PEMBANGUNAN APLIKASI PRESENSI MAGANG BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION (STUDI KASUS: PT BANK XYZ)
| Main Author: | Pramono, Ananda |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://e-journal.uajy.ac.id/22696/1/1607086821.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/22696/2/1607086823.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/22696/3/1607086824.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/22696/4/1607086825.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/22696/ |
Daftar Isi:
- Presensi merupakan sebuah kegiatan yang ada di setiap perusahaan, maupun perkuliahan. Presensi menjadi tolak ukur apakah seorang mahasiswa berhak untuk mengikuti ujian akhir, maupun apakah seorang pekerja berhak untuk mendapatkan gaji yang utuh. Namun pada praktiknya, banyak permasalahan dari sistem presensi yang banyak digunakan oleh sekolah ataupun perusahaan, mulai dari rawannya kecurangan yang dapat terjadi, hingga kendala teknis yang mungkin terjadi. Diperlukan sebuah sistem yang lebih praktis dan meminimalkan kemungkinan kendala teknis yang dapat terjadi Guna memberikan sistem presensi yang praktis, maka dirancang sebuah sistem presensi berbasis mobile yang menggunakan pustaka Android Face recognition With Deep Learning yang memudahkan dalam penerapan metode SVM untuk melakukan pengenalan wajah. Pengenalan wajah dipilih sebagai metode keamanan untuk presensi karena dinilai memiliki tingkat keamanan yang cukup baik dibandingkan metode yang lain seperti sandi dan PIN. Sistem ini dirancang dengan menggunakan Java sebagai Bahasa pemrograman dan menggunakan clean architecture dalam arsitektur sistemnya. Dalam melakukan pengujian keakuratan terhadap pengguna dengan menggunakan pustaka Android Face recognition With Deep Learning, pengujian dilakukan terhadap 20 orang yang setiap orangnya diambil masing-masing 20 foto. Dari hasil pengujian, ditemukan hanya 1 orang yang salah dikenali, dan 19 orang yang berhasil dikenali. Dengan menggunakan rumus penghitungan keakuratan didapatkan rasio sebesar 95%. Sehingga persentase keakuratan sistem pengenalan wajah adalah sebesar 95%.