## Penerapan Liveness Sebagai Anti-Spoofing Citra  Digital Pada Sistem Keamanan Akses Kontrol Ruang Server Berbasis Raspberry Pi
Galeh Rizkya Safri 1) , Denny Irawan 2) , Rini Puji Astutik 3)
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Sumatera 101 GKB Gresik. Galeh0510@gmail.com , 2 den2mas@umg.ac.id, 3 rini puji astutik@umg.ac.id

## ABSTRAK
Ruang server merupakan ruang yang menyimpan aset-aset dan data-data penting dari suatu perusahaan sehingga keamanan untuk akses keluar masuk  ruang server perlu diperhatikan agar menghindari kejadian yang tidak diinginkan. Pada saat ini sudah banyak dikembangkan sistem keamanan  hingga kunci konvensional, RFID, serta sistem keamanan  menggunakan teknologi  biometrik  seperti  sidik  jari,  iris,  dan  juga  wajah  yang  memiliki  karakteristik berbeda setiap wajahnya  sehingga diharapkan bisa menjadi sistem keamanan yang handal. Seiring  berkembangnya teknologi  membuat seseorang semakin  mudah  mengakses  internet untuk  mendapatkan  data-data  biometrik  seperti  wajah  yang  dapat  di  gunakan  untuk pemalsuan atau spoofing untuk mendapatkan akses ilegal ke suatu ruangan. Penelitian sistem keamanan  ini  menggunakan pegenalan wajah ( face recognition ) dan liveness sebagai anti- spoofing  dan metode Local  Binary  Pattern dan Convolution  Neural  Network u ntuk meningkatkan sistem keamanan agar terhindar  dari  pemalsuan  wajah. Hasil penelitian ini mendapatkan keakuratan pendeteksian wajah asli atau palsu sebesar 90% dan akurasi sistem dalam  mengenali  wajah  sebesar  93.3%.  Kesalahan  proses  pengenalan  wajah  terjadi  5  kali dan kesalahan  saat proses pengenalan wajah dan  2 kali saat pengenalan wajah asli, dari 4 skenario dengan 40 kali uji coba. Sistem keamanan pada penelitian ini 95% bekerja dengan baik dan sesuai dengan perencanaan
Kata  Kunci  : Convolution  Neural  Network,  Face  Recognition,  Liveness,  Metode  Local Binary, Ruang Server, dan Teknologi Biometrik.

## ABSTRACK
The server room is a room that stores important assets and data  from a company so that security for access in and out of the server room needs to be considered in order to avoid unwanted  events.  Currently,  many  security  systems  have  been  developed  to  conventional locks,  RFID,  and  security  systems  using  biometric  technology  such  as fingerprints,  irises, and faces that have different characteristics for each face so that it is expected to be a reliable security system. As technology develops, it becomes easier for someone to access the internet to get biometric data such as faces that can be used for forgery or spoofing to gain illegal access to a room. This security system research uses face recognition and liveness as anti- spoofing and Local Binary Pattern and Convolution Neural Network methods to improve the security system to avoid facial forgery. The results of this study get the accuracy of detecting real  or fake faces by 90% and the accuracy of the system in  recognizing  faces by 93.3%. Errors  in  the  face  recognition  process  occurred  5  times  and  errors  during  the  face recognition process and 2 times during the original face recognition, from 4 scenarios with 40 trials. The security system in this study is 95% working well and in accordance with the planning.
Keywords: Convolution Neural Network, Face Recognition, Liveness, Local Binary Method, RuangServer, and Biometric Technology.

## PENDAHULUAN
Dalam perkembangan teknologi sekarang  ini,  sistem  keamanan  ruangan dituntut ketingkat yang lebih tinggi, terutama pada  ruangan  server  yang  menyimpan  data ataupun aset penting dalam sebuah perusahaan  ataupun  instansi  yang  sekarang masih  menggunakan  pengaman  ruangan konvensional, dimana  masih  banyak  celah untuk masuknya orang yang tidak bertanggung jawab. Telah banyak dikembangkan  sebuah  sistem  pengamanan akses  masuk  ke  sebuah  ruangan  dengan beberapa  verifikasi  identitas  seperti  dengan menggunakan  kunci,  kartu, password ,  dan lain sebagainya. Namun, karena keterbatasan manusia  dalam  mengingat  benda  dan kombinasi  angka  maka  metode  ini  dirasa kurang  efektif.  Pengembangan  teknologi biometrik  yang  memanfaatkan  karakteristik khusus manusia  dalam  mengidentifikasi  atau memverifikasi dianggap  lebih handal [1].
Penggunaan  teknologi  biometrik  sangat cocok untuk diimplementasikan pada sistem identifikasi  yang  membutuhkan  keamanan yang tinggi. Teknologi biometrik merupakan  teknologi  yang  memanfaatkan karakteristik fisik atau perilaku tertentu  dari seseorang  manusia,  seperti  menggunakan identifikasi sidik jari, pola wajah dan suara. Semua  teknologi  ini  juga  sudah  banyak dikembangkan  dalam  berbagai  aplikasi
seperti absensi dan sistem keamanan. Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  wajah sebagai  teknologi face  recognition karena wajah merupakan bagian tubuh yang susah di duplikat maupun di manipulasi [2].
Sudah  banyak  dikembangkan  sistem keamanan yang mengimplementasikan identifikasi menggunakan citra wajah, namun dengan  berkembangnya  teknologi  internet mempermudah seseorang untuk mendapatkan foto  atau  video  orang  lain  yang  dapat digunakan  untuk  pemalsuan  wajah  atau spoofing dengan  tujuan  mendapatkan  akses ilegal ke suatu ruangan yang membuat sistem keamanan face  recognition masih  memiliki kerentanan  terhadap  penyusup  atau  orang yang tidak bertanggung jawab [3].
Berdasarkan hasil penelitian ini, penulis mengusulkan penerapan teknologi biometrik anti- spoofing wajah untuk meningkatkan  sistem kemanan pada ruang server .

## METODE PENELITIAN
Metode  dan  prosedur  penyelesaian masalah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebagaimana  ditunjukkan  pada  bagan  alir berikut:

## Gambar 2.1 Flowchart Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Sebagai  bahan  acuan  dan  pertimbangan pada perancangan  alat  ini,  maka  dilakukan proses  pengumpulan  referensi  dan  teori  yang bersumber dari diskusi atau konsultasi dengan dosen,  jurnal,  internet,  buku,  dan  penelitian- penelitian terdahulu yang relevan.

## 2.2 Perancangan Sistem
Desain  rancangan  sistem  keamanan ruang  server  menggunakan face  recognition digambarkan pada gambar berikut :
Gambar 2.2 Blok Diagram Sistem Dari blok diagram di atas, perencanaan dan  perancangan prototype sistem  ini  dibagi menjadi beberapa bagian utama:
1. Bagian Input
Pada  bagian  ini  terdapat  sebuah  kamera sebagai  sensor  utama  untuk  mengambil citra  wajah.  Terdapat  juga  dua  buah limit sitch yang  diletakkan  pada  bagian  ujung kanan  dan  kiri  pintu  sebagai  penanda bahwa  pintu  sudah  tertutup  atau  sudah terbuka.
2. Bagian Proses
Pada bagian proses menggunakan mini komputer raspberry pi dan program phyton agar  dapat  memproses  data  yang  diterima dari sensor kamera sebagai input. Raspberry pi akan mengolah data yang diterima untuk dapat diteruskan ke python untuk ditampilkan  pada  layar  LCD,  sedangkan python akan  memberikan  perintah  kepada raspberry  pi  untuk  melakukan  proses face detection dan face recognition.
3. Bagian Output
Bagian output merupakan  hasil  dari pengolahan  data  dari  inputan  yang  sudah diproses. Pada bagian output terdapat sebuah layar LCD  berwarna  yang akan difungsikan sebagai layar interface yang dapat menampilkan  gambar  dari  kamera  secara realtime. Motor  DC  yang  dikontrol  oleh
motor  driver akan  digunakan  untuk menggerakan pintu  geser agar dapat terbuka dan tertutup secara otomatis saat mendeteksi wajah  orang  yang  dikenali  dan diizinkan untuk  memasuki  ruangan.  Output buzzer d i g u n a k a n s e b a g a i v e r i f i k a t o r   yang  akan  mengeluarkan bunyi  berbeda  ketika  kamera  mendeteksi wajah  orang  yang  dikenali  dan  tidak dikenali.

