Sistem Keamanan Pintu Berbasis Face Recognition Menggunakan

## Raspberry Pi 3
Antoni Pribadi *1 , Fitri 2 , Mulya Safitri 3 , Andri Nofiar. Am 4 , Muhammad Ridwan 5
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Politeknik Kampar, Jl. Tengku Muhammad, Kampar, Riau, 28461 antonipribadi.mkom@mail.com *1 , mrfitri.polkam@gmail.com 2 , mulyasafitri@poltek-kampar.ac.id 3 , andrinofiar90@gmail.com 4 , ridwanpolkam@gmail.com 5
*) Corresponding author
( received: 06-05-24, revised: 17-05-24, accepted: 29-05-24)

## Abstract
According to the Central Bureau of Statistics in 2021, the theft crime rate in 2020 in Riau increased by 2,730 cases; hence, home theft cases have become very common. The cause of these thefts is attributed to the widespread use of small-sized traditional padlock systems in houses. Numerous solutions have been proposed by previous researchers, such as fingerprint recognition, passwords, PIR sensors, sound, retina, and others. However, each of them still has its respective shortcomings. Therefore, the proposed solution is to develop a home door security system based on face recognition technology. Face recognition itself is a technology capable of matching human faces from digital images or video footage through facial databases. The goal of this research is for the system to successfully identify the homeowner's face. The system effectively transmits information in the form of photos, name tags, and timestamps to the group Telegram Bot application monitored by family members whenever someone enters the house. Additionally, the system successfully displays a text message on the 16x2 LCD to provide information about the name tag of the individual accessing the camera.
Keywords: Home Security, Face recognition, Raspberry Pi, Telegram Bot.

## Abstrak
Menurut Badan Pusat Statistik tahun 2021 mengatakan bahwa tingkat kejahatan pencurian pada tahun 2020 di Riau meningkat sebesar 2.730 kasus, oleh sebab itu kasus pencurian dirumah menjadi hal yang sangat sering terjadi. Penyebab terjadinya pencurian tersebut ialah karena banyaknya rumah yang memakai sistem kunci gembok tradisional yang bentuknya kecil. Terdapat banyak solusi yang telah dibuat oleh peneliti terdahulu seperti menggunakan sidik jari, password , sensor PIR , suara, retina dan lain-lain. Namun semua masih terdapat kekurangannya masing-masing. Untuk itu solusi yang diberikan ialah dengan membuat sistem keamanan pintu rumah berbasis face recognition . Face recognition sendiri ialah sebuah teknologi yang dapat mencocokkan wajah manusia dari citra digital atau cuplikan video melalui basis data wajah. Tujuan dari penelitian ini ialah sistem mampu mengidentifikasi wajah pemilik rumah. Sistem berhasil mengirimkan informasi berupa foto, tag nama dan waktu pada aplikasi Bot Telegram grup yang di monitoring oleh anggota keluarga terkait seseorang yang masuk kedalam rumah. Sistem juga berhasil menampilkan pesan teks pada LCD 16x2 untuk memberikan info tag nama seseorang yang sedang mengakses kamera.
Kata Kunci: Keamanan Rumah, Face recognition , Raspberry Pi , Bot Telegram .

## I. PENDAHULUAN
Rumah merupakan tempat ternyaman dan teraman bagi kita untuk tinggal, namun sayangnya kejahatan seperti pencurian semakin meningkat saat ini. Hal ini terjadi di setiap kota-kota besar, terutama di provinsi Riau. Menurut Badan Pusat Statistik tahun 2021 dalam buku yang berjudul Statistik Kriminal 2021, mengatakan bahwa tingkat kejahatan pencurian dari tahun 2018 berjumlah 2.455 kasus, dan di tahun 2019 menurun menjadi 1.924 kasus, namun pada tahun 2020 naik kembali menjadi 2.730 kasus pencurian di Riau [1]. Kasus pencurian dirumah menjadi hal yang sangat sering terjadi, dikarenakan hampir sebagian besar aktivitas dilakukan diluar rumah. Banyak rumah yang kosong pada saat jam kerja dikarenakan ditinggal pergi oleh pemilik rumah. Rumah kosong seperti itu terutama yang tidak memiliki sistem keamanan yang memadai akan menjadi sasaran empuk
para pencuri. Rumah yang masih menggunakan sistem kunci dan gembok tradisional akan mudah dimasuki oleh pencuri, dan dikarenakan bentuknya yang kecil, kunci dapat dengan mudah dilupakan dan membuatnya mudah hilang [2].
