©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425
Sistem Keamanan Penerimaan Paket Menggunakan Face Recognition dan Metode Comparison Algorithms dengan Rasberry Pi Berbasis Internet of Things
Frisca Nurul Azmi 1* , Tjut Awaliyah Z 2 , M Iqbal Suriansyah 3
1,2,3 Ilmu Komputer, Universitas Pakuan, Jalan Pakuan Po. Box 452,  Bogor 16143 , Indonesia
*Email Korespondensi: friscanurulazmi@gmail.com

## Abstrak
Pada penelitian ini akan menggunakan raspberry pi untuk pemrosesan wajah. Pemilihan raspberry pi karena proses  pengenalan  wajah  membutuhkan  processing  cpu  yang  lebih  besar.  Kemudian  untuk  inputnya menggunakan webcam Kemudian akan diproses oleh raspberry pi yang nantinya akan melakukan pembukaan door lock dan paket dapat diambil oleh pembeli. Tujuan Penelitian “sistem penerimaan paket menggunakan face recognition and comparison algorithms dengan raspberry Pi berbasis internet of things” dapat mempermudah penerima untuk menerima paket dengan aman saat penerima paket sedang tidak ada di rumah. Hasil penelitian ini penulis menyelesaikan beberapa hal yang menjadi acuan referensi untuk mendapatkan hasil yang maksimal dengan  desain  model  seefisien  mungkin.  Sistem  ini  menggunakan  webcam  sebagai  inputan  yang  kemudian diproses  menggunakan  algoritma  comperation  untuk  membandingkan  foto  yang  sudah  didaftarkan  dengan frame yang didapatkan dari webcam. Kemudian akan dikirimkan hasilnya kedalam website untuk dilihat siapa saja yang mencoba membuka brankas penerimaan barang ini.

## Kata Kunci: algoritma; internet of things; perbandingan; sistem pengenalan wajah

## Abstract
In this research will use a Raspberry Pi for face processing. Raspberry Pi was chosen because the facial recognition process requires larger CPU processing. Then for input, use a webcam. Then it will be processed by the Raspberry Pi which will then open the door lock and the package can be taken by the buyer. Research Objective "a package receiving sistem using face recognition and comparison algorithms with a Raspberry Pi based on the internet of things" can make it easier for recipients to receive packages safely when the package recipient is not at home. As a result of this research, the author completed several things that became reference points to get maximum results with the most efficient model design possible. This sistem uses a webcam as input which is then processed using a comparison algorithm to compare the registered photos with the frames obtained from the webcam. Then the results will be sent to the website for anyone who tries to open the goods receipt safe to see.
Keywords: algorithms; comparison; face recognition; internet of things

