Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia merupakan negara rawan gempa karena secara geografis indonesia terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik. Karena ini, pengembangan sebuah sistem prediksi real-time gempa bumi yang mencakup wilayah yang luas dengan gempa bumi besar sangat dibutuhkan untuk mengurangi korban jiwa. Penelitian ini mengusulkan pembuatan sistem pendeteksi cepat kedatangan gelombang-p dan penentuan hiposenter dan magnitudo gempa menggunakan deep-learning. Pengembangan sistem berbasis web ini bertujuan untuk memperingati masyarakat agar dapat lebih dini untuk melindungi diri sebelum gempa terjadi. Menggunakan data dari BMKG, data yang kami gunakan mencakupi 1892 set data gempa pada tahun 2009–2017 dan 26 set data gempa dari Katalog BMKG Januari 2019, penelitian ini menggunakan algoritma STA/LTA dalam menemukan P-Arrival dan membandingkan tiga model pembelajaran mesin untuk memprediksi hiposenter gempa dimana model Conv1d digabung dengan LSTM dengan interval waktu 20 detik merupakan skenario model terbaik dengan memiliki mean absolute error sebesar 0.470. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat menampilkan visualisasi data dengan menggunakan websocket berdasarkan data seismik yang dikumpulkan oleh BMKG. Visualisasi data seismik ini ditampilkan menggunakan dynamic line chart dan peta web interaktif.

---

Indonesia is an earthquake-prone country because geographically Indonesia is located at the confluence of four tectonic plates. Therefore, the development of a real-time earthquake prediction system that covers large areas with large earthquakes is urgently needed to reduce fatalities. This study proposes the creation of a rapid detection system for the arrival of p-waves, hypocenters and earthquake magnitudes using deep-learning. The development of this web-based system is aimed at warning people so that they can protect themselves before an earthquake occurs. Using data from BMKG, we used 1892 earthquake data sets in 2009–2017 and 26 earthquake data sets from January 2019 BMKG Catalog, this research uses the STA/LTA algorithm to find P-Arrival and compares three machine learning models to predict the earthquake hypocenter where Conv1d model is combined with LSTM with a time interval of 20 seconds is the best model scenario with a mean absolute error of 0.470. In addition, this research succeeded in implementing a web-based system that can display data visualization using websocket based on seismic data collected by BMKG. This seismic data visualization is displayed using dynamic line charts and an interactive web map"

"Indonesia merupakan negara rawan gempa karena secara geografis indonesia terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik. Karena ini, pengembangan sebuah sistem prediksi real-time gempa bumi yang mencakup wilayah yang luas dengan gempa bumi besar sangat dibutuhkan untuk mengurangi korban jiwa. Penelitian ini mengusulkan pembuatan sistem pendeteksi cepat kedatangan gelombang-p dan penentuan hiposenter dan magnitudo gempa menggunakan deep-learning. Pengembangan sistem berbasis web ini bertujuan untuk memperingati masyarakat agar dapat lebih dini untuk melindungi diri sebelum gempa terjadi. Menggunakan data dari BMKG, data yang kami gunakan mencakupi 1892 set data gempa pada tahun 2009–2017 dan 26 set data gempa dari Katalog BMKG Januari 2019, penelitian ini menggunakan algoritma STA/LTA dalam menemukan P-Arrival dan membandingkan tiga model pembelajaran mesin untuk memprediksi hiposenter gempa dimana model Conv1d digabung dengan LSTM dengan interval waktu 20 detik merupakan skenario model terbaik dengan memiliki mean absolute error sebesar 0.470. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat menampilkan visualisasi data dengan menggunakan websocket berdasarkan data seismik yang dikumpulkan oleh BMKG. Visualisasi data seismik ini ditampilkan menggunakan dynamic line chart dan peta web interaktif.

