IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS PENGENALAN WAJAH UNTUK SISTEM ABSENSI SECARA REAL-TIME - Adika Berdy Darma Kusuma (PT.EDWIN SOLUSINDO TEKNOLOGI, 2026)
Pesantren Mahasantri Ma’had Al-Jami’ah saat ini masih menggunakan sistem absensi manual yang memiliki berbagai kelemahan, seperti rawan kecurangan, lambatnya proses rekapitulasi, dan ketidakakuratan data. Untuk mengatasi masalah tersebut, dikembangkan sistem absensi berbasis pengenalan wajah secara real-time dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini memanfaatkan kamera webcam sebagai input untuk mengenali wajah mahasantri secara otomatis dan akurat, bahkan dalam kondisi pencahayaan dan sudut pandang yang bervariasi. Pengujian menunjukkan bahwa sistem mencatat kehadiran dengan akurasi 100% pada pengujian pertama dan 93% pada pengujian kedua, dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Selain itu, sistem dilengkapi fitur notifikasi dan riwayat kehadiran yang memudahkan pengurus dalam melakukan monitoring. Dengan hasil tersebut, sistem absensi berbasis CNN ini dinilai efektif dan layak diterapkan di lingkungan pesantren sebagai solusi modern yang meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran.