1
|
Aktor
|
Semua yang berinteraksi
dengan sistem merupakan aktor. Diantanya orang, mesin, atau sistem lain.
|
2
|
Use case
|
Use Case merupakan urutan interaksi antara sistem dan
aktor.
|
3
|
Asosiasi
|
Asosiasi berfungsi
untuk menghubungkan antara satu objek dengan objek lain.
|
2.17.2 Class Diagram
Class Diagram merupakan gambaran strukur kelas dari sistem yang
akan dibuat. Class terdiri dari metode dan atribut. Metode menjelaskan
tentang fungsi dari kelas sedangkan atribut adalah variable dari kelas. Tabel
2.2 menjelaskan Simbol dan dan
keterangan Class Diagram (Rossa &
Shalahuddin, 2013).
No
|
Simbol
|
Keterangan fungsi
|
1
|
Class
|
Class adalah kumpulan dari objek-objek yang
terdiri dari atribut dan berada dalam operasi yang sama.
|
2
|
Generalisasi
|
Generalisasi merupakan gambaran hubungan
objek anak yang menggantikan objek induk.
|
3
|
Nary Association
|
Nary Association berfungsi
untuk menghindari mencegah terjadinya asosiasi yang lebih dari dua objek.
|
2.17.3 Sequence Diagram
Sequence Diagram
menggambarkan sifat objek dalam sebauh use case. Untuk membuat sequence
diagram maka harus ditentukan objek yang terlibat. Dibutuhkan alur cerita
atau scenario untuk membuat sebuah sequence diagram. Tabel 2.3
merupakan simbol dan keteranagan Sequence Diagram (Rossa &
Shalahuddin, 2013).
No
|
Simbol
|
Keterangan fungsi
|
1
|
Aktor
|
Semua yang berinteraksi
dengan sistem merupakan aktor. Diantanya orang, mesin, atau sistem lain.
|
2
|
Lifeline
|
Lifeline merupakan gambaran aktifitas dari objek.
|
3
|
Message
|
Message merupakan spesifikasi komunikasi antar
objek yang mempunyai informasi dari aktifitas yang terjadi.
|
4
|
Boundary
|
Boundary merupakan gambaran dari sebuah form.
|
5
|
Control
|
Control merupakan gambaran dari penghubung antara tabel dengan boundary.
|
6
|
Entity
|
Gambaran dari
kegiatan yang akan dilakukan.
|
2.17.4 Activity Diagram
Activity
diagram menceritakan aktifitas yang
ada pada sebuah sistem atau perangkat lunak dan activity diagram ini
bukan aktor yang melakukannya. Tabel 2.4 merupakan simbol dan keterangan dari Activity
Diagram (Rossa &
Shalahuddin, 2013).
No
|
Simbol
|
Keterangan
|
1
|
Start State
|
Start state merupakan aktifitas
awal dari sistem
|
2
|
End State
|
End state merupakan akhir
dari sebuah sistem
|
3
|
State/Activities
|
State atau activities merupakan aktivitas yang
dilakukan sistem.
|
4
|
Fork
(Percabangan)
|
Fork atau percabangan digunakan
untuk menunjukkan kegiatan yang dilakukan secara parallel.
|
5
|
Join (Penggabungan)
|
Join atau penggabungan digunakan
untuk menunjukkan kegiatan yang digabungkan.
|
6
|
Decision
|
Decision merupakan percabangan yang memiliki pilihan aktifitas lebih
dari satu.