## 2.3 Perancangan Hardware
Perancangan hardware dibagi menjadi dua yaitu  perancangan  mekanik  yang  berupa miniatur  pintu ruang server dan perancangan sistem sistem elektronik.

## 1. Perancangan Mekanik
Rancangan  mekanik  yang  digunakan pada sistem ini berupa miniatur pintu geser yang  berfungsi  sebagai  pintu  keluar  dan pintu  masuk, miniature pintu  geser  ini terbuat dari bahan akrilik yang dihubungkan dengan sabuk yang digerakan dengan  motor.  Di  ujung  miniatur  pintu geser  dipasang limit  switch satu  yang berfungsi  untuk  mengetahui  bahwa  pintu terbuka  dan  motor  berhenti,  di  ujung lainnya  dipasang  limit  switch  dua  yang berfungsi  untuk  mengetahui  pintu  telah tertutup dan motor akan berhenti.  Miniatur memiliki  ukuran  panjang  30  cm,  lebar  15
cm dan tinggi 21 cm serta memiliki ukuran pintu dengan panjang 8 cm, tinggi 15 cm.
2. Perancangan Elektronik
Berdasarkan blok diagram pada gambar  2.1  diketahui  bahwa  sistem  ini bekerja  menggunakan mini  computer raspberry pi 3 b+  yang diberikan tegangan sebesar  5Vsebagai  unit  proses.  Sedangkan sebagai  input  pengambilan  citra  digital digunakan modul kamera raspi rev 1.3 yang memiliki  resolusi  sebesar  5  mega pixel serta  mampu untuk merekam video dengan resolusi 720p dan 1080p. Modul kamera ini dihubungkan dengan  menggunakan  kabel fleksibel  15  pin  ke port CSI  yang  ada  di raspberry pi 3 b+.

## 2.4 Perancangan Software
Pada prototype sistem  ini  digunakan perangkat  lunak LxTerminal dan  pengolahan citra.  Aplikasi  yang  digunakan  adalah  aplikasi python yang dikomplikasikan dengan Tensoflow Lite dengan bantuan image processing toolbox yang sudah tersedia.
Dalam pemrosesan citra, prototype ini dapat mengenali wajah seseorang yang memiliki izin untuk  mengakses  ruangan server atau  tidak dizinkan.  Proses  ini  akan  dilakukan  oleh program anti-spoofing dan face  recognition, dimana  citra  wajah  yang  terdeteksi  akan  di bandingkan  dengan  datasheet  agar  diketahui
Diterima Redaksi : 03-12-2021 | Selesai Revisi : 14-12-2021 | Diterbitkan Online : 31-12-2021
wajah asli  serta dikenali.
Gambar 2.3 Flowchart Sistem Penerapan Liveness Sebagai Anti-Spoofing Citra  Digital Pada Sistem  Keamanan Akses Kontrol Ruang Server Berbasis Raspberry Pi.

