Sistem Absensi Pintar Menggunakan YOLO dan CNN untuk Pengenalan Wajah Secara Waktu Nyata

Abstract

Transformasi digital di lingkungan pendidikan dan perusahaan telah mendorong kebutuhan akan sistem absensi yang lebih efisien, aman, dan otomatis. Penelitian ini mengusulkan sistem absensi pintar berbasis pengenalan wajah yang mengintegrasikan model You Only Look Once (YOLO) untuk deteksi wajah secara real-time dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk proses identifikasi individu. Kombinasi kedua metode ini memungkinkan sistem mengenali wajah dengan cepat dan akurat, bahkan dalam kondisi pencahayaan dan posisi wajah yang bervariasi. Sistem dikembangkan menggunakan Streamlit sebagai antarmuka berbasis web yang interaktif, memungkinkan pengguna melakukan absensi langsung melalui kamera atau mengunggah foto. Pengujian dilakukan menggunakan dataset wajah lokal yang terdiri dari beberapa individu dengan berbagai variasi ekspresi dan sudut pandang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi wajah dengan tingkat akurasi deteksi mencapai 94%, sementara CNN memberikan tingkat pengenalan individu sebesar 93%. Implementasi ini menunjukkan potensi besar teknologi deep learning dalam menghadirkan sistem absensi yang cepat, efisien, dan mudah diimplementasikan untuk lingkungan akademik maupun korporasi.