Sistem Presensi Satuan Tugas Penanggulangan Bencana Menggunakan Face Recognition Dengan Algoritma Yolov5

Kedisiplinan pegawai memiliki dampak signifikan terhadap produktivitas dan efisiensi di lingkungan kerja. Salah satu indikator utama kedisiplinan adalah tingkat kehadiran atau presensi pegawai di tempat kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem presensi berbasis pengenalan wajah di Badan Penanggulangan Bencana Daerah Karawang dengan menggunakan algoritma YOLOv5. Proses dilakukan dengan mengumpulkan data berupa gambar dengan jumlah 500 data gambar. Gambar tersebut terbagi menjadi 5 kelas nama satuan tugas penanggulangan bencana, kemudian data tersebut diberikan label pada setiap masing-masing objek dan dikumpulkan dalam struktur folder yang telah dibuat. Kemudian, proses pelatihan dilakukan menggunakan python. Training dilakukan hingga mencapai 100 iterasi. Setelah training selesai, data tersebut dikenakan pengujian untuk mengevaluasi akurasi yang telah dicapai. Hasil dari pengujian ini meliputi nilai confidence, klasifikasi kelas, dan juga koordinat posisi bounding box dari objek yang telah terdeteksi. Dari hasil pengujian yang dilaksanakan dengan menggunakan skema 100 iterasi, mampu berhasil mendeteksi objek wajah sesuai dengan harapan, menghasilkan akurasi sebesar 83,2%.

Kata Kunci : Presensi, YOLOV5, Pengenalan Wajah