Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Pengenalan Wajah  Menggunakan Algoritma YOLOv5
Lusi Susanti, Nelly Khairani Daulay * , Bunga Intan
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia Email: 1 1902010018@mhs.univbinainsan.ac.id , 2,* nellykhairanilestari@gmail.com, 3 bungaintan@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: nellykhairanilestari@gmail.com Submitted 28-03-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi diiringi dengan kemajuan dibidang Artificial Intelligence, salah satunya yaitu sistem pengenalan wajah  memanfaatkan  machine  learning  atau  deep  learning.  Saat  manusia  melihat  gambar  atau  video,  kita  dapat  mengenali  dan menemukan  objek  yang  menarik dalam  sekejap.  Tujuan  dari deteksi  objek  adalah  untuk  mereplikasi  kecerdasan  ini  menggunakan komputer.  Sistem  absensi  mahasiswa  di  Universitas  Bina  Insan  Lubuklinggau  masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  memiliki banyak kekurangan seperti data hadir atau tanda tangan dapat dimanipulasi oleh orang lain sehingga menimbulkan kecurangan. adanya resiko kehilangan data, dalam proses penginputan data. Sehingga pada penelitian ini dibuat Sistem Absensi Mahasiswa Fakultas Ilmu Teknik Universitas Bina Insan Menggunakan Algoritma YOLO v5. Yang diharapkan akan dapat dimanfaatkan guna memperoleh hasil Absensi yang sesuai dan tidak ada lagi kecurangan dan resiko kesalahan peng inputan data absensi terutama di Universitas Bina insan Kota Lubuklinggau.  Pada penelitian ini menggunakan 5 kelas dataset berupa 5 orang mahasiswa yang ada di Fakultas Ilmu Teknik Universitas Bina Insan. Didapatkan hasil Akurasi dalam mendeteksi wajah kurang lebih 80%.  Dari dataset kurang lebih 1500 gambar, dengan ukuran foto 640x640 pixel, 16 batch dengan epoch sebanyak 100 akan dilakukan evaluasi model dengan memperhatikan nilai mAP, Precision, Recall. Pada penelitian ini model mendapatkan mAP 99%, Precision 99%, dan recall 99% dengan ini maka sistem yang dibuat sudah cukup baik.
Kata Kunci: Algoritma; Pengenalan Wajah; Absensi; Artificial Intelligence; YOLOv5

## Abstract
The development of information technology is accompanied by advances in the fieldArtificial Intelligence, one of which is the facial recognition systemmachine learning ordeep learning. When humans see an image or video, we can recognize and find objects of interest in an instant. The goal of object detection is to replicate this intelligence using computers. The student attendance system at Bina Insan Lubuklinggau University is still done manually so it has many deficiencies such as attendance data or signatures that can be manipulated by others, causing fraud. there is a risk of losing data, in the process of inputting data. So that in this study a Student Attendance System was created at the Faculty of Engineering, Bina Insan University Using the YOLO v5 Algorithm. It is hoped that this will be u sed to obtain appropriate attendance results and there will be no more fraud and the risk of inputting attendance data errors, especially at Bina Insan University, Lubuklinggau City. In this study, 5 class datasets were used in the form of 5 students at the Faculty of Engineering, Bina Insan University. The accuracy results in detecting faces are approximately 80%. From a dataset of approximately 1500 images, with a photo size of 640x640pixel, 16 batch withepoch as many as 100 models will be evaluated by taking into account the values of mAP, Precision, Recall. In this study, the model gets 99% mAP, 99% precision, and 99% recall, with this, the system created is good enough.
Keywords : Algorithm; Face Recognition; absenteeism; Artificial Intelligence;YOLOv5

