Muhammad Fitra Fajar Rusamsi
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENERAPAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN CNN DAN DETEKSI LOKASI HAVERSINE UNTUK PRESENSI SEKOLAH BERBASIS WEB Muhammad Fitra Fajar Rusamsi; Aries Suharso; Chaerur Rozikin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.7485

Abstract

Kehadiran guru merupakan faktor utama dalam mendukung kelancaran proses pembelajaran dan administrasi akademik di sekolah. Namun, sistem presensi manual yang masih digunakan, memiliki berbagai kendala seperti kurangnya transparansi data, tidak efisien, risiko manipulasi data, hingga kesulitan memverifikasi lokasi dan wajah guru secara akurat. Menyikapi tantangan tersebut, dibutuhkan inovasi yang dapat meningkatkan efisiensi dan transparansi data, khususnya dalam hal kehadiran guru. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem presensi guru berbasis web dengan teknologi pengenalan wajah (face recognition) menggunakan OpenCV dan model CNN pre-trained, serta validasi lokasi berbasis metode Haversine. Integrasi teknologi ini memungkinkan presensi tidak hanya dapat memverifikasi identitas guru, tetapi juga memastikan kehadiran dilakukan di tempat dan waktu yang sesuai. Total citra wajah yang didapatkan kurang lebih 50 guru. Metode yang digunakan dalam proses ini adalah Waterfall. Pada pengembangan sistem ini menggunakan laravel serta python sebagai face recognition yang nantinya dikirim sebagai API lalu diterima oleh Laravel. Proses pengujian dilakukan dengan tiga kondisi untuk masing-masing metode. Pada pengujian pengenalan wajah, dari tiga sampel wajah yang diuji, hanya satu yang tidak berhasil dikenali, yaitu wajah yang tertutup masker. Sementara itu, pada pengujian validasi lokasi, sistem berhasil mendeteksi lokasi guru dengan akurat.
Implementasi Metode NLP Dalam Pembuatan Chat Bot Telegram Radi Alpiyanto; Muhammad Fitra Fajar Rusamsi; Yuyun Umaidah
Infoman's : Jurnal Ilmu-ilmu Informatika dan Manajemen Vol. 17 No. 2 (2023): Infoman's
Publisher : LPPM & Fakultas Teknologi Informasi UNSAP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

In the current digital era, the use of chat bots has become increasingly popular, especially oninstant messaging platforms like Telegram. To create a better user experience, accurate andresponsive understanding of user messages is necessary. In this regard, Natural LanguageProcessing (NLP) plays a crucial role. The goal of this research is to implement NLP methods inthe development of a Telegram chat bot using an appropriate and effective approach. In thisimplementation, experiments and testing are conducted to ensure the functionality andresponsiveness of the bot. Testing involves sending messages to the bot and evaluating the resultsof NLP processing and bot responses. During this process, enhancements and improvements aremade to enhance the bot's ability to understand and respond to user messages more effectively.NLP methods are applied in message handling. Entity recognition is used to identify importantinformation such as names, locations, or dates from user messages. Intent understanding isperformed to determine the intentions or goals behind received messages. Natural languageprocessing is used to analyze sentiment, keywords, or language structure in messages. Based onthe results of NLP processing, the bot provides appropriate responses to users through theTelegram bot API.