Sistem presensi yang umumnya digunakan saat ini masih berupa kertas berisi daftar nama yang diedarkan ke seluruh peserta pertemuan. Pengedaran daftar kehadiran seperti itu membuka peluang terjadinya ketidaksesuaian yang disebabkan faktor kelalaian maupun kecurangan. Untuk mencari solusi untuk hal tersebut, penulis pun melakukan penelitian untuk mencari cara mendigitalisasi dan mengotomasi sistem presensi sehingga tidak perlu lagi mengedarkan daftar hadir ke seluruh peserta. Pendekatan yang penulis lakukan adalah deteksi dengan menggunakan deteksi objek Haar dan pengenalan dengan eigenfaces yang dipilih karena kemudahan implementasinya dan kecepatan komputasinya. Setelah dilakukan eksperimen, tampak bahwa pendekatan ini menghasilkan akurasi yang cukup baik pada beberapa kasus dan akurasi yang rendah pada kasus lain. Dari hasil penelitian penulis juga tampak bahwa ukuran citra latihan yang besar juga menimbulkan kecenderungan akurasi yang lebih buruk. Eksperimen menggunakan implementasi scale-invariant feature transform juga dilakukan untuk mengatasi masalah perubahan skala meskipun belum dapat memberikan hasil yang cukup baik.