## IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION DAN RFID SEBAGAI FITUR SECURITY PADA SMART HOME
Gesha Warilotte Erwinda, Suryo Adi Wibowo, Deddy Rudhistiar. Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818041@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Fitur Security atau  Sistem  keamanan  merupakan  sebuah  sistem  yang  berfungsi  untuk  melindungi  suatu barang dari tindakan pencurian sehingga dapat mengamankan barang-barang yang berharga seperti sepeda motor, handphone, laptop dan perhiasan. Seperti halnya pada lingkungan rumah, banyak terjadi pencurian di lingkungan rumah  yang  ditinggalkan  oleh  pemiliknya. Smart  Home merupakan  teknologi  yang  menerapkan  teknologi Internet . Face  Recognition adalah  salah  satu  proses  yang  dapat  mengidentifikasi  identitas  seseorang  melalui pengenalan wajah. Face Recognition hanya memberikan akses kepada seseorang yang wajahya sudah terdaftar pada sistem. Selain teknologi Face Recognition , terdapat juga teknologi NFC ( Near Field Communication ) yang merupakan pengembangan dari teknologi RFID ( Radio  Frequency Identification ) yang sudah ada sebelumnya. NFC tidak memerlukan pengaturan manual koneksi karena secara otomatis bisa menghubungkan kedua perangkat dengan cepat.  Hal tersebut menjadi dasar  bagi peneliti untuk mengembangkan sistem keamanan tersebut  yang berjudul  “Implementasi Face  Recognition Dan Rfid Sebagai  Fitur Security Pada Smart  Home ”.  Pada  sistem keamanan yang akan dikembangkan ini, peneliti menambahkan komponen NodeMCU 8266 yang berfungsi untuk menghubungkan  Mikrokontroller  tersebut  dengan website ,  fitur  dari website yang  akan  dibuat  menjadi  akses masuk atau pendaftaran wajah dan e-KTP serta untuk mengetahui siapa saja yang memasuki rumah dengan detail
Kata kunci : Fitur Security, Smart Home, Face Recognition.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem keamanan merupakan sebuah sistem yang berfungsi untuk melindungi suatu barang dari tindakan pencurian  sehingga  dapat  mengamankan  barang- barang  yang  berharga  seperti  sepeda  motor, handphone,  laptop  dan  perhiasan.  Menurut  data  dari Satreskrim Polresta Malang Kota tercatat sejak januari hingga  awal  bulan  November  2021  sebanyak  97 laporan yang diterima. Wakil Kasat Reskrim Polresta Malang  Kota,  AKP  Bayu  Febrianto  Prayoga mengatakan,  saat  ini  laporan  terkait  pencurian  motor masih  cukup  banyak.  Bahkan  setiap  bulan,  tercatat hampir sebanyak 10 laporan masuk. [1]
Smart Home merupakan teknologi yang menerapkan  teknologi Internet  of  Things  (IoT) didalamnya,  dimana  terdapat  beberapa  alat  yang mampu  dikendalikan  dan  dipantau  dari  jarak  jauh seperti  menghidupkan  lampu,  kipas  angin,  kendali pagar  otomatis  dan  lain  sebagainya.  Perkembangan Smart Home memiliki data yang terpusat pada server sehingga  dapat  dikendalikan  dari  jarak  jauh. Internet of  Things  (IoT) ialah  konsep  dimana  suatu  objek memiliki kemampuan untuk mengirim data menggunakan  jaringan  tanpa  menggunakan  bantuan manusia  atau  komputer.  Seperti  contoh  pengenalan wajah atau Face Recognition . Face Recognition adalah salah satu proses yang dapat mengidentifikasi identitas seseorang melalui pengenalan wajah [2]
Hal  tersebut  menjadi  dasar  untuk  meneliti  serta mengembangkan  sistem  keamanan  tersebut  yang berjudul  “Implementasi Face Recognition Dan  Rfid Sebagai Fitur Security Pada Smart Home ”. Pada sistem
