PIPI
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)Pengenalan wajah merupakan salah satu metode biometrik yang digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk sistem absensi. Pada umumnya untuk deteksi wajah dalam absensi menggunakan teknik face recognition yang membutuhkan library openCV berbasis citra digital secara keseluruhan. Penggunaan model face recognition tentu memiliki spesifikasi yang lebih besar dibandingkan Cosine Similarity. Model Cosine Similarity dalam proses penggunaan lebih mudah. Penelitian ini menerapkan algoritma Cosine Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan antara gambar wajah yang terdaftar dengan gambar wajah yang diambil saat absensi. Cosine Similarity mengukur kedekatan antara dua vektor fitur wajah dengan menggunakan rumus perbandingan sudut antara vektor-vektor tersebut. Proses dimulai dengan ekstraksi fitur wajah dari kedua gambar, diikuti dengan perhitungan Cosine Similarity untuk menentukan persentase kemiripan. Hasil perhitungan ini digunakan untuk memverifikasi identitas pengguna pada sistem absensi. Semakin tinggi persentase kemiripan, semakin besar kemungkinan wajah yang terdaftar dan yang diambil adalah sama. Gambar wajah yang diregistrasi dan di uji dengan gambar yang memiliki sedikit kemiripan atau tidak mirip sama sekali agar gambar wajah bisa di deteksi. Persentase kemiripan yang harus diperoleh adalah minimal 60% dari hasil perbandingan gambar wajah saat registrasi dengan saat proses absensi. Oleh karena itu, sistem akan memperbolehkan melakukan penyimpanan data dan, preferen, jika persentase kemiripan di bawah 60% atau sampai 0%, sistem akan menolak untuk penyimpanan data kehadiran absensi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaanetzt algoritma Cosine Similarity dalam pengenalan wajah dapat memberikan solusi yang efisien dan akurat 80% dalam sistem absensi berbasis wajah.
Algoritma Cosine Similarity dapat mengidentifikasi tingkat kemiripan antara gambar wajah secara efektif meski mencoba situasi berbeda.Pada sampel diuji, nilai kemiripan di atas 80% dianggap valid untuk mencatat kehadiran.Meskipun berhasil, akurasi deteksi masih dapat ditingkatkan melalui pengembangan lebih lanjut.
1) Mengintegrasikan penguraian fitur berbasis deep‑learning, seperti MobileNet, agar lebih tahan terhadap variasi pencahayaan dan pose. 2) Mengumpulkan dan menguji sistem pada dataset wajah lintas budaya serta fasilitas pendidikan, guna menilai generalisasi dan keadilan sistem. 3) Mengembangkan mekanisme ambang batas kemiripan adaptif yang menyesuaikan diri secara dinamis berdasarkan histogram equalization citra, sehingga akurasi dapat dinilai di waktu nyata tanpa memerlukan penyesuaian manual.