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi meningkat dengan pesat, salah satunya adalah internet dengan internet banyak orang dapat  melakukan  aktivitas  hanya  dengan  smartphone  atau  komputer.  Dengan  adanya  smartphone  atau komputer  dapat  membuat  pekerjaan  manusia  lebih  cepat  dan  praktis  yang  dihubungkan  dengan  internet (Vikasari,  Cahya.,  2018)(Cahya  Vikasari,  2018).  Hal  tersebut  membuat  beberapa  perusahaan  atau  startup bermunculan  pada  sekarang,  salah  satunya  pada  sektor  komoditas  barang.  Dimana  yang  dulunya  harus bertemu  untuk  membeli  sesuatu  barang  sekarang  hanya  dengan  menggunakan  smartphone  barang  dapat dibeli melalui rumah. Bahkan menurut (Permana, et. al., 2021)(Rakhmawati et al., 2021) penjualan dengan menggunakan  media  internet  atau  e-commerce  jauh  lebih  banyak  didapatkan  dibandingkan  dengan  media
konvensional atau secara offline. Pembelian secara online memerlukan jasa pengiriman seperti kurir. Namun, pada keadaannya kita sering membeli barang tapi kerap tidak hadir pada rumah karena melakukan pekerjaan lainnya. Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Jaya, et. al., 2020)(Ketut Arie Jaya et al., 2020) kejahatan dan kehilangan barang sering terjadi terlebih lagi saat pengirimannya pasti dilakukan saat siang hari. Bukan hanya itu barang yang kita pesan kerap kali dari sisi kurir dilempar begitu saja sehingga rusak saat diterima oleh pembeli.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sistem  penerimaan  paket  sehingga  paket  dapat  terjaga  dan  aman  ke pembeli.
Penelitian yang dilakukan oleh (Putri, et. al., 2023)(Ayu Nur Hidayati Putri et al., 2023) dengan judul Smart Packages Box Berbasis Internet Of Things Menggunakan Telegram Bot. Membuat sesuatu sistem penerimaan menggunakan ESP 32 yang nantinya akan mengirimkan notifikasi dengan telegram.  selain itu pada penelitian yang dilakukan oleh (fadhlan, et. al., 2021) dengan judul Prototype Smart Mailbox untuk Penerimaan Paket Barang Berbasis IoT membuat suatu sistem penerimaan barang yang notifikasinya menggunakan website dan menggunakan  servo  untuk  membukanya.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  membuat  suatu  sistem  face recognition yang nantinya dapat melakukan verifikasi untuk mengambil barang yang dimasukkan kedalam box penerimaan. Penelitian ini menggunakan comparison algorithm , metode ini dipilih karena pada penelitian yang dilakukan oleh(Aisah Putri et al., 2021; Farhan, 2022; Narang et al., 2018) efektif untuk melakukan pengenalan wajah.  Dan  juga  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Boyko,  et.  al.,  2018)  (Boyko  et  al.,  2018)metode comparison algorithm optimal dari segi waktu komputasinya. Sistem pada penelitian ini juga menggunakan Internet of Things (IoT), pemilihan penggunaan IoT ini karena sistem yang akan di buat menggunakan web base untuk proses pendaftaran face recognition . IoT sangat cocok untuk sistem yang melakukan monitoring dan  proses  pemantauan  dan  pendaftaran  (Ullo  et  al.,  2020).  Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  sistem kamera  raspberry  Pi.  Dinamakan  Raspberry  Pi  karena  merupakan  penyempurna  dari  purwarupa mikrocontroller menjadi  mikroprocessor,  namun  tanpa  menyertakan  local  harddrive  di  dalamnya,  penulis mencoba untuk membuat suatu sistem kamera pemantau dengan menggunakan webcam dan Raspberry Pi (Ady Noegroho.,2018)(Ady Noegroho, 2018).
Berdasarkan uraian masalah yang dituliskan diatas, pada penelitian “Sistem Penerimaan Paket Menggunakan Face  Recognition  and Comparison  algorithms  dengan  Raspberry  Pi  berbasis  Internet  of  Things”  akan menggunakan raspberry pi untuk pemrosesan wajah. Pemilihan raspberry pi karena proses pengenalan wajah membutuhkan processing cpu yang lebih besar (Srihari, et. al., 2012)(D.Srihari et al., 2012). Kemudian untuk inputnya menggunakan webcam Kemudian akan diproses oleh raspberry pi yang nantinya akan melakukan pembukaan door lock dan paket dapat diambil oleh pembeli.

## 2. Metode Penelitian
Metode  untuk  perancangan  pembuatan  hardware  yang  digunakan  dalam  penelitian  “ Sistem  Keamanan Penerimaan Paket Menggunakan Face Recognition and Comparison algorithms dengan Raspberry Pi berbasis Internet of Things ” ini menggunakan metode yang dipilih karena pada penelitian yang dilakukan oleh (Narang, et. al., 2018)(Narang et al., 2018) efektif untuk melakukan pengenalan wajah. Dan juga pada penelitian yang dilakukan oleh (Boyko, et. al., 2018)(Boyko et al., 2018) metode comparison algorithm optimal dari segi waktu komputasinya. Sistem pada penelitian ini juga menggunakan Internet of Things (IoT), pemilihan penggunaan IoT  ini  karena  sistem  yang  akan  dibuat  menggunakan web  base untuk  proses  pendaftaran face recognition (Niswah  et  al.,  2021).  metode  penelitian  bidang  hardware  programming  yang  ditunjukan  pada gambar dibawah ini.
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Perencanaan START Studi Referensi Desain Elektrik Pengadaan Komponen Pengujian Komponen Implementasi Elektrik Uji Berhasil? A Desain Software Implementasi Software Uji Software Uji Berhasil? B Desain Mekanik Implementasi Mekanik Integrasi Uji Keseluruhan Aplikasi Uji Berhasil? B End A

