IMPLEMENTASI DETEKSI DAN PENGENALAN WAJAH PADA SISTEM UJIAN ONLINE MENGGUNAKAN  METODE DEEP LEARNING BERBASIS RASPBERRY PI
H. Lami 1 ,  S. I. Pella 2
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains Dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto Penfui-Kupang-NTT Telp (0380) 881557
Email: h.lami@staf.undana.ac.id, Email: s.i.pella @staf.undana.ac.id

## ABSTRACT
This research aims to develop a system to automatically recognize the partpicipants in an online based test in order to make the process time and cost efficient. The system consists of a Raspberry Pi for running the face recognition algorithm, a Pi Camera for capturing the participants’ images and a local server for storing the  participant data. In  the  early  stage  of  the  research,  a  dataset  containing  the  participant  recent  photos  and  the  participant  ids  is developed.  The  dataset  is  then  used  in  the  learning  process  using  haarcascade  algorithm  which  is  a  part  of  deep learning  method  resulting  in  a  model.  In  the  recognition  stage,  images  of  the  participants  are  compared  to  the model. The participants that are successfully recognized will be automatically allocated to avalaible computers. The testing shows that the system successfully recognize both the test participant and the non-participants Keywords:  Raspberry pi, Deep,Learning, Haarcascade

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  yang  secara  otomatis  dapat  mengenali  peserta  dalam  tes berbasis online untuk efisiensi waktu dan biaya. Sistem ini terdiri dari Raspberry Pi untuk menjalankan algoritma pengenalan wajah, Kamera Pi untuk menangkap gambar peserta dan server lokal untuk menyimpan data peserta. Pada tahap awal penelitian, dibangun sebuah dataset yang berisi foto terbaru peserta dan id peserta.  Dataset ini kemudian  digunakan  dalam  proses  pembelajaran  menggunakan  algoritma  haarcascade  yang  merupakan  bagian dari  metode  deep  learning  untuk  menghasilkan  sebuah  model.  Pada  tahap  pengenalan,  gambar  peserta dibandingkan dengan model. Peserta yang berhasil dikenali akan secara otomatis  dialokasikan ke komputer yang tersedia. Pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengenali peserta tes dan yang bukan peserta tes. Kata kunci: Raspberry pi, Deep,Learning, Haarcascade

