Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOIV : International Journal on Informatics Visualization PREPOTIF : Jurnal Kesehatan Masyarakat Indonesian Journal Computer Science (ijcs) Journal of Elektronik Sistem InformasI
Genta Nazwar Tarempa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Public Health

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal Computer Science (ijcs)

 1 
Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa Berbasis Face Recognition dengan Metode Liveness Detection Dewi, Euis Nur Fitriani; Tarempa, Genta Nazwar; Rachman , Andi Nur; Febriansyah, Andika
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v4i2.9876

Abstract

Sistem presensi merupakan komponen penting dalam institusi pendidikan untuk memastikan kehadiran mahasiswa tercatat secara efisien dan akurat. Metode presensi konvensional seperti tanda tangan manual, kartu identitas, atau QR code masih memiliki kelemahan, antara lain rawan kecurangan dan manipulasi data. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem presensi perkuliahan mahasiswa berbasis web yang mengintegrasikan YOLOv11 untuk deteksi wajah secara real-time, InsightFace untuk ekstraksi dan identifikasi fitur wajah, serta liveness detection sebagai mekanisme anti-spoofing. Sistem dibangun menggunakan framework Flask pada backend, ReactJS pada frontend, dan MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv11 mampu mendeteksi wajah dengan cepat dan akurat pada berbagai kondisi pencahayaan dengan tingkat precision 96,8%, recall 95,7%, akurasi keseluruhan 96,3% dan F1-Score sebesar 96,24%. Integrasi ketiga teknologi tersebut menghasilkan sistem presensi mahasiswa yang lebih efisien, akurat, dan aman dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini memberikan kontribusi inovatif dalam meningkatkan keandalan serta keamanan proses presensi perkuliahan dengan memanfaatkan teknologi face recognition berbasis web. 
Co-Authors Adam Nugraha, Yuki Rizki Annashr, Nissa Noor Dewi, Euis Nur Fitriani Febriansyah, Andika Fitriani Dewi, Euis Nur Fitriani, Euis Nur Maftahuhillah, Alma Ariz Nugrahaeni, Meita Tyas Nur Rachman, Andi Nur Shofa, Rahmi Rachman , Andi Nur Rachman, Andi Nur Yutanti, Wulan Tri