PERANCANGAN SISTEM ABSENSI MAHASISWA BERBASIS APLIKASI MOBILE DENGAN VERIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN LBPH

Authors

  • Joy Sofater Purba Universitas Katolik Santo Thomas, Indonesia Author
  • Emerson P Malau Universitas Katolik Santo Thomas, Indonesia Author
  • Romanus Damanik Universitas Katolik Santo Thomas, Indonesia Author
  • Lamhot Sitorus Universitas Katolik Santo Thomas, Indonesia Author

DOI:

https://doi.org/10.54314/jssr.v9i4.7014

Keywords:

Absensi Mahasiswa, Face Recognition, Haar Cascade, LBPH, GPS Geofencing

Abstract

Pencatatan kehadiran mahasiswa merupakan salah satu bagian penting dalam proses perkuliahan, namun sistem absensi secara manual masih memiliki kelemahan, seperti risiko terjadinya kecurangan berupa titip absen, kesalahan pencatatan, serta proses rekapitulasi yang kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi mahasiswa berbasis aplikasi mobile Android dengan verifikasi wajah menggunakan metode Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH), serta menerapkan mekanisme validasi untuk meningkatkan keamanan dan validitas proses kehadiran. Pada proses absensi, sistem menerapkan autentikasi pengguna, validasi jadwal dan sesi perkuliahan melalui Dynamic QR Code, validasi lokasi menggunakan GPS dan Geofencing, Liveness Detection sebagai mekanisme keamanan pendukung, serta deteksi dan pengenalan wajah menggunakan Haar Cascade dan LBPH. Haar Cascade digunakan untuk mendeteksi keberadaan dan posisi wajah dari citra yang diperoleh melalui kamera perangkat, sedangkan LBPH digunakan untuk mengenali identitas mahasiswa berdasarkan dataset wajah yang telah diregistrasikan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem telah berhasil dibangun dan mampu mengintegrasikan seluruh mekanisme validasi tersebut dalam satu alur proses absensi. Data kehadiran yang berhasil melewati seluruh tahapan validasi dapat disimpan ke dalam basis data dan selanjutnya digunakan untuk kebutuhan monitoring serta riwayat kehadiran.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aini, Z., & Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe, J. (2025). Sistem Absensi Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma Local Binary Patterns Histogram (LBPH) dan Haar Cascade: Studi Kasus Pada Lab InPro. 7(2), 25–34. https://doi.org/10.30811/jtrik.v7i2.7270

Azila, A., Fauzi, C., Ruzana, N., Mat, A., Ashafiqa, N., & Fauzi, A. (2025). TECH-CLASS: A Geofencing-Driven Attendance Management System for Higher Education. Journal of Mathematics and Computing Science, 11(2), 61–70. https://doi.org/10.24191/jmcs

Beri, N., Srivastava, V., & Malik, N. (2024). Face Recognition Attendance Management System using LBPH and Haar Cascade. Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology, 6(3), 257–273. https://doi.org/10.36548/jtcsst.2024.3.004

Dio Kiasta, Mhd Zulfansyuri Siambaton, & Tasliyah Haramaini. (2025). IMPLEMENTATION OF GEOFENCING ALGORITHM FOR MOBILE-BASED ONLINE STUDENT ATTENDANCE SYSTEM AT SMA NEGERI 5 MEDAN. JICDA: Journal of Informatics, Computer Science, Data Science And Artificial Intelligence, 3(2).

Eweoya, I., J. Adeniyi, O., O. Awoniyi, A., Mgbeahuruike, E., O. Adewuyi, J., O. Adigun, T., & Mensah, Y. A. (2025). Design and Implementation of a University Attendance Management System Using Geo-Fencing. Asian Journal of Computer Science and Technology, 14(1), 28–46. https://doi.org/10.70112/ajcst-2025.14.1.4323

Hidayat, T., & Putri, H. D. (2019). Pengujian Portal Mahasiswa pada Sistem Informasi Akademik (SINA) menggunakan Black Box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis. JUTIS, 7(1). www.ccssenet.org/cis

Ngonadi, I. V, & Ajiroghene, S. (2022). Class-based Digital Attendance Management System with Computer Vision. In JOURNAL | eISSN (Vol. 2022). https://intijournal.intimal.edu.my

Ramachandra, R., & Busch, C. (2018a). Presentation attack detection methods for face recognition systems: A comprehensive survey. ACM Computing Surveys, 50(1). https://doi.org/10.1145/3038924

Ramachandra, R., & Busch, C. (2018b). Presentation attack detection methods for face recognition systems: A comprehensive survey. ACM Computing Surveys, 50(1). https://doi.org/10.1145/3038924;WGROUP:STRING:ACM

Siregar, R., Maulana, B., Isnaini, M., Sabrina, E., & Hutahaean, H. D. (2026). Performance Evaluation Of A Mobile Attendance System Using Dual-Factor Dynamic Qr Code And GPS Geofencing-Rosma Siregar et.al Performance Evaluation of a Mobile Attendance System Using Dual-Factor Dynamic Qr Code and Gps Geofencing. 07(06). https://doi.org/10.54209/jatilima.v6i07.2281

Surantha, N., & Sugijakko, B. (2024a). Lightweight face recognition-based portable attendance system with liveness detection. Internet of Things (Netherlands), 25. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101089

Surantha, N., & Sugijakko, B. (2024b). Lightweight face recognition-based

Downloads

Published

2026-08-31

How to Cite

PERANCANGAN SISTEM ABSENSI MAHASISWA BERBASIS APLIKASI MOBILE DENGAN VERIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN LBPH. (2026). JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 9(4), 6732 – 6740. https://doi.org/10.54314/jssr.v9i4.7014