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  perangkat  keras  single board  computer ( SBC )  memberikan  suatu  perubahan paradigma  untuk  mendisain  suatu  sistem  komputasi yang murah[1,2]. Beberapa layanan aplikasi misalnya aplikasi  keamanan,  kesehatan,  industri,  trasnportasi, dan  penginderaan  menggunakan.  Beberapa  platform SBC yang  ada  dipasaran  misalnya  Raspberry  Pi, Odroid, Pine A64, Orange Pi, LattePanda, Banana Pi, Le  Potato,  Asus  Thinker  Board,  ClockWorkPi, Rock64MediaBoard,  VIM  Khadas,  Pocket  Beagle, Onion  Omega  2+,  dan  Jetson  Nano.  Tabel  1 memberikan informasi mengenai  perbandnigan antara dua platform SBC .
Tabel 1. Spesifikasi tiga Pabrikan SBC menurut Chip, RAM dan Harga Produk Pabrikan Sistem Chip Pilihan RAM (MB/GB) Harga (USD) Raspberry Pi (Rpi) Rpi 4 Model B BCM2711BO 1G/2G/4G 35 (1G) Rpi 3 Model A + BCM2837B0 512M 25 Rpi 3 Model B+ BCM2837B0 1G 35 Rpi 3 Model B BCM2837 1G 35 Ordoid Ordoid C2 S905 2G 46 Ordoid N2 S922X 4G 79 Onion  Omega 2+ MT7688 128M 13 Jetson Nano Tegra X1 4G 99
Penelitian  ini  memiliki  dua  tujuan  utama  yaitu bagaimana  sistem  mampu  melakukan  pengenalan wajah  peserta  ujian  dan  dari  hasil  validasi  wajah tersebut  menjadi  trigger  untuk  membuka  aplikasi sistem  ujian.  Beberapa  penelitian  terdahulu  yang menggunakan  central  processor  unit  ( CPU )  maupun SBC dalam  face-recognition  yang  terkait  dengan penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel  2.  Riset  Terkait  dengan  Penelitian  yang Menggunakan Perangkat CPU dan SBC [3-7].
Tahun Peneliti Topik Metode/ Kontribusi Perangkat 2016 Patil, Ajinky a, and Mruda ng Shukla Implementatio n of classroom attendance system based on face recognition in class Viola-Jones Algorithm/ Face- detection dan Face recognition Central Processor Unit 2017 Patel, Anjali, and Ashok Verma IOT based Facial Recognition Door Access Control Home Security System haarcascade / Face detection & Face recognition/ Home Security SBC Raspberry Pi 2018 Cao, Fengpi ng, Mimi Wang, and Kuihao Wang The Classroom Attendance Management System of Face Recognition Based on LBS Guru melakukan konfirmasi kelas via website selanjutnya mahasiswa melakukan login via website dan authentikasi kehadiran dengan face detection and  face- recoginition CPU
2018 Rantelo bo, K., et al Scalable Video Coding Based on Wireless Sensor Networks for Monitoring Object People detection
SBC
Raspberry Pi 2019 Sayem, et al Integrating Face Recognition Security System with the  Internet  of Things Face- Recognition
SBC Raspberry
Pi
Berdasarkan  perkembangan  perangkat  keras  pada table  1  dan  perkembangan  penelitian  pada  table  2 tersebut diatas maka pada penelitian ini akan didisain suatu  aplikasi  yang  dapat  melakukan  deteksi  dan pengenalan wajah sistem ujian online misalnya Ujian Tulis Berbasis Komputer (UTBK)[8], TOEP dan Tes
Potensi  Dasar  Akademik  [9]  menggunakan SBC Raspberry pi 3 model B+.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  autentikasi  face recognition  untuk  melakukan  validasi  peserta  ujian online.  Skenario  pada  penelitian  ini  mengikuti  alur sebagai berikut :
1. Server lokal meminta data peserta ujian pada server  pusat  dan  menyimpan  data  peserta pada database lokals.
2. Server  lokal  mendistribusi  data  id  peserta dan  foto  peserta  pada  seluruh  client raspberry pi
3. Raspberry  pi  +  picamera  melakukan  face recognition  tiap  peserta  ujian.  Setiap otentikasi  yang  berhasil,  Raspberry  Pi mengirimkan id peserta ke server local.
4. Server  lokal  mengirimkan  Id  peserta  yang berhasil  diotentikasi  ke  server  pusat.  Server pusat  membangkitkan  soal  ujian  untuk peserta  tersebut  dan  mengirimkannya  ke server local.
5. Server  lokal  menentukan  komputer  yang akan digunakan oleh peserta dan mengirimkan  soal  ujian  ke  komputer tersebut
6. Server  local  mengirimkan  nomor  komputer untuk  peserta  ke  Raspberry  Pi  untuk  di tampilkan ke monitor.
7. Peserta menuju ke Komputer dengan nomor yang telah ditentukan untuk mulai mengerjakan soal ujian.
Gambar 1. Skenario Konfigurasi Sistem
Proses pendeteksian wajah peserta ujian menggunakan  beberapa  sampel  gambar  foto  dengan mempertimbangkan  kapabilitas  raspberry  pi[10,11]. Proses tersebut meliputi beberapa tahapan yaitu :
1. Pengambilan  data  image  peserta  ujian sebagai  input  data  set.  Pada  tahapan  ini pengambilan  dataset  dikumpulkan  secara manual.
2. Data  image  masing-masing  peserta  ujian dikelompokan  dalam  masing-masing  folder yang diberi nama sesuai nama peserta ujian.
3. Picamera  secara  realtime  mengambil  image tiap peserta.
4. Raspberry pi melakukan pemrosesan deteksi wajah menggunakan metode haarcascade.
5. Data  hasil  deteksi  tersebut  dipecah  menjadi 128d-vektor
6. Klasifikasi  128d-Vektor  data  tiap  image peserta ujian.
7. Identifikasi  keberhasilan  pengenalan  wajah peserta  ujian  yang  ditampilkan  dalam monitor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  implementasi  berdasarkan  skenario  pada gambar  1 dapat  mengenal  peserta  ujian  yang  terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Verifikasi Tiga Peserta Ujian melalui Face-Recognition
Setelah  data  proses  face  recognition  maka  proses selanjutnya  adalah  mencari  komputer  yang  tersedia pada ruangan ujian yang dapat dilihat pada algoritma sebagai berikut :

