Implementasi CNN Dan Haversine Formula Pada Pengembangan Sistem Absensi Karyawan Berbasis IOS

Penulis

  • Rama Dwiyantara Perkasa Universitas Kebangsaan Republik Indonesia image/svg+xml
  • Oscar Hadikaryana Universitas Kebangsaan Republik Indonesia image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.31848/justise.v1i2.3375

Kata Kunci:

CNN, Employee Attendance System, Haversine Formula, iOS

Abstrak

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem absensi karyawan iOS dengan Convolutional Neural Network (CNN) dan Haversine Formula. Penelitian ini dikaji karena sistem absensi tradisional sering kurang akurat dan efisien. Penelitian ini mengusulkan integrasi teknologi CNN untuk identifikasi wajah karyawan dan Haversine Formula untuk menghitung radius lokasi antara posisi karyawan dengan tempat kerja. CNN digunakan untuk memproses citra wajah karyawan melalui kamera perangkat iOS dan meningkatkan akurasi identifikasi. Haversine Formula menghitung jarak lokasi saat ini ke lokasi kerja. Penelitian menghasilkan aplikasi mobile iOS untuk absensi yang lebih efisien.

Referensi

A. A. Pradipta, Y. A. Prasetyo, and N. Ambarsari, “Pengembangan Web E-Commerce Bojana Sari Menggunakan Metode Prototype,” 2015.

M. Fikry and A. R. Aswin, “Pembangunan Sistem Pengolahan Data Absensi Karyawan Menggunakan Fingerprint,” Jurnal Edik Informatika: Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 15–22. doi: 10.22202/jei.2014.v1i1.1431.

R. Hartanto and M. N. Adji, “Proceedings of 2018 the 10th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering: Smarter Technology for Better Society,” in Proc. 10th Int. Conf. Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE), Kuta, Bali, Indonesia, Jul. 2018.

Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Eksperimen Pengenalan Wajah dengan Fitur Indoor Positioning System Menggunakan Algoritma CNN,” vol. 22, no. 2, 2020. doi: 10.31294/p.v21i2.

Y. Kortli, M. Jridi, M. Merzougui, A. Alasiry, and M. Atri, “Comparative Study of Face Recognition Approaches,” in Proc. International Conference on Advanced Systems and Emergent Technologies (IC_ASET), 2020, pp. 300–305, doi: 10.1109/IC_ASET49463.2020.9318305.

J. A. Pribadi and N. Setiyawati, “AbsenLoc: Aplikasi Absensi Mobile Berbasis Lokasi,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. 9, no. 1, pp. 33–39, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i1.41103.

D. Puspaningrum, S. Adji, and N. Kristiyana, “Pengaruh Penerapan Sistem Absensi Fingerprint, Motivasi Kerja, dan Kepemimpinan terhadap Disiplin Kerja Karyawan,” Isoquant: Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Akuntansi, vol. 3, no. 2, 2019. [Online]. Available: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/isoquant

S. Rokhayah, A. Rohmatiah, and M. Mutmainah, “Efektivitas Penerapan Absensi Fingerprint terhadap Kedisiplinan Kerja Pegawai di Lingkungan Sekretariat Daerah Kota Madiun,” Manajerial, vol. 8, no. 3, pp. 264–272, 2021, doi: 10.30587/manajerial.v8i03.2592.

A. C. Rompas, “Analisis Sistem Absensi Karyawan Berbasis Teknologi Informasi,” 2021.

Unduhan

Diterbitkan

2023-12-26

Terbitan

Vol 1 No 2 (2023): Journal Data Science, Technology, Informatics and Security (Desember 2023)

Bagian

Articles

Lisensi

Hak Cipta (c) 2023 Rama Dwiyantara Perkasa, Oscar Hadikaryana

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.