- Implementasi Face Recognition dan Geolocation Pada Sistem Presensi Karyawan Berbasis Mobile Apps | Komputa... doi.org/10.34010/komputa.v13i1.11149Implementasi Face Recognition dan Geolocation Pada Sistem Presensi Karyawan Berbasis Mobile Apps Komputa doi 10 34010 komputa v13i1 11149
- IMPLEMENTASI ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM PENGENALAN WAJAH UNTUK APLIKASI ABSENSI | JOISIE (Journal... doi.org/10.35145/joisie.v9i1.4772IMPLEMENTASI ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM PENGENALAN WAJAH UNTUK APLIKASI ABSENSI JOISIE Journal doi 10 35145 joisie v9i1 4772
- Aplikasi Kehadiran Mengajar Dosen Berbasis Website Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya... doi.org/10.47065/josh.v6i1.6012Aplikasi Kehadiran Mengajar Dosen Berbasis Website Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya doi 10 47065 josh v6i1 6012
| File size | 1.05 MB |
| Pages | 17 |
| DMCA | Report |
Related /
PIPI Metode pengelolaan manual sering kali menghadapi kendala berupa ketidakefisienan, risiko kesalahan pencatatan, dan sulitnya pemantauan barang secara real-time,Metode pengelolaan manual sering kali menghadapi kendala berupa ketidakefisienan, risiko kesalahan pencatatan, dan sulitnya pemantauan barang secara real-time,
PIPI Dengan SMOTE, akurasi model berkisar antara 89% - 96%, sedangkan tanpa SMOTE hanya mencapai 76% - 80%.metode Support Vector Machine (SVM) memberikan performaDengan SMOTE, akurasi model berkisar antara 89% - 96%, sedangkan tanpa SMOTE hanya mencapai 76% - 80%.metode Support Vector Machine (SVM) memberikan performa
PIPI Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode User Centered Design (UCD). Sistem dibuat dalam bentuk situs web dengan menggunakan bahasaMetode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode User Centered Design (UCD). Sistem dibuat dalam bentuk situs web dengan menggunakan bahasa
PIPI Penelitian ini menggunakan dataset Breast Cancer Coimbra yang terdiri dari 10 atribut untuk menguji kinerja kedua metode tersebut. Hasil pengujian menunjukkanPenelitian ini menggunakan dataset Breast Cancer Coimbra yang terdiri dari 10 atribut untuk menguji kinerja kedua metode tersebut. Hasil pengujian menunjukkan
STIAMISTIAMI Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya, maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa kawasan Berikat Nusantara (KBN) Cakung Jakarta Timur telah melaksanakanBerdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya, maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa kawasan Berikat Nusantara (KBN) Cakung Jakarta Timur telah melaksanakan
UNUGHAUNUGHA Keadilan sistem pajak, norma sosial, dan sanksi pajak sebagai variabel independen, sedangkan perilaku kepatuhan wajib pajak sebagai variabel dependen.Keadilan sistem pajak, norma sosial, dan sanksi pajak sebagai variabel independen, sedangkan perilaku kepatuhan wajib pajak sebagai variabel dependen.
UNRIUNRI Model persamaan struktural berbasis kovarians diterapkan, dan hasil analisis menunjukkan bahwa model sesuai data serta terdapat hubungan positif antaraModel persamaan struktural berbasis kovarians diterapkan, dan hasil analisis menunjukkan bahwa model sesuai data serta terdapat hubungan positif antara
UNIMAUNIMA Berdasarkan observasi yang dilakukan peneliti, terdapat beberapa factor yang mempengaruhi ketidakpatuhan pelaku UMKM dalam memenuhi kewajiban perpajakannya,Berdasarkan observasi yang dilakukan peneliti, terdapat beberapa factor yang mempengaruhi ketidakpatuhan pelaku UMKM dalam memenuhi kewajiban perpajakannya,
Useful /
STKIP MELAWISTKIP MELAWI Desain one group pretest-posttest dengan 33 mahasiswa selama 4 pertemuan. Data diperoleh lewat tes esai awal-akhir, dianalisis secara deskriptif dan uji-t.Desain one group pretest-posttest dengan 33 mahasiswa selama 4 pertemuan. Data diperoleh lewat tes esai awal-akhir, dianalisis secara deskriptif dan uji-t.
PIPI Untuk itu, penelitian ini fokus pada peningkatan metode pengolahan citra untuk membedakan kedua jenis pisang tersebut. Metode yang digunakan adalah MedianUntuk itu, penelitian ini fokus pada peningkatan metode pengolahan citra untuk membedakan kedua jenis pisang tersebut. Metode yang digunakan adalah Median
PIPI Evaluasi dashboard dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) dengan lima responden pengguna umum, Dysfokus pada aspek kejelasan judul, keteranganEvaluasi dashboard dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) dengan lima responden pengguna umum, Dysfokus pada aspek kejelasan judul, keterangan
PIPI Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti niat perilaku, kebiasaan, pengaruh sosial, motivasi hedonik berdasarkan gender, dan pengalamanHasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti niat perilaku, kebiasaan, pengaruh sosial, motivasi hedonik berdasarkan gender, dan pengalaman