Penerapan Segmentasi Wajah Menggunakan YOLOv8 Untuk Presensi Mata Kuliah - Zakaria, Reza Naim; Wulanningrum, Resty; Setiawan, Ahmad Bagus (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2024)
Penelitian ini mengembangkan penerapan segmentasi wajah menggunakan YOLOv8 untuk presensi mata kuliah. Dengan menggunakan algoritma YOLO, dapat mendeteksi wajah secara real-time. Sistem ini mendeteksi wajah dari mahasiswa yang akan digunakan untuk melakukan presensi. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi dan memberikan kemudahan dalam hal presensi. Penelitian ini mengembangkan model deteksi dengan menggunakan Roboflow untuk preprocessing. Kemudian model dilatih dan di uji dengan menggunakan epoch sebanyak 100. Dari model YOLOv8 tersebut memberikan hasil deteksi yang cukup baik dan akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model deteksi wajah YOLOv8 memiliki kinerja yang baik, dengan precision dan recall yang tinggi untuk setiap kelas yang diuji. Mean Average Precision (mAP) pada threshold 50% untuk semua kelas mencapai 0.995, menunjukkan bahwa model ini hampir sempurna dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan wajah