Sistem absensi merupakan elemen penting dalam mendukung aktivitas pembelajaran, khususnya dalam menilai keterlibatan mahasiswa secara objektif. Di Program Studi Teknik Komputer dan Jaringan Politeknik Negeri Ujung Pandang, proses absensi tugas akhir masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap manipulasi dan kehilangan data. Penelitian ini bertujuan merancang sistem absensi fingerprint berbasis teknologi Internet of Things (IoT) dan deep learning menggunakan model EfficientNet-B0. Sistem dikembangkan menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai terminal absensi yang terhubung dengan sensor sidik jari AS608 dan LCD I2C. Data gambar sidik jari dikirim secara real-time melalui protokol MQTT ke server untuk diproses menggunakan model EfficientNet-B0 dan dibandingkan dengan data yang tersimpan. Proses ekstraksi fitur dan verifikasi dilakukan secara lokal di server, dengan hasil yang ditampilkan langsung di terminal dan dicatat dalam sistem berbasis web. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black-box untuk memastikan fungsi-fungsi sistem bekerja sesuai harapan dalam berbagai skenario, termasuk gangguan jaringan dan daya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu beroperasi secara andal, responsif, dan adaptif dalam mendukung proses absensi modern berbasis biometrik.

Kata Kunci: Absensi Fingerprint, EfficientNet-B0, Raspberry Pi, IoT, Deep Learning.