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  mengikuti  kemajuan  kecerdasan  buatan,  termasuk  sistem  pengenalan  wajah  untuk mengidentifikasi  setiap  orang.  Wajah  merupakan  bentuk  yang  paling  mudah  dikenali,  salah  satu  kegunaannya  adalah untuk membedakan identitas antara satu orang dengan orang lainnya. Sistem pengenalan wajah diperlukan untuk berbagai masalah,  seperti  di  bidang  keamanan,  di  bidang  pendidikan,  yang  juga  mencakup  kehadiran[1].  Proses  partisipasi merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  operasional  akademik  di  kampus  untuk  menentukan  kinerja  mahasiswa. Sistem absensi mahasiswa di Universitas Bina Insan Lubuklinggau masih manual, absensi dilakukan bergantian selama alur perkuliahan di kelas, terdapat beberapa formulir absen yang berisi jumlah janji, tanggal, nama mata kuliah dan nama dosen pembimbing[2]. pengajar Mahasiswa diminta untuk mengisi tanda tangan pada formulir absensi, yang akan diisi kembali oleh staf departemen yang hadir, karena kehadiran merupakan salah satu bukti prestasi. Mengenai sistem absensi mahasiswa yang menggunakan formulir, terdapat beberapa kelemahan antara lain informasi  absensi  atau tanda tangan yang dapat  dimanipulasi  oleh orang lain dan menimbulkan  kecurangan. ada resiko  kehilangan data, butuh  waktu lama petugas memasukkan data absensi  ke AMS sehingga tidak efisien, korupsi  data karena kecerobohan, dan penggunaan formulir absensi membutuhkan kertas dan biaya cetak sehingga tidak ekonomis[3]. Sistem pengenalan yang cepat dan akurat berdasarkan fitur wajah manusia yang saat ini sedang dikembangkan adalah pengenalan wajah, yang merupakan metode  pengenalan  wajah  yang  banyak  digunakan.  Salah  satu  ilmu  yang  difokuskan  pada  pengembangan  sistem pengenalan  wajah  ini  adalah  kecerdasan  buatan  (AI).  Kecerdasan  buatan  adalah  cabang  kecerdasan  buatan  yang dikendalikan oleh mesin. Kecerdasan buatan memiliki pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam[4]. Deteksi objek merupakan salah satu teknik computer vision yang dapat digunakan untuk mengetahui posisi objek pada suatu gambar atau  video.  Algoritme  deteksi  objek  biasanya  menggunakan  pembelajaran  mesin  atau  pembelajaran  mendalam  untuk menghasilkan hasil yang bermakna. Saat orang melihat sebuah gambar atau video, kita bisa langsung mengidentifikasi dan  menemukan  objek  yang  menarik.  Pengenalan  target  bertujuan  untuk  mereplikasi  kecerdasan  ini  menggunakan
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
komputer. dimana suatu sistem dapat belajar secara mandiri tanpa harus diprogram ulang oleh manusia, sedangkan deep learning  merupakan  cabang  dari  machine  learning  yang  terdiri  dari  algoritma  pemodelan  abstrak  dan  kumpulan  data tingkat  lanjut  yang  diatur  secara  berlapis  dan  mendalam.  Dalam  hal  ini  kami  menggunakan  metode  YOLOv5  karena algoritma YOLOv5 merupakan yang terbaru dalam  pendeteksian objek, prosesnya cukup cepat, dan akurasinya cukup tinggi.  You  Only  Look  Once  (YOLO)  adalah  algoritma  yang  dirancang  untuk  mendeteksi  objek  secara  real  time[5]. Dalam  sistem  deteksi  yang  akan  diimplementasikan,  reuse  classifier  atau  locator  digunakan  untuk  deteksi.  Model diterapkan pada gambar di berbagai lokasi dan skala. Dalam sistem deteksi yang diimplementasikan, reuse classifier atau locator digunakan untuk melakukan deteksi. Model diterapkan pada gambar di berbagai lokasi dan skala. Area dengan nilai citra tertinggi dianggap sebagai observasi. YOLO mendeteksi objek menggunakan model terpadu, di mana jaringan konvolusional tunggal secara bersamaan memprediksi  beberapa kotak pembatas dan probabilitas kelas di  dalam kotak tersebut. Sistem deteksi metode YOLO terbukti lebih cepat dan akurat untuk mendeteksi objek dari gambar atau gambar, sehingga paling cocok digunakan untuk deteksi objek real-time dalam video.
