Aplikasi presensi pegawai menggunakan face verification berbasis convolutional neural network dan euclidean distance algorithm

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Ardiansyah, Rizky Maulid (2025) Aplikasi presensi pegawai menggunakan face verification berbasis convolutional neural network dan euclidean distance algorithm. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Rizky Maulid Ardiansyah_09030621052 full.pdf Restricted to Repository staff only until 18 February 2029. Download (5MB)
	Text Rizky Maulid Ardiansyah_09030621052.pdf Download (1MB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi sangat penting dalam kehidupan seharihari, terutama dalam meningkatkan kualitas layanan, termasuk pengelolaan kepegawaian. Transformasi digital mendorong peralihan dari metode manual ke system berbasis web, tetapi adopsi teknologi di UMKM masih terbatas. Solusi presensi berbasis web dengan pengenalan wajah dapat menawarkan kemudahan dan efisiensi waktu, serta melindungi privasi melalui pemrosesan biometrik di sisi klien. Sistem ini dikembangkan dengan model Waterfall, menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur wajah dan Euclidean distance untuk mengukur kemiripan. Proses presensi melibatkan pengambilan selfie, deteksi landmark wajah dengan MTCNN, dan pencocokan embedding dengan template tersimpan berdasarkan ambang tertentu. Pengujian fungsional menunjukkan kinerja sesuai kebutuhan, sedangkan evaluasi performa pada 6 subjek (60 citra) dalam dua kondisi pencahayaan menunjukkan True Acceptance Rate hingga 98% dengan False Acceptance Rate 0% dan akurasi sekitar 99%. Ini menunjukkan bahwa sistem verifikasi wajah berbasis peramban dengan embedding CNN dan Euclidean distance efektif untuk diterapkan dalam UMKM dan organisasi kecil.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Ardiansyah, Rizky Maulid rizkymardy@gmail.com 09030621052
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Wibowo, Achmad Teguh atw@uinsby.ac.id 2026108801 Thesis advisor Yusuf, Ahmad ahmadyusuf@uinsby.ac.id 2020019001
Subjects:	Komputer Tehnik Informatika Teknologi
Keywords:	Verifikasi wajah; convolutional neural network; euclidean distance; face-api.js; face embedding; waterfall
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Rizky Maulid Ardiansyah
Date Deposited:	18 Feb 2026 04:48
Last Modified:	18 Feb 2026 04:48
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/86818

Actions (login required)

View Item