Penerapan model YOLOv10-S dalam sistem Presensi berbasis Face Recognition secara Real-Time

Andamira, Rafi (2025) Penerapan model YOLOv10-S dalam sistem Presensi berbasis Face Recognition secara Real-Time. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_COVER.pdf Download (54kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_ABSTRAK.pdf Download (25kB) | Preview
Preview	Text 10_SURAT PERNYATAAN KARYA SENDIRI.pdf Download (92kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_DAFTAR ISI.pdf Download (62kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_BAB I.pdf Download (212kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (453kB)
	Text (BAB III) 6_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (319kB)
	Text (BAB IV) 7_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) 8_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (27kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (106kB)

Abstract

Fenomena titip absen menjadi permasalahan yang mengganggu keadilan dalam penilaian kehadiran mahasiswa di kelas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem presensi berbasis pengenalan wajah secara real-time menggunakan model YOLOv10-S dengan pendekatan kombinasi metode Agile dan CRISP-DM. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.600 foto wajah mahasiswa UIN Sunan Gunung Djati Bandung jurusan Teknik Informatika angkatan 2022, yang dibagi menjadi 78% data pelatihan dan 22% data validasi. Model yang telah dilatih kemudian diuji menggunakan data uji berbentuk video simulasi presensi offline untuk merepresentasikan kondisi nyata. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai nilai F1-Score sebesar 0,83 atau 83%, sehingga sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan akurasi dan keadilan dalam presensi mahasiswa berbasis pengenalan wajah.

Actions (login required)

View Item