Rancang Bangun Sistem Keamanan Smartlab PNJ Menggunakan Face Recognition Berbasis Raspberry Pi

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Published Jan 2, 2024
Download
PDF
Statistic
Vol. 9 No. 1 (2024): Prosiding SNTE Vol 9 Tahun 2024

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Nur Rizqi Azhari Krista
a:1:{s:5:"en_US";s:25:"Politeknik Negeri Jakarta";}
Asri Wulandari
Politeknik Negeri Jakarta

Abstract

Ruangan smartlab PNJ masih menggunakan sistem keamanan yang menggunakan kunci fisik, dan penggunaannya dapat dikatakan kurang efektif karena memiliki peluang lupa dan hilang. Face recognition merupakan teknologi yang memanfaatkan biometrik wajah untuk melakukan verifikasi, sehingga tidak membutuhkan kunci fisik, dan dapat memberikan kenyamanan lebih bagi pengguna. Berdasarkan hal tersebut dilakukan penelitian yang bertujuan untuk merancang sistem keamanan yang menerapkan teknologi face recognition sebagai akses pintu masuk, sehingga ketika sistem mengenali wajah yang telah terdaftar, sistem akan membukakan pintu secara otomatis, selain itu ditambahkan juga fitur live streaming yang dapat dilihat dari sebuah web server. Sistem ini dirancang menggunakan Raspberry Pi 3B+, solenoid, relay, webcam, dan web server Flask. Hasil pengujian menunjukkan kinerja face recognition memiliki tingkat keberhasilan 100%, yaitu ketika pengujian berdasarkan jarak dengan jarak 0,2 meter – 1 meter, berdasarkan kemiringan posisi wajah ketika wajah menghadap ke tengah kamera hingga menghadap ke titik 0,2 meter, berdasarkan pencahayaan ketika wajah terkena cahaya alami dan cahaya lampu, berdasarkan penggunaan aksesoris ketika menggunakan kerudung bergo, kerudung pashmina, topi, dan kacamata. Pengujian live streaming menggunakan parameter QoS mendapatkan hasil dari Throughput bernilai 34,9 Kbps, Packet Loss bernilai 0 %, Delay bernilai 100,4277 ms yaitu sangat bagus, sedangkan Jitter bernilai 89,66 ms yaitu sedang

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

How to Cite
Krista, N. R. A., & Asri Wulandari. (2024). Rancang Bangun Sistem Keamanan Smartlab PNJ Menggunakan Face Recognition Berbasis Raspberry Pi. Seminar Nasional Teknik Elektro, 9(1), 68–74. Retrieved from https://prosiding.pnj.ac.id/SNTE/article/view/1915

References

  1. Basri, I. Y., & Irfan, D. (2018). Komponen Elektronika. SUKABINA Press.
  2. Budiman, A., Duskarnaen, M. F., & Ajie, H. (2020). ANALISIS QUALITY OF SERVICE (QOS) PADA JARINGAN INTERNET SMK NEGERI 7 JAKARTA. PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer, 4(2), 32–36. https://doi.org/10.21009/pinter.4.2.6
  3. Clinton, R. M. P., & Sengkey, R. (2019). Purwarupa Sistem Daftar Pelanggaran Lalulintas Berbasis Mini-Komputer Raspberry Pi. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:212932353
  4. Li, S. Z., & Jain, A. K. (2011). Introduction. In S. Z. Li & A. K. Jain (Eds.), Handbook of Face Recognition (pp. 3–4). Springer London. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-932-1
  5. Luthfansa, Z. M., & Rosiani, U. D. (2021). Pemanfaatan Wireshark untuk Sniffing Komunikasi Data Berprotokol HTTP pada Jaringan Internet. Journal of Information Engineering and Educational Technology, 5(1), 34–39. https://doi.org/10.26740/jieet.v5n1.p34-39
  6. Ngantung, R. K., & Pakereng, M. A. I. (2021). Model Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis User Centered Design Menerapkan Framework Flask Python. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 5(3), 1052. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3054
  7. Pajankar, A. (2022). Introduction to Single-Board Computers and Raspberry Pi. In Raspberry Pi Image Processing Programming (pp. 1–30). Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-8270-0_1
  8. Pratika, M., Piarsa, I., & Wiranatha, A. (2021). Rancang Bangun Wireless Relay dengan Monitoring Daya Listrik Berbasis Internet of Things. JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 2(3), 515–523. https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/79413
  9. Raspberry Pi 3 Model B+. (n.d.). www.raspberrypi.org/products/raspberry
  10. The Business Research Company. (2023). Facial Recognition Global Market Report 2023.
  11. Tryatmojo, B., & Maryati, R. I. S. (2019). AKURASI SISTEM FACE RECOGNITION OPENCV MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DENGAN METODE HAAR CASCADE. JURNAL ILMIAH INFORMATIKA, 7(02), 92. https://doi.org/10.33884/jif.v7i02.1354
  12. Wibowo, W., Ulama, B. S. S., & Al Azies, H. (2020). BELAKAR PEMROGRAMAN BAHASA PYTHON. ITS Press.
  13. Yahfizham. (2019). DASAR-DASAR KOMPUTER (M. S. Lubis, Ed.). PERDANA PUBLISHING.
  14. Yohannes, Y., Sari, Y. P., & Feristyani, I. (2019). Klasifikasi Wajah Hewan Mamalia Tampak Depan Menggunakan k-Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi Fitur HOG. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 5(1).