keamanan  yang  akan  dikembangkan  ini,  peneliti menambahkan  komponen  NodeMCU  8266  yang berfungsi  untuk  menghubungkan  Mikrokontroller tersebut dengan website, fitur dari website yang akan dibuat  menjadi  akses  masuk  atau  pendaftaran  wajah dan  e-KTP  serta  untuk  mengetahui  siapa  saja  yang memasuki rumah dengan detail.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Muhammad  Ari  Ramadhan  (2020).  Pada penelitian  yang  berjudul  “Rancang  Bangun  Akses Kunci  Pintu  Gerbang  Indekos  Menggunakan  E-KTP (Elektronik Kartu  Tanda Penduduk) Berbasis Mikrokontroller”. Penelitian ini bertujuan mengurangi kasus  pencurian  yang  terjadi  pada  lingkungan  rumah dengan  membangun  sistem  keamanan  pada  gerbang rumah  menggunakan  E-KTP.  Perangkat  keras  yang digunakan  yaitu  Arduino  Uno,  MFRC-522  RFID,  e- KTP, Relay 5V, Buzzer, Power Supply, LCD I2C. [3]
Erviansyah  Fadly,  Suryo  Adi  Wibowo,  Agung Panji Sasmito (2021). Penelitian ini berjudul “Sistem Keamanan  Pintu  Kamar  Kos  Menggunakan  Face Recognition  Dengan  Telegram  Sebagai  Media Monitoring  Dan  Controlling”,  tujuan  dari  penelitian ini  adalah  membuat  smarthome  atau  rumah  pintar untuk  memantau  keadaan  kamar  kos  dari  jarak  jauh serta  meningkatkan  keamanan  pada  kamar  kos sehingga  barang-barang  berharga  yang  terdapat  di dalam kamar kos akan aman dari tindakan pencurian. Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  ESP32-CAM untuk memindai wajah dan menganalisa wajah apakah wajah tersebut sudah terdaftar pada sistem atau belum,
jika  ESP32-CAM  mengalami  kegagalan  dalam menganalisa wajah dapat  menggunakan opsi  bantuan yaitu dengan  bantuan e-KTP menggunakan teknologi RFID  (Radio  Frequency  Identification)  dan  aplikasi telegram  dan  juga  website  sebagai  media  untuk monitoring  dan  controlling  keamanan  pintu  pada kamar kos secara real time. [4]
Muhammad  Chamdun,  Adian  Fatchur  Rochim dan  Eko  Didik  Widianto  (2014).  Pada  penelitian dengan  judul  “Sistem  Keamanan  Berlapis  Pada Ruangan  Menggunakan  Rfid  (Radio  Frequency Identification)  Dan  Keypad  Untuk  Membuka  Pintu Secara  Otomatis”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu menciptakan  perangkat  dengan  sistem  keamanan berlapis menggunakan Radio Frequency Identification (RFID)  dan  sensor  Passive  infra  Red  (PIR)  untuk mengamankan  rumah  dari  penyusup.  Hardware  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mikrokontroller ATMega16,  RFID,  sensor  Magnetic  Switch,  sensor PIR, LCD 16x2, keypad 4x4, dan buzzer. [5]
Djayus  Nor  Salim,  Neira  Anjar  Pujisusilo  dan Samuel Pratama Manik (2021). Penelitian ini berjudul “Sistem  Keamanan  Smart  Door  Lock  Menggunakan E-KTP (Elektroknik Kartu Tanda Penduduk) Berbasis Internet  Of  Things  (IOT)”  yang  bertujuan  membuat sistem  keamanan  yang  lebih  efektif  dan  efisien, dikarenakan  masih  terdapat  keamanan  pintu  yang menggunakan  kunci  pintu  biasa  yang  dinilai  kurang efisien. Dari adanya permasalahan tersebut, penelitian ini  membangun  sistem keamanan  kunci puntu rumah menggunakan  e-KTP  berbasis  Internet  of  Things (IOT)  yang  dapat  diakses  melalui  Smartphone Android. [6]
Ali Ramschie, Johan Makal,  Ronny Katuuk dan Veny  Ponggawa  (2021).  Penelitian  ini  berjudul “Pemanfaatan ESP32 Pada Sistem Keamanan Rumah Tinggal Berbasis IoT”, tujuan dari penelitian ini adalah membuat  sistem  keamanan  yang  dapat  merekam segala  aktifitas  yang  terjadi  di  rumah  tinggal. Penelitian ini dilengkapi dengan Sensor Passive Infra Red (PIR) yang digunakan untuk mendeteksi gerakan seseorang  yang  ada  di  dalam  ruangan  serta  ESP32 berfungsi  untuk  mengambil  gambar  dari  deteksi gerakan yang ditangkap oleh sensor PIR PIR. [7]

