PERANCANGAN SISTEM PRESENSI KARYAWAN BERBASIS PENGENALAN CITRA WAJAH DI SOLO TECHNO PARK

Gratis

13
66
83
2 years ago
Preview
Full text
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id PERANCANGAN SISTEM PRESENSI KARYAWAN BERBASIS PENGENALAN CITRA WAJAH DI SOLO TECHNO PARK Skripsi Sebagai Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik HENRY WIJAYA I 1308516 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2011 commit to user IV - 1 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL i LEMBAR PENGESAHAN ii LEMBAR VALIDASI iii SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS KARYA ILMIAH iv SURAT PERNYATAAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH v KATA PENGANTAR vi ABSTRAK viii ABSTRACT ix DAFTAR ISI x DAFTAR TABEL xiii DAFTAR GAMBAR xiv DAFTAR LAMPIRAN xvi BAB I PENDAHULUAN I-1 1.1 LATAR BELAKANG I-1 1.2 PERUMUSAN MASALAH I-2 1.3 TUJUAN PENELITIAN I-2 1.4 MANFAAT PENELITIAN I-3 1.5 BATASAN MASALAH I-3 1.6 ASUMSI PENELITIAN I-3 1.7 SISTEMATIKA PENULISAN I-3 BAB II II-1 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 IMAGE PROCESSING II-1 2.2 KONSEP DASAR DIGITAL IMAGE PROCESSING (DIP) II-2 2.3 CIRI SUATU GAMBAR II-3 2.4 PENDETEKSIAN WARNA KULIT II-3 2.5 YCrCb COLOR SPACE II-4 2.6 MIKROKONTROLER ATMEGA8535 II-5 2.6.1 Arsitektur Mikrokontroler AVR ATMega8535 II-5 2.6.2 Fitur ATMega8535 II-7 2.6.3 Konfigurasi Pin ATMega8535 commit to user 2.6.4 Peta Memori II-7 IV - 2 II-8 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id LCD (LIQUID CRYSTAL DISPLAY) 16 x 2 KARAKTER II-9 2.7.1 Pengendali modul LCD II-10 2.7.2 Deskripsi Fungsi II-12 2.8 KOMUNIKASI RS232 II-14 2.9 KONSEP PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI II-14 2.9.1 Definisi Sistem Informasi Manajemen (SIM) II-15 2.9.2 Unsur-unsur Sistem Informasi Sederhana II-16 2.9.3 Kemampuan Sebuah Sistem Informasi Manajemen II-16 2.9.4 Kemampuan Pelaporan II-17 2.9.5 Pengembangan Sistem Informasi II-18 2.7 II-20 2.10 METODE PENGENALAN WAJAH 2.10.1 Metode Face-ARG II-20 2.10.2 Jaringan Syaraf Tiruan II-20 2.10.3 Metode Back Propagation II-21 2.10.4 Algoritma Eigenface II-21 II-22 2.11 PENELITIAN TERDAHULU III-1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 3.2 3.3 TAHAP STUDI PENDAHULUAN III-2 3.1.1 Studi Pustaka III-2 3.1.2 Studi Lapangan III-2 3.1.3 Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian III-2 TAHAP ANALISA, PERANCANGAN ALAT DAN PENGUJIAN III-3 3.2.1 Analisa Sistem Awal III-3 3.2.2 Identifikasi Kebutuhan Sistem III-4 3.2.3 Perancangan Alat III-6 3.2.4 Perancangan Basis Data III-6 3.2.5 Perancangan Interface Aplikasi III-6 3.2.6 Pengujian III-6 TAHAP ANALISIS DAN KESIMPULAN/SARAN III-7 3.3.1 Analisis Hasil Rancangan III-7 3.3.2 Kesimpulan dan Saran commit to user III-8 IV - 3 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1 IV-1 ANALISA SISTEM AWAL IV-1 4.1.1 Kelemahan dan Kelebihan Sistem Sekarang IV-2 IDENTIFIKASI KEBUTUHAN SISTEM IV-3 4.2.1 Kerangka kerja IV-3 4.2.2 Input dan Output Sistem IV-4 4.2.3 Kebutuhan Perangkat Keras dan Lunak IV-5 4.2.4 Struktur Biaya IV-6 4.3 PERANCANGAN ALAT IV-7 4.4 PERANCANGAN BASIS DATA IV-8 4.5 PERANCANGAN INTERFACE APLIKASI IV-14 4.5.1 Menu Utama IV-14 4.5.2 Menu Daftar Nama IV-14 4.5.3 Menu identifikasi IV-15 4.5.4 Menu face test IV-16 4.5.5 Close IV-17 PENGUJIAN IV-17 4.6.1 Skenario Pengujian IV-18 4.6.2 Hasil Pengujian IV-20 4.6.3 Pengujian Akurasi Pengenalan Wajah IV-22 4.2 4.6 BAB V VALIDASI DAN ANALISIS HASIL PERANCANGAN 5.1 V-1 PENGUJIAN FUNGSI IDENTIFIKASI WAJAH PADA MENU FORM PRESENSI V-1 5.2 ANALISIS APLIKASI V-3 5.3 ANALISIS EVALUASI APLIKASI V-4 VI-1 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 KESIMPULAN VI-1 6.2 SARAN VI-1 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN commit to user IV - 4 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id DAFTAR TABEL T Keterangan fungsi dari tiap pin LCD abel Daftar instruksi kontroler modul LCD I- 2.1 Daftar keterangan tabel instruksi kontroler 11 T abel LCD I- Pemilihan Register 2.2 T Kelemahan dan Kelebihan Sistem Lama Kelemahan Sistem Sekarang abel I- Daftar harga komponen 2.3 T 12 Tabel Lengkap Rancangan Fisik Database abel I- Tabel Skenario Presensi Karyawan 2.4 T Rekap Kehadiran dan Gaji Karyawan 4.1 T 3 ms_person Mode Pengujian Identifikasi Wajah 4.2 T Hasil Wajah 4.3 V3 Pengujian Untuk Tabel ms_person Mode Pengujian Identifikasi abel V- Syarat Valid Dan Tidak Valid Untuk Tabel abel 13 Tabel Informasi Data Presensi Tabel abel 11 V6 T abel V- 4.4 13 T abel V- 4.5 19 T abel V- 4.6 19 Tabel commit to user IV - 5 V- perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 4.7 21 T abel 5.1 -2 T abel -2 5.2 DAFTAR GAMBAR Ga mbar 2.1 diagram fungsional ATMega8535 I-6 Pin ATMega8535 dengan 40 kaki Ga mbar 2.2 Blok Memori ATMega8535 I-7 Lapisan penyusun LCD commit to user LCD Dot Matrix 16 x 2 karakter IV - 6 I-9 perpustakaan.uns.ac.id Ga mbar 2.3 digilib.uns.ac.id Hubungan antara alamat DDRAM dan posisi pada LCD I-9 Rangkaian koneksi RS232 dengan Ga mikrokontroler I- mbar Metodologi Penelitian 2.4 Kerangka kerja Ga mbar 2.5 10 Rangkaian elektronik piranti keras (hardware) I13 Aplikasi Proses Pengambilan Citra Wajah Ga mbar 2.6 Relasi Karyawan Melakukan I14 Presensi Relasi Karyawan Memiliki Jabatan Ga Relasi Karyawan Punya Bagian II- mbar Relasi Jabatan Menentukan Gaji 1 2.7 Relasi Presensi Menghasilkan Gaji Ga mbar 3.1 Relasi Karyawan Mengambil Izin V- Relasi 4 Karyawan Melakukan Lembur Ga Relasi Seluruh Entitas V- mbar Menu utama 5 4.1 Menu daftar nama Ga Tampilan tambah nama V- mbar Menu identifikasi 7 4.2 Menu face test Ga Menu Daftar Bagian V- mbar Menu Daftar Jabatan 9 4.3 Menu Data Karyawan Ga mbar 4.4 Grafik Hasil Pengenalan Wajah V10 Percobaan Individual Alur Logika Untuk Data Valid Ga mbar 4.5 Alur Logika Untuk Data Tidak Ga mbar 10 Valid Hasil V- Pengujian Pada Aplikasi Untuk Data Valid commit user Hasil to Pengujian Pada Aplikasi IV - 7 V10 perpustakaan.uns.ac.id 4.6 digilib.uns.ac.id Untuk Data Tidak Valid Ga V- mbar 10 4.7 Ga V- mbar 10 4.8 Ga V- mbar 11 4.9 Ga V- mbar 11 4.10 Ga V- mbar 14 4.11 Ga V- mbar 15 4.12 Ga V- mbar 15 4.13 Ga V- mbar 16 4.14 Ga V- mbar 16 4.15 Ga V- mbar 17 4.16 Ga V- mbar 18 4.17 Ga commit to user IV - 8 V- perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 18 mbar 4.18 V- Ga 23 mbar 4.19 -1 Ga mbar -1 4.20 Ga -3 mbar 5.1(a) -3 Ga mbar 5.1(b) Ga mbar 5.2(a) Ga mbar 5.2(b) commit to user IV - 9 