Verifikasi Wajah Pada Presensi Karyawan Pada PT. Buana Pilarjaya Mandiri Menggunakan Algoritma Eigenface

Mora, Rizka Zulfiana (2023) Verifikasi Wajah Pada Presensi Karyawan Pada PT. Buana Pilarjaya Mandiri Menggunakan Algoritma Eigenface. Skripsi thesis, UIN Sumatera Utara Medan.

	Text COVER (1).pdf Download (1MB)
	Text BAB_I (1).pdf Download (720kB)
	Text BAB_II (1).pdf Download (655kB)
	Text BAB_III (2).pdf Download (314kB)
	Text BAB_IV_.pdf Download (885kB)
	Text BAB_V_docx.pdf Download (164kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA_DAN_LAMPIRAN (1).pdf Download (1MB)

Abstract

Pada era ini, sistem presensi karyawan pada perusahaan seperti perseroan terbatas masih menggunakan cara lama yakni menggunakan tanda tangan atau paraf yang membuat sistem presensi ini cenderung mudah untuk dimanipulasi seperti pemalsuan tanda tangan dan keterlamatan hadir. Seiring berkembangnya teknologi, banyak hal yang dapat mempermudah pekerjaan manusia seperti bantuan pengenalan wajah yang dapat mendeteksi wajah melalui pengenalan pola wajah terutama iris mata dan bentuk wajah yang nantinya akan dikenali oleh sistem sesuai dengan database yang ada pada perangkat. Dari pernyataan diatas muncul sebuah ide untuk membuat suatu sistem presensi dengan menggunakan wajah sebagai sarana untuk presensi. Dengan menggunakan wajah, karyawan tidak akan bisa melakukan kecurangan karena manusia mempunyai pola wajah yang berbeda-beda. Selain itu, tambahan fitur waktu pada presensi yang dapat mengetahui kapan karyawan tersebut datang. Pada penelitian ini merancang sistem pengenalan wajah berbasis web menggunakan bahasa pemrograman python dengan bantuan metode eigenface sebagai proses pengenalan wajah. Dari penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh hasil bahwa algoritma eigenface telah berhasil melakukan pengenalan wajah dengan akurasi 93,75% dari 15 data karyawan dan untuk pengujian latih waktu mendapat akurasi sebesar 100% pada jarak 25 cm dengan rata-rata waktu uji selama 14,4 detik, 100% pada jarak 50 cm dengan rata-rata waktu uji selama 15,8 detik dan 73,33% pada jarak 75 cm dengan rata-rata waktu uji selama 21,6 detik untuk mengenali wajah karyawan.

Jenis Item:	Skripsi (Skripsi)
Subjects:	000 Generalities > 003 Systems
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Ilmu Komputer > Skripsi
Pengguna yang mendeposit:	Mrs Siti Masitah
Date Deposited:	31 Jan 2025 03:44
Last Modified:	31 Jan 2025 03:44
URI:	http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/24309

Actions (login required)

View Item