Rancang Bangun Aplikasi Sistem Manajemen Kehadiran Yang Terintegrasi Dengan Sistem Deteksi Faceshield.

Setyawan, Ardy Wahyu (2022) Rancang Bangun Aplikasi Sistem Manajemen Kehadiran Yang Terintegrasi Dengan Sistem Deteksi Faceshield. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000050-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Infeksi virus Corona pertama ditemukan di kota Wuhan, China pada akhir Desember 2019. Virus ini menular dengan sangat cepat dan telah menyebar ke hampir semua negara, termasuk Indonesia hanya dalam waktu beberapa bulan. Pada banyak kasus virus ini hanya menyebabkan infeksi pernapasan ringan seperti flu. Namun virus ini juga dapat menyebabkan infeksi pernapasan berat seperti infeksi paru-paru. Virus ini menyebar melalui percikan dahak atau droplet dari saluran pernapasan. Virus Corona dapat menyerang siapa saja. Berdasarkan data dari situs web resmi pemerintah mengenai Covid-19, jumlah terkonfirmasi positif belakangan ini sangatlah tinggi, oleh sebab itu perlu adanya pencegahan penularan dengan cara selalu menaati protokol kesehatan. Pemakaian face shield menjadi salah satu cara untuk menghentikan penyebaran virus. Tidak hanya itu dari surat edaran dari website resmi dari Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan jika sekolah diperbolehkan untuk melaksanakan pembelajaran tatap muka dengan mematuhi protokol kesehatan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi Manajemen Kehadiran yang Terintegrasi dengan Sistem Deteksi Faceshield.Deteksi dilakukan dengan cara aplikasi mobile yang digunakan oleh mahasiswa mengirim gambar wajah dari mahasiswa. Gambar yang dikirimkan diubah dulu ke dalam bentuk string base64 lalu diterima oleh controller. Controller yang bersangkutan akan menerima sring yang dikirimkan lalu mengubahnya lagi ke dalam bentuk gambar. Sistem deteksi memiliki masukan berupa gambar dan luaran berupa string berupa hasil klasifikasi apakah gambar wajah yang dikirimkan telah menggunakan face shield atau belum. Model yang digunakan merupakan model dari Tugas Akhir sebelumnya yang berjudul Rancang Bangun Perangkat Lunak Simulasi Deteksi Pemakaian Face Shield. Setelah hasil klasifikasi didapatkan, controller akan mengirim kembali hasil klasifikasi ke aplikasi sistem kehadiran yang digunakan mahasiswa. Apabila hasil menyatakan wajah mahassiwa tidak menggunakanface shield, maka status kehadiran mahasiswa yang tersimpan pada website tidak berubah menjadi hadir dan muncul notifikasi pada aplikasi mobile untuk menggunakan face shield serta dikembalikan kembali ke halaman ambil gambar wajah. Sedangkan apabila sudah terdeteksi menggunakan face shield, maka status kehadiran mahasiswa akan berubah menjadi hadir. Saat ini telah diterapkan sistem manajemen kehadiran yang dapat mencatat riwayat kehadiran dari seluruh mahasiswa di ITS. Tetapi belum ada fitur yang mendeteksi bahwa mahasiswa sudah mematuhi protokol kesehatan atau belum ketika sedang melaksanakan kegiatan pembelajaran di kampus. Untuk itu dibuatlah fitur deteksi face shield pada aplikasi sistem kehadiran yang diintegrasikan dengan sistem manajemen kehadiran pada penelitian ini. Pembangunan sistem manajemen kehadiran ini dilakukan melalui tahapan-tahapan analisis mengenai permasalahan, deskripsi sistem, serta spesifikasi kebutuhan perangkat lunak. Dari hasil tersebut dilakukan perancangan arsitektur antarmuka, data, hingga algoritma yang digunakan. Berdasarkan pada perancangan tersebut dilakukan implementasi menggunakan framework laravel dan bahasa pemrograman web seperti PHP. Modul deteksi berhasil diintegrasikan dengan sistem manajemen kehadiran. Integrasi dilakukan dengan cara menyesuaikan masukan dari system deteksi face shield dan data yang dikirimkan dari aplikasi mobile ke controller. Gambar yang dikirim dari aplikasi mobile diubah dahulu ke bentuk string dengan base64. Kemudian disimpan ke dalam server dan diubah kembali dari string base64 ke bentuk gambar untuk diolah oleh sistem deteksi face shield. Sistem deteksi face shield dipanggil oleh controller untuk mendeteksi gambar yang sudah tersimpan pada server. Luaran dari deteksi face shield akan dikirimkan oleh controller kembali ke aplikasi mobile dan disimpan pada database apakah gambar yang terdeteksi sudah atau belum menggunakan face shield.
=================================================================================================================================
Based on a survey from the National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) in 2019, it was said that 85.6% of people aged over 18 had drank alcohol, 69.5% drank alcohol in the past year, and 54.9% drank alcohol in the last three months. These figures show that the habit of drinking alcohol is still common in the community. If it continues, it will certainly have an impact in daily life such as the emergence of crime and traffic accidents caused by alcohol. To solve this problem, accurate information about the level of alcohol consumption in each individual is needed. In this study, data classification will be carried out to determine the level of alcohol consumption using the Naïve Bayes and Decision Tree classification method to multivariate time series data. In the process, multivariate time series data in the form of transdermal alcohol content (TAC) data will be processed use a value-trend based approach (TVA Representation) so it will produce features that will be input data in the classification. Furthermore, clustering of these features will be carried out using the K-Modes clustering method and the results are drunk and not drunk classes. Then the classification is performed using Naïve Bayes and the Decision Tree classification method with several scenarios. In the result, the accuracy value obtained for the Naïve Bayes classification is 100%, and the accuracy value for the Decision Tree classification is 100%. The results of the classification can be used in the health sector as well as to prevent crime.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 006.32 Set r-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Face shield, Kehadiran, Smartphone, Virus. Face Shield, Presence, Smartphone, Virus.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	25 May 2026 07:04
Last Modified:	25 May 2026 07:04
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133402

Actions (login required)

View Item