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 Namun, implementasi AI Agent masih menghadapi hambatan signifikan berupa kurangnya pemahaman teknis, kesiapan infrastruktur, serta tantangan etika danNamun, implementasi AI Agent masih menghadapi hambatan signifikan berupa kurangnya pemahaman teknis, kesiapan infrastruktur, serta tantangan etika dan
UMJ PremiumUMJ Premium Matriks kebingungan juga digunakan untuk menganalisis kesalahan klasifikasi tertentu. Tantangan utama yang dihadapi adalah potensi overfitting dan dataMatriks kebingungan juga digunakan untuk menganalisis kesalahan klasifikasi tertentu. Tantangan utama yang dihadapi adalah potensi overfitting dan data
ITSITS Pendekatan ini membantu meningkatkan akurasi dan ketahanan model visi komputer, khususnya untuk aplikasi pemantauan lalu lintas dan deteksi kecelakaan,Pendekatan ini membantu meningkatkan akurasi dan ketahanan model visi komputer, khususnya untuk aplikasi pemantauan lalu lintas dan deteksi kecelakaan,
SUBSETSUBSET Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel linear memberikan akurasi tertinggi sebesar 98,52%, yang menandakan bahwa karakteristik data lebih sesuai denganHasil pengujian menunjukkan bahwa kernel linear memberikan akurasi tertinggi sebesar 98,52%, yang menandakan bahwa karakteristik data lebih sesuai dengan
SUBSETSUBSET Meningkatnya kesadaran dan kekhawatiran masyarakat terhadap isu ini tercermin dari banyaknya diskusi di berbagai platform media sosial, khususnya YouTube.Meningkatnya kesadaran dan kekhawatiran masyarakat terhadap isu ini tercermin dari banyaknya diskusi di berbagai platform media sosial, khususnya YouTube.
E GREENATIONE GREENATION Model tersebut juga berhasil mendeteksi perubahan penggunaan lahan dengan akurasi 90 %, terutama ekspansi urban dengan recall 95 %. Perbandingan denganModel tersebut juga berhasil mendeteksi perubahan penggunaan lahan dengan akurasi 90 %, terutama ekspansi urban dengan recall 95 %. Perbandingan dengan
POLIMEDIAPOLIMEDIA Teknik embossing pada plat kendaraan membantu meningkatkan kejelasan karakter sehingga memudahkan proses identifikasi otomatis menggunakan pengolahan citra.Teknik embossing pada plat kendaraan membantu meningkatkan kejelasan karakter sehingga memudahkan proses identifikasi otomatis menggunakan pengolahan citra.
POLIMEDIAPOLIMEDIA Dari hasil data, algoritma SSIM berhasil mendeteksi jika citra kemasan uji secara visual sama dengan citra kemasan referensi ditandai dengan nilai indeksDari hasil data, algoritma SSIM berhasil mendeteksi jika citra kemasan uji secara visual sama dengan citra kemasan referensi ditandai dengan nilai indeks
Useful /
STAIM PROBOLINGGOSTAIM PROBOLINGGO Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi Program Jumpa Berkah dalam membentuk karakter disiplin dan tanggung jawab siswa di MIM Ngadirejan.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi Program Jumpa Berkah dalam membentuk karakter disiplin dan tanggung jawab siswa di MIM Ngadirejan.
PIPI Di Indonesia, pengelolaan DPT menghadapi tantangan terkait validitas dan akurasi data, yang dipengaruhi oleh peningkatan jumlah pemilih dan kompleksitasDi Indonesia, pengelolaan DPT menghadapi tantangan terkait validitas dan akurasi data, yang dipengaruhi oleh peningkatan jumlah pemilih dan kompleksitas
STIKESLHOKSEUMAWESTIKESLHOKSEUMAWE Data yang dikumpulkan meliputi identitas penderita, kadar gula darah sebelum dan setelah perlakuan. Analisis data menggunakan uji statistik Dependent danData yang dikumpulkan meliputi identitas penderita, kadar gula darah sebelum dan setelah perlakuan. Analisis data menggunakan uji statistik Dependent dan
PIPI Tipe pola ARIMA (0,1,1) terbukti sangat baik untuk memprediksi jumlah kedatangan penumpang kapal di Pelabuhan Banjarmasin, karena nilai P_Value yang dihasilkanTipe pola ARIMA (0,1,1) terbukti sangat baik untuk memprediksi jumlah kedatangan penumpang kapal di Pelabuhan Banjarmasin, karena nilai P_Value yang dihasilkan