Pengembangan Sistem Keanggotaan Gym Dengan Teknologi Pengenalan Wajah Berbasis Desktop Studi Kasus: Artharaga Gym
Abstrak
Abstrak — Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem keanggotaan gym berbasis pengenalan wajah yang dapat meningkatkan efisiensi proses presensi dan verifikasi anggota di Artharaga Gym. Proses presensi sebelumnya masih dilakukan secara manual menggunakan kartu anggota dan pemeriksaan visual oleh staf, sehingga rentan terhadap kesalahan, manipulasi, serta keterlambatan verifikasi pembayaran. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini membangun aplikasi desktop yang menerapkan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada pustaka dlib sebagai mekanisme identifikasi wajah. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Prototype sehingga perbaikan dapat dilakukan secara iteratif berdasarkan umpan balik pengguna. Pengujian sistem menunjukkan bahwa model pengenalan wajah mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 96,29% dan waktu presensi rata-rata 1,8 detik. Hasil uji spoofing juga menunjukkan bahwa sistem mampu menolak percobaan manipulasi menggunakan foto dan video. Selain itu, hasil User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan 93,33% oleh staf/owner dan 100% oleh anggota maupun calon anggota. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan terbukti efektif untuk meningkatkan keamanan, kecepatan, dan efisiensi pengelolaan keanggotaan gym.
Kata Kunci — pengenalan wajah, dlib, hog, svm, presensi otomatis, sistem keanggotaan gym.
Referensi
REFERENSI
A. Khan, A. Shah, and H. Malik, “Automated face recognition systems: Improving efficiency in manual processes,” International Journal of Computer Vision Applications, vol. 12, no. 3, pp. 78–85, 2020.
L. Munawir, L. Fitria, and M. Hermansyah, “Implementasi Face Recognition pada Presensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 55–65, 2020.
R. Laia, A. Kurniawan, and T. Hermanto, “Implementasi Teknologi CNN untuk Sistem Pengenalan Wajah pada Aplikasi Presensi Berbasis Web,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 11, no. 3, pp. 120–128, 2023.
R. Gustiana and T. Elyas, “Penggunaan Teknologi Biometrics dalam Pengenalan Wajah untuk Sistem Presensi,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Sistem, vol. 13, no. 1, pp. 30–39, 2024.
M. Suwarno and Kevin, “Analysis of Face Recognition Algorithm: Dlib and OpenCV,” Journal of Computer Vision Systems, vol. 5, no. 3, pp. 101–108, 2020.
A. Sugeng and A. Mulyana, “Sistem Presensi Pengenalan Wajah dengan Menggunakan Pustaka Dlib dan Metoda K-NN pada Jaringan LAN,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem, vol. 9, no. 3, pp. 78–86, 2022.
Y. Zhang, T. Li, and H. Zhao, “Face detection and recognition using HOG and SVM,” International Journal of Computer Vision Applications, vol. 12, no. 4, pp. 89–98, 2020.
S. Singh, D. Singh, and V. Yadav, “Face Recognition Using HOG Feature Extraction and SVM Classifier,” International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, vol. 8, no. 9, pp. 5110–5115, 2020.
S. Matthew, “Rancang Bangun Mesin Presensi Berbasis Metode Pengenalan Wajah HOG Berbantuan Proses Klasifikasi Linear SVM,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2022.
M. S. Hidayatulloh, A. Y. Permana, and W. H. Kristanto, “Pengenalan Wajah dengan Algoritma Support Vector Machine dan Sobel Edge Detection Berbasis Computer Vision dan Caffe Framework,” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 19, no. 4, pp. 535–544, 2020.
T. A. Kurniawan, “Penerapan Metode Prototype dalam Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 45–52, 2020.
M. Rahman and A. Siregar, “Prototype Method for Developing Information Systems,” International Journal of Information System and Technology, vol. 8, no. 1, pp. 11–18, 2021.
A. Ahmed, S. Rehman, and F. Khalid, “Role of Prototyping in Improving Small-Scale System Development,” International Journal of Computer Applications, vol. 179, no. 5, pp. 1–6, 2021.
A. R. Sinulingga, M. Zuhri, R. B. Mukti, Z. Syifa, and A. Saifudin, “Pengujian Black Box pada Sistem Aplikasi Informasi Data Kinerja Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 3, no. 1, pp. 9–14, 2020.
H. R. R. Zen and I. Nuryasin, “Penerapan Whitebox Testing pada Pengujian Sistem Menggunakan Teknik Basis Path,” JOISIE, Universitas Muhammadiyah Malang, 2021.
M. G. A. Khamaeni, “Implementasi White Box Testing Berbasis Path pada Aplikasi Berbasis Web,” Jurnal Sains dan Teknologi (JSSAINSTEK), 2022.
J. Galbally, S. Marcel, and J. Fierrez, “Presentation Attack Detection in Face Recognition Systems,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 16, pp. 2912–2924, 2021.
S. Wulandari, I. Pratama, and S. Widodo, “User acceptance testing in evaluating e-learning systems,” Journal of Software Engineering Research, vol. 15, no. 3, pp. 45–54, 2023.