|
2.18
Pengujian
UAT (User Acceptance Test)
User
acceptance test adalah proses pengujian sistem yang
dilakukan oleh pengguna yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah bukti bahwa
sistem yang dibuat diterima, layak dan sesuai dengan kebutuhan dan keinginan
pengguna. User Acceptance Test (UAT) berbeda dengan pengujian
sistem pada umumnya yang memastikan bahwa sistem tidak eror dan berjalan sesuai
alurnya melainkan User Acceptance
Test
(UAT) akan memastikan bahwa
sistem tersebut bekerja sesuai untuk penggguna, User Acceptance Test (UAT) juga tidak berfokus pada
identifikasi masalah seperti kesalahan pengejaan dan lain-lain. Jenis User
Acceptance Test (UAT) yang digunakan penulis
adalah skala likert. Skala likert adalah salah satu jenis pengujian yang digunakan
untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang
tentang fenomena sosial. Fenomena sosial ini disebut variabel penelitian yang
telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti. Jawaban dari setiap instrumen
yang menggunakan skala likert mempunyai gradasi dari sangat positif sampai
sangat negatif yang dapat berupa kata-kata antara lain sangat setuju, setuju,
ragu-ragu, tidak setuju, sangat tidak setuju. Instrumen penelitian yang
menggunakan skala likert dapat dibuat dalam bentuk centang ataupun pilihan
ganda. (Sugiyono, 2012)
2.19
Pengujian
Black Box
Black
Box Testing atau disebut juga dengan Behavioral Testing, merupakan pengujian yang berfokus pada persyaratan
fungsional dari perangkat lunak. Ini berarti bahwa teknik black box
testing memungkinkan untuk mendapatkan set kondisi masukan yang sepenuhnya akan
melaksanakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program. Black box testing
bukan alternatif dari pengujian white box testing. Sebaliknya, black
box testing adalah pendekatan komplementer yang akan mengungkap kesalahan
yang berbeda dari metode white box testing. (Pressman, 2001)
Menurut
Roger S. Pressman (Pressman, 2001) Black
box testing mencoba untuk menemukan kesalahan dalam kategori berikut ini:
a. Fungsi tidak benar atau hilang.
b. Kesalahan interface atau antarmuka.
c. Kesalahan dalam struktur data atau akses database
eksternal.
d. Kesalahan kinerja atau perilaku.
e. Kesalahan inisialisasi dan terminasi.
Tabel 2.5
menjelaskan tentang penelitian yang berhubungan dengan presensi dan lbs yang
telah dilakukan penelitian sebelumnya, dimana penelitian tersebut akan menjadi
referensi untuk penulis dalam melakukan penelitiannya.
No
|
Nama
Peneliti
|
Judul
|
Penjelasan
|
1
|
Martza
Marry Swastikasari dkk, 2017 IEEE
|
Design of E-KOST: An Android-based
Mobile Aplication Using Location Based Service (Study case: SWCU’S
Students)
|
Hasil dari
penelitian ini yaitu penyewa kamar dapat mencari kost yang terdekat dengan
menggunakan Location Based Service (LBS) dan pemilik kost juga dapat
mencari calon penyewa kost. Dengan kata lain penyewa dan pemilik kost bisa
terhubung.
|
2
|
Rizkia
Cahya Ningtias dkk, 2016 IEEE
|
Fingerprint
for Automatic Door Integrated with Absence and User access
|
Pada
penelitian menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi siapa yang
menggunakan laboratorium dan juga rekapitulasi absensi serta mengatur
penggunaan sumberdaya. Aplikasi ini juga di lengkapi dengan sensor yang bisa
mendeteksi siapa saja yang menggunakan labolatorium dan mendeteksi jika ada
kegiatan di labolatorium serta mengatur penggunaan energi listrik.
|
3
|
Maddu
Kamaraji dan Penta Anil Kumar, 2015 IEEE
|
Wireless
Fingerprint Attendace Management System
|
Penelitian
ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat memudahkan dan menghemat waktu
untuk manajemen absensi. Dalam hal ini menggunakan fingerprint.