## Gambar 1. Metode Penelitian Hardware Programming
Dalam  perencanaan  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  hal  penting  yang  harus  diperhatikan  dan dipertimbangkan,  antara  lain  penentuan  topik  dan  kerangka  awal  penelitian,  estimasi  kebutuhan  alat  dan bahan,  estimasi  anggaran,  perangkat  lain,  dan  penerapan  dari  model  alat  yang  telah  dirancang.  Setelah perencanaan yang dilakukan telah matang, maka dilanjutkan penelitian awal dari hardware yang akan dibuat, dimulai dari pemilihan dan pengetesan komponen (alat dan bahan), memilih komponen yang tepat dan sesuai merupakan hal yang membutuhkan ketelitian. Hal ini akan memberikan pengaruh terhadap hasil akhir dari penelitian ini. Tahap selanjutnya adalah desain elektrik. Dalam merancang desain elektrik terdapat beberapa hal  yang  harus  diperhatikan,  antara  lain  sumber  tegangan  dan  pembagian  daya  untuk  masing-masing komponen,  kebutuhan  daya  untuk  Mikrokontroler  yang  akan  digunakan,  desain  skema  rangkaian  dan pengetesan skema listrik yang telah dirancang(Monica et al., 2018).
Selanjutnya adalah pengadaan komponen, tahap persiapan pengumpulan komponen-komponen yang akan di pakai  nantinya  agar  pada  saat  proses  perakitan  tidak  terhenti  karena  kekurangan  komponen.  Setelah pengadaan komponen selesai lalu dilanjut ke proses pengujian komponen. Tahap selanjutnya adalah pengujian komponen. Dalam pengetesan komponen dilakukan terhadap fungsi dari masing-masing komponen yang akan digunakan  sesuai  kebutuhan  dari  sistem  yang  sebelumnya  sudah  didesain(Sanjaya,  2019).  Pada  tahap implementasi  elektrik  dilakukan  pengimplementasian  dari  gambaran  rangkaian  desain  listrik  yang  telah dibuat sebelumnya.
Dalam desain perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan perangkat lunak MS. Office, Google  Chrome,  Fritzing,  Arduino  IDE  1.8.10,  Visual  Studio  Code  dan  untuk  Bahasa  pemrograman  yang digunakan yaitu pemrograman Bahasa C++. Implementasi software adalah pengimplementasian dari gambaran desain software yang  telah  di  buat  sebelumnya.  Kemudian  setelah  pengimplementasian software selesai  di lanjut ke tahap uji software . Pengujian software dilakukan agar desain yang telah dibuat sebelumnya sesuai dengan yang diinginkan sehingga pada saat penelitain bisa berfungsi dengan baik. Uji software meliputi uji struktural, uji fungsional dan uji validasi(Fitria et al., 2020). Uji struktural pada software untuk mengetahui apakah  software  yang  telah  di  buat  dapat  berfungsi  dengan  benar  atau  tidak.  Uji  fungsional  untuk mengintegrasi  sistem software yang  telah  di  desain  sebelumnya.  Uji  Validasi  untuk  menguji  kinerja  dari software yang telah dibuat apakah software tersebut dapat berjalan dengan baik atau tidak.

