Rancang Bangun Alat Sistem Absensi Mahasiswa menggunakan Face Recognition dengan Metode YOLO berbasis Raspberry Pi

Dinda Ayu Permatasari; Herwandi Herwandi; Dodik Syaiful Ma’arif; Agus Ramelan

doi:10.26905/jasiek.v7i2.14144

Authors

Dinda Ayu Permatasari Politeknik Negeri Malang https://orcid.org/0000-0001-6980-3299
Herwandi Herwandi Politeknik Negeri Malang
Dodik Syaiful Ma’arif Politeknik Negeri Malang
Agus Ramelan Universitas Sebelas Maret

DOI:

https://doi.org/10.26905/jasiek.v7i2.14144

Keywords:

Absensi, YOLO, Face Recognition, Raspberry Pi

Abstract

Absensi adalah proses pengumpulan data kehadiran dalam suatu acara, termasuk di bidang pendidikan. Baik siswa maupun pengajar memperoleh manfaat dari data ini. Namun, absensi manual seringkali menghadapi masalah, seperti data tidak valid akibat kesalahan atau manipulasi, serta risiko kehilangan atau kerusakan data. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, dikembangkan sistem absensi mahasiswa berbasisÂ Face Recognitionmenggunakan metode YOLO dan Raspberry Pi. Sistem ini mendeteksi wajah mahasiswa melalui webcam dan menyimpan data kehadiran ke dalam database yang dapat dipantau melalui website. Pengujian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil diimplementasikan dengan tingkat akurasi tinggi, mencapai mean Average Precision (mAP) @0.5 sebesar 0.994 dan akurasi 95%. Proses pengenalan wajah hingga pencatatan absensi memakan waktu rata-rata 2 detik per mahasiswa, menjadikannya solusi efektif dan efisien dalam pengelolaan absensi.

References

[1] D. P. Sari and A. H. Mirza, “the Detection of Face Recognition As Employee Attendance Presence Using the Yolo Algorithm (You Only Look Once),” J. Darma Agung, vol. 30, no. 3, p. 41, 2022, doi: 10.46930/ojsuda.v30i3.2187.

[2] G. Firmasyah, J. Joniwan, A. M. Widodo, and B. Tjahjono, “Preventing Child Kidnaping at Home Using CCTV that Utilizes Face Recognition with You Only Look Once (YOLO) Algorithm,” J. Soc. Res., vol. 2, no. 9, pp. 3291–3304, 2023, doi: 10.55324/josr.v2i9.1403.

[3] Rahmasari, Nirsal, and A. Syukur, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Dan Data Barang Pada Toko Syarlie Distro Kota Palopo,” D’computare J. Ilm. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 12, no. 1, 2022, doi: 10.30605/dcomputare.v12i1.38.

[4] P. S. D. Aryani, M. Nur Ihsan, “Prototype Sistem Absensi Dengan Metode Face Recognition Berbasis Arduino Pada,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, vol. 1, pp. 37–42, 2017, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1642.

[5] N. D. G. Drantantiyas et al., “Performasi Deteksi Jumlah Manusia Menggunakan YOLOv8,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 63–68, 2023, doi: 10.26905/jasiek.v5i2.11605.

[6] M. Agil Izzulhaq and Alamsyah, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet50V2 Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pneumonia,” Indones. J. Math. Nat. Sci., vol. 47, no. 1, pp. 12–22, 2024, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/journals/JM/index.

[7] D. A. Permatasari and D. A. Maharani, "Backpropagation Neural Network for Tuning PID Pan-Tilt Face Tracking," 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE), Yogyakarta, Indonesia, 2018, pp. 357-361, doi: 10.1109/ICITISEE.2018.8720968.

[8] K. Khairunnas, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61622.

[9] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” 2016 IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.

[10] M. R. Dewanto, M. N. Farid, M. A. Rafdi Syah, A. A. Firdaus, and H. Arof, “YOLO vs. CNN Algorithms: A Comparative Study in Masked Face Recognition,” Sci. J. Informatics, vol. 11, no. 1, pp. 139–146, 2024, doi: 10.15294/sji.v11i1.48723.

[11] I. Salamah, M. R. A. Said, and S. Soim, “Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1492, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.

[12] Munawir, L. Fitria, and M. Hermansyah, “Implementasi Face Recognition pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 4, no. 2, pp. 314–320, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i2.2333.

[13] D. I. Mulyana, Y. Yanti, A. Saputry, A. Ramadan, and S. Saragih, “Penerapan Face Recognition Dengan Algoritma Haar Cascade Untuk Sistem Absensi Pada Yayasan Pusat,” J. Cahaya Mandalika, pp. 215–226, 2022.

[14] R. Patel and S. Patel, “A comprehensive study of applying convolutional neural network for computer vision,” Int. J. Adv. Sci. Technol., vol. 29, no. 6 Special Issue, pp. 2161–2174, 2020.

[15] C. Saputra, “Implementasi Algoritma SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) Dan Algoritma Kalman Filter Dalam Mendeteksi Objek Bola,” J. Process., vol. 18, no. 1, pp. 73–82, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.1.791.

[16] M. Andani, M. Asia, J. A. Jendral Yani No, O. KomeringUlu, and S. Selatan, “Sistem Informasi Pelayanan Kependudukan Desa Lecah Berbasis Web Menggunakan Php Dan Mysql,” J. Sist. Inf. Mahakarya, vol. 4, no. 1, pp. 15–27, 2021.