Panji Arif Aji Pamungkas Pengarang Hidayatus Sibyan, M.Kom Dosen Pembimbing 1 Nur Hasanah., S. Kom., M. Kom Dosen Pembimbing 2 Nur Hasanah, M.Kom. Penguji 2 Hidayatus Sibyan, S.Kom. M.Kom Penguji 1

PT. Inago Buana Global menghadapi tantangan dalam pengelolaan absensikaryawan yang sering kali tidak efisien dan rentan terhadap kecurangan. Sistemabsensi konvensional yang digunakan saat ini memerlukan kehadiran fisik danmanual, sehingga meningkatkan kemungkinan kesalahan dan manipulasi data.Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem absensi otomatisberbasis pengenalan wajah dengan memanfaatkan algoritma Multi-task CascadedConvolutional Networks (MTCNN) untuk deteksi wajah dan FaceNet untukekstraksi fitur serta verifikasi identitas.Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi beberapa tahap, yaitupengumpulandataset wajahkaryawan,pelatihanmodelmenggunakan TensorFlow dan Keras, serta evaluasi performa sistem berdasarkanmetrik akurasi, presisi, dan recall. Dataset yang digunakan terdiri dari gambarwajah karyawan yang diambil dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudutpandang untuk meningkatkan ketahanan sistem. Hasil penelitian menunjukkanbahwa sistem ini mampu mendeteksi wajah dengan akurasi mencapai 96% danmemverifikasi identitas dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah, yaitu kurangdari 2%. Implementasi sistem berbasis web memungkinkan akses yang mudah dan integrasidengan database karyawan, sehingga meningkatkan efisiensi dan keamanan dalamproses absensi. Dengan demikian, sistem absensi otomatis ini diharapkan dapatmenjadi solusi yang efektif untuk meningkatkan manajemen kehadiran di PT. InagoBuana Global, serta memberikan kontribusi positif terhadap produktivitasperusahaan. Kata Kunci : Face recognition, MTCNN, FaceNet, Absensi Otomatis.