---

Indonesia is an earthquake-prone country because geographically Indonesia is located at the confluence of four tectonic plates. Therefore, the development of a real-time earthquake prediction system that covers large areas with large earthquakes is urgently needed to reduce fatalities. This study proposes the creation of a rapid detection system for the arrival of p-waves, hypocenters and earthquake magnitudes using deep-learning. The development of this web-based system is aimed at warning people so that they can protect themselves before an earthquake occurs. Using data from BMKG, we used 1892 earthquake data sets in 2009–2017 and 26 earthquake data sets from January 2019 BMKG Catalog, this research uses the STA/LTA algorithm to find P-Arrival and compares three machine learning models to predict the earthquake hypocenter where Conv1d model is combined with LSTM with a time interval of 20 seconds is the best model scenario with a mean absolute error of 0.470. In addition, this research succeeded in implementing a web-based system that can display data visualization using websocket based on seismic data collected by BMKG. This seismic data visualization is displayed using dynamic line charts and an interactive web map."

"Indonesia merupakan negara rawan gempa karena secara geografis indonesia terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik. Karena ini, pengembangan sebuah sistem prediksi real-time gempa bumi yang mencakup wilayah yang luas dengan gempa bumi besar sangat dibutuhkan untuk mengurangi korban jiwa. Penelitian ini mengusulkan pembuatan sistem pendeteksi cepat kedatangan gelombang-p dan penentuan hiposenter dan magnitudo gempa menggunakan deep-learning. Pengembangan sistem berbasis web ini bertujuan untuk memperingati masyarakat agar dapat lebih dini untuk melindungi diri sebelum gempa terjadi. Menggunakan data dari BMKG, data yang kami gunakan mencakupi 1892 set data gempa pada tahun 2009–2017 dan 26 set data gempa dari Katalog BMKG Januari 2019, penelitian ini menggunakan algoritma STA/LTA dalam menemukan P-Arrival dan membandingkan tiga model pembelajaran mesin untuk memprediksi hiposenter gempa dimana model Conv1d digabung dengan LSTM dengan interval waktu 20 detik merupakan skenario model terbaik dengan memiliki mean absolute error sebesar 0.470. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat menampilkan visualisasi data dengan menggunakan websocket berdasarkan data seismik yang dikumpulkan oleh BMKG. Visualisasi data seismik ini ditampilkan menggunakan dynamic line chart dan peta web interaktif.

---

Indonesia is an earthquake-prone country because geographically Indonesia is located at the confluence of four tectonic plates. Therefore, the development of a real-time earthquake prediction system that covers large areas with large earthquakes is urgently needed to reduce fatalities. This study proposes the creation of a rapid detection system for the arrival of p-waves, hypocenters and earthquake magnitudes using deep-learning. The development of this web-based system is aimed at warning people so that they can protect themselves before an earthquake occurs. Using data from BMKG, we used 1892 earthquake data sets in 2009–2017 and 26 earthquake data sets from January 2019 BMKG Catalog, this research uses the STA/LTA algorithm to find P-Arrival and compares three machine learning models to predict the earthquake hypocenter where Conv1d model is combined with LSTM with a time interval of 20 seconds is the best model scenario with a mean absolute error of 0.470. In addition, this research succeeded in implementing a web-based system that can display data visualization using websocket based on seismic data collected by BMKG. This seismic data visualization is displayed using dynamic line charts and an interactive web map."

"Batugamping merupakan jenis batuan sedimen yang terbagi menjadi beberapa fasies, dimana diperlukan proses analisis untuk mengklasifikasi batugamping tersebut. Untuk menentukan jenis fasies dari masing-masing sampel, maka diperlukan analisis petrografi dengan menggunakan beberapa parameter, diantaranya ukuran butir, presentase mud, presentase fosil, tipe matriks, kemas, dan porositas. Parameter-parameter tersebut akan digunakan juga pada saat menggunakan metode kecerdasan artifisial. Metode kecerdasan artifisial dapat digunakan untuk membantu proses analisis batugamping dan mengklasifikasikan berdasarkan fasiesnya. Penelitian dilakukan menggunakan data sampel batugamping dari Formasi Klapanunggal, Formasi Rajamandala, dan Formasi Bojongmanik serta metode kecerdasan artifisial dengan algoritma CNN sebagai deep learning, SVM dan Random Forest sebagai supervised learning untuk mengetahui algoritma mana yang memberikan hasil akurasi terbaik dalam menganalisis fasies batugamping. Hasil akurasi analisis algoritma SVM dan Random Forest menunjukkan nilai 100% untuk training, validation serta prediksi dan lebih baik daripada algoritma CNN yang menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90% untuk training, 85% validation dan 54% untuk prediksi

---

Limestone is a sedimentary rocks that is divided into several facies, where an analytical process is needed to classify these limestones. To determine the type of facies from each sample, a petrographic analysis is needed using several parameters, including grain size, mud percentage, fossil percentage, matrix type, containerized, and porosity. These parameters will also be used when using artificial intelligence methods. Artificial intelligence can be used to assist the limestone analysis and classifying process based on its facies. The study was conducted using limestone sample of Klapanunggal Formation, Rajamandala Formation, and Bojongmanik Formation, with artificial intelligence methods using the CNN algorithm as deep learning, SVM and Random Forest as supervised learning to find out which algorithm gives the best accuracy results in analyzing limestone facies. The accuracy results of both SVM and Random Forest algorithms is 100% for training, validation and predicting, it is better than CNN algorithm that has 90% training accuracy, 85 % validation accuracy and 54% accuracy for predicting."

"Penelitian ini akan berfokus pada evaluasi metode-metode sistem peringatan dini gempa bumi yang telah dipublikasikan oleh peneliti-peneliti lainnya dan dapat diakses secara publik. Tujuan dari adanya penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kelebihan dan kekurangan dari masing-masing metode dalam memprediksi gelombang P/S, magnitudo, dan lokasi gempa bumi serta memberikan rekomendasi metode apa yang sebaiknya dikembangkan lebih lanjut, terutama untuk sistem peringatan dini gempa bumi di Indonesia. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf di Indonesia dan menggunakannya sebagai input untuk metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini. Evaluasi yang akan dilakukan adalah evaluasi kuantitatif dengan menggunakan metrik-metrik yang sesuai dengan hasil dari metode-metode yang digunakan. Penelitian ini berkontribusi dalam memberikan rekomendasi sistem peringatan dini gempa bumi untuk Indonesia, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This research will focus on evaluating earthquake early warning systems that have been published by other researchers and are publicly accessible. The goal of this research is to assess the strengths and weaknesses of each method in predicting P/S waves, magnitude, and earthquake location, as well as to provide recommendations on which methods should be further developed, especially for earthquake early warning systems in Indonesia. I have collected data from hundreds of seismograph stations in Indonesia and used it as input for the methods utilized in this research. The evaluation will be quantitative, using metrics that correspond to the results of the methods employed. This research contributes to providing recommendations for earthquake early warning systems in Indonesia, thereby enhancing the preparedness and safety of the community in facing natural disasters."

"Penelitian ini akan berfokus pada evaluasi metode-metode sistem peringatan dini gempa bumi yang telah dipublikasikan oleh peneliti-peneliti lainnya dan dapat diakses secara publik. Tujuan dari adanya penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kelebihan dan kekurangan dari masing-masing metode dalam memprediksi gelombang P/S, magnitudo, dan lokasi gempa bumi serta memberikan rekomendasi metode apa yang sebaiknya dikembangkan lebih lanjut, terutama untuk sistem peringatan dini gempa bumi di Indonesia. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf di Indonesia dan menggunakannya sebagai input untuk metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini. Evaluasi yang akan dilakukan adalah evaluasi kuantitatif dengan menggunakan metrik-metrik yang sesuai dengan hasil dari metode-metode yang digunakan. Penelitian ini berkontribusi dalam memberikan rekomendasi sistem peringatan dini gempa bumi untuk Indonesia, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This research will focus on evaluating earthquake early warning systems that have been published by other researchers and are publicly accessible. The goal of this research is to assess the strengths and weaknesses of each method in predicting P/S waves, magnitude, and earthquake location, as well as to provide recommendations on which methods should be further developed, especially for earthquake early warning systems in Indonesia. I have collected data from hundreds of seismograph stations in Indonesia and used it as input for the methods utilized in this research. The evaluation will be quantitative, using metrics that correspond to the results of the methods employed. This research contributes to providing recommendations for earthquake early warning systems in Indonesia, thereby enhancing the preparedness and safety of the community in facing natural disasters."

"Perkembangan teknologi robotika semakin pesat belakangan ini. Keberadaan teknologi Artificial Intelligence (AI) merupakan salah satu faktor yang mendorong perkembangan dari robotika ditambah dengan semakin besarnya kemampuan komputasi dan menurunnya biaya yang diperlukan untuk melakukan komputasi. Robot adalah suatu perangkat yang dapat menggantikan manusia dalam melakukan pekerjaan tertentu. Artificial Intelligence digunakan pada Robot agar dapat melakukan pekerjaan yang membutuhkan kecerdasan seperti melakukan pendeteksian gulma berdasarkan citra dari kamera. Deep Learning dapat digunakan untuk memberikan kemampuan mengekstraksi informasi dari citra sehingga dapat dilakukan tindakan dari adanya informasi tersebut. Jenis neural network yang digunakan harus memiliki kemampuan untuk memahami pola dari gambar dan dapat melokalisasikan setiap objek yang ada beserta dengan jenis objeknya dalam waktu yang cepat. Salah satu arsitektur dengan kemampuan tersebut adalah Single Shot MultiBox Detector (SSD) yang terdapat Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan ekstraksi informasi dari gambar dan menghasilkan feature map, Convolutional Layer untuk melakukan lokalisasi dan klasifikasi objek dari setiap feature map, dan Non-max Suppression untuk meminimalkan hasil deteksi yang tidak relevan. Sebagai proof-of-concept, pada skripsi ini arsitektur SSD akan digunakan untuk mendeteksi Gulma pada taman kota. Arsitektur SSD digunakan untuk mendeteksi gulma pada gambar beserta dengan posisinya secara real-time. Pada pengujian yang dilakukan, didapatkan Average Precision sebesar 44%. Sedangkan rata-rata waktu komputasi yang diperlukan selama 38.99 milidetik.

---

The development of Robotics technology has grown rapidly lately. The existence of Artificial Intelligence (AI) technology is one of the factors that drives the development of Robotic besides the growing computational capacity and the reduced costs required to do computing. Robot is a device that can replace humans in doing certain jobs. Artificial Intelligence is used on Robots to be able to do jobs that require intelligence such as detecting weeds based on images from the camera. Deep Learning can be used to provide the ability to extract information from images so that action can be taken based from obtained information. The type of neural network used must have the ability to understand the pattern of the image and be able to localize every object that exists along with the type of object in limited time. One architecture with this capability is Single Shot Detectors (SSD) where consist of Convolutional Neural Network (CNN) to extract information from images and produce a feature map, Convolutional Layer to localize and classify object within images, and Non-max Suppression to filter not relevant from detected object. As a proof of concept, the SSD architecture will be used for weeds detection in the park. The SSD architecture is used to detect weeds in images along with their position in real-time. In testing, Average Precision score from the model is 44%. The time needed for inference is around 38.99 milliseconds per one image."

"Kecerdasan buatan (artificial intelligence, AI) merupakan teknologi yang sedang berkembang dengan cepat pada masa ini. Adanya teknologi AI membuat banyak permasalahan sederhana dan kompleks dapat diatasi dengan program komputer. Salah satu penerapan dari teknologi AI yang memiliki perkembangan yang besar adalah pada computer vision, yang mana dapat dibuat program yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi objek pada suatu gambar. Pada bidang ini, computer vision dapat digunakan untuk mendeteksi rokok. Algoritma dapat dibuat untuk mengetahui jika ada objek rokok dan lokasi dari rokok tersebut pada gambar. Hal ini dapat berguna untuk menyensor rokok pada media video yang dikonsumsi oleh anak-anak. Pada media video, biasanya sensor dilakukan dengan cara manual dan dengan bantuan tracking. Cara ini dapat melelahkan karena walaupun dengan tracking, harus ada orang sebagai pendeteksi yang menunjukkan lokasi objek rokok secara berkala. Terdapat banyak arsitektur dan model algoritma untuk deteksi objek, salah satunya adalah YOLOv8 (You Only Look Once version 8). YOLOv8 adalah versi terbaru dari algoritma YOLO, yang mana merupakan salah satu algoritma state-of-the-art dalam deteksi objek. YOLO merupakan model dari Convolutional Neural Network (CNN) yang melakukan deteksi dengan konsep single stage detector, yaitu algoritma ini melakukan deteksi objek dengan menggunakan keseluruhan gambar sekaligus untuk menjadi masukan input neural network-nya. Cara ini membuat YOLO memiliki tingkat kecepatan yang tinggi mendekati real-time. Selain deteksi objek, diterapkan juga algoritma tracking yang berfungsi untuk menandai pergerakan objek rokok pada video. Sehingga objek rokok akan tetap disensor walaupun terjadi perubahan cahaya, terhalang objek lain, dan gangguan visual lainnya pada video. Algoritma tracking yang digunakan pada penelitian ini adalah ByteTrack. ByteTrack adalah algoritma tracking yang menggunakan komputasi yang minim karena dapat melakukan tracking dengan hanya memproses lokasi bounding box tiap frame video. Perbedaan algoritma ini dibandingkan yang lain adalah ByteTrack akan memanfaatkan semua hasil deteksi objek walaupun terdapat nilai confidence yang kecil. Pada penelitian ini didapatkan model training terbaik dari YOLOv8 dengan nilai presisi sebesar 86,5%, nilai recall sebesar 86,1%, nilai mAP 50 sebesar 88,1%, dan nilai mAP 50:95 sebesar 58,3%. Lalu pada konfigurasi confidence ByteTrack didapatkan hasil terbaik dengan pada confidence tahap pertama sebesar 0,247 dan tahap kedua sebesar 0,01. Hasil tracking ini mendapatkan nilai presisi sebesar 62,3%, nilai recall sebesar 62,7%, nilai akurasi sebesar 45,5%, dan nilai F1 sebesar 62,5%.

---

Artificial intelligence (AI) is a technology that is developing rapidly and popular in this era. AI technology creates the possibility to solve and overcome many simple complex problems. One example of the application of AI technology that has great development is computer vision, which is a concept that can make a computer program to detect and classify objects in an image.  Using computer vision, this technology can be used to detect cigarette. From image or video media, the algorithm can check if there is any cigarette and then locate the object in the image. This is useful to censor cigarette from media that consumed by children. On video medium, censorship usually done manually with the help of object tracking. This method can be tiring because even if object tracking is used, there must be a person as a detector that locate the cigarette every few frames. There are many architectures and models for object detection, YOLOv8 (You Only Look Once version 8) is one of them. YOLOv8 is the latest version of YOLO algorithm. YOLOv8 is considered as one of the state-of-the-art algorithm for object detection.  YOLO model is based from Convolutional Neural Network (CNN). The concept of this algorithm to detect object is called single stage detector, which means that it takes the whole image as input for its neural network thus only single image process needed. This concept makes YOLO fast to detect objects. Object tracking algorithm is also used to keep track detected cigarette even if there is a change in light, occlusion from other object, and other visual changes in the video. ByteTrack is used for the tracking algorithm in this study. ByteTrack works by processing bounding box location of each frame in video, making it use little computation. The main difference of this algorithm is that it process all bounding boxes from the object detection, including detected object with low confidence score. In this study, the YOLOv8 model managed to obtain the best performance with precision value of 86.5%, recall value of 86.1%, mAP 50 value of 88.1%, and mAp 50:95 value of 58.3%. For the confidence configuration of ByteTrack, best performance is achieved with 0.247 confidence score for the first association and 0.01 confidence score for the second association. The result of this configuration is a precision value of 62.5%, a recall value of 62.7%, an accuracy value of 45.5%, and a F1 score of 62.5%."

"Penelitian ini mengembangkan metode deteksi spesies babi (Sus scrofa) pada sampel daging campuran menggunakan automasi ekstraksi DNA magLEAD gC. DNA dianalisis menggunakan PCR dan TaqMan probe RT-PCR dengan primer spesifik untuk gen Cytochrome c oxidase I (COI), Cytochrome b (Cytb), dan NADH5 dehydrogenase 5 (ND5). Hasil menunjukkan bahwa ekstraksi DNA otomatis menghasilkan konsentrasi DNA 129,4–388,5 ng/μL pada daging mentah dan 66,4–89,5 ng/μL pada bakso dengan rasio kemurnian A260/A280 dan 260/A230 > 1,8. Primer COI, Cytb dan ND5 dapat mendeteksi DNA babi. PCR dan RT-PCR in vitro menunjukkan ketiga primer hanya mendeteksi DNA babi. Efisiensi amplifikasi RT-PCR primer COI, Cytb, dan ND5 adalah 144,14% (R2=0,982), 88,05% (R2=0,998), dan 81,25% (R2=0,997) dengan batas deteksi 0,0001 ng/μL, 0,001 ng/μL, dan 0,001 ng/μL. Primer/probe Cytb dan ND5 mendeteksi bakso dengan campuran daging babi hingga 0,1% (w/w).