## Gambar 2. Uji Software
Dalam perancangan perangkat keras, desain mekanik merupakan hal penting.  Tahap desain sistem mekanis merupakan tahap dilakukannya pertimbangan meliputi kebutuhan  sistem yang akan dibuat terhadap desan mekanik, diantaranya  bentuk dan ukuran PCB ( Printed Circuit Board ), ketahanan dan fleksibilitas terhadap lingkungan,  penempatan  modul-modul  elektronik,  pengetesan  sistem  mekanik  yang  telah  dirancang,  dan bentuk  desain  ukuran interface  hardware .  Selanjutnya  implementasi  mekanik,  yaitu  tahap pengimplementasian  dari  desain  mekanik  sebelumnya.  Setelah  pengimplementasian  mekanik  selesai dilanjutkan  ke  tahap  intregasi.  Modul  listrik  yang  diintegrasi  dengan software di  dalam  kontrollernya, kemudian diintegrasikan dalam struktur mekanik yang telah dirancang. Lalu dilakukan uji  keseluruhan. Uji keseluruhan  meliputi  uji  fungsional,  dan  uji  validasi.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  fungsi  dari keseluruhan  sistem.  Pengetesan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  sesuai  dengan rancangannya atau tidak. Bila ada sistem yang tidak dapat bekerja dengan baik maka harus dilakukan proses perakitan ulang pada setiap desain sistemnya.
Uji fungsional dilakukan untuk mengintegrasi sistem listrik dan software yang telah di desain. Tes ini dilakukan untuk  meningkatkan  performa  dari  perangkat  lunak  untuk  pengontrolan  desain  listrik  dan  mengeliminasi error (bug) dari software yang telah dibuat. Pada tahap uji validasi bertujuan menguji kinerja dari alat yang telah  dibuat  apakah  alat  tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Pengoptimalan  dilakukan  untuk meningkatkan performa dari aplikasi yang telah dirancang. Lalu optimasi ditekankan pada desain mekanik dan perangkat lunak agar penggunaan lebih maksimal dan tidak terjadi error.
START IMPLEMENTASI SO FTWARE BERHASIL? UJI STUKTURAL B A NO YES B UJI FUNGSIO NAL A BERHASIL? UJI VALIDASI BERHASIL? END YES YES B B NO NO
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 3. Uji Keseluruhan

## 3. Hasil
Pada tahap sebelumnya telah dijelaskan proses perancangan dan implementasi penelitan yang telah dilakukan. Hasil penelitian ini penulis  menyelesaikan beberapa hal yang menjadi acuan referensi untuk mendapatkan hasil  yang  maksimal  dengan  desain  model  seefisien    mungkin.  Sistem  ini  menggunakan  webcam  sebagai inputan  yang  kemudian  diproses  menggunakan  algoritma  comperation  untuk  membandingkan  foto  yang sudah didaftarkan dengan frame yang didapatkan dari webcam. Kemudian akan dikirimkan hasilnya kedalam website untuk dilihat siapa saja yang mencoba membuka brankas penerimaan barang ini.
Gambar 4. Tampilan Keseluruhan Alat
START INTEGRASI BERHASIL? UJI FUNGSIO NAL UJI VALIDASI BERHASIL? APLIKASI END YES YES A A A NO NO

## 4. Pembahasan
Pengujian  ini  dilakukan  pengujian  seluruh  fungsi  sistem,  mulai  dari  pengujian  hardware  program,  user interface website dan dashboard pada website. Jika ada sistem yang tidak bisa berfungsi sebagaimana mestinya maka akan dilakukan proses implementasi mekanik pada sistem. Uji keseluruhan meliputi uji fungsional, dan uji  validasi.  Pada  tahapan  uji  fungsional  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  apakah  jalur  sirkuit  sudah terhubung  dengan  benar  sehingga  sistem  dapat  berfungsi  dengan  baik.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan mencoba semua jalur-jalur sirkuit dengan menggunakan multimeter. Berikut tabel hasil pengujian struktural sistem terdapat pada Tabel berikut.
Tabel 1. Pengujian Struktural Sistem No Komponen Sistem Terhubung Pada Pin Keterangan 1 Relay Raspberry Pi GPIO 26 Terhubung 2 Webcam Raspberry Pi USB Terhubung 3 Selenoid Relay NC Relay Terhubung
Dilakukan  pengujian  fungsional  untuk  mengetahui  apakah  setiap  komponen  dapat  berkerja  dengan  baik. Beberapa  komponen  yang  diuji  dengan  power  supply,  Raspberry  Pi.  Pada  proses  pengujian  ini  hanya  dua komponen tersebut yang dilakukan pengujian dikarenakan power supply dan Raspbeery Pi menunjang sistem kelistrikan  pada    output  tegangan  masing-masing  komponen.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan multimeter dan program alat. Pada pengujian power supply dilakukan dengan cara mengukur voltase output yaitu 12V dan 5V.
Tabel 2. Pengujian Fungsional Power Supply No Suplai Voltase Pengukuran Kondisi 1 5v 4.89 V Baik 2 12v 12.15 V Baik
Pengujian pada Raspberry Pi dilakuan untuk mengetahui apakah pin dapat difungsikan dengan baik, dengan cara memasukan program terlebih dahulu dan perintahkan setiap pin untuk menghasilkan output HIGH atau LOW. Jika pada kondisi HIGH maka pin seharusnya menghasilkan tegangan sebesar 3.3V sedangkan saat LOW pin akan menghasilkan 0V. Pengujian fungsional Raspberry Pi dapat dilihat pada tabel berikut.
Gambar 5. Pengujian Rasberry Pi
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Tabel 3. Pengujian Fungsional Raspberry Pi
No Pin No Pengukuran Saat HIGH Pengukuran Saat LOW Kondisi 1 26 3.33 v 0.01 V Baik
Setelah  beberapa  rangkaian  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  setiap  komponen  yang  ada,  maka  tahap selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  keseluruhan  pada  sistem  yang  dibuat.  Tahap – tahap  yang  harus dilakukan untuk melakukan pengujian keseluruhan sistem ini dilakukan diantara lainnya.
Pertama,  melakukan  pendaftaran  foto  dengan  melakukan  selfie  yang  penting  dengan  memperlihatkan wajahnya dengan jelas. Kemudian dimasukkan kedalam 1 folder dengan code yang nantinya merubah beberapa code untuk dilakukan pendaftaran di dalam code untuk dilakukan encoding.
Gambar 6. Contoh Foto Yang dilakukan Pendaftaran

