E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
Perancangan Sistem Kehadiran Face Recognition Menggunakan
Mikrokomputer Berbasis Internet of Things
Ahmad Roihan 1
Nina Rahayu 2 Danang Saputro Aji 3
Universitas Raharja Tangerang, Indonesia
E-mail:  ahmad.roihan@raharja.info 1 ; nina.rahayu@raharja.info 2 ; danang.saputro@raharja.info 3

## ABSTRAK
Semua  perusahaan  menginginkan  sistem  kehadiran  yang  lebih baik di  mana dapat meningkatkan tingkat kedisiplinan pegawai dalam kehadiran. Dalam hal ini, menjadi masalah yang harus dicari solusinya  dan  membutuhkan  fasilitas  atau  perancangan  berupa  sistem  kehadiran  yang  dapat memudahkan dalam melakukan absensi kehadiran dan mengurangi akan terjadinya kesalahan dan kecurangan.  Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  sebagai  pemecahan  masalah  pada  sistem kehadiran yang telah ada saat ini dengan sistem kehadiran dengan pengenalan wajah. Raspberry Pi digunakan sebagai mikro komputer untuk melakukan proses pengolahan data untuk mengaktifkan webcam yang akan mendeteksi wajah ketika gerakan telah terdeteksi oleh PIR sensor sebagai input serta  perancangan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  yang  dijalankan  pada  platform sistem operasi Raspbian. Tujuan dari penelitian ini yaitu  mampu menerapkan sistem yang dapat melakukan pembacaan wajah pegawai untuk input kehadiran secara real time.
Kata Kunci : Kehadiran, Raspberry, Face Recognition, Webcam, Python

## ABSTRACT
All companies want a better attendance system which can increase the level of employee discipline in attendance. In this case, a problem must be sought for a solution and requires facilities or design in the form of a presence system that can facilitate attendance and reduce the occurrence of errors and fraud. This research develops the system as a solution to the problem of the presence system that already exists today with the presence system with face recognition. Raspberry Pi is used as a microcomputer to perform data processing to activate a webcam that will detect faces when motion has been detected by the PIR sensor as input and design using the Python programming language that  is  run  on  the  Raspbian  operating  system  platform.  The  purpose  of  this  study  is  to be able  to implement a system that can read employee faces to input attendance in real time.
Keywords : Presence, Raspberry, Face Recognition, Webcam, Python

## PENDAHULUAN
Seiring dengan naiknya kebutuhan masyarakat dan teknologi yang semakin canggih, yang dapat memudahkan pengguna agar lebih efektif dalam pekerjaan seperti halnya sistem
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
kehadiran dalam sebuah perusahaan. Sebuah sistem kehadiran tersebut sangat penting bagi perusahaan untuk mengetahui kedisiplinan pegawainya dari jumlah kehadiran pegawai dan waktu  kehadiran  pegawai  tersebut.  Pada  setiap  perusahaan  ada  banyak  sekali  sistem kehadiran pegawai yang berbeda beda, baik yang masih menggunakan metode konvensional maupun instrumental.
Namun,  dari  segi  setiap  metode  sistem  kehadiran  yang  berbeda  masih  sering  kali terdapat  kekurangan,  seperti  kesalahan  saat input ,  dan  terjadinya  menitipkan  absensi kehadiran, di mana kecurangan tersebut yang dikhawatirkan oleh perusahaan.
Kecurangan  menitipkan  kehadiran  pegawai  dapat  mempengaruhi  kinerja  pegawai tersebut saat bekerja pada perusahaan, maka akan terjadi kerugian pada perusahaan. Oleh karenanya  perusahaan  menginginkan  sistem  kehadiran  yang  lebih  baik  di  mana  dapat meningkatkan  tingkat  kedisiplinan  pegawai  dalam  kehadiran.  Oleh  karena  itu,  sistem kehadiran  pegawai  secara real time berperan  untuk  mengetahui  waktu  masuk  dan  keluar pegawai sesuai yang telah ditentukan pada perusahaan tersebut.

