## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
Submitted: 30/06/2022 ; Accepted: 12/07/2022 ; Published: 25/07/2022

## Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa
Irma Salamah, M. Redho Ali Said*, Sopian Soim
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 irma.salamah@yahoo.com, 2,* redhoali13@gmail.com, 3, sopiansoim@gmail.com Email Penulis Korespondensi: redhoali13@gmail.com
Abstrak- Presensi  merupakan  suatu  hal  yang  penting  di  dunia  pendidikan  khususnya  pendidikan  tinggi.  Salah  satu  kunci kesuksesan mahasiswa terletak pada kehadirannya, karena kehadiran berkaitan dengan kuantitas pembelajaran yang dilakukan oleh  seorang  mahasiswa.  Beberapa  perguruan  tinggi  dalam  pembelajaran  yang  dilakukan  secara  tatap  muka  masih menggunakan cara konvensional menggunakan lembaran kertas absensi, sehingga sistem tersebut masih dirasa kurang efektif. Ditengah perkembangan digitalisasi yang ditandai dengan maraknya penggunaan teknologi. Teknologi absensi face recognition merupakan teknologi yang dapat diadopsi dari salah satu cabang ilmu artificial intelligence yaitu machine learning . Machine learning dengan  cabang deep  learning menjadi  solusi  untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia.  Dalam  prosesnya face recognition membutuhkan suatu face detection yang akurat dengan algoritma tertentu. Pada riset yang akan dilakukan, metode yang diaplikasikan yaitu algoritma You Only Look Once (YOLO) dimana mengikuti beberapa penelitan yang telah dilakukan sebelumnya  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  prediksi  wajah.  Prediksi  wajah  pada  manajemen  absensi  akan dikirimkan  ke  sebuah website monitoring  presensi  mahasiswa.  Hasil  pengujian didapatkan  rata-rata  akurasi  0,9793  dengan memperhatikan parameter berupa pencahayaan dan real time mengirimkan ke website . Melalu penelitian ini diharapkan proses absensi menjadi lebih efektif dan dapat dimonitoring oleh dosen.
Kata Kunci: Absensi; Machine Learning ; Algoritma YOLO; Face Recognition ; Website
Abstract− Presence is an important thing in educational world especially higher education. One of students’ success keys is in their presence because it has correlation to the learning quantity carried out by a college student. Some colleges whose learning conducted face to face still use conventional way by using attendant list sheet until this system is felt less effective in the middle of  digitalization  development  marked  by  the  increase  of  technology  usage.  Face  recognition  attendance  technology  is  a technology which can be adapted from one of artificial intelligence science namely machine learning. Machine learning with deep learning branch becomes the solution which eases human’s work. In its process, face recognition requires certain accurate face detection with certain algorithm. In this research, the method used was You Only Look Once (YOLO) algorithm where to follow some research which had been conducted previously it has high accuracy in face prediction. The test results obtained an average accuracy of 0.9793 by paying attention to parameters such as lighting and real-time sending to the website. Through this research, it is hoped that the attendance process will be more effective and can be monitored by lecturers.
Keywords : Attendance; Machine Learning; YOLO Algorithm; Face Recognition; Website

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  perangkat  teknologi  begitu  marak  digunakan  menjadi  suatu  tanda  bahwa  perkembangan  era digitalisasi sedang meningkat. Digitalisasi sendiri merupakan suatu proses transformasi digital dengan penggunaan teknologi komputerisasi untuk mempermudah pekerjaan manusia[1][2]. Salah satu teknologi komputerisasi yang sedang hangat dibicarakan adalah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) . Teknologi tersebut secara sederhana dapat  diartikan  sebagai  kemampuan  tertentu  seperti  manusia  yang  dirancang  untuk  berinteraksi  dengan  dunia dalam bentuk sistem komputer[3]. Machine learning merupakan solusi untuk mempermudah pekerjaan manusia dalam menyelesaikan masalah yang merupakan bagian dari kecerdasaan buatan ( Artificial Intelligence )[4]. Dalam pemanfaatannya machine learning dapat diterapkan dalam dunia pendidikan dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas dari pendidikan. Salah satu masalah di dunia pendidikan khususnya pendidikan tinggi adalah kehadiran atau presensi, karena kehadiran atau absensi berhubungan erat dengan suatu kedisiplinan yang merupakan kunci sebuah kesuksesan[5].