|
4
|
Cucu Suhera
dan Ikhwan Ruslianto,2017 Cendikia
|
Identifikasi
Wajah Manusia Untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan Menggunakan
Ekstraksi Fitur principal Component Analysis
|
Pada
penelitian ini menghasilkan sistem yang memonitoring absensi yang memafaatkan
pengenalan wajah yang terintegrasi dengan database. Pada penelitian
ini menggunakan metode haar-Cascade Classifier kemudian dilakukan ekstraksi
menggunakan Principal Component Analysis. Dan hasil identifikasi wajah
memiliki tingkat keberhasilan 90%
|
5
|
Rendy Rian
Putra, Fransiskus Pasca Juniawan,2017 Cendikia
|
Penerapan
Algoritma Fisherfaces Untuk Pengenalan Wajah Pada Sistem Kehadiran
Mahasiswa berbasis Android
|
Pada
penelian ini menghasilkan sebuah sistem yang mendeteksi hehadiran mahasiswa
menggunakan pengenalan wajah. Pada penelitian ini untuk mendeteksi wajah
menggunakan algoritma local Binary Patten (LBP) cascade dan
untuk pengenalan wajah menggunakan algoritma fisherfaces. Pada
penelian ini menggunakan Black box untuk pengujian, sedangkan hasil akulturasi
sebesar 93,33% menggunakan 15 sample wajah
|
6
|
Soewito
dkk, 2017 IEEE
|
Smart
Mobile Attendance System Using Voice Recognition and Fingerprint on
Smartphone
|
Pada
penelitian ini dibangun sebuah aplikasi yang menggunakan smartphone
untuk memverifikasi presensi karyawan. Aplikasi menyediakan dua pilihan untuk
melakukan verifikasi, yaitu fingerprint dan voice recognition.
Dihasilkan false positive pada fingerprint verification sebesar
95% dan false negative dari voice recognition sebesar 5,88%
|
7
|
Romi Wiryadinata, Raya Sagita, Siswo Wardoyo,
Priswanto, 2016 Cendikia
|
Pengenalan Wajah Pada Sistem Presensi Menggunakan Metode Dynamic
Times Wrapping, Principal Component Analysis dan Gabor Wavelet
|
Pada
penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi presensi yang menggunakan webcam
dan memamfaatkan metode Dynamic Times Wrapping, Principal Component
Analysis dan gabor wavelet. Tingkat keberhasilan menggunakan
metode DTW sebesar 80%, PCA 100% dan Gabor Wavelet 100%
|
Aplikasi
perbandingan adalah aplikasi yang dijadikan contoh dalam penelitian ini.
Berikut merupakan aplikasi perbandingan dari aplikasi yang akan dibangun
diantaranya yaitu:
2.21.1 EZCloude: Absensi Online
EZCloude merupakan aplikasi absensi via smartphone yang efektif
adalam memantau kegiatan absensi karyawan meliputi kehadiran, pengajuan izin,
ketidak hadiran dan tindakan indisiplin secara praktis, cepat, kapan pun dimana
pun. EZCloude mendukung mobilitas karyawan yang sering pindah-pindah lokasi
kerja sehingga waktu scan absensi menjadi lebih efisisen melalui fitur Scan GPS
dari smartphone karyawan. EZCloude juga dilengkapi dengan fitur pengajuan
izin. Berikut ini merupakan gambar dari EZCloude: Absensi Online
2.21.2 Presensi Pegawai UNUSA
Presensi pegawai UNUSA merupakan aplikasi yang digunakan oleh pegawai
UNUSA dalam melakukan presensi. Aplikasi ini menggunakan aplikasi android
berbasis GPS dan networking yang bersifat real-time update ke database
kepegawaian. Aplikasi ini hanya mencatat nomor IMEI handphone sebagai
data unique sehingga Staff hanya akan bisa menggunakan satu handphone
untuk presensi. Berikut ini merupakan gambar dari Presensi Pegawai UNUSA.
2.21.3 Hadir- Pantau Absensi & Sales Call
Hadir merupakan aplikasi yang digunakan unruk memantau kehadiran
(absensi, presensi) karyawan diberbagai lokasi yang menggunakan GPS. Karyawan dapat merekam kehadiran (clock-in)
di lokasi-lokasi yang disetujui oleh HR melalui smartphone karyawan.
Dengan menggunakan teknologi GPS dapat membantu admin dalam menentukan titik
kehadiran dimanapun karyawannya berada. Aplikasi ini juga dilengkapai dengan
fitur catat, hitung jam lembur dan memantau jadwal kerja. Admin atau manajemen
dapat memantau kehadiran.