Dalam penelitian ini dengan YOLOv5. YOLOv5 merupakan model deteksi objek generasi kelima yang dirilis pada April  2020[6].  Secara  umum,  arsitektur  model  ini  tidak  jauh  berbeda  dengan  generasi  YOLO  sebelumnya.  YOLOv5 ditulis  dalam  bahasa  pemrograman Python  dan  bukan  dalam  bahasa  C  versi  sebelumnya. Pada  penelitian  sebelumnya oleh Susi Susati, Metode yang digunakan pada deteksi ini yaitu menggunakan YOLO (You Only Look Once) sisem terdiri dari tiga proses pre processing, proses training dan proses deteksi. Pada deteksi hasil citra yang yang telah terdeteksi dan implementasi  ini  menngunkan  Bahasa  pemograman  python  dengan  menggunakan  platform  googlecolab.  Hasil implementasi ini bertujuan untuk mendeteksi helm menggunakan metode TinyYOLOv3, Dari hasil pengujian pada total 50 dataset terdapat nilai akurasi tertinggi yaitu 93% pada kondisi skenario 3 dengan waktu proses 9.44 detik.
Pada Penelitian selanjutnya oleh Naufal Irfani, model deteksi objek yang dapat mendeteksi kelainan berupa tumor pada citra medis MRI. Deteksi tumor pada citra MRI otak pada project capstone ini menggunakan beberapa metode deep learning. Terdapat tiga metode yaitu YOLO v4, YOLO v5, dan SSD MobileNet. Masing-masing metode menghasilkan tingkat presisi yang berbeda-beda, YOLO v5 memiliki tingkat presisi paling tinggi yaitu 98,37%. Selain itu, YOLO v5 juga  memiliki  ukuran  model  yang  relatif  kecil  yaitu  13,7  MB  serta  waktu  deteksi  0,055  detik.  Dengan  adanya  model deteksi tumor ini, maka dapat digunakan untuk mengembangkan teknologi MRI otak yang dapat langsung mendeteksi lokasi  adanya  tumor,  sebagai  manfaat  ilmu  pengolahan  citra  dalam  bidang  biomedis. Tujuan  awal  dari  model  YOLO adalah  merancang  model  algoritma  yang  dapat  mengidentifikasi  dan  mengenali  objek  dengan  cepat  tanpa  kehilangan keakuratannya.  Arsitektur  YOLO  terdiri  dari  24  lapisan  konvolusi  dengan  hingga  4  lapisan  penyatuan  diikuti  oleh  2 lapisan yang terhubung sepenuhnya. Alternatifnya, beberapa lapisan konvolusi menggunakan lapisan pengurangan 1 × 1 untuk mengurangi kedalaman peta fitur.
Pengenalan  wajah  juga  terkait  dengan  perubahan  objek,  perubahan  ini  disebabkan  oleh  perubahan.  Ekspresi, intensitas cahaya dan sudut pandang. Oleh karena itu, objek yang sama harus dikenali sebagai objek yang sama dengan banyak perbedaan[7]. Python mendukung penggunaan modul dan paket, yang memungkinkan program menjadi modular dan kode dapat digunakan kembali di beberapa proyek. Setelah modul dan paket dikembangkan, dapat diperbarui untuk digunakan dalam proyek lain dan juga memungkinkan untuk mengimpor atau mengekspor modul ini. Salah satu kelebihan bahasa pemrograman Python  adalah pustaka standar tersedia secara bebas dalam bentuk  biner dan sumber. Tidak ada yang eksklusif, karena Python dan semua alat yang diperlukan tersedia di semua platform utama. Jadi, ini merupakan pilihan yang menarik bagi pengembang yang tidak ingin khawatir tentang membayar biaya aplikasi[8] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  kualitatif,  metode  kualitatif  merupakan  penelitian  yang menggunakan analisis masalah. Proses penelitian kualitatif diawali dengan menyusun asumsi dasar dan kaidah pemikiran yang digunakan dalam penelitian. Penelitian ini berfokus pada pengenalan wajah, mulai dari pembuatan sistem hingga mengujinya dengan sistem, yang kemudian akan membuat sistem ini dapat mengenali wajah yang terdeteksi oleh sistem. Pengumpulan data akan dilakukan menggunakan beberapa metode, antara lain:

## 2.1.1 Metode Literatur
Metode Literatur adalah sebuah metode yang sistematis, eksplisit dan reprodusibel untuk melakukan identifikasi, evaluasi dan  sintesis  terhadap  karya-karya  hasil  penelitian  dan  hasil  pemikiran  yang  sudah  dihasilkan  oleh  para  peneliti  dan praktisi. Dalam penelitian ini data yang didapat dan digunakan berupa pengetahuan teoritis yang didapat penulis selama ini,  baik  dari  materi  perkuliahan,  buku-buku  referensi  yang  relevan,  serta  dari  hasil  penjelajahan  ( browsing )  jurnal  di internet yang berhubungan dengan penelitian[9].

## 2.1.2 Metode observasi
Merupakan metode pengamatan kebutuhan sistem dan menganalisa kebutuhan sistem. Kemudian mengumpulkan data- data yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem.

## 2.1.3 Wawancara
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Teknik wawancara bertujuan untuk lebih mengetahui atau mendalami permasalahan-permasalahan secara langsung dan secara nyata dari sumber data yaitu staf absensi dan dosen Universitas Bina Insan.

## 2.1.4 Dokumentasi
Metode  ini  mengumpulkan  data  dengan  cara  mendokumentasikan  segala  hal  yang  berkaitan  dengan  penelitian,  salah satunya berupa foto-foto yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem adalah metode yang membahas mengenai pengembangan alat atau perangkat yang hendak digunakan  dalam  penelitian.  dalam  penelitian  ini  menggunakan  tahapan AI Project  Cycle yang  terdiri  dari Problem Scoping , Data Acquisition , Data Exploration , Modelling , Evaluation , dan Deployment [10] .

## 2.2.1 Analisis Kebutuhan dan Analisis Sistem
Pada Sistem Pengenalan Wajah menggunakan algoritma YOLOv5 proses-proses yang harus dilakukan antara lain adalah Mengidentifikasi    wajah  dan  dapat  mengenali  wajah  yang  terdeteksi  oleh  sistem.  Agar  sistem  berjalan  dengan  baik beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  antara  lain  kebutuhan hardware agar  dapat  menjalankan  sistem  dengan  baik, hardware yang  dibutuhkan  ialah  RAM  minimal  8  GB, Free  Space pada hardisk 3  GB  dan Webcam beresolusi  720p. Sedangkan  kebutuhan Software agar  dapat  menjalankan  sistem  dengan  baik, software yang  dibutuhkan  ialah System Operasi  Windows  dan  Python 3.9.  Perancangan  sistem  yang  digunakan  untuk  merancang  sistem  ini  menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLOv5), adalah sebuah algoritma pendeteksi objek secara real-time [11] . Rancangan sistem digunakan untuk memutuskan bagaimana sistem tersebut akan beroperasi, mengetahui kebutuhan perangkat lunak, kebutuhan pada perangkat keras, dan perancangan sistem juga berfungsi untuk merancang tampilan pada pengguna input, proces , dan output . Berikut adalah rancangan sistem pada algoritma YOLOv5.
Gambar 1. Rancangan Sistem Perangkat Lunak.

