SISTEM PRESENSI BERBASIS WAJAH DENGAN METODE HAAR CASCADE

Kenda, Patrisius (2021) SISTEM PRESENSI BERBASIS WAJAH DENGAN METODE HAAR CASCADE. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

Download (121kB)
[img] Text (BAB SATU)
BAB I.pdf

Download (1MB)
[img] Text (BAB DUA)
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB TIGA)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB LIMA)
BAB V.pdf

Download (1MB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (1MB)
[img] Text (LAMPIRAN)
Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (SKRIPSI FULL TEXT)
SKRIPSI FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[img] Archive (SOURCE CODE)
SourCode.zip
Restricted to Repository staff only

Download (504MB) | Request a copy

Abstract

Proses absensi yang di lakukan secara manual di nilai kurang efektif karena terbukanya nya kesempatan melakukan kecurangan. Dan juga proses rekapitulasi secara manual memutuhkan waktu yang lama. Sistem yang absensi dengan teknologi dapat di terapkan untuk membantu merekapitulasi yang lebih efektif. Pada penelitian ini teknologi yang di gunakan adalah sistem absensi berbasis wajah. Pembuatan aplikasi ini menggunakan metode haar cascade pada OpenCV untuk melakukan pengenalan wajah dan mendeteksi wajah pada saat melakukan absensi. Haar cascade classifier atau yang dikenal dengan nama lain haar-like features merupakan rectangular features (fungsi persegi), yang memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah gambar atau image. Sedangkan data-data yang di butuhkan oleh sistem sendiri adalah data absensi, data aplikasi, data admin, data pagawai dan data jadwal dan data set wajah yang di simpan dalam database. Hasil dari aplikasi yang di bagun dapat dapat mengenali wajah dengan tingkat akurasi 93%. Dan pengguna juga mengelola data-data pada sistem dan perekapan data absensi. Proses absensi pegawai berhasil di lakukan pada kondisi pencahayaan yang bagus.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan Kampus 3 UMBY
Uncontrolled Keywords: Absensi, Pengenalan Wajah, Deteksi Wajah, Haar Cascade, OpenCV
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 22 Jun 2021 03:34
Last Modified: 22 Jun 2021 03:34
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/11201

Actions (login required)

View Item View Item