RANCANG BANGUN SISTEM ABSENSI SISWA MENGGUNAKAN DETEKSI WAJAH PADA SMP NEGERI 006 LONG IKIS
DOI:
https://doi.org/10.62281/v3i7.2610Keywords:
Deteksi Wajah, Sistem Presensi Digital, Otomatisasi KehadiranAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem presensi kelas berbasis deteksi wajah guna meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam pencatatan kehadiran siswa. Sistem ini memanfaatkan teknologi pengenalan wajah sebagai metode identifikasi otomatis, di mana wajah siswa dikenali secara real-time saat mereka memasuki ruang kelas. Teknologi ini bekerja dengan memproses citra digital yang ditangkap oleh kamera, kemudian menerapkan algoritma deteksi wajah untuk mencocokkan data wajah dengan database yang telah tersimpan sebelumnya. Dengan pendekatan ini, proses presensi menjadi lebih cepat dan akurat, serta mengurangi kemungkinan manipulasi data atau human error yang sering terjadi pada metode konvensional seperti tanda tangan manual atau pemanggilan nama. Selain itu, sistem ini dirancang dengan antarmuka yang ramah pengguna dan mampu berjalan secara efisien di lingkungan pendidikan. Pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam kondisi pencahayaan dan posisi wajah yang bervariasi. Implementasi sistem ini berpotensi untuk diadopsi secara luas di sekolah maupun institusi pendidikan lainnya sebagai bagian dari transformasi digital di bidang administrasi kehadiran. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif terhadap pengelolaan data presensi yang lebih modern, efektif, dan terpercaya.
Downloads
References
Anggraini, W. (2020). DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI WAJAH BERHIJAB DGN CNN DAN TENSORFLOW.
Chellappa, R., Roy-Chowdhury, A. K., & Zhou, S. K. (n.d.). Recognition of Humans and Their Activities Using Video.
COUNTER PENGUNJUNG GEDUNG. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) (Vol. 1, Issue 1).
Dwisnanto Putro, M., Magister, M., Elektro, I., Ugm, F. T., Grafika, J., Teguh Bharata, Y., Staf, A., Jurusan, P., Elektro, T., Bondhan, Y., Staf Pengajar, W., & Teknik, J. (n.d.). Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones.
Endrianti, F., Setiawan, W., & Wihardi, Y. (2018). Sistem Pencatatan Kehadiran Otomatis di Ruang Kelas Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) (Vol. 1, Issue 1). https://ejournal.upi.edu/index.php/JATIKOM
Hikmah, A. B., Mulyani, Y. S., Alawiyah, T., Wiguna, W., Riksa, R., & Ridwan, A. (2021). IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Rancang Bangun Sistem Informasi Absensi Siswa Berbasis Web Pada SMAN 1 Singaparna. In IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) (Vol. 6, Issue 2).
House, D. H. (2002). VIZA 654 / CPSC 646-The Digital Image Course Notes.
Inrawansyah, M. N. (2017). IMPLEMENTASI FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE VIOLA JONES UNTUK MEMBANTU MEMPERMUDAH PROSES
Nordin, N., & Fauzi, N. H. M. (2020). A web-based mobile attendance system with facial recognition feature. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 14(5), 193– 202.
Nugraha Ramdhon, A., & Febriya, F. (2021). Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi. Journal of Applied Computer Science and Technology, 2(1), 12–17. https://doi.org/10.52158/jacost.v2i1.121
Prathivi, R., & Kurniawati, Y. (2020). SISTEM PRESENSI KELAS MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER. SIMETRIS, 11(1).
Raghav, P. (2018, March 4). Understanding of Convolutional Neural Network (CNN) — Deep Learning. https://medium.com/@RaghavPrabhu/understanding-of-convolutional-neural- network-cnn-deep-learning-99760835f148
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Muhammad Bayu Vernanda, Farindika Metandi, Agusdi Syafrizal (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