BAB III
Metode penelitian merupakan penguraian kegiatan yang
dilakukan selama kegiatan penelitian berlangsung. Agar hasil dari penelitian
yang ingin di capai tidak menyimpang dari tujuan yang telah di rencanakan
sebelumnya. Berikut ini adalah metodologi yang digunakan.
menggunakan Object
Oriented dengan
menggunakan Object Oriented Analysis (OOA)
dan Object Oriented Design (OOD)
sebagai pendekatan sistem
menggunakan Object
Oriented dengan
menggunakan Object Oriented Analysis (OOA)
dan Object Oriented Design (OOD)
sebagai pendekatan sistem
|
Black box dan UAT
Black box dan UAT
|
java dan PHP
java dan PHP
|
3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahap pertama yang dilakukan dalam tahap
penelitian. Tahap pengumpulan data merupakan tahap yang dilakukan untuk
pengumpulan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian. Dalam pengumpulan data
ada tiga cara yang digunakan yaitu studi literature, wawancara dan observasi.
3.1.1 Studi Literatur
Studi Literatur merupakan tahap pengumpulan
data dengan cara membaca buku dan jurnal yang berhubungan dengan presensi, Location
Based Service dan Image Recognition. Kemudian memabaca Peraturan
perundang-undangan yang mengatur tentang kedisiplinan pegawai, konsekuensi yang
dipadat pegawai jika terlambat melakukan presensi, pemberian besar uang
tunjangan kerja dibawah Menteri Agama Provinsi Riau.
3.1.2 Wawancara
Wawancara merupakan tahap pengumpulan data
dengan cara mewawancara pegawai yang ada di Kementrian Agama Provinsi Riau dan
administrator bagian absensi di Kementerian Agama Provinsi Riau. Tujuan dari
wawancara tersebut untuk mendapatkan informasi tentang masalah yang terjadi melalui
pegawai dan administrator dalam melakukan presensi dan setelah melakukan presensi
di Kementrian Agama provinsi Riau.
3.1.3 Observasi
Pada tahap ini pengumpulan data dengan cara
observasi dimana cara ini melakukan pengamatan secara langsung ke Kementrian
Agama Provinsi Riau. Tujuan dari observasi yaitu untuk mengetahui masalah yang
terjadi di Kementrian Agama Provinsi Riau dalam melakukan presensi.
3.2 Analisis Kebutuhan
Analisa kebutuhan merupakan
tahap kedua yang dilakukan dalam penelitian. Setelah melakukan pengumpulan data
yang dilakukan dengan studi literature, wawancara dan observasi, kemudian data
yang didapatkan akan diolah untuk mendapatkan solusi dari permasalahan
tersebut. Analisa terbagi dua tahapan yaitu:
3.3.1 Analisa Sistem Lama
Analisa sistem lama merupakan proses presensi yang sedang berlaku di Kementerian
Agama Provinsi Riau. Untuk melakukan presensi pegawai Kementerian Agama Provinsi
Riau menggunakan fingerprint, pegawai harus mendatangi mesin fingerprint
yang terpasang dikantor Kementerian Agama Provinsi Riau, kemudian melakukan
pemindaian sidik jari jika ada notifikasi terimakasih maka data presensi dari
pegawai tersebut berhasil tersimpan. Data presensi pegawai tersebut tersimpan
di memori mesin fingerprint. Untuk mengambil data presensi tersebut maka
administrator harus mengoneksikan antara mesin fingerprint dan sistem fingerprint.
Data presensi digunakan untuk menghitung
tunjangan kerja yang didapat oleh setiap pegawai. Untuk menghitung tunjangan
kerja yang didapat oleh setiap pegawai maka administrator mengambil data dari
sistem fingerprint, selanjutnya data tersebut di inputkan ke aplikasi
lain yang digunakan untuk mengitung tunjangan kerja yang di dapat setiap
pegawai di Kementerian Agama Provinsi Riau.
3.3.2 Analisa Sistem Baru
Analisa sistem baru merupakan tahap lanjutan dari analisa sistem lama. Pada
tahap ini akan dibangun aplikais presensi yang memanfaatkan image
recognition dan locatio based service berbasis mobile untuk
pegawai dan berbasis web untuk administrator dan pegawai. Adapun kelebihan dari
aplikasi presensi menggunakan image recognition dan location based
service yang akan dibangun ini antaranya:
1. Mempermudah pegawai dalam melakukan
presensi.
2. Mempermudah administrator dalam mengelola
data presensi.
