## 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.v4i4.2522

## Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS Menggunakan YOLO pada Platform Android
Yessi Hartiwi * , Errissya Rasywir, Yovi Pratama, Pareza Alam Jusia
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1,* yessihartiwi.stikom@gmail.com, 2 errissya.rasywir@gmail.com, 3 yovi.pratama@gmail.com,
4 parezaalam@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 1 yessihartiwi.stikom@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini menawarkan sistem absensi yang dapat dijalankan dengan fitur Global Positioning System (GPS) untuk secara  otomatis  mengecek  lokasi  pemilik  wajah.  Baru-baru  ini,  algoritma  YOLO  adalah  metode  paling  populer  di  dunia pengenalan wajah. Saat ini toolbox algoritma You Only Look Once (YOLO) telah disediakan dalam berbagai platform bahasa pemrograman  untuk  digunakan.  Sistem  yang  kami  tawarkan  juga  mampu  memeriksa  posisi  atau  keberadaan  objek  dengan menggunakan  teknologi  Global  Positioning  System  (GPS).  Hasil  dari  pengujian  ini  didapat  akurasi  sebesar  0.93435  dan tersendah masih dalam range 93%, sedangkan nilai –rata-rata akurasi adalah 93.26%. Dari 20 data penilaian yang dilakukan sistem Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Evaluasi ketepatan absensi mahasiswa ini diharapkan dapat menjadi penujang proses kegiatan akademik di Kampus.  Selain itu,  produk  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  pihak  manajemen  yang  membutuhkan  hasil  evaluasi  serta  sebagai  upaya perbaikan  proses  bisnis  pada  suatu  instansi  agar  dapat  meningkatkan  performa  kinerjanya.    Penelitian  ini  membuktikan pemanfaatan  tool  library  dengan  algoritma  You  Only  Look  Once  (YOLO)  merupakan  metode  terpopuler  dalam  dunia pengenalan wajah dan terbukti tangguh dan sangat baik untuk saat ini.
Kata Kunci: GPS, YOLO, Aplikasi, Akurasi, Android.
Abstract− This  study  offers  an  attendance  system  that  can  be  run  with  the  Global  Positioning  System  (GPS)  feature  to automatically check the location of the face owner. Recently, the YOLO algorithm is the world's most popular method of facial recognition.  Currently  the  You  Only  Look  Once  (YOLO)  algorithm  toolbox  has  been  provided  in  various  programming language  platforms for  use.  The  system  we  offer is  also able to check the  position  or  whereabouts  of  objects  using  Global Positioning System (GPS) technology. The results of this test obtained an accuracy of 0.93435 and the lowest was within the range  of  93%,  while  the  average  accuracy  values  were  93.26%.  Of  the  20  assessment  data  carried  out  by  the  Attendance Management System with Face Recognition and GPS Features using YOLO on the Android Platform. The evaluation of the accuracy of student attendance is expected to support the process of academic activities on campus. In addition, this product is expected to be able to assist management who require evaluation results as well as an effort to improve business processes in an agency in order to improve their performance. This research proves that the use of the tool library with the You Only Look Once (YOLO) algorithm is the most popular method in the world of facial recognition and is proven to be tough and very good at this time.
Keywords : GPS, YOLO, Application, Accuracy, Android.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan absensi dilakukan secara manual di mana peserta absen  perlu menandatangani kolom kehadiran yang telah  disediakan  sebagai  bukti  kehadiran.  Padahal  sudah  banyak  teknologi  yang  sudah  disediakan  perusahaan komersial dengan menyediakan produk mesin absensi dengan fitur fingerprint [1] . Namun, pihak organisasi dapat menanggung  beban  biaya  yang  cukup  besar  dengan  pengadaan  mesin  tersebut,  apalagi  ditambah  biaya maintanance . Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini menawarkan sistem absensi mampu melakukan Fitur Global Positioning System (GPS) untuk otomatis keberadaan pemilik wajah.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang setelah meneliti serta mengembangkan teknologi absensi, antara  lain  dengan  menggunakan  teknologi  pengenalan  wajah, fingerpint ,  RFID,  SMS gateaway, [1],  [2]. Pemanfaatan  teknologi  absensi  tersebut  juga  telah  memanfaatkan  berbagai  algoritma    seperti  algoritma pencocokan  wajah , jaringan  syaraf  tiruan, eigenface,  vector  quantization dan  beberapa  penerapan  algoritma pembeljaran mesin lainnya.  maupun penerapan sistem informasi [3], [4]. Sidik jari dan wajah manusia merupakan objek  biometrik  yang  mudah  dipindai  dan  diproses.  Banyak  algoritma  yang  telah  dikembangkan  oleh  peneliti sebelumnya yang berhasil melakukan identifikasi [2], [5], [6]. Namun, saat ini ada sebuah algoritma yang popular yakni You Only Look Once (YOLO) . YOLO adalah sebuah algoritma yang telah dikembangkan untuk mendeteksi sebuah  objek  secara real-tim e.  Sistem  pendeteksian    algoritma  YOLO  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan klasifikasi multi  purpose untuk melakukan deteksi. Sebuah model diterapkan pada sebuah citra di beberapa lokasi dan skala.
Baru-baru  ini,  algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO) merupakan  metode  terpopuler  dalam  dunia pengenalan wajah [7], [8]. Saat ini, toolbox algoritma You Only Look Once (YOLO) sudah disediakan berbagai platform bahasa pemrograman. Berangkat dari temuan riset terkait pengenalan wajah, penelitian ini memanfaatkan metode tersebut untuk melakukan. Sistem yang kami tawarkan juga mampu melakukan pengecekan posisi  atau keberadaan  objek. Dalam  penelitian  ini,  kami  melakukan,  mengevaluasi  dan  menganalisis  hasil  penerapan algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO) pada  sistem  absensi  dipadukan  dengan  eksperimen    dengan  GPS. Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengurangi celah kecurangan mahasiswa dalam melakukan absensi. Selain

## 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.v4i4.2522
itu,  penelitian  ini  kami  harapkan  mengembangkan  aplikasi  absensi  dengan  teknologi  pengenal  wajah  yang diharapkan berakurasi tinggi serta dapat mengetahui hasil pemanfaatan You Only Look Once (YOLO) pada aplikasi absensi dengan teknologi pengenal wajah dengan informasi posisi berdasarkan GPS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  ditampilkan  arsitektur  dari  penelitian  Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
Gambar 1. Bagan Arsitektur dari penelitian Sistem Manajemen Absensi.
Pada gambar 1 di atas ditampilkan arsitektur langkah metodologi penelitian Sistem Manajemen Absensi Dengan  Fitur  Pengenalan  Wajah  dan  GPS  menggunakan  YOLO  pada  Platform  Android.  Pada  penelitian  ini dilakukan  analisisi  pemanfaatan  teknik Indoor  Positioning  System  (IPS) dan  teknik  algoritma  YOLO  pada pengenalan wajah untuk sistem absensi. Kedua teknik ini digunakan dengan memanfaatkan algortima dan library tool  Bahasa  pemrograman.  Kemudian,  selanjutnya  dibangunkan  sistem  manajemen  absensi  dan  dilanjutkan dengan pengujian sistem untuk dievaluasi hasilnya.

## 2.1 Analisis Pengenalan Wajah dengan YOLO
Sebelumnya, berbagai penelitian terdahulu mengenai  yang dimanfaatkan untuk sistem absensi telah menerapkan berbagai  algoritma  antara  lain template  matching,  JST,  eigenface,  vector  quantization [9]–[11] . YOLO  telah digunakan oleh vendor dan para pengembang aplikasi untuk melakukan pengembangan aplikasi terkait pengenalan wajah. Di samping itu,  penelitian terkait lainnya telah menyatakan YOLO sangat berhasil melakukan identifikasi wajah,  pengenalan  ekspresi,  deteksi  jumlah  wajah,  segmentasi  objek  wajah  dibanding  algoritma  pembelajaran mesin yang lama.
Bahkan akurasi  mencapai rata-rata hingga 90% keatas[12]. Metode pengenalan wajah sebelumnya juga telah dilakukan dengan berbagai algoritma kecerdasan buatan seperti N aïve bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine dan Convolutonal Neural Network (CNN) atau deep learning untuk pengolahan citra [13]–[15] .
2.2 Teknik Global Positioning System (GPS)
Global Positioning System (GPS) merupakan jaringan perangkat yang digunakan untuk menemukan objek atau orang [13].  Teknologi GPS dan teknologi satelit lainnya tidak memiliki ketepatan dalamz mencari posisi objek di dalam  ruang.  Berbagai macam  teknik  dan perangkat  digunakan  untuk  menyediakan positioning dalam  ruangan mulai dari perangkat seperti smartphone , WiFi dan bluetooth , kamera digital. Saat ini, telah sangat popular pemanfaatan Global Positioning System (GPS) telah dimanfaatkan secara luas dalam industri komersial, militer, ritel, dan pelacakan inventaris. Bahkan, saat ini kegiatan manusia tidak terlepas dari  pemanfaatan  GPS.  Bisnis  online  rata-rata  semuanya  memanfaatkan  pemosisian  seperti  ojek  online, pengantaran makanan online maupun delivery online dan jasa-jasa yang dilakukan via online lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini memanfaatkan GPS yang dipadukan dengan tool library YOLO untuk melakukan absensi secara otomatis melalui HP Android.

## 2.3  Analisis  Pemodelan  Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur  Pengenalan  Wajah  dan  GPS menggunakan YOLO pada Platform Android
Pada bagian ini dilakukan perancangan  Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Pada kegiatan ini kami merancang desain dan usecase untuk sistem Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur    Pengenalan  Wajah  dan  GPS  menggunakan  YOLO  pada  Platform Android.  Pada bagian pemodelan ini digunakan beberapa diagram pemodelan yang umum digunakan antara lain usecase diagram, activity diagram dan class diagram [10], [11].

## 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.v4i4.2522
Namun, keterbatasan media representasi, dalam paper ini tidak kami tampilkan secara keseluruhan hasil pemodelan  Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur   Pengenalan Wajah  dan  GPS  menggunakan  YOLO  pada Platform Android.

## 2.4  Implementasi   Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan Fitur Pengenalan Wajah  dan  GPS  menggunakan YOLO pada Platform Android
Tahapan ini adalah tahapan pembangunan sistem  Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android    menggunakan Bahasa pemrograman PHP [7], [12], [13] dan database MYSQL. Berikut ini adalah cuplikan kode yang kami gunakan untuk mengenali wajah pengguna dengan algoritma YOLO.
Sintak “ import struct” adalah fasilitas Phyton untuk mengimport library yang dapat membentuk struktur kodingan. Sintak “ import numpy as n” adalah fasilitas Phyton untuk mengimport library yang fokus pada scientific computing . NumPy memiliki kemampuan untuk membentuk objek N-dimensional array. Sintak “ from keras.layers import Conv2D” adalah fasilitas Phyton untuk mengimport library yang menkonversi piksel citra menjadi format yang dibutuhkan. Terdapat juga beberapa library yang digunakan lainnya seperti sintak “ from keras.layers import Input”, sintak  “ from keras.layers  import BatchNormalization” ,  sintak  “ from keras.layers import  LeakyReLU”, sintak  “ from  keras.layers  import  ZeroPadding2D”, sintak  “ from  keras.layers  import  UpSampling2D”, sintak “ from  keras.layers.merge import  add,  concatenate” dan sintak  “ from keras.models import  Model” .  Berikut  ini adalah  kelas  untuk  mengkonversi  beberapa  blok  piksel  menjadi  suatu  nilai  yang  dihitung  menggunakan convolutional metode:
def _conv_block(inp, convs_citra, skip=True): x_citra = inp count _citra = 0 for conv in convs_citra: if count_citra == (len(convs_citra) - 2) and skip: skip_connection_citra = x_citra count_citra += 1 if conv['stride'] > 1: x_citra = ZeroPadding2D(((1,0),(1,0)))(x_citra)
Selanjutnya adalah sintak yang melakukan filtering pada algoritma YOLO:
x_citra = Conv2D(conv['filter_citra '], conv['kernel_citra '], strides_citra =conv['stride_citra '], padding_citra ='valid' if conv['stride_citra '] > 1 else 'same', name_citra ='conv_citra _' + str(conv['layer_idx_citra ']), use_bias_citra =False if conv['bnorm'] else True)(x_citra) if conv['bnorm_citra ']: x_citra = BatchNormalization(epsilon=0.001, name='bnorm_citra ' + str(conv['layer_idx_citra ']))(x_citra) if  conv['leaky_citra  ']:  x_citra  =  LeakyReLU(alpha=0.1,  name='leaky_citra  '  +  str(conv['layer_idx_citra ']))(x_citra) return add([skip_connection, x_citra]) if skip else x_citra
Selanjutnya adalah sintak yang melakukan proses utama klasifikasi citra pada algoritma YOLO:
def make_yolov3_model(): input_image_citra = Input(shape=(None, None, 3)) x_citra = _conv_block(input_citra, [{'filter_citra ': 32, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky_citra ': True, 'layer_idx': 0},
{'filter_citra ': 64, 'kernel_citra ': 3, 'stride_citra ': 2, 'bnorm_citra ': True, 'leaky_citra ': True, 'layer_idx': 1},
{'filter_citra ': 32, 'kernel_citra ': 1, 'stride_citra ': 1, 'bnorm_citra ': True, 'leaky_citra ': True, 'layer_idx': 2},
{'filter'_citra: 64, 'kernel_citra ': 3, 'stride_citra ': 1, 'bnorm_citra ': True, 'leaky_citra ': True, 'layer_idx': 3}])
Algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO) dikenal  juga  sebagai deep  structured  learning yang  berarti pembelajaran hierarkis yang mendalam[16]. Berbeda dengan Deep Learning yang merupakan bagian dari metode pembelajaran mesin ( machine learning) berdasarkan jaringan saraf tiruan ( artificial neural network ) yang lebih mendalam.  Pembelajaran  mesin  yang  dilakukan  dapat  bersifat  terawasi  ( supervised  learning) ,  semi-terawasi ( semisupervised  learning) atau  tidak  terawasi  ( unsupervised  learning) [8].    Namun,  kelebihan  terbesar  dari algoritma You  Only  Look  Once  (YOLO) seperti  yang  dibahas  diberbagai  penelitian  yang  telah  menggunakan metode ini pada berbagai kasus adalah bahwa mereka mencoba mempelajari fitur tingkat tinggi pada objek yang dilatih dari  data  secara  bertahap dan mendalam.  Kelebihan ini menghilangkan atau  memotong  proses  ekstraksi

## 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.v4i4.2522
fitur  objek. You  Only  Look  Once  (YOLO) jika  dibanding  algoritma  komputer  tradisional  pada  tugas computer vision dapat  secara  ringkas menemukan  dan mendeskripsikan  fitur  dari  gambar  untuk membantu membedakan objek atau kelas objek. Selain itu, keakuratan dan kecepatan You Only Look Once (YOLO) dalam pemrosesan dan identifikasi  gambar  yang  diambil  dari  kamera  telah  dikembangkan  terbukti  handal  [8]. You  Only  Look  Once (YOLO) adalah sebuah algoritma yang dikembangkan untuk mendeteksi sebuah objek secara real-time . Sistem pendeteksian yang dilakukan adalah dengan menggunakan repurpose classifier atau localizer untuk melakukan deteksi. Sebuah model diterapkan pada sebuah citra di beberapa lokasi dan skala.

## 2.5 Daftar Usecase Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android
Berikut  ini  adalah  daftar  Sistem  Manajemen  Absensi  dengan  Fitur  Pengenalan  Wajah  dan  GPS  menggunakan YOLO pada Platform Android.
Tabel 1. Daftar Usecase Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan
YOLO pada Platform Android No Usecase Sistem Deskripsi 1 Melakukan login Dilakukan admin dan mahasiswa untuk masuk kedalam sistem
2 Mengolah data mahasiswa Dilakukan admin untuk mengolah data mahasiswa 3 Mengolah  data  absen  (pengenalan wajah) Dilakukan  admin  untuk  mengolah  data  absen  (pengenalan wajah) 4 Mengolah data histori absensi Dilakukan admin untuk mengolah histori absensi
5 Mengolah data lokasi absensi (gps) Dilakukan admin untuk mengolah data lokasi absensi (GPS)
6 Mengolah laporan absensi mahasiswa Dilakukan admin untuk mengolah pengetahuan pekerjaan 7 Melakukan absensi mahasiswa dengan data gps Dilakukan  mahasiswa  untuk  melakukan  absensi  mahasiswa dengan data GPS 8 Melakukan logout Dilakukan admin dan mahasiswa untuk keluar sistem
Gambar 2. Usecase Sistem Manajemen Absensi.
Pada  gambar  2  di  atas  adalah usecase sistem  manajemen  absensi.  Interaksi  yang  dilakukan  admin  dan mahasiswa  antara  lain  melakukan  login,  mengolah  data  mahasiswa,  mengolah  data  absen  (pengenalan  wajah), mengolah  data  histori  absensi,  mengolah  data  lokasi  absensi  (GPS),  mengolah  laporan  absensi  mahasiswa, melakukan absensi mahasiswa dengan data gps, serta melakukan logout.