## PERMASALAHAN
Berdasarkan dari latar belakang yang ada masih terdapat sistem yang belum dapat memonitoring secara  langsung  pegawai  yang  akan  melakukan  absensi  kehadiran,  apakah benar pegawai tersebut yang melakukan absensi kehadiran atau menitipkan absensi kepada temannya, dan sering kalinya terjadi kesalahan seperti terjadinya error saat pegawai akan melakukan  absensi  kehadiran.  Dengan  adanya  Sistem  Kehadiran Face  Recognition Menggunakan  Mikrokomputer  Berbasis Internet  Of  Things diharapkan  dapat  mengurangi terjadinya kecurangan dan kesalahan saat pegawai ingin melakukan absensi.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdapat beberapa metode yang digunakan untuk pengumpulan data,  antara  lain  studi  pustaka  yang  dilakukan  dengan  cara  mengambil  inti  dari  sumber berupa  buku  dan  artikel  yaitu  memperoleh  berbagai  informasi  yang  dibutuhkan  untuk mencapai tujuan penelitian yang sedang dilaksanakan.
Untuk memecahkan suatu masalah metode analisa dibutuhkan dalam penelitian yang dimulai dari mengumpulkan permasalahan yang ada hingga pada menetapkan suatu solusi dan mengimplementasikan solusi tersebut.
Proses  pembuatan  model  dibutuhkan  metode  prototipe  yang  di  mana  pengguna mendapatkan gambaran yang mendasar tentang sistem serta untuk dilakukannya pengujian awal.
Tahap  akhir  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  kesalahan  yang  terjadi  pada  sistem yang dirancang digunakanlah metode pengujian

## Literature Review
Dengan  melakukan  studi  pustaka  pada  penelitian  ini,  perlu  diketahui  bahwa  telah dilakukan studi literature review untuk memahami teori dan praktiknya dalam penerapan mengenai  sistem  kehadiran face recognition menggunakan  mikrokomputer.  Diharapkan dengan  adanya  sistem  kehadiran face recognition ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam meningkatkan keamanan, serta dapat mengurangi terjadinya kesalahan pembacaan absensi kehadiran  dan  terjadinya  kecurangan.  Dengan  adanya  studi  pustaka  ini  untuk
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
mengidentifikasi kesamaan, meneruskan penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya:
Penelitian yang telah dilakukan oleh Sarmad Al- gawwam , Mohammed Benaissa [1] pada tahun 2018 dengan judul “ Robust Eye Blink Detection Based on Eye Landmarks and
Savitzky – Golay Filtering ”.  Pada  penelitian  ini  Detektor landmark wajah  otomatis  dilatih pada dataset in - the - wild ,  penelitian  ini  menunjukkan  ketahanan  yang  luar  biasa  terhadap berbagai kondisi pencahayaan, ekspresi wajah, dan orientasi kepala. Filter Savitzky – Golay (SG)  digunakan  untuk  menghaluskan  sinyal  yang  diperoleh  sambil  menjaga  informasi puncak untuk mendeteksi kedipan mata.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Intan  Dwi  Kurniawati  dan  Ir.  Apriani Kusumawardhani, M.Sc. [2] pada tahun 2017 dengan judul “Implementasi Algoritma Canny dalam  Pengenalan  Wajah  menggunakan  Antarmuka  GUI  MATLAB”.  Pada  penelitian menjelaskan  tentang  Algoritma  Canny  yaitu  suatu  algoritma  deteksi  tepi  yang  dilakukan dengan pendekatan konvolusi terhadap matriks gambar dan operator Gaussian .
