Analisis Face Recognition Menggunakan Metode PCA (Principal Components Analysis) Dalam Meningkatkan Keefektifan Pengecekan Tiket Kereta PT. KAI

Daffa Maulana Azhari, Moch. Sjamsul Hidajat

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mrnguji dan menganalisis face recognition menggunakan metode PCA (Principal Components Analysis) dalam meningkatkan keefektifan pengeekan tiket keeta PT. KAI. Dalam penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) yaitu mengkonstruksi pola input wajah digital menggunakan teknik propagasi dalam pengenalan wajah. Dalam proses konstruksi pola dan pengenalan wajah mulai dari objek berupa citra wajah, deteksi sisi, konstruksi pola hingga dapat menentukan suatu karakteristik baru untukdilanjutkan pengenalan wajah. Akan dirancang suatu program dengan menguji beberapa sampel data wajah hingga dapat memberikan suatu pernyataan kesamaan pola wajah yang sedang diamati dan pengenalannya menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Sampel dalam penelitian ini yaitu calon penumpang kereta api. Penelitian ini merupakan kualitatif. Populasi penelitian ini adalah calon penumpang kereta api pada Stasiun Tawang. Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah PCA (Principal  Components Analysis). Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa face recognition meningkatkan keefektifan dalam pengecekan tiket, dapat mengoptimalisasi para staff PT KAI, meningkatkan kenyamanan para penumpang dalam melakukan pengecekan tiket.


Full Text:

PDF

References


Ahuja, M. S., & Chhabra, S. (2011). Effect of distance measures in PCA based face recognition. International Journal of Enterprise Computing and Business Systems, 1(2), 2230–8849

Al Fatta, Hanif. Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah: Membangun Sistem Presensi Karyawan Menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0 dan Micrososft Access, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009

Darma Putra. C, Widya Hermawan. Sistematika Biometrika : Konsep Dasar, Tekhnik Analisis Citra Dan Tahapan Membangun Aplikasi Sistem Biometrika, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009

Gonzalez, R. C. (2008). Digital Image Processing. New Jersey:Pearson Education. Budi, A. S.,

Sumainna., Maulana, H. Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal ComponentAnalysis (PCA).Jurnal Teknik Informatika, 9(2). 2016

Gunadi, Kartika. Posngsitanan, Sonny Reinard.2001.Pembangunan Perangkat Lunak Pengenalan Wajah Menggunakan Principal Component Analysis.Jurnal Informatika Vol.2 No.2.Surabaya:Universitas Kristen Petra.

Harits, A. A. (2019). Rancang Bangun Sistem Keamanan Ruangan Menggunakan Deteksi Wajah Berbasis Raspberry PI. Politeknik Negeri Sriwijaya.

Kurniawan, L. M. (2014). Metode Face Recognition untuk Identifikasi Personil Berdasar Citra Wajah bagi Kebutuhan Presensi Online Universitas Negeri Semarang. Scientific Journal of Informatics, 1(2), 210–220.

M.Turk, A Pentland.1991. Eigenface for Recognition. Journal of Cognitive Neuroscience. 71-86

Muliawan, M. R., Irawan, B., & Brianorman, Y. (2015). Implementasi Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface Pada Sistem Absensi. Coding Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 3(1).

Munir, Rinaldi. Pengantar Interprestasi Pengolahan Citra. Jurnal Teknik Informatika, 2019.

PUSDALOPKA 4. https://sites.google.com/view/pusdalopka-4/beranda. Di akses tanggal 10 Desember 2023.

Soemarni. Principal Component Analysis (PCA) sebagai Suatu Metode untuk Mengatasi Masalah Multikolinieritas. E-Journal Universitas Padjajaran, 2008.

Suryadi. S. Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dengan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Jurnal Pendidikan Matematika, 4(2). 2015.

Suryansah, A., Habibi, R., & Awangga, R. M. (2020). Penggunaan Face Recognition untuk akses ruangan. Kreatif

Sutoyo, T., Mulyanto, Edi, dkk. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.

} Wuryandari, M. D., & Afrianto, I. Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization pada Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika (Komputa), 1(1),1. 2012.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Flag Counter

 

 Jurnal Komputasi dan Pengembangan Aplikasi (e-ISSN : xxxx-xxxx, p-ISSN : xxxx-xxxx) dipublikasikan oleh Lembaga ARCES.

 

Visitor Stats