Di  kampus  Politeknik  Negeri  Sriwijaya,  kehadiran  seseorang  mahasiswa  akan  dihitung  selama  satu semester,  dan  akan  terdapat  kompensasi  berupa  membersihkan  ruangan  jurusan  atau  laboratorium  berdasarkan jumlah ketidakhadiran. Sistem absensi sendiri ketika pembelajaran dilakukan secara offline masih dilakukan secara konvensional dengan lembar kertas absensi ditandatangani oleh dosen disetiap pertemuan perkuliahan sehingga hal  tersebut  dirasa  kurang  efektif.  Model  teknologi  manajemen  absensi  mahasiswa  dapat  dilakukan  dengan teknologi antara lain face recognition , sidik jari, SMS gateway , dan RFID ( Radio Frequency Identification ) serta teknologi GPS [6]. Face recognition adalah proses pengenalan wajah setelah pendeteksian wajah ( face detection ) dengan  tujuan  menghasilkan  prediksi  wajah  yang  telah  dikenali  dengan database dalam  sebuah  sistem.  Proses pendeteksian  wajah (face  detection) membutuhkan  suatu  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  suatu sistem yang akan dirancang[7]. Tingkat akurasi pendeteksian wajah ( face detection) memiliki dampak besar dalam pengenalan wajah ( face recognition) sehingga diperlukan algoritma dengan tingkat akurasi yang baik. Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah metode deep learning merupakan bagian dari machine learning yang sedang terkenal dalam pendeteksian suatu objek atau wajah. YOLO dikenal sebagai metode deteksi tercepat dengan akurasi tinggi. Dengan klasifikasi multi purpose dalam melakukan sebuah pendeteksian. Inputan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
citra  akan  membagi  dengan  ukuran SxS dalam  satu grid .  Sebelumnya  telah  dilakukan  berupa  pengolahan  citra untuk  pengenalan  wajah  menggunakan  algoritma YOLO  antara  lain,  Sistem  Manajemen  Absensi  dengan  Fitur Pengenalan Wajah dan GPS Menggunakan YOLO pada Platform Android dengan rata-rata akurasi sebesar 93,26 %[8], kemudian penelitian tentang Implementasi YOLO untuk deteksi korban bencana alam didapatkan akurasi 92,9 % dalam deteksi citra [9]. Dalam penelitian ini algoritma YOLO menggunakan tool aplikasi pycharm yang merupakan Integrated  Development  Environtment (IDE)  menggunakan  bahasa python pada  pengembangan project . . Bahasa pemrograman python adalah jenis bahasa pemrograman tingkat tinggi multi guna secara langsung ( interpretative) melalui eksekusi sejumlah intruksi menggunakan semantic dinamis untuk kejelasan syntax dengan metode  orientasi  objek. Jetsbrains melakukan  pengembangan Pycharm sebagai  IDE  lintas platform yang programnya  dapat  berjalan  di  berbagai  sistem  operasi,  yaitu Mac,  Linux,  dan  Windows .  Keunggulan  lain  dari pycharm terdapat library yang dapat digunakan yaitu tensorflow, numpy , opencv contrib python, matpolib, scipy, pillow [10]. Pada rancangan ini dataset akan di training di pycharm edition 2021 dengan pyhon 3.7. Dataset merupakan kumpulan data yang akan dilatih pada sistem, dimana dataset ialah data training berupa foto setiap mahasiswa yang akan dipresensi. Sedangkan data testing akan diambil secara real time menggunakan pi camera . Pi camera adalah kamera yang didesain khusus untuk terhubung ke raspberry pi menggunakan kabel flexible . Raspberry  pi sendiri  berperan  sebagai single-board  computer atau  komputer  tunggal  berukuran  kartu kredit yang digunakan sebagai komunikasi database server sehingga dapat diolah menggunakan algoritma YOLO , pada sistem presensi  ini  menggunakan mySQL sebagai database construct untuk dapat  menampilkan data yang dibaca melalui browser yang merupakan kerjasama antara PHP dan apache, serta untuk terhubung ke aplikasi atau perangkat lain menggunakan API [11] . Selain itu, manajemen website akan dilengkapi dengan data mahasiswa, data dosen, serta data kelas sebagai informasi. Website yang dibuat menggunakan framework laravel yang merupakan PHP programming languange . Fitur yang banyak dimiliki  Laravel  dalam membangun website dapat  menjadi pendukung kerja bagi developer . Laravel merupakan suatu framework perancangan web yang dirancang sebagai fitur aplikasi sehingga membuat biaya  minimum development ,  mempermudah  sistem  pemeliharaan,  dan  menambah  pekerjaan  menjadi  lebih produktif  dengan program  code yang  terstruktur  dan  rapi.  Laravel  memiliki  beberapa  keunggulan  diantaranya; menggunakan Artisan  Command  Line  Interface (CLI),  dapat  menggunakan package  manager PHP Composer , menulis kode program yang jelas, singkat dan tertata serta mudah dipahami bagi pengembang[12].
Berdasarkan uraian masalah di atas tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat membuat suatu manajemen absensi  yang  dapat  digunakan  untuk  memonitoring  presensi  mahasiswa  dimana  sistem  yang  dibuat  merupakan integrasi face recognition menggunakan face detection algoritma YOLO dan website .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian berikut ditampilkan arsitektur dari penelitan Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (Yolo) Untuk Presensi Mahasiswa
Gambar 1. Diagram Arsitektur Penelitian Sistem Absensi
Pada gambar 1 tersebut menyiratkan flowchart kerangka langkah metodologi penelitian Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk presensi mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan studi literatur deteksi wajah dengan algoritma YOLO dan analisis model identifikasi wajah untuk presensi mahasiswa, selanjutnya dilanjutkan dengan perancangan hardware berupa alat presensi mahasiswa dan software berupa pemrograman deteksi wajah dengan algoritma YOLO untuk face recognition serta pemrograman website .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
Submitted: 30/06/2022 ; Accepted: 12/07/2022 ; Published: 25/07/2022

## 2.2 Studi Literatur Deteksi Wajah dengan algoritma YOLO
You Only Look Once (YOLO) adalah algoritma yang dirancang untuk deteksi objek waktu nyata. Sistem deteksi diimplementasikan oleh classifier atau locator yang digunakan kembali untuk deteksi. Suatu citra dibagi menjadi skala-skala atau ukuran grid cell yang bergantung pada input size . Sebuah citra akan dideteksi berdasarkan skor tertinggi dari skala-skala yang telah dibagi [13].
Gambar 2. Proses pembagian skala citra pada deteksi wajah menggunakan YOLO [14] .
Pada gambar 2 merupakan tahapan YOLO dalam proses mendeteksi citra, beberapa keunggulan daripada sistem  yang  berorientasi  pada  klasifikasi,  hal  tersebut  dapat  terlihat  ketika  citra  pada  saat  dilakukan  dengan pengujian data uji. YOLO mengaplikasikan arsitektur yang hampir sama dengan Convolutional neural networks .
2.3 Analisis Model Identifikasi Wajah Untuk Presensi Mahasiswa
Pengkajian  pada  bagian  ini  adalah  menganalisis  model  yang  akan  dirancang  pada  alat  yang  dibuat  dengan memperhatikan komponen yang akan dirancang seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3. Analisis Model Identifikasi Wajah Untuk Presensi Mahasiswa.
Pada gambar 3 menggambarkan tentang model identifikasi wajah pada sistem. Komponen yang digunakan adalah pi  camera sebagai camera untuk  mengambil  gambar, touchless  button digunakan  sebagai button ketika gambar  diambil, raspberry pi digunakan  untuk  mengirim  gambar  telah  diambil  ke server. Gambar  yang  telah dikirim selanjutnya melalui proses deteksi wajah menggunakan algoritma YOLO serta pengenalan wajah. Hasil prediksi gambar selanjutnya akan dikirim dan ditampilkan dalam sebuah website .

## 2.4 Perancangan sistem deteksi wajah dengan algoritma YOLO
Kerangka  riset  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  adalah  suatu  sistem  yang  akan  dijalankan  dalam mengeksekusi metode yang digunakan.
Gambar 4. Flowchart sistem deteksi wajah dengan algoritma YOLO
Pada  gambar  4,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  kode  program.  Seperti  yang  telah diterangkan  sebelumnya,  dalam  penelitian  sekarang  digunakan  tool IDE  pycharm  2021 .  Tahapan-tahapannya antara lain,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
a. Membuat kode program
Kode  program  dibuat berdasarkan referensi  github. Github merupakan software hosting  yang berbasis  open source  dan  penggunaannya  mudah  yang  memakai  tool  Git,  selain  itu Webhosting juga  dapat  menggunakan github .  Git  adalah Tool  System  Contro l  yang  difungsikan  untuk    memanajemen  jenis-jenis  kode  bahasa pemrograman. Git dipilih merupakan yang paling terkenal dari sekian banyak VCS[15].
b. Training dataset
Pada penelitan ini, proses training dataset menggunakan foto-foto mahasiswa. dimana data tersebut diambil dari  masing-masing  kelas  di  satu  program  studi.  Selanjutnya  proses  training  dilakukan  sampai  selesai. Berdasarkan penelitan sebelumnya ada beberapa spesifikasi laptop yang disarankan[16].
c. Testin g sistem
Proses testing sistem nantinya akan dilakukan dengan data testing berupa foto mahasiswa dengan perbedaan tertentu selain itu testing juga akan dicoba dengan orang secara langsung.

## 2.5 Perancangan Website Manajemen Absensi
Pada bagian ini adalah kerangka yang akan dijalankan dalam perancangan website absensi.
Gambar 5. Perancangan Website Manajemen Absensi
Pada  gambar  5,  Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rancangan  manajemen  absensi  di website adapun tahapan-tahapannya antara lain, a. Desain mockup website.
Desain mockup website bertujuan agar rancangan tampilan website yang akan dibuat dengan , sehingga proses pembuatan website menjadi  lebih  mudah.  Pada  penelitian mockup  website didesain  dengan  menggunakan marvel app .
b. Membuat kode program
Kode program akan dibuat di Microsoft visual studio code menggunakan framework laravel. Dengan database berupa php my local admin . c. Menguji kerja website
Proses menguji kerja website ialah menguji dari setiap pilihan yang telah tersedia dengan fitur-fitur yang sudah di rancang, selanjutnya website berhasil apabila semua fitur yang telah dirancang berhasil digunakan.

## 2.6 Pengujian Sistem secara keseluruhan
Bagian gambar yang diberikan dibawah ini adalah proses diagram alir dalam menguji sistem yang telah dibuat
Gambar 6. Alur Percobaan sistem lengkap
Mengikuti gambar 6, proses alur kerangka percobaaan secara lengkap tahapan-tahapannya antara lain, a. Mahasiswa melakukan absensi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
mahasiswa  melakukan  absensi  dengan  mengarahkan  wajahnya  ke pi  camera kemudian  menekan  tombol touchless  button, ada  parameter  yang  harus  diperhatikan  yaitu  jarak  wajah,  wajah  dalam  keadaan  terbuka terhadap pi camera
b. Monitoring absensi website
apabila  berhasil  melakukan  absensi  maka  selanjutnya  akan  muncul  data  NIM  mahasiswa  beserta  foto  yang telah diambil yang menunjukkan apakah prediksi benar atau salah.

## 2.7 Evaluasi Sistem
Evaluasi  untuk  sistem  absensi  ini  adalah  parameter  akurasi,  serta  bagaimana  antar  komponen  dapat  bekerja, bagaimana server secara realtime dapat mengirimkan hasil prediksi wajah ke website . Selain itu akan dievaluasi juga mengenai kelebihan dan kekurangan dalam suatu sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  sekarang  dilaksanakan  berdasarkan output dari  observasi  masalah  untuk  kebutuhan  absensi mahasiswa. Untuk melaksanakan hal tersebut, dilaksanakan studi literature tentang deteksi objek dan eksperimen algoritma YOLO, pemrograman bahasa python dan website serta evaluasi sistem. Berikut ini akan dijelaskan hasil penelitian sesuai dengan sesuatu yang ingin dituju.

## 3.1 Bagian kode pemrograman library pada pycharm
Dalam bagian kode program pada gambar merupakan program pertama yang dituliskan pada pycarm .
