TEKNOLOGI FACE RECOGNATION UNTUK PENGENALAN WAJAH MAHASISWA DENGAN MEMANFAATKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Basri Basri, Muammar Muammar, Mutmainna Mutmainna

Abstract


Pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang penelitian yang penting dengan banyak aplikasi praktis. Studi terhadap pengenalan wajah telah banyak dilakukan, menunjukkan berbagai kelebihan dan kekurangan. Kompleksitas wajah manusia membuat pengembangan model komputasi ideal untuk pengenalan wajah menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan fitur Face Recognition dalam pengenalan wajah manusia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan CNN dan Face Recognition mampu memberikan akurasi yang tinggi dan performa yang baik dalam pengenalan wajah. Metode CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur wajah secara mendalam. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih canggih dan dapat diandalkan, serta membuka peluang untuk aplikasi lebih luas di berbagai bidang seperti keamanan, kontrol akses, dan interaksi manusia-komputer. 

Keywords


CNN; Face Recognition; Image Processing; Detection

Full Text:

PDF

References


Munawir, Fitria, L., & Hermansyah, M. (2020). Implementasi Face Recognition pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier. InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan, 4(2), 314. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i2.2333

Nugroho, P. A., Fenriana, I., & Arijanto, R. (2020). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia. Algor, 2(1), 12–21.

Basri. (2021). Sistem Pengolahan Citra Untuk Mengidentifikasi Kesegaran Ikan Menggunakan Citra Digital Mata. 3(November), 10–14.

Ramdhani, A. A., Asbari, M., & Assyifa, C. N. (2023). Lima Skill Wajib Mahasiswa : Relevan terhadap Karier Masa Depan ? 02(05), 53–56.

Susim, T., & Darujati, C. (2021). Pengolahan Citra untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan OpenCV. Jurnal Syntax Admiration, 2(3), 534–545. https://doi.org/10.46799/jsa.v2i3.202




DOI: http://dx.doi.org/10.35329/jp.v8i1.5691

Article Metrics

Abstract views : 51 times | PDF - 40 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Journal Peqguruang: Conference Series

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Alamat Penyunting & Distribusi:

JOURNAL PEQGURUANG: Conference Series

E-ISSN: 2686-3472

Gedung Biro AKSI. Lt 2. Ruang  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Al Asyariah Mandar
Telp./Fax (0428) 21038

Email: peqguruang@gmail.com

Website: https://journal.lppm-unasman.ac.id/index.php/peqguruan/index

Penerbit:
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Al Asyariah Mandar


Indexed by:

    

   

Member of:

 

 

Creative Commons License
JOURNAL PEQGURUANG: Conference Series is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Flag Counter

 

https://ihdn.ac.id/