3. Mempermudah pimpinan dalam mengetahui
posisi dari pegawai setelah melakukan presensi.
3.3 Desain
Desain merupakan tahap ketiga yang dilakukan dalam
penelitian. Pada tahap ini akan didesain sistem yang sesuai dengan hasil
analisa kebutuhan yang telah dilakukan. Pada tahap ini juga akan ditentukan
fitur yang akan digunakan dan yang diperlukan oleh pengguna. Pada tahap ini menggunakan Object Oriented dengan menggunakan Object Oriented Analysis (OOA) dan Object Oriented Design (OOD) sebagai pendekatan sistem.
Dalam tahap ini akan menghasilkan desain antar muka untuk pengguna diantaranya
yaitu pegawai, pimpinan, dan administrator untuk Kementrian Agama Provinsi Riau.
3.4 Pengkodean Program
Tahap selanjutnya yaitu tahap
pengkodean program. Tahap ini merupakan tahap ke-empat dalam melakukan
pembuatan sistem. Tahap ini dilakukan setelah desain rancang. Pada tahap ini
akan menghasilkan sebuah aplikasi yang sesuia dengan desain yang dilakukan.
Aplikasi yang akan dibangun berbasis android dan web, dalam hal ini android digunakan
oleh pegawai Kementrian Agama Provinsi Riau yang menggunakan bahasa pemograman
Java sedangkan aplikasi yang berbasis web di gunakan oleh administrator dan menggunakan
bahasa pemograman PHP.
3.5 Pengujian
Pengujian merupakan tahap
dimana aplikasi yang sudah dibangun akan diuji untuk mendapatkan hasil yang di inginkan
dan mengetahui apakah aplikasi tersebut berfungsi semestinya. Pengujian
dilakukan dengan 2 cara, yaitu pengujian black box yang berfokus pada
fungsi-fungsi yang ada di aplikasi dan pengujian dengan UAT (User Acceptance Test) yang berfokus
kepada pendapat pengguna yaitu pegawai dan
pemimpin Kementrian Agama Provinsi Riau terhadap aplikasi yang
telah dibangun sehingga diketahui apakah aplikasi sesuai dengan yang dibutuhkan.
Skenario pengujian pada aplikasi ini yaitu
pengujian yang dilakukan diluar ruangan (outdoor), pengujian yang dilakukan
didalam ruangan (indoor), pengujian jarak citra yang diambil, pengujian waktu
pengenalan wajah dan pengujian pada saat menggunakan atribut dan tidak
menggunakan atribut. Contohnya yaitu pada saat dilakukan
pengambilan data wajah untuk disimpan di database menggunakan atribut
tetapi waktu pengujian tidak menggunakan atribut, maka akan dilihat persentase
kemiripan wajah tersebut.
3.6 Kesimpulan dan Saran
Tahap selanjut nya yaitu kesimulan dan saran. Tahap
ini adalah tahap terakhir dari penelitian. Kesimpulan dan saran hanya bisa di
ambil jika semua tahapan sudah selesai. Pada tahap ini akan dilakukan proses
penyimpulan hasil penelitian mengenai aplikasi presensi menggunakan image
recognition dan location based service dan akan disebutkan
saran-saran yang membangun terhadap penelitian ini agar menimbulkan penelitan
baru yang dapat memperbaiki penelitian sebelumnya.
DAFTAR PUSTAKA
Cahyaningtias, R., Arianto, R., & Yosrita, E. (2016).
Fingerprint for Automatic Door Integrated with Absence and User Access. 2016
International Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD) November 29-30.
Didit, S. (2012). pemograman aplikasi android. yogyakarta:
mediakom.
Fanuel, W. A. F., Lestari, U., & Sutanta, E. (2017). PEMANFAATAN
METODE LOCATION BASED SERVICE PADA APLIKASI PENCARIAN LOKASI RUMAH IBADAH
TERDEKAT DI KOTA PALU BERBASIS ANDROID I, 5(1), 31–38.
Gunadi, K. (2004). Pembuatan Perangkat Lunak pengenalan wajah Menggunakan
Principal Component Analysis. Universitas Kristen Petra.
Kamaraju, M., & Kumar, P. A. (2015). Wireless Fingerprint Attendace
Management System. 2015 IEEE Region 10 Conference (TENCON).
