CV Anugrah Surya Teckindo masih menggunakan Google Form sebagai proses presensi. Namun, sistem absensi tersebut memiliki beberapa kekurangan yang membuat proses absensi jadi tidak efektif dan menyulitkan proses rekapitulasi data. Oleh karena itu, pada penelitian TA, penulis akan membangun sistem absensi berbasis pengenalan wajah yang diharapkan dapat mengatur proses absensi menjadi lebih efisien. Untuk metode yang digunakan adalah klasifikasi Haar Cascade pada parameter sebagai fondasi pendeteksi wajah, dan LBPH (Local Binary Pattern Histogram) sebagai algoritma pengenalan wajah berdasarkan sampel wajah. Uji coba menggunakan sepuluh sampel wajah, setiap wajah yang dikenali kamera diuji berdasarkan parameter scaleFactor, minNeighbors, perhitungan confidence, intensitas cahaya, dan jarak. Hasil dari penelitian TA ini adalah website Prizen Attendance System berbasis framework Flask yang memiliki fitur deteksi dan pengenalan wajah dengan proses absensi secara real-time melalui kamera website menggunakan OpenCV-Python yang mendapatkan akurasi paling tinggi sebesar 92%.