@phdthesis{katalog8975, month = {July}, title = {SISTEM INFORMASI PRESENSI KARYAWAN MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION BERBASIS PROGRESSIVE WEB APP STUDI KASUS : CV ADAPTIVE KREASI TEKNOLOGI}, school = {Universitas Kristen Duta Wacana}, author = {Trifena Katrina}, year = {2024}, url = {https://katalog.ukdw.ac.id/8975/}, abstract = {Perusahaan memerlukan daftar hadir karyawan untuk memastikan seluruh karyawan benar-benar bekerja setiap harinya. Tidak sedikit perusahaan yang masih melakukan presensi secara manual. Hal ini kerap menjadi hambatan dikarenakan data yang diterima bisa saja telah dimanipulasi atau tidak didapatkan secara real time. Oleh karena itu, presensi yang dilakukan menggunakan sistem akan jauh lebih bermanfaat bagi perusahaan. Sistem presensi dapat meliputi pengenalan wajah sebagai verifikasi biometrik. Face recognition pada sistem presensi digunakan sebagai bukti kehadiran dan memastikan tidak adanya manipulasi data. Sistem ini dirancang untuk mengelola data presensi karyawan. Dengan menggunakan sistem ini karyawan dapat melakukan presensi harian dan mengajukan cuti atau lembur. Pihak manajemen perusahaan dapat mengelola data, melakukan persetujuan, dan membuat slip gaji karyawan setiap bulan secara otomatis. Sistem presensi yang dirancang menerapkan framework Next.js dan Nest.js serta menggunakan database MySQL. Sistem ini dapat diakses oleh HRD perusahaan selaku Superadmin dan karyawan. Keluaran dari sistem presensi ini adalah slip gaji karyawan yang dibuat secara otomatis. Hasil analisa dari perancangan sistem ini menunjukkan bahwa sistem presensi telah berhasil mempercepat proses presensi karyawan dan menghasilkan slip gaji dengan hasil perhitungan yang valid. Selain mempercepat proses presensi, data yang diperoleh bersifat real time dan memiliki bukti presensi berupa foto hasil verifikasi menggunakan face recognition. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat dapat meminimalisir manipulasi data. Slip gaji yang merupakan output dari sistem ini melakukan perhitungan secara otomatis sehingga tidak ada human error dan dapat diunduh dalam format PDF.}, keywords = {sistem presensi karyawan, biometrik, face recognition, face detection} }