## Gambar 7. Code Pendaftaran Encoding
Kedua, setelah dilakukan pendaftaran jalankan program dengan memastikan library yang sudah dibutuhkan sudah terinstall dengan benar dan sudah menginstall python 3. Pada penelitian ini menggunakan python 3.10 dan  menggunakan library :  face_recognition,  opencv,  RPi.GPIO.  Berikut  untuk  menjalankan  program  pada
Raspberry  Pinya.  Ketiga,  proses  pengenalan  imagenya  dimulai  dengan  merubah  image  yang  didapatkan menjadi  array  image  RGB  dengan  menggunakan  library  numpy.  Dimana  didapatkan  array  yang  nantinya dilakukan  perhitungan  selanjutnya.  Berikut  contoh  singkat  hasil  array  dari  foto  yang  sudah  didaftarkan. Keempat, akan dilakukan proses encode foto yang sudah dirubah menjadi bentuk array tersebut. Encode ini berfungsi untuk mengambil nilai asli face yang  didapatkan karena setiap face memiliki data berbeda-beda. Proses  encoder  ini  menggunakan  library  dlib  untuk  mendapatkan  hasil  ekstraksi  dari  facenya  ini.  Berikut contoh hasil ekstraksi yang didapatkan dari proses tersebut.
Kelima,  setelah  didapatkan  fiturnya  akan  dilakukan  pembacaan  kamera  dan  akan  melakukan  pembacaan perframenya. Dan akan dilakukan resize image dengan tujuan mempercepat proses perhitungannya. Setelah dilakukan resize imagenya, akan dilakukan proses face detection dengan menggunakan library opencv yang nantinya akan dilakukan face comperation dan dihitung menggunakan rumus yang ada pada library numpy yaitu  :  numpy.linalg.norm.  dimana  didapatkan  hasil.  Keenam,  setelah  didapatkan  nilainya  dilakukan perhitungan  jarak  terdekat  dengan  menggunakan  rumus  argmin  pada  numpy  sehingga  mendapatkan  hasil label yang sudah didaftarkan. Berikut perhitungannya:
Tabel 4. Hasil label Dataset Webcam [0.38035838,0.99289654] [0.40010328,1.00490763]
Dari tabel 4, selanjutnya akan menghitung selisih dari data tersebut. Selisih = dataset − webcam Selisih = [0.38035838 − 0.40010328, 0.99289654 − 1.00490763] Selisih = [−0.0197449, −0.01201109]

