Sistem Absensi Kecerdasan Buatan Untuk Pengenalan Wajah - Dwi Okta Ramadhani (DPPM Universitas Pelita Bangsa, 2025)
Absensi manual sering kali menghadapi tantangan seperti efisiensi waktu, ketidakakuratan data, dan potensi manipulasi. Hal ini mendorong perlunya inovasi berbasis teknologi untuk menciptakan sistem absensi yang lebih efektif dan efisien. Peninjauan ini bertujuan untuk memperoleh infomasi terkait sistem absensi yang berbasis kecerdasan buatan menggunakan teknologi pengenalan wajah. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi wajah secara otomatis dan mencatat kehadiran dalam waktu nyata, sehingga dapat mengatasi keterbatasan sistem manual. Metode yang digunakan melibatkan pengembangan algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH) yang terintegrasi dengan pustaka OpenCV, serta pengujian performa sistem terhadap berbagai kondisi pencahayaan.Proses meninjau jurnal mencakup pengumpulan dataset wajah dari partisipan di institusi pendidikan, pengembangan algoritma pengenalan wajah, dan uji sistem di lingkungan nyata. Hasil peninjauan menunjukkan bahwa sistem absensi berbasis pengenalan wajah ini memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 95%, dengan akurasi tertinggi dicapai dalam kondisi cahaya terang (98%) dan terendah pada cahaya redup (92%). Sistem juga menunjukkan performa yang baik dalam hal latensi, dengan rata-rata waktu pemrosesan sebesar 133 milidetik.Dari peninjauan jurnal ini akan menerangkan bagaimana teknologi pengenalan wajah berbasis kecerdasan buatan dapat meningkatkan efisiensi dan keandalan sistem absensi.