eprintid: 96734 rev_number: 23 eprint_status: archive userid: 34172 dir: disk1/00/09/67/34 datestamp: 2025-08-11 01:59:53 lastmod: 2025-08-11 01:59:53 status_changed: 2025-08-11 01:59:53 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Mia, Zani Fazri creators_nimnip: 41521110022 creators_id: zanif2m1@gmail.com contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_name: Salamah, Umniy contributors_nidn: 0306098104 contributors_id: mpus_1402@yahoo.com title: PERANCANGAN APLIKASI ABSENSI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MOBILENET (STUDI KASUS PPAT BENY, SH., M.Kn) ispublished: pub subjects: S518.1 subjects: S651.8 divisions: 415 full_text_status: restricted keywords: aplikasi absensi, pengenalan wajah, algoritma MobileNet, geolokasi, android, efisiensi, kehadiran. attendance application, face recognition, MobileNet algorithm, geolocation, android, efficiency, attendance. abstract: Sistem absensi manual yang digunakan di kantor PPAT Beny, SH., M.Kn. memiliki kelemahan dalam hal efisiensi dan keakuratan kehadiran, serta rentan terhadap manipulasi data. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi absensi berbasis Android dengan teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma MobileNet dan validasi lokasi berbasis GPS. MobileNet digunakan untuk mengubah citra wajah menjadi face embedding yang dibandingkan dengan data wajah di database. Deteksi wajah dilakukan dengan ML Kit, sedangkan validasi lokasi menggunakan plugin Geolocator dan perhitungan jarak Haversine. Aplikasi dikembangkan dengan metode Waterfall dan dibangun menggunakan Flutter, Firebase, serta MySQL. Sistem mendukung dua peran pengguna, yaitu karyawan dan pimpinan, dengan fitur utama seperti login, absensi masuk dan pulang, pengajuan izin, persetujuan izin, dan riwayat kehadiran. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berjalan baik, dengan akurasi pengenalan wajah ±90% dan validasi lokasi akurat dalam radius 100 meter. Aplikasi ini dapat meningkatkan keakuratan dan keamanan absensi di lingkungan kerja. Kata kunci: aplikasi absensi, pengenalan wajah, algoritma MobileNet, geolokasi, android, efisiensi, kehadiran.Sistem absensi manual yang digunakan di kantor PPAT Beny, SH., M.Kn. memiliki kelemahan dalam hal efisiensi dan keakuratan kehadiran, serta rentan terhadap manipulasi data. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi absensi berbasis Android dengan teknologi pengenalan wajah menggunakan algoritma MobileNet dan validasi lokasi berbasis GPS. MobileNet digunakan untuk mengubah citra wajah menjadi face embedding yang dibandingkan dengan data wajah di database. Deteksi wajah dilakukan dengan ML Kit, sedangkan validasi lokasi menggunakan plugin Geolocator dan perhitungan jarak Haversine. Aplikasi dikembangkan dengan metode Waterfall dan dibangun menggunakan Flutter, Firebase, serta MySQL. Sistem mendukung dua peran pengguna, yaitu karyawan dan pimpinan, dengan fitur utama seperti login, absensi masuk dan pulang, pengajuan izin, persetujuan izin, dan riwayat kehadiran. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berjalan baik, dengan akurasi pengenalan wajah ±90% dan validasi lokasi akurat dalam radius 100 meter. Aplikasi ini dapat meningkatkan keakuratan dan keamanan absensi di lingkungan kerja. The manual attendance system used at the office of PPAT Beny, SH., M.Kn. has weaknesses in terms of efficiency and accuracy of attendance, and is susceptible to data manipulation. This study aims to design an Android-based attendance application using facial recognition technology with the MobileNet algorithm and GPS-based location validation. MobileNet is used to convert facial images into face embeddings that are compared with facial data in the database. Face detection is performed using ML Kit, while location validation uses the Geolocator plugin and Haversine distance calculation. The application was developed using the Waterfall method and built using Flutter, Firebase, and MySQL. The system supports two user roles, namely employees and managers, with key features such as login, clocking in and out, leave requests, leave approvals, and attendance history. Testing results show that all features function properly, with face recognition accuracy of ±90% and location validation accurate within a 100-meter radius. This application can enhance the accuracy and security of attendance tracking in the workplace. date: 2025-07-24 date_type: published institution: Universitas Mercu Buana Menteng department: Biro Perpustakaan UMB thesis_type: s1 thesis_name: tugas_akhir kampus: menteng call_number_cd: 96734 kota: DKI Jakarta kolasi: xi;53hlm citation: Mia, Zani Fazri (2025) PERANCANGAN APLIKASI ABSENSI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MOBILENET (STUDI KASUS PPAT BENY, SH., M.Kn). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Menteng. document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/1/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-01%20Cover%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/2/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-02%20Bab%201%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/3/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-03%20Bab%202%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/4/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-04%20Bab%203%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/5/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-05%20Bab%204%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/6/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-06%20Bab%205%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/7/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-08%20Daftar%20Pustaka%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf document_url: http://repository.mercubuana.ac.id/96734/8/41521110022-Zani%20Fazri%20Mia-09%20Lampiran%20-%20ZANI%20FAZRI%20MIA.pdf