Teknologi merupakan salah satu solusi yang mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan manusia, salah satunya pada bidang keamanan [3][4]. Peningkatan kasus pencurian di rumah, terutama di kota-kota besar di provinsi Riau, menunjukkan perlunya solusi keamanan yang lebih efektif dan canggih. Sistem keamanan tradisional seperti kunci dan gembok terbukti mudah dibobol oleh pencuri [5][6]. Teknologi modern seperti pengenalan sidik jari, suara, sensor PIR, dan retina telah berkembang [7], namun masing-masing masih memiliki kelemahan yang signifikan.
Pada penelitian ini menggunakan teknologi face recognition yang dikenal memiliki tingkat akurasi tinggi[8] karena kemampuan uniknya dalam mengenali ciri khas wajah manusia [9]. Setiap wajah memiliki ciri khas dan keunikannya masing-masing [11]. ciri khas pada wajah tersebut yang dapat diidentifikasi, proses identifikasi pada wajah tersebut disebut dengan face recognition [10]. Face recognition menawarkan keunggulan signifikan dibanding metode lain karena setiap manusia memiliki bentuk wajah yang berbeda, menjadikannya sulit untuk dibobol.
Namun, implementasi face recognition pada perangkat keras tradisional seperti Arduino[11] dan ESP32-CAM[12] masih memiliki keterbatasan dalam hal performa dan efisiensi. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan Raspberry Pi 3 Model B+ sebagai solusi yang lebih efektif. Raspberry Pi merupakan komputer berpapan tunggal yang mampu menjalankan tugas pengolahan citra dengan cepat dan efisien [13]. Fitur GPIO ( General Purpose Input Output ) pada Raspberry Pi memungkinkan integrasi yang fleksibel dengan sistem keamanan lainnya [14]. Informasi yang diberikan oleh sistem ini akan dikirimkan melalui aplikasi Telegram . Dalam jurnalnya [15] mengatakan bahwa untuk memantau dan mengendalikan sistem penguncian pintu rumah, kita dapat menggunakan aplikasi Telegram dikarenakan aplikasi tersebut memberikan biaya yang terjangkau untuk diterapkan ke sistem penguncian pintu.
Pada penelitian [16] membahas tentang sistem keamanan Automatic Door Closer menggunakan pengenalan wajah. Metode eigenface digunakan untuk pengenalan wajah dan dilakukan pengujian untuk mendeteksi serta mengenali citra wajah . Penelitian terkait juga membahas pengenalan wajah menggunakan metode eigenface secara real-time , dengan tujuan menguji sistem untuk melihat apakah metode eigenface dapat mengenali dan mendeteksi wajah secara langsung [17]. Pada proses Pengenalan wajah dalam komputer bergantung pada beberapa faktor, termasuk kondisi ekspresi wajah, pencahayaan (diukur dalam satuan lux) yaitu satuan pengukuran intensitas cahaya, dan aksesoris yang digunakan oleh orang tersebut [18]. Dalam proses deteksi wajah, terdapat beberapa tahapan, yaitu pengambilan objek, pengukuran ulang objek, dan analisis objek [19]. Tahap pengambilan objek adalah ketika gambar wajah diambil menggunakan kamera. Pada tahap ini, gambar yang diambil dari kamera diubah menjadi gambar statik. Setelah gambar diambil, langkah berikutnya adalah tahap pengukuran ulang ( resizing ). Tahap ini merupakan jembatan antara pengambilan gambar dan analisis gambar. Pada tahap pengukuran ulang, ukuran gambar yang diambil disesuaikan dengan format ukuran gambar yang ada dalam database agar dapat dianalisis. Terakhir adalah tahap analisis. Pada tahap ini, gambar yang telah diukur ulang akan dianalisis dengan mencocokkannya dengan kumpulan gambar dalam database untuk menentukan nilai kecocokan. Proses ini memungkinkan identifikasi gambar yang paling cocok dengan gambar objek yang dianalisis.
Berdasarkan pada uraian masalah yang telah dikemukakan, maka harus adanya solusi untuk mencegah dan meminimalisir kasus pencurian didalam rumah. Solusi yang penulis bawa yaitu sebuah sistem kemanan pintu berbasis menggunakan Raspberry Pi 3 model B+ dengan bahasa pemrograman Python . Dimana Sistem ini menggunakan sebagai indentifikasinya, dan alat Raspberry Pi model B+ sebagai Board Microcontroller , dan informasi akan diberikan oleh sistem ini melalui aplikasi Telegram .

## II. METODE PENELITIAN
Pada Gambar 1 merupakan kerangka kerja penelitian yang digunakan ini merujuk pada jurnal [20].
Gambar 1. Kerangka Kerja
1. Analisis Masalah , Tahapan ini berupa analisis kebutuhan yang akan digunakan didalam penelitian dan pembuatan alat.
2. Studi Literatur , Pada tahapan ini dilakukan pencarian solusi dari masalah yang telah menjadi topik dengan mengambil beberapa rujukan jurnal atau buku mengenai sistem keamanan pintu berbasis menggunakan Raspberry Pi 3 model B+ dan bahasa pemrograman Python .
3. Pengumpulan Alat Dan Bahan , Tahapan ini berupa pengumpulan perlengkapan alat yang akan digunakan untuk membuat sistem keamanan pintu yang terdiri dari kebutuhan software dan hardware .
4. Perancangan Alat , Dalam tahap perancangan alat ini merupakan perancangan alat yang bersifat sementara seperti tampilan user interfaces atau tampilan output yang akan dibuat. a. Diagram Blok
Diagram blok ini akan diketahui prinsip kerja keseluruhan rangkaian. Kamera webcam akan mengambil inputan gambar, kemudian data wajah di proses menjadi sebuah image lalu di klasifikasikan oleh pemrograman Python . Hasil klasifikasi wajah tersebut akan dikirim ke Raspberry Pi , lalu Raspberry akan memberikan perintah ke MOSFET yang akan diteruskan ke solenoid door lock untuk terbuka. Lalu Raspberry Pi 3 akan memberikan data hasil klasifikasi wajah dan terbukanya pintu ke internet yang akan dikirim ke Bot Telegram berupa info gambar seseorang. Raspberry Pi juga akan memberikan keluaran berupa teks yang akan ditampilkan pada LCD 16x2. Namun, apabila data hasil klasifikasi tidak cocok atau tidak sesuai dengan data wajah dalam dataset maka sistem akan mengulang kembali dari meng input data wajah menggunakan kamera sebanyak 3 kali perulangan, dan jika sebanyak 3 kali perulangan tersebut sistem masih juga tidak bisa mengenali data wajah yang dimasukkan, maka pintu masih akan tertutup, dan sistem akan mengirim info ke aplikasi Bot Telegram .
Gambar 2. Blok Diagram

## b. Skema Rangkaian Alat
Skema rangkaian alat akan menunjukkan bagaimana komponen-komponen yang ada dihubungkan hingga menjadi sebuah alat yang akan berfungsi dengan baik. Skema tersebut memberikan gambaran keseluruhan tentang hubungan komponen dan fungsinya. Adaptor 12V memberikan arus ke solenoid door lock , Jack DC Female menghubungkan adaptor 12V ke Mosfet IRF520 , dan Adaptor 5V memberikan daya pada Raspberry Pi 3 B+. Raspberry Pi berfungsi mengelola data wajah dan mengirimkannya ke Telegram melalui Camera Logitech C270 . Modul MOSFET IRF520 mengontrol arus ke solenoid door lock , dan I2C menghubungkan Raspberry Pi ke LCD 16x2 untuk menampilkan nama yang akan masuk. Pintu akan ditutup secara manual, kemudian akan terkunci otomatis menggunakan Solenoid door lock dalam waktu 5 detik. Setelah itu, sistem akan mengirimkan data ke Telegram berupa gambar dan informasi mengenai siapa yang membuka pintu. Pada Gambar 3 merupakan skema rangkaian alat pada penelitian ini.
