Pengembangan Sistem Presensi Pegawai Secara Otomatis dan Real-Time Berbasis Aplikasi Android - Ignasius Boli Suban; Wisnu Wendanto (Politeknik Ganesha Medan, 2026)
Sistem presensi mengalami perkembangan yang pesat dari waktu ke waktu dengan memanfaatkan teknologi-teknologi canggih. Dimulai dari sistem presensi secara manual, menggunakan teknologi biometric melalui sidak jari dan real time face recognition, hingga memanfaatkan teknologi GPS (Global Positioning System) yang mampu melakukan presensi secara real time. Akan tetapi kelemahan dari sistem presensi terdahulu adalah banyak terjadi kecurangan dan ketidaktepatan lokasi presensi. Tujuan penelitian ini menerapkan teknologi real time crowd face recognition yang mampu mengidentifikasi dan mencatat kehadiran pegawai secara otomatis tanpa interaksi manual dan global positioning system yang mampu melacak lokasi pegawai dan keberadaan pegawai secara akurat. Metode yang digunakan adalah pendekatan Agile. Pendekatan Agile merupakan salah satu pendekatan pengembangan software yang mengutamakan kepuasan pelanggan, adaptif terhadap perubahan dan mempererat kolaborasi tim serta peningkatan secara berkelanjutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada skenario pertama, dengan jumlah 10 orang yang seluruh datanya telah tersedia di dalam database, sistem mencapai tingkat akurasi sebesar 100%. Nilai precision dan recall pada pengujian pertama juga berada pada tingkat maksimal, yaitu 100%. Pada skenario pengujian kedua, yaitu pengenalan wajah secara berkelompok (crowd face recognition) yang dilakukan secara bertahap mulai dari 2, 3, 4, hingga 5 orang, diperoleh akurasi sebesar 92,9%, dengan nilai precision 100% dan recall 92,9%. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem presensi pegawai otomatis yang dikembangkan—mengintegrasikan crowd face recognition dan Global Positioning System (GPS) secara real time berbasis Android—memiliki tingkat akurasi dan keandalan yang tinggi serta mampu meningkatkan efisiensi operasional harian. Adapun saran penelitian lanjutan adalah optimasi pengenalan wajah untuk crowd > 5 orang.