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id DAFTAR LAMPIRAN Lam piran 1 Perangkat Keras (Hardware) Sistem Presensi Pengenalan Wajah Listing Program Mikrokontroler Lam piran 2 -1 ATMega8535 Dengan Code Vision AVR PRO V2.03.9 -2 commit to user IV - 10 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem presensi yang digunakan pada instansi umumnya digunakan untuk mencatat kehadiran karyawan. Pencatatan presensi secara teliti dan akurat merupakan hal penting karena menjadi sumber penghitungan gaji karyawan. Selain itu, presensi berkaitan erat dengan data produktivitas yang dapat digunakan untuk pemberian reward atau punishment kepada karyawan. Solo Techno Park (STP) merupakan pusat pendidikan dan pelatihan yang didirikan tahun 2004 oleh Pemerintah Kota Surakarta bekerja sama dengan ATMI. Bidang yang ditangani oleh STP adalah pelatihan di bidang manufaktur, pusat pendidikan dan teknologi, pusat riset, pusat inkubasi produk baru, serta pusat industri dan perdagangan. Selain sebagai pusat pelatihan, STP juga memiliki bengkel produksi. Saat ini, STP menggunakan sistem presensi sidik jari dan presensi manual. Presensi sidik jari hanya digunakan di bagian kantor untuk pencatatan kehadiran karyawan kantor. Sistem presensi manual menggunakan punching card digunakan oleh bagian bengkel. Data kehadiran karyawan kemudian direkap secara manual oleh staf administrasi. Penggunaan sistem manual pada bagian bengkel karena penggunaan sidik jari seringkali tidak berfungsi secara baik diakibatkan tangan karyawan bengkel yang tidak bersih. Adanya dua sistem ini cukup merepotkan bagian administrasi dalam merekap kehadiran karyawan. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi baru untuk menangani presensi karyawan STP. Penelitian ini mengembangkan sistem presensi karyawan STP menggunakan pengenalan wajah atau face recognition. Sistem seperti ini telah dikembangkan oleh beberapa pihak, salah satunya oleh Riyanto (2005). Identitas karyawan diidentifikasi melalui wajah, kemudian program membandingkan pola citra wajah karyawan dengan pola citra foto wajah karyawan yang disimpan di komputer. Mekanisme presensi ini tidak jauh berbeda dengan konsep penggunaan finger print. Teknologi ini dapat mengatasi kelemahan finger print, khususnya commit to user untuk presensi di pabrik-pabrik dimana keadaan tangan pekerja sering kotor. IV - 11 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Meskipun demikian, teknologi ini sangat dipengaruhi oleh kualitas alat pengambil gambar (kamera digital) dan algoritma pengenalan wajah yang digunakan. Sejumlah kamera digital di pasaran saat ini telah memiliki kualitas yang baik sehingga kualitas alat pengambil gambar tidak menjadi masalah lagi. Beberapa metode pengenalan wajah saat ini telah banyak dikembangkan untuk beragam aplikasi. Metode-metode pengenalan wajah yang ada seperti metode Face-ARG, Jaringan Syaraf Tiruan, metode Back Propagation, dan algoritma Eigenface memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing untuk proses pengenalan wajah. Pada sistem pengenalan wajah ini digunakan algoritma Eigenface. Adapun alasan penggunaan algoritma Eigenface karena algoritma Eigenface secara keseluruhan cukup sederhana, kompleksitas komputasi lebih sederhana, lebih sensitif terhadap pencahayaan dan teknik ini menghasilkan hasil yang memuaskan (Brooks, 2004). Selain diperlukan pengembangan sistem presensi menggunakan pengenalan wajah, sistem presensi di STP juga memerlukan sejumlah perbaikan. Sistem presensi saat ini hanya mencatat waktu kehadiran dan jumlah jam kerja karyawan, belum memberikan kemudahan kepada bagian administrasi untuk langsung menghitung gaji atau honor karyawan. Oleh karena itu, sistem presensi yang dikembangkan juga mencakup penghitungan gaji termasuk insentif lembur dan potongan gaji akibat ketidakhadiran. 1.2. Perumusan Masalah Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana merancang sistem presensi dengan menggunakan identifikasi citra wajah untuk mendukung penghitungan jam kerja dan upah karyawan di Solo Techno Park. 1.3. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Merancang alat yang dapat mengidentifikasi pola citra wajah. 2. Merancang sistem presensi karyawan dengan menggunakan alat identifikasi pengenalan wajah. 1.4. Manfaat Penelitian commit to user IV - 12 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Adapun manfaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu : 1. Memberikan keakuratan presensi karyawan. 2. Memberi kemudahan dalam pembuatan laporan kehadiran dan upah karyawan. 1.5. Batasan Masalah Beberapa hal yang menjadi batasan masalah dalam merancangbangun sistem presensi dengan menggunakan pengenalan citra wajah antara lain : 1. Data pengujian menggunakan data contoh, bukan data karyawan Solo Techno Park. 2. Tidak membahas tingkat akurasi algoritma eigen face. 1.6. Asumsi Penelitian Asumsi yang digunakan pada penelitian ini adalah : 1. Satu sampai tiga kali proses recognizing dianggap wajar dalam sistem pengenalan wajah. 1.7. Sistematika Penulisan BAB I : PENDAHULUAN Bab ini menguraikan berbagai hal mengenai latar belakang penelitian, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, asumsi-asumsi dan sistematika penulisan. BAB II : TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menguraikan teori-teori yang dipakai untuk mendukung penelitian, sehingga perhitungan dan analisis dilakukan secara teoritis. Tinjauan pustaka diambil dari berbagai sumber yang berkaitan langsung dengan permasalahan yang dibahas dalam penelitian. BAB III : METODOLOGI PENELITIAN Bab ini berisi tahapan yang dilalui dalam penyelesaian masalah secara umum yang berupa gambaran terstruktur dalam bentuk flowchart sesuai dengan permasalahan yang ada mulai dari studi pendahuluan, analisa, commit to user IV - 13 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id perancangan alat dan pengujian sampai dengan analisis hasil dan kesimpulan/saran. BAB IV : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi proses analisa sistem yang diperlukan untuk penyelesaian masalah dan perancangan sistem untuk merancang database sistem presensi karyawan. Data yang diperoleh hasil dari penelitian di lapangan baik melalui observasi maupun literatur. BAB V : VALIDASI DAN ANALISIS HASIL PERANCANGAN Bab ini memuat uraian mengenai validasi basis data dan aplikasi hasil perancangan sistem yang dilakukan untuk memperoleh kesimpulan. BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menguraikan target pencapaian dari tujuan penelitian dan kesimpulan yang diperoleh dari pembahasan masalah. Bab ini juga menguraikan saran dan masukan bagi kelanjutan penelitian. commit to user IV - 14 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini menguraikan teori-teori yang diperlukan dalam mendukung penelitian, sehingga pelaksanaan eksperimen, pengolahan data dan analisis permasalahan dapat dilakukan secara teoritis. 2.1. Image Processing Image Processing adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan computer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Umumnya operasi-operasi pengolahan citra (Awaludin, 2006) dilakukan bila: 1. Perbaikan atau modifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra. 2. Elemen dalam citra perlu dicocokan, dikelompokkan atau diukur. 3. Sebagian citra perlu digabung dengan citra yang lain. Terminologi yang berkaitan dengan image processing adalah computer vision. Pada hakikatnya computer vision mencoba meniru cara kerja visual manusia (human). Human vision sesunngguhnya sangat kompleks, manusia melihat objek dengan indra penglihatan mata lalu citra objek diteruskan ke otak untuk di interpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan matanya. Hasil interpretasi mungkin digunakan untuk mengambil keputusan. Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition) dan membuat keputusan. Computer vision terdiri atas teknik-teknik untuk mengetimasi ciriciri objek di dalam citra, pengukuran citra yang berkaitan dengan geometri objek dan menginterpretasi informasi geometri tersebut. Proses-proses dalam computer vision dapat dibagi menjadi tiga proses commit to user 1. Memperoleh atau mengakuisisi citra digital IV - 15 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 2. Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra) 3. Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu. 2.2. Konsep Dasar Digital Image Processing (DIP) Citra atau image adalah angka (image is just a number), dari segi estetika, citra atau gambar adalah kumpulan warna yang bisa terlihat indah, memiliki pola, berbentuk abstrak dan lain sebagainya. Citra dapat berupa foto udara, penampang lintang (cross section) dari suatu benda, gambar wajah, hasil tomografi otak dan lain sebagainya. Dari segi ilmiah, citra adalah gambar 3- dimensi (3D) dari suatu fungsi, biasanya intensitas warna sebagai fungsi spatial x dan y. Di komputer, warna dapat dinyatakan, misalnya sebagai angka dalam bentuk skala RGB. Karena citra adalah angka, maka citra dapat diproses secara digital (Awaludin, 2006). Image adalah sebuah gambar, foto yang ditampilkan atau bentuk lain yang memberikan representasi visual tentang sebuah obyek atau pemandangan. Pada DIP sebuah gambar bilangan array 2 dimensi, yang setiap barisnya adalah representasi piksel pada gambar setiap barisnya. Ukuran gambar biasanya 256X256, 512 X 512, 1024 X 1024. minimum nilai piksel = 0 (hitam), maksimum = 255 (putih) dan bilangan antara 0 s/d 255 merepresentasikan derajat keabuan. Gambar berwarna dapat direpresentasikan dengan array 2D Red, green dan blue 3D. Komputer membutuhkan memori lebih banyak untuk data ini ratarata 3kali data storage. Cara untuk menyimpan piksel, yaitu sebagai 1 bit (0/1) yang lebih umum sebagai 1 byte = 8 bit (maksimum nilai piksel 255). Pada format byte hanya menggunakan integer. Dasar-dasar piksel yaitu neighbors of pixel (piksel ketetanggaan), Connectivity, relation, equivalences and transitive closure, ukuran jarak dan ALU operation( operasi aritmatik/logic). Sebuah gambar digitasi untuk mengkonversinya dalam bentuk yang dapat disimpan dalam memori komputer atau beberapa bentuk media penyimpan. Proses digitasi gambar commit to userdapat dilakukan dengan scanner, IV - 16 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id kamera digital, video recorder. Sekali gambar sudah didigitasi, dia dapat dioperasikan dengan bermacam-macam teknik image processing. 2.3. Ciri Suatu Gambar Ciri merupakan suatu tanda yang khas, yang membedakan antara satu dengan yang lain. Ciri – ciri dasar dari gambar : 1. Warna Ciri warna suatu gambar dapat dinyatakan dalam bentuk histogram dari gambar tersebut yang dituliskan dengan: H(r,g,b), dimana H(r,g,b) adalah jumlah munculnya pasangan warna r (red), g (green) dan b (blue) tertentu. 2. Bentuk Ciri bentuk suatu gambar dapat ditentukan oleh tepi (sketsa), atau besaran moment dari suatu gambar. Pemakaian besaran moment pada ciri bentuk ini banyak digunakan orang dengan memanfaatkan nilai-nilai transformasi fourier dari gambar. Proses yang dapat digunakan untuk menentukan ciri bentuk adalah deteksi tepi, threshold, segmentasi dan perhitungan moment seperti (mean, median dan standard deviasi dari setiap lokal gambar). 3. Tekstur Ciri tekstur dari suatu gambar dapat ditentukan dengan menggunakan filter Gabor. Ciri tekstur ini sangat handal dalam menentukan informasi suatu gambar bila digabungkan dengan ciri warna gambar. 2.4. Pendeteksian Warna Kulit Pendeteksian wajah serta menetukan lokasi daripada wajah secara otomatis adalah salah satu masalah yang sangat kompleks dan masih menjadi bahan penelitian hingga saat ini. Hal ini dikarenakan banyaknya aplikasi yang menggunakan sistem berbasis face detection. Misalnya untuk aplikasi pengidentifikasi seseorang pada alat-alat keamanan, aplikasi pengenalan gender, dan pengidentifikasian ekspresi wajah. Semua aplikasi tersebut bertujuan sama agar hubungan antara mesin dan manusia bisa berjalan lebih baik. commit to user IV - 17 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Pada tahun-tahun terakhir, penelitian terhadap pendeteksian wajah menjadi lebih kompleks lagi. Hal ini dikarenakan penelitian dilakukan berdasarkan warna kulit. Warna sangat ampuh untuk pendeteksian wajah dalam sebuah gambar yang kompleks karena proses segmentasi pada gambar berwarna lebih cepat perhitungannya dan lebih presisi, terutama untuk mengetahui iluminasi, shading, dan background yang kompleks dibandingkan dengan proses segmentasi pada gambar grayscale (Awaludin, 2006). Kepresisian yang tinggi dapat dicapai apabila dalam pengambilan colorspace ada pemisahan antara chrominance dan luminance dari gambar aslinya dan penentuan distribusi chrominance sample warna kulit manusia sebagai nilai tresholdnya diperhitungkan secara tepat. Colorspace yang bisa digunakan sangat