Maulidiansyah, R., Rakhman, D. F., & Ramdhani, M. A. (2017). APLIKASI
PELAPORAN KERUSAKAN JALAN TOL MENGGUNAKAN LAYANAN WEB SERVICE BERBASIS ANDROID,
X(1), 117–123.
Muntasa, A., Sirajudin, indah A.,
& Purnomo, M. H. (2011). Appearance Global and Local Structure Fusion for
Face Image Recognition. 2011 TELKOMNIKA Vol.9 No.1.
Nurcahyono, F. (2012). Pembangunan Aplikasi Penjualan Dan Stok Barang Pada
Toko Nuansa Elektronik Pacitan, 4(3), 15–19.
Peraturan
Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 28 tahun 2013 tentang disiplin kehadiran
pegawai Negeri Sipil di lingkungan Kementrian Agama
Peraturan
Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 29 Tahun 2016 tentang pemberian,
penambahan, dan pengurangan tunjangan kerja pegawai pada Kementrian Agama
Peraturan
Pemerintah Repulik Indonesia nomor 53 tahun 2010 tentang disiplin Pegawai
Negeri Sipil
Pressman, R. S. (2001). Software Engineering : a practitioner’s
approach (5th ed) (5th ed.). Newyork: Thomas Casson.
Priswanto, Wardoyo, S., Sagita, R., & Wiryadinata, R. (2016).
Pengenalan Wajah pada Sistem Presensi Menggunakan Metode Dynamic Times
Wrapping, PCA dan Gabor Wavelet, 1–8.
Putra, R. R. C., & Juniawan, F. P. (2017). Penerapan Algoritma
Fisherfaces Untuk Pengenalan Wajah Pada Sistem Kehadiran Mahasiswa berbasis Android.
2017 Jurnal Telematika, Vol 10, No.
Rahman, M. A., & Wasista, I. S. (n.d.). ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE
MATCHING, 1–6.
Rossa, A., & Shalahuddin, M. (2013). Rekayasa Perangkat Lunak
Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Safaat, N. (2013). aplikasi berbsis android. Bandung: Informatika.
Safaat, N. (2014). Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC
Berbasis Android. Bandung: Informatika.
Soewito, B., Gaol, F. L., Simanjuntak, E., & Gunawan, F. E. (2017).
Smart mobile attendance system using voice recognition and fingerprint on
smartphone. Proceeding - 2016 International Seminar on Intelligent
Technology and Its Application, ISITIA 2016: Recent Trends in Intelligent
Computational Technologies for Sustainable Energy, 175–180.
https://doi.org/10.1109/ISITIA.2016.7828654
Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif dan R&D.
Bandung: Alfabeta.
Suhery, C., & Ruslianto, I. (2017). Identifikasi Wajah Manusia Untuk
Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan Menggunakan Ekstraksi Fitur principal
Component Analysis. 2017 Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Vol.3, No.1.
Swastikasari, M. M., Sediyono, E., & Ardjo, A. . (2017). Design of
E-KOST: An Android-based Mobile Aplication Using Location Based Service (Study
case: SWCU’S Students).
Syuhada, F., Wijaya, I. gede P. S., & Bimantoro, F. (2018). Pengenalan
Wajah Untuk Sistem Kehadiran Menggunakan Metode Eigenface dan Euclidean
Distance. 2018 J-Cosine, Vol 2, No 1.
Wiryadinata, R., Sagita, R., Wardoyo, S., & Priswanto. (2016a). P
Engenalan W Ajah P Ada S Istem P Resensi M Enggunakan M Etode D Ynamic T Imes W
Rapping , P Rincipal C Omponent a Nalysis F Ace R Ecognition O N a Ttendance S
Ystem U Sing M Ethod of D Ynamic T Imes, 12(1), 1–8.
Wiryadinata, R., Sagita, R., Wardoyo, S., & Priswanto. (2016b).
Pengenalan Wajah Pada Sistem Presensi Menggunakan Metode Dynamic Times
Wrapping, Principal Component Analysis dan Gabor Wavelet. 2016 Dinamika
Rekayasa Vol.12 No.1, 1–8.
