TEMPO.CO, Jakarta - Mahasiswa Institut Sains dan Teknologi Nasional (ISTN) bernama Luthfi Alkhafid berhasil mengembangkan sistem absensi mobile tervalidasi. Luthfi berhasil mengembangkan absensi terbarukan dengan memanfaatkan teknologi IOT tervalidasi. “Modelnya mirip topologi client server. Alat absensinya adalah sebagai client yang mengirimkan data absensi kepada server secara realtime,” ujar Luthfi dalam keterangan pers yang diterima Tempo pada 24 Maret 2023.
Luthfi melanjutkan, server menampung data dari client untuk menjadikannya sebagai arsip. “Kelebihan dari sistem yang digunakan adalah bahwa sisi client tidak butuh unsur PC atau laptop. Sehingga, hemat daya dan biaya. Karena, cukup perangkat mikro yang akan aktif saat ada trigger masuk,” katanya.
Luthfi menambahkan, trigger yang masuk dapat berupa sensor apa pun yang dalam hal riset ini menggunakan data kartu RFID pengguna yang tentunya sudah terdaftar di sisi admin server. “Untuk antisipasi akan adanya pengguna titip absen atau cara tricky absen lainnya, sistem akan otomatis mengaktifkan kamera dan meng-capture wajah pengguna,” katanya.
Sehingga, ia menerangkan, sistem client akan mengirimkan data RFID, image wajah, sistem waktu dan ID client. Untuk diketahui, ID Client digunakan sebagai nama unik alat sebagai pembeda antar-alat yang dalam hal ini merujuk pada data lokasi penempatan, gate dan atau jenis mode-nya. “Lokasi penempatan menunjukkan alat ini dipasang di alamat mana. Sehingga, mudah terlacak lokasi alat, tema dan dengan tujuan apa alat tersebut digunakan,” katanya.
Hingga aplikasi ini dibuat, ungkapnya, sistem sudah dikembangkan sampai tahap input data dari sidik jari/fingerprint pengguna.
Luthfi mengklaim, keunggulan lain alat ini adalah kemampuannya yang teruji untuk dipasang di kondisi lapangan yang super sibuk. “Misalnya, membantu petugas di lapangan saat ada PAM keamanan, yang misal selama ini menggunakan teknologi absen manual atau layanan aplikasi WAG,” katanya.
Tim Pengarah Sistem, Ir. Andi Suprianto, M. Kom menambahkan, cara agar alat itu bisa digunakan di waktu super sibuk adalah cukup ubah kode awal di file.txt yang ada di SDCARD berupa nama SSID, password SSID, dan SN alat. “Maka, alat secara otomatis sudah mampu bekerja di lapangan. Sangat dinamis sekali,” kata Andi Suprianto.
Andi menambahkan, bila layanan internet tidak tersedia di lapangan, maka sistem alat akan otomatis merekam data ke dalam SD card yang disediakan. "Dan, baru saat kembali ke kantor atau yang ada jaringan, file dapat di-import ke dalam aplikasi/database server,” katanya.
Andi yang juga pernah menjabat sebagai kepala program studi (kaprodi) Teknik Informatika (TIF) Fakultas Sains dan Teknologi Informasi (FSTI) Institut Sains dan Teknologi Nasional (ISTNl) itu menambahkan bahwa alat yang dibuat mahasiswa tersebut sudah layak diterapkan di industri. “Karena, memang seperti itu kondisi ideal untuk proses absensi di lapangan,” kata Andi menambahkan.
Bila hanya menggunakan teknologi face detection, sambungnya, maka kebutuhan waktu, memori dan spesifikasi client/server adalah sangat tinggi, image processing yang lama juga sistem belum dapat membedakan secara baik jika ada kasus wajah yang memang serupa. “Atau, jika hanya mengandalkan sensor sidik jari di lapangan, sudah banyak yang menjual miniatur sidik jari sehingga mudah untuk disalahgunakan,” kata dia.
Atau, menggunakan aplikasi mobile berdasarkan lokasi GPS absensi, ia berkata. “Hal ini pun sudah dapat dimanipulasi dengan penggunaan pengubah lokasi GPS pengguna. Maka, yang lebih amannya adalah sistem penggunaan masukan berikut proses validasi di sisi admin servernya,” katanya.
Andi menegaskan, kesimpulan dari riset ini adalah bahwa sistem absensi ini mampu mengirimkan data dari client ke server-localhost dalam waktu rata-rata empat detik. “Yakni, berupa data image hasil caturean, data id pengguna (RFID/fingerprint), data s/n alat. Selain itu, server mampu meng-extract data masukan (nama pengguna, lokasi alat, sistem waktu) serta mengarsipkannya,” kata dia.
Sistem alat juga mampu membaca perubahan alamat SSID dan S/N alat serta mampu mem-backup data ke SDCARD lokal saat tidak ada koneksi internet/jaringan, ucapnya. “Sebagai hasil saran pengembangan dari tim penguji, dari sistem alat yang dibuat adalah bahwa pengembangan masukan dari model RFID/fingerprint menjadi sistem deteksi wajah realtime menggunakan konsep tensorflow yang berarti hanya menerima wajah asli dan bukan dari gambar,” kata dia.
Ia menambahkan, sistem mampu otomatis memvalidasi data foto yang masuk, apakah benar atau tidak dengan angka kemiripan tertentu. “Sehingga, proses validasi oleh admin secara manual dapat diminimalisasi,” kata dia.
Pilihan Editor: Sistem Absensi Elektronik, Langkah Antisipasi ASN Bolos Kerja
Selalu update info terkini. Simak breaking news dan berita pilihan dari Tempo.co di kanal Telegram “Tempo.co Update”. Klik Tempo.co Update untuk bergabung. Anda perlu meng-install aplikasi Telegram lebih dulu.