## 2.1. Face Recognition
Face Recognition atau pengenalan wajah adalah teknologi  untuk  mengidentifikasi  wajah  seseorang dengan  membandingkan  wajah  yang  sudah  disimpan sebelumnya  di  dalam  sistem  sehingga  sistem  dapat menemukan  identitas  dari  hasil  tangkapan  wajah tersebut. [8]
2.2. Convolutional Neural Networks (CNN)
Convolutional Neural
Network (CNN)
Merupakan pengembangan dari Deep Neural Network yang umumnya digunakan untuk data berupa gambar atau  data  dengan  banyak  dimensi.  Convolutional Neural Networks memiliki susunan neuron 3D (tinggi, lebar, dan kedalaman). [9]

## 2.3. Arduino Uno
Merupakan mikrokontroler yang berbasis ATmega328  yang  memiliki  6  Analog  Input  dan  14 Digital Input serta memiliki output PWM sebanyak 6 buah. [10]
Gambar 1. Arduino Uno

## 2.4. RFID RC522
Radio  Frequency  Identification  (RFID)  ialah teknologi  identifikasi  yang  mudah  digunakan  dan cocok  untuk  sistem  otomatisasi  karena  RFID menggunakan teknologi yang menggunakan gelombang  radio  sebagai  identifikasi  terhadap  suatu objek. Teknologi RFID telah banyak digunakan untuk sistem  keamanan  ruangan  atau  rumah,  pembayaran pada jalan tol, dll. [11]
Gambar 2. RFID RC522

## 2.5. Webcam
Web  camera  atau  biasa  yang  disebut  webcam adalah  perangkat  kamera  digital  yang  terhubung  ke komputer ataupun laptop. Penemu dari Webcam yaitu Quentin  Stafford-Fraser  bersama  Paul  Jardetszky  di tahun  1991  dan  baru  bisa  disambungkan  dengan internet  dibantu  dengan  Daniel  Gordon  dan  Martyn Johnson tahun 1993. [12]
Gambar 3. Webcam
3. METODE PENELITIAN
3.1. Blok Diagram Sistem
Webcam , RFID  RC522  yang  terdapat  pada sistem  keamanan  ini  akan  mengirimkan  data  berupa data gambar, data UID ke Arduino Uno yang nantinya digunakan untuk membuka Solenoid Door Lock serta buzzer  untuk  alarm  peringatan  dan  pemberitahuan, setelah itu Arduino Uno mengirimkan data tersebut ke NodeMCU  dan  NodeMCU  akan  mengirimkan  data tersebut  kedalam Database dan  akan  ditampilkan didalam website . Serta  terdapat  sistem Smart  Home untuk menghidupkan  lampu  menggunakan  sensor  LDR (Light  Dependent  Resistor)  dan  menghidupkan  kipas angin menggunakan sensor suhu serta Nodemcu 8266 akan mengirimkan notifikasi ke telegram apabila suhu di ruangan panas melebihi  batas maksimal suhu yang sudah ditentukan yaitu melebihi 29 o C.
Blok  diagram  pada  penelitian  ini  ditunjukkan pada Gambar 4.
Buzzer Arduino Uno Relay Database Website Solenoid Door Lock Webcam Button RFID RC522 LCD NodeMCU NodeMCU 8266 Sensor LDR Sensor DHT11 Lampu Kipas Angin Telegram Relay Gambar 4. Blok Diagram Sistem 3.2. Flowchart Metode CNN
MULAI INPUT CITRA Proses Pre-Processing Proses Ekstraksi Fitur Proses Klasifikasi Hasil Citra SELESAI
Gambar 5. Flowchart Metode CNN
Pada proses pertama citra akan melalui tahap Pre- Processing,  dalam  tahap  Pre-Processing  citra  akan dilakukan cropping berdasarkan ROI wajah  untuk mendapatkan  daerah  atau  bagian  tertentu  dari  citra yang  kita  inginkan,  selanjutnya  citra  akan  dilakukan proses Resize atau  melakukan  pengubahan  dimensi dari  citra  tersebut,  kemudian  citra  akan  dilakukan proses GrayScale yaitu mengubah dari warna citra dari RGB menjadi hitam-putih.
Setelah citra melalui tahap Pre-Processing, maka tahapan  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi fitur  dilakukan  untuk  mengambil  ciri  atau  fitur  dari citra  yang  nantinya  akan  menghasilkan  sebuah  nilai matriks  yang kemudian akan disimpan  lalu dianalisis untuk proses klasifikasi citra wajah.
Selanjutnya hasil ekstraksi fitur sebelumnya akan digunakan  sebagai  masukan  pada  tahap  klasifikasi, klasifikasi  yang  digunakan  adalah Convolutional Neural Network sebagai klasifikasi pengenalan wajah.