## 2.5 Rencana Pengujian Alat
Pengujian prototype sistem keamanan pengenalan  wajah  ini  akan  dilakukan terhadap kemampuan sistem dalam mengenali  dan  membedakan  citra  wajah asli  atau  palsu  sehingga  memutuskan seseorang mendapatkan hak akses.
Kemudian  juga  akan  dilakukan  pengujian secara mekanisme  pintu  geser.
Berikut  tahapan  untuk pengujian alat:
1. Pengujian Deteksi Wajah Asli
Pengujian deteksi wajah asli pada sistem ini menggunakan citra objek wajah asli, foto atau  gambar  wajah,  serta  video  wajah seseorang  di  depan input  kamera  yang
kemudian akan diteruskan ke  sistem pemroses  raspberry  pi,  kemudian  akan  di lakukan pencocokan kesesuaian antara input objek  dengan  data  hasil  pembacaan  dari sistem.
2. Pengujian  Pengenalan  Wajah  dan  Hak Akses Pengujian pengenalan wajah dan hak akses ini
bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem dapat mengenali  citra  wajah  yang  sudah didaftarkan  dan  memberikan  perintah  ke output pintu,  pada  tahap ini akan dilakukan pengujian  dengan  beberapa  citra  wajah seseorang  yang  diberikan  izin  dan  tidak diberikan izin.
3. Pengujian Mekanisme Pintu Geser
Pada pengujian ini dilakukan pengujian kehandalan  motor  DC  untuk  membuka pintu  saat  terdeteksi  wajah  orang  yang dikenali  lalu  dan  menutup  kembali,  serta dilakukan pengujian input limit switch yang diletakan pada kedua sisi ujung pintu dalam menentukan arah putaran motor DC.
4. Pengujian Sistem Keseluruhan
Dalam  proses  pengujian  sistem  secara keseluruhan akan di buat beberapa skenario uji.  Diantaranya  yaitu  pengujian  sistem terhadap citra wajah yang dikenali menggunakan  objek  foto  atau  gambar, pengujian sistem terhadap citra wajah yang dikenali menggunkan objek video,
pengujian kehandalan pintu geser membuka  pintu  ketika  ada  wajah  asli  dan dikenali, dan pengujian alarm buzzer ketika mendektesi wajah palsu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  wajah  asli  dan  palsu  ini dilakukan dengan  memberikan  tiga  objek di depan  kamera  yaitu  objek wajah  asli,  video serta gambar/foto sebanyak 10 kali  sampling per  objek . Berikut  ini  hasil pengujian  wajah asli dan palsu.

## Gambar 3.1 Diagram Pengujian Wajah Asli dan  Palsu
Hasil  pengujian  deteksi  keaslian  wajah  yang telah  dilakukan  didapatkan  keakuratan  sistem 90%.Terdapat tiga citra digital atau 10% dari 30 sampel tidak sesuai.
Pengujian  pengenalan  wajah  dan  hak akses dilakukan menggunakan tiga citra wajah, yaitu  citra  A  atau  wajah  orang  yang  sudah
terdaftar,  citra  B  atau  wajah  orang  yang  tidak didaftarkan dan  citra C atau wajah orang  yang sudah  terdaftar  namun  mengalami  pergeseran data.  Berikut  ini  menunjukkan  hasil  dari pengujian  pengenalan  wajah  dan  hak  akses wajah yang sesuai dengan dataset sebanyak 10 kali setiap citra wajah digital.

## Gambar 3.2 Diagram Hasil Pengujian Pengenalan Wajah dan Hak Akses
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan  akurasi  sistem  dalam  mengenali wajah  sebesar  93,3%.  Terdapat  16,7%  atau  2 dari  30  citra  data  yang  ada  tidak  sesuai  dalam pencocokannya.

## Hasil Pengujian Wajah Asli dan Palsu
120 100 80 60 40 20 0 Wajah Foto Objek Video P er se n tas e( %) Hasil  Pengujian Pengenalan Wajah dan Hak Akses
10 8 6 4 2 0 Galeh Unknown Citra A   Citra B   Citra C Citra Wajah B an ya k C it ra ya n g d ik en al i
Hasil  pengujian  mekanisme  pintu  geser dilakukan dengan  cara  mencoba  kesesuaian mekanisme pintu geser ketika terdeteksi wajah orang  yang  diizinkan.  Pengujian  dilakukan sebanyak  10  kali  ulangan,  berikut  ini  hasil pengujian mekanisme pintu geser.

## Gambar 3.3 Diagram Hasil Pengujian Mekanisme    Pintu Geser
Hasil  uji  coba  mekanisme  pintu  geser dapat  diketahui  bahwa  mekanisme  pintu geser  sudah  sesuai  dengan  perencanaan namun memiliki waktu tunggu yang berbeda- beda dengan rata-rata nilai tunggu 120,7 detik dengan  waktu  tunggu  tercepat  adalah  119 detik dan waktu terlama adalah 125 detik.
Pengujian  pengenalan  wajah  dan  hak akses  dilakukan  10  kali  ulangan  pada masing-masing  skenario  untuk  menguji ketepatan  sistem  dalam  mencocokkan  data
citra wajah. yang diambil         dengan hak akses
yang  diberikan.  Hak  akses  diberikan  ketika sistem  mengenali  sebagai  wajah  asli  dan sudah terdaftar sebelumnya.