Gambar 7. Bagian kode pemrograman pemanggilan library pada pycharm
Pada gambar 7 terdapat beberapa library yang dipanggil adalah pickle, shutil, click berfungsi untuk menyimpan variable  menjadi  file.  Import os dan re untuk  mengakses  terminal  atau  cmd (command  prompt).  Import face_recognition.api  as face_recognition, import multiprocessing,  itertools, sys berfungsi  sebagai  library untuk menjalankan face  recognition ,  import  Image  untuk  gambar.  Import  time  untuk  waktu,  import  argparse  adalah library untuk  mengambil  data dari  argument. from  utils import berfungsi  sebagai  library untuk  mengambil  file dari utils, import request adalah library untuk akses ke server.

## 3.2 Kode program input data pada pycharm.
Pada bagian ini merupakan komponen program dibuat untuk memenuhi kebutuhan data yang akan dijalankan pada sistem.
Gambar 8. Kode program menginput data pada pycharm Pada gambar
8 terdapat beberapa kode program yang dimasukkan adalah requests.get(url_get_data_mahasiswa)  untuk  menginput  data  berupa  foto  mahasiswa. Json _mahasiswa  untuk membaca  dan  menyimpan  foto  mahasiswa.    Fungsi  print  berfungsi  sebagai  menampilkan  data  yg  telah  selesai pembacaanya.
3.3 Kode program deteksi wajah menggunakan algoritma YOLO.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
Dalam beberapa penjelana berikut ini adalah menjelaskan tentang eksekusi program yang telah dibuat dalam mendeteksi wajah.
(a)                                                                    (b)
Gambar 9.(a) Kode program algoritma YOLO (b) Hasil tampilan deteksi wajah dengan YOLO
Pada  gambar  9  (a)  adalah  kode  program  untuk  deteksi  wajah  menggunakan  algoritma  YOLO  berikut beberapa perintah bagian kode program untuk memanggil model deteksi wajah menggunakan algoritma YOLO : ‘cv2.dnn.readNetFromDarknet(args.model_cfg,args.model_weights) ‘net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)’ ‘net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARET_CPU)’ ‘wind_name = 'face detection using YOLO' ‘cv2.namedWindow(wind_name, cv2.WINDOW_NORMAL) ’
Pada gambar 9 (b) merupakan hasil tampilan deteksi wajah dengan YOLO dimana ketika program berhasil dijalankan dan kamera dibuka maka akan mendeteksi wajah terdapat dua wajah dengan akurasi masing-masing 100% dan 0,99%.

## 3.4 Proses training dataset face recognition
Pelatihan dataset dilakukan untuk membuat sistem menjadi lebih cerdas dimana hasil yang telah dilakukan akan langsung dilakukan testing.
(a)                                                                      (b)
Gambar 10.(a) Foto data training (b) Hasil tampilan face recognition menggunakan algoritma YOLO
Pada gambar 10  (a) merupakan foto mahasiswa yang menjadi dataset. Proses training dataset dilakukan pada  bagian  kode  program face  recognition. Pada  proses training dibuat  suatu  folder know  people yang  berisi sebanyak 20 sampel foto yang terdiri dari 3 buah foto dengan masing-masing ekperesi yang berbeda. Foto diambil dengan memotret masing-masing mahasiswa. Dalam proses training hal yang harus diperhatikan adalah orientasi foto baik landsape ataupun portrait , jika dipilih portrait maka seluruh foto harus berorientasi yang sesuai. Tingkat kualitas foto menjadi salah satu parameter keakuratan dalam proses prediksi[17]. Sedangkan pada gambar 10 (b) merupakan  hasil face  recognition menggunakan  algoritma  YOLO  dimana  dicoba  secara real  time untuk  untuk beberapa orang melalui webcam laptop.

