ABSTRAKSI: Sistem penghitungan jumlah mahasiswa dalam ruang kelas sekarang ini pada umumnya didapat secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yang kurang awas bisa menimbulkan kesalahan dalam penghitungan. Saat ini perkembangan pengolahan citra digital dimanfaatkan untuk berbagai keperluan yang berbasis indera penglihatan yang berarti apabila suatu kasus secara kasat mata dapat dikenali oleh mata maka secara pengolahan citra digital juga dapat dikenali. Sehingga pengolahan citra digital dapat dimanfaatkan untuk menghitung jumlah mahasiswa.
Pada tugas akhir ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat menghitung jumlah mahasiswa dari citra. Hasil penghitungan sistem tersebut yang akan digunakan untuk membandingkan jumlah mahasiswa sesungguhnya terhadap daftar presensi kehadiran. Sehingga diharapkan dapat membantu dosen saat perkuliahan.
Dari hasil pengujian performansi sistem, maka diketahui bahwa performansi sistem mencapai akurasi tertinggi saat proses ekstraksi ciri menggunakan parameter threshold korelasi diatas 0.1 dan threshold rasio dibawah 2 dengan parameter klasifikasi yang diatur pada k-NN yaitu nilai k = 1. Akurasi sistem yang diperoleh tersebut 82.855% untuk ruang kelas berisi mahasiswa menggunakan batik, 87.361% untuk ruang kelas berisi mahasiswa menggunakan seragam, dan 100% untuk ruang kelas kosong.Kata Kunci : Citra digital, sistem penghitung, pengolahan citra digital.ABSTRACT: The system counts the number of students in classrooms today are generally obtained manually. However, the human factor that has a vision that is less alert can lead to errors in calculations. Currently, the development of digital image processing used for various purposes based on the sense of vision which means that if a case can be recognized by naked eye by the eye then the digital image processing can also be identified. Thus, digital image processing can be used to calculate the number of students.
In this thesis aims to design a system that can calculate the number of students from the image. The results of the calculation system which will be used to compare the actual number of students on attendance Presence list. Thus expected to help lecturers at the course.
From the results of performance testing system, it is known that the performance of the system reaches the highest accuracy when the process of feature extraction using a correlation threshold parameter threshold ratio above 0.1 and below 2 with classification parameters are set in k-NN is the value of k = 1. System accuracy is 82 855% obtained for classrooms containing students using batik, 87 361% for classrooms containing students wearing uniforms, and 100% for the empty classroom.Keyword: Digital image, computing systems, digital image processing.