Pembuatan Aplikasi Absensi Wajah

Timeline Pelatihan

  • Batch 19 : 20-22 & 25-26 Januari 2025
  • Batch 20 : 10-12 & 22-24 Februari 2025
  • Batch 21 : 17-19 & 22-23 Maret 2025
  • Batch 22 : 14-16 & 26-27 April 2025
  • Batch 23 : 14-16 & 24-25 Mei 2025
  • Batch 24 : 10-12 & 21-22 Juni 2025
  • Batch 25 : 14-16 & 26-27 Juli 2025
  • Batch 26 : 11-13 & 23-24 Agustus 2025
  • Batch 27 : 15-17 & 27-28 September 2025
  • Batch 28 : 13-15 & 25-26 Oktober 2025
  • Batch 29 : 10-12 & 22-23 November 2025
  • Batch 30 : 8-10 & 20-21 Desember 2025
advanced divider

Deskripsi Pelatihan

Aplikasi absensi wajah menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk mencatat kehadiran secara otomatis. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam pembuatannya:

1. Perencanaan

a. Tentukan tujuan: Misalnya untuk absensi karyawan, mahasiswa, atau anggota komunitas.

b. Pilih platform: Aplikasi berbasis mobile (Android/iOS).

c. Fitur utama:

  • Pengenalan wajah
  • Penyimpanan data kehadiran
  • Laporan absensi
  • Integrasi dengan database atau sistem HR
2. Implementasi

a. Pengambilan Gambar & Pengenalan Wajah

  • Menggunakan OpenCV untuk menangkap gambar wajah.
  • Menggunakan dlib atau FaceNet untuk mendeteksi dan mengenali wajah.
  • Menyimpan fitur wajah dalam database untuk proses pencocokan.

b. Proses Absensi

  • Saat pengguna mendekati kamera, sistem mengenali wajah secara otomatis.
  • Jika wajah cocok dengan data yang ada di database, sistem mencatat kehadiran.
  • Memberika notifikasi keberhasilan atau kegagalan proses absensi.

c. Penyimpanan Data

  • Menggunakan database untuk menyimpan informasi pengguna dan riwayat kehadiran.
  • Dapat menggunakan layanan cloud (seperti Firebase, AWS) atau server lokal.

d. Dashboard & Laporan

  • Membuat tampilan web atau aplikasi untuk melihat data absensi.
  • Laporan dapat ditampilkan dalam format harian, mingguan, atau bulanan.
3. Pengujian & Keamanan
  • Memastikan akurasi sistem pengenalan wajah.
  • Enkripsi data pengguna untuk menjaga keamanan dan privasi.
  • Menghindari spoofing dengan fitur deteksi liveness (misalnya melalui kedipan mata atau gerakan wajah).
4. Deployment
  • Menggunakan server cloud seperti AWS, GCP, atau DigitalOcean.
  • Aplikasi dapat diintegrasikan dengan perangkat IoT (misalnya Raspberry Pi) untuk penggunaan dalam sistem fisik.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Open chat
Hello
Selamat datang di Nuansa Global.