Text

Monitoring Aktivitas Kehadiran Dan Kedisiplinan Siswa Dalam Kelas Berbasis Vision Dan Internet Of Things

---

Kedisiplinan kehadiran siswa merupakan faktor penting dalam menunjang efektivitas proses pembelajaran di sekolah. Namun, sistem absensi manual yang masih digunakan di SMAN 23 Makassar memiliki berbagai keterbatasan, seperti rendahnya akurasi pencatatan waktu, potensi manipulasi data, kurang maksimal dalam pencatatan keterlambatan siswa, lambatnya proses perekapan data kehadiran siswa, serta tidak tersedianya notifikasi ke orang tua siswa sebagai informasi kehadiran secara cepat dan real-time. Permasalahan tersebut mendorong perlunya pengembangan sistem absensi yang lebih objektif, akurat, dan transparan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kedisiplinan kehadiran siswa serta mengukur tingkat akurasi pencatatan kehadiran melalui integrasi teknologi Computer Vision dan Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32-CAM dengan algoritma pengenalan wajah di Kelas XI Merdeka 1 SMAN 23 Makassar. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan sistem dengan pendekatan eksperimen, menggunakan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk deteksi wajah, ResNet-34 untuk ekstraksi fitur dan menghasilkan 128-dimensional embeddings, serta Euclidean Distance untuk face matching. Sistem yang dikembangkan dilengkapi dengan klasifikasi status kehadiran berdasarkan waktu kehadiran secara real-time dan notifikasi otomatis ke orang tua melalui Telegram Bot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi pengenalan wajah sebesar 96% berdasarkan 25 percobaan pada 5 siswa. Penerapan sistem absensi berbasis IoT mampu meningkatkan persentase kehadiran siswa dari 70% (sistem manual) menjadi 74% (sistem IoT), yang berarti peningkatan kedisiplinan sebesar 4%. Selain itu, sistem ini mampu memberikan klasifikasi kehadiran yang lebih rinci, meliputi hadir lebih awal, hadir tepat waktu, dan hadir terlambat, sehingga meningkatkan akurasi, objektivitas, dan kualitas monitoring kedisiplinan kehadiran siswa secara berkelanjutan.
Kata Kunci: Computer Vision, Internet of Things, Face Recognition, ESP32-CAM, Absensi, Kedisiplinan

---

Ketersediaan

T250099

Tesis-2026 IQB m

Perpustakaan Universitas Handayani Makassar

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

Tesis-2026 IQB m

Penerbit

Makassar : Universitas Handayani Makassar., 2026

Deskripsi Fisik

i + 78 hlm; 29 x 21 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

Tesis-2026 IQB m

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Cet 1

Subjek

Monitoring Aktivitas Kehadiran
Kedisiplinan Siswa
Berbasis Vision Dan Internet Of Things

Info Detail Spesifik

Tesis Pascasarjana Sistem Komputer

Pernyataan Tanggungjawab

Muh. Iqbal

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar