<![CDATA[Kemajuan teknologi terutama Internet of Things (IoT), telah mengubah lanskap kehidupan sehari-hari dengan memungkinkan perangkat elektronik dan sensor berkomunikasi melalui jaringan internet. Di konteks pembelajaran, kehadiran mahasiswa di kelas dianggap memiliki dampak signifikan pada prestasi akademik. Meskipun kehadiran mahasiswa memiliki nilai penting, sistem absensi manual yang umumnya digunakan di banyak institusi pendidikan cenderung tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan. Selain itu, teknologi terbaru yang dapat menjadi pendukung sistem absensi otomatis adalah teknologi Kamera dan Barcode. Penelitian ini menunjukkan kemungkinan implementasi teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengelola data kehadiran mahasiswa. Prototype alat ini dirancang dan dibangun menggunakan kamera ESP32, NodeMCU, dan pemindai Barcode sebagai input, dan antarmuka telegram sebagai output dengan bantuan dari Wi-Fi. Pada penelitian ini menggunakan sistem face recognition sebagai pengenalan wajah. Dari hasil pengujian ini berdasarkan hasil pengujian, kamera yang digunakan bekerja dengan akurat dalam menangkap gambar, dan sistem dari face recognition memproses dan mengenali dengan akurat. penyebab error dalam pengujian ini hanya dari ketidaktepatan wajah disaat kamera mengambil gambar, sehingga alat presensi ini butuh perkembangan lebih lanjut dengan algoritma tambahan yang mendukung.]]>
Copyrights © 2024
