Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa Berbasis Face Recognition dengan Metode Liveness Detection
DOI:
https://doi.org/10.31294/ijcs.v4i2.9876Keywords:
Presensi, Face Recognition, YOLOv11, InsightFace, Liveness DetectionAbstract
Sistem presensi merupakan komponen penting dalam institusi pendidikan untuk memastikan kehadiran mahasiswa tercatat secara efisien dan akurat. Metode presensi konvensional seperti tanda tangan manual, kartu identitas, atau QR code masih memiliki kelemahan, antara lain rawan kecurangan dan manipulasi data. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem presensi perkuliahan mahasiswa berbasis web yang mengintegrasikan YOLOv11 untuk deteksi wajah secara real-time, InsightFace untuk ekstraksi dan identifikasi fitur wajah, serta liveness detection sebagai mekanisme anti-spoofing. Sistem dibangun menggunakan framework Flask pada backend, ReactJS pada frontend, dan MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv11 mampu mendeteksi wajah dengan cepat dan akurat pada berbagai kondisi pencahayaan dengan tingkat precision 96,8%, recall 95,7%, akurasi keseluruhan 96,3% dan F1-Score sebesar 96,24%. Integrasi ketiga teknologi tersebut menghasilkan sistem presensi mahasiswa yang lebih efisien, akurat, dan aman dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini memberikan kontribusi inovatif dalam meningkatkan keandalan serta keamanan proses presensi perkuliahan dengan memanfaatkan teknologi face recognition berbasis web.
References
Abdillah Ahmad, F., Pratiwi, N., Hamka, M. D., Timur, J., & DKI Jakarta, P. (2025). Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Implementasi Pengenalan Wajah, Deteksi Kehadiran, dan Geolokasi menggunakan TensorFlow Lite dan Google ML Kit pada Aplikasi Absensi Mobile Implementation of Face Recognition, Attendance Detection, and Geolocation using T. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 14(1), 2540–9719. http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Andri Nugraha Ramdhon, & Fadly Febriya. (2021). Penerapan Face Recognition Pada Sistem Presensi. Journal of Applied Computer Science and Technology, 2(1), 12–17. https://doi.org/10.52158/jacost.v2i1.121
Ayu, D., Syaiful, D., & Ramelan, A. (2024). Rancang Bangun Alat Sistem Absensi Mahasiswa menggunakan Face Recognition dengan Metode YOLO berbasis Raspberry Pi. 6(2).
Back, S.-W., Lee, Y.-G., Lee, S.-S., & Son, G.-S. (2016). Moisture-insensitive optical fingerprint scanner based on polarization resolved in-finger scattered light. Optics Express, 24(17), 19195. https://doi.org/10.1364/oe.24.019195
Bayu Pratama, E., Hendin, A., & Fristian, A. (2023). Pendekatan Metode Prototype Pada Aplikasi Presensi Berbasis Mobile (Studi Kasus: Kantor Desa Mekar Jaya). Jurnal Sistem Informasi Akuntansi, 4(1), 33–39. https://doi.org/10.31294/justian.v4i1.1864
Darmansah, D. D., Wardani, N. W., & Fathoni, M. Y. (2021). Perancangan Absensi Berbasis Face Recognition Pada Desa Sokaraja Lor Menggunakan Platform Android. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(1), 91–104. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.629
Deng, J., Guo, J., An, X., Zhu, Z., & Zafeiriou, S. (2021). Masked Face Recognition Challenge: The InsightFace Track Report. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2021-Octob, 1437–1444. https://doi.org/10.1109/ICCVW54120.2021.00165
Kurniawan, W., Kurniasih, A., & Ghani, M. A. (2025). Real or Deepfake Face Detection in Images and Video Data using YOLO11 Algorithm. 4(2).
Lalu Fiqihilmi, Lalu A.Syamsul Irfan Akbar, Dwi Ratnasari, & Cipta Ramadhani. (2023). Implementasi Pengenalan Wajah Pada Aplikasi Presensi Perkuliahan Menggunakan FaceNet Berbasis Android . JEITECH – Journal of Electrical Engineering and Information Technology , 1(1), 14–18.
Maulana, I., Khairunisa, N., & Mufidah, R. (2024). Deteksi Bentuk Wajah Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(6), 3348–3355. https://doi.org/10.36040/jati.v7i6.8171
Muntiari, N. R., Nisa, I. C., Sriekaningih, A., Adyatma, A. Y., & Yusril, M. (2024). Penerapan Algoritma YOLOv8 Dalam Indentifikasi Wajah secara Real- Time menggunakan CCTV untuk Presensi Siswa. 4(3), 1155–1165.
Ryando, C., Sigit, R., Setiawardhana, & Dewantara, B. S. B. (2025). Face recognition for Logging in Using Deep Learning for Liveness Detection on Healthcare Kiosks. International Journal on Informatics Visualization, 9(1), 295–302. https://doi.org/10.62527/joiv.9.1.2759
Santoso, B., & Kristianto, R. P. (2020). Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa. Sistemasi, 9(2), 352. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i2.822
Sari, D. P., & Mirza, A. H. (2022). the Detection of Face Recognition As Employee Attendance Presence Using the Yolo Algorithm (You Only Look Once). Jurnal Darma Agung, 30(3), 41. https://doi.org/10.46930/ojsuda.v30i3.2187
Setyadi, H. A., & Sundari, S. (2022). Sistem Informasi Manajemen Kehadiran Dan Jam Kerja Karyawan Untuk Kelengkapan Perhitungan Gaji Karyawan. Indonesian Journal Computer Science, 1(1), 28–33. https://doi.org/10.31294/ijcs.v1i1.1114
Syahrul Gunawan Ramdhani, & Enny Itje Sela. (2023). Implementasi Face Recognition Untuk Sistem Presensi Universitas Menggunakan Convolutional Neural Network. Indonesian Journal of Computer Science, 12(6), 4098–4108. https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i6.3498
Wibowo, B. B., & Setiawan, E. B. (2024). Implementasi Face Recognition dan Geolocation Pada Sistem Presensi Karyawan Berbasis Mobile Apps. Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 13(1), 11–22. https://doi.org/10.34010/komputa.v13i1.11149
Wijaya, A., Joseph Eric Samodra, & Suyoto. (2023). Sistem Presensi Pegawai dengan Face Recognition Menggunakan Deep Learning CNN. Jurnal Informatika Atma Jogja, 4(2), 163–168. https://doi.org/10.24002/jiaj.v4i2.7660
Yasykur, M. F., & Saputra, W. A. (2024). Implementasi Face Recognition Pada Sistem Presensi Mahasiswa Menggunakan Metode Ssd Dan Lbph. Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), 7(1), 63–74. https://doi.org/10.37792/jukanti.v7i1.1207
Yolo-v, M. B., Rahayu, M. I., Rizaludin, M., & Jayusman, Y. (2024). Sistem Presensi menggunakan Deteksi Objek Wajah. 13(02), 45–51.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Euis Nur Fitriani Dewi, Genta Nazwar Tarempa, Andi Nur Rachman , Andika Febriansyah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
