Implementasi Algoritma Haar Cascade Menggunakan Pengolahan Citra Digital untuk Absensi Deteksi Wajah dan Nama Menggunakan Python - Saragih, Silvanus (CV. Green Publisher Indonesia, 2025)
Sistem Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Haar Cascade dalam pengembangan sistem absensi berbasis deteksi wajah dan nama dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Haar Cascade merupakan metode populer untuk deteksi objek, khususnya wajah, yang memanfaatkan pemrosesan citra dan fitur Haar. Metode ini bekerja dengan melatih model menggunakan dataset wajah, kemudian menerapkannya untuk mendeteksi wajah dan menghubungkannya dengan data nama individu yang telah terdaftar. Penelitian ini mencakup pengumpulan dataset wajah, pelatihan model menggunakan OpenCV dalam Python, serta implementasi sistem yang dapat mengenali wajah dalam gambar atau video. Evaluasi sistem dilakukan dengan mengukur akurasi deteksi wajah serta kesesuaian nama yang diidentifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem absensi yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mengenali wajah dan mencocokkannya dengan nama individu. Kontribusi penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem absensi otomatis di berbagai institusi seperti sekolah, perusahaan, dan organisasi lainnya. Dengan penerapan teknologi ini, sistem absensi dapat menjadi lebih efisien, akurat, dan mengurangi risiko kecurangan dalam pencatatan kehadiran.