FINE-TUNING MODEL FACENET BERBASIS PYTORCH UNTUK FACE RECOGNITION PADA SISTEM ABSENSI DIGITAL DI LABORATORIUM TEKNIK KOMPUTER UNIVERSITAS LAMPUNG

Budi, Cahyono (2025) FINE-TUNING MODEL FACENET BERBASIS PYTORCH UNTUK FACE RECOGNITION PADA SISTEM ABSENSI DIGITAL DI LABORATORIUM TEKNIK KOMPUTER UNIVERSITAS LAMPUNG. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text ABSTRAK_(ABSTRACT).pdf Download (170kB) | Preview
	Text Skripsi_Full.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
Preview	Text Skripsi Tanpa Pembahasan.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Pengelolaan administrasi laboratorium komputer di Universitas Lampung masih dilakukan secara manual, sehingga berisiko terhadap kehilangan data dan pencatatan yang kurang efisien. Kondisi ini menimbulkan kebutuhan akan sistem digital yang mampu meningkatkan akurasi dan transparansi proses absensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem absensi berbasis face recognition dengan pendekatan fine-tuning pada model FaceNet menggunakan PyTorch. Dataset penelitian terdiri dari 2.700 citra wajah dari 30 kelas mahasiswa yang telah melalui tahap preprocessing berupa deteksi, cropping, dan resize. Penggunaan triplet loss pada model FaceNet dengan arsitektur InceptionResNetV1 menghasilkan embedding wajah yang lebih representatif. Evaluasi dilakukan menggunakan cosine similarity untuk penentuan threshold, serta metrik performa berupa akurasi, confusion matrix, ROC-AUC, dan visualisasi t-SNE. Hasil pengujian menunjukkan threshold optimal sebesar 0,70. Model fine-tuned mencapai akurasi 99,66%, lebih tinggi dibandingkan model pre-trained yang hanya 98,99%. Pada uji coba langsung menggunakan kamera terhadap lima mahasiswa, model fine-tuned berhasil mengenali wajah dengan akurasi 100%, sedangkan model pre-trained hanya mencapai 86,67%. Visualisasi t-SNE juga memperlihatkan bahwa klaster wajah pada model fine-tuned lebih jelas dan terpisah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan triplet loss pada model FaceNet dapat meningkatkan keakuratan dan keandalan sistem face recognition, sehingga layak digunakan untuk mendukung digitalisasi absensi di Laboratorium Teknik Komputer Universitas Lampung. Kata Kunci: Absensi Digital, Face Recognition, FaceNet, PyTorch, Fine-Tuning

Item Type:	Other
Subjects:	?? 004 ?? ?? 005 ??
Divisions:	?? Informatika ??
Depositing User:	2507352531 Digilib
Date Deposited:	22 Oct 2025 07:44
Last Modified:	22 Oct 2025 07:44
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/91695

Actions (login required)

View Item