Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667

## Penerapan Sistem Deteksi Wajah dan Suhu Tubuh untuk Presensi Berbasis IoT di SMA Al Kenzie Bandung
1) Annisa Aprilia Putri Sakri, 2 ) Meta Kallista, 3) Faisal Candrasyah Hasibuan, 4) Ashri Dinimaharawati, 5) Hans Harison Taufiq, 6) Made Paramartha Vikrama, 7) Raken Putra Athallah
1) Prodi Teknik Elektro, Telkom University, Bandung, Indonesia
2,3,4,5,6,7) Prodi Teknik Komputer, Telkom University, Bandung, Indonesia Email  Corresponding:  metakallista@telkomuniversity.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Kata Kunci: Presensi IoT Identifikasi wajah Deteksi suhu tubuh Pencatatan  kehadiran  menjadi  salah  satu  alat  penting  dalam  memastikan  lingkungan pembelajaran  yang  efektif  dan  mendukung  perkembangan  siswa  secara  keseluruhan. Sebelumnya, pencatatan kehadiran siswa SMA Al Kenzie dilakukan secara manual seperti memanggil  nama  siswa  satu  persatu,  atau  dengan  menandatangani  lembar  kertas  yang diberikan. Hal tersebut cukup memakan waktu apalagi dengan banyaknya jumlah siswa pada setiap  kelas,  menjadikan  proses  pencatatan  kehadiran  tersebut  kurang  efektif  dan  efisien. Oleh  karena  itu,  sistem  rekapitulasi  presensi  otomatis  sangat  diperlukan  agar  proses rekapitulasi  kehadiran  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif.  Sistem  ini  memanfaat  webcam, thermal  camera  AMG8833,  Raspberry  Pi  4  Model  B  sebagai  komponen  utamanya.  Serta dibantu  dengan  metode Haar  Cascade  Classifier dan Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH).  Kedua  metode  tersebut  memiliki  peran  masing  masing  yaitu  untuk  mendeteksi wajah dan mengidentifikasi wajah. Jadi sistem ini mengandalkan pola wajah sebagai bukti kehadiran  otomatis  dan  dapat  mendeteksi  suhu  dengan  sampel  bagian  wajah.  Hasil  data presensi akan tersimpan otomatis kedalam database dan hasil rekapan presensi dapat diakses pengguna dari  berbagai  platform seperti Telegram dan juga website .  Kegiatan  pengabdian masyarakat ini bertujuan agar alat dapat digunakan di lingkungan mitra, dengan membekali mitra dalam menjalankan teknologi tersebut.

## ABSTRACT
Keyword: Presence IoT Face recognition
Body Temperature
In  support  of  students'  holistic  development  and  to  maintain  an  efficient  learning environment, attendance tracking emerges as one of the