## Kemudian dikuadran setiap selisihnya
Kuadrat Selisih = [−0.0197449] 2 ,[−0.01201109] 2 Kuadrat Selisih = [0.00038979, 0.00014427]
Jumlahkan semua kuadrannya Jumlah = 0.00038979+0.00014427 Jumlah = 0.00053406
Hitung akar kuadrat dari jumlah tersebut Jarak Euclidean = √0.00053406 Jarak Euclidean ≈ 0.0231
Langkah ketujuh, semakin kecil jarak antara kedua data tersebut akan semakin mirip dari label yang sudah ditetapkan.  Setelah  didapatkan  datanya  akan  melakukan  trigger  pada  solenoid  dan  membuka  sistem penerimaan paket ini. Kemudian jika terdapat pembukaan akan mengirimkan informasi pembukaan maupun yang tidak dapat membuka kedalam sistem monitoring yang dapat dilihat aktifitasnya yang nantinya sebagai notifikasi pada jam berapa dan dibuka oleh siapa.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 8. Sistem Monitoring Pemberitahuan
Pada tahap u ji coba validasi bertujuan untuk menguji kinerja dari webcam yang akan digunakan nantinya apakah sensor tersebut dapat berfungsi dengan baik atau tidak. webcam diuji dengan membandingkan antar nilai pembacaan dari webcam dengan alat ukur yang sebenarnya. Pengujian ini dilakukan dengan cara menguji dari  nilai  kemungkinan  kesalahan  yang  dapat  terjadi  pada  komponen-komponen  yang  diimplementasikan model penelitian ini.
Pengujian  deteksi  wajah  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  sistem  yang  dibuat  dari  foto wajah  yang  sudah  didaftarkan  untuk  mendeteksi  wajah  yang  sudah  didaftarkan  pada  sistem.  Pengujian dilakukan dengan melakukan pengujian sebanyak 20 kali dimana dengan menggunakan 10 kali wajah yang sudah didaftarkan dan 10 kali wajah yang tidak didaftarkan. Berikut gambaran sistem Ketika datanya sudah didaftarkan dan tidak. Ukuran gambar untuk di daftarkan minimal 128 KB dan maksimal 500 KB.
Gambar 9. Sistem Deteksi dengan Foto Yang Sudah Didaftarkan
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 10

