Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Muhammadiyah’s Application Technology

Pengembangan Sistem Kehadiran Mahasiswa Ceras Berbasis Web dengan Deteksi Waktu Nyata Menggunakan Yolo dan Arcface Nur, Andi Resqi Putriyani; Lukman; Anggreani, Desi; ., Andi Resqi Putriyani Nur
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 4 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/28784r47

Abstract

ABSTRAK: Absensi mahasiswa merupakan aspek penting dalam proses perkuliahan untuk memantau tingkat kehadiran dan keterlibatan mahasiswa. Namun, sistem absensi konvensional yang masih dilakukan secara manual memiliki berbagai kelemahan, seperti tidak efisien, rawan kecurangan titip absen, serta kurang mendukung transformasi digital di lingkungan akademik. Penelitian ini merancang dan membangun sistem absensi cerdas berbasis web dengan mengintegrasikan object detection YOLOv8 dan face recognition ArcFace untuk melakukan pendeteksian serta identifikasi wajah mahasiswa secara otomatis dan real time. Sistem ini juga dilengkapi fitur anti spoofing untuk mencegah penggunaan foto atau gambar statis sebagai manipulasi kehadiran. Metode penelitian meliputi studi literatur, perancangan sistem, implementasi menggunakan framework Flask dan basis data MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengenali wajah mahasiswa dengan cepat dan akurat, menampilkan rekap kehadiran berbasis web, meminimalisir kecurangan, meningkatkan efisiensi proses absensi, serta mendukung digitalisasi administrasi akademik secara berkelanjutan dan dapat diintegrasikan dengan sistem kampus.KATA KUNCIAbsensi Mahasiswa, YOLOv8, ArcFace, Face Recognition ABSTRACT: Student attendance is an important aspect of the learning process to monitor student presence and participation. However, conventional attendance systems that are still carried out manually have several weaknesses, such as inefficiency, vulnerability to fraud through proxy attendance, and limited support for digital transformation in academic environments. This research designs and develops a web-based intelligent attendance system by integrating YOLOv8 for object detection and ArcFace for face recognition to automatically and accurately detect and identify students’ faces in real time. The system is also equipped with an anti-spoofing feature to prevent the use of photos or static images as attendance manipulation. The research methods include literature study, system design, implementation using the Flask framework and MySQL database, and system testing using blackbox testing. The results show that the system can detect and recognize students quickly and accurately, present attendance recaps through a web interface, minimize fraud, improve attendance efficiency, and support sustainable digitalization of academic administration and integrationKeywords:Student Attendance, YOLOv8, ArcFace, Face Recognition
Implementasi Tanda Tangan Digital dengan Metode AES dan Deflate untuk Verifikasi Surat Permohonan KKP Lukman; Hayat, Muhyiddin A M; Nur, Muhammad Ikhsan
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 4 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/k6zs6353

Abstract

ABSTRAKTransformasi digital di lingkungan akademik menuntut adanya sistem verifikasi dokumen yang aman, efisien, dan mudah diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan tanda tangan digital dalam proses verifikasi Surat Permohonan Kuliah Kerja Profesi (KKP) dengan mengombinasikan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dan metode kompresi Deflate. Sistem dirancang melalui beberapa tahapan, meliputi preprocessing data surat untuk menggabungkan seluruh informasi penting ke dalam satu format string, kompresi data menggunakan metode Deflate, serta enkripsi menggunakan algoritma AES-128 dengan mode Cipher Block Chaining (CBC). Data terenkripsi selanjutnya dikonversi ke dalam bentuk QR Code yang berfungsi sebagai representasi tanda tangan digital. Proses verifikasi dilakukan dengan memindai QR Code menggunakan aplikasi client, kemudian dilakukan tahap dekripsi dan dekompresi untuk mengembalikan data ke bentuk aslinya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga kerahasiaan dan integritas data, mempercepat proses verifikasi administrasi, serta meminimalkan potensi kesalahan manusia dalam pengelolaan dokumen. Dengan demikian, integrasi algoritma AES dan metode Deflate dapat diterapkan secara efektif sebagai solusi verifikasi dokumen digital di lingkungan akademik. Kata Kunci: Tanda Tangan Digital, AES, Deflate, Enkripsi, Dokumen Akademik   ABSTRACTDigital transformation in academic environments requires a document verification system that is secure, efficient, and easy to implement. This study aims to implement a digital signature system for verifying Internship Application Letters (Kuliah Kerja Profesi/KKP) by combining the Advanced Encryption Standard (AES) algorithm and the Deflate compression method. The system is designed through several stages, including preprocessing of letter data to merge essential information into a single string format, data compression using the Deflate method, and encryption using the AES-128 algorithm in Cipher Block Chaining (CBC) mode. The encrypted data is then converted into a QR Code, which serves as a digital signature representation. The verification process is carried out by scanning the QR Code using a client application, followed by decryption and decompression to restore the original data. The testing results indicate that the proposed system is capable of maintaining data confidentiality and integrity, accelerating administrative verification processes, and reducing human error in document management. Therefore, the integration of AES and Deflate proves to be an effective solution for digital document verification in academic institutions. Keyworsds: Digital Signature, AES, Deflate, Encryption, Academic Document