ANALISIS SISTEM MONITORING ABSENSI FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CNN PADA PT INFOMEDIA NUSANTARA (TENESA) - Dalam bentuk buku karya ilmiah

EVA FEBIYANI

Informasi Dasar

82 kali
25.04.5576
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Kemajuan teknologi informasi yang cepat mendorong perusahaan untuk selalu meningkatkan efisiensi operasional, termasuk dalam manajemen absensi karyawan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring absensi berbasis face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetv1 untuk meningkatkan keakuratan, efisiensi, dan keamanan pencatatan kehadiran karyawan. Metode yang digunakan meliputi proses pengumpulan data wajah karyawan, pre-processing citra, pelatihan dan pengujian model CNN berbasis TensorFlow.js yang dapat diakses melalui website. Pengambilan data dilakukan menggunakan kamera laptop sebagai alat input citra dengan menggunakan data karyawan PT. Infomedia Nusantara (Tenesa). Pengujian dilakukan dalam ruangan indoor dengan pencahayaan stabil. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94%, dengan model berhasil mengenali wajah dalam berbagai kondisi posisi dan pencahayaan. Sistem ini terbukti efektif untuk digunakan sebagai solusi presensi modern yang minim kontak fisik dan memiliki akurasi tinggi.
 
Kata Kunci: Absensi, Face Recognition, Convolutional Neural Network, MobileNetv1, TensorFlow.js
 

Subjek

Image processing - computer vision
 

Katalog

ANALISIS SISTEM MONITORING ABSENSI FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CNN PADA PT INFOMEDIA NUSANTARA (TENESA) - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

EVA FEBIYANI
Perorangan
Zein Hanni Pradana, Indah Permatasari
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi - Kampus Purwokerto
Purwokerto
2025

Koleksi

Kompetensi

  • AAK4WBB3 - Internet of Things: Protokol, Platform, dan AI

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini