PENGEMBANGAN SISTEM ABSENSI DENGAN PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE

Dalam penerapan Sistem absensi di Lion Parcel Solo sering kali menghadapi berbagai masalah, seperti manipulasi data dan keterbatasan fungsionalitas dalam kondisi tertentu, misalnya jari basah atau terluka saat menggunakan pemindai sidik jari. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem absensi menggunakan teknologi pengenalan wajah berbasis ESP32-CAM dengan metode Deep Learning. Penggunaan metode ini diharapkan dapat meningkatkan keamanan, akurasi, dan efisiensi dalam pencatatan absensi karyawan. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini mencakup pengenalan wajah dengan menggunakan algoritma Deep Learning, yang dikenal dengan kemampuannya dalam komputasi cepat. Sistem ini juga memanfaatkan teknologi ESP32-CAM untuk mengimplementasikan pengenalan wajah secara real-time. Data yang diperoleh dari proses pengenalan wajah akan disimpan dalam database untuk keperluan pencatatan absensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem absensi berbasis pengenalan wajah mampu mengatasi masalah yang sering terjadi pada metode konvensional, seperti pemindai sidik jari. Sistem ini tidak hanya meningkatkan keamanan dan akurasi pencatatan absensi tetapi juga menawarkan kenyamanan dan kepraktisan bagi pengguna. Dengan demikian, implementasi sistem absensi pengenalan wajah berbasis ESP32-CAM dengan metode Deep Learning dapat dijadikan solusi efektif dalam manajemen absensi karyawan di berbagai institusi atau perusahaan.