Gambar 3. Rangkaian alat komponen

## c. Tahapan perhitungan Eigenface
Eigenface adalah sekumpulan vektor eigen yang digunakan dalam masalah computer vision untuk pengenalan wajah manusia [21]. Ini merujuk pada pendekatan berbasis penampilan yang bertujuan menangkap variasi dalam kumpulan gambar wajah dan menggunakan informasi tersebut untuk mencocokkan dan membandingkan gambar wajah individu secara keseluruhan. Berikut merupakan tahapan perhitungan eigenface:
1) Pertama adalah data disiapkan dengan membuat himpunan S yang terdiri dari semua data training mage (Γ1, Γ2, ..., ΓM).
S = {Γ1, Γ2, ..., ΓM}
2) Kemudian diambil nilai tengahnya atau mean.
3) Kemudian dicarilah selisih (Φ) antara training image(Γi) dengan nilai tengah (Ψ).
Φ1= Γi -Ψ
4) Kemudian, barulah menghitung nilai matriks kovarian (C).
5) Setelah itu, dihitunglah eigenvalue (λ) dan eigenvector(ν) dari matriks kovarian (C). C x νi= λix νi
6) Selanjutnya, jika eigenvector (ν) telah diperoleh, maka selanjutnya eigenface (μ) sudah dapat dicari dengan:
5. Pembuatan Alat , Pada tahapan ini semua alat yang diperlukan di rangkai dan bahan berupa Source Code program Python di terapkan pada alat tersebut.
6. Pengujian Alat , Tahapan ini merupakan tahapan akhir dan tahapan lanjutan dari pembuatan alat yaitu pengujian sebuah alat yang sudah berhasil dibuat. Di dalam tahapan ini nanti akan diketahui kelebihan dan kelemahan dari alat maupun sistem yang telah dibuat.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengujian Kamera
Pengambilan gambar pada sistem akan diambil melalui kamera Logitech C270 dengan resolusi pengambilan gambar sebesar 720p/30fps dan akan diujikan dengan kasus apakah kamera dapat mendeteksi wajah dengan baik berdasarkan jarak pengambilan wajah. Pada Tabel 1 merupakan hasil pengujian yang dilakukan.
Tabel 1. Pengujian kamera Logitech C270 berdasarkan Jarak Pengujian Jarak Respon Percobaan 1 25cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi Percobaan 2 35cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 3 50cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 4 70cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 5 85 cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 6 100cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 7 150cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 8 160cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 9 175cm [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 10 180cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi
Berikutnya merupakan pengujian pada foto wajah yang telah dicetak. Terdapat 2 sampel foto wajah yang dicetak. Sampel foto tersebut ialah foto seseorang yang sudah didaftarkan dalam dataset. Foto pertama ialah foto memakai jilbab tidak memakai kacamata dengan ukuran kurang lebih setengah dari wajah asli, foto kedua ialah foto tidak memakai jilbab dan memakai kacamata dengan ukuran kurang lebih seukuran wajah asli. Tabel 2 merupakan hasil pengujian kamera berdasarkan foto yang dicetak.
Tabel 2. Pengujian kamera berdasarkan foto dicetak
Pengujian Jenis Foto Jarak Respon Percobaan 1 Memakai jilbab tidak memakai kacamata 5cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi Percobaan 2 Memakai jilbab tidak memakai kacamata 30cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi Percobaan 3 Memakai jilbab tidak memakai kacamata 35cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi Percobaan 4 Tidak memakai jilbab dan memakai kacamata 15cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi Percobaan 5 Tidak memakai jilbab dan memakai kacamata 50cm [ ] Terditeksi [ ✔ ] Tidak Terditeksi
Berikutnya akan dilakukan pengujian kamera Logitech C270 pada ekspresi wajah. Ekspresi wajah yang diujikan merupakan ekspresi wajah yang umum atau yang sering muncul pada manusia. Tabel 3 merupakan hasil pengujian menggunakan kamera Logitech C270 berdasarkan ekspresi wajah.