beraneka ragam dan tentunya dengan kekurangan dan kelebihan masing-masing. Berikut ini adalah macam-macam colorspace yang bias diterapkan untuk memodelkan warna kulit dengan memisahkan factor iluminasi: HSV(atau HIS), YIQ, YCrCb yang ampuh untuk identifikasi kulit orang-orang asia. Pemilihan chrominance space yang tepat harus menjadi perhatian utama bila menginginkan proses pengidentifikasian warna kulit berjalan sempurna, karena distribusi dari chrominance kulit bergantung pada chrominance space. Pemodelan warna kulit dibuat dengan cara memadukan berbagai macam warna dan jenis kulit manusia yang sudah ada dalam database. Biasanya, para ahli mempunyai gambar-gambar wajah dari minimum 40 orang model. Gambar-gambar tersebut dikumpulkan dari berbagai macam ras, suku, umur, dan jenis kelamin dan tentu saja dengan berbagai macam situasi pencahayaan. Pandangan umum yang harus diperhatikan benarbenar adalah bahwa setiap orang mempunyai warna kulit yang berbeda antara satu dengan yang lainnya meskipun masih tergolong dalam satu ras yang sama. 2.5. YcrCb Color Space commit to user IV - 18 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Gambar yang diperoleh dari kamera memiliki struktur warna menggunakan sistem Red-Green-Blue (RGB). Untuk memodelkan warna kulit sistem warna RGB ini ditransformasikan ke sistem warna YCrCb untuk memisahkanintensitas Y dengan chromaticity yang dinyatakan dalam dua variabel Cr dan Cb. Harga Cr membedakan warna antara jarak intensitas terhadap unsur warna merah sedangkan Cb menyatakan jarak intensitas terhadap unsure warna merah. Dalam memodelkan warna kulit hanya informasi Cr dan Cb yang dipakai, sehingga pengaruh perubahan intensitas dapat dihilangkan. Pada daerah saturasi dari cahaya yang tertangkap kamera, harga Cr dan Cb sangat stabil, sehingga nilai Cr dan Cb merupakan informasi handal untuk proses klasifikasi warna. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing r, g dan b menjadi citra warna YCrCb dapat dilakukan dengan menghitung seperti pada persamaan di bawah ini: Y = 0.59G + 0.31R + 0.11B Cr = 0.713 * (R-Y) Cb = 0.564 * (B-Y) 2.6. Mikrokontroler ATMEGA8535 Mikrokontroler adalah suatu terobosan teknologi mikroprosesor dan mikrokomputer, yang mana teknologi ini adalah teknologi semikonduktor dengan kandungan transistor yang lebih banyak, namun hanya membutuhkan ruang yang kecil serta dapat diproduksi secara masal (dalam jumlah banyak) sehingga harganya menjadi lebih murah. Mikrokontroler ini kemampuan digitalnya menirukan fungsi otak manusia, sehingga meliputi fungsi atau instruksi aritmatika (berhitung), logika (mempertimbangkan suatu kondisi), dan memori. Mikrokontroler ini berbeda halnya dengan mikroprosesor yang hanya pemrosesannya terdiri dari Central Processing Unit (CPU) dan register-register, tanpa memori, tanpa I/O, dan peripheral yang dibutuhkan oleh suatu sistem supaya dapat bekerja. 2.6.1. Arsitektur Mikrokontroler AVR ATMega8535 commit to user IV - 19 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Mikrokontroler ATMega8535 adalah sebuah mikrokontroler yang terdiri dari 40 pin, 8 bit dengan low power dan performa tinggi. Termasuk dalam mikrokontroler AVR yang memiliki arsitektur RISC 8 bit, dimana semua instruksi dikemas dalam kode 16-bit dan sebagian besar instruksi dieksekusi dalam satu siklus clock. Gambar 2.1. Blok diagram fungsional ATMega8535 Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa ATMega8535 memiliki bagian sebagai berikut: 1. Saluran I/O sebanyak 32 buah, yaitu Port A, Port B, Port C dan Port D. 2. ADC 10 bit sebanyak 8 saluran. 3. Tiga buah Timer/Counter dengan kemampuan pembandingan. 4. CPU yang terdiri atas 32 buah register. 5. Watchdog Timer dengan isolator internal. 6. SRAM sebesar 512 byte.commit to user IV - 20 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 7. Memori Flash sebesar 8 kb dengan kemampuan Read While Write. 8. unit interupsi internal dan eksternal. 9. Port antarmuka SPI. 10. EEPROM sebesar 512 byte yang dapat diprogram saat operasi. 11. Antarmuka komparator analog. 12. Port USART(Universal Asynchronous Synchronous Transmitter) untuk komunikasi serial dengan piranti lain. 2.6.2. Fitur ATMega8535 Kapabilitas detail dari ATMega8535 adalah sebagai berikut: 1. Sistem mikroprosesor 8 bit berbasis RISC dengan kecepatan maksimal 16 MHz. 2. Kapabilitas memori flash 8 KB, SRAM sebesar 512 byte, dan EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) sebesar 512 byte. 3. ADC internal dengan fidelitas 10 bit sebanyak 8 channel. 4. Portal komunikasi serial (USART) dengan kecepatan maksimal 2,5 Mbps. 5. Enam pilihan mode sleep menghemat penggunaan daya listrik. 2.6.3. Konfigurasi Pin ATMega8535 Konfigurasi pin ATMega8535 bisa dilihat pada Gambar 2.2 berikut ini. Gambar 2.2. Pin ATMega8535 dengan 40 kaki commit to user IV - 21 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Dari gambar tersebut dapat dijelaskan secara fungsional konfigurasi pin ATMega8535 sebagai berikut: 1. VCC merupakan pin yang berfungsi sebagai pin masukan catu daya. 2. GND merupakan pin ground. 3. Port A (PA0..PA7) merupakan pin I/O dua arah dan pin masukan ADC. 4. Port B (PB0..PB7) merupakan pin I/O dua arah dan pin fungsi khusus, yaitu Timer/Counter, komparator analog dan SPI 5. Port C (PC0..PC7) merupakan pin I/O dua arah dan pin fungsi khusus, yaitu TWI, komparator analog, dan Timer Oscilator. 6. Port D (PD0..PD7) merupakan pin I/O dua arah dan pin fungsi khusus, yaitu komparator analog, interupsi eksternal dan komunikasi serial. 7. RESET merupakan pin yang digunakan untuk me-reset mikrokontroler. 8. XTAL1 dan XTAL2 merupakan pin masukan clock eksternal. 