## 2.6 Pengenalan Wajah dan Analisis Fitur dengan YOLO
Pada algoritma YOLO dilakukan pengenalan wajah menggunakan konsep Convolutional Neural Network (CNN) . Seperti  pada  algoritma  CNN  pada  umumnya,  terdapat  sebuah fully  connected  layer yang  digunakan  untuk memprediksi  koordinat  blok  piksel  citra  wajah  secara  langsung  setelah convolutional  layer .  Algoritma  YOLO menghapus fully  connected layer dengan menggunakan tools IDE bernama R-CNN,  dan  menambahkan  fungsi Anchor Boxes, yang secara efektif meningkatkan tingkat recall . Setelah YOLO menghilangkan satu pooling layer untuk  membuat  output  dari convolutional  layer maka  dihasilkan  resolusi  yang  lebih  tinggi.  YOLO  juga memperkecil ukuran piksel misalnya dari 448 x 448 menjadi 416 x 416. Algoritma YOLO melakukan ini karena ingin jumlah ganjil pada lokasi pada map fitur citra sehingga ada blok pusat yang single . Lapisan convolutional pada  YOLO  menurunkan downsample atau  mengurangi  dimensi  gambar  dengan  channel  32  sehingga  dengan

## 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.v4i4.2522
menggunakan ukuran gambar 416 x 416 sehingga didapatkan map fitur sebesar 13 x 13.  Dengan menggunakan anchor boxes, algoritma ini juga dapat meningkatkan akurasi. YOLO hanya dapat memprediksi 98 bounding boxes per citra tetapi dengan tools tersebut dapat memprediksi lebih dari 1000 citra. Gambar 3 berikut ini adalah contoh visualisasi representasi fitur wajah algortima sistem manajemen absensi dalam penelitian ini.
Gambar 3. Visualisasi Representasi Fitur Wajah Algortima Sistem Manajemen Absensi

## 2.7 Evaluasi Sistem Eksperimen
Evaluasi untuk kslaifikasi pengenalan citra kami menggunakan evaluasi akurasi, 5- cross validation dan 10- cross validation .  Evaluasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  sistem akurasi  yang  merupakan  sistem evaluasi umum digunakan. Khusus untuk fitur Global Positioning System (GPS) untuk menentukan posisi objek digunakan evaluasi Mean Square Error (MSE) [17]. Selanjutnya, proses o bject contruction untuk model. evaluate dari  parameter  input  dan  output  untuk  dievaluasi  menggunakan  model  MSE  juga  sudah  disediakan  beberapa bahasa pemrograman salah satunya phyton. Dalam evaluasi MSE dibutuhkan nilai input dan output untuk dicari selisihnya. Selanjutnya dilakukan evaluasi antara nilai prediksi dengan target dalam menentukan posisi [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Tampilan Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
Berikut merupakan tampilan sistem manajemen absensi.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Tampilan Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android (b) Tampilan Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android
Pada gambar 4 di atas merupakan tampilan hasil proses kegiatan absensi pada Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  GPS  pada Platform Android. Proses absen disimpan dan diolah otomatis. Sebelumnya data wajah mahasiswa  telah  direkam  dan  diproses  untuk  dilatih  oleh  algoritma  YOLO.  Selanjutnya,  saat  mahasiswa melakukan absensi dengan merekam wajah mereka dengan kamera Android, maka sistema sudah mengenali wajah siapa kemudian datanya akan direkam dan di sandingkan dengan data posisi si pemilik  wajah menggunakan fitur GPS.

