IDENTIFIKASI WAJAH UNTUK SISTEM PRESENSI DI SEKOLAH MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO V9 - Dalam bentuk buku karya ilmiah
GILANG SULAEMAN
Informasi Umum
Kode
25.04.1654
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Deep Learning
Dilihat
59 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Sistem presensi manual di sekolah masih rentan terhadap kecurangan dan kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model pengenalan wajah berbasis algoritma YOLOv9 sebagai solusi sistem presensi otomatis. Proses meliputi pengumpulan dataset wajah dari lima siswa, preprocessing data, pelatihan model, serta evaluasi performa menggunakan dua varian: YOLOv9e dan YOLOv9c. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa YOLOv9e memiliki precision sebesar 0,99, recall 1,00, dan mAP 0.5:0.95 sebesar 0,89, sementara YOLOv9c memiliki precision 0,98, recall 0,99, dan mAP 0.88. Kedua model menunjukkan akurasi tinggi dan cocok digunakan untuk presensi berbasis wajah secara real-time. Model ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan keamanan sistem presensi di sekolah.
- CAK4WBB3 - Visi Komputer
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | GILANG SULAEMAN |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Dasril Aldo, Nicolaus Euclides Wahyu Nugroho |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Informatika - Kampus Purwokerto |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
