Haidar, Muhammad Rizky Asyam (2026) Sistem Presensi Soft Real-Time Berbasis Face Recognition dengan Algoritma ArcFace (Studi Kasus di SMKN 4 Jember). Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.
![[img]](https://sipora.polije.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Abstract)
Abstract.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (141kB) |
|
Text (Bab 1 Pendahuluan)
Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (153kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (142kB) |
|
Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy |
Abstract
Sistem presensi merupakan komponen penting dalam mendukung efektivitas pembelajaran. Namun, absensi manual masih menimbulkan berbagai masalah seperti ketidakefisienan, kesalahan pencatatan, serta potensi kecurangan seperti titip absen. Oleh karena itu, diperlukan sistem presensi otomatis yang lebih akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem presensi berbasis pengenalan wajah yang mampu berjalan secara soft real-time menggunakan metode ArcFace dengan cosine similarity pada perangkat Raspberry Pi 5. Sistem dikembangkan dengan mengintegrasikan proses registrasi wajah, ekstraksi embedding menggunakan model berbasis deep learning (InsightFace), serta pencocokan wajah untuk identifikasi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi sebesar 97,50%, dengan nilai False Acceptance Rate (FAR) sebesar 0,08% dan False Rejection Rate (FRR) sebesar 2,50%. Pada implementasi real-time, sistem menghasilkan similarity rata-rata 60%–80%. Dari sisi kinerja, model buffalo_l menghasilkan 0,5–0,6 FPS, sedangkan buffalo_s mencapai 1,83–2,40 FPS pada kondisi multi-wajah. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan mampu berjalan dalam kategori soft real-time pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya serta dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi presensi di lingkungan sekolah.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||
| Uncontrolled Keywords: | Presensi, Pengenalan Wajah, ArcFace, Cosine similarity, Raspberry Pi 5, Soft real-time | ||||||
| Subjects: | 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 459 - Ilmu Komputer 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 461 - Sistem Informasi 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 462 - Teknologi Informasi |
||||||
| Divisions: | Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknik Informatika > Tugas Akhir | ||||||
| Depositing User: | Muhammad Rizky Asyam Haidar | ||||||
| Date Deposited: | 04 May 2026 01:02 | ||||||
| Last Modified: | 04 May 2026 01:04 | ||||||
| URI: | https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/55744 |
Actions (login required)
 |
View Item |
