APLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK KEHADIRAN KULIAH MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING TEROPTIMASI

Andries Nauvalentin Roestam, 3012210008 (2026) APLIKASI PENGENALAN WAJAH UNTUK KEHADIRAN KULIAH MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING TEROPTIMASI. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (357kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Restricted to Repository staff only Download (184kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. LEMBAR PENGESAHAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (449kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (308kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORSINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINILITAS .pdf Restricted to Repository staff only Download (261kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN HASIL FINAL DETEKSI PLAGIASI SKRIPSI) 5. HALAMAN HASIL FINAL PLAGIASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (434kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 6. ABSTRAK.pdf Download (359kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 7. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (280kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 8. DAFTAR ISI.pdf Download (325kB)
	Text (DAFTAR TABEL) 9. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (365kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR GAMBAR) 10. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (440kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (348kB)
	Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI) 12. BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 13. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 14. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 15. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (315kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 16. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (531kB)
	Text (LAMPIRAN) 17. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (270kB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) SKRIPSI - ANDRIES NAUVALENTIN ROESTAM (3012210008).pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) SKRIPSI - ANDRIES NAUVALENTIN ROESTAM (3012210008).docx Restricted to Repository staff only Download (22MB) | Request a copy
	Image (POSTER) POSTER - ANDRIES NAUVALENTIN ROESTAM(3012210008).png Download (1MB)

Abstract

Pencatatan kehadiran mahasiswa merupakan bagian penting dalam manajemen akademik karena memengaruhi evaluasi pembelajaran dan administrasi institusi. Sistem presensi manual masih berisiko terhadap ketidaksesuaian identitas dan manipulasi data melalui praktik titip absen. Penelitian ini mengembangkan sistem presensi otomatis berbasis pengenalan wajah menggunakan pendekatan frozen transfer learning dengan MobileFaceNet, melalui InsightFace buffalo_sc, sebagai feature extractor dan Artificial Neural Network sebagai classifier yang dioptimasi. Dataset penelitian terdiri dari 930 citra wajah dari 31 mahasiswa Informatika, masing-masing 30 citra per subjek. Pra-pemrosesan meliputi deteksi wajah menggunakan MTCNN, face alignment, dan normalisasi piksel sebelum ekstraksi embedding berdimensi 512. Optimasi hyperparameter classifier dilakukan menggunakan Random Search dengan 50 iterasi terhadap jumlah hidden layer, jumlah neuron, Dropout rate, learning rate, dan batch size, dengan setiap kandidat konfigurasi dievaluasi pada seluruh fold untuk memastikan konfigurasi terpilih bersifat robust. Evaluasi dilakukan menggunakan Stratified 5-Fold Cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan mean accuracy sebesar 95,48% (±1,45%), precision 96,37%, recall 95,48%, dan F1-score 95,47%, dengan peningkatan accuracy yang konsisten dan positif dibandingkan konfigurasi Baseline setelah kedua konfigurasi disetarakan pada strategi augmentasi data. Waktu inferensi rata-rata sistem sebesar 274,46 milidetik per citra, memenuhi kriteria kelayakan operasional secara real-time. Sistem diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web berbasis Next.js dan FastAPI dengan fitur verifikasi dua tingkat untuk mencegah manipulasi presensi. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris mengenai pengaruh optimasi hyperparameter classifier pada arsitektur frozen transfer learning dalam konteks dataset institusional terbatas.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.26/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords:	attendance system, face recognition, MobileFaceNet, Random Search, transfer learning
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Yohanes Indra Riskajaya, S.Kom., M.Kom. yohanes.riskajaya@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Andries Nauvalentin Roestam
Date Deposited:	21 Aug 2026 13:27
Last Modified:	21 Aug 2026 13:28
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/9030

Actions (login required)

View Item