## Gambar 3 Algoritma Pengalokasian Komputer
Jika id_participant tidak ditemukan maka hasilnya sebagai berikut :
Gambar 4  Contoh Hasil Id Peserta Tidak Ditemukam
Struktur database pada server lokal untuk pengidentifikasian  peserta    dan    pengalokasian computer peserta sesuai gambar berikut

## Gambar 5 Struktur Database

## 4. KESIMPULAN
Paper  ini  menyajikan  pemodelan  sistem  identifiasi peserta  secara  otomatis  pada  kegiatan  tes  berbasis online.  Metode  haarcascade  yang  diimplementasikan pada  Raspbery  Pi  sukses  mengidentifikasi  peserta ujian  yang  telah  terdaftar  dan  memiliki  data  gambar pada  dataset.  Hasil  perekaman  wajah  yang  belum terdapat  di  dataset  peserta  berhasil  dikenali  sebagai objek ‘unknown’.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Johnston,  Steven  J.,  et  al.  "Commodity  single board computer clusters and their applications." Future Generation Computer Systems 89, 2018, pp. 201-212.
[2] Kyaw,  Ar  Kar,  Hong  Phat  Truong,  and  Justin Joseph. "Low-Cost Computing
Using
Raspberry  Pi  2  Model  B." JCP 13.3,2018,  pp. 287-299.
[3] Patil, Ajinkya, and Mrudang Shukla. "Implementation of classroom attendance system based on face recognition in class." International  Journal  of  Advances  in Engineering & Technology 7.3,2014, p. 974.
[4] Cao, Fengping, Mimi Wang, and Kuihao Wang. "The  Classroom  Attendance  Management System  of  Face  Recognition  Based  on LBS." 2018  5th  International  Conference  on Education,  Management,  Arts,  Economics  and Social  Science  (ICEMAESS  2018) .  Atlantis Press, 2018.
[5] Patel,  Anjali,  and  Ashok  Verma.  "IOT  based Facial Recognition Door Access Control Home Security  System." International  Journal  of
Computer Applications 172.7, 2017, pp. 11-17.
[6] Rantelobo,  K.,  et  al.  "Scalable  Video  Coding
Based  on  Wireless  Sensor  Networks  for Monitoring Object." THE FIRST INTERNATIONAL CONFERENCE AND EXHIBITION ON SCIENCES AND
TECHNOLOGY (ICEST) 2018 . 2018 .
[7] M.  Sayem  and  M.  S.  Chowdhury,  "Integrating Face  Recognition  Security  System  with  the Internet of Things," 2018 International Conference  on  Machine  Learning  and  Data Engineering  (iCMLDE) ,  Sydney,  Australia, 2018,pp.14-18. doi:10.1109/iCMLDE.2018.00013
[8] Website LTMPT https://ltmpt.ac.id/?mid=8 diakses pada tanggal 29/07/2019.
[9] Website  PLTI  https://plti.co.id/  diakses  pada tanggal 29/07/2019.
[10] Rosebrock, Adrian.
"OpenCV Face Recognition." PyImageSearch.  Dostopno  na: https://www. pyimagesearch. com/2018/09/24/opencv-face-recognition/[14. 4. 2019] , 2018.
[11] Prasanna,  D.  Mary,  and  Ch  Ganapathy  Reddy. "Development  of  Real  Time  Face  Recognition System  Using  OpenCV." Development 4.12, 2017.