Penerapan Face Recognition Pada System Absensi Cerdas Untuk Workspace Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract

Sistem absensi tradisional sering kali mengandalkan metode manual atau penggunaan kartu identifikasi/sidik jari untuk mencatat kehadiran mahasiswa di kampus. Namun, pendekatan ini memiliki beberapa kelemahan, seperti kerentanan terhadap penyalahgunaan atau kesalahan manusia, serta menghabiskan waktu dan upaya administratif yang signifikan. Tujuan dari penelitian ini adalahmengoptimalkan pengenalan wajah menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam sistem absensi cerdas untuk workspace. Dalam sistem ini, teknologi pengenalan wajah digunakan sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan proses absensi mahasiswa. Penelitian ini juga bertujuan untuk membangun dataset yang representatif dan berkualitas tinggi untuk melatih sistem pengenalan wajah menggunakan metode K-NN, serta mengintegrasikan sistem absensi cerdas ini dengan infrastruktur yang ada di ruang kerja. Dalam penelitian ini, sistem absensi cerdas dengan pengenalan wajah menggunakan metode K-NN menawarkan beberapa manfaat, seperti efisiensi tinggi dalam proses absensi mahasiswa, akurasi tinggi dalam pengenalan wajah, pengurangan biaya administratif terkait dengan kartu identifikasi, dan fleksibilitas dalam implementasi dengan infrastruktur yang ada. Namun, terdapat beberapa keterbatasan, seperti ketersediaan data yang memadai untuk melatih dan menguji sistem serta keandalan pengenalan wajah dalam situasi yang lebih kompleks.Penelitian ini akan memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan solusi absensi cerdas menggunakan teknologi pengenalan wajah dengan metode K-NN. Diharapkan penelitian ini akan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan proses absensi mahasiswa di ruang kerja, serta memberikan fleksibilitas dan skalabilitas dalam implementasinya.