Project Based Learning: Sistem Otentifikasi melalui Deteksi Wajah untuk Akses Pintu Otomatis Berbasis Raspberry Pi

Irfan Alifiansyah; Muhamad Raihan Akmal; Wahyu Febrianto; Abdurahman Dwijotomo; Iman Fahruzi

doi:10.30871/ji.v16i2.7646

Penulis

Irfan Alifiansyah Politeknik Negeri Batam
Muhamad Raihan Akmal Politeknik Negeri Batam
Wahyu Febrianto Politeknik Negeri Batam
Abdurahman Dwijotomo Politeknik Negeri Batam
Iman Fahruzi Politeknik Negeri Batam

DOI:

https://doi.org/10.30871/ji.v16i2.7646

Kata Kunci:

Deteksi wajah, machine learning, pintu otomatis, raspberry pi

Abstrak

Permasalahan keamanan merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari. Sistem penguncian pintu tradisional dengan penggunaan kunci fisik memiliki kelemahan dalam hal keamanan. Kunci fisik dapat dirusak, dicuri, atau bahkan dapat direplikasi dengan mudah. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sebuah metode baru yang bisa mencegah permasalahan tersebut. Salah satu penerapan teknologi yang bisa dipakai untuk kunci alternatif adalah dengan menggunakan metode pengenalan wajah untuk membuka dan mengunci pintu berdasarkan data orang yang diberi akses pintu. Penelitian ini fokusnya adalah pada pengembangan metode pengenalan wajah menggunakan machine learning dengan teknik histogram of oriented gradients (HOG) yang di kombinasikan dengan linear Support Vector Machine (SVM). Teknik ini dibuat sesederhana mungkin supaya bisa dipasang pada Single Board Computer (SBC) berbasis raspberry pi 4 yang mempunyai sebuah sensor kamera untuk input Machine learning dan output solenoid doorlock. Pada bagian awal, machine learning harus di latih terlebih dahulu untuk mengenali orang yang diberi akses pintu. Data wajah tersebut dikumpulkan dalam bentuk foto yang mencakup variasi ekspresi, posisi, dan kondisi pencahayaan. Gambar data wajah kemudian diproses oleh machine learning untuk membuat model algoritma dataset yang bisa mengenali wajah dengan akurasi tinggi. Selanjutnya, saat sistem bekerja dan mendeteksi sebuah wajah yang mempunyai tingkat kemiripan tinggi dengan model yang dilatih, maka raspberry pi akan membuka solenoid doorlock tersebut dan begitu juga dengan sebaliknya untuk mengunci pintu dan membatasi hak akses bagi yang tidak terdaftar. Metode ini mememberikan kelebihan dalam hal keamanan, karena hanya pengguna yang memiliki wajah yang terdaftar dalam dataset yang dapat membuka pintu. Sistem deteksi wajah yang dibuat mempunyai tingkat akurasi 83% dan dapat berjalan di sistem dengan kekuatan komputasi terbatas seperti SBC Raspberry Pi 4.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

BPBATAM, "Kawasan industri di batam," 4 12 2023. [Online]. Available: https://bpbatam.go.id/kawasan-industri-di-batam/.

D. Aswini, R. Rohindh, K. S. M. Ragavendhara and C. S. Mridula, "Smart Door Locking System," in International Conference on Advancements in Electrical, Electronics, Communication, Computing and Automation (ICAECA), Coimbatore, India, 2021.

A. N. M. Erwan, M. N. H. M. Alfian and M. S. M. Adenan, "Smart Door Lock," International Journal of Recent Technology and Applied Science (IJORTAS), vol. 3, no. 1, pp. 1-15, 2021.

J. Baikerikar, V. Kavathekar, N. Ghavate, R. Sawant and K. Madan, "Smart Door Locking Mechanism," in International Conference on Nascent Technologies in Engineering (ICNTE), NaviMumbai, India, 2021.

R. Tullah, S. D. Hapid and J. A. Suwandara, "AUTOMATIC LOCK DOOR WITH VOICE COMMANDS ON ARDUINO-BASED ANDROID," JURNAL SISFOTEK GLOBAL, vol. 11, no. 2, pp. 82 - 88, 2021.

L. D. W. Raj, K. Santhosh, S. Subash, C. Sujin and P. Tharun, "Voice Controlled Door Lock System Using Matlab and Arduino," in International Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN), Pondicherry, India, 2019.

I. P. Ihsan, S. Buwarda, H. Novianty and I. A. Putra, "Voice Recognition Untuk Otomatisasi Sistem Pengakses Pintu," JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), vol. 4, no. 1, pp. 116-125, 2021.

H. Isyanto, W. Ibrahim and M. A. Hidayatulloh, "Desain Kunci Pintu Fingerprint Pada Ruangan Khusus (Restricted Area)," in Seminar Nasional Sains dan Teknologi, Jakarta, 2019.

A. Z. Rohman, Sunardi and A. Munazilin, "Rancang Bangun Smart door lock Menggunakan Fingerprint dan Mikrokontroler Arduino Uno di BMT NU Jangkar," G-Tech Jurnal Teknologi Terapan, vol. 7, no. 4, pp. 1245-1253, 2023.

K. Y. Sun, Y. Pernando and M. I. Safari, "PERANCANGAN SISTEM IoT PADA SMART DOOR LOCK," JUTSI: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 1, no. 3, pp. 289 - 296, 2021.

K. Prihandani and A. S. Y. Irawan, "Door Lock Berbasis Internet of Things," SYSTEMATICS, vol. 1, no. 1, pp. 22-32, 2019.

R. F. N. Susilo and S. F. Athallah, "Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam Membangun Sistem Pangan Berkelanjutan di Indonesia," Jurnal Imagine, vol. 3, no. 2, pp. 104-116, 2023.

A. T. Dwilaga, "IMPLEMENTASI MODEL ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM WAREHOUSE:," Jurnal Sistem Dan Teknik Industri, vol. 3, no. 2, pp. 253-261, 2022.

T. Wahyudi, "Studi Kasus Pengembangan dan Penggunaan Artificial," Indonesian Journal on Software Engineering, vol. 9, no. 1, pp. 28-32, 2023.

G. D. Jupri, Rosandi and P. Rosyani, "Implementasi Artificial Intelligence Pada Sistem Manufaktur Terintegrasi," BISIK : Jurnal Ilmu Komputer, Hukum, Kesehatan, dan SosHum , vol. 1, no. 2, pp. 140-143, 2022.

A. L. Perdana, Suharni and A. Riadi, "PENGENALAN EKSPRESI WAJAH PENGUNJUNG DEAL COFFEE MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)," Jurnal of Embedded System and Inelligent System, vol. 4, no. 2, pp. 132-139, 2023.

M. F. Aditama and M. Haryanti, "SISTEM PENGENALAN DAN VERIFIKASI WAJAH," Jurnal Teknologi Industri, vol. 12, no. 1, pp. 30-39, 2023.

T. Arifianto, "PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS DEEP LEARNING UNTUK KEAMANAN KOMPUTER," Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran, vol. 7, no. 2, pp. 3934-3940, 2024.

H. A. Faiq and H. Sabita, "Pengembangan Model Deep Learning Untuk Pengenalan Wajah pada Sistem Keamanan," Jurnal Teknika, vol. 18, no. 1, pp. 197-209, 2024.

S. Syarif, M. Baharuddin and Muslimin, "Penerapan Metode Convolutional Neural Network pada Face Recognition untuk Smart Loker," Jurnal Eksitasi, vol. 2, no. 2, pp. 19-26, 2023.