Sistem presensi adalah sebuah sistem yang digunakan untuk mencatat
kehadiran dari sebuah anggota institusi. Untuk melakukan presensi sendiri dapat
digunakan beberapa metode di mana salah satunya adalah face recognition.
Penggunaan face recognition dan deep learning dapat membantu mengidentifikasi
dan mengenali wajah melalui sistem desktop. Hasil presensi tersebut akan
kemudian dicatat untuk membantu presensi pegawai UAJY.
Untuk menyelesaikan permasalahan berupa presensi berbasis face
recognition, perlu untuk melakukan instalasi beberapa library yang akan
digunakan untuk melakukan pengenalan wajah, di mana instalasi library dlib dan
face_recognition akan digunakan sebagai dasar pengembangan sistem. Model
yang digunakan adalah model pre-trained ResNet dari library dlib dan akan
dilatih oleh sistem menggunakan metode CNN. Model yang sudah dilatih tersebut
akan diimplementasi dan dibandingkan menggunakan library face_recognition
dan OpenCV untuk membandingkan wajah dari model yang sudah dilatih.
Dari hasil pengujian sistem telah diperoleh kesimpulan bahwa sistem
mampu mendeteksi dan mengenali wajah dan mengembalikan hasil yang akurat
dari 40 data wajah yang menjadi model pelatihan dan menuliskan hasil presensi
pada file csv yang telah dibuat sebelumnya. Implementasi sistem berjalan dengan
baik meskipun terdapat kasus false positive yang dapat diperbaiki dengan
menggunakan dataset yang memiliki kualitas yang lebih baik.