## 2.2.2 Metode Pengujian Sistem
Pada  penelitian  kali  ini,  metode  yang  digunakan  oleh  penulis  adalah  metode Black  Box  Testing untuk  melakukan pengujian  pada  sistem.  Metode  ini  mencoba  sebuah  sistem  dari  sisi  fungsional  tanpa  menguji  desain  dan  kode programnya, yang bertujuan untuk  mengetahui  sistem berjalan dengan baik  atau tidak. Beberapa hal  dalam pengujian untuk  kebutuhan  pada  sistem  tersebut,  dalam  kasus  ini  antara  lainSistem  dapat  mengenai  wajah  pada  masing-masing personal dan Sistem dapat mendeteksi wajah[12]. Dari pengujian sistem yang telah dilakukan pada tahap ini kita dapat menyimpulkan persentase keberhasilan dan juga dapat jadikan acuan apakah sistem yang kami buat berjalan dengan baik atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi/Pengujian
3.1.1 Data Acquisition (pengumpulan dataset)
a. Sumber data berasal dari 5 sampel Mahasiswa Fakultas Ilmu Teknik Universitas Bina Insan Lubuklimggau
b. Pengambilan data menggunakan foto wajah
c. 300 foto data wajah dari 5 sampel Mahasiswa (total 1500 foto)
1. 50 foto wajah menghadap kamera
2. 50 foto wajah menghadap kanan
3. 50 foto wajah menghadap kiri
4. 50 foto wajah menghadap keatas
5. 50 foto wajah menghadap kebawah
6. 50 foto menggunakan kacamata
Dengan  data  pelatihan  ( training )  sejumlah  1.200  gambar,  data  validasi  341  gambar,  dan  142  data  pengujian ( testing ).
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2. Data Acquisition.
3.1.2 Processing
a. Resize foto
Resize semua  foto  menjadi  640x640 pixel menggunakan  bantuan python . Pixel  dataset harus  seragam  agar memudahkan mesin dalam proses trainig dataset . Mesin akan kesulitan bila pixel setiap poto berbeda – beda[13].
Gambar 3. Resize.
b. Labelling
Labelling wajah menggunakan flatfrom roboflow .
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.1.3 Split Data
Split data dilakukan di website Roboflow dataset yang sudah di resize dan labelling selanjutnya data dibagi 3 jenis data yaitu 70 % data train , 20% data Validasi, dan 10 % data test . Untuk mempermudah proses training serta untuk mengurangi terjadinya overfitting dan underfitting pada dataset [14].
Gambar 5. Split data.
Gambar 6. Export YOLOv5.

## 3.1.4 Modeling
Model menggunakan YOLOv5. Alasan menggunakan YOLO karena algoritma terbaru dari semua model object detection , proses cepat, dan akurasi juga terbilang cukup baik[15].

## Gambar 7. Modelling

## 3.1.5 Training (Pelatihan Model)
Pelatihan model pada penelitian ini menggunakan 100 eppoch dengan 283 layers , 7265882 parameter , 7265882 gradients [11].
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 9. Proses Training
3.1.6 Nilai mAP, Precision Recall
Gambar 10. Nilai mAP

## 3.1.7 Evaluasi
Untuk metrics menggunakan 1500 gambar, dengan ukuran foto 640x640 pixel , 16 batch dengan epoch sebanyak 100 akan dilakukan evaluasi model dengan memperhatikan nilai mAP, Precision, Recall . Pada penelitian ini model mendapatkan mAP 99%, Precision 99%, dan recall 99% dengan ini maka model yang dibuat sudah sangat baik[16].
Gambar 11. Evaluasi

## 3.1.8 Deployment
Proses ini kita menggunakan ekstensi file batch lalu merubahnya menjadi file .exe menggunakan software “ Batch To Exe Converter ”[17].
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.1.9 Pengujian Sistem
Didapatkan pembacaan akurasi dalam menebak orang akan lebih dari 80% bila posisi tepat ditengah dan wajah memiliki cahaya yang baik. Sistem dapat mendeteksi semua kelas dataset mahasiswa dengan benar[18].

