## Rancang Bangun Sistem Kamera Pengawas dengan Pengenalan Wajah untuk Keamanan Berbasis Blynk Legacy
Chandra I. Zamorano 1 , Kiki Prawiroredjo 2 , E. Shintadewi Julian 3 , Endang Djuana 4
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jakarta
1 chandra062002004021@std.trisakti.ac.id, 2 kiki.prawiroredjo@trisakti.ac.id,
3 eshintadewij@trisakti.ac.id, 4 edjuana@trisakti.ac.id

## Abstrak
Pandemi Covid-19 yang terjadi sejak awal tahun 2020 telah meruntuhkan seluruh persendian negeri,  mulai  dari  aktivitas  masyarakat  sampai  dengan  ekonomi.  Hal  ini  berimbas  pada meningkatnya angka kejahatan  yang dilakukan  oleh  masyarakat  seperti  pencurian,  perampokan atau kriminalitas yang lain. Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem keamanan ruangan yang menggunakan kamera pengawas dengan pengenalan wajah yang dapat merekam wajah penyusup dan dapat merekam kejadian sebagai barang bukti terjadinya penyusupan. Sistem ini dapat mengirimkan informasi dengan cepat secara otomatis ke aplikasi Android pemilik rumah  apabila  ada  seorang  penyusup  yang  tidak  dikenal  kamera  memasuki  rumahnya. Pengguna  aplikasi  dapat  menggerakan  kamera  di  dalam  rumah  untuk  mengawasi  pergerakan penyusup  dan  merekamnya  melalui  smartphone.  Pada  sistem  ini  digunakan  lima  buah kamera ESP32-CAM. Satu buah kamera berfungsi untuk mengenali dan merekam citra wajah penyusup  yang  diletakkan  di  depan  rumah  dan  empat  buah  kamera  sebagai  kamera pengawas dan pengenal citra wajah yang diletakkan di dalam ruangan. Kamera digerakkan oleh sebuah motor servo yang dikendalikan oleh sebuah mikrokontroler ESP8266. Dari hasil pengujian diketahui bahwa jarak maksimum kamera dapat mengenali citra wajah penyusup atau  citra  wajah  pemilik  rumah  adalah  2  meter  pada  saat  cahaya  terang.  Pada  saat  redup kamera  pengenal  citra  wajah  di  luar  rumah  dapat  mengenali  citra  wajah  hingga  jarak  0,5 meter sedangkan kamera pengenal citra wajah di dalam ruangan 1 meter. Waktu delay rata- rata pengiriman data dari sistem kamera ke pengguna aplikasi adalah 201 ms sampai 617 ms.
Kata kunci: kamera, pengenalan wajah, penyusup, ESP32-CAM

## Abstract
Covid-19  pandemic  that  has  occurred  since  the  beginning  of  2020  has  brought  down  all aspects of the country, starting from community activities to the economy. This has an impact on increasing the number of crimes committed by the community such as theft, robbery or other crimes. In this study, a room security system is proposed that uses a surveillance camera with a face recognition ability that records the face image of an intruder and records events as evidence of an intrusion. This system sends information quickly and automatically to the Android application user if an intruder who the camera doesn't recognize enters his house. The smartphone application user can control camera movements inside the house to monitor the movement of intruders and record the incident. This system uses 5 ESP32-CAM cameras.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22  No. 2  Oktober 2023 Hal 241 - 258
One camera is used to recognize and record the intruder's face image placed in front of the house and four cameras as surveillance and face recognition cameras are placed inside of the house. Each camera is driven by a servo motor controlled by a ESP8266 microcontroller. From the test results it is known that the maximum distance that the cameras still recognize the face image  of  an intruder  or  the home  owner's  face  image  is 2 meters  when  the  light  is  bright. When it is dim, the camera in front of the house recognizes the face images up to 0.5 meters while the cameras inside of the house recognize the face images up to 1 meter. The average delay time for sending data from the camera system to application user is 201 ms to 617 ms.
Keywords: camera, face recognition, intruder, ESP32-CAM

## 1. Pendahuluan
Pandemi Covid-19 yang  terjadi  sejak  awal  tahun  2020  memberikan  dampak  kepada kondisi  kehidupan sosial dan  ekonomi  dalam  masyarakat.  Pandemi  ini  telah  meruntuhkan seluruh persendian negeri, mulai dari aktivitas masyarakat sampai dengan ekonomi dan juga gangguan psikologis. Hal ini juga berimbas pada meningkatnya angka kejahatan yang dilakukan oleh masyarakat. Angka kejahatan yang meningkat tersebut menuntut kinerja ekstra kepolisian dan  aparat  penegak  hukum  yang  lain  untuk  cepat  bertindak  dalam mengatasi masalah tersebut [1]. Terjadinya PHK karena covid menyebabkan mereka kesulitan mencukupi kebutuhan sehari-sehari, akibatnya menggunakan jalan pintas dengan melakukan pencurian, perampokan atau kriminalitas yang lain [2].
Untuk  mencegah  terjadinya  pencurian  dan  dapat  mengidentifikasi  pencuri  dengan cara mendapatkan  citra wajah pencuri maka harus dibuat sebuah sistem keamanan yang mampu menangkap citra wajah melalui sebuah kamera. Umumnya banyak yang menggunakan CCTV ( Closed Circuit Television) sebagai sistem keamanan yang dapat merekam kejadian pada suatu tempat seperti di perumahan, sekolah, dalam toko,  pergudangan, perkantoran, laboratorium, bank dll.  Namun CCTV mempunyai beberapa kekurangan  yaitu rumitnya sistem  pengkabelan  sehingga  untuk  jangkauan  pemasangan  sistem  bergantung  pada panjang  kabel.  Ukuran  kamera  CCTV  yang  cukup  besar  dapat  disadari  oleh  pelaku kejahatan sehingga dapat menghindar dari kamera tersebut. Tidak semua kamera CCTV dilengkapi dengan pengenalan citra wajah.  Kamera yang dilengkapi dengan kemampuan mendeteksi  gelombang  infra  merah  dan  mampu  bergerak  agar  penglihatan  lebih  luas belum ada. Agar sistem keamanan bekerja lebih efektif maka  dibutuhkan sebuah sistem keamanan  dengan  kamera  yang  terhubung  dengan  server website yang  dapat  merekam wajah dan dapat membedakan citra wajah pemilik rumah atau wajah penyusup. Sistem pada penelitian  ini  menggunakan  baterai  sehingga  pengkabelan  dapat  dihindari.  Kamera  dapat bergerak  sesuai  dengan  sudut  yang  diinginkan  sehingga  pemilik  rumah  dapat  mengikuti pergerakan  penyusup.  Hasil  rekaman  memiliki  ukuran  yang  ringkas  dapat  langsung diakses pada aplikasi di smartphone dengan menggunakan aplikasi Blynk Legacy. Diperlukannya pembuatan  sistem  kamera  ini  karena  selama  ini  sulit  memperlihatkan  bukti  adanya pencurian kepada pihak berwajib sehingga tidak dapat diproses lebih jauh oleh kepolisian. Sistem  kamera  ini  melengkapi  sistem  keamanan  dengan  hasil  rekaman  pencurian  yang dapat digunakan sebagai bukti terjadinya tindak kriminal.
Penelitian  tentang  keamanan  suatu  ruangan  menggunakan webcam telah  dilakukan banyak  peneliti.  Penelitian  dengan  judul  Sistem Image  Capturing Menggunakan  ESP32- CAM  Untuk  Memonitoring  Objek  Melalui  Telegram  menggunakan  ESP32-CAM  untuk memonitor  adanya  penyusup  di  warung  yang  ditinggalkan  pemiliknya.  Apabila  sensor
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
pasif infra merah mendeteksi adanya pergerakan di warung, maka kamera akan aktif dan mengambil citra wajah penyusup [3]. Sistem ini menggunakan satu kamera yang diam.
Artikel  [4]  memaparkan  penelitian  tentang  pengenalan  citra  wajah  berbasis  ESP32-CAM untuk sistem kunci sepeda motor yang dapat mengenali wajah pemilik motor dan bukan pemilik motor.  Apabila  motor  tidak  mengenali  wajah  orang  yang  hendak  menyalakan  motor  maka sistem akan mematikan kelistrikan motor sehingga tidak dapat menyala.
Artikel dengan judul Aplikasi Kontrol Keamanan Ruang Menggunakan  mikrokontroller Atmega328,  Sensor  PIR  dan webcam Berbasis  Android  pada  Roofkop  Café  merupakan sistem keamanan yang mendeteksi pergerakan pada café [5]. Jika terdapat gerakan maka mikrokontroler  akan  mengirimkan  instruksi  lampu  hidup  dan  alarm  berbunyi  serta webcam akan mengambil citra objek tersebut. Sistem menggunakan komputer PC sebagai interface ke internet.
Pemanfaatan ESP32 Pada Sistem Keamanan Rumah Tinggal Berbasis IoT merupakan penelitian dari Ali Ramschie dkk yang menggunakan webcam untuk mendeteksi pergerakan penyusup pada ruangan dan mengirimkan citra penyusup ke smartphone pemilik ruangan [6].
Penelitian  dengan  judul  Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  Rumah  Melalui  Pengenalan Wajah Menggunakan  Metode  LBP ( Local Binary  Pattern ) Berbasis  Raspberry Pi dan Telegram dilakukan  oleh  Elang  Wibisono  dkk  menggunakan  Raspberry  Pi  sebagai  pemroses  dan kamera  penangkap  citra  penyusup.  Raspberry  Pi digunakan  sebagai  pemroses  dan pi camera sebagai alat untuk perekam wajah. Wajah pemilik rumah atau bukan dapat dikenali dengan  menggunakan  library OpenCV yang  akan  diproses  dengan  metode  LBP  ( Local Binary Pattern ). Jika wajah tidak dikenali maka sistem akan mengirimkan pesan melalui Telegram ke pemilik rumah dengan memanfaatkan teknologi IoT [7].
Dari  penelitian  terdahulu  tidak  semua  kamera  dilengkapi  aplikasi  pengenalan  citra wajah  tapi  hanya  aplikasi  mendeteksi  dan  menangkap  citra  wajah.  Pada  penelitian terdahulu  tidak  ada  kamera  yang  dapat  mengikuti  pergerakan  seorang  penyusup  ke dalam suatu ruangan dan tidak menggunakan kamera  pada  beberapa tempat sehingga tidak dapat mengikuti pergerakan seorang penyusup.
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  maka  dirasakan  perlu  membuat  pengembangan sistem  yang  sudah  ada  menjadi  sebuah  sistem  kamera  yang  dapat  mengenali  citra  wajah seseorang yang sudah dikenal atau penyusup dan kamera dapat bergerak mengikuti pergerakan penyusup yang dikendalikan oleh pengguna aplikasi dari sebuah smartphone. Sistem kamera terdiri  dari  5  buah  kamera  yang    diletakkan  di  tempat-tempat  berbeda  yang  penting  untuk diawasi  dan  untuk  memperluas  jangkauan  penglihatan  pengguna  aplikasi.  Interfacing  dari sistem  kamera  ini  menggunakan  sebuah  smartphone  dengan  satu  aplikasi  tetapi  terdiri  dari beberapa halaman untuk mendisplaykan hasil tangkapan dari kamera yang dapat digunakan dengan mudah dan cepat. Jaringan komunikasi data pada sistem yang dibuat sudah berbasis cloud  server  menggunakan  internet,  sehingga  tidak  ada  keterbatasan  jarak  untuk mengoperasikan dan mengendalikan sudut kamera manual. Pengembangan sistem ini dapat menjadi  terobosan  untuk  sistem  keamanan  ruangan  dengan  tingkat  otorisasi  tinggi  dengan notifikasi  yang  cepat  untuk  melihat  pergerakan  seorang  penyusup  seperti  di  ruang  server, ruangan tempat rahasia, ruangan dengan akses orang tertentu dll.

## 2. Metode Penelitian
Pada penelitian ini dibuat sebuah aplikasi yang memanfaatkan teknologi IoT dengan kamera  pengawas  ruangan  yang  dapat  digerakkan  melalui smartphone oleh  pengguna
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22  No. 2  Oktober 2023 Hal 241 - 258
aplikasi  untuk  mengikuti  pergerakan  penyusup    di  dalam  ruangan.  Menggunakan  dua buah kamera yang dapat mengikuti pergerakan penyusup yang diletakkan di tempat yang berbeda sehingga cakupan ruangan yang dapat diawasi lebih luas.
Penelitian ini dibuat melalui beberapa tahap yang dimulai dengan perancangan sistem yang terdiri dari sistem kamera pendeteksi citra wajah yang diletakkan di depan pintu rumah atau teras  depan  rumah  yang  disebut  sebagai  kamera  otomatis  dan  sistem  kamera  manual  yang terdiri  dari  dua  buah  kamera  yang  diletakkan  di  dalam  ruangan.  Kamera  manual  pertama berfungsi untuk memantau pergerakan penyusup dan kamera manual kedua berfungsi untuk pengenalan wajah. Perancangan perangkat keras dimulai dengan mempelajari komponen dan jenis kamera yang ada di pasaran sedangkan perancangan perangkat lunak dibuat agar sistem dapat memberikan notifikasi adanya penyusup kepada pengguna aplikasi dan kamera dapat berinteraksi dengan pengguna aplikasi. Langkah selanjutnya adalah membuat perangkat keras, perangkat lunak dan pengujian sistem.
Komponen perangkat keras pada sistem yang digunakan terdiri dari kamera ESP32- CAM,  motor  servo  Mg996  180˚,  motor  servo  Mg996  360˚,  mikrokontroler  ESP8266 NodeMCU, dan sensor PIR HC-SR501.  Perangkat lunak yang digunakan yaitu  program aplikasi Arduino IDE, aplikasi antarmuka Blynk Legacy, dan layanan cloud Ai-Thinker.

## 2.1.   Diagram Blok Sistem

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Gambar 1  merupakan  diagram  blok sistem  dengan  komponen  utamanya  modul  kamera ESP32-CAM. Modul kamera tersebut merupakan sebuah board yang terdiri dari chip ESP32-S, sebuah  kamera  OV2640, slot  card microSD  dan  beberapa  GPIO  untuk  koneksi peripheral [8]. Kamera otomatis berfungsi untuk melakukan pengenalan dan perekaman citra wajah setelah sensor  PIR  mendeteksi  adanya  pancaran  gelombang  infra  merah  dari  tubuh  manusia.  Hasil rekaman citra akan disimpan pada microSD dan dikirim ke smartphone melalui aplikasi Blynk Legacy . Sistem  kamera  manual  terdiri  dari  dua  buah  kamera  ESP32-CAM  yang  memiliki kemampuan untuk bergerak 180° secara vertikal dan 360° secara horizontal dengan menggunakan motor  servo  yang  dikendalikan  oleh  mikrokontroler  ESP8266.  NodeMCU  ESP8266  telah dilengkapi dengan modul WiFi pada sebuah board yang kompak dengan berbagai fungsi seperti mikrokontroler ditambah adanya chip komunikasi USB to serial sehingga untuk memprogramnya
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
hanya dibutuhkan kabel data mikro USB [9]. Satu kamera manual digunakan untuk melihat dan merekam kejadian di dalam ruangan dan satu kamera lagi untuk pengenalan wajah di dalam ruangan. Pada penelitian ini digunakan dua buah sistem kamera manual yang diletakkan pada tempat berbeda untuk memungkinkan pengawasan pergerakan penyusup lebih luas.

## 2.2.   Perancangan Perangkat Keras
Gambar 2 memperlihatkan ilustrasi penempatan kamera otomatis dan kamera manual pada suatu rumah. Kamera otomatis diletakkan di depan rumah atau teras sehingga dapat menangkap citra wajah  seseorang yang menuju depan rumah tersebut. Kamera  manual diletakkan  di  dalam  ruangan,  pada  gambar  ilustrasi  diletakkan  di  ruang  tamu  dan  di kamar tidur.
Gambar 2. Ilustrasi penempatan kamera pada rumah
Pada  Gambar  3  dan  4  diperlihatkan  rangkaian  sistem  kamera  otomatis  dan  kamera manual.  Hal  yang  harus  diperhatikan  dalam  menyatukan  ketiga  sistem  kamera  yang berbeda dalam satu  antarmuka   adalah penyesuaian halaman Blynk Legacy. IP address dari  ESP32-CAM  dan  ESP8266  harus  didaftarkan  dahulu  di  aplikasi  Blynk  agar  dapat dikendalikan.  Untuk menentukan halaman pada aplikasi Blynk Legacy kamera otomatis diberi alamat V0, kamera manual satu V1 dan kamera manual dua V2. Menyatukan ketiga sistem kamera pada satu antarmuka memudahkan pengguna aplikasi berpindah dari satu kamera  ke  kamera  yang  lain  dengan  cepat  dan  mudah.  Supaya  dapat  berkomunikasi dengan pengguna aplikasi maka ESP32-CAM, ESP8266 dan Blynk Legacy harus dikoneksikan ke WiFi setempat dengan memberikan kode SSID, authentication token dan  password  WiFi pada coding masing-masing device.
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  kamera  otomatis  terhubung  dengan  sensor  PIR  yang berfungsi mendeteksi adanya pancaran gelombang sinar infra merah dari tubuh manusia. Sensor  PIR  HC-SR501  bekerja  pada  range    tegangan    antara  5  sampai  dengan  20  volt, mendeteksi sudut pergerakan kurang dari 120° dan jarak terjauh sampai 10 meter [10].
Pada saat sensor PIR tidak mendeteksi pancaran gelombang infra merah dari tubuh manusia, maka tegangan yang dikeluarkan oleh pin out sensor PIR adalah 0 volt. Ketika mendeteksi  adanya  gelombang  infra  merah  maka  tegangan  pin  out  pada  sensor  PIR bernilai 5 volt. Tegangan ini akan diterima oleh ESP32-Cam pada pin IO13 dan ESP32-cam akan langsung mengambil citra wajah.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22  No. 2  Oktober 2023 Hal 241 - 258
Pada modul ESP32-CAM terdapat konektivitas Bluetooth dan WiFi,  memori sebesar 520KB SRAM dan 4 MB PSRAM, mempunyai 9 port GPIO, mendukung kamera OV2640 dengan resolusi 2 mega pixel [8]. Citra wajah harus didaftarkan dan disimpan dahulu pada cloud Ai-Thinker sehingga dapat diakses untuk digunakan oleh semua ESP32-CAM. Jika citra wajah seseorang sudah terdaftar pada data pengenalan wajah maka kamera hanya akan mengambil gambar dan menyimpannya pada mikroSD. Jika citra wajah subjek  tidak terdaftar pada data pengenalan wajah maka ESP32-CAM akan merekam dan mengirimkan notifikasi  pada smartphone pengguna.  Hasil  rekam  citra  wajah  akan  ditampilan  pada halaman pertama Blynk Legacy dan disimpan di smartphone .

## Gambar 3. Rangkaian kamera otomatis
Gambar  4  memperlihatkan  rangkaian  kamera  manual  yang  terdiri  dari  dua  unit ESP32-CAM  yang  berfungsi  untuk  pengenalan  wajah  dan live  streaming. ESP32-CAM pengenalan wajah di dalam ruangan berfungsi untuk membandingkan  subjek terhadap citra  wajah  yang  telah  didata.  Citra  wajah  akan  ditampilkan  di  layar smartphone menggunakan  aplikasi  Blynk Legacy.  Ketika  ESP32-CAM  tidak  mengenali  wajah  yang diambil  maka  akan  ada  tampilan  pemberitahuan  “ Intruder Alert” pada  bingkai  wajah penyusup,  namun  ketika  ESP32-CAM  mengenali  wajah,  maka  pada  bingkai  wajah terdapat  tulisan  “ Hello  Subject  #”. ESP32-CAM live  streaming berfungsi  untuk  merekam kejadian secara realtime. Hasil rekaman akan disimpan pada microSD sebagai dokumentasi perekaman, dan hasil rekamannya dapat  disaksikan pada halaman kedua Blynk  Legacy oleh pengguna aplikasi.

## Gambar 4. Rangkaian kamera manual

## 2.3.   Perancangan Perangkat Lunak
Diagram alir perangkat lunak sistem diperlihatkan pada Gambar 5. Pada saat sistem diaktifkan  maka  akan  dilakukan  proses  inisialisasi  SSID  dan  password  WiFi  di  ESP32- CAM supaya terkoneksi dengan  jaringan internet  sekitar lokasi.
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana

## Gambar 5. Diagram Alir Perangkat Lunak
Pemberian Auth Token juga  berpengaruh untuk  mengelompokkan device agar tidak terjadi  kesalahan  pada  saat  pengendalian  motor  servo  dan  pengambilan  gambar  pada kamera  manual.  Apabila  sistem  sudah  terkoneksi  maka  sensor  PIR  siap  menerima gelombang infra merah. Apabila sensor PIR mendeteksi adanya pergerakan manusia maka kamera otomatis akan bekerja menangkap citra wajah dan membandingkan dengan citra yang sudah terdaftar.
Apabila citra wajah tidak dikenal maka kamera otomatis akan merekam citra tersebut, menyimpan  dan  mengirimkan  ke  pengguna  aplikasi.  Pengguna  aplikasi  akan  mengaktifkan kamera  manual  apabila  menerima  notifikasi.  Pengguna  dapat  mengendalikan  gerakan kamera  manual  melalui  aplikasi  Blynk  Legacy  dan  dapat  merekam  kejadian  dengan menyentuh tombol yang terdapat pada layar smartphone.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pembuatan Perangkat Keras
Sistem  terdiri  dari  dua  fungsi  kamera  yaitu  sebuah  kamera  otomatis  dan  dua  buah kamera manual. Kamera otomatis berfungsi untuk mengenali citra wajah seseorang yang menuju depan rumah sedangkan kamera manual berfungsi untuk mengawasi pergerakan seseorang di dalam ruangan dan mengenali citra wajah di dalam ruangan. Gambar 6 dan Gambar 7 memperlihatkan tampak depan dan belakang dari kamera otomatis sedangkan Gambar 8 dan Gambar 9 memperlihatkan tampak depan dan samping dari kamera manual. Peletakan  sensor  infra  merah  di  atas  lensa  kamera  otomatis  tidak  memengaruhi  kerja sensor karena sudut sensing dari sensor berupa sudut kerucut dengan lebar 120°. Peletakan kamera otomatis maupun manual harus sekitar tinggi manusia supaya dapat menangkap citra wajah seseorang.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22  No. 2  Oktober 2023 Hal 241 - 258
Kamera otomatis dilengkapi dengan sensor infra merah untuk mendeteksi pergerakan seseorang  di  depan  rumah.  Apabila  sensor  mendeteksi  adanya  pergerakan  seseorang maka kamera otomatis akan aktif dan membandingkan citra wajah seseorang dengan citra wajah yang ada di database.
Kamera pengenalan citra wajah juga dipasang pada kamera di dalam ruangan  bertujuan untuk melengkapi bukti subjek yang tidak dikenali pada kamera otomatis. Karena masing- masing kamera hanya memiliki resolusi 2 mega pixel sehingga ada keterbatasan penangkapan citra  wajah  terhadap  jarak,  pencahayaan  dan  arah  wajah  juga  sangat  mempengaruhi pengenalan  wajah.  Akan  lebih  baik  dipasang  lebih  dari  satu  kamera  pengenalan  wajah pada  sistem  keamanan  agar  bukti  yang  didapat  lebih  akurat.  Apabila  kamera  otomatis tidak dapat mengenali citra wajah seseorang maka kemungkinan kamera manual satu atau kamera  manual  dua  dapat  mengenali.  Selain  itu  apabila  kamera  otomatis  tidak  dapat dengan jelas merekam citra wajah  penyusup di bagian depan rumah  ada  kemungkinan kamera manual dapat menangkap citra wajah lebih jelas yang dapat digunakan sebagai barang bukti bahwa ada seorang penyusup yang tidak berhak masuk ke dalam rumah.
Kamera manual dilengkapi dengan antena untuk memperkuat pengiriman sinyal  dan fungsi motor servo adalah untuk menggerakkan kamera secara vertikal dan horisontal.
Gambar 8. Tampak depan kamera manual            Gambar 9. Tampak samping kamera manual

## 3.2. Pembuatan Perangkat Lunak
Gambar 10 adalah proses pendaftaran wajah melalui Ai-Thinker dengan menuliskan URL  ( Uniform  Resource  Locators )  dan  mengisi IP  Address kamera.  Cara  menghubungkan
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
kamera otomatis dan manual dengan AI thinker adalah dengan menuliskan GPIO virtual Ai-Thinker pada coding ESP32-CAM yang sudah disediakan pada library face recognition sehingga dapat terhubung langsung dengan ESP32-CAM. ESP32-CAM akan memproses bentuk wajah, warna wajah, bentuk mata dan bentuk hidung sehingga didapatkan data- data citra wajah seseorang dalam bentuk hexadecimal dan disimpan di cloud Ai-Thinker.
Proses  pengenalan  wajah  menggunakan  metode  Eigenface,  yaitu  suatu  metode pengenalan  wajah  berdasarkan  algoritma  Principal  Component  Analysis  (PCA)  [11]. Digunakannya  metode  Eigenface  karena  mudah  terhubung  langsung  dengan  layanan cloud Ai-Thinker  dan  membutuhkan  tempat  penyimpanan  yang  kecil.  Selain  itu library Eigenface tersedia di Arduino IDE sehingga dapat dibuat  sesuai kebutuhan.
Proses  pengenalan  citra  wajah  dengan  metode  Eigenface  untuk  sistem  absensi  telah dilakukan  pada  penelitian  [12]  dengan  hasil  akurasi  yang  berbeda-beda  untuk  10  data wajah hasil rata-rata persentasi kecocokan adalah 88 persen. Untuk 20 data wajah rata-rata persentasi  kecocokan  adalah  52  persen.  Pada  penelitian  [13]  menghasilkan  akurasi pengenalan citra wajah dengan metode Eigenface sebesar 93 persen untuk 52 data wajah dengan jarak dekat. Pada penelitian [14] proses pengenalan wajah untuk keamanan pintu dengan metode Eigenface  didapatkan  akurasi pengenalan citra wajah sebesar 92 persen untuk citra wajah yang sama pada jarak dekat. Penelitian tentang pengenalan citra wajah dengan metode Eigenface dengan ekstraksi fitur PCA untuk CCTV telah dilakukan oleh Ardi Jamhari dkk menghasilkan akurasi 97,73 persen dengan data 9 citra wajah [15]
Ai-Thingker  menyimpan  data  citra  wajah  yang  sudah  terdaftar  untuk  dapat digunakan    oleh  tiap  ESP32-CAM  untuk  proses  pengenalan  wajah.  Apabila  suatu  saat ESP32-CAM  akan diganti dengan modul lainnya maka citra wajah  yang sudah terdaftar masih tetap ada di Ai-Thingker dan dapat digunakan kembali.
Sesudah  masing-masing  perangkat  kamera  memiliki IP  Address maka  dilakukan pengelompokan perangkat untuk dimasukan ke dalam tiga kelompok. Halaman pertama akan  diisi  oleh  kamera  otomatis  dengan  kode  halaman  (H0),  halaman  kedua  diisi  oleh kamera  manual satu dengan  kode halaman (H1), dan halaman ketiga diisi oleh kamera manual dua dengan kode halaman (H2).
Gambar 10. Pendaftaran wajah melalui Ai-Thinker
Gambar  11  dan  Gambar  12  merupakan  tampilan  gambar  kamera  otomatis  yang terdapat  pada  halaman  pertama  aplikasi  Blynk  Legacy  yang  sudah  berhasil  terkoneksi dengan smartphone dan  sudah  dapat  mengindentifikasi  citra  wajah  penghuni.  Apabila wajah dikenal maka akan ditampilkan tulisan “ Hello Subject #” di bagian atas citra wajah dan apabila wajah tidak dikenal akan ditampilkan tulisan “ Intruder Alert !”.