## 3.5 Kode pemrograman website
Pada bagian pemrograman website menggunakan aplikasi Microsoft Visual Studio Code dengan kerangka kerja ( framework laravel) untuk menuliskan kode program, XAMPP Control Panel untuk menjalankan database server dengan mengeklik start pada Apache dan MySQL . Sebelum melakukan pembuatan kode program terlebih dahulu harus dilakukan perancangan database dari masing-masing tabel yang akan dibuat untuk menyimpan data yang akan ditambahkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
Submitted: 30/06/2022 ; Accepted: 12/07/2022 ; Published: 25/07/2022
(a)                                                                                         (b)
Gambar 11. (a) Tampilan XAMPP Control Panel (b) Tampilan database server pada php my local admin
Pada  gambar  11  (a)  adalah  saat  menjalankan  aplikasi  XAMPP  control  panel  untuk  membuka  atau menambahkan sebuah database. Pada gambar 11(b) adalah database server dengan database yang telah dibuat yaitu dB_Presensi_Mahasiswa. Setelah menjalankan perintah diatas selanjutnya adalah menulis kode program.
Gambar 12. Kode program perancangan website pada Microsoft Visual Studio Code
Pada  gambar  12 merupakan  bagian  dari  kode  program  perancangan website dimana  setelah  merancang database, selanjutnya yang akan dijalankan adalah membuat  CRUD (Create, Read, Update, and Delete). Pada bagian ini dieksekusi dari seluruh tabel yang akan dibuat seperti pendataan mahasiswa, data dosen, serta data kelas. Bagian  tersebut  akan  secara  otomatis  terbuat  setelah  mengetikan  perintah  tertentu.  Setiap  folder views sebagai menu tampilan, tabel akan berisikan file create, edit, index, layout, show dengan eksistensi file .blade.php Proses mengeksekusi  program  tersebut  selanjutnya  adalah  membuat controller sebagai  aktivitas  sistem  yang  dibuat berdasarkan masing-masing data yang ingin dibuat, dilanjutkan dengan models untuk koneksi ke database server beserta  kode  program  lainnya  sehingga website dapat  dijalankan.  Setelah  selesai  mengeksekusi  program selanjutnya adalah menghubungkan ke perangkat lain melalui Application Programming Interface (API).

## 3.6 Halaman tampilan website
Pada  segmen  ini  adalah  hasil  dari  eksekusi  program  pembuatan website untuk  manajemen  absensi  kehadiran mahasiswa.  Rancangan  dibuat  dengan  beberapa  laman  menu  yang  dapat  digunakan  baik  untuk  mendata  dan melihat monitoring hasil yang telah dikirimkan oleh server .
(a)
(b)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
Pada gambar12 (a) Tampilan data pendataan mahasiswa merupakan salah satu laman data mahasiswa yang berfungsi sebagai data tambahan yang akan ditampilkan bersamaan dengan prediksi wajah yang akan dikirim ke website. Pada gambar 12 (b) merupakan tampilan data dosen pada halaman website yang berisikan tentang data dosen sebagai data pengelola website dimana website yang dibuat akan dikelola oleh dosen dan admin program studi.

## 3.7 Pengujian sistem
Pada bagian ini adalah data hasil pengujian sistem  Perancangan Alat Identifikasi Wajah dengan Algoritma You Only  Look  Once (Yolo) Untuk  Presensi  Mahasiswa  dimana  sistem  yang  diuji  adalah  kinerja  alat  yang  telah dirancang beserta hasil prediksi face recognition yang dikirimkan ke manajemen absensi di website.
(a)                                              (b)                                                                               (c)
Gambar 13 (a) Tampilan hasil rancangan alat (b) Tampilan pengujian alat oleh salah seorang mahasiswa (c) Tampilan hasil prediksi face recognition menggunakan algoritma YOLO yang dikirimkan ke website .
Pada  gambar  13  (a)  merupakan  tampilan  hasil  perancangan  alat  dengan  memakai  akrilik  dengan  susunan komponen touchless button , pi  camera , raspberry pi, Power Supply 12 volt, serta ubec 5 volt. Kemudian pada gambar  13  (b)  tampilan  pengujian  alat  oleh  seorang  mahasiwa,  untuk  pengujian  sistemnya  sendiri  wajah  dari mahasiswa tersebut  di  arahkan ke raspberry pi kemudian mendekatkan tangan ke touchless button sampai alat tersebut mengambil gambar. Pada gambar 13 (c) tampilan hasil prediksi face recognition menggunakan algoritma YOLO yang dikirimkan ke website menujukkan bahwa data hasil prediksi identitas wajah berhasil dikirimkan ke website .
