PENGEMBANGAN SISTEM PRESENSI SEMINAR HASIL BERBASIS WEB MENGGUNAKAN QR CODE DAN GEOLOCATION VALIDATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI DATA PRESENSI MAHASISWA


ROMEDA, KARINA MINERVA (2026) PENGEMBANGAN SISTEM PRESENSI SEMINAR HASIL BERBASIS WEB MENGGUNAKAN QR CODE DAN GEOLOCATION VALIDATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI DATA PRESENSI MAHASISWA. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.

[thumbnail of H071221034-WjG4vgHE9ZecsI05-20261014105500.pdf] Text
H071221034-WjG4vgHE9ZecsI05-20261014105500.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (7MB)

Abstract (Abstrak)

Proses presensi seminar hasil pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Hasanuddin masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan dan kecurangan presensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem presensi seminar hasil berbasis web yang mengintegrasikan QR Code dan geolocation validation untuk meningkatkan akurasi data kehadiran mahasiswa. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan React.js sebagai frontend, Flask sebagai backend, dan MySQL sebagai database. Proses presensi dilakukan melalui pemindaian QR Code dengan masa aktif terbatas dan validasi lokasi menggunakan Geolocation API serta algoritma Haversine dengan radius presensi yang ditentukan. Pengujian sistem meliputi Black Box Testing, pengujian akurasi geolocation validation, dan pengujian akurasi data presensi menggunakan Confusion Matrix. Hasil Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh 150 test case berhasil dijalankan sesuai dengan hasil yang diharapkan. Pengujian geolocation validation menunjukkan bahwa radius 20 meter merupakan radius yang paling sesuai karena mampu membatasi area presensi sesuai dengan kondisi lokasi seminar. Sementara itu, pengujian akurasi data presensi terhadap 35 data pengujian menghasilkan nilai akurasi sebesar 85,71%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa integrasi QR Code dan geolocation validation mampu mendukung proses presensi secara real-time serta mengklasifikasikan sebagian besar kondisi presensi sesuai dengan kondisi aktual, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions (Program Studi): Fakultas Matematika dan Ilmu Peng. Alam > Sistem Informasi
Depositing User: Nasyir Nompo
Date Deposited: 10 Nov 2026 01:16
Last Modified: 10 Nov 2026 01:16
URI: http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/61707

Actions (login required)

View Item
View Item