PROTOTYPE SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION UNTUK AUTENTIKASI WAJAH DI SEKRETARIAT BEM UNIVERSITAS SAINTEK MUHAMMADIYAH
DOI:
https://doi.org/10.56459/sibernetika.v10i1.177Keywords:
face recognition, esp32-cam, mtcnn, sistem keamanan, bottelegramAbstract
Keamanan ruangan organisasi seperti Sekretariat BEM Universitas Saintek Muhammadiyah menjadi hal yang sangat krusial untuk mencegah kehilangan atau penyalahgunaan aset. Sistem keamanan konvensional seperti kunci fisik dan alarm sering kali memiliki keterbatasan dalam mendeteksi ancaman secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk merancang dan mengimplementasikan prototipe sistem keamanan berbasis face recognition yang mampu melakukan autentikasi dan identifikasi wajah secara cepat dan akurat, sehingga dapat meningkatkan perlindungan terhadap aset dan aktivitas di dalam sekretariat.
Pendekatan pengembangan menggunakan metode prototype yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Metode pendekatan yang digunakan adalah face recognition dengan memanfaatkan modul ESP32-CAM sebagai perangkat utama dan algoritma MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks) untuk proses deteksi dan identifikasi wajah secara real-time. Sistem ini juga terintegrasi dengan bot Telegram untuk mengirimkan notifikasi otomatis apabila terdeteksi wajah yang tidak terdaftar di database. Pengujian dilakukan melalui Pre-Test sebelum penggunaan sistem dan Post-Test yang dilaksanakan secara langsung di Sekretariat BEM Saintek Muhammadiyah, dengan melibatkan 10 responden pengurus BEM. Instrumen pengujian menggunakan kuesioner berbasis skala Likert untuk mengukur persepsi terhadap keamanan, kecepatan autentikasi, dan kemudahan akses.
Hasil pengujian memperlihatkan adanya peningkatan signifikan pada seluruh indikator penilaian. Pada tahap pre-test, rata-rata skor berada di kisaran 3,0–3,5, yang menunjukkan persepsi sedang terhadap keamanan, kecepatan autentikasi, dan kemudahan akses. Setelah prototype diuji, skor rata-rata Post-Test meningkat menjadi 4,4–4,7. Peningkatan tertinggi terdapat pada indikator kemampuan sistem mengenali wajah (4,7) dan kelayakan pengembangan sistem lebih lanjut (4,7). Secara kumulatif, skor rata-rata naik dari 3,3 menjadi 4,53, membuktikan bahwa prototipe sistem keamanan berbasis face recognitionini efektif mengatasi kelemahan metode manual sebelumnya serta meningkatkan keamanan, kemudahan, dan kepuasan pengguna.
References
S. Siswidiyanto, A. Munif, D. Wijayanti, and E. Haryadi, “Sistem Informasi Penyewaan Rumah Kontrakan Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Prototype,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 15, no. 1, pp. 18–25, 2020, doi: 10.35969/interkom.v15i1.64.
A. Ipanhar, T. K. Wijaya, and P. Gunoto, “Perancangan Sistem Monitoring Pintu Otomatis Berbasis Iot Menggunakan Esp32-Cam,” Sigma Tek., vol. 5, no. 2, pp. 333–350, 2022, doi: 10.33373/sigmateknika.v5i2.4590.
I. B. A. Peling, M. P. A. Ariawan, G. B. Subiksa, and I. K. A. G. Wiguna, “Pendeteksi Keberadaan Orang Asing Menggunakan Face Recognition dan Motion Detection,” J. Bangkit Indones., vol. 13, no. 1, pp. 18–23, 2024, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v13i1.275.
Humaira, A. Maulana Ibrahim, and A. Alanda, “Sistem Keamanan Pintu Rumah Berbasis Cloud Computing,” JITSI J. Ilm. Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 23–29, 2022, doi: 10.30630/jitsi.3.1.56.
K. D. Anggara, D. P. Kartikasari, and F. A. Bakhtiar, “Implementasi Algoritma MTCNN dalam Mekanisme Autentikasi berbasis Pengenalan Wajah,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 8, pp. 3613–3621, 2023, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/13044
Y. Fauzan, “Kotak Penerima Paket Berbasis IoT Menggunakan Modul Esp32-Cam,” Institutional Repos. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, pp. 1–66, 2020, [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/56069
E. K. Wahyudi, “Obat Keras Dengan Face Recognition Menggunakan Esp32-Cam Universitas Islam Sultan Agung Semarang 2024 Strong Drugs Storage Security System With Face Recognition Using Esp32-Cam,” SKRIPSI Progr. Stud. Tek. ELEKTRO Fak. Teknol. Ind. Univ. Islam SULTAN AGUNG SEMARANG, 2024.
C. A. Fauziana, S. Gunawan, and A. Saifudin, “Pengujian Sistem Aplikasi Presensi Siswa Berbasis Web Pada SMA Terbuka Menggunakan Metode Black Box Testing Equivalence Partitioning,” vol. 2, no. 2, pp. 47–52, 2024.
C. F. Rosa, R. Amelia, and F. Mulyasih, “Home Door Security System with Face Recognition Based on Internet of Things,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., no. 16040007, p. 73, 2020.
M. N. Adlini, A. H. Dinda, S. Yulinda, O. Chotimah, and S. J. Merliyana, “Metode Penelitian Kualitatif Studi Pustaka,” Edumaspul J. Pendidik., vol. 6, no. 1, pp. 974–980, 2022, doi: 10.33487/edumaspul.v6i1.3394.
Wahyu Rifa’i, Didik Himmawan, and Ibnudin, “Implementasi Pembelajaran Menggunakan Metode Bermain Bagi Anak-Anak Desa Tenajar Kidul Kecamatan Kertasemaya Kabupaten Indramayu,” J. Psychol. Couns. Educ., vol. 1, no. 1, pp. 35–40, 2023, doi: 10.58355/psy.v1i1.9.
H. Pujiyanto, “Metode Observasi Lingkungan dalam Upaya Peningkatan Hasil Belajar Siswa MTs,” JIRA J. Inov. dan Ris. Akad., vol. 2, no. 6, pp. 749–754, 2021, doi: 10.47387/jira.v2i6.143.