## Gambar 10. Sistem Deteksi dengan Foto Yang Belum Didaftarkan
Tabel 5. Uji Coba Validation Face Detection No. Foto Sistem Berhasil Mendeteksi Foto Yang Sudah Didaftarkan No Foto Sistem Berhasil Mendeteksi Foto Yang Sudah Didaftarkan Berhasil Tidak Berhasil Berhasil Tidak Berhasil 1 Didaftarkan ✓ - 11 Tidak Didaftarkan ✓ - 2 Didaftarkan ✓ - 12 Tidak Didaftarkan - ✓ 3 Didaftarkan ✓ - 13 Tidak Didaftarkan - ✓ 4 Didaftarkan ✓ - 14 Tidak Didaftarkan - ✓ 5 Didaftarkan ✓ - 15 Tidak Didaftarkan - ✓ 6 Didaftarkan ✓ - 16 Tidak Didaftarkan - ✓ 7 Didaftarkan ✓ - 17 Tidak Didaftarkan - ✓ 8 Didaftarkan ✓ - 18 Tidak Didaftarkan - ✓ 9 Didaftarkan ✓ - 19 Tidak Didaftarkan - ✓ 10 Didaftarkan ✓ - 20 Tidak Didaftarkan - ✓
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  diatas  akan  dilakukan  perhitungan  akurasi  validation  untuk  melihat tingkat keakuratan sistem yang dibuat. Perhitungan validation face detection menggunakan rumus persamaan dibawah ini.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100%
(3)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 20 20 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  1  × 100% = 100% Jadi hasil dari pengujian validation face detection memiliki akurasi sebesar 100%. Dimana dapat disimpulkan sistem dapat melakukan deteksi dan pengenalan wajah dengan cukup efektif.
Pengujian ketepatan sistem dilakukan agar mengetahui bagaimana ketepatan sistem dengan algoritma yang digunakan dalam penelitian ini. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan 20 subjek dengan melakukan sebanyak 10 kali percobaan pada 1 subjeknya agar didapatkan hasil yang optimal. Kemudian, akan dihitung nilai eror pada sistem.
Tabel 6. Uji Coba Ketepatan Sistem Subjek Membuka Tidak Membuka Error (%) Subjek Membuka Tidak Membuka Error (%) 1 9 1 0.1 11 10 0 0 2 10 0 0 12 10 0 0 3 10 0 0 13 10 0 0 4 8 2 0.2 14 9 1 0.1 5 9 9 0.1 15 10 0 0 6 10 0 0 16 10 0 0 7 10 0 0 17 9 1 0.1 8 10 0 0 18 9 1 0.1 9 9 1 0.1 19 10 0 0 10 9 1 0.1 20 10 0 0 Rata-Rata Error 0.045
Dari pengujian diatas didapatkan tingkat error 0,045, jadi hasilnya pengujian ketepatan sistem ini memiliki akurasi 1.0 – 0,045 = 0,955 % akurasi dari pembacaan algoritma pada penelitian ini. Beberapa kesalahan yang terjadi  karena  tingkat  cahaya  dan  memiliki  kemiripan  dengan  data  lainnya  yang  membuat  kesalahan  pada sistem ini.
Pengujian waktu komputasi algoritma ini memiliki tujuan yaitu untuk mengetahui kececpatan algoritma yang dipakai  agar  sistem  yang  dibuat  efektif.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  perbandingan komputasi pada Raspberry Pi dan komputer apakah terdapat perbedaan komputasi pada 2 device tersebut. pengujian  komputasi  algoritma  dilakukan  sebanyak  10  kali.  Pengujian  komputasi  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 7. Uji Coba Komputasi Algoritma Data Uji ke - Waktu Komputasi Raspberry Pi (ms) Waktu Komputasi Komputer (ms) Data Uji ke - Waktu Komputasi Raspberry Pi (ms) Waktu Komputasi Komputer (ms) 1 47 ms 30 ms 6 51 ms 30 ms 2 49 ms 29 ms 7 54 ms 29 ms 3 50 ms 28 ms 8 48 ms 30 ms 4 52 ms 32 ms 9 49 ms 31 ms 5 53 ms 31 ms 10 51 ms 28 ms Rata-Rata 50,6 ms 29,8 ms
Dari hasil pengujian yang dilaukan diatas akan dilakukan rata-rata waktu komputasi pada 10 percobaan untuk didapatkan hasilnya. Perhitungan rata-rata waktu komputasi menggunakan rumus pada dibawah ini.

## 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑘 (4)
Jadi hasil dari analisis pada pengujian waktu komputasi algoritma didapatkan hasil sebersar 50,6 ms dengan menggunakan  Raspberry  Pi  dan  29,8  ms  dengan  menggunakan  komputer.  Perbedaan  waktu  komputasi  ini dikarenakan  spesifikasi  dari  Raspberry  Pi  dan  komputer  yang  berbeda  sehingga  membuat  perbedaan komputasi saat dijalankan pada Raspberry Pi dan  komputer.  Pengujian pengiriman data dan fungsionalitas website yaitu pengujian demi  memastikan pegiriman  data terkirim  dengan baik  dan mampu diterima oleh server untuk ditampilkan ke website. Proses pengirimannya menggunakan Raspberry Pi.

## 5. Kesimpulan dan saran
Kesimpulan pada penelitian ini berdasarkan dengan pengujian dan analisis yang telah dilakukan dan dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma comperation dapat  melakukan  deteksi  dengan  baik  sehingga  dapat diterapkan  untuk  sistem  keamanan.  Selain  itu  juga  algoritma  ini  sangat  mudah  dalam  penggunaanya dikarenakan cukup mendaftarkan foto dan melakukan encoding pada kodenya saja. Waktu komputasi yang didapatkan  dengan  menggunakan  algoritma  comperation  ini  juga  terbilang  cukup  cepat  dimana  pada  saat menggunakan Raspberry  Pi saja waktu  komputasinya 50,6 ms. Sehingga mampu  dengan cukup baik dalam digunakan untuk face recognition. Penggunaan Raspberry Pi untuk proses pengiriman data juga cukup efektif dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100%  untuk  penerimaannya  sehingga  dapat  dilakukan  monitoting  dengan cukup efektif.