## Gambar 13. Hasil akhir pengujian

## 3.2 Pembahasan
Hasil  dari  Sistem  Absensi  Mahasiswa  Universitas  Bina  Insan  Fakultas  Ilmu  Teknik  Berbasis  Pengenalan  Wajah Menggunakan Algoritma YOLO v5 dengan metode pengujian blackbox maka didapatkan hasil sistem dapat mendeteksi wajah mahasiswa/i Fakultas Teknik  Universitas Bina Insan dengan benar dan memiliki  akurasi  yang bervariasi  sesuai kondisi pencahayaan dan atribut yang dikenakan. Pada proses ini didapatkan pembacaan akurasi dalam menebak orang akan lebih dari 80% bila posisi tepat ditengah dan wajah memiliki cahaya yang baik[19]. Berdasarkan rancangan terhadap Sistem Absensi Mahasiswa Universitas Bina Insan Berbasis Pengenalan Wajah  Menggunakan Algoritma YOLOv5, maka hasil yang didapat berupa sebuah sistem sebagai media absensi mahasiswa yang menampilkan data kehadiran Mahasiswa Fakultas Teknik di Universitas Bina Insan. Data kehadiran  ini berupa data pada saat mahasiwa datang kekampus sesuai jam perkuliahan[20].

## 4. KESIMPULAN
Sistem Absensi Mahasiswa Universitas Bina Insan Fakultas Ilmu Teknik dengan Algoritma YOLOv5 setelah melakukan uji  coba  dan  penelitian,  didapatkan  pembacaan  akurasi  dalam  menebak  orang  akan  lebih  dari  80%  bila  posisi  tepat ditengah dan wajah memiliki cahaya yang baik. Sistem dapat mendeteksi semua kelas dataset mahasiswa dengan benar yaitu  Lusi  ,Enno,  Rana,  Sandi,  Andi.  Penelitian  berjalan  dengan  baik  dan  memperoleh  hasil  yang  seuai  serta  dapat dibuktikan persentase kebenarannya. Diperoleh data uji coba dengan hasil nilai mAP sistem absensi mahasiswa Fakultas Ilmu Teknik Universitas Bina Insan dengan algoritma YOLOv5 adalah 99,5%. Nilai Precision sistem absensi mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Bina Insan dengan algoritma YOLOv5 adalah 99,7%, Nilai Recall sistem absensi mahasiswa Fakultas  Teknik  Universitas  Bina  Insan  dengan  algoritma  YOLOv5  adalah  99,4%  dan  Sistem  dapat  mendeteksi  5 mahasiswa yang menjadi fokus penelitian dengan benar yakni Lusi, Enno, Rana, Sandi, dan Andi. Adapun upaya agar dapat meningkatkan hasil pengembangan pada penelitian selanjutnya,ada beberapa saran yang mungkin bisa dilakukan agar mendapatkan hasil yang lebih maksimal yaitu dengan mengembangkan kelas dataset dengan Fakultas lain seperti Ekonomi, Hukum, Pertanian dan Perikanan, menambah jumlah dataset agar tidak underfiting dalam mendeteksi wajah dan mengembangkan sistem menjadi ke dalam bentuk aplikasi.