9. AVCC merupakan pin masukan tegangan untuk ADC. 10. AREF merupakan pin masukan tegangan referensi ADC. 2.6.4. Peta Memori AVR ATMega8535 memiki ruang pengalamatan memori data dan memori program yang terpisah. Memori data terbagi menjadi 3 bagian, yaitu 32 buah register umum, 64 buah register I/O dan 512 byte SRAM Internal. Register keperluan umum menempati space data pada alamat terbawah, yaitu $00 sampai $1F. Sementara itu, register khusus untuk menangani I/O dan kontrol terhadap mikrokontroler menempati 64 alamat berikut, yaitu mulai dari $20 hingga $5F. Register tersebut merupakan register khusus digunakan untuk mengatur fungsi terhadap berbagai peripheral mikrokontroler, seperti kontrol register, timer/counter, fungsifungsi I/O dan sebagainya. Memori program yang terletak dalam Flash PEROM tersusun dalam word atau 2 byte karena setiap instruksi memiliki lebar 16-bit atau 32-bit. AVR ATMega8535 memiliki 4K Byte X16-bit Flash PEROM dengan alamat mulai dari $000 sampai $FFF. AVR tersebut memiliki 12-bit Program Counter (PC) sehingga mampu mengalamati isi Flash. commit to user IV - 22 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Gambar 2.3. Memori ATMega8535 Selain itu, AVR ATMega8535 juga memiliki memori data berupa EEPROM 8-bit sebanyak 512 byte. Alamat EEPROM dimulai dari $000 sampai $1FF. 2.7. LCD (Liquid Crystal Display) 16 x 2 Karakter Penampil kristal cair adalah sebuah alat penampil tipis. LCD tersusun atas: lapisan penapis vertikal (no.1), kaca yang mengandung elektroda indium timah oksida, (no.2), kristal cair nematik (no.3), kaca yang mengandung elektroda (no.4), lapisan penapis horizontal (no.5), permukaan yang memantulkan cahaya (no.6). Gambar 2.4. Lapisan penyusun LCD Setiap piksel dari LCD terdiri dari sebuah lapisan dari molekul yang tersusun diantara dua buah elektrode transparan dan dua buah filter pengkutuban. Bidang mendatar dari tiap piksel tegak lurus satu sama lain. user Tidak adanya kristal caircommit antara to filter pengkutuban, cahaya akan melewati IV - 23 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id penapis pertama akan dihentikan oleh pengkutuban kedua. Permukaan dari elektroda yang bersentuhan dengan kristal cair diperlakukan supaya molekul kristal cair dalam arah tertentu. Ketika sebuah tegangan diberikan di antara elektroda, sebuah gaya bekerja untuk mengatur molekul kristal cair sejajar dengan medan listrik. Ini akan mengurangi rotasi dari pengkutuban cahaya yang masuk, sehingga piranti berwarna abu-abu. Bila tegangan masukannya terlalu besar, molekul kristal cair pada layar tengah hampir sepenuhnya tidak berputar dan pengkutuban dari cahaya tidak berputar, melainkan menembus lapisan kristal cair. Cahaya ini akan terpolarisasi tegak lurus pada filter kedua, sehingga piksel berwarna hitam. 2.7.1. Pengendali modul LCD Modul LCD ini mempunyai pengendali tampilan alpha numerik, karakter kana jepang, dan simbol. Pengunaan LCD dot matrik dapat diatur untuk penggunaan dengan antar muka 4 bit atau 8 bit. Semua fungsi yang tesedia seperti RAM tampilan, pembuat karakter, serta pengendali kristal cair yang digunakan dalam pengendalian LCD dot matrix sudah terintegrasi menjadi satu chip, sehingga LCD ini dapat dikendalikan oleh sistem yang sederhana. Gambar 2.5. LCD Dot Matrix 16 x 2 karakter commit to user IV - 24 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Tabel 2.1. Keterangan fungsi dari tiap pin LCD u Deskrip n si g s i a t u GND d a y a a t u +5V d a y a e n g (-2) 0 - 5 V a t u commit tor user IV - 25 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id k o n t r a s e r i Pilih Register n t a h e r i Baca / Tulis n t a h e r i Enable (Strobe) n t a h commit to/ user Data LSB IV - 26 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id O / Data O / Data O / Data O / Data O / Data O / Data O / Data MSB O n o +4,2V untuk LED d a a Catu daya untuk t o BL d commit toa user IV - 27 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Tabel 2.2. Daftar instruksi kontroler modul LCD W 7 6 5 4 3 2 1 /D commit to user IV - 28 /C /L perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id L Alamat CGRAM Alamat DDRAM F Alamat Penghitung Data Data Tabel 2.3. Daftar keterangan tabel instruksi kontroler LCD G D eser on't / laya care C r K / K enaik to user commit IV - 29 urs perpustakaan.uns.ac.id D digilib.uns.ac.id an or pin dah G P eser enuru / kan nan L an G eser G layar otom eser atis kiri A ntar mu ka 8 L bit A ntar L mu ayar ka 4 hidup bit 2 L ayar gari mati s 1 K ursor gari hidup s K 5 ursor x 10 commit mati to user IV - 30 titik perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id K ursor 5 berke x7 dip titik 2.7.2. Deskripsi Fungsi 2.7.2.1. Register Pengendali modul LCD ini mempunyai dua buah register 8 bit, yaitu register perintah (IR) dan register data (DR). Register perintah menyimpan kode perintah seperti hapus layar, geser data dan alamat informasi RAM data penampil (DDRAM) dan RAM pembangkit karakter (CGRAM). Data Register menyimpan data sementara untuk dituliskan ke DDRAM atau CGRAM dan menyimpan semetara data yang dibaca dari DDRAM atau CGRAM. Data yang ditulis ke DR akan secara otomatis disimpan dalam DDRAM atau CGRAM oleh sebuah operasi internal. DR juga digunakan untuk menyimpan data ketika membaca data dari DDRAM atau CGRAM. Ketika informasi alamat ditulis ke IR, data dibaca dan kemudian disimpan ke DR dari DDRAM atau CGRAM. Melalui pemilihan register (RS) kedua register ini dapat dipilih. 2.7.2.2. Bendera Sibuk (BF) Ketika bendera sibuk bernilai 1, pengendali modul ini sedang bekerja, instruksi selanjutnya tidak akan diterima. Ketika R/S = 0 dan R/W = 1, bendera sibuk akan ditampilkan pada DB7. 2.7.2.3. Penghitung Alamat (AC) Penghitung alamat menuliskan alamat ke DDRAM dan CGRAM. Ketika sebuah alamat dari sebuah instruksi dituliskan ke IR, informasi alamat dikirimkan dari IR ke AC. Setelah menulis ke atau membaca dari DDRAM atau CGRAM, AC secara otomatis meningkat satu atau menurun satu. Tabel 2.4. Pemilihan Register R /S R /W Operasi commit to user IV - 31 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 0 0 IR menulis sebagai operasi internal 0 1 Baca bendera sibuk (DB7) dan AC (DB0-DB6) 1 0 DR menulis sebagai operasi internal (DR ke DDRAM atau CGRAM) 1 1 DR membaca sebagai operasi internal (DDRAM atau CGRAM ke DR) 2.7.2.4. RAM data penampil (DDRAM) RAM penampil data (DDRAM) menyimpan data penampil yang direpresentasikan dalam kode karakter 8 bit. RAM pada DDRAM yang tidak dipergunakan dapat digunakan sebagai RAM yang bersifat umum. Hubungan antara alamat DDRAM dan posisi pada LCD ditunjukkan pada gambar 2.6. Gambar 2.6. Hubungan antara alamat DDRAM dan posisi pada LCD 2.7.2.5. ROM pembangkit karakter (CGROM) CGROM menghasilkan 5 x 8 titik atau 5 x 10 titik pola karakter dari karakter 8 bit. Pola karakter dapat ditentukan oleh pengguna yang disediakan oleh ROM terprogram. 2.7.2.6. RAM pembangkit karakter (CGRAM) Pada CGRAM, pengguna dapat menulis ulang pola karakter. Untuk 5 x 8 titik, delapan pola karakter yang dapat ditulis dan untuk 5 x 10 titik, empat pola karakter yang dapat ditulis. 