## Gambar 11. Citra wajah dikenal                                     Gambar 12. Citra wajah tidak dikenal
Pada Gambar 13 terdapat tampilan layar smartphone dari kamera manual satu dan manual dua yang terdapat pada halaman ke dua dan halaman ke tiga pada aplikasi di smartphone . Untuk pindah halaman hanya perlu menggeser layer smartphone dari kanan ke kiri atau kiri ke kanan. Pada tiap sistem kamera manual terdapat kamera untuk live streaming dan kamera untuk pengenalan wajah yang tampilannya terdapat pada satu halaman bagian atas dan bawah. Di bagian bawah layar smartphone terdapat  dua gambar slider untuk mengendalikan gerakan kamera ke atas ke bawah (secara  vertikal)  dan  ke  kiri  dan  ke  kanan  (secara  horisontal).  Di  bagian  paling  bawah  layar smartphone terdapat tombol on/off berfungsi untuk merekam kejadian live streaming yang terdapat pada layar bagian atas.
Gambar 13. Tampilan kamera manual 1 dan manual 2

## 3.3. Pengujian Pengenalan Wajah Kamera Otomatis dan Kamera Manual
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  kamera  otomatis  dan  kamera manual dapat mengenali citra wajah seseorang karena sudah terdaftar pada kamera atau tidak dikenal karena tidak terdaftar pada kamera.
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
Tabel 1. Hasil pengujian pengenalan wajah Jenis kamera Wajah dikenal Wajah tidak dikenal
Kamera otomatis Kamera manual 1 Kamera manual 2
Citra  wajah  pengguna  aplikasi  harus  didaftarkan  dahulu  pada  masing-masing IP Address ESP32-cam.    Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  kamera  otomatis  dan  kamera manual  mampu  membedakan  antara  citra  wajah  yang  dikenal  dan  tidak  dikenal  yang ditandai  dengan  kotak  berwarna  hijau  dengan  tulisan  “ Hello  Subject  #” dan  kotak berwarna merah “ Intruder Alert!” .

## 3.4. Pengujian Jarak Pengenalan Citra Wajah Kamera Otomatis
Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui jarak terjauh di mana kamera masih dapat mengenali wajah yang ditangkap. Pengujian dilakukan pada siang hari saat cahaya matahari terang dan pada malam hari dengan satu lampu teras menyala. Hasil pengujian terdapat pada Tabel 2.
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa kamera otomatis dapat mengenali citra yang sudah terdaftar sampai jarak dua meter pada siang hari dengan kondisi cahaya matahari terang. Pada malam hari saat cahaya berasal dari sebuah lampu, kamera otomatis dapat mengenali citra wajah yang sudah terdaftar hanya sampai jarak setengah meter. Kamera tidak dapat mengenali citra wajah apabila penyusup berada di samping kiri kanan kamera.
Pada saat verifikasi wajah tidak berhasil kamera tetap mengambil foto seseorang yang telah dideteksi oleh sensor infra merah untuk melengkapi hasil rekaman dimana adanya seseorang yang mendekati teras rumah. Rekaman tersebut mungkin diperlukan suatu saat apabila hendak menyelidiki suatu kejadian di rumah tersebut.
Hal-hal yang mempengaruhi verifikasi citra wajah tidak terjadi antar lain resolusi pada kamera otomatis hanya sebesar 2 mega pixel sehingga mempengaruhi penangkapan citra wajah apabila jarak subjek menjauh dari kamera.  Verifikasi citra wajah hanya akurat pada posisi subjek lurus di depan kamera dan sangat dipengaruhi kondisi cahaya.

## Tabel 2. Hasil pengujian jarak pengenalan citra wajah kamera otomatis
Waktu pengujian Jarak subjek Hasil foto Hasil verifikasi wajah Siang hari kondisi cahaya terang Sejajar di tengah 1
meter
Berhasil Sejajar di tengah 2 meter Berhasil
Sejajar di tengah 3 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Siang hari kondisi cahaya terang
Posisi kiri 2 meter
Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kanan 2 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kiri 3 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kanan 3 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Malam hari kondisi lampu menyala (redup) Sejajar ditengah 0,5 meter
Berhasil
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
Waktu pengujian Jarak subjek Hasil foto Hasil verifikasi wajah Sejajar di tengah 1,5 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Sejajar di tengah 3 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kiri 1,5 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Malam hari kondisi lampu menyala (redup) Posisi kanan 1,5 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kiri 2 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto Posisi kanan 2 meter Verifikasi wajah tidak aktif, hanya sensor PIR memberikan perintah untuk foto

## 3.5. Pengujian Jarak Pengenalan Citra Wajah Kamera Manual
Pengujian  jarak  pengenalan  wajah  kamera  manual  satu  dan  kamera  manual  dua dilakukan  pada  saat  siang  hari  di  dalam  ruangan  dengan  kondisi  cahaya  terang  dari cahaya  matahari  dan  dengan  lampu  dan  pada  saat  malam  hari  kondisi  cahaya  redup dengan lampu.
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  pada  saat  kondisi  ruangan  terang  kamera  manual  dapat mengenali citra wajah yang sudah terdaftar sampai jarak dua meter  baik untuk kamera manual satu maupun dua. Pada saat cahaya redup kamera manual dapat mengenali citra wajah yang sudah terdaftar sampai jarak satu meter.
Tabel 3. Hasil pengujian jarak pengenalan citra wajah kamera manual Kondisi cahaya Jarak Kamera manual 1
Kamera manual 2 Terang 1 meter 2 meter 3 meter Redup 1 meter 2 meter 3 meter