Pada penelitian yang telah dilakukan oleh Rendy Rian Chrisna Putra dan Fransiskus Panca  Juniawan  [3]  pada  tahun  2017  dengan  judul  “PENERAPAN  ALGORITMA FISHERFACES  UNTUK  PENGENALAN  WAJAH  PADA  SISTEM  KEHADIRAN MAHASISWA BERBASIS ANDROID”. Pada penelitian ini menjelaskan tentang Sistem kehadiran  Mahasiswa  dengan bio - metric pengenalan  wajah  menggunakan smartphone berbasis  android  dengan  teknik  analisa  data  yang  digunakan  adalah  teknik  deteksi  wajah menggunakan local binary pattern ( LPB ) cascade dan digunakanlah algoritma fisher faces untuk pengenalan wajah.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Soe Sandar dan Saw Aung Nyein Oo [4] pada tahun  2019  dengan  judul  “ Development  of  a  Secured  Door  Lock  System  Based  on  Face Recognition  using  Raspberry  Pi  and  GSM  Module ”.  Penelitian  ini  menjelaskan  tentang sistem kunci pintu yang aman dan terdiri dari tiga bagian yaitu pertama pengenalan wajah menggunakan  algoritma local binary pattern ,  kedua  sistem  keamanan  kata  sandi,  dan terakhir adalah peringatan sistem melalui modul GSM.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Ketan J. Bhojane dan S. S. Thorat [5] pada tahun 2018 dengan judul “ Face Recognition Based Car Ignition and Security System ”. Penelitian ini  menjelaskan  tentang  sistem  pengapian  mobil  berbasis  pengenalan  wajah  ketika  wajah terdeteksi maka mesin mobil akan otomatis menyala.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Salim  Alfauzan,  Astry  Novianty,  dan  Anton Siswo  Raharjo  [6]  pada  tahun  2017  dengan  judul  “IMPLEMENTASI  PERHITUNGAN DETEKSI WAJAH MELALUI FACE RECOGNITION PADA MINIBOARD”. Penelitian ini  menjelaskan  tentang  mengimplementasikan  program java pada miniboard atau  biasa disebut  juga  dengan single board dengan  cara  memproses  beberapa  gambar  yang  sudah didapat dari kamera secara real time yang sudah terhubung pada miniboard .
Penelitian yang telah dilakukan Priya Pasumarti dan P. Purna  Sekhar [7] pada tahun 2018  dengan  judul  “ Classroom Attendance Using Face Detection and Raspberry – Pi ”. Penelitian  ini  menjelaskan  tentang  sistem  kehadiran  kelas  menggunakan Raspberry PI dengan mendeteksi dan mengenali wajah murid dikelas.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Ahmad Roihan, Muhaimin Hasanudin, Endang Sunandar dan Saria Rizki Pratama [8] pada tahun 2020 dengan judul “PERANCANGAN PURWARUPA BIRD  REPELLENT  DEVICE SEBAGAI  OPTIMASI  PANEN  PADI  DI BIDANG PERTANIAN BERBASIS INTERNET OF THINGS ”. Penelitian ini menjelaskan tentang cara kerja perangkat keras untuk mengusir burung di mana Raspberry Pi digunakan
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
untuk menyatukan semua perangkat seperti serial modul GSM, kamera, speaker , dan ketika perangkat  tersebut  sudah  berjalan  sensor  kamera  berfungsi  media  penangkap  citra  yang dijadikan sebagai deteksi objek untuk mengetahui keberadaan burung, jika burung terdeteksi maka sistem akan langsung menginstruksikan speaker untuk menyala.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Richard Mo dan Adnan Shaout [9] pada tahun 2016 degan judul “Portable Facial Recognition Jukebox Using Fisher faces. Penelitian ini menjelaskan tentang sistem pengenalan wajah portable real-time yang dapat memutar musik yang depersonalisasikan preferensi orang yang diidentifikasi.
