SISTEM MONITORING KEBERADAAN PEGAWAI DENGAN VIDEO PROCESSING SECARA REAL TIME

Sistem monitoring atau sistem pengawasan adalah suatu upaya dalam mengawasi kegiatan pegawai yang dilakukan untuk membuktikan bahwa pegawai hadir dan bekerja di suatu perusahaan. Sistem absensi yang digunakan masih bersifat konvensional, seperti tanda tangan, kartu pengenal, dan sidik jari yang dimana perusahaan hanya dapat mengetahui kedatangan dan kepulangan pegawai tanpa adanya pemantauan di jam kerja. Oleh karena itu, penting bagi pihak perusahaan untuk megetahui apakah pegawai sedang berada di tempat pada jam kerja, atau hadir tepat waktu atau terlambat. Penelitian ini berfokus pada pengenalan wajah pegawai di lingkungan kerja. Sistem ini dibuat dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) untuk ekstraksi fitur, Cascade Classifier dengan descriptor Local Binary Pattern (LBP) untuk mendeteksi wajah, Kanade Lucas Tomasi (KLT) untuk tracking wajah dan klasifikasi wajah yang terdeteksi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel polynomial. Data training yang digunakan sebanyak 60 citra. Data testing yang diolah memiliki resolusi 1920 x 1080 piksel berjenis citra RGB dengan ketinggian kamera 2.45meter serta area deteksi sekitar empat meter dari jarak antara kamera dan objek dengan sudut kemiringan kamera ±65°. Pada tahap testing menggunakan 4 file video yang masing-masing berdurasi 5 detik. Hasil akurasi terbaik yang didapatkan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan fungsi kernel dengan hasil akurasi pengenalan wajah 1 pegawai sebesar 100%, pengenalan 2 pegawai dengan rata-rata akurasi 97%, dan pada akurasi pada pengenalan wajah 3 pegawai sebesar 93%. Sedangkan hasil pada uji 2 pegawai dan 1 orang tidak dikenali menghasilkan akurasi terbaik dengan hasil 72%.