Presensi Kelas Berbasis Pola Wajah, Senyum dan Wi-Fi Terdekat dengan Deep Learning

Miftakhurrokhmat, None; Rajagede, Rian Adam; Rahmadi, Ridho

doi:10.29207/resti.v5i1.2575

Cited by 6 publications

(5 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Kategorisasi ini memudahkan pengembangan aplikasi dengan arsitektur tiga-tingkat sesuai dengan teknologi industri 4.0 yang terdiri dari lapisan tertentu dalam penerapan manufakturnya [1]. Arsitektur tiga-tingkat memberikan fleksibilitas terhadap client dan server yang digunakan sehingga memungkinkan penggunaan kecerdasan buatan yang memerlukan komputasi berat seperti deep learning yang terhubung dengan mobile [2] atau pembaharuan framework aplikasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna [3]. Pemisahan front-end server sebagai sisi client dan back-end server sebagai sisi server juga dapat meningkatkan waktu respon sistem serta mengurangi beban server yang memberikan keunggulan bagi sistem microservices [4].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Pengembangan Aplikasi Tiga-Tingkat Menggunakan Metode Scrum pada Aplikasi Presensi Karyawan Glints Academy

Tahyudin

Sholihati

2022

J. RESTI (Rekayasa Sist. Teknol. Inf.)

View full text Add to dashboard Cite

The rapid development of technology requires a software development management system that can be adaptive in rapidly changing circumstances. Scrum is an agile method that has the advantage of being agile and adaptive. Glints Academy holds an Industry Project Exploration as the program to prepare students for the rapid development of technology and reduce the gap between the education field and industrial field by MBKM program from the Ministry of Education and Culture. This study aims to apply the Scrum method in a heterogeneous developer team and divergent ability backgrounds to build an application with three-level architecture. The developer team is college students who come from different regions spread across Indonesia with full online implementation. Scrum is used because it is advantageous to other methods in a relatively fast-changing environment and also provides good quality control. The sprints were carried out in two sprints with two weeks of development in each sprint. The application built is an employee attendance application with a three-tier architecture: client, server, and data. The client-tier application is a front-end server built using the React.js framework while the server-tier and data-tier are built-in back-end servers with the Node.js and Express.js frameworks. JWT (JSON Web Token) authentication determines access role to functions and resources available on the back-end server. The result is a web application that fulfills the entire product backlog determined by the product owner. The results of this research are this method can used to develop features enhancement in the middle of the application development process without affecting the main feature development and this method is effectively used for different team developer backgrounds and during its online development

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Pengembangan Aplikasi Tiga-Tingkat Menggunakan Metode Scrum pada Aplikasi Presensi Karyawan Glints Academy

Tahyudin

Sholihati

2022

J. RESTI (Rekayasa Sist. Teknol. Inf.)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 [8]. Keuntungan dari model ini adalah hanya sedikit pemrosesan pada citra yang dapat digunakan sebagai input.…”

Section: Akurasiunclassified

Implementasi Jaringan Hierarki Attention Untuk Klasifikasi Basis Data Multimodal Biometrik

Purba

Sari

2022

jipi. jurnal. ilmiah. penelitian. dan. pembelajaran. informatik

View full text Add to dashboard Cite

Pada era digital ini, Teknologi semakin pesat termasuk di bidang Machine Learning, bekerja pada Machine Learning (ML) telah dipercepat dalam beberapa tahun terakhir. Klasifikasi dapat dilakukan dengan banyak metode, salah satunya yaitu menggunakan Deep Learning. Deep Learning merupakanbagian dari Machine Learning yang dapatmempelajari metode komputasinya sendiri. Deep Learning yang saat ini memilikihasil paling signifikan dalam pengenalan citra adalah Convolutional Neural Network (CNN) salah satunya sistem identifikasi menjadi hal yang penting untuk dapat mengenali seseorang berdasarkan ciri yang dimilikinya. Pada umumnya sistem identifikasi seseorang masih dilakukan menggunakan teknik konvensional, seperti menggunakan ID card yang mudah ruak dan hilang, kata sandi atau PIN yang mudah dilupakan. Saat ini, biometrik banyak digunakan untuk verifikasi dan identifikasi. Keunikan dan ketersediaan data biometrik membuatnya ideal untuk tujuan ini. Informasi biometrik biasanya mencakup fitur wajah, sidik jari, iris mata, tanda tangan, suara, dan DNA. Dalam hal ini erat kaitannya dengan sistem otentikasi biometrik multimodal yang terbukti menjadi pendekatan yang menjanjikan untuk mengidentifikasi seseorang menggunakan fitur fisiologis dan/atau perilaku seperti wajah, sidik jari, sidik jari, geometri tangan, iris, retina, vena, serta ucapan. Biometrik multimodal wajah, telapak tangan, telapak tangan dan audio memiliki beberapa keunggulan termasuk pemanfaatan akuisisi gambar non-invasif dan berbiaya rendah. Selain itu, gambar wajah dan sidik jari dapat dengan mudah diperoleh secara bersamaan menggunakan dua sensor tanpa sentuhan. Pada penelitian ini dalam klasifikasinya menggunakan jaringan Hierarki Attention sehingga memperoleh Hasil dari evaluasi matrik dari implementasi jaringan hierarki attention untuk klasifikasi basis data multimodal biometrik diperoleh akurasi sebesar 100%

show abstract

“…Dengan semakin pesatnya kemajuan teknologi computer vision, salah satunya dengan memanfaatkan data citra wajah. Pengenalan citra wajah banyak digunakan untuk aplikasi presensi kelas dengan senyum [1], pengenalan wajah perokok [2], intensitas emosi [3], klasifikasi kelompok usia [4], dan untuk mendeteksi rasa nyeri [5].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Nyeri Bayi Melalui Citra Wajah Dengan YOLO

Abuzairi

Widanti

Kusumaningrum

et al. 2021

RESTI

View full text Add to dashboard Cite

Pain in a baby is difficult to detect is because the method for detecting pain is self-reporting even though babies themselves still cannot describe the pain verbally, then by observing changes in behavior in the form of facial expressions. Statistically, it is also recorded that about 80% of the world's population pays less attention to pain assessment, especially for children, even though this pain gives children a bad experience so that it can interfere with pain responses in the future or psychological trauma. Based on these problems, a prototype system was made using the NVIDIA Jetson Nano Developer kit to help detect pain, especially in infants 0-12 months by using the Convolutional Neural Network (CNN) model with the PyTorch framework and the You Only Look Once (YOLO) algorithm with three detection classification is sad, neutral and sick. From the results of the study, it was found that the YOLO algorithm was able to detect the three classifications with a sad mAP value of 77.8%, neutral 76.7%, in pain 68.9%. With a precision value of 71.4%, recall 62.5% and f1-score 66.6%. The average value of Confidence is 53.57%.

show abstract

Presensi Kelas Berbasis Pola Wajah, Senyum dan Wi-Fi Terdekat dengan Deep Learning

Cited by 6 publications

References 4 publications

Pengembangan Aplikasi Tiga-Tingkat Menggunakan Metode Scrum pada Aplikasi Presensi Karyawan Glints Academy

Pengembangan Aplikasi Tiga-Tingkat Menggunakan Metode Scrum pada Aplikasi Presensi Karyawan Glints Academy

Implementasi Jaringan Hierarki Attention Untuk Klasifikasi Basis Data Multimodal Biometrik

Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Nyeri Bayi Melalui Citra Wajah Dengan YOLO

Contact Info

Product

Resources

About