Presensi Karyawan Menggunakan Face Recognition Untuk Meningkatkan Kinerja Karyawan
DOI:
https://doi.org/10.29407/stains.v3i1.4306Keywords:
Face Recognition, Karyawan, OpenCV, Python, PresensiAbstract
Pada zaman sekarang ini teknologi sudah semakin berkembang. Banyak sekali modernisasi dengan tujuan agar mempunyai kualitas yang lebih baik. Tak terkecuali sistem presensi karyawan. Pada bulan oktober 2023 bertempat di Showroom Putra Motor Srengat yang berlokasi di Kecamatan Srengat, Kabupaten Blitar. Pada penelitian tersebut ditemukan bahwa presensi karyawan yang dilakukan masih menggunakan cara manual, yaitu dengan menandatangani buku presensi. Oleh karena itu perlunya pengembangan agar sistem presensi lebih efisien. Presensi yang akan dikembangakan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan memanfaatkan library Face Recognition. Aplikasi ini dapat mendeteksi wajah secara realtime dan mencocokkan dengan citra wajah yang terdapat pada dataset. Selanjutnya muncul sebuah bounding box berwarna hijau yang menunjukkan bahwa wajah berhasil dikenali. Pada bounding box tersebut juga terdapat informasi mengenai identitas individu dan waktu secara realtime. Kemudian frame tersebut dapat dijadikan sebagai presensi karyawan agar lebih efisien dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Hasil penelitian ini dapat membantu pengawas dalam menilai kinerja karyawan dengan baik.
Downloads
References
R. Daulay, H. Pulungan, A. Noviana, dan S. Hurhaliza, “Manfaat Teknologi Smartphone dalam kegiatan Pembelajaran Pendidikan Islam Di Masa Pandemi Corona-19,” Al-Ulum: Jurnal Pendidikan Islam, Feb 2020, doi: 10.56114/al-ulum.v1i1.7.
A. Wijaya, “PENGARUH KEPUASAN PEMBERIAN GAJI TERHADAP ETOS KERJA KARYAWAN CV. ANEKA USAHA GONDANGLEGI MALANG”.
N. Patawaran, Y. Kolyaan, C. Chotimah, dan F. Sariman, “Analisis Keefektifan Sistem Absensi Berbasis Face Detection Dengan Metode Haar Cascade Classifier,” MJRICT : Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology, vol. 5, no. 2, hlm. 89–96, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.unmus.ac.id/index.php/mjrict
D. Aryani, M. N. Ihsan, P. Septiyani, ) Sistem, K. Stmik, dan R. Tangerang, “PROTOTYPE SISTEM ABSENSI DENGAN METODE FACE RECOGNITION BERBASIS ARDUINO PADA SMK NEGERI 5 KABUPATEN TANGERANG,” 2017.
F. A.-I. A. P. Putra, A. G. S. Sulaksono, L. T. U. Utomo, dan A. R. K. Khamdani, “KLASIFIKASI BUAH DAN SAYUR MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI HOG DAN METODE KNN,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 10, no. 1, hlm. 45–52, Nov 2023, doi: 10.33795/jip.v10i1.1433.
D. Dhelviana, T. Amelia, J. Sulaksono, dan D. W. Widodo, “Program Studi Teknik Informatika,” 2023.
N. Dwitri dkk., “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENYEBARAN PANDEMI COVID-19 DI INDONESIA,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, 2020.
D. Nur Cahyo, H. Zulfia Zahro’, dan N. Vendyansyah, “PENGENALAN EKSPRESI MIKRO WAJAH DENGAN EKSTRAKSI FITUR PADA KOMPONEN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, hlm. 822–829, Jun 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6167.
M. S. Satrio, “PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ( PCA ) DAN EIGEN FACE,” Jurnal Informatika dan Riset, vol. 1, no. 2, hlm. 14–18, Okt 2023, doi: 10.36308/iris.v1i2.521.
F. Budi Antono, F. Rofii, F. Teknik, dan U. Widyagama Malang, “Deteksi Jumlah dan Pengenalan Wajah Manusia Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient dan Viola Jones Human Face Recognition and Amount Detection using Histogram of Oriented Gradient and Viola Jones.”
S. Utomo dan B. Nugraha, “Implementasi Pengenalan Wajah Dengan Metode HOG Untuk Pencatatan Kehadiran Mahasiswa Pada Campus Event,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 3, no. 2, hlm. 92–99, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i1.276.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Reza Zakaria, Raul Ardianto, Nandito Arsyad
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
