RANCANG BANGUN APLIKASI PRESENSI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI FACE RECOGNITION BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Abstract

Kehadiran karyawan merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung pengelolaan administrasi dan kedisiplinan di lingkungan kerja. Sistem presensi konvensional masih memiliki keterbatasan dalam proses pencatatan dan verifikasi identitas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem presensi karyawan berbasis web menggunakan teknologi face recognition dengan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN), yang mengintegrasikan registrasi wajah, identifikasi pengguna, pencatatan kehadiran, dan pengelolaan laporan presensi. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Data penelitian terdiri atas 300 citra wajah dari 10 identitas pengguna. Evaluasi dilakukan menggunakan Black Box Testing dan pengujian pengenalan wajah melalui 200 percobaan dengan variasi jarak dan intensitas pencahayaan. Hasil pengujian menunjukkan 185 dari 200 percobaan berhasil dikenali dengan akurasi keseluruhan sebesar 92,5%. Akurasi tertinggi sebesar 98,0% diperoleh pada jarak 1 meter dengan pencahayaan normal 150–300 lux, sedangkan akurasi terendah sebesar 84,0% diperoleh pada jarak 2 meter dengan pencahayaan normal. Pengujian Black Box Testing pada lima skenario utama menunjukkan keberhasilan fungsional sebesar 100%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu mengotomatisasi proses identifikasi dan pencatatan presensi serta mengintegrasikan data pengguna, wajah, dan kehadiran dalam satu aplikasi berbasis web. Kontribusi penelitian terletak pada penerapan dan integrasi face recognition berbasis CNN dalam sistem presensi karyawan serta evaluasi kemampuan pengenalan berdasarkan kondisi operasional jarak dan pencahayaan