Tabel 3. Pengujian kamera Logitech C270 berdasarkan ekspresi wajah Pengujian Jenis ekspresi Respon Percobaan 1 Wajah datar [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 2 Wajah tersenyum [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 3 Wajah tertawa [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 4 Wajah marah [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 5 Wajah sedih [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 6 Wajah menangis [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 7 Wajah terkejut [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 8 Wajah jijik [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 9 Wajah kesal [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 10 Wajah lelah [ ✔ ] Terditeksi
[ ] Tidak Terditeksi
Pada Tabel 4 merupakan pengujian pada kamera berdasarkan intensitas cahaya yang masuk pada kamera.
Tabel 4. Pengujian kamera Logitech C270 berdasarkan intensitas cahaya Pengujian Intensitas cahaya Jenis Foto Respon Percobaan 1 200 lux [ ✔ ] Terditeksi
[ ] Tidak Terditeksi
Percobaan 2 127 lux
[ ✔ ] Terditeksi
[ ] Tidak Terditeksi
Percobaan 3 90 lux
[ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi
Percobaan 4 50 lux [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi
Percobaan 5 20 lux
[ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi
Pengujian Intensitas cahaya Jenis Foto Respon Percobaan 6 15 lux [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi
Percobaan 7 10 lux
[ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 8 8 lux [ ✔ ] Terditeksi [ ] Tidak Terditeksi Percobaan 9
5 lux
[ ✔ ] Terditeksi
[ ] Tidak Terditeksi

## 2. Pengujian Solenoid Door Lock
Alat solenoid door lock yang digunakan untuk penutup pintu akan diujikan untuk membuktikan pintu bisa terbuka atau tidak dengan menghitung waktu respon dari pembukaan pintu dan waktu saat pintu terbuka. Pada Tabel 5 merupakan hasil pengujian Solenoid door lock.
Tabel 5. Pengujian Solenoid door lock Pengujian Waktu Respon Respon Waktu Saat posisi Solenoid Terbuka Percobaan 1 7.99 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.93 detik Percobaan 2 12.98 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.95 detik Percobaan 3 13.23 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.63 detik Percobaan 4 12.71 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.80 detik Percobaan 5 13.38 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.77 detik Percobaan 6 13.97 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.03 detik Percobaan 7 10.92 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.26 detik Percobaan 8 7.18 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.41 detik Percobaan 9 13.41 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.97 detik Percobaan 10 14.33 detik [ ✔ ] Terbuka [ ] Tidak Terbuka 4.96 detik

## 3. Pengujian LCD 16x2
Pada pengujian LCD yang digunakan menggunakan ukuran 16x2 akan diujikan untuk menampilkan pesan siapa yang masuk sesuai wajah yang terdeteksi. Pada pengujian LCD ini akan tampil keterangan in dan out untuk
menentukan posisi kamera yang digunakan. Pada Tabel 6 merupakan hasil pengujian menggunakan LCD yang berukuran 16x2.
Tabel 6. Pengujian LCD 16x2 Pengujian Kondisi Pesan Respon Percobaan 1 Terdeteksi Wajah Mulya Nama : Mulya In [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 2 Terdeteksi Wajah Mulya Nama : Mulya Out [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 3 Tidak terlihat Wajah seseorang Nama : None in [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 4 Tidak terlihat Wajah seseorang Nama : None out [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 5 Terdeteksi wajah seseorang yang tidak ada dalam dataset Nama : unknown In [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 6 Terdeteksi wajah seseorang yang tidak ada dalam dataset Nama : unknown Out [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 7 Terdeteksi Wajah Desi Nama : Desi In [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 8 Terdeteksi Wajah Desi Nama : Desi Out [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 9 Terdeteksi Wajah Mulya Nama : Mulya In [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil Percobaan 10 Terdeteksi Wajah Mulya Nama : Mulya Out [ ✔ ] Tampil [ ] Tidak Tampil

## 4. Pengujian Aplikasi Bot Telegram
Aplikasi Bot Telegram ini adalah media untuk memberikan info pada pemilik rumah siapa saja yang akan masuk ke rumahnya. Cara kerjanya yaitu saat pintu sudah terkunci kembali secara otomatis maka sistem yang terhubung ke internet akan mengirim ke Bot Telegram berupa foto seseorang dan waktu saat pintu diakses. Didalam hasil tersebut memuat gambar, teks nama dan teks waktu. Pada Tabel 7 merupakan hasil pengiriman data ke bot telegram grup, dari percobaan yang dilakukan semua gambar berhasil terkirim. Sedangkan pada Tabel 8 merupakan hasil pengiriman yang dilakukan beserta waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pengiriman.