---

This study developed a method to detect pig species (Sus scrofa) in mixed meat samples using automated DNA extraction with the magLEAD gC. DNA was analyzed using PCR and TaqMan probe RT-PCR with specific primers for the genes Cytochrome c oxidase I (COI), Cytochrome b (Cytb), and NADH5 dehydrogenase 5 (ND5). Results showed that automated DNA extraction produced DNA concentrations of 129.4–388.5 ng/μL in raw meat and 66.4–89.5 ng/μL in processed meatballs with purity ratios A260/A280 dan 260/A230 > 1.8. The COI, Cytb and ND5 primers could be used to detect pig DNA. In vitro PCR and RT-PCR showed that all three primers only detected pig DNA. The RT-PCR amplification efficiency for COI, Cytb, and ND5 primers were 144,14% (R2=0,982), 88,05% (R2=0,998), dan 81,25% (R2=0,997) with detection limits of 0.0001 ng/μL, 0.001 ng/μL, and 0.001 ng/μL. The Cytb and ND5 primers/probes detected meatballs with pig meat content as low as 0.1% (w/w)."

"Sistem pengenalan wajah (face recognition system) merupakan salah satu sistem yang dibangun berdasarkan pre-trained model. Sistem ini memanfaatkan teknik biometrik yang menggunakan wajah sebagai pengenalan atau identifikasi seseorang. Implementasi sistem pengenalan wajah dapat diaplikasikan dalam berbagai macam aplikasi seperti sistem absensi untuk mengecek kehadiran, sistem monitoring pengunjung di tempat wisata ataupun tempat-tempat publik, hingga dapat digunakan untuk mengenali tingkah laku seseorang untuk analisis-analisis yang dibutuhkan di berbagai bidang. Dalam penelitian ini, akan diimplementasikan sistem pengenalan wajah untuk sistem absensi menggunakan metode pembelajaran deep learning. Proses training data dan validasi hasil pengenalan wajah akan dibandingkan antara model CNN (Convolutional Neural Network) berarsitektur ResNet-50 dengan VGG16 yang telah dilatih sebelumnya menggunakan dataset Open Data Science (ODSC) untuk mendapatkan model perancangan sistem wajah terbaik. Simulasi real-time dilakukan dengan menggunakan model latih dengan validasi akurasi tertinggi sebesar 98.2%. Model latih yang digunakan dalam simulasi adalah ResNet-50 dengan dataset B sebagai data training serta learning rate sebesar 0.01. Hasil analisis menunjukkan bahwa proses training menggunakan model ResNet-50 jauh lebih ringan dan memberikan hasil model pelatihan dengan validasi akurasi yang lebih tinggi dibanding dengan model VGG16 yang membutuhkan banyak resource selama proses training berlangsung. Pengujian real-time yang dilakukan menunjukkan bahwa model ResNet-50 akan akurat jika memperhatikan beberapa kondisi yang diperlukan seperti jarak deteksi harus 50 hingga 100 cm dari kamera deteksi dan posisi wajah harus lurus menghadap kamera deteksi.

---

The face recognition system is a system that is built based on a pre-trained model. This system utilizes biometric techniques that use the face as an identification or authentication of a person. The facial recognition system can be applied in various applications such as attendance systems to check attendance, visitor monitoring systems at tourist attractions or public places, and to identify a person's behavior for the analyzes needed in various fields. In this study, a facial recognition system will be implemented for the attendance system using deep learning methods. To obtain the best system design, training, and validation of facial recognition results will be compared between the CNN (Convolutional Neural Network) model with the ResNet-50 and VGG16, which has been previously trained using the Open Data Science (ODSC) dataset. Real-time simulations were carried out using a training model with the highest validation accuracy of 98.2%. The training model used in the simulation is ResNet-50 with dataset B as training data and a learning rate of 0.01. The analysis results show that the training process using the ResNet-50 model is much lighter and provides results with higher accuracy validation than the VGG16 model, which requires a lot of resources during the training process. Real-time testing has shown that the ResNet-50 model will be accurate if it considers several conditions, such as the detection distance must be 50 to 100 cm from the detection camera, and the face position must be in a straight facing towards the detection camera."