Pengembangan Aplikasi Presensi Pengenalan Wajah Untuk Mahasiswa Menggunakan Convolutional Neural Network - Yulanda; Sutarman (The Indonesian Journal of Computer Science, 2024)
Dalam dunia pendidikan, kehadiran mahasiswa dalam pembelajaran di kelas sering dianggap sebagai syarat dan standar untuk penilaian mahasiswa. Namun, masih ada beberapa universitas yang melakukan presensi secara manual kemudian direkap ke sistem oleh dosen dan ada juga presensi menggunakan tanda tangan sebagai sistem konvensional. Hal tersebut dapat dimanfaatkan oleh mahasiswa yang nakal untuk selalu titip absen, sehingga proses ini kurang efektif, memakan waktu yang lama dan kurang terorganisir. Dan oleh karena itu, untuk mengatasi masalah tersebut peneliti membuat sistem absensi dengan pengenalan wajah atau face recognition, sehingga dapat meminimalisir waktu absensi. Dalam penelitian, metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network. Hasil dari pengujian aplikasi menyatakan bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai dengan fungsinya dan kebutuhannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Convolutional Neural Network, memiliki akurasi 100% dan loss 0.0097. Percobaan dilakukan secara berulang-ulang, dan meskipun nilai loss mengalami fluktuasi, akurasi model tetap konsisten.