Tabel 7. Hasil Pengiriman Data Ke Bot Telegram Grup Pengujian Hasil gambar Respon Percobaan 1
[ ✔ ] Terkirim [ ] Tidak Terkirim Percobaan 2 [ ✔ ] Terkirim
[ ] Tidak Terkirim
Percobaan 3 [ ✔ ] Terkirim
[ ] Tidak Terkirim
Pengujian Hasil gambar Respon Percobaan 4 [ ✔ ] Terkirim [ ] Tidak Terkirim Percobaan 5
[ ✔ ] Terkirim
[ ] Tidak Terkirim Tabel 8. Pengujian Aplikasi Bot Telegram Percobaan Kondisi waktu Respon Percobaan 1 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 3.08 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 2 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 4.09 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 3 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 5.17 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 4 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 4.15 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 5 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 4.81 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 6 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 12.52 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 7 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 5.21 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 8 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 5.23 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 9 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 5.15 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim Percobaan 10 Pesan terkirim saat wajah terdeteksi dan pintu tertutup secara manual. 4.97 detik [ ✔ ] Pesan Terkirim [ ] Pesan Tidak Terkirim

## IV. Kesimpulan
Dalam penelitian yang telah dilaksanakan dapat disimpulkan bahwa pembuatan sistem keamanan pintu berbasis menggunakan Raspberry Pi 3 dan Bahasa pemrograman Python dengan menggunakan metode eigenface berhasil dibuat dan dijalankan dengan baik sesuai dengan kerangka kerja yang telah di rencanakan sebelumya. Untuk pengembangan selanjutnya, alat dapat ditingkatkan ke versi Raspberry Pi 4 atau yang lebih tinggi yang memiliki RAM lebih besar dan CPU speed lebih tinggi agar pembacaan wajah menjadi lebih lancar dan dapat membaca gerak untuk menghindari masuknya seseorang menggunakan foto dan sistem dapat juga digabungkan dengan menggunakan teknologi lain seperti menambahkan teknologi password atau pin .

## Daftar Pustaka
[1] B. P. Statistik, “STATISTIK KRIMINAL 2021,” hal. 248, 2021.
[2] C. F. Rosa, R. Amelia, dan F. Mulyasih, “Sistem Keamanan Pintu Rumah dengan Face Recognition Berbasis Internet of Things,” no. 16040007, 2019.
[3] N. K. Daulay dan M. N. Alamsyah, “Monitoring Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Rfid Dan Fingerprint Berbasis Web Dan Database,” Jusikom J. Sist. Komput. Musirawas , vol. 4, no. 02, hal. 85–92, 2019, doi: 10.32767/jusikom.v4i2.632.
[4] P. E. S. Dita, A. Al Fahrezi, P. Prasetyawan, dan Amarudin, “Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Sensor Sidik Jari Berbasis Mikrokontroller Arduino UNO R3,” J. Tek. dan Sist. Komput. , vol. 2, no. 1, hal. 121–135, 2021.
[5] D. Gultom dan M. F. Susanto, “Studi Aplikasi Smartlock Pada Pintu Rumah Dengan Arduino Berbasis Iot Dengan Sensor Suara,” Pros. Ind. Res. Work. Natl. Semin. , vol. 11, hal. 7, 2020.