## 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.v4i4.2522
(a) (b)
Gambar 5. (a) Tampilan data lokasi Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android (b) Tampilan riwayat data absen wajah pemilik dengan lokasi pada Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android
Pada laman tampilan yang digambarkan dari gambar 5 di atas, merupakan laman yang bisa dikelola oleh admin.  Data tersebut  merupakan tampilan  data  lokasi  pada gambar (a) dan  tampilan  riwayat  data absen  wajah pemilik dengan lokasi pada gambar (b) pada Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Selain data lokasi, tersimpan juga data tanggal, hari, bulan, tahun serta waktu mahasiswa melakukan absensi.
(a) (b)
Gambar 6. (a) Tampilan Tambah Mahasiswa pada Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android (b) Tampilan Fitur Kalender Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
C.2.  Analisis  Hasil  Pengujian  Sistem  Manajemen  Absensi  dengan  Fitur    Pengenalan  Wajah  dan  GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
Berikut ini, data hasil pengujian yang dihasilkan dari pengujian pada Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Hasil pengujian berikut ini adalah hasil perbandingan Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform  Android  yang  diujikan  antara human  recognition dengan  YOLO recognition. Tabel  2  berikut menunjukkan,  bahwa  person  yang  dikenali  oleh  manusia  sama  dengan  yang  dikenali  oleh  Sistem  Manajemen Absensi dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.  Namun, pada

## 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.v4i4.2522
YOLO eksperimen sendiri memberikan akurasi pencocokan seperti yang tercantum pada kolom “Akurasi YOLO Recognition ”.
Tabel 2. Komparasi Pengujian Persepsi Manusia Dengan Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
No  Human Recognition  YOLO Recognition  Akurasi YOLO Recognition
1 Person A Person A 0.93032 2 Person B Person B 0.9308 3 Person C Person C 0.93115 4 Person D Person D 0.93105 5 Person E Person E 0.93115 6 Person F Person F 0.93141 7 Person G Person G 0.93194 8 Person H Person H 0.93239 9 Person I Person I 0.93273 10 Person J Person J 0.93301 11 Person K Person K 0.93313 12 Person L Person L 0.93343 13 Person M Person M 0.9338 14 Person N Person N 0.93392 15 Person O Person O 0.93418 16 Person P Person P 0.93435 17 Person Q Person Q 0.93461 18 Person R Person R 0.93301 19 Person S Person S 0.93313 20 Person T Person T 0.93343 Akurasi Kesesuaian Penilaian 93.26% Akurasi Ketidaksesuaian Penilaian 6.735%
Tabel 2 di atas merupakan ujicoba secara manual untuk membandingkan persepsi penilaian yang dilakukan manusia  terhadap  sistem  pelaporan  Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur    Pengenalan  Wajah  dan  GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Penilaian diujikan pada mahasiswa sebanyak 20 orang yang dinilai oleh  manusia  dan  sistem.  Hasil dari  pengujian ini  didapat akurasi  sebesar  0.93435 dan  tersendah masih  dalam range 93%, sedangkan nilai –rata-rata akurasi adalah 93.26%. Dari 20 data penilaian yang dilakukan sistem Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur  Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android.
Evaluasi ketepatan absensi mahasiswa ini diharapkan dapat menjadi penujang proses kegiatan akademik di Kampus.  Selain itu, produk ini diharapkan dapat membantu pihak  pihak manajemen yang membutuhkan hasil evaluasi  serta  sebagai  upaya  perbaikan  proses  bisnis  pada  suatu  instansi  agar  dapat  meningkatkan  performa kinerjanya.

## 4. KESIMPULAN
Penilaian diujikan pada mahasiswa sebanyak 20 orang yang dinilai oleh manusia dan sistem. Hasil dari pengujian ini  didapat  akurasi  sebesar  0.93435  dan  tersendah  masih  dalam  range  93%,  sedangkan  nilai  –rata-rata  akurasi adalah  93.26%.  Dari  20  data  penilaian  yang  dilakukan  sistem  Sistem  Manajemen  Absensi  Dengan  Fitur Pengenalan Wajah dan GPS menggunakan YOLO pada Platform Android. Evaluasi ketepatan absensi mahasiswa ini diharapkan dapat menjadi penujang proses kegiatan akademik di Kampus.  Selain itu, produk ini diharapkan dapat membantu pihak pihak manajemen yang membutuhkan hasil evaluasi serta sebagai upaya perbaikan proses bisnis pada suatu instansi agar dapat meningkatkan performa kinerjanya.  Penelitian ini membuktikan pemanfaatan tool library dengan algoritma You Only Look Once (YOLO) merupakan metode terpopuler dalam dunia pengenalan wajah dan terbukti tangguh dan sangat baik untuk saat ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Universitas Dinamika Bangsa Jambi yang telah memfasilitasi tim peneliti serta kepada  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang  telah  mendanai  riset  ini  pada  Skema  Penelitian  Dosen Pemula ID Proposal: 6f6ba7eb-00af-434b-995a-5be67baee0f3 dengan judul “Sistem Manajemen Absensi Dengan Fitur Indoor Positioning System  pada Platform Android”.

