<![CDATA[Sistem presensi Universitas Amikom Yogyakarta memiliki potensi untuk dikembangkan. Dari sistem yang sudah ada kami menemukan sebuah ide untuk meng-implementasikan face recognition dalam sistem tersebut. Sistem presensi dengan menggunakan face recognition akan lebih mempermudah mahasiswa/i untuk melakukan presensi. Mengingat permasalahan yang ada seperti menggunakan QR Code yang masih susah dideteksi pada barisan-barisan tertentu. Maka, dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai metode untuk klasifikasi gambar yang sudah diconvert menjadi Numpy Array dengan meng-uji coba beberapa sampel foto mahasiswa/i Universitas Amikom Yogyakarta lalu mengidentifikasi satu persatu data baru untuk mendapatkan sebuah hasil yang berupa pengenalan sebuah wajah dengan tampilan berupa identitas pengenal dari mahasiswa/i tersebut. Diakhir penelitian ini kami menemukan bahwa keakurasian face recognition dengan menggunakan metode SVM menghasilkan rata-rata 93,46% yang berarti bahwa sebuah image yang dapat diproses untuk melakukan sebuah presensi.]]>
Copyrights © 2022
