IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MENINGKATKAN DAFTAR HADIR DI FIKTI UMSU

Abstract

Pencatatan kehadiran pegawai yang dilakukan secara efisien dan akurat merupakan aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia, termasuk di lingkungan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (FIKTI UMSU). Penelitian ini berfokus pada peningkatan efisiensi sistem absensi melalui penerapan metode Deep Learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), yang berfungsi untuk mendeteksi serta mengenali wajah secara otomatis dari data visual. Aplikasi berbasis web yang dikembangkan memanfaatkan bahasa pemrograman Python, HTML, PHP, CSS, dan JavaScript, dengan MySQL sebagai sistem basis data, serta dirancang untuk mendukung dua peran pengguna, yaitu admin dan pengguna akhir (user). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode CNN memungkinkan pemrosesan citra secara real-time, mengurangi peluang terjadinya kecurangan dalam absensi manual, serta meningkatkan akurasi dan efisiensi pencatatan kehadiran. Berdasarkan uji coba, aplikasi yang dibangun berfungsi dengan baik.