## 3.3. Struktur Menu
Aplikasi ini hanya hanya memiliki 1 akses yaitu Admin  atau  penghuni  rumah  itu  sendiri,  berikut struktur  menu  pada  website  Implementasi  Face Recognition  dan  RFID  sebagai  Fitur  Security  pada Smart Home:
LOGIN
TAMBAH DATA DASHBOARD DATASET PREPROCESSING PROCESSING TESTING
Gambar 6. Struktur Menu
Pada  Gambar  6  merupakan  sturktur  menu  dari website  untuk  Admin,  dalam  hal  ini  hanya  penghuni rumah yang dapat mengakses website tersebut.

## 3.4. Flowchart Tambah Data
Start Registrasi UID Capture Wajah PreProcessing Processing Testing End Folder Dataset Simpan Folder Training File model-cnn- facerecognition.h5
Gambar 7. Flowchart Registrasi
Pertama  pengguna  harus  meregsitrasi  e-KTP terlebih  dahulu  dengan  cara  menempelkan  e-KTP  ke RFID RC522 dan UID akan muncul otomatis ke dalam website ,  setelah  pengguna  menekan  tombol  Simpan, secara  otomatis  website  akan  menampilkan  halaman
untuk meng- Capture wajah selama 30 detik dan akan disimpan  ke  dalam  Folder  Dataset  serta  akan ditampilkan  pada  Halaman Dataset .  Kemudian  jika sudah selesai, maka lanjut ke halaman PreProcessing . Pada  halaman PreProcessing wajah  yang  sudah  di Capture sebelumnya  pada  Folder Dataset akan dilakukan Cropping dengan  ukuran  100x100px  dan akan  disimpan  ke  dalam  Folder Training .  Kemudian jika  tahap Preprocessing selesai  maka  selanjutnya akan  dilakukan  tahap Processing ,  dalam  tahap Processing akan dilakukan training data yang sudah di cropping sebelumnya  pada  Folder Training untuk menghasilkan  File  model-cnn-facerecognition.h5. Setelah  menghasilkan  model-cnn-facerecognition.h5 maka  akan  dilakukan  tahap  Testing  yaitu  untuk pengklasifikasian wajah yang sudah dilakukan proses sebelumnya  apakah  wajah  yang  sudah  didaftarkan sebelumnya cocok dengan wajah yang ditangkap oleh webcam.

## 3.5. Flowchart Alur Sistem Alat
Start Webcam Model-cnn- facerecognition.h5 Apakah wajah dikenali? Buzzer menyala, LCD menampilkan Pesan dan Solenoid Door Lock Terbuka End Apakah Webcam mengalami masalah? Scan e-KTP YA TIDAK Pengenalan Wajah YA Tambah Data TIDAK
Gambar 8. Flowchart Alur Sistem Alat
Pertama  sistem  akan  mendeteksi wajah  terlebih dahulu  apakah  wajah  dikenali  atau  tidak  dengan mengambil  data  yang  sudah  di  training  sebelumya yaitu  file  model-cnn-facerecognition.h5,  jika  tidak pengguna  harus mendaftarkan wajahnya  dahulu kedalam website sekaligus mendaftarkan e-KTP. Jika berhasil  dikenali  maka  buzzer  akan  menyala,  LCD menampilkan  pesan  serta  Solenoid  Door  Lock  akan terbuka  dan  akan  kembali  pada  pengenalan wajah. Setelah  itu,  apakah  Webcam  mengalami error untuk mengenali  wajah,  jika Webcam mengalami  masalah, maka  pengguna  bisa  menscan  e-KTP  yang  sudah
didaftarkan sebelumnya untuk bisa membuka Solenoid Door Lock.

