<![CDATA[Universitas berperan penting dalam mengembangkan potensi mahasiswa melalui kegiatan akademik, salah satunya praktikum yang menuntut keterlibatan aktif mahasiswa. Presensi menjadi komponen penting dalam memastikan kehadiran dan partisipasi praktikan, namun metode presensi yang masih menggabungkan pencatatan manual dan digital di Program Studi Sistem Informasi Universitas Mulawarman menimbulkan berbagai permasalahan, seperti potensi kesalahan pencatatan, ketergantungan pada asisten laboratorium, serta durasi presensi yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem presensi berbasis face recognition menggunakan model pra-latih FaceNet dan metrik Cosine Similarity untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Sistem dikembangkan dalam bentuk REST API menggunakan FastAPI sebagai backend dengan integrasi FaceNet untuk ekstraksi embedding wajah dan Cosine Similarity dengan nilai threshold 0,6 sebagai batas keputusan kecocokan wajah. Data penelitian berupa citra wajah praktikan yang diperoleh melalui proses registrasi dan verifikasi menggunakan webcam. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu melakukan verifikasi wajah secara cepat dan akurat, dengan pengujian Blackbox menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan serta peningkatan efisiensi waktu presensi lebih dari 80% dibandingkan metode konvensional.]]>
