| dc.description.abstract | Pencatatan presensi mahasiswa di Laboratorium Sistem Manufaktur saat ini masih dinilai
kurang optimal sedangkan kehadiran siswa merupakan faktor yang vital. Sistem presensi
manual berbasis kartu fisik dan QR Code, yang sering mengalami masalah seperti human error,
proses pencatatan yang lama, dan manipulasi presensi oleh mahasiswa. Proses presensi yang
kurang efisien ini mengakibatkan penundaan aktivitas belajar serta penambahan biaya
operasional. Berdasarkan data presensi tahun 2023, tercatat 69 kasus kesalahan yang
melibatkan cetak kartu, QR Code, dan rekapitulasi data. Untuk meningkatkan keoptimalan dan
validasi sistem presensi, penelitian ini mengusulkan perancangan prototipe sistem presensi
otomatis berbasis teknologi deteksi wajah (face recognition). Teknologi face recognition
memungkinkan pencatatan presensi secara cepat, akurat, dan minim manipulasi. Metode
prototyping digunakan dalam pengembangan sistem ini, dimana perancangan melibatkan tiga
tahap, yaitu pengumpulan kebutuhan, perancangan, dan evaluasi. Sistem ini diintegrasikan
dengan website untuk memberikan kemudahan dalam pengelolaan data dan akses real-time.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem presensi yang lebih optimal,
mengurangi waktu pencatatan, serta meningkatkan validasi dan akurasi dalam pencatatan
kehadiran mahasiswa. Hasilnya, sistem presensi berbasis deteksi wajah berhasil dibuat dengan
software yang telah direncang oleh kpzhang93 (github) kemudian ditambahkan modul
rekapitulasi presensi dan tampilan antarmuka (interface) website dengan hasil nilai 79,23%
lebih cepat dari sistem presensi berbasi QR Code. Jika sistem lama memakan waktu 10,33
menit, sistem baru hanya membutuhkan 1 menit 54,31 detik untuk proses pencatatan presensi
secara serentak. Validasi sistem juga lebih unggul, terbukti dari uji coba manipulasi presensi
yang gagal dilakukan. Uji akurasi menggunakan 20 wajah berbeda menunjukkan seluruh wajah
terdeteksi tanpa error. Dari segi biaya, sistem ini menghemat Rp1.945.000 dibandingkan sistem
kartu fisik (Co-card QR). Implementasi sistem presensi berbasis Face ID ini terbukti lebih
optimal dan valid, memberikan dampak positif bagi Lab. Siman TI UII. | en_US |