## REFERENCES
[1] R. P. Arum, A. Prasetiadi, and C. Ramdani, “Klasifikasi Rasa Berdasarkan Citra Buah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural  Network  Dengan  Teknik  Identitas  Ganda,”  IJIS  -  Indones.  J.  Inf.  Syst.,  vol.  6,  no.  1,  p.  79,  2021,  doi: 10.36549/ijis.v6i1.132.
[2] N. Hanum Harani, C. Prianto, and M. Hasanah, “Deteksi Objek Dan Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Python,” J. Tek. Inform., vol. 11, no. 3, pp. 47–53, 2019.
[3] W.  I.  Pambudi,  M.  Izzatillah,  and  S.  Solikhin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode  AHP  PT  NGK  Busi  Indonesia,”  J.  Ris.  dan  Apl.  Mhs.  Inform.,  vol.  2,  no.  01,  pp.  113–120,  2021,  doi: 10.30998/jrami.v2i01.925.
[4] Awan Aprilino and Imam Husni Al Amin, “1522-4565-1-Pb,” J. TEKNOINFO, vol. 16, no. 1, pp. 54–59, 2022.
[5] S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 3, no. 2, pp. 49–56,
Hal 640−647 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
2018.
[6] H. O. K. Sugianto, M. A. D. Widyadara, and A. B. Setiawan, “Implementation of Face Recognition for Attendance Using Yolo V3  Method,”  Semin.  Nas.  Inov.  Teknol.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  50–55,  2022,  [Online].  Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/2559.
[7] Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS Menggunakan  YOLO  pada  Platform  Android,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1235–1242,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2522.
[8] I. Salamah, M. R. A. Said, and S. Soim, “Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1492, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4399.
[9] N. Hidayat, S. Wahyudi, A. Aufa Diaz, I. Teknologi Sepuluh Nopember, and K. Keputih-Sukolilo, “PENGENALAN INDIVIDU MELALUI  IDENTIFIKASI  WAJAH  MENGGUNAKAN  METODE  YOU  ONLY  LOOK  ONCE  (YOLOv5)  (Individual Recognition Through Face Identification Based On You Only Look Once (YOLOv5) Method),” pp. 85–98, 2022, [Online]. Available: https://magestic.unej.ac.id/.
[10]  K. Khairunnas, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61622.
[11]  I.  N.  T.  A.  Putra  and  E.  D.  Krisna,  “Implementasi  Sistem  Surveillance  Berbasis  Pengenalan  Wajah  pada  STMIK  STIKOM Indonesia,” J. Ilmu Komput., vol. 13, no. 2, p. 8, 2020, doi: 10.24843/jik.2020.v13.i02.p01.
[12]  A.  Amwin,  “Deteksi Dan Klasifikasi Kendaraan  Berbasis Algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO),”  Univ.  Islam  Indones., 2021, [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/34154.
[13]  F. Hardianto, “Aplikasi Presensi Online WFH Menggunakan Sidik Jari Dan Face Recognition Berbasis Mobile (Studi Kasus: PT Toko Damai Sejahtera Kota Rengat),” 2022, [Online]. Available:
http://repository.uir.ac.id/id/eprint/15659%0Ahttps://repository.uir.ac.id/15659/1/183510046.pdf.
[14]  Muhammad Romzi and B. Kurniawan, “Pembelajaran Pemrograman Python Dengan Pendekatan Logika Algoritma,”  JTIM J. Tek. Inform. Mahakarya, vol. 03, no. 2, pp. 37–44, 2020.
[15]  M. Moshinsky, “No Titleبیلی,” Nucl. Phys., vol. 13, no. 1, pp. 104–116, 1959.
[16]  M. S. Hidayatulloh, “Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Yolo ( You Only Look Once ),” pp. i–43, 2021.
[17]  I. N. T. A. Putra, “Face Recognition Based Mobile Using Fisherface  and Distance Classifier,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 7, no. 1, pp. 135–145, 2018, doi: 10.23887/jst-undiksha.v7i1.13267.
[18]  J. Jumadi, Y. Yupianti, and D. Sartika, “Pengolahan Citra Digital Untuk Identifikasi Objek Menggunakan Metode Hierarchical Agglomerative  Clustering,”  JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  148–156,  2021,  doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[19]  Indrasetya, Sugeng, and Putri, “Penerapan Yolo Dalam Konversi Partitur Lagu Dari Notasi Balok Menjadi Notasi Angka,” pp.
1–12, 2021, [Online]. Available:
https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/view/586%0Ahttps://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/downloa d/586/478.
[20]  M. I. Siami, “Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning,” JAMI J. Ahli Muda Indones., vol. 3, no. 2, pp. 21–27, 2022, doi: 10.46510/jami.v3i2.118.