Implementasi Deep Learning untuk Sistem Absensi dengan Integrasi Data Identitas Menggunakan MTCNN, FaceNet, dan SVC - Fharicsyah, Fharicsyah; Rayhan Syahputra; Jefrey Setiawan; Ema Damayanti (Jurnal Sintaks Logika, 2025)
Sistem kehadiran memegang peran penting dalam mengelola kehadiran individu di lembaga pendidikan dan organisasi. Namun, metode konvensional sering kali rentan terhadap manipulasi dan kurang efektif dalam menyelaraskan data identitas pengguna secara akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem kehadiran otomatis berbasis teknologi pengenalan wajah menggunakan deep learning yang terintegrasi dengan informasi identitas pengguna. Sistem ini menggabungkan tiga algoritma utama: MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks) untuk mendeteksi dan menyesuaikan posisi wajah, FaceNet untuk mengonversi fitur wajah menjadi representasi vektor numerik, dan Support Vector Classifier (SVC) untuk klasifikasi dan verifikasi identitas. Pendekatan prototipe digunakan dalam desain sistem untuk memastikan fleksibilitas dan kesesuaian dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi tinggi dalam mendeteksi dan memverifikasi identitas, bahkan dalam kondisi lingkungan bervariasi. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses kehadiran, meminimalkan potensi penipuan, serta mendukung integrasi data identitas yang lebih aman dan akurat.