## 3.6. Use Case Diagram
Gambar 9. Use Case Diagram
Admin  memiliki  akses  untuk  membuka website seperti  login,  melihat history siapa  saja  yang  sudah mengakses  sistem  keamanan,  menambah  data  seperti mendaftarkan  e-KTP  dan  mendaftarkan  data  wajah untuk  mengakses  sistem  keamanan  serta  dapat mengakses Webcam yang digunakan untuk membuka Solenoid  Door  lock,  dan  mengakses  sensor  RFID RC522 yang juga untuk membuka Solenoid Door lock .

## 3.7. Prototype Desain Alat
Gambar 10. Desain Alat Sistem Keamanan
Pada prototype desain  alat  diatas  merupakan rangkaian hardware yang sudah saling terhubung satu sama lain dengan Arduino Uno dan NodeMCU 8266.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Preprocessing
Tahap  disini  adalah  tahap  yang  mengkonversi video  menjadi  citra  dan  kemudian  akan  dilakukan proses cropping otomatis pada area wajah, setelah itu hasil  akhir  dari  tahap  Preprocessing  akan  disimpan pada penyimpanan internal dalam folder Dataset
Gambar 12. Citra Cropping

## 4.2. Arsitektur Model CNN
Implementasi  ini  merupakan  tahap  desain arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN). Tujuan  dari  penerapan  arsitektur  CNN  adalah  guna mendapatkan hasil ekstraksi citra atau informasi yang terkandung  dalam  citra.  Informasi  ini  berupa  nilai parameter dari hasil proses ekstraksi fitur pada citra.

## Gambar 13. Arsitektur Model CNN

## 4.3. Arsitektur Model CNN
Pada  tahap  ini, Dataset yang  telah  dilakukan sebelumnya pada tahap preprocessing akan dilakukan Training atau  pelatihan  menggunakan  metode  CNN untuk  mendapatkan  model-cnn-facerecognition.h5 yang  akan  digunakan  sebagai  pengenalan  wajah apakah wajah tersebut dikenali atau tidak.
Gambar 14. Model Hasil Processing

## 4.4. Halaman Login
Halaman  Login  digunakan  untuk  memasukkan email serta kata sandi sebagai langkah awal untuk bisa mengakses website .

## Gambar 15. Halaman Login

## 4.5. Halaman Dashboard
Pada  Halaman  Dashboard  terdapat history dari siapa  saja  yang  mengakses  sistem  keamanan  yang menampilkan UID yang sudah terdaftar
Gambar 16. Halaman Dashboard

## 4.6. Halaman Capture Wajah
Pada  halaman  Capture Wajah  merupakan lanjutan  dari  halaman  sebelumnya  yaitu  Halaman Tambah  Data  setelah  menekan  tombol  Simpan. Halaman  ini  digunakan  untuk  meng- Capture wajah selama  30  detik  yang  akan  dimasukkan  kedalam halaman Dataset untuk digunakan proses selanjutnya
Gambar 17. Halaman Capture Wajah

## 4.7. Halaman Dataset
Halaman  Dataset  adalah  halaman  ketika  user telah  melakukan  pendaftaran  e-KTP  dan  wajah  pada halaman sebelumnya
4.8. Halaman PreProcessing
Pada  Halaman Preprocessing adalah  kelanjutan dari halaman sebelumnya yaitu halaman Dataset, pada halaman ini wajah yang sudah ter- Capture sebelumnya akan  dilakukan Cropping pada  area  wajah  serta dilakukan Resize
Gambar 19. Halaman PreProcessing

## 4.9. Halaman Processing
Pada halaman Processing, ketika klik Processing akan  muncul  notifikasi  jika  menggunakan  menu Processing akan memerlukan waktu cukup lama, hasil dari  menu Processing akan  menghasilkan  model- final.h5 dalam penyimpanan
Gambar 20. Halaman Processing

## 4.10. Halaman Testing
Pada halaman Testing ketika di klik maka proses klasifikasi  wajah  akan  di  proses  untuk  memberitahu label  yang ditangkap oleh webcam apakah data  yang ditangkap  sama  dengan  data  yang  sudah  dilakukan proses pendaftaran sebelumnya
Gambar 21. Halaman Testing