## REFERENCES

## 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.v4i4.2522
[1] M. R. Mulyawan, B. Irawan, and Y. Brianorman, “Metode Eigenface Pada Sistem Absensi,” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 03, no. 1, pp. 41–50, 2015.
[2] Kurniawan, A. S. Akuwan, and N. Ramadijanti, “Aplikasi Absensi Kuliah Berbasis Identifikasi Wajah Menggunakan Metode Gabor Wavelet,” J. ICT , no. Face Regocnition, p. 6, 2014.
[3] R. Ranjan, V. M. Patel, and R. Chellappa, “A deep pyramid Deformable Part Model for face detection,” 2015 IEEE 7th Int. Conf. Biometrics Theory, Appl. Syst. BTAS 2015 , 2015.
[4] F. Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side  Image  with  Ear  Biometric  Imaging  Using  Integral  Image  and  Haar-  Like  Feature,” 2018  Int.  Conf.  Electr.  Eng. Comput. Sci. , pp. 165–170, 2018.
[5] A. D. Egorov, A. N. Shtanko, and P. E. Minin, “Selection of Viola–Jones algorithm parameters for specific conditions,” Bull. Lebedev Phys. Inst. , vol. 42, no. 8, pp. 244–248, 2015.
[6] M.  Azzeh,  “A  replicated  assessment  and  comparison  of  adaptation  techniques  for  analogy-based  effort  estimation,” Empir. Softw. Eng. , vol. 17, no. 1–2, pp. 90–127, 2012.
[7] W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, Y. Liu, and F. E. Alsaadi, “A survey of deep neural network architectures and their applications,” Neurocomputing , vol. 234, no. December 2016, pp. 11–26, 2017.
[8] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “You Only Look Once (YOLO) in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric. , vol. 147, no. July 2017, pp. 70–90, 2018.
[9] O. M. Parkhi, A. Vedaldi, and A. Zisserman, “Deep Face Recognition,” J. Face Recognit. , no. Section 3, p. 41.1-41.12, 2015.
[10]  I. Supriana and Y. Pratama, “Face recognition new approach based on gradation contour of face color,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 1, pp. 125–138, 2017.
[11]  F. Mayer and M. Steinebach, “Forensic image inspection assisted by deep learning,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , vol. Part F1305, 2017.
[12]  Y. Wang et al. , “EV-gait: Event-based robust gait recognition using dynamic vision sensors,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2019–June, pp. 6351–6360, 2019.
[13]  M. Mohammadi, A. Al-Fuqaha, M. Guizani, and J. S. Oh, “Semisupervised Deep Reinforcement Learning in Support of IoT and Smart City Services,” IEEE Internet Things J. , vol. 5, no. 2, pp. 624–635, 2018.
[14]  G. D. Bonde, “Finding Indoor Position of Person Using Wi-Fi & Smartphone : A Survey,” Int. J. Innov. Res. Sci. Technol. , vol. 1, no. 8, pp. 202–207, 2015.
[15]  G. Felix, M. Siller, and E. N. Alvarez, “A fingerprinting indoor localization algorithm based deep learning,” 2016 Eighth Int. Conf. Ubiquitous Futur. Networks , pp. 1006–1011, 2016.
[16]  S. K.  Yoki  Donzia  and  H. K. Kim, “Implementation of recurrent neural network  with  sequence to  sequence model  to translate language based on tensorflow,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci. , vol. 2237, pp. 375–379, 2018.
[17]  Y. Liu, S. Xia, Z. Wang, M. Zhu, and G. Yuan, “Indoor Fingerprint Positioning Based on Wi-Fi: An Overview,” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 6, no. 5, p. 135, 2017.