Perancangan Sistem Kehadiran Face Recognition Pada Mahasiswa Menggunakan Algoritma Yolo (You Only Look Once) Dan Algoritma K-Nn (K-Nearest Neighbor) Berbasis Website

Juwandi, Ahmad (2023) Perancangan Sistem Kehadiran Face Recognition Pada Mahasiswa Menggunakan Algoritma Yolo (You Only Look Once) Dan Algoritma K-Nn (K-Nearest Neighbor) Berbasis Website. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_COVER.pdf - Published Version Download (165kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version Download (654kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_Surat Keterangan Persetujuan Publikasi.pdf - Published Version Download (492kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_Surat Pernyataan Tidak Plagiat.pdf - Published Version Download (551kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (154kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (50kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_BAB I.pdf - Published Version Download (42kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_BAB II.pdf - Published Version Download (376kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (595kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_BAB V.pdf - Published Version Download (34kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (186kB)
	Text UNIKOM_Ahmad Juwandi_Kontak Penulis dan Kontributor.pdf - Published Version Download (223kB)

Abstract

Era digitalisasi yang pesat telah mendorong perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), yang mencakup pendekatan machine learning sebagai solusi untuk mengatasi berbagai permasalahan. Dalam penelitian ini, penggunaan teknologi machine learning ditujukan untuk memberikan inovasi yang bermanfaat, terutama dalam dunia pendidikan pergutuan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pengenalan kehadiran berbasis face recognition dengan mengintegrasikan Algoritma YOLO (You Only Look Once) dan K-NN (K-Nearest Neighbor) agar menjadi optimal. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengimplementasikan pengiriman email informasi kehadiran secara real-time kepada mahasiswa. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa Algoritma YOLO mampu mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi mencapai 99% - 100%, bahkan dalam berbagai kondisi seperti perubahan posisi dan ekspresi wajah, serta penggunaan aksesori seperti kacamata. Selanjutnya, pengujian dengan variasi nilai K dan jumlah citra latih pada Algoritma K-NN menghasilkan hasil optimal dengan nilai K=5 dan 10 citra latih. Penggunaan nilai K=5 ini memberikan perhitungan jarak Corelation maupun Cosine mencapai tingkat akurasi 99%, serta waktu komputasi yang sangat efisien, berkisar antara 1.00 hingga 3.24 milidetik (ms). Dengan demikian, sistem ini mampu mengenali wajah dengan sangat baik dan respons yang cepat. Selain itu, sistem dengan baik mengirimkan informasi kehadiran pada email mahasiswa secara real-time.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	face recognition, deep learning, Algoritma YOLO, Algoritma K-NN, Attendance.
Subjects:	600_TECHNOLOGY. > 620_Engineering & Allied Operations. T Technology > TC Hydraulic engineering. Ocean engineering
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Elektro (31)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	25 Nov 2024 08:22
Last Modified:	25 Nov 2024 08:22
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/9513

Actions (login required)

View Item