Tabel 1. Hasil pengujian sistem No. Mahasiswa Hasil Prediksi Cahaya Akurasi Tampilan Website Respon Website 1. Mahasiswa P Mahasiswa P Terang 0,9912 Berhasil Real Time 2. Mahasiswa Q Mahasiswa Q Terang 0,981 Berhasil Real Time 3. Mahasiswa S Mahasiswa S Terang 0,9883 Berhasil Real Time 4. Mahasiswa T Mahasiswa T Terang 0,9873 Berhasil Real Time 5. Mahasiswa U Mahasiswa U Terang 0,9885 Berhasil Real Time 6. Mahasiswa V Mahasiswa V Terang 0,9901 Berhasil Real Time 7. Mahasiswa A Mahasiswa A Redup 0,975 Berhasil Real Time 8. Mahasiswa I Mahasiswa I Redup 0,951 Berhasil Real Time 9. Mahasiswa U Mahasiswa U Redup 0,942 Berhasil Real Time 10. Mahasiswa E Mahasiswa E Terang 0,992 Berhasil Real Time 11. Mahasiswa O Mahasiswa O Terang 0,994 Berhasil Real Time 12. Mahasiswa J Mahasiswa J Redup 0,9721 Berhasil Real Time 13. Mahasiswa K Mahasiswa K Redup 0,9745 Berhasil Real Time 14. Mahasiswa L Mahasiswa L Terang 0,981 Berhasil Real Time 15. Mahasiswa M Mahasiswa M Redup 0,975 Berhasil Real Time 16. Mahasiswa N Mahasiswa N Terang 0,995 Berhasil Real Time 17. Mahasiswa X Mahasiswa X Terang 0,991 Berhasil Real Time 18. Mahasiswa Y Mahasiswa Y Redup 0,972 Berhasil Real Time 19. Mahasiswa Z Mahasiswa Z Redup 0,961 Berhasil Real Time 20. Mahasiswa B Mahasiswa B Terang 0,984 Berhasil Real Time
Berdasarkan hasil pengujian sistem Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (Yolo) Untuk  Presensi  Mahasiswa diatas  terdapat  20  sampel  mahasiswa  yang  dilakukan  dalam  proses pengenalan wajah melalui absensi dengan rata-rata akurasi 0,9793. Akurasi pengujian tertinggi 0,995 dan akurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4399
terendah 0,942 dengan parameter cahaya yang redup dan terang. Semua data hasil prediksi langsung terkirim ke website secara real time berdasarkan koneksi jaringan internet yang tersedia .
Evaluasi  dari  sistem  untuk  akurasi  yang  tinggi  harus  memperhatikan  cahaya  dalam  pengambilan  foto mahasiswa. Dan untuk pengiriman dapat berhasil secara real time membutuhkan koneksi jaringan internet yang stabil dan baik. Harapan kami hasil penelitian yang kami lakukan dapat membantu dosen atau pihak manajemen program studi dalam memanajemen absensi kehadiran mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Menurut  hasil  penelitian  yang  telah  dikerjakan  melalui  pengujian sistem Perancangan  Alat  Identifikasi  Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk Presensi Mahasiswa berbagai komponen dapat berjalan secara baik seperti pi camera , touchless button , raspberry pi, ubec 5 volt , dan power supply 12 volt. Untuk hasil pengujian akurasi  sistem dengan sampel 20 sampel mahasiswa yang dilakukan dalam proses pengenalan wajah melalui absensi dengan rata-rata akurasi 0,9793. Akurasi maksimum yang didapatkan 0,995 dan akurasi minimum yang  didapatkan  adalah  0,995.  Kualitas  gambar  menjadi  penilaian  utama  dalam  nilai  akurasi  yang  didapatkan dimana  jika  parameter  cahaya  terang  maka  akan didapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  dan  juga  sebaliknya  jika parameter cahaya redup maka akan didapatkan nilai akurasi yang rendah. Untuk pengiriman hasil prediksi wajah ke website parameter yang berpengaruh adalah koneksi  jaringan dimana jika jaringan sedang  stabil  maka hasil prediksi dapat dikirimkan ke website dalam secara real time . Selain itu berdasarkan pengujian algoritma You Only Look Once (YOLO) juga berdaarkan beberapa penelitian sebelumnya terbukti memiliki tingkat deteksi wajah yang baik  sehingga  dalam  proses  pengenalan  wajah  dalam  sistem  mendapatkan  hasil  prediksi  wajah  yang  sesuai. Harapan  kami  dari  hasil  penelitian  kami  dapat  bermanfaat  dan  juga  menjadi  pembelajaran.  Dalam  beberapa penelitian  mendatang  diharapkan  dapat  mengembangkan  sistem  presensi  mahasiswa  lebih  baik  dan  juga mengembangkan algoritma You Only Look Once (YOLO) dalam pengaplikasiannya diberbagai bidang.

