<![CDATA[PT BGR Petaling Jaya, yang bergerak di bidang perkebunan kelapa sawit, menghadapi masalah dengan sistem absensi manual yang mengakibatkan antrian panjang, kesalahan pencatatan, dan potensi kecurangan seperti titip absen. Selain itu, proses rekapitulasi data absensi secara manual juga menyulitkan staf administrasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem absensi biometrik berbasis pengenalan wajah menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dengan mengenali wajah karyawan secara otomatis, bahkan dalam kondisi lapangan yang sulit seperti pencahayaan rendah dan sudut wajah yang bervariasi. Algoritma CNN juga mengurangi potensi kecurangan dan mempercepat proses rekapitulasi absensi. Dengan sistem ini, PT BGR Petaling Jaya dapat meningkatkan efisiensi operasional, disiplin kerja, dan transparansi dalam manajemen kehadiran karyawan. Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Absensi Biometrik, Pengenalan Wajah, Sistem Informasi, Disiplin Kerja.]]>
Copyrights © 2026
