Erlangga, Dimas Surya (2025) PERANCANGAN ABSENSI BERBASIS DETEKSI WAJAH MENGGUNAKAN RASPBERRY ZERO DAN WEBCAM. Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Lamongan.
![[img]](http://repository.umla.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Halaman Pernyataan Orisinalitas_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (1MB) |
|
Text
Lembar Persetujuan_DIMAS SURYA ERLANGGA _2103010044.pdf Download (713kB) |
|
Text
Lembar Pengesahan_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (96kB) |
|
Text
HALAMAN JUDUL_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB 1_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (283kB) |
|
Text
BAB 2_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Restricted to Repository staff only Download (558kB) |
|
Text
BAB 3_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Restricted to Repository staff only Download (657kB) |
|
Text
BAB 4_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Restricted to Repository staff only Download (762kB) |
|
Text
BAB 5_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (391kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (398kB) |
|
Text
LAMPIRAN_DIMAS SURYA ERLANGGA_2103010044.pdf Download (913kB) |
Abstraksi
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem absensi otomatis berbasis deteksi wajah menggunakan Raspberry Pi Zero 2 W dan webcam USB sebagai solusi alternatif terhadap sistem absensi manual yang kurang efisien dan rentan manipulasi. Sistem ini memanfaatkan algoritma deteksi wajah ringan dari MediaPipe yang diimplementasikan menggunakan pustaka komputer visi OpenCV agar dapat berjalan secara optimal pada perangkat dengan spesifikasi rendah. Proses absensi dilakukan secara otomatis dengan mendeteksi dan mencocokkan wajah pengguna secara real-time menggunakan metode cosine similarity. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengenali wajah secara cepat dan akurat tanpa interaksi fisik dengan perangkat. Selain itu, Raspberry Pi Zero 2 W terbukti mampu menjalankan seluruh proses mulai dari aktivasi kamera, pengolahan citra, hingga pencatatan absensi, meskipun memiliki keterbatasan sumber daya. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi efisien, akurat, dan terjangkau untuk kebutuhan absensi di lingkungan sekolah maupun kantor. Kata Kunci: Absensi Otomatis, Deteksi Wajah, Raspberry Pi Zero, Webcam, OpenCV, Python.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Absensi Otomatis, Deteksi Wajah, Raspberry Pi Zero, Webcam, OpenCV, Python. |
| Subjects: | Fakultas Sains, Teknologi dan Pendidikan > S1 Teknik Komputer |
| Divisions: | Fakultas Sains, Teknologi dan Pendidikan |
| Depositing User: | Mahasiswa Dimas Surya Erlangga |
| Date Deposited: | 24 Sep 2025 06:04 |
| Last Modified: | 24 Sep 2025 06:04 |
| URI: | http://repository.umla.ac.id/id/eprint/5864 |
Actions (login required)
 |
View Item |
