Implementasi Analisis Akurasi Face Recognition Berbasis Euclidean Distance dalam Sistem E-Logbook C2Ukaltara.id - Andri Efendy; Muhammad Firdaus; Awang Pradana (JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), 2026)
Kemajuan teknologi informasi mendorong sektor pendidikan untuk terus berinovasi, salah satunya melalui inisiatif Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM). Dalam program ini, magang mandiri menjadi salah satu pilihan yang memungkinkan mahasiswa mengeksplorasi pengalaman belajar sesuai minat dan kebutuhannya. C2UKaltara hadir sebagai platform pendukung pelaksanaan magang mandiri tersebut. Namun, fitur E-Logbook yang tersedia belum dilengkapi dengan mekanisme validasi identitas pengguna secara optimal. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini mengembangkan fitur E-Logbook yang terintegrasi dengan teknologi Face Recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) di website c2ukaltara.id. Teknologi pengenalan wajah diimplementasikan melalui library face-api.js dengan Express.js sebagai backend framework. Sistem diuji sebanyak 360 kali dan menunjukkan hasil kinerja yang tinggi, dengan akurasi sebesar 98,06%, precision 100%, recall 96%, dan F1 Score 97,96%. Temuan ini membuktikan bahwa sistem mampu mengenali wajah mahasiswa dengan sangat baik dan pengembangan ini dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam pencatatan aktivitas logbook mahasiswa program MBKM.