Penelitian yang telah dilakukan oleh Ahmad Roihan, Muhammad Sri Bintang Prasetyo dan  Annas  Rifa’I  [10]  pada  tahun  2017  dengan  judul “MONITORING  LOCATION TRACKER UNTUK KENDARAAN BERBASIS RASPBERRY PI” Pada penelitian yang dilakukan saat ini memiliki perbedaan dengan literature yang ada, di mana penelitian ini dapat bekerja secara real, jika terdeteksi pegawai yang akan melakukan absensi kehadiran sensor akan mengaktifkan kamera untuk melakukan absensi pengenalan wajah dan  juga  dapat  di monitoring pegawai  yang  akan  melakukan  absensi  untuk menghindari kecurangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini komponen yang dibutuhkan terdiri dari:
Gambar 1. Sensor PIR
( Sumber : www.immersa-lab.com )
PIR mempunyai 3 pin , di antaranya adalah pin yang terhubung VCC, GND, dan pin untuk  Sinyal Output .  PIR  merupakan  sensor  yang  berbasis infrared .  Akan  tetapi,  tidak seperti  sensor  i nfrared yang  terdiri  dari  IR  LED  dan  foto  transistor.  Sensor  ini  tidak memancarkan sinar apa pun sesuai namanya passive , sensor ini hanya merespons pancaran energi sinar infrared pasif yang dimiliki oleh tubuh manusia. [11].
Sensor PIR digunakan untuk mengaktifkan Webcam untuk pengenalan wajah ketika terdeteksi adanya gerakan dari pegawai yang akan melakukan absensi kehadiran.
Gambar 2. Webcam Logitech C270 ( Sumber : www.newegg.com )
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
Webcam Logitech C270 dapat menangkap video pada resolusi hingga 1280x720 dan 30 frame per second ( fps ) gambar yang ditangkap di 3MP. Rekaman ditangkap oleh kamera dengan sangat baik tanpa pixilation . Namun, warna tampak sedikit washed - out [12].
Webcam digunakan untuk capture foto wajah yang akan di training pada Raspberry Pi , Webcam juga melakukan pembacaan pengenalan wajah pegawai saat melakukan absensi setelah Raspberry memproses data apakah ada gerakan atau tidak yang telah di deteksi oleh PIR sensor.
Gambar 3 . Raspberry Pi 3 B
(Sumber : https://www.pi-shop.ch/raspberry-pi-3 )
Raspberry Pi 3 memiliki bentuk yang identik dengan Raspberry Pi 2 sebelumnya (dan Pi 1 Model B +) dan memiliki kompatibilitas lengkap dengan Raspberry Pi 1 dan 2. Pada perangkat terbarunya ini Raspberry menambahkan fitur built - in wireless dan processor yang lebih bertenaga yang belum pernah dimiliki pada versi sebelumnya [13].
Raspberry Pi digunakan  untuk  melakukan  proses training wajah  pegawai  pada perusahaan untuk melakukan absensi pengenalan wajah lalu menyimpan dataset dari foto yang  telah  di training oleh Raspberry Pi ,  kemudian Raspberry juga  bertugas  untuk mengirimkan hasil absensi kehadiran sesuai nama dan foto pegawai yang telah di training ke database apakah pegawai tersebut telah masuk dan pulang sesuai yang telah di tentukan. Pembacaan adanya gerakan atau tidak oleh PIR sensor juga di proses oleh Raspberry Pi .
Gambar 4. Logo Database
( Sumber : www.computerhope.com )
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
Database adalah  kegiatan  sistem  program  komputer  untuk  berbagai  aplikasi komputer.  Dalam  basis  data  dibutuhkan  suatu  media  simpan  komputer  yang  terorganisir sedemikian rupa dan juga pemeliharaan data baik dalam fungsi manajemen sistem [14].
Database digunakan untuk menyimpan dan mengambil data absensi pegawai masuk dan keluar yang berhasil di input .
Gambar 5. Logo Bahasa Pemrograman Python ( Sumber: www.python.org/community/logos/ )
Python merupakan bahasa pemrograman yang freeware atau perangkat bebas dalam arti sebenarnya, tidak ada batasan dalam penyalinannya atau mendistribusikannya. Lengkap dengan source kodenya, debugger dan profiler , antarmuka  yang  terkandung  di  dalamnya untuk  pelayanan  antarmuka,  fungsi  sistem, GUI (antarmuka  pengguna  grafis),  dan  basis datanya [15].
