Implementasi Webcam sebagai Pendeteksi Wajah pada Sistem Keamanan Perumahan menggunakan Image Processing

DOI: https://doi.org/10.32722/ees.v2i1.2791

Arba Abdul Syukur

Abstract


Pencurian yang sangat meresahkan masyarakat seringkali terjadi pada suatu ruangan atau lingkungan seperti gedung, kantor, lorong bahkan tempat ibadah juga menjadi sasaran para pencuri. Upaya yang dilakukan DKM (Dewan Kemakmuran Masjid) yaitu memberikan himbauan supaya tetap menjaga barang pentingnya masing-masing.  Masjid seharusnya menjadi tempat yang aman dan nyaman untuk dikunjungi. Oleh karena itu kami memiliki ide yang bertujuan untuk mengantisipasi pencurian di masjid atau tempattempat yang rawan pencurian. Penelitian ini merancangbangun sistem pengenalan wajah sebagai solusi untuk mengurangi tingkat pencurian. Sistem ini dilengkapi dengan perangkat keras Raspberry Pi 3 model B dan webcam A4Tech. Perangkat lunak database yang dapat menyimpan data pengguna. Tujuan penelitian untuk membandingkan 2 metode yang terbaik dalam pengenalan wajah yaitu metode LBPH (Local Binary Pattern Histogram) dan metode Eigenface. Penelitian dilakukan pada siang hari untuk mengambil citra wajah yang berbeda. Penelitian dilakukan dengan 3 kondisi yaitu siang hari luar ruangan, siang hari dalam ruangan dan malam hari dalam ruangan. Parameter yang digunakan untuk melihat hasil dari pengenalan wajah yaitu Akurasi, FAR (False Accept Rate) dan FRR (False Reject Rate). Hasil pengujian 2 metode tersebut yang memiliki tingkat rata-rata Akurasi tertinggi dan tingkat rata-rata FAR dan FRR terendah adalah metode  Eigenface. Kesimpulan dari hasil penelitian yaitu pencahayaan mempengaruhi pengenalan wajah dalam 2 metode tersebut.

Keywords


Eigenface; LBPH; Parameter; Pengenalan wajah

Full Text:

PDF

References


Giant Ragil, Darjat dan sudjadi. (2015). Perancangan Aplikasi Pemantau dan Pemantau Pengendali Piranti Elektronik pada Ruangan Berbasis Web Jurnal Transmisi. 2015, (72), 2407–6422

Prihatmoko, Dias. (2017). Pemanfaatan Raspberry Pi Sebagai Server Web Untuk Penjadwalan Kontrol Lampu Jarak Jauh. Vol. 9 No.1 : 2085-3688

Simaremare, Harris dan Agung Kurniawan. (2016). Perbandingan Akurasi Pengenalan Wajah Menggunakan Metode LBPH dan Eigenface dalam Mengenali Tiga Wajah Sekaligus secara Real-Time. Vol. 14 No.1 : 1692-2390

Trimarsiah, Yunita dan Muhajir Arafat. (2017). Analisi dan Perancangan Website sebagai Sarana Informasi pada Lembaga Bahasa Kewirausahaan dan Komputer Akmi Baturaja. Vol. 19 No.1 : 1-10

irman, Astria, Wowor dan Xaverius Najoan. (2016). Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web. Vol. 5 No.2 : 2301-8402

Suhery, Cucu dan Ikhwan Ruslianto. (2017). Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA). Vol. 3 No.1 : 2460-0741

Habiburrahman, H. (2019). Sistem Presensi Berbasis Face Recognition. ELECTRICES, 1(1), 15-21

Derisma. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Eigenface pada Perangkat Mobile Berbasis Android. Vol. 2 No. 2 : 127-136


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Arba Abdul Syukur

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.