Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MULTINETICS Mitra Akademia: Jurnal Pengabdian Masyarakat BHAKTI PERSADA Jurnal Aplikasi IPTEKS (Journal of Applied Sciences and Technology) Innovative: Journal Of Social Science Research
Nalawati, Rizki Elisa
Unknown Affiliation
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : MULTINETICS

 1 
Face Recognition sebagai Local Control Access Area dengan Face-Api.Js dan Euclidean Distance: Face Recognition sebagai Local Control Access Area dengan Face-Api.Js dan Euclidean Distance Warsuta, Bambang; Nalawati, Rizki Elisa
MULTINETICS Vol. 10 No. 2 (2024): MULTINETICS Nopember (2024)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.v10i2.6755

Abstract

Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem pengendalian akses berbasis face-recognition dengan menggabungkan algoritma Manhattan Distance dan library dari face-api.js. Kontribusi utama penelitian ini adalah integrasi algoritma Manhattan Distance dalam sistem pengenalan wajah, penggunaan face-api.js untuk mempermudah pengembangan, serta evaluasi kinerja yang komprehensif. Sistem ini telah berhasil mengimplementasikan Manhattan Distance untuk mengukur kemiripan fitur wajah. Sistem ini telah dievaluasi menggunakan berbagai metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil uji menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi mencapai 95 ke atas untuk deteksi wajah dan 100% untuk pengenalan wajah, terutama saat dikombinasikan dengan face-api.js, bahkan dengan dataset yang terbatas.
Co-Authors Danil, Mahyu Dewi Kurniawati Dewi Yanti Liliana Fadhilah, Muhammad Huzaifa, Malisa Mahesa Rama Triwijaya Malisa Huzaifa Marcheta, Noorlela Maria Agustin Mera Kartika Delimayanti Noorlela Marcheta Ratna Widya Iswara Shaliha, Rahma Maulida Warsuta, Bambang