Pengembangan Sistem Deteksi dan Pengenalan Wajah dengan Integrasi Yolov8, CNN, dan KNN pada Sistem Absensi PT Manunggaling Rizky Karyatama Telnics

Mahendra, Rizky (2025) Pengembangan Sistem Deteksi dan Pengenalan Wajah dengan Integrasi Yolov8, CNN, dan KNN pada Sistem Absensi PT Manunggaling Rizky Karyatama Telnics. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Jaya.

	Text Halaman Judul.pdf Download (141kB)
	Text Abstrak.pdf Download (246kB)
	Text Abstract.pdf Download (264kB)
	Text Orisinalitas.pdf Download (215kB)
	Text Pengesahan.pdf Download (367kB)
	Text Prakata.pdf Download (211kB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (222kB)
	Text Daftar Tabel.pdf Download (151kB)
	Text Daftar Gambar.pdf Download (181kB)
	Text Daftar Lampiran.pdf Download (191kB)
	Text BAB I.pdf Download (256kB)
	Text BAB II.pdf Download (314kB)
	Text BAB III.pdf Download (3MB)
	Text BAB IV.pdf Download (249kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (285kB)
	Text Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Repository staff only Download (240kB) | Request a copy
	Text Lampiran - Lampiran.pdf Download (1MB)
	Text Berita Acara Unggah Mandiri.pdf Download (320kB)
	Text Bukti Lolos Similiarity.pdf Download (271kB)

Abstract

Proyek ini mengembangkan sistem deteksi dan pengenalan wajah menggunakan integrasi YOLOv8, CNN, dan KNN untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi absensi di PT Manunggal Rizky Karyatama Telnics. Sistem ini memanfaatkan YOLOv8 untuk mendeteksi wajah secara cepat dan akurat, CNN untuk ekstraksi fitur wajah yang mendalam, dan KNN untuk pengenalan wajah berdasarkan fitur tersebut. Pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi tinggi dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang, serta meningkatkan ketahanan melalui augmentasi data. Hasil implementasi memperlihatkan penurunan kesalahan identifikasi dan percepatan proses absensi, menawarkan solusi yang efisien dan andal untuk kebutuhan absensi berbasis teknologi di perusahaan.

Item Type:	Karya Tulis Ilmiah (KTI) (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Pengenalan Wajah, YOLOv8, KNN, CNN, Mendeteksi Wajah, Sistem Absensi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi dan Desain > Informatika
Depositing User:	Rizky Mahendra
Date Deposited:	03 Feb 2025 10:54
Last Modified:	03 Feb 2025 10:54
URI:	http://eprints.upj.ac.id/id/eprint/10642

Actions (login required)

View Item