## 3.6. Pengujian Delay Transfer Data ke Aplikasi
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  waktu  delay  pengiriman  data yang  diterima  aplikasi  Blynk  Legacy  di smartphone apabila  kamera  otomatis,  kamera manual satu dan kamera manual dua dijalankan bersamaan. Pengujian ini juga bertujuan mengetahui ketahanan perangkat keras dan perangkat lunak apakah tidak bermasalah bila bekerja selama 8 jam.
Waktu  delay  didapat  dari  layar  serial  monitor  waktu  menjalankan  program  dan disimpan  menggunakan  perangkat  lunak  Excel.  Setiap  dua  jam  berakhir  dicatat  waktu
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
delay  tiap  kamera.  Semua  kamera  dinyalakan  bersama  selama  pengujian,  tapi  untuk mengambil nilai waktu transfer data dilakukan per kamera karena serial monitor hanya dapat menampilkan data dari satu kamera saja. Penyedia internet yang digunakan adalah Indihome dengan kecepatan 20 MBPS di daerah Bogor. Sistem kamera berada pada jarak 5  meter  dari  router  untuk  mendapatkan  koneksi  internet  yang  baik.  Pengguna  aplikasi berada di daerah yang sama dengan sistem kamera.
Berdasarkan hasil pengujian di Tabel 4 dapat dilihat bahwa untuk durasi pengujian selama  delapan  jam,  waktu delay dari  kamera  otomatis,  kamera  manual  satu  dan  dua bervariasi sesuai kondisi jaringan internet yang berubah-ubah. Waktu delay berkisar dari 201 ms sampai dengan 716 ms termasuk baik bagi pengguna aplikasi untuk dapat mengamati kejadian penyusupan di tempat adanya sistem kamera. Selama bekerja delapan jam baterai memanas sehingga perlu adanya peredam panas pada box sistem kamera atau pendingin ruangan.
Tabel 4. Hasil pengujian waktu delay pengiriman data ke aplikasi Blynk Legacy Tahap Jenis Kamera Kondisi Delay Rata-rata Durasi waktu pengujian 1 Kamera Otomatis 1.    Pir mendeteksi subjek selama 2 jam
713 ms
Dua jam tahap pertama Kamera Manual 1 Siaran langsung selama 2 jam Pengenalan wajah selama 2 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap 10 menit sekali dalam waktu 2 jam 716 ms Kamera Manual 2 Siaran langsung selama 2 jam Pengenalan wajah selama 2 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap 10 menit sekali dalam waktu 2 jam 260 ms 2 Kamera Otomatis Pir mendeteksi subjek selama 4 jam 250 ms Dua jam tahap ke dua Kamera Manual 1 Siaran langsung selama 4 jam Pengenalan wajah selama 4 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap 10 menit sekali selama 2 jam 204 ms Kamera Manual 2 Siaran langsung selama 4 jam Pengenalan wajah selama 4 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap  10 menit sekali selama 2 jam 519 ms 3 Kamera Otomatis Pir mendeteksi subjek selama 6 jam 254 ms Dua jam tahap
ke tiga Kamera Manual 1 Siaran langsung selama 6 jam Pengenalan wajah selama 6 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap 30 menit sekali selama 2 jam 252 ms Kamera Manual 2 Siaran langsung selama 6 jam Pengenalan wajah selama 6 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap  30 menit sekali selama 2 jam 397 ms 4 Kamera Otomatis Pir mendeteksi subjek selama 8 jam 206 ms Dua jam terakhir Kamera Manual 1 Siaran langsung selama 8 jam
Pengenalan wajah selama 8 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap 30 menit sekali selama 2 jam 201 ms Kamera Manual 2 Siaran langsung selama 8 jam Pengenalan wajah selama 8 jam Motor servo digerak-gerakkan setiap  30 menit sekali selama 2 jam 659 ms

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
Telah  dibuat  sebuah  Sistem  Kamera  Pengawas  dengan  Pengenalan  Wajah  untuk Keamanan Berbasis Blynk Legacy sebagai pelengkap alat keamanan yang dapat mengenali wajah  pemilik  rumah  atau  penyusup,  dapat  mengikuti  pergerakan  penyusup  di  dalam rumah, dapat merekam wajah dan kejadian di dalam rumah. Rekaman yang dibuat sistem ini dapat menjadi barang bukti atas suatu kejadian pencurian atau kriminalitas di suatu tempat.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pengenalan  wajah  pada  Tabel  1,  baik  kamera  otomatis maupun  kamera  manual  dapat  mengenali  atau  membedakan  citra  wajah  yang  sudah didaftarkan  dan  belum  didaftarkan.  Bila  kamera  mengenali  citra  wajah  maka  akan terdapat tulisan Hello Subject # sedangkan bila tidak dikenal maka akan terdapat tulisan Intruder  Alert  !.  Berdasarkan  hasil  pengujian  jarak  pengenalan  citra  wajah  kamera otomatis pada Tabel 2, dapat diketahui bahwa kamera dapat mengenali citra wajah paling jauh  pada  jarak    dua    meter  pada  saat  siang  hari  kondisi  terang.  Pada  saat  malam  hari dengan kondisi lampu redup kamera hanya dapat mengenali citra wajah yang terdaftar paling jauh pada jarak  setengah meter. Dari hasil pengujian jarak pengenalan citra wajah kamera manual 1 dan 2 pada Tabel 3, dapat diketahuhi bahwa kamera dapat mengenali citra wajah paling jauh pada jarak dua meter pada saat kondisi terang. Pada saat malam hari  dengan  kondisi  lampu  menyala  di  dalam  ruangan  kamera  hanya  dapat  mengenali citra  wajah  yang  terdaftar  paling  jauh  pada  jarak  satu  meter.  Pada  pengukuran  waktu delay Tabel 4 pengiriman hasil foto dari kamera otomatis, kamera manual satu dan dua ke aplikasi Blynk Legacy dapat diketahui bahwa delay berada pada range di 201 ms sampai 716 ms selama 8 jam tanpa henti. Waktu delay ini termasuk baik untuk pengguna aplikasi untuk mengamati kejadian di tempat sistem kamera berada apabila ada penyusup.

