PENGEMBANGAN APLIKASI PRESENSI PENGENALAN WAJAH KARYAWAN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NURUL JADID MENGGUNAKAN OPENCV BERBASIS JAVA

Syaputra, Irfan Adi (2019) PENGEMBANGAN APLIKASI PRESENSI PENGENALAN WAJAH KARYAWAN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NURUL JADID MENGGUNAKAN OPENCV BERBASIS JAVA. Other thesis, UNIVERSITAS NURUL JADID.

Text Skripsi_15013972_Irfan Adi Syaputra_IF.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Sistem presensi karyawan merupakan salah satu instrumen krusial dalam melakukan penilaian kinerja, kedisiplinan, dan produktivitas staf di lingkungan Universitas Nurul Jadid. Pada Fakultas Teknik, mekanisme pencatatan kehadiran yang berjalan saat ini masih mengandalkan perangkat pemindai biometrik sidik jari (fingerprint). Namun, sistem tersebut dinilai memiliki keterbatasan operasional, seperti risiko kegagalan pemindaian akibat kondisi fisik sidik jari yang basah atau aus, antrean fisik pada jam masuk kerja, serta potensi penyebaran patogen melalui permukaan alat scan yang disentuh secara bergantian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem presensi alternatif yang lebih higienis dan efisien dengan menerapkan teknologi pengenalan wajah (face recognition). Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif, dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dokumentasi, serta pengujian (test) performa akurasi sistem. Pengembangan perangkat lunak menerapkan model Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, pengodean (coding), pengujian, dan pemeliharaan (maintenance). Algoritma pengenalan wajah diimplementasikan menggunakan pustaka berbasis computer vision (seperti OpenCV atau Haar Cascade/LBPH) dengan dukungan basis data MySQL untuk mengelola data wajah karyawan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem aplikasi presensi berbasis web dengan fitur pemindaian wajah kamera aktif. Implementasi sistem baru ini berhasil mempermudah karyawan dalam melakukan presensi secara nirkontak (touchless), meminimalkan antrean fisik, serta meningkatkan akurasi pembukuan log kehadiran secara otomatis, cepat, tepat, dan akuntabel.

Kata Kunci: Presensi Karyawan, Pengenalan Wajah, Biometrik, Computer Vision, Berbasis Web.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	H Social Sciences > HF Commerce Q Science > Q Science (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Depositing User:	Saiful Ghazi
Date Deposited:	01 Jul 2026 03:09
Last Modified:	01 Jul 2026 03:09
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/3948

Actions (login required)

View Item