Rancang Bangun Aplikasi Absensi Pegawai dengan Face Recognition Berbasis Android di PT. Nutech Integrasi

Penulis

  • Galih Prakoso Universitas Gunadarma
  • Silfi Universitas Gunadarma

DOI:

https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i2.38812

Kata Kunci:

machine learning;absensi pegawai;face recognition;tensorflow;geolocation

Abstrak

Adaptasi kebiasaan baru pasca pandemi COVID-19 menimbulkan suatu kebiasaan baru, yaitu  aktivitas kerja yang dapat dilakukan dari rumah. PT Nutech Intgerasi memiliki aturan baru sebagai bentuk adaptasi kebiasaan baru, yang disebut Flexible Working Arrangements, yaitu sistem kerja secara work from home, work from office dan onsite. Sistem absensi yang berjalan saat ini belum dapat mencangkup ketiga sistem kerja tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan sistem baru agar head unit dan tim Human Capital & Organization dapat tetap mendata dan memantau setiap pegawai. Sistem dibuat menggunakan metode System development Life Cycle dan teknologi yang digunakan adalah face recognition kemudian ditambahkan dengan Geolocation untuk pencatatan lokasi, sistem dibuat dengan bahasa pemrogramman javascript. Pada tahap awal aplikasi sudah diimplementasi di departemen Business And Product Development. Aplikasi sudah berhasil mencatat absensi pegawai dan mencatat lokasi saat pegawai melakukan presensi. Untuk fitur face recognition dari lima data uji yang diambil empat data di antaranya menunjukkan keakuratan data di bawah nilai ambang batas jarak euclidean, di mana nilai ambang batas jarak euclidean bernilai 0.40, bahkan satu di antara data uji berhasil memiliki jarak euclidean 0.18 yang artinya tingkat kemiripan sangat tinggi dikarenakan semakin kecil jarak euclidean maka tingkat kemiripan akan semakin tinggi. Selain itu dengan diberikannya nilai batas bawah pada tahap pendeteksian wajah sebesar 0.90, tangkapan gambar wajah yang lolos hanya wajah yang terlihat jelas dan dengan pencahayaan yang baik.

Referensi

Abdulloh, R. (2018). 7 in 1 Pemrograman Web Tingkat Lanjut. Jakarta : Elex Media Komputindo.

Almabdy, S. & Elrefaei, L. (2019). Deep Convolutional Neural Network-Based Approaches for Face Recognition. Applied Sciences, 9(10), 4397.

Arsal, M., Wardijono, B. A. & Anggraini, D. (2020). Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN. Teknik Informatika, 6(1), 55-63.

Arwaz, A., Kusumawijaya, T., Putra, R., Putra K. & Saifudin A. (2019). Pengujian Black Box pada Aplikasi Sistem Seleksi Pemenang Tender Menggunakan Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Aplikasi, 2(4), 130-134.

Basurah, M., Swastika, W. & Kelana, O. H. (2023). Implementation of Face Recognition and Liveness Detection System Using Tensorflow.js. Jurnal Informatika Polinema, 9(4), 509-516.

Brownlee, J. (2019). Deep Learning for Computer Vision : Image Classification, Object Detection and Face Recognition in Python. Melbourne: Machine Learning Mastery.

Evelyn, Adipranata, R. & Gunadi, K. (2022). Sistem Presensi Mahasiswa Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Facenet Pada Android. Jurnal Infra, 10(2), 56-62.

Liu, Y. C., Kuo, R. L. & Shih, S. R. (2020). COVID-19: The first documented coronavirus pandemic in history. Biomedical Journal, 43(4), 328-333.

Manajang, D. J. P., Sompie, S. R. U. A. & Jacobus, A. (2020). Implementasi Framework Tensorflow Object Detection Dalam Mengklasifikasi Jenis Kendaraan Bermotor. Jurnal Teknik Informatika, 15(3), 171-178.

Momeny, M., Sarram, M. A., Latif, A. M., Sheikhpour, R. & DongZhang, Y. (2021). A Noise Robust Convolutional Neural Network for Image Classification. Results in Engineering, 10, 100-225.

Muliyadia, Anraenia, S. & Hermana. (2022). Rancang Bangun Sistem Absensi Online Berbasis Face Recognition Menggunakan Platform Android, Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam, 3(1), 7-16.

Setiawan, G. A. & Vania, E. (2022). Praktek Pemrograman C++ dan Python. Semarang : SCU Knowledge Media.

Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Vol. 7 No. 2 April 2024

Unduhan

Diterbitkan

2024-04-30

Cara Mengutip

Prakoso, G., & Silfianti, W. (2024). Rancang Bangun Aplikasi Absensi Pegawai dengan Face Recognition Berbasis Android di PT. Nutech Integrasi. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 7(2), 555–568. https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i2.38812

Terbitan

Vol 7 No 2 (2024): Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi

Bagian

Article

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Galih Prakoso, Widya Silfianti

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi have CC BY-NC or an equivalent license as the optimal license for the publication, distribution, use, and reuse of scholarly work.

In developing strategy and setting priorities, Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi recognize that free access is better than priced access, libre access is better than free access, and libre under CC BY-NC or the equivalent is better than libre under more restrictive open licenses. We should achieve what we can when we can. We should not delay achieving free in order to achieve libre, and we should not stop with free when we can achieve libre.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License

YOU ARE FREE TO:

  • Adapt - remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms