Sistem Monitoring Kehadiran dan Deteksi Kelengkapan Atribut Seragam Petugas Security Menggunakan FaceNet dan YOLO

Abstract

Monitoring kehadiran dan pemeriksaan atribut seragam petugas security yang masih dilakukan secara manual berpotensi menyebabkan kesalahan pencatatan dan kurang efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring otomatis berbasis computer vision untuk pengenalan wajah dan deteksi atribut seragam secara real-time. Sistem menggunakan FaceNet sebagai face recognition dan YOLOv8 sebagai object detection untuk mendeteksi atribut seperti shirt, pants, hat, belt, dan upper-cloth. Dataset dikelola menggunakan Roboflow untuk proses anotasi dan preprocessing data. Implementasi sistem dilakukan menggunakan Python dengan dukungan OpenCV, PyTorch, MTCNN, dan React. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali identitas petugas dan mendeteksi atribut utama seragam dengan cukup baik, terutama pada kelas shirt dan pants. Integrasi FaceNet dan YOLOv8 dapat meningkatkan efisiensi monitoring dibandingkan metode manual, meskipun akurasi beberapa atribut masih dipengaruhi oleh keterbatasan dataset.