Aplikasi Pendeteksi Wajah Real-Time Pada Tempat Umum Menggunakan Yolov8
DOI:
https://doi.org/10.29407/mtn2jx06Keywords:
Deteksi Wajah, Real-Time, Streamlit, YOLOv8Abstract
Perkembangan teknologi computer vision telah memajukan sistem identifikasi wajah untuk berbagai kebutuhan keamanan dan operasional, namun tantangan berupa variasi pencahayaan dan kebutuhan proses real-time pada perangkat terbatas masih menjadi kendala utama. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem deteksi wajah menggunakan arsitektur YOLOv8 Nano yang diintegrasikan ke dalam antarmuka berbasis web dengan framework Streamlit. Metode penelitian meliputi akuisisi data citra statis dan aliran video, prapemrosesan citra melalui resizing 640x640 piksel, serta optimasi model selama 100 epochs. Hasil penelitian menunjukkan performa model yang sangat stabil dan akurat dengan pencapaian nilai presisi sempurna 1,000, recall 0,937, dan Mean Average Precision (mAP50) sebesar 0,995. Penurunan nilai box loss yang signifikan dari 1,183 menjadi 0,2801 membuktikan peningkatan presisi lokalisasi koordinat wajah secara tajam. Kesimpulannya, integrasi YOLOv8 dan Streamlit berhasil menciptakan solusi deteksi wajah yang ringan dan efisien untuk pemantauan di tempat umum tanpa menuntut spesifikasi perangkat keras yang tinggi.
Downloads
References
[1] Fernando dan M. E. A. Rivan. 2025. Sistem Absensi Digital Sekolah Dengan Teknologi Pengenalan Wajah YOLOv8. Jurnal Algoritme. vol 5. no 2. hal 140-151.
[2] E. Gautama, dkk. 2025. Sistem Absensi Pintar Menggunakan YOLO dan CNN untuk Pengenalan Wajah Secara Waktu Nyata. Seminar Nasional CFP Perbanas Institute.
[3] Taufiqurrahman, A. P. Hadi, dan R. E. Siregar. 2024. Evaluasi Performa Yolov8 Dalam Deteksi Objek Di Depan Kendaraan Dengan Variasi Kondisi Lingkungan. Jurnal Minfo Polgan. vol 13. no 2.
[4] A. N. I. Muttaqin, dkk. 2025. Single-Image Face Recognition For Student Identification Using Facenet512 And Yolov8 In Academic Environtment With Limited Dataset. Jurnal Teknik Informatika (JUTIF). vol 6. no 5. hal 3018-3032.
[5] K. Salma dan S. Hidayat. 2024. Deteksi Antusiasme Siswa dengan Algoritma Yolov8 pada Proses Pembelajaran Daring. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika dan Komunikasi (JIMIK). vol 5. no 2.
[6] O. Alfiano dan S. Rahayu. 2024. Implementasi Algoritma Deep Learning YOLO (You Only Look Once) Untuk Deteksi Kualitas Kentang Segar Dan Busuk Secara Real Time. JORAPI: Journal of Research and Publication Innovation. vol 2. no 3. hal 2470-2478.
[7] R. S. Saputri, dkk. 2025. Deteksi Dini Microsleep pada Pengemudi Kendaraan Roda Empat Melalui Citra Mata Menggunakan Algoritma YOLOv8. Jurnal Processor. vol 20. no 2.
[8] [Nama Anda]. 2025. Implementasi Deteksi Wajah Real-Time Berbasis Web Streamlit. [Dokumen Program: app.py & train.py].
[9] Gonzales, R., P. 2004. Digital Image Processing. Vol. 1. Ed. 2. Andri Offset, Yogyakarta.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Aditya nugroho
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