[6] F. Fauziah, I. I. Tritoasmoro, dan S. Rizal, “Sistem Keamanan Berbasis Pengenalan Suara Sebagai Pengakses Pintu Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (Mfcc),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 6, hal. 11839–11848, 2021.
[7] F. P. Juniawan dan D. Y. Sylfania, “Prototipe Sistem Keamanan Rumah Menggunakan Kombinasi Sensor Dan Sms Gateway,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 2, hal. 78, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i2.304.
[8] F. A. Azhari dan R. Mukhaiyar, “Door Security System Menggunakan Teknologi Biometric Face Recognition,” Ranah Res. J. Multidiscip. Res. Dev. , vol. 3, no. 3, hal. 76–84, 2021.
[9] S. Y. Br Girsang, “Pentingnya Regulasi Khusus Tentang Pemanfaatan Sistem Face Recognition Technology Dalam Peningkatan Keamanan Dan Penegakan Hukum Di Indonesia,” J. Huk. dan HAM Wara Sains , vol. 2, no. 10, hal. 996–1005, 2023, doi: 10.58812/jhhws.v2i10.725.
[10] N. Dewi dan F. Ismawan, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Cnn Untuk Sistem Pengenalan Wajah,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 1, hal. 34, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989.
[11] J. Walangitan, S. R. U. A. Sompie, dan X. B. N. Najoan, “Sistem Absensi Pengenalan Wajah Bermasker,” J. Tek. Inform. , vol. 19, no. 01, hal. 21–30, 2024, doi: 10.35793/jti.v19i01.51327.
[12] M. Kelvin Difa dan J. Endri, “Implementasi Sistem Pengenalan Wajah Sebagai Automatic Door Lock Menggunakan Modul ESP32 CAM,” PATJou (PATRIA ARTHA Technol. Journal) , vol. 5, no. 2, hal. 141–145, 2021.
[13] K. D. Septian, S. J. I. Ismail, dan A. Sularsa, “Prototipe Sistem Keamanan Face Recognition Berbasis Principal Component Analisis ( Pca ),” e-Proceeding Appl. Sci. , vol. 5, no. 2, hal. 1340–1349, 2019.
[14] I. M. Bachri dkk. , “Implementasi Face Detection dan Penghitungan Jumlah Menggunakan Raspberry Pi 4 dan,” vol. 11, no. 1, hal. 129–132, 2024.
[15] Nuraeni dkk. , “Sistem Akses Pintu Berbasis Face Recognition Menggunakan ESP32 Module dan Aplikasi Telegram,” J. Mediat. , vol. 4, no. 3, hal. 115, 2021, doi: 10.26858/jmtik.v4i3.23700.
[16] Derisma, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Eigenface pada Perangkat Mobile Berbasis Android,” J. Komput. Terap. , vol. 2, no. 2, hal. 127–136, 2016, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.pcr.ac.id
[17] F. Syuhada, I. G. P. Suta Wijaya, dan F. Bimantoro, “Pengenalan Wajah Untuk Sistem Kehadiran Menggunakan Metode Eigenface dan Euclidean Distance,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 2, no. 1, hal. 64–69, 2018, doi: 10.29303/jcosine.v2i1.74.
[18] B. Hartika, “Face Recognition Menggunakan Algoritma Haar Cascade Classifier Dan Convolutional Neural Network,” J. Math. UNP , vol. 6, no. 3, hal. 12–19, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/mat/article/view/11954
[19] P. A. Jusia, T. Informatika, dan V. Jones, “Face Recognition Menggunakan Metode Algoritma Viola Jones Dalam Penerapan Computer Vision,” vol. 11, no. 1, hal. 663–675, 2016.
[20] A. Nofiar.Am dan M. Ridwan, “Alat Pendeteksi Ketepatan Penggunaan Masker Berbasis Arduino Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , hal. 14, 2022.
[21] L. B. Adrianto, M. I. Wahyuddin, dan W. Winarsih, “Implementasi Deep Learning untuk Sistem Keamanan Data Pribadi Menggunakan Pengenalan Wajah dengan Metode Eigenface Berbasis Android,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 4, no. 2, hal. 89, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i1.201.