## Referensi
Ady Noegroho. (2018). Pemanfaatan Raspberry Pi Dan Webcam Sebagai Kamera Pemantau Dan Cloud Drive Sebagai Media Penyimpanan. J-INTECH Journal of Information and Technology , 6 (1).
Aisah  Putri,  R.,  Kholis,  N.,  &  Baskoro,  F.  (2021).  Automatic  Packaging  Conveyor  Tracking  System  Based  On Arduino  Uno  Using  Photodiodes  and  SRF04  Ultrasonic  Sensors.  In  Indonesian  Journal  of  Electronics Engineering (Vol. 04). Retrieved from https://widuri.raharja.info/index.php?title=SI12
Ayu  Nur  Hidayati  Putri,  S.,  Brillian  Kharisma,  O.,  &  Simaremare,  H.  (2023).  Smart  Packgaes  Box  Berbasis Internet Of Things Menggunakan Telegram Bot. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 8 (2). doi: 10.30865/mib.v7i1.5517
Boyko, N., Basystiuk, O., & Shakhovska, N. (2018). Performance Evaluation and Comparison of Software for Face Recognition,  Based  on  Dlib  and  Opencv  Library. International  Conference  on  Data  Stream  Mining  & Processing .
Cahya Vikasari. (2018). Sistem Informasi Manajemen Pada Jasa Expedisi  Pengiriman Barang Berbasis Web. JATISI , 4 (2).
D.Srihari,  B.Ravi  Kumar,  &  K  Yuvaraj.  (2012).  Development  of  Indian  Coin  based  automatic  shoe  Polishing Machine  using  Raspberry  pi  with  Open  CV. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering , 1 (3).
Farhan,  M.  (2022). Pembuatan  Smart  Box  Penerima  Paket  Menggunakan  Sensor  HC-SR04  dan  ESP32-CAM Berbasis IoT di Proactive Robotic .
Fitria,  L.,  &  Hermansyah,  M.  (2020).  Implementasi  Face  Recognition  pada  Absensi  Kehadiran  Mahasiswa Menggunakan  Metode  Haar  Cascade  Classifier. InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi Jaringan , 4 (2). doi: 10.30743/infotekjar.v4i2.2333
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Ketut Arie Jaya, I Nyoman Putu Budiartha, & Ni Made Puspasutari Ujianti. (2020). Tanggungjawab Perusahaan Ekspedisi  Terhadap  Kerusakan  Dan  Kehilangan  Barang  Muatan  Dalam  Pengangkutan  Darat. Jurnal Interpretasi Hukum , 1 (1).
Monica, N., Sarkum, S., & Purnama, I. (2018). Aplikasi Data Mahasiswa Berbasis Android: Studi Pada Sekolah Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Labuhanbatu. IT  JOURNAL  RESEARCH  AND  DEVELOPMENT , 3 (1),  43 – 53.  doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1849
Narang,  N.,  &  Bourlai,  T.  (2018). Deep  Feature  Learning  for  Classification  When  Using  Single  Sensor  Multi- wavelength Based Facial Recognition Systems in SWIR Band . Springer.
Niswah, N., Suroso, S., & Soim, S. (2021). Rancang Bangun Sistem Peringatan Dini Bencana Hidrometeorologi Berbasis  Internet  of  Thing  (IoT)  Di  BMKG. Smatika  Jurnal , 11 (02),  153 – 159.  doi: 10.32664/smatika.v11i02.593
Rakhmawati, N. A., Permana, A. E., Reyhan, A. M., & Rafli, H. (2021). Analisa Transaksi Belanja Online Pada Masa Pandemi COVID-19. Jurnal Teknoinfo , 15 (1), 32. doi: 10.33365/jti.v15i1.868
Sanjaya, R. (2019). Sistem Keamanan Loker Menggubakan Biometrik Sidik Jari Bebasis Arduino . 1 – 84.
Ullo, S. L., & Sinha, G. R. (2020). Advances in smart environment monitoring systems using iot and sensors. In Sensors (Switzerland) (Vol. 20, Issue 11). MDPI AG. doi: 10.3390/s20113113