SISTEM PENGENALAN WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN YOLOv7 UNTUK AKSES GEDUNG TVRI PALEMBANG BERBASIS WEB

Indra, Fatia Salsabilla (2025) SISTEM PENGENALAN WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN YOLOv7 UNTUK AKSES GEDUNG TVRI PALEMBANG BERBASIS WEB. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (Cover) cover .pdf - Published Version Download (779kB)
Preview	Text (Abstrak) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (194kB) | Preview
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (243kB)
	Text (Bab II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (522kB)
	Text (Bab III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (467kB)
	Text (Bab IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (Bab V) Bab V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (154kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (186kB)
	Text (Lampiran) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (9MB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi saat ini telah memberikan dampak yang signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan, termasuk di bidang keamanan. Penggunaan pengenalan wajah merupakan salah satu teknik pengenalan wajah, di mana hasil tangkapan kamera akan dicocokkan dengan foto atau tekstur lengkungan wajah yang sudah ada di dalam basis data. Sistem ini banyak diterapkan menggunakan berbagai metode dan kecerdasan buatan, salah satunya adalah YOLO (You Only Look Once). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang, mengembangkan, dan mengidentifikasi tantangan dalam penerapan sistem pengenalan wajah real-time menggunakan YOLOv7 berbasis web yang dapat mendeteksi wajah orang yang masuk ke dalam gedung TVRI Palembang, kemudian foto dan waktu ketika wajah seseorang tidak terdeteksi akan disimpan dalam basis data. Data yang digunakan berasal dari studi literatur, pengumpulan data yang diperoleh dari foto wajah karyawan stasiun televisi TVRI, perancangan perangkat lunak dengan pemilihan teknologi, perancangan antarmuka pengguna, dan struktur algoritma yang akan digunakan. Setelah melalui tahap-tahap tersebut, dilakukan implementasi sistem untuk penerapan sistem serta analisis terhadap hasil data yang diperoleh. Hasil menunjukkan bahwa sistem deteksi wajah menggunakan YOLOv7 menunjukkan kinerja yang sangat baik. Dalam 100 epoch pelatihan, sistem mencapai akurasi deteksi wajah sebesar 96,6% dan akurasi pengenalan wajah sebesar 90%, berhasil mengidentifikasi hampir seluruh wajah yang terdaftar dan mendeteksi wajah secara real-time. Sistem ini menghasilkan akurasi tinggi dalam mendeteksi wajah dan hampir semua wajah yang seharusnya dikenali berhasil terdeteksi.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Pengenalan Wajah, YOLO, Keamanan, Biometrik, Kontrol Akses, Real-time, TVRI Palembang
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	28 Aug 2025 07:15
Last Modified:	28 Aug 2025 07:15
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/19221

Actions (login required)

View Item