IMPLEMENTASI SISTEM ABSENSI SISWA REAL-TIME DI KELAS MENGGUNAKAN YOLOV8 DAN PENGENALAN WAJAH

Abstract

Sistem absensi konvensional yang masih bergantung pada input manual sering kali menimbulkan ketidakefisienan dan potensi kecurangan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem absensi otomatis berbasis pengenalan wajah menggunakan teknologi face recognition dan YOLOv8. Sistem diimplementasikan dengan bahasa Python menggunakan pustaka OpenCV, face_recognition, dan PyQt5 sebagai antarmuka grafis. Proses dimulai dengan pengambilan dan augmentasi data wajah, dilanjutkan dengan penyimpanan encoding wajah dalam format CSV. Selama sesi absensi, wajah pengguna dideteksi secara real-time melalui kamera, dicocokkan dengan data yang tersimpan, dan kehadiran dicatat berdasarkan waktu kedatangan dengan status “Terdeteksi”, “Terlambat”, atau “Tidak Terdeteksi”. Data kehadiran disimpan otomatis dalam format Excel. Hasil pengujian yang dilakukan di Universitas Muhammadiyah Sidoarjo menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali lebih dari 95% wajah mahasiswa secara akurat dalam waktu kurang dari 15 menit sejak kelas dimulai, membuktikan bahwa sistem ini efektif, efisien, dan layak diterapkan dalam lingkungan pendidikan maupun perkantoran.