## 4.11. Pengujian Klasifikasi CNN
Uji  coba  aplikasi  dilakukan  pada  7  objek  yang berbeda,  terdapat  5  objek  berbeda  yang  sudah  di training sebelumnya. Hasil  yang diharapkan adalah 5 objek  yang dikenali dan 2 objek  yang tidak dikenali. Dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini
Tabel 1. Tabel Pengujian Klasifikasi N o Kond isi Uji Coba Kond isi Caha ya Diken ali Tidak Diken ali Ket 1 Sudah terdaf tar Teran g  - Sesu ai 2 Sudah terdaf tar Teran g  - Sesu ai 3 Belu m terdaf tar Agak teran g -  Sesu ai 4 Sudah terdaf tar Agak teran g  - Sesu ai 5 Belu m terdaf tar Teran g  - Tida k Sesu ai 6 Sudah terdaf tar Teran g  - Sesu ai 7 Sudah terdaf tar Agak teran g  - Sesu ai TOTAL 6 1
Dari 7 objek pengujian model yang terdiri dari 5 objek yang sudah didaftarkan dan 2 objek yang belum didaftarkan, dapat diketahui bahwa 6 dari 7 objek yang sudah dilakukan pengujian, hasilnya sesuai dengan apa yang  diharapkan,  akan  tetapi  masih  ada  1  hasil  yang kurang  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Sehingga dapat  di  simpulkan  bahwa  tingkat  akurasi  yang diperoleh yaitu 85%.
4.12. Pengujian Black Box Pada tahap pengujian Black Box fitur-fitur  yang terdapat pada sistem akan diuji oleh developer sendiri.
Tabel 2. Tabel Pengujian Black Box No Pengujian Hasil yang di inginkan Hasil Sistem Hasil 1 Fitur pada Dashboard Menampilkan history dari Admin yang sudah mengakses sistem Berhasil menampilkan history dari Admin yang sudah mengakses sistem Sesuai 2 Menu tambah Data Menu dapat menambahkan data Admin Berhasil menambahkan data Admin yang ingin didaftarkan Sesuai 3 Menu Dataset Menu dapat menampilkan data yang sudah didaftarkan sebelumnya Berhasil menampilkan data yang sudah didaftarkan sebelumnya Sesuai 4 Menu PreProcessing Menu dapat menampilkan hasil Cropping dari Menu Dataset Berhasil meng Cropping data dari Menu Dataset Sesuai 5 Menu Processing Menu dapat melakukan Training data Menu berhasil melakukan Training data Sesuai 6 Menu Testing Menu dapat melakukan pengenalan wajah dari Training data Menu dapat melakukan pengenalan wajah dari Training data Sesuai
Tujuan  pengujian Black  Box adalah  untuk mengetahui jika sistem yang sudah dibuat bisa berjalan dengan baik.

## 4.13. Pengujian Sensor RFID dan Door Lock

## Tabel 3. Pengujian Jarak RFID dan Door Lock
No Tipe Jarak (cm) RFID Solenoid 1 e-KTP 1 0 Terbaca Terbuka 2 e-KTP 1 1 Terbaca Terbuka 3 e-KTP 1 2.5 Terbaca Terbuka 4 e-KTP 1 3 Terbaca Terbuka 5 e-KTP 1 3.5 Tidak Terbaca Terbuka 6 e-KTP 2 1 Terbaca Terbuka 7 e-KTP 2 2.5 Terbaca Terbuka 8 e-KTP 2 2.7 Terbaca Terbuka 9 e-KTP 2 3 Terbaca Terbuka 10 e-KTP 2 3.5 Tidak Terbaca Terkunci 11 E-Gate ITN 0 Terbaca Terbuka 12 E-Gate ITN 1 Terbaca Terbuka 13 E-Gate ITN 2.5 Terbaca Terbuka 14 E-Gate ITN 2.7 Terbaca Terbuka 15 E-Gate ITN 3.2 Tidak Terbaca Terkunci
Dari Tabel 3 Menunjukkan bahwa Sensor RFID dapat membaca e-KTP dengan jarak maksimal 3 cm.

## 4.14. Pengujian Sensor LDR
Jika intensitas cahaya yang ditangkap oleh sensor LDR  kurang  dari  40 Lux (kondisi  gelap)  maka NodeMCU  8266  akan  menghidupkan  lampu  yang berwarna  kuning.  Apabila  intensitas  cahaya  yang ditangkap  sensor  LDR  lebih  dari  40 Lux (kondisi terang) maka lampu akan dimatikan oleh NodeMCU8266 yang bisa dilihat pada Tabel dibawah ini.
Tabel 4. Tabel Pengujian Sensor LDR No Sensor LDR Lux Meter (Lux) Selisih (Lux) Error (%) Keterangan 1 0 9 9 100 Lampu Mati 2 10 34 24 70,5 Lampu Mati 3 24 38 14 36,8 Lampu Mati 4 28 42 14 33,3 Lampu Hidup 5 42 53 11 20,7 Lampu Hidup
No Sensor LDR Lux Meter (Lux) Selisih (Lux) Error (%) Keterangan 6 66 88 22 25 Lampu Hidup 7 67 101 34 33,6 Lampu Hidup 8 83 134 51 38,0 Lampu Hidup 9 96 195 99 50,7 Lampu Hidup 10 109 362 253 69,8 Lampu Hidup Total 478,4 Rata – Rata Error % 47,84
Dari  tabel  4  didapatkan  hasil  pengujian  dari Sensor  LDR  dengan  perhitungan  selisih  ( Lux )  dibagi dengan data dari suhu yang ditangkap oleh Lux Meter dikalikan dengan 100 dan ditemukan hasil Rata - Rata Error sebesar 47,84 %

