Implementasi Sistem Face Recognition Untuk Presensi Kelas Dan Ujian Di IBI KKG Berbasis AI / Jovan Febrian Limanto / 55200232 / Pembimbing : Joko Susilo

Jovan Febrian Limanto, Jovan Febrian Limanto (2024) Implementasi Sistem Face Recognition Untuk Presensi Kelas Dan Ujian Di IBI KKG Berbasis AI / Jovan Febrian Limanto / 55200232 / Pembimbing : Joko Susilo. Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie, Jakarta.

	Text HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (652kB)
	Text BaB I - PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (501kB)
	Text BAB II - KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Download (549kB)
	Text BAB III - METODE PENELITIAN.pdf - Published Version Download (915kB)
	Text BAB IV - HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text BAB V - KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version Download (495kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (512kB)
	Text LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text ORIGINALITAS.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text RESUME.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text PERSETUJUAN RESUME.pdf - Published Version Download (555kB)

Abstract

Proses presensi di lingkungan pendidikan merupakan aspek administratif yang harus diperhatikan. Proses presensi di lingkungan pendidikan, seperti di IBI Kwik Kian Gie, masih menggunakan sistem tapping kartu yang rentan terhadapberbagai masalah, contohnya seperti kehilangan kartu dan kecurangan, yang berpotensi untuk mengurangi akurasi data kehadiran mahasiswa. Ketidaktepatan tersebut dapat mempengaruhi evaluasi dan penilaian akademik, serta mengganggu keputusan penting terkait kehadiran mahasiswa. Selain itu, penggunaan sistem tapping kartu menjadi tidak efisien ketika digunakan dalam kelas dengan jumlah mahasiswa yang banyak, karena akan memakan waktu dan mengurangi keefektifan kegiatan pembelajaran. Oleh karena itu, implementasi teknologi face recognition berbasis AI diusulkan sebagai solusi yang lebih aman, efisien, dan akurat dalam mendukung proses presensi.Sistem presensi berbasis face recognition didukung oleh teknologi seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Computer Vision (CV). AI akan berfokus pada kemampuan komputer untuk meniru kecerdasan manusia, sementara ML memungkinkan sistem untuk belajar dari data yang ada dan mengenali polanya. Dengan dukungan CV untuk menginterpretasi data visual, dan penggunaan Python sebagai bahasa pemrograman yang fleksibel, teknologi ini menawarkan solusi yang lebih efisien dan aman dalam meningkatkan akurasi presensi di lingkungan pendidikan.Penelitian ini merupakan penelitian lapangan (metode kualitatif) yang dilakukan dengan cara observasi langsung, studi kepustakaan dan pengumpulan data gambar. Objek penelitian yang dipilih merupakan kampus dari penulis yaitu Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie. Teknik pengukuran yang digunakan penulis adalah Ground Truth, di mana data hasil pengujian akan dibandingkan dengan data referensi. Hasil dari penelitian ini merupakan aplikasi desktop untuk melakukan presensi kehadiran mahasiswa dalam kelas dan ujian dengan face recognition. Sistem presensi dengan face recognition yang dikembangkan telah diuji dengan menggunakan 30 foto selfie individu yang dimasukkan ke dalam storage sebagai data referensi. Pengujian dilakukan dengan mengambil gambar melalui kamera dan mencocokkan gambar tersebut dengan data di storage. Dari seluruh pengujian, sistem berhasil mengenali semua wajah dengan akurasi 100%, tanpa adanya kegagalan deteksi. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem face recognition yang diimplementasikan memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dalam mengenali wajah dan dapat diandalkan untuk mendukung proses presensi yang akan dilakukan di kelas. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan adalah implementasi teknologi presensi berbasis AI dengan sistem face recognition dapat diterapkan secara efektif di kampus IBI KKG. Teknologi ini mampu mengatasi berbagai masalah yang dihadapi dalam sistem presensi berbasis kartu, seperti kehilangan kartu, kesalahan pencatatan, dan potensi kecurangan, misalnya mahasiswa menitipkan kartu presensinya kepada orang lain. Selain itu, sistem face recognition juga terbukti lebih efisien dalam mengatasi masalah waktu presensi di kelas dengan jumlah peserta yang banyak, sehingga dapat meningkatkan keefektifan dan keamanan proses presensi di lingkungan pendidikan. Kata Kunci: Face Recognition, Presensi Kelas, Artificial Intelligence (AI)

Actions (login required)

View Item