PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM FACE RECOGNITION BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FACENET UNTUK PENGENALAN WAJAH MAHASISWA STMIK "AMIKBANDUNG"

Search by:

All Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

SKRIPSI IF

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM FACE RECOGNITION BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FACENET UNTUK PENGENALAN WAJAH MAHASISWA STMIK "AMIKBANDUNG"

VAHIRA, TARISA - Personal Name;

ABSTRAK

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah memberikan dampak signifikan di berbagai bidang, termasuk pendidikan. Salah satu implementasi yang banyak digunakan adalah pengenalan wajah (face recognition) untuk sistem keamanan dan absensi. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem absensi mahasiswa berbasis web di STMIK AMIK Bandung menggunakan metode deep learning FaceNet. Sistem bekerja dengan menangkap citra wajah secara real-time melalui webcam, kemudian membandingkannya dengan data wajah yang telah tersimpan untuk mengidentifikasi kehadiran mahasiswa secara otomatis. Proses pengembangan meliputi pengumpulan dataset, preprocessing, pelatihan model, serta pengujian menggunakan metode black box dan evaluasi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik sesuai kebutuhan, mampu mencatat kehadiran mahasiswa secara otomatis, serta dinilai mudah digunakan dan cukup responsif oleh pengguna. Sistem ini juga membantu meminimalisir potensi kecurangan dalam absensi, sehingga berpotensi menjadi solusi yang efektif dan efisien dalam mendukung pencatatan kehadiran di lingkungan akademik. Dengan demikian, sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk terintegrasi dengan sistem informasi kampus.

Kata kunci: Artificial Intelligence, FaceNet, Absensi Mahasiswa, Pengenalan Wajah, Deep Learning

ABSTRACT

The development of Artificial Intelligence (AI) technology has had a significant impact in various fields, including education. One of its widely used implementations is face recognition for security and attendance systems. This study designs and implements a web-based student attendance system at STMIK AMIK Bandung using the FaceNet deep learning method. The system works by capturing real-time facial images through a webcam, then comparing them with stored facial data to automatically identify student attendance. The development process includes dataset collection, preprocessing, model training, and testing using the black box method as well as user evaluation. The results show that the system can function properly according to requirements, is able to record student attendance automatically, and is considered easy to use and sufficiently responsive by users. In addition, the system helps minimize the potential for attendance fraud, making it an effective and efficient solution in supporting attendance recording in academic environments. Therefore, this system can be further developed to be integrated with the campus information system..

Keywords: Artificial Intelligence, FaceNet, Student Attendance, Face Recognition, Deep Learning

Ketersediaan

S251001010 607.2 VAH p Perpustakaan STMIK AMIKBANDUNG Tersedia

Informasi Detil

Judul Seri: -
No. Panggil: 607.2 VAH p
Penerbit: : ., 2025
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subyek: -
Info Detil Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: -

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

JURNAL

Komentar

You must be logged in to post a comment