IMPLEMENTASI ABSENSI MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID

Shiddiq, Muhammad Fachrizal (2024) IMPLEMENTASI ABSENSI MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (411kB)
	Text BAB II.pdf Download (529kB)
	Text BAB III.pdf Download (484kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (316kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (595kB)

Abstract

Presensi adalah data yang digunakan sebagai pencatatan dan perekapan
kehadian mahasiswa sebagai bentuk keaktifan atau kejujuran pada mahasiswa,
selain itu presensi juga digunakan oleh dosen sebagai data rekap kehadiran
mahasiswa untuk pemberian nilai pada mahasiswa dan juga menjadi bahan
evaluasi bagi dosen melihat keaktifan mahasiswa dalam proses perkuliahan,
apakah mahasiswa tersebut layak untuk lulus mata kuliah atau tidak. Kurangnya
efektifnya presensi menggunakan kertas membuat mahasiswa melakukan
kecurangan yaitu dengan cara titip absen dan limbah kertas yang meningkat.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalisasikan Algoritma
Convolutional Neural Network dalam program absensi menggunakan face
recognition. Hasil dari penelitian ini dari segi aplikasi dan algoritma dapat
berjalan dengan baik. Hasil yang didapatkan dari pengujian algoritma
Convolutional Neural Network dalam pengujian model data training
mendapatkan hasil 97%, ini merupakan suatu hal yang baik, karena mahasiswa
atau dosen tidak perlu membutuhkan waktu yang lama dalam hal absensi.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	22 May 2024 04:34
Last Modified:	22 May 2024 04:34
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/11020

Actions (login required)

View Item