## Gambar 3.4 Diagram Hasil Pengujian Pengenalan Wajah dan Hak Akses
Hasil pengujian menunjukkan telah terjadi lima  kali  kesalahan  pada  saat  proses pengenalan wajah dan dua kali saat pengenalan wajah asli. Secara keseluruhan dapat disimpulkan  bahwa  sistem  bekerja  dengan baik dan sesui dengan prosedur, keberhasilan diatas 95%. Terdapat 2 kali sistem yang tidak sesuai dengan empat skenario yang diharapkan dari 40 kali uji coba.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan, pembuatan,  dan pengujian  alat  yang  dilakukan dengan cara keseluruhan  sistem dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Untuk meningkatkan sistem  keamanan  agar

## Hasil Pengujian Mekanisme Pintu Geser
126
124 122
120 118 116 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 Pengujian Wak tu T u n ggu ( d et ik )
Diterima Redaksi : 03-12-2021 | Selesai Revisi : 14-12-2021 | Diterbitkan Online : 31-12-2021
terhindar  dari  pemalsuan  wajah,  bisa dilakukan  dengan  cara  menerapkan  sistem anti spoofing dengan menggunakan metode
Local  Binary  Pattern dan Convolution Neural Network
2. Penggunaan  metode Local  Binary  Pattern dan Convolution  Neural  Network memiliki keakuratan  pendeteksian  wajah  asli  dan palsu sebesar 90% dan akurasi sistem dalam mengenali wajah sebesar 93,3%.
3. Hasil  pengujian  hanya  terjadi  5  kali kesalahan saat proses pengenalan wajah dan 2  kali  saat  pengenalan  wajah  asli,  dari  4 skenario dengan 40 kali uji coba. Sehingga sebesar 95% sistem bekerja dengan baik dan sesuai dengan perencanaan.

## SARAN
Proses  penulisan  karya  ilmiah  ini masih banyak mengandung kekurangan baik perbagian ataupun pada saat integrasi sistem, sehingga  diperlukan  beberapa  hal  untuk memperbaiki  kekurangan  dan  kesalahan  dari alat  ini  kedepannya.  Saran  –  saran  yang diperlukan di antara nya:
1. Penggunaan  hardware  yang  memiliki spesifikasi  lebih  tinggi,  dikarenakan dengan  menggunakan  raspberry  pi  3  b+ memiliki kekurangan yaitu turunnya fps.
2. Dalam  pendaftaran  user,  diperlukan pencahayaan  yang  terang  agar  di  dapat
hasil pengenalan yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhannad, Fadel. 2018. “Sistem Keamanan  Pintu  Masuk  Menggunakan Face  Recognition  Berbasis  Raspberry Pi. Skripsi dipublikasikan. Makasar: Universitas Hasanuddin”.
[2] Sudarma,  Made,  dkk.  2016.  “Aplikasi Verifikasi  Wajah  Untuk  Absensi  Pada Platform  Android  Dengan  Menggunakan Algoritma Fisherface”. Teknologi
Elektro. Vol. 15, No. 2.
[3] Sujaini,  Herry.  2005.  “Aplikasi  Sistem Keamanan Dengan Pengolahan Citra Dan SMS”. SNATI 200 .
[4] Rakhman Edi, Candrasyah Faisal,
D.sutera Fajar.
2014. Raspberry Pi Mikrokontroler Mungil  yang  Serba  Bisa.  Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5] Dinata,  Andi.  2017.  Physical  Computing dengan  Raspberry  Pi.  Jakarta  :  PT  Elex Media Komputindo.
[6] Musa  Purnawarman,  Nuryuliani,  Missa Lamsani. 2012. Rancang Bangun Pengendalian Pintu Automatis
Berdasarkan  Ciri  Wajah  Menggunakan Metode Euclidean Distance Dan Fuzzy C- Mean. Depok: Repository Gunadarma [7] Basuki  Achmad,  Jozua  F.  Palandi,  dan
Fathurrochman. 2005.
Pengolahan
Citra Digital Menggunakan Visual Basic.
Bandung: Graha Ilmu.