Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Dan Support Vector Machine (SVM) Untuk Pengenalan Wajah Pegawai Di Perguruan Panca Budi
DOI:
https://doi.org/10.31539/intecoms.v8i3.15908Abstract
Pencatatan kehadiran yang efisien dan akurat merupakan komponen penting dalam sistem manajemen pegawai di institusi pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM), dalam penerapan sistem pengenalan wajah untuk mencatat kehadiran pegawai di Perguruan Panca Budi. Citra wajah pegawai diolah melalui tahapan preprocessing dan ekstraksi fitur, kemudian diklasifikasikan menggunakan kedua metode tersebut. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi, presisi, dan recall untuk menentukan metode yang paling efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN memberikan nilai presisi dan recall yang lebih tinggi dibandingkan SVM, meskipun SVM menunjukkan performa akurasi keseluruhan yang stabil. Temuan ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem absensi otomatis berbasis biometrik yang efisien dan andal di lingkungan institusi.
References
Abdusyukur, F. (2023). PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI PENCEMARAN NAMA BAIK DI MEDIA SOSIAL TWITTER. KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 12(1).
Albanna, I., Tri Hadi Laksono, R., Informasi, J. S., Adhi, T., & Surabaya, T. (n.d.). Implementasi Pandas Data frame sebagai Agregasi dan Tabulasi Penyajian Data Luaran Survei Kepuasan Pengguna Proses Pembelajaran dalam Pendidikan Tinggi.
Asyrofi, R. R., & Asyrofi, R. (2023). IMPLEMENTASI APLIKASI JUPYTER NOTEBOOK SEBAGAI ANALISIS KRETERIA PLAGIASI DENGAN TEKNIK SIMANTIK. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 8(2), 627–637. https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3699
Elviralita, Y., Wisanty, W., & Bosowa, P. (n.d.). Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI) 2023-Teknik Informatika.
Fahmi, M. N. (2023). Implementasi Mechine Learning menggunakan Python Library : Scikit-Learn (Supervised dan Unsupervised Learning). Sains Data Jurnal Studi Matematika Dan Teknologi, 1(2), 87–96. https://doi.org/10.52620/sainsdata.v1i2.31
Feta, N. R. (2023). Comparison of KNN and SVM Algorithms in Facial Image Recognition Using Haar Wavelet Feature Extraction. Jurnal Riset Informatika, 5(3), 321–330. https://doi.org/10.34288/jri.v5i3.224
Hendrianto Pratomo, A., Florestyanto, Y., & Sari, N. I. (2019). Prosiding Seminar Nasional Komunikasi dan Informatika #3 Tahun.
Imantata Muhammad, D., & Falih, N. (2021). Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna. 1.
Imanuel, D., Nila, M., Rini, A., & Susanto, B. (2024). Penerapan Choreography Message Broker untuk Transaksi Data Berbasis Asynchronous Restful. 1. https://doi.org/10.21460/jutei.81.321
Iqbal, M. (2025). Artificial Intelligence (AI) Sebagai Media Pembelajaran pada Anak Usia Sekolah Dasar (6-12 Tahun). Indo-MathEdu Intellectuals Journal, 6(1), 1729–1739. https://doi.org/10.54373/imeij.v6i1.2688
Marlina, L., & Putera Utama Siahaan, A. (2016). Data Mining Classification Comparison (Naïve Bayes and C4.5 Algorithms). International Journal of Engineering Trends and Technology, 38(7). http://www.ijettjournal.org
Mieko Suparwanto, B., Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro, P., Negeri Pontianak, P., Jendral Ahmad Yani Pontianak Kalimantan Barat, J., & Artikel, R. (2023). Visualisasi Data Dari Data Ketidakhadiran Mahasiswa Menggunakan Pemrograman Python. 02(02), 103–113. http://jurnal.utu.ac.id/JTI
Nasution, D., Marsya, A., Ramatika, D., Siburian, R. S., & Barutu, S. (n.d.). SURPLUS : JURNAL EKONOMI DAN BISNIS Pengujian Algoritma C4.5 Untuk Mengevaluasi Kinerja Pegawai Pada Klinik Lulu. Tahun 2024, 2(2), 412–424.
Naufal, M. F. (n.d.). ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SVM, KNN, DAN CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA CUACA. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184553
Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter. In Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI (Vol. 5, Issue 2).
Novelan, M. S., Efendi, S., Sihombing, P., & Mawengkang, H. (2023). VEHICLE ROUTING PROBLEM OPTIMIZATION WITH MACHINE LEARNING IN IMBALANCED CLASSIFICATION VEHICLE ROUTE DATA. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3(125)), 49–56. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.288280
Nugraha, F. A., & A. Susetyo, Y. (2023). ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA DATABASE DUCKDB DAN SQLITE PADA PENGOLAHAN BIG DATA. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 8(3), 1052–1060. https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.4032
Putera, A., Siahaan, U., Jabar, A. A., Pranoto, S., Sutiono, S., & Ramatika, D. (2024). Analysis of Property Tax Bill Classification Using the C4.5 Algorithm. Journal of Information Technology, Computer Science and Electrical Engineering (JITCSE), 1(3), 181–185. https://doi.org/10.30596/jitcse
Rakhmat Sani, R., Ayu Pratiwi, Y., Winarno, S., Devi Udayanti, E., & Farrikh Al Zami, dan. (2022). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Hoax pada Berita Online Indonesia (Vol. 13, Issue 2).
Riziq sirfatullah Alfarizi, M., Zidan Al-farish, M., Taufiqurrahman, M., Ardiansah, G., & Elgar, M. (2023). PENGGUNAAN PYTHON SEBAGAI BAHASA PEMROGRAMAN UNTUK MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING. In Karimah Tauhid (Vol. 2, Issue 1).
Sinlae, F., Irwanda, E., Maulana, Z., & Syahputra, V. E. (n.d.). Penggunaan Framework Laravel dalam Membangun Aplikasi Website Berbasis PHP. https://doi.org/10.38035/jsmd.v2i2
SISTEM PELAYANAN DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL Yesi Nurhana Dalimonthe, P., Dina Kalifia, A., Diwandari, S., Sains dan Teknologi, F., & Teknologi Yogyakarta, U. (n.d.). PEMANFAATAN API (APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE) UNTUK. Jurnal TEKINKOM, 6(2), 2023. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v6i2.1053
Siti Khotimatul Wildah, Agustiani, S., Ali Mustopa, Nanik Wuryani, Hendri Mahmud Nawawi, & Rizky Ade Safitri. (2021). Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur Pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah. INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi, 2(2), 95–103. https://doi.org/10.37373/infotech.v2i2.189
Wardhana, R. G., Wang, G., & Sibuea, F. (2023). PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI TINGKAT KASUS PENYAKIT DI INDONESIA. In Journal of Information System Management (JOISM) e-ISSN (Vol. 5, Issue 1).
Wijiyanto, W., Pradana, A. I., Sopingi, S., & Atina, V. (2024). Teknik K-Fold Cross Validation untuk Mengevaluasi Kinerja Mahasiswa. Jurnal Algoritma, 21(1). https://doi.org/10.33364/algoritma/v.21-1.1618
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Nirwan Yakub, Leni Marlina, Muhammad Iqbal, Andysah Putera Utama Siahaan, Darmeli Nasution
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
