Dalam era digital saat ini, presensi mahasiswa merupakan komponen penting dalam sistem pendidikan. Metode presensi menggunakan aplikasi yang memanfaatkan lokasi dan sidik jari, memiliki kelemahan seperti risiko pemalsuan. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem presensi mahasiswa menggunakan FaceNet dan Support Vector Machine (SVM) untuk melaksanakan proses pendeteksi dan pengenalan wajah. Ditujukan pada hasil penelitian ini berupa sistem yang dikembangkan dengan menggunakan Facenet dan SVM kernel rbf dapat memverifikasi identitas mahasiswa dan mengurangi praktik kecurangan dalam presensi serta memiliki nilai nilai akurasi sebesar 0.995, yang menunjukkan bahwa model ini sangat jarang melakukan kesalahan dalam pengenalan wajah. Selain itu, presisi, recall, dan f1-score mencapai nilai 0.950 serta hinge loss 0.125.
Kata Kunci: FaceNet, pengenalan wajah, Support Vector Machine, presensi mahasiswa.