Evaluasi Arsitektur Convolutional Neural Network MobileNetV1 pada Sistem Face Recognition untuk Monitoring Presensi - Febiyani, Eva; Hanni Pradana, Zein; Permatasari, Indah (Berkah Tematik Mandiri, 2025)
Kemajuan teknologi informasi yang cepat mendorong perusahaan untuk selalu meningkatkan efisiensi operasional, termasuk dalam manajemen pengambilan data absensi karyawan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring absensi berbasis face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetv1 untuk meningkatkan keakuratan, efisiensi, dan keamanan pencatatan kehadiran karyawan. Metode yang akan digunakan meliputi proses pengumpulan data wajah karyawan, pre-processing citra, pelatihan dan pengujian model CNN berbasis TensorFlow.js yang dapat diakses melalui website. Pada penelitian ini pengambilan data akan dilakukan menggunakan kamera laptop sebagai alat input citra. Pengambilan dan pengujian menggunakan data uji dengan 10 partisipan secara langsung untuk simulasi pada lingkungan kerja. Pengujian dilakukan di dalam ruangan dengan berbagai pencahayaan. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94%, dengan model berhasil mengenali wajah dalam berbagai kondisi posisi dan pencahayaan. Penelitian yang telah dilakukan terbukti efektif untuk digunakan sebagai solusi presensi modern yang minim kontak fisik dan memiliki akurasi tinggi.