## Saran
Sistem  kamera  ini  dapat  dikembangkan  lebih  jauh  dengan  pengenalan  citra  wajah yang dapat mendeteksi citra wajah  apabila berada di sisi kiri dan kanan kamera. Sistem pengenalan  wajah  juga  perlu  dikembangkan  apabila  cahaya  tidak  cukup  terang  supaya tetap dapat mengenali citra wajah.

## Daftar Pustaka
[1]  BS. Wardhana, “Kompleksitas Tugas Kepolisian pada Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Ilmu Kepolisian , vol. 14, no. 2, h. 80 - 88, 2020.
[2]  J.  Aperdanaste1,  A.  Hasanah  A,  AYM.  Siregar,  “Pengaruh  Pembatasan  Sosial  dan Variabel  Ekonomi  Terhadap  Prevalensi  Pandemi  Covid-19  di  Provinsi  Jawa  Barat (Dalam Perspektif Kriminologi Dan Viktimologi),” Jurnal Ekonomi Kesehatan Indonesia, vol. 6, no. 2, h. 95 - 110, 2021.
[3]  N.  Atikah  N.  and  dkk,  “Sistem  Image  Capturing  Menggunakan  ESP32-Cam  Untuk Memonitoring    Objek  Melalui  Telegram,” Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Infromatika  dan Komputer (KOPERTIP), vol. 6, no. 2, h. 49 – 53, 2022.
[4]  APM.  Susilo,  D.  Darlis,  DA.  Nurmantris,  “Pengenalan  Wajah  Berbasis  Esp32-Cam Untuk Sistem Kunci Sepeda Motor,” Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan , vol. 8, no. 2, h. 1091 – 1103, 2021.
Chandra I. Zamorano, Kiki Prawiroredjo, E. Shintadewi Julian, Endang Djuana
[5]  A.  Indraprasti,  Windarto,  “Aplikasi  Kontrol  Keamanan  Ruang  Menggunakan Mikrokontroler Atmega328, Sensor Pir Dan Webcam Berbasis Android Pada Roofkop Café,” Sistem Komputer dan Teknik Informatika (SKANIKA) , vol. 1, no. 3, h. 1086 – 1092, 2018.
[6]  A. Ramschi A. J. Makal, R. Katuuk, V. Ponggawa, “Peran Strategis IPTEK dan Bisnis sebagai  Modal  Investasi  Pembangunan  Nasional  Pasca  Pandemi  Covid-19: Pemanfaatan ESP32 Pada Sistem Keamanan Rumah Tinggal Berbasis IoT ,” in Industrial Research Workshop and National Seminar (IRWNS). Bandung Indonesia 2021.
[7]  E.  Wibisono,  RP.  Astutik,  YA.  Surya,  “Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  Rumah Melalui Pengenalan Wajah Menggunakan Metode LBP (Local Binary Pattern) Berbasis Raspberry Pi dan Telegram,” Jurnal Power Elektronik (POLEKTRO), vol. 11, no. 1 , h. 21 – 25, 2022.
[8]  Handsontec, ESP32-CAM  WiFi  +  Bluetooth  +  Camera  Module , Datasheet [Online], https://www.handsontec.com/dataspecs/module/ESP32-CAM.pdf,  diakses  tanggal  20 Maret 2022.
[9]  A.  Satriadi,  Wahyudi  dan  Christiyono,  “Perancangan  Home  Automation  Berbasis NodeMCU,” Transient , vol. 8, no. 1, h. 64 – 71, Maret 2019.
[10] A.  M.  Alfazri,  Awaliyah  Tjut,  and  Negara  Teguh  Puja,  “Prototipe  Sistem  Pintu Otomatis  Keamanan  Ruangan  Menggunakan  Sensor  Pir  Dan  Sensor  Limit  Swicth Berbasis Mikrokontroller,” Jurnal PROSISKO , vol. 7, no. 1, pp. 1–16, Dec. 2017.
[11] N.  M.  Raharja,  M.  A.  Fathansyah,  and  A.  N.  N.  Chamim,  “Vehicle  Parking  Security System  with  Face  Recognition  Detection  Based  on  Eigenface  Algorithm,” Journal  of Robotics and Control (JRC) , vol. 3, no. 1, h. 78 – 85, Jan 2022.
[12] M.  R.  Muliawan,  B.  Irawan,  dan  Y.  Brianorman,  “Implementasi  Pengenalan  Wajah dengan Metode Eigenface pada Sistem Absensi,” Jurnal Coding , vol. 03, no. 1, pp 41-50, 2015.
[13] Alfaizun,  Mahyuddin,  dan  Sanusi,  “Sistem  Pengenalan  Citra  Wajah  Menggunakan Metode Eigenface dengan Visual Studio,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp1- 8, Mei 2022.
[14] D. I. Bramantio, E. Susanto, R. Nugraha, “Perancangan dan Implementasi Keamanan Pintu  Berbasis  Pengenalan  Wajah  dengan  Metode  Eigenface,”  e-Proceeding  of engineering, vol. 3, no. 1, pp 79, April 2016.
[15] A, Jamhari, F. M. Wibowo, dan W. A. Saputra, “Perancangan Sistem Pengenalan Wajah Secara  Real  Time  pada  CCTV  dengan  Metode  Eigenface,” Journal  of  Informatics, Information System, Software Engineering and Applications ,  vol. 2, no. 2, pp 20-32, May 2020.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22  No. 2  Oktober 2023 Hal 241 - 258

## This Page Intentionally Left Blank