Perancangan Face Recognition dengan Metode Local Binary Patterns Histogram pada Presensi Mahasiswa di Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

Rahman, Fathur (2019) Perancangan Face Recognition dengan Metode Local Binary Patterns Histogram pada Presensi Mahasiswa di Universitas Bhayangkara Jakarta Raya. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

[img] Text (Cover-Daftar Isi)
201510225139_Fathur Rahman_Cover-Daftar Isi.pdf

Download (1MB)
[img] Text (BAB I)
201510225139_Fathur Rahman_BAB I.pdf

Download (649kB)
[img] Text (BAB II,III,IV)
201510225139_Fathur Rahman_BAB II,III,IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text (BAB V)
201510225139_Fathur Rahman_BAB V.pdf

Download (485kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
201510225139_Fathur Rahman_Daftar Pustaka.pdf

Download (568kB)
[img] Text (Lampiran)
201510225139_Fathur Rahman_Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)

Abstract

Catatan kehadiran perkuliahan (Presensi) adalah hal yang penting dalam sebuah perkuliahan. Kebijakan yang diterapkan pada Universitas Bhayangkara Jakarta Raya menetapkan nilai akhir kuliah dihitung dari akumulasi dari kehadiran 10%, tugas 20%,UTS 30%, dan UAS 40%. Di era saat ini semakin berkembangnya bidang teknologi, saat ini telah banyak dibangun sistem pencatatan kehadiran dengan pengenalan pola yang mengenali ciri-ciri khusus fisik seseorang diantaranya pengenalan wajah, pengenalan iris, dan pengenalan sidik jari. Pengenelan wajah dipilih dikarenakan tidak bisa di gantikan dengan seseorang, tidak mudah di tiru, dan tidak dapat di manipulasi. Oleh karenanya pengenalan wajah dapat meminimalisasi kesalahan dan kecurangan. Penelitian ini penulis menggunakan metode Local Binary Patterns Histogram (LBPH) dari mengimput gambar dari kamera lalu mengubah gambar mejadi Grayscaling atau disebut juga putih abu abu, setelah itu gambar akan di Cropping dan Resizing kemudian mengubah menjadi hasil Local Binary Patterns lalu dibuatlah histogram. Peneliti mencoba menggunakan dengan 7 mahasiswa yang tingkat keberhasilan 85%. Hasil pengujian tersebut menunjukkan sistem pengenalan wajah yang dirancang telah berfungsi baik. Kata kunci : Local Binary Patterns Histogram (LBPH), pengenalan wajah, grayscaling, presensi

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Local Binary Patterns Histogram (LBPH), pengenalan wajah, grayscaling
Subjects: Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer > Pemrograman untuk Bahasa Pemrograman Tertentu
Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknologi Informasi
Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika
KODE PRODI: KODEPRODI55201#Teknik Informatika
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
Rahman, FathurNIM201510225139
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDK/NUP
Thesis advisorLubis, HendarmanNIDN0324028101
Thesis advisorAlexander, Allan DesiNIDN0329098902
Depositing User: Taufik Tri Muladi
Date Deposited: 02 Jun 2020 01:45
Last Modified: 02 Jun 2020 01:45
URI: http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/2400

Actions (login required)

View Item View Item