Python berfungsi sebagai bahasa pemrograman yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 6. Raspbian OS
( Sumber : www.raspberrypi.org )
Raspbian adalah yang paling populer berbasis Linux sistem operasi untuk Raspberry Pi . Raspbian adalah  sistem  operasi  open source berdasarkan  pada Debian ,  yang  telah dimodifikasi khusus untuk Raspberry Pi [16].
Digunakan untuk sebagai Operating System untuk Raspberry Pi .

## Perancangan
Pada pembuatan sistem kontrol dibutuhkan sebuah gambar yang  terdapat  alur  atau
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
langkah    dari    cara    kerja    sebuah    sistem  yang    dibuat,    sehingga    dapat    memberikan penjelasan    dalam  bentuk    gambar.    Tujuan    dibuatnya    diagram    alur    ini    adalah  untuk mempermudah  pembaca  untuk  memahami  suatu  sistem yang  berjalan  saat  ini [17].
Berikut ini adalah flowchart sistem pada penelitian ini:
Gambar 7. Flowchart Sistem Kehadiran Online menggunakan Mikrokomputer.
Dalam  perancangan  perangkat  keras  atau  Hardware  ini  dibutuhkan  beberapa komponen  elektronika,  perlengkapan  mekanik  dan device penunjang  agar  sistem  dapat bekerja  dan  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  fungsinya.  Agar  mudah  dipahami  maka penulis membuat diagram blok dan alur kerjanya [18].

## Gambar 8. Diagram block system
Keterangan  dan  alur  kerja  diagram block di  atas  adalah  sebagai  berikut,  yaitu
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
Raspberry Pi sebagai mikroprosesor yang mengintegrasikan beberapa perangkat seperti PIR sensor dan Webcam , lalu monitor berfungsi untuk menampilkan input dan pengolahan data awal berupa program untuk Raspberry Pi .
Tabel 1. Keterangan cara kerja masing-masing komponen NO Nama Keterangan 1 PIR sensor Sebagai pendeteksi gerakan ketika ada pegawai yang akan melakukan absensi kehadiran untuk mengaktifkan Webcam 2 Webcam Logitech c270  Kamera  ini  berfungsi  untuk  pengenalan  wajah pegawai  yang  ingin  melakukan  absensi  kehadiran ketika telah terdeteksi gerakan. 3 Monitor 16 inch Untuk menampilkan pengolahan data awal yang akan di input ke dalam Raspberry Pi. 4 Raspberry Pi B Minikomputer  yang  terdapat micro SD  yang  di dalamnya  berisi  pengolahan  data  berupa  program yang telah dibuat. 5 Database Sebagai input untuk  menyimpan  data  absensi pegawai
Tampilan pada monitor ketika pegawai masuk bekerja
Gambar 9. Absensi kehadiran saat pegawai masuk
Ketika pengenalan wajah pada saat absensi masuk jam bekerja sesuai dengan waktu yang ditentukan perusahaan maka monitor akan menampilkan masuk = true , dan keluar = false Tampilan pada monitor ketika pegawai pulang bekerja
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
Gambar 10. Absensi kehadiran saat pegawai keluar
Ketika melakukan pengenalan wajah pada saat absensi keluar jam bekerja seusai waktu yang telah ditentukan oleh perusahaan maka monitor akan menampilkan keluar = true , sedangkan masuk = false
Tampilan pada monitor pada saat pegawai melakukan absensi pengenalan wajah
Gambar 11 . Tampilan wajah saat melakukan absensi
Ketika  wajah  pegawai  telah  di training sebelumnya  pada  saat  melakukan  absensi maka  pada  tampilan  monitor  akan  menampilkan  nama  dari  pegawai  tersebut,  jika  wajah yang  tidak  terdaftar  melakukan  absensi  maka  nama  tidak  akan  muncul  pada  wajah melainkan akan muncul bertuliskan unknown pada monitor.