2.8. Komunikasi RS232 commit to user IV - 32 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Komunikasi serial RS232 digunakan sebagai antarmuka antara komputer dengan mikrokontroler. Agar level tegangan data serial dari mikrokontroler setara dengan level tegangan komunikasi port serial PC, diperlukan MAX232 untuk mengubah ke tegangan TLL/CMOS logic level RS232. . Ada tiga hal pokok yang diatur standard RS232, antara lain bentuk sinyal dan level tegangan yang dipakai, penentuan jenis sinyal dan konektor yang dipakai, serta susunan sinyal pada kaki-kaki di konektor, penentuan tata cara pertukaran informasi antara komputer dan alat-alat pelengkapnya. Gambar 2.7. berikut menunjukkan rangkaian koneksi RS232 dengan mikrokontroler. CONNECTOR DB9 U4 13 8 11 10 TXD C4 1 3 4 5 2 6 1uF C5 1 uF R1IN R2IN T1IN T2IN R1OUT R2OUT T1OUT T2OUT 12 9 14 7 C+ C1C2+ C2V+ V- RXD 1 6 2 7 3 8 4 9 5 P1 MAX232/SO C6 1 uF C7 1 uF VCC Gambar 2.7. Rangkaian koneksi RS232 dengan mikrokontroler 2.9. Konsep Pengembangan Sistem Informasi Sistem informasi manajemen (SIM) bukan sistem informasi keseluruhan, karena tidak semua informasi di dalam organisasi dapat dimasukkan secara lengkap ke dalam sebuah sistem yang otomatis. Aspek utama dari sistem informasi akan selalu ada di luar sistem komputer. Pengembangan SIM canggih berbasis komputer memerlukan sejumlah orang yang berketrampilan tinggi dan berpengalaman lama dan memerlukan partisipasi dari para manajer organisasi. Banyak organisasi yang gagal membangun SIM karena : 1. Kurang organisasi yang wajar 2. Kurangnya perencanaan yang memadai commit to user 3. Kurang personil yang handal IV - 33 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 4. Kurangnya partisipasi manajemen dalam bentuk keikutsertaan para manajer dalam merancang sistem, mengendalikan upaya pengembangan sistem dan memotivasi seluruh personil yang terlibat. SIM yang baik adalah SIM yang mampu menyeimbangkan biaya dan manfaat yang akan diperoleh artinya SIM akan menghemat biaya, meningkatkan pendapatan serta tak terukur yang muncul dari informasi yang sangat bermanfaat. Secara teoritis komputer bukan prasyarat mutlak bagi sebuah SIM, namun dalam praktek SIM yang baik tidak akan ada tanpa bantuan kemampuan pemrosesan komputer. Prinsip utama perancangan SIM adalah SIM harus dijalin secara teliti agar mampu melayani tugas utama. Tujuan sistem informasi manajemen adalah memenuhi kebutuhan informasi umum semua manajer dalam perusahaan atau dalam sub unit organisasional perusahaan. SIM menyediakan informasi bagi pemakai dalam bentuk laporan dan output dari berbagai simulasi model matematika. 2.9.1. Definisi Sistem Informasi Manajemen (SIM) Sistem informasi Manajemen adalah serangkaian sub sistem informasi yang menyeluruh dan terkoordinasi dan secara rasional terpadu yang mampu mentransformasi data sehingga menjadi informasi lewat serangkaian cara guna meningkatkan produktivitas yang sesuai dengan gaya dan sifat manajer atas dasar kriteria mutu yang telah ditetapkan. Dengan kata lain SIM adalah sebagai suatu sistem berbasis komputer yang menyediakan informasi bagi beberapa pemakai dengan kebutuhan yang sama. Para pemakai biasanya membentuk suatu entitas organisasi formal, perusahaan atau sub unit dibawahnya. Informasi menjelaskan perusahaan atau salah satu sistem utamanya mengenai apa yang terjadi di masa lalu, apa yang terjadi sekarang dan apa yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Informasi tersebut tersedia dalam bentuk laporan periodik, laporan khusus dan ouput dari model matematika. Output informasi digunakan oleh manajer maupun non manajer dalam perusahaan saat mereka membuat keputusan untuk memecahkan masalah. commit to user IV - 34 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Perancangan, penerapan dan pengoperasian SIM adalah mahal dan sulit. Upaya ini dan biaya yang diperlukan harus ditimbang-timbang. Ada beberapa faktor yang membuat SIM menjadi semakin diperlukan, antara lain bahwa manajer harus berhadapan dengan lingkungan bisnis yang semakin rumit. Lingkungan bisnis bukan hanya rumit tetapi juga dinamis. Oleh sebab itu manajer harus membuat keputusan dengan cepat terutama dengan munculnya masalah manajemen dengan munculnya pemecahan yang memadai. 2.9.2. Unsur-unsur Sistem Informasi Sederhana Semua sistem informasi mempunyai tiga kegiatan utama, yaitu menerima data sebagai masukan (input), kemudian memprosesnya dengan melakukan penghitungan, penggabungan unsur data, pemutakhiran dan lain-lain, akhirnya memperoleh informasi sebagai keluarannya (output). DATA : fakta-fakta atau sesuatu yang dianggap (belum mempunyai arti) INFORMASI : data yang telah diproses atau data yang memiliki arti. Perubahan data menjadi informasi dilakukan oleh pengolah informasi. Pengolah informasi dapat meliputi elemen-elemen komputer, nonkomputer atau kombinasi keduanya. 2.9.3. Kemampuan Sebuah Sistem Informasi Manajemen Pengetahuan tentang potensi kemampuan sistem informasi yang dikomputerisasi akan memungkinkan seorang manajer secara sistematis menganalisis masing-masing tugas organisasi dan menyesuaikannya dengan kemampuan komputer. SIM secara khusus memiliki beberapa kemampuan teknis sesuai yang direncanakan baginya. Secara kolektif kemampuan ini menyangkal pernyataan bahwa komputer hanyalah mesin penjumlah atau kalkulator yang berkapasitas tinggi, sebenarnya komputer tidak dapat mengerjakan sesuatu ia hanya mengerjakan lebih cepat. Sistem informasi komputer dapat memiliki sejumlah kemampuan jauh diatas sistem non komputer. Dan kemampuan ini telah merevolusikan proses manajemen yang menggunakan informasi yang dihasilkan oleh sistem yang telah ada. Beberapa kemampuan teknis terpenting dalam sistem komputer : commit to user IV - 35 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 1. Pemrosesan data batch 2. Pemrosesan data tunggal 3. Pemrosesan on-line, real time 4. Komunikasi data dan switching pesan 5. Pemasukan data jarak jauh dan up date file 6. Pencarian records dan analisis 7. Pencarian file 8. Algoritma dan model keputusan 9. Otomatisasi kantor. 2.9.4. Kemampuan Pelaporan Semua sistem informasi memiliki kemampuan pelaporan dan laporan harus dirancang agar sesuai dengan bentuk tertentu. Prinsip pelaporan : 1. Laporan harus menonjolkan informasi terpenting 2. Harus seringkas mungkin 3. Harus disediakan dukungan 4. Sistem pelaporan manajemen biasanya dalam transisi 5. Setiap laporan harus berformat keputusan 6. Terstruktur untuk melaporkan suatu kinerja Jenis-jenis laporan : 1. Laporan periodik Laporan yang secara rutin dikerjakan 2. Laporan indikator kunci Merupakan variasi laporan periodik, laporan ini secara khusus memberikan beberapa statistik kritis kegiatan operasi harian kepada manajer. 