## 4.15. Pengujian Sensor DHT11
Apabila Sensor DHT11 mendeteksi suhu ruangan di  sekitar  lebih  dari  atau  sama  dengan  29 0 C  maka NodeMCU  akan  menghidupkan  kipas  angin  serta mengirikan notifikasi pesan ke telegram  yaitu  “Suhu Ruangan Panas, Kipas Hidup”.
Tabel 5. Tabel Pengujian Sensor DHT11 No Sensor DHT11 Selisih ( o C) Error % Keterangan 24 o C 1 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 2 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 3 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 4 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 5 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 6 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 7 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 8 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 9 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati 10 26 o C 2 8,33 Kipas Angin Mati Total 83,3 Rata – Rata Error % 8,33
Dari  tabel  4  didapatkan  hasil  pengujian  dari Sensor DHT11 dengan perhitungan selisih ( o C) dibagi dengan  acuan  data  dari  suhu  ruangan  yaitu  24 o C kemudian  dikalikan  dengan  100  dan  ditemukan  hasil Rata - Rata Error sebesar 8,33 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  Implementasi
Face Recognition Dan  Rfid  Sebagai  Fitur Security Pada Smart Home ditarik  kesimpulan  yaitu  Semakin bertambahnya epoch ,  maka  semakin  tinggi  nilai akurasinya. Hal ini dikarenakan apabila model sering dilatih  maka  model  akan  semakin  baik  dalam  proses mengenali atau mengklasifikasikan pengenalan wajah, Dalam pengujian model yang dilakukan oleh 7 objek menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  di  dapat yaitu 85%, Pengujian Black Box menunjukkan bahwa sistem  yang  sudah  dibuat  sudah  sesuai  dan  dapat berjalan  dengan  baik,  Pengujian  Sensor  RFID  dan Solenoid DoorLock menunjukkan bahwa Sensor RFID dapat  membaca  e-KTP  dengan  jarak  maksimal  3cm dan Solenoid DoorLock bekerja  dengan  baik  untuk membuka  atau  mengunci,  Pengujian  Sensor LDR menunjukkan  bahwa Sensor  LDR mampu  bekerja dengan  baik  untuk  menghidupkan  lampu  apabila ruangan  disekitar  kekurangan  cahaya,  Pengujian Sensor  DHT11  menunjukkan  bahwa  Sensor  DHT11 mampu  bekerja  dengan  baik  untuk  mendeteksi  suhu apabila  suhu  di  ruangan  sekitar  melebih  batas maksimum  yang  telah  ditentukan  serta  mengirim notifikasi  ke  telegram,  Berdasarkan  hasil  pengujian dari Sensor LDR dengan Lux Meter, didapatkan hasil Rata  -  Rata  Error  sebesar  47,84%,  Berdasarkan  hasil pengujian  dari  Sensor  DHT11  dengan  acuan  suhu  di sekitar,  didapatkan  hasil  Rata  -  Rata  Error  sebesar 8,33%,  Saran  yang  dapat  penulis  berikan  dalam pengembangan  selanjutnya  yaitu  Menggunakan  citra yang  jelas  dan  data  pelatihan  serta  epoch  yang  lebih banyak  sehingga  ketika  data  di  uji  menghasilkan akurasi yang lebih baik, menggunakan kamera dengan resolusi  yang  lebih  baik  sehingga  tingkat  pengenalan wajah  jauh  lebih  baik,  Perlunya  baterai  sebagai cadangan  jika  tidak  adanya  sumber  tegangan,  pada pengembangan  selanjutnya  diharapkan  penggunaan Buzzer diganti menggunakan DFD player karena lebih baik daripada buzzer yang hanya mengeluarkan beep .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   L.  A.  Sri  Mardiyati,  "Perancangan  Aplikasi Security Lock Berbasis Android," Jurnal Sistem Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer, vol. 11, no. 2, p. 18 – 24 , 2021.
[2]   F.  Z.  Rachman,  "SMART  HOME  BERBASIS IOT," SNITT-  Politeknik  Negeri  Balikpapan, 2017.
[3]   M.  A.  Ramadhan,  "Rancang  Bangun  Akses Kunci  Pintu  Gerbang  Indekos  Menggunakan  E-
Ktp (Elektronik Kartu Tanda Penduduk) Berbasis Mikrokontroller," JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 4 No. 2, 2020.
[4]   S.  A.  W.  A.  P.  S.  Fadly  Erviansyah,  "Sistem Keamanan Pintu Kamar Kos Menggunakan Face Recognition  Dengan  Telegram  Sebagai  Media Monitoring  Dan  Controlling," JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika), vol.  5  No.  2, 2021.
[5]   A.  F.  R.  E.  D.  W.  Muhammad  Chamdum, "Sistem  Keamanan  Berlapis  Pada  Ruangan Menggunakan Rfid (Radio Frequency
Identification)  Dan  Keypad  Untuk  Membuka Pintu  Secara  Otomatis," Jurnal  Teknologi  dan Sistem Komputer, Vols. 2, No 3, 2014.
[6]   N.  A.  P.  S.  P.  M.  Djayus  Nor  Salim,  "Sistem Keamanan  Smart  Door  Lock  Menggunakan  E- KTP  (Elektroknik  Kartu  Tanda  Penduduk) Berbasis  Internet  of  Things  (IoT)," JURNAL ILMIAH STMIK AUB, vol. 27 No.2, 2021.
[7]   A.  R.  J.  M.  R.  K.  V.  Ponggawa,  "Pemanfaatan ESP32  Pada  Sistem  Keamanan  Rumah  Tinggal Berbasis  IoT," Prosiding  The  12th  Industrial Research Workshop and National Seminar, 2021.
[8]   L.  F.  M.  H.  Munawir,  "Implementasi  Face Recognition pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan  Metode  Haar  Cascade," Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan, vol. 4, 2020.
[9]   W.  A.  ,.  D.  S.  Muhamad  Irsan,  "Identifikasi Wajah  Untuk  Membuka  Pintu  Menggunakan Convolutional  Neural  Network," Jurnal  Ilmiah Betrik, Vols. Volume.12, No.03, 2021.
[10]  K. Defi Pujianto, "Rancang Bangun Penjadwalan Penyiraman  Otomatis  Pada  Tanaman  Rumahan dengan  Sistem  Vertikultur  Berbasis  Arduino," Jurnal Informatika dan Komputer (JIK), vol. 12, p. 2, 2021.
[11]  T.  A.  Hermansyah  Nur  Ahmad,  "Pemanfaatan Rfid  (Radio  Frequency  Identification)  Untuk
Keamanan Pintu Lemari Berbasis Mikrokontroler  Atmega328," Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi STMIK Subang, 2012.
[12]  W. C. Ahmad Syafiul Umam. Bambang Supeno, "Sistem  Keamanan  Ruangan  Berbasis  WEB Menggunakan Webcam dan Sensor PIR," Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) , vol. 2, 2016.