Tampilan pada monitor pada saat wajah pegawai yang tidak terdaftar
Gambar 12. Tampilan Wajah ketika tidak terdaftar saat absensi
Ketika wajah yang belum di daftarkan akan terbaca unknown ketika akan melakukan absensi diakarenakan dataset wajah tersebut belum di training, oleh karena itu wajah tidak
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
dapat terbaca oleh sistem.
Berikut adalah source code tampilan dari program pada Sistem Kehadiran Face Recognition
Gambar 13. Tampilan program Python
Berikut adalah tampilan dari data absensi masuk dan keluar pegawai pada database
Gambar 14. Tampilan absensi yang tersimpan pada database
Ketika wajah pegawai telah di daftarkan dengan di training terlebih dahulu maka akan otomatis  tersimpan  di database. Jika  pegawai  masuk  maka  akan  terbaca true pada  tabel masuk dan tabel keluar akan terbaca false . Dan jika pegawai pulang maka akan terbaca true pada tabel keluar maka pada tabel masuk akan false.

## KESIMPULAN
Dalam perancangan sistem kehadiran face recognition menggunakan mikrokomputer  ini  bertujuan  dapat  menghasilkan  dampak  positif  seperti  halnya menyediakan  fasilitas  berupa  dapat  membantu  mengatasi  terjadinya  kecurangan  saat melakukan  absensi  kehadiran  yang  dilakukan  oleh  pegawai  dengan  memanfaatkan  USB kamera yang akan terhubung langsung ke monitor untuk di monitoring. Berdasarkan analisa dan  evaluasi  serta  perbaikan  terhadap  permasalahan  yang  telah  dilakukan  dalam perancangan sistem ini, dapat diambil kesimpulan bahwasanya sistem ini dapat mendeteksi pengenalan wajah pegawai yang akan melakukan absensi kehadiran. Sistem ini terdiri dari Raspberry  Pi sebagai  kendali  utama  dari  Sistem  Kehadiran Face  Recognition yang
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
terhubung  ke  USB  kamera  dan  sensor  PIR  sebagai input,  database dan monitor sebagai output. USB kamera digunakan sebagai pengenalan wajah setelah sensor PIR mendeteksi gerakan  akan  mengirimkan  data  kepada  mikrokomputer,  kemudian  data  tersebut  akan dikelola oleh Raspberry Pi untuk selanjutnya akan ditampilkan pada monitor wajah pegawai kemudian dikirimkan data masuk dan pulang bekerja pegawai tersebut ke database apabila nama pegawai telah sesuai dengan data wajah yang telah di training sebelumnya.

## SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat  beberapa  saran  yang  diberikan adalah  agar  penelitian  berikutnya  dapat  mengembangkan  sistem  menjadi  lebih  baik  dan dapat  meningkatkan  fungsinya.  Sistem  ini  dibangun  tentunya  masih  dalam  tahapan pengembangan agar menjadi lebih baik. Pemilihan terhadap mikrokomputer ini merupakan bagian dari penelitian awal dan masih ada beberapa mikrokomputer lain yang tentunya lebih baik dan mampu melakukan proses komputasi yang sangat berat dikarenakan pengolahan citra yang diproses tentunya memiliki banyak sekali beban komputasinya. Sensor PIR yang digunakan pada sistem ini sedikit sensitif terhadap pergerakan di mana terkadang kamera aktif dengan sendirinya  dikarenakan mendeteksi sedikit pergerakan pegawai yang  sedang berjalan melewati sistem tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-gawwam,  S.,  &  Benaissa,  M.  (2018). Robust  eye  blink  detection  based  on  eye landmarks and Savitzky–Golay filtering. Information, 9(4), 93.
[2] Kurniawati, I. D., & Kusumawardhani, A. (2017). Implementasi Algoritma Canny dalam Pengenalan Wajah menggunakan Antarmuka GUI MATLAB. Institution of Engineering and Technology, 1-3.
[3] Putra, R. R. C., & Juniawan, F. P. (2017). Penerapan Algoritma Fisherfaces Untuk Pengenalan  Wajah  Pada  Sistem  Kehadiran  Mahasiswa  Berbasis  Android. Telematika, 10(1), 132-146.