## REFERENCES
[1] P. D. Purnasari and Y. D. Sadewo, “Strategi Pembelajaran Pendidikan Dasar di Perbatasan Pada Era Digital,” J. Basicedu , vol. 5, no. 5, pp. 3089–3100, 2021.
[2] K. Hadiono and R. C. Noor Santi, “Menyongsong Transformasi Digital,” Proceeding  Sendiu , no. July, pp. 978–979, 2020.
[3] A. S. Pratikno, “Implementasi Artificial Intelligence dalam Memetakan Karakteristik, Kompetensi, dan Perkembangan Psikologi Siswa Sekolah Dasar Melalui Platform Offline Conference,” Isbn , no. September 2017, pp. 18–27, 2018.
[4] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[5] A.  Anas  and  A.  Fitriani,  “Dampak  Media  E-Learning  Terhadap  Kedisiplinan  Dalam  Mengerjakan  Tugas  Dan Motivasi,” Pedagogy , vol. 4, no. 1, pp. 74–101, 2019.
[6] Madhiyono, S. Kosasi, and David, “Aplikasi Absensi Fingerprint Berbasis Website Menggunakan JWT dan Algoritma Haversine,” J. SISFOKOM (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 328–333, 2021.
[7] L. W. Alexander, S. R. Sentinuwo, and A. M. Sambul, “Implementasi Algoritma Pengenalan Wajah Untuk Mendeteksi Visual Hacking,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[8] 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.
[9] M. Sarosa et al. , “Implementasi Algoritma You Only Look Once ( Yolo ) Untuk Implementation of You Only Look Once ( Yolo ) Algorithm for,” vol. 8, no. 4, pp. 787–792, 2021.
[10]  A. Thariq and R. Y. Bakti, “Sistem Deteksi Masker dengan Metode Haar Cascade pada Era New Normal COVID-19,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 241, 2021.
[11]  L.  B.  Prianggodo  and  R.  Rohmah,  “Perancangan  Object  Tracking  Robot  Berbasis  Image  Processing  Menggunakan Raspberry Pi,” 4th Univesity Res. Coloquium2016 , pp. 56–67, 2016.
[12]  Moch Zawaruddin Abdullah, Mungki Astiningrum, Yuri Ariaynto, Dwi Puspitasari, and Atiqah Nurul Asri, “Rancang Bangun Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Website menggunakan Framework Laravel,” J. Pengabdi. Polinema Kpd. Masy. , vol. 8, no. 1, pp. 74–80, 2021.
[13]  C. Geraldy and C. Lubis, “Pendeteksian Dan Pengenalan Jenis Mobil Menggunakan Algoritma You Only Look Once Dan Convolutional Neural Network,” pp. 197–199, 2020.
[14]  I.  H.  Al  amin  and  A.  Aprilino,  “Implementasi  Algoritma  Yolo  Dan  Tesseract  Ocr  Pada  Sistem  Deteksi  Plat  Nomor Otomatis,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 54, 2022.
[15]  E. Ferdiana Sari, “Penerapan Github Sebagai Media E-Learning Untuk Mengetahui Keefektifan Kolaborasi Project Pada Mata Pelajaran Pemrograman Web Dan Perangkat Bergerak Di Smk Negeri 2 Surabaya,” vol. 06, pp. 14–22, 2021.
[16]  T. A. A. H. Kusuma, K. Usman, and S. Saidah, “People Counting for Public Transportations Using You Only Look Once Method,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 57–66, 2021.
[17]  B. B. M. Wantania, S. R. U. . Sompie, and F. D. Kambey, “Penerapan Pendeteksian Manusia Dan Objek Dalam Keranjang Belanja Pada Antrian Di Kasir,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 101–108, 2020.