Sistem presensi di Kantor Imigrasi Kelas I Khusus TPI Batam masih bergantung pada metode fingerprint yang kurang efektif untuk pegawai PPNPN dan outsourcing yang bekerja di luar kantor. Permasalahan seperti keterbatasan titik alat fingerprint, kondisi jari yang tidak mendukung, dan ketidakmampuan memverifikasi lokasi kerja mendorong perlunya solusi teknologi yang lebih fleksibel dan akurat. Oleh karena itu penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem presensi berbasis face recognition menggunakan Google ML Kit dan validasi lokasi dengan GPS location yang dapat berjalan pada platform web dan mobile.
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini difokuskan pada bagaimana merancang dan mengimplementasikan sistem presensi berbasis face recognition dan GPS secara efektif dan efisien untuk mendukung manajemen pegawai non-ASN. Sistem ini diharapkan mampu mendeteksi wajah secara real-time di perangkat tanpa koneksi internet serta memastikan presensi hanya dilakukan di lokasi kerja yang sah.
Sistem presensi berbasis web dan mobile yang dikembangkan berhasil meningkatkan efisiensi pencatatan kehadiran pegawai PPNPN dan outsourcing, terutama bagi yang bertugas di luar kantor. Integrasi face recognition dengan Google ML Kit dan GPS location memungkinkan presensi dilakukan secara akurat, praktis, dan sesuai lokasi kerja. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berjalan sempurna dan sesuai kebutuhan pengguna, sehingga sistem ini mendukung transparansi dan efektivitas manajemen kehadiran pegawai.