[4] Sandar,  S.,  &  Oo,  S.  A.  N.  (2019). Development  of  a  Secured  Door  Lock  System Based  on  Face  Recognition  using  Raspberry  Pi  and  GSM  Module.  Development, 3(5).
[5] Bhojane, K. J., & Thorat, S. S. (2018). Face Recognition Based Car Ignition and Security  System.  International  Research  Journal  of  Engineering  and  Technology (IRJET), 5(05), 3565-3668.
[6] Alfauzan, A. S., Novianty, A., & Ansori, A. S. R. (2017). Implementasi Perhitungan Deteksi  Wajah  Melalui Face  Recognition  Pada  Miniboard.  eProceedings  of Engineering, 4(1).
[7] Pasumarti, P., & Sekhar, P. P. (2018). Classroom attendance using face detection and Raspberry-Pi. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 5(03), 167-171.
E-ISSN: 2528 – 6544 P-ISSN: 2620 – 3383
[8] Roihan,  A.,  Hasanudin,  M.,  Sunandar,  E.,  &  Pratama,  S.  R.  (2020). PERANCANGAN  PURWARUPA  BIRD  REPELLENT  DEVICE  SEBAGAI OPTIMASI PANEN PADI DI BIDANG PERTANIAN BERBASIS INTERNET OF THINGS. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 11(1), 129- 134.
[9] Mo,  R.,  &  Shaout,  A.  (2016). Portable  Facial  Recognition  Jukebox  Using Fisherfaces  (Frj).  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications , 7(3), 9-14.
[10] Roihan, A., Prasetyo, M. S.  B., & Rifa'i,  A. (2017). Monitoring  Location Tracker untuk Kendaraan Berbasis Raspberry Pi. Journal Cerita, 3(2), 148-161.
[11] Rafika,  A.  S.,  Saefullah,  A.,  &  Gozali,  A.  A. Wireless  Surveillance  Camera  with Amc (Automatic Motion Captures) System. Creative Communication and Innovative Technology Journal, 9(2), 203-213.
[12] Roihan, A., Kusumah, H., & Permana, A. (2018). Prototype fast tracking of detection offenders smoking zone berbasis Internet of Things. Jurnal Informatika Mulawarman, 13(2), 111-117.
[13] Aryani,  D.,  Iskandar,  D.,  &  Indriyani,  F.  Perancangan Smart  Door  Lock Menggunakan Voice Recognition Berbasis Raspberry Pi 3. Journal Cerita, 4(2), 180- 189.
[14] Yuliana, K., Saryani, S., & Azizah, N. (2019). Perancangan Rekapitulasi Pengiriman Barang Berbasis Web. JURNAL SISFOTEK GLOBAL, 9(1).
[15] Aryani, D., Wahyudin, M., & Fazri, M. (2015). Prototype Robot Cerdas Pemotong Rumput  Berbasis Raspberry Pi B+  Menggunakan Web Browser . Journal Cerita, 1(1), 1-10.
[16] Susanto,  F.,  Rifai,  M.  N.,  &  Fanisa,  A.  (2017). Internet of Things Pada  sistem keamanan  ruangan,  studi  kasus  ruang  server  Perguruan  Tinggi  Raharja. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 5(1), 2-7.
[17] Yuliana,  K.,  &  Saptono,  S.  (2017). Prototype Pengontrolan  Penghitung  Jumlah Calon  Penumpang  Angkutan  Umum  Pada  Dinas  Perhubungan  Kota  Tangerang Berbasis Arduino Uno. JURNAL SISFOTEK GLOBAL, 7(2).
[18] Rafika,  A.  S.,  Koswara,  D.,  &  Nugroho,  B.  (2019).  PROTOTYPE  ROBOT
TEMPAT SAMPAH

## MENGGUNAKAN
ANDROID BERBASIS
MIKROKONTROLER ATMEGA 328 PADA PERGURUAN TINGGI RAHARJA. Insan Pembangunan Sistem Informasi dan Komputer (IPSIKOM), 4(2).