|
UPT. PERPUSTAKAAN
Universitas Esa Unggul
Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
|
Phone |
: |
021-5674223, ext 282 |
Fax |
: |
|
E-mail |
: |
[email protected] |
Website |
: |
http://library.esaunggul.ac.id
|
Support (Customer Service) :
|
[email protected] |
|
|
Welcome..guys!
|
Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
|
LIVE SUPPORT
Astrid Chrisafi
|
! ATTENTION !
To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely
Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently
Still Confuse?
Please read our User Guide
|
|
UEU » Undergraduate Theses » Sistem Informasi Posted by [email protected] at 09/05/2022 14:23:22 • 518 Views
SISTEM INFORMASI ABSENSI KARYAWAN MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION PADA PT JARING SOLUSI APLIKASICreated by :
SYARIF HIDAYAT ( 20170803025 )
Subject: | SISTEM INFORMASI ABSENSI PENGENALAN WAJAH | Alt. Subject : | INFORMATION SYSTEMS ABSENCE FACE RECOGNITION | Keyword: | sistem absensi karyawan face recognition MTCNN face-api.js |
Description:
Sistem kehadiran karyawan merupakan proses pencatatan kehadiran karyawan di Perusahaan. Sistem kehadiran ini dapat menjadi bukti bahwa karyawan telah berada di kantor. Sebelumnya sistem absensi di PT Jaring Solusi Aplikasi menggunakan mesin elektronik fingerprint, namun untuk mendukung keberlangsungan usaha pada situasi pandemi ini, penulis menyarankan untuk mengubah sistem absensi dari mesin elektronik fingerprint menjadi sistem absensi face recognition. Hal ini dilakukan guna mengurangi penyebaran virus covid-19 yang mana dengan menggunakan absensi face recognition maka dapat mengurangi menyentuh permukaan benda-benda umum secara langsung atau disebut touchless.
Dalam tugas akhir ini, penulis merancang sebuah sistem kehadiran karyawan yang mengimplementasikan sistem face recognition dengan metode MTCNN. Sistem ini dirancang dengan menggunakan library face-api.js dan framework Laravel. Perancangan sistem ini diharapkan dapat mengatasi masalah yang ada.
Hasil pengujian dari rancangan sistem absensi face recognition ini terbukti mampu mengenali wajah dengan baik, karena memiliki tingkat akurasi wajah yang tinggi sebesar 95%. Dari penilaian ini, dapat disimpulkan bahwa sistem absensi face recognition ini cukup fleksibel, layak dan efektif untuk digunakan pada masa pandemi.
Contributor | : |
- Habibullah Akbar, S.Si, M.Sc, Ph.D
| Date Create | : | 09/05/2022 | Type | : | Text | Format | : | pdf | Language | : | Indonesian | Identifier | : | UEU-Undergraduate-20170803025 | Collection ID | : | 20170803025 |
Source : Undergraduate Theses of Computer Science
Relation Collection: Fakultas Ilmu Komputer
Coverage : Civitas Akademika Universitas Esa Unggul
Rights : @2022 Perpustakaan Universitas Esa Unggul
Publication URL : https://digilib.esaunggul.ac.id/sistem-informasi-absensi-karyawan-menggunakan-face-recognition-pada-pt-jaring-solusi-aplikasi-25001.html
[ Free Download - Free for All ]
- UEU-Undergraduate-25001-COVER.Image.Marked.pdf - 479 KB
- UEU-Undergraduate-25001-HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN.Image.Marked.pdf - 185 KB
- UEU-Undergraduate-25001-HALAMAN PENGESAHAN.Image.Marked.pdf - 490 KB
- UEU-Undergraduate-25001-KATA PENGANTAR.Image.Marked.pdf - 254 KB
- UEU-Undergraduate-25001-HALAMAN PUBLIKASI.Image.Marked.pdf - 188 KB
- UEU-Undergraduate-25001-DAFTAR ISI, TABEL, GAMBAR DAN LAMPIRAN.Image.Marked.pdf - 295 KB
- UEU-Undergraduate-25001-DAFTAR PUSTAKA.Image.Marked.pdf - 317 KB
- UEU-Undergraduate-25001-BAB1.Image.Marked.pdf - 213 KB
[ FullText Content - Please, register first ]
1. UEU-Undergraduate-25001-BAB2.Image.Marked.pdf - 372 KB 2. UEU-Undergraduate-25001-BAB3.Image.Marked.pdf - 346 KB 3. UEU-Undergraduate-25001-BAB4.Image.Marked.pdf - 1135 KB 4. UEU-Undergraduate-25001-BAB5.Image.Marked.pdf - 189 KB
10 Similar Document...
No similar subject found !
10 Related Document...
|
POLLINGBagaimana pendapat Anda tentang repository kami ?
Visitors Today : 5
Total Visitor : 1970016
Hits Today : 71109
Total Hits : 154776642
Visitors Online: 1
Calculated since 16 May 2012
You are connected from 172.17.121.29 using Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; [email protected])
|