Perhatian peneliti dalam memanfaatkan teknologi biometrik pada kehidupan untuk mengidentifikasi dan mengenal karakteristik manusia telah banyak digunakan. Teknologi ini mengidentifikasi bagian tubuh manusia yang unik dan tetap seperti sidik jari, mata dan wajah manusia. Hal khusus dibidang identifikasi dan pengenalan wajah manusia memanfaatkan pengolahan dan analisis citra wajah yang akan membentuk suatu semantik wajah yang membantu mengungkapkan bagaimana komponen individu berperan dalam pengenalan wajah. Pencarian dan identifikasi citra wajah merupakan salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah. Tujuan penelitian ini, penulis akan merancang dan membangun sebuah sistem pengenalan wajah untuk presensi karyawan menggunakan metode Participal Component Analisys (PCA) dengan algoritma eigenface. Proses pengenalan wajah dilakukan oleh sistem dengan alat bantu media scanning wajah berupa webcam. Langkah pertama yang dilakukan oleh sistem adalah menyusun seluruh training image menjadi suatu matriks tunggal kemudian dicari eigenface-nya, kemudian akan digunakan untuk proses pengenalan (recognition) saat pencatatan presensi dilakukan. Pengujian sistem dilakukan dengan percobaan presensi dalam beberapa fose dan pencahayaan. Hasil pengujian didapatkan persentase kemiripan 85%. Pengenalan pada pencahayaan yang normal ternyata memberikan hasil yang lebih baik. Hal ini disebabkan pada pencahayaan yang tinggi, detail wajah yang lebih jelas, sehingga kompleksitas warna wajah lebih tinggi. Kompleksitas ini menyebabkan sensitivitas pengenalan meningkat karena algoritma eigenface menitikberatkan pada ciri warna dari objek

The attention of researcher to make use of biometric technology in human’s life to identify and know more about human characteristic has already used a lot. This technology identifies the unique unchanged part of human body such as finger print, eyes and face. The significant things in identifying and to recognizing men’s face is to make use of proceeding and facial image analyzing which will form some facial semantic that help to reveal how does the individual component impersonate in facial identifying. Searching and identifying facial image is one of the beginning steps that are very important before the process of facial identification done. From this analyze the writer going to design and building some system that to face identification for the employee presentations which using method of participial component analysis (PCA) with algorithm eigenface. The process of face identification was doing with a system of helping things by scanning face such as webcam. For the first step from those system is have to composed all training image going to be some single metrics’ and then looking for their eigenface. After that it is will be using for recognition process when the time of presentation. The test of that system has done with the presence experiment in some part of lighting. The experiment gives the result that the same presentation 85%. The recognize for that normal lighting give the more bests image result. It is because the high lighting effect, the side of faces that so clearly and then complecsitas of face color more high. This complecsitas cause the sensitivity introduction increase because algorithm eigenface in focus to the characteristic of color and object.

https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-gdl-muhammadil-22463