3. Laporan siap panggil Jenis laporan yang ditetapkan oleh manajer agar tersedia sebelum berakhirnya satu periode, mungkin karena masalah operasi yang tidak diharapkan atau adanya ancaman. 4. Laporan khusus Laporan ini sering disebut juga laporan ad-hoc adalah jenis laporan lain dari jenis laporan tidak terjadwal yang dapat diminta oleh manajer. 5. Laporan perkecualian commit to user IV - 36 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Yaitu laporan yang berisi hanya informasi yang dibutuhkan oleh manajer. 2.9.5. Pengembangan Sistem Informasi Pengembangan sistem merupakan penyusunan suatu sistem yang baru untuk menggantikan sistem yang lama secara keseluruhan atau memperbaiki sistem yang telah ada. Pengembangan sistem tentunya harus didukung oleh personal-personal yang kompeten di bidangnya. Suatu Tim biasanya terdiri dari : 1. Manajer Analis Sistem 2. Ketua Analis Sistem 3. Analis Sistem Senior 4. Analis Sistem Junior 5. Pemrogram Aplikasi Senior 6. Pemrogram Aplikasi Junior Jumlah personil Tim di atas diperlukan apabila sistem yang akan dikembangkan cukup besar. Apabila sistem yang akan dikembangkan kecil, maka personilnya dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan. Sistem lama yang perlu diperbaiki atau diganti disebabkan karena beberapa hal : 1. Adanya permasalahan-permasalahan (problems) yang timbul di sistem yang lama. Permasalahan yang timbul dapat berupa : - Ketidakberesan sistem yang lama Ketidakberesan dalam sistem yang lama menyebabkan sistem yang lama tidak dapat beroperasi sesuai dengan yang diharapkan. - Pertumbuhan organisasi Kebutuhan informasi yang semakin luas, volume pengolahan data semakin meningkat, perubahan prinsip akuntansi yang baru menyebabkan harus disusunnya sistem yang baru, karena sistem yang lama tidak efektif lagi dan tidak dapat memenuhi lagi semua kebutuhan informasi yang dibutuhkan manajemen. 2. Untuk meraih kesempatan-kesempatan Dalam keadaan persaingan pasar yang ketat, kecepatan informasi atau efisiensi waktu sangat menentukan berhasil atau tidaknya strategi dan rencana-rencana yang telah disusun untuk meraih kesempatan-kesempatan dan peluang-peluang pasar, sehingga teknologi informasi perlu digunakan commit to user IV - 37 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id untuk meningkatkan penyediaan informasi agar dapat mendukung proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh manajemen. 3. Adanya instruksi dari pimpinan atau adanya peraturan pemerintah Penyusunan sistem yang baru dapat juga terjadi karena adanya instruksiinstruksi dari atas pimpinan ataupun dari luar organisasi, seperti misalnya peraturan pemerintah. Prinsip-prinsip pengembangan sistem, adalah : 1. Sistem yang dikembangkan adalah untuk manajemen 2. Sistem yang dikembangkan adalah investasi modal yang besar Maka setiap investasi modal harus mempertimbangkan 2 hal berikut ini : - Semua alternatif yang ada harus diinvestigasikan - Investasi yang terbaik harus bernilai 3. Sistem yang dikembangkan memerlukan orang yang terdidik 4. Tahapan kerja dan tugas-tugas yang baru dilakukan dalam proses pengembangan sistem 5. Proses pengembangan sistem tidak harus urut 6. Jangan takut membatalkan proyek 7. Dokumentasi harus ada untuk pedoman dalam pengembangan sistem Dengan adanya sistem baru diharapkan terjadi peningkatan dalam hal : 1. Kinerja, yang dapat diukur dari throughput dan respon time. Throughput : jumlah pekerjaan yang dapat dilakukan pada suatu saat tertentu Respon time : Rata-rata waktu tertunda di antara dua transaksi. 2. Kualitas informasi yang disajikan 3. Keuntungan (penurunan biaya). Berhubungan dengan jumlah sumber daya yang digunakan. 4. Kontrol (pengendalian) 5. Efisiensi 6. Pelayanan Beberapa penyebab kegagalan pengembangan sistem : 1. Kurangnya penyesuaian pengembangan sistem 2. Kelalaian menetapkan kebutuhan commitpemakai to user dan melibatkan pemakai IV - 38 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 3. Kurang sempurnanya evaluasi kualitas dan analisis biaya 4. Adanya kerusakan dan kesalahan rancangan 5. Penggunaan teknologi komputer dan perangkat lunak yang tidak direncanakan dan pemasangan teknologi tidak sesuai 6. Pengembangan sistem yang tidak dapat dipelihara 7. Implementasi yang direncanakan dilaksanakan kurang baik 2.10. Metode Pengenalan Wajah Seiring dengan perkembangan teknologi pengolahan citra, penelitian tentang pengenalan wajah telah banyak dikembangkan untuk beragam aplikasi dan algoritma. Proses yang diberikan dari masing-masing metode dapat dilihat bagaimana kelebihan dan kekurangan dari masingmasing metode untuk proses pengenalan wajah. 2.10.1. Metode Face-ARG Park (2005), mengusulkan sebuah metode baru dalam proses pencocokan gambar dari dua buah wajah dengan tingkat keberhasilan lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Metode yang digunakan adalah Attributed Relational Graph (ARG) yang mentransformasikan suatu gambar wajah menjadi bentuk graph yang terdiri dari himpunan node dan edge yang saling berhubungan. Proses dari metode ARG ini memiliki kelemahan tersendiri karena setiap image wajah yang masuk harus dilakukan pencocokan dengan semua wajah yang ada dalam basis data, semakin besar data yang disimpan dalam basis data maka waktu untuk proses pencocokan yang diperlukan akan semakin besar selain itu perbedaan ukuran image, berbagai variasi dan latar dari suatu image juga mempengaruhi proses tersebut. 2.10.2. Jaringan Syaraf Tiruan Metode yang dapat mengadopsi pengenalan wajah dengan lebih cepat adalah dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), dimana dalam JST pola dikenali melalui proses pembelajaran dari suatu image yang telah dipolakan kemudian diboboti untuk menghasilkan pola tertentu bagi masing-masing image. Dalam JST image tidak perlu disimpan dalam satu basis data tertentu tetapi cukup to melihat commit user bobot dari setiap pola image yang IV - 39 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id masuk, dimana pola-pola image ini sebelumnya telah diberikan sebagai pelatihan bagi JST. Pembangunan suatu sistem yang didasarkan pada pendekatan JST, secara umum akan meliputi langkah-langkah berikut ini (Park, 2005): 1. Memilih model JST yang sesuai didasarkan pada sifat dasar permasalahannya. 2. Membangun JST sesuai untuk karakteristik domain aplikasinya. 3. Melatih JST dengan prosedur pembelajaran dari model yang dipilih. Menggunakan jaringan yang telah dilatih sebagai pembuatan inferensi atau pemecahan masalah. Jika hasilnya tidak memuaskan maka kembali ke langkah sebelumnya. 2.10.3. Metode Back Propagation Back Propagation adalah salah satu algoritma dalam JST yang menggunakan multi layer, karena semakin banyak layer yang digunakan diharapkan jaringan akan menghasilkan hasil yang lebih akurat. Metode Backpropagation (propagasi balik) merupakan metode pembelajaran lanjut yang dikembangkan dari aturan perceptron. Hal yang ditiru dari perceptron adalah tahapan dalam algoritma jaringan. Salah satu hal yang membedakan antara back propagation dengan perceptron adalah pada arsitektur jaringannya. Perceptron memiliki jaringan lapis tunggal sedangkan backpropagation memiliki lapisan lapis jamak. 2.10.4. Algoritma Eigenface Eigenface adalah salah satu algoritma pengenalan wajah yang berdasarkan pada Principle Component Analysis (PCA) yang dikembangkan di MIT. Algoritma Eigenface secara keseluruhan cukup sederhana. Training Image direpresentasikan dalam sebuah vektor flat (gabungan vektor) dan digabung bersama-sama menjadi sebuah matriks tunggal. Eigenface kemudian diekstraksi dan disimpan dalam file temporary atau database. Adapun algoritma Eigenface yang digunakan dalam penelitian ini dijalankan dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Buat MakeFlatVectors(ImageList, N, M): Image List adalah kumpulan dari N training image, dimana setiap image adalah W x H pixel. M adalah ukuran flatvector yang harus dibuat. commit to user IV - 40 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id 2. Gabungkan setiap image dalam WH elemen vektor dengan menggabungkan semua baris. Buat ImageMatrix sebagai matrik N x WH berisi semua gambar yang digabung. 3. Jumlahkan semua baris pada ImageMatrix dan bagi dengan N untuk mendapatkan rataan gambar gabungan. Kita namakan vektor elemen WH ini dengan ψ. 4. Kurangi ImageMatrix dengan average image ψ. Kita namakan matriks baru ukuran N x WH sebagai Ф. 5. Jika pada elemen-elemen dari matriks Ф ditemukan nilai negatif, ganti nilainya dengan nilai 0. Kemudian identifikasi dilakukan dengan proyeksi dengan algoritma sebagai berikut: 1. Buat projectToFaceSpace(test_image): image berukuran W x H pixel 2. Kita gabung elemen vektor WH dan kita sebut img 3. Load nilai rataan ψ dari database atau file 4. Kurangi img dengan ψ, kita dapatkan img’ 5. Jika pada img’ ditemukan elemen dengan nilai negatif, ganti dengan nilai 0, untuk mendapatkan vektor ukuran img’’. Proses terakhir adalah identifikasi, yaitu memproyeksikan test image ke face space dan menghitung score. 1. Load semua wajah yang sudah diproyeksikan dari database 2. Proj=projectToFaceSpace(test_image) 3. Lakukan operasi pengurangan, proj dengan semua wajah yang telah diproyeksikan. Ambil nilai absolutnya dan jumlahkan, hasilnya adalah score. 4. Ambil score terkecil sebagai hasil dari wajah yang telah diproyeksikan, wajah ini sebagai hasil identifikasi. 2.11. Penelitian Terdahulu Sistem presensi yang diterapkan di berbagai instansi/perusahaan saat ini sudah banyak menggunakan sistem digital seperti fingerprint, barcode, pengenalan wajah dan menggunakan iris mata sebagai identitas dalam melakukan input data presensi. commit to user IV - 41 perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id Berbagai penelitian telah dilakukan untuk melakukan inovasiinovasi terbaru, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Syamsiar (2005) dengan judul Sistem Identifikasi Scan Iris Mata Menggunakan Metode JST Propagasi Balik Untuk Aplikasi Sistem Pengamanan Brankas. Sistem scanning iris merupakan pengembangan dari sistem biometrik, dimana sistem ini menggunakan anggota tubuh manusia untuk diidentifikasi sebagai ciri unik manusia. Iris sendiri memiliki ciri yang dapat bertahan lama hingga seumur hidup sama halnya dengan DNA pada tubuh manusia dan sidik jari manusia. Pada proyek akhir ini dibuat suatu sistem untuk identifikasi pola iris mata seseorang yang keluaran dari sistem ini digunakan untuk pengamanan brankas. Proses yang dilakukan meliputi pengambilan citra secara video capture, kemudian citra dikonversi dari skala RGB ke grayscale. Setelah itu citra diproses melalui preprocessing image dan dilakukan deteksi pupil dan iris, lalu disegmentasi agar dapat diambil area irisnya saja. Kemudian citra dibagi menjadi 64 area untuk menyederhanakan pemrosesannya. Tahap terakhir adalah identifikasi dengan metode NN, tetapi sebelumnya sistem dilatih untuk mengenali referensinya den

Dokumen baru

Dokumen yang terkait

IMPLEMENTASI METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA PENGENALAN WAJAH BERBASIS EIGENFACE
0
1
7
PENCARIAN CITRA BERBASIS PENGENALAN WAJAH UNTUK ABSENSI MENGAJAR DOSEN IBI DARMAJAYA Dodi Yudo Setyawan
0
0
9
PERANCANGAN MODEL TATA KELOLA PENGETAHUAN PROSES INOVASI PRODUK PADA TECHNO PARK
0
0
10
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DOKUMENTASI KEGIATAN SCIENCE TECHNO PARK BERBASIS WEB PADA PUSAT INOVASI LIPI
0
0
6
View of MODIFIKASI METODE CAMSHIFT UNTUK PENGENALAN CITRA WAJAH SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA KULIT WAJAH
0
0
7
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ABSENSI KARYAWAN BERBASIS WEB PADA CV.RAFA MANDIRI JAKARTA
2
3
5
RANCANGAN AWAL SISTEM PRESENSI KARYAWAN STMIK BANJARBARU DENGAN PENDEKATAN EIGENFACE ALGORITHM
0
0
8
PENGEMBANGAN SISTEM PRESENSI KARYAWAN MENGGUNAKAN BARCODE READER YANG TERINTEGRASI DENGAN PENGGAJIAN HARIAN DI PT. MASSYNDO GEMILANG
0
1
7
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI GARASI PRIBADI DENGAN PINTU OTOMATIS BERDASARKAN PENGENALAN PLAT KENDARAAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
0
0
11
PENGENALAN WAJAH MANUSIA BERBASIS ALGORITMA LOCAL BINARY PATTERN
0
1
10
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS KERAS UNTUK PENGENALAN WAJAH
0
4
7
DESAIN INTERIOR SOLO TECHNO CENTER DI SURAKARTA (Dengan Pendekatan Konsep Modern)
0
1
152
PENCARIAN CITRA BERBASIS TEKSTUR UNTUK PENGENALAN LOKASI
0
0
5
PENCARIAN CITRA BERBASIS TEKSTUR UNTUK PENGENALAN LOKASI
0
0
5
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE EIGENFACE SKRIPSI MUHAMMAD SYUKUR HUTAGALUNG 071401078
0
0
12
Show more