Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN - Muhammad Arsal; Bheta Agus Wardijono; Dina Anggraini (Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 2020)
Perkembangan teknologi berkembang dengan sangat cepat, sehingga memberikan banyak manfaat khususnya dalam bidang Teknologi Informasi. Permintaan layanan dengan penggunaan teknologi semakin banyak dibutuhkan oleh perusahaan. Salah satu perusahaan yang membutuhkannya adalah perusahaan perbankan. Perkembangan teknologi memudahkan perusahaan untuk bisa menyelesaikan masalah, salah satunya masalah dalam sistem keamanan. Sistem kemanan dibutuhkan dalam setiap perusahaan dalam segala aspek. Sistem keamanan untuk pintu akses pegawai merupakan permintaan sebuah perusahaan bank yang dibuat dalam penelitian ini. Pada penelitian ini, dilakukan sistem keamanan pintu akses pegawai bank dengan menggunakan face recognition. Teknologi Face Recognition menggunakan pembahasan Deep Learning. Pembuatan aplikasi ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan program ini yaitu python.  Proses pembuatan aplikasi ini dengan tahapan pembuatan Face Recognition yaitu akuisisi gambar, preprocessing, ektraksi, klasifikasi, dan identifikasi data gambar. Penelitian ini berhasil menggunakan Face Recognition oleh 5 orang dataset wajah pegawai bank yang terdiri dari 70 data wajah pada masing-masing orang. Sehingga total data wajah yang digunakan 350 data wajah. Dataset tersebut dipisahkan menjadi 3 tahapan data yaitu data train, data validasi, dan data uji. Hasil dari pengujian ketiga dataset tersebut berhasil mengidentifikasi wajah yang ditangkap oleh kamera dengan persentase keakuratan 95%. Program pada penelitian ini berhasil digunakan bank untuk pintu akses ruangan perkantoran oleh pegawai bank.