Faiq, Husain Ahmad and Sabita, Hary (2024) Pengembangan Model Deep Learning Untuk Pengenalan Wajah pada Sistem Keamanan Program Studi Teknik Informatika IIB Darmajaya. Skripsi thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.
Text
00 - Cover.pdf Download (76kB) |
|
Text
01 - Halaman Pernyataan.pdf Download (344kB) |
|
Text
02 - Halaman Persetujuan.pdf Download (640kB) |
|
Text
03 - Halaman Pengesahan.pdf Download (772kB) |
|
Text
04a - Abstrak Indonesia.pdf Download (405kB) |
|
Text
04b - Abstrak Inggris.pdf Download (358kB) |
|
Text
05 - Daftar Isi.pdf Download (439kB) |
|
Text
06 - BAB I.pdf Download (455kB) |
|
Text
07 - BAB II.pdf Download (1MB) |
|
Text
08 - BAB III.pdf Download (2MB) |
|
Text
09 - BAB IV.pdf Download (738kB) |
|
Text
10 - BAB V.pdf Download (409kB) |
|
Text
11 - Daftar Pustaka.pdf Download (341kB) |
|
Text
12 - Lampiran.pdf Download (1MB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model Deep Learning menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) guna meningkatkan sistem keamanan berbasis sistem pengenalan wajah pada Program Studi Teknik Informatika di Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya. Metode Convolutional Neural Network (CNN) telah terbukti efektif dalam tugas pengenalan pola kompleks seperti wajah manusia. Dengan mengimplementasikan teknik-teknik canggih dalam arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), penelitian ini menghasilkan sebuah model yang mampu mengenali wajah dengan akurasi tinggi dan respons yang cepat. Model yang dihasilkan diintegrasikan ke dalam sistem keamanan untuk otentikasi pengguna. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan sistem keamanan di Program Studi Teknik Informatika IIB Darmajaya. Kata kunci: Pengenalan wajah, deep learning, Convolutional Neural Network, sistem keamanan, akurasi
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Ilmu Komputer eSkripsi |
Divisions: | Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | Husain Ahmad Faiq |
Date Deposited: | 23 Jan 2024 06:45 |
Last Modified: | 23 Jan 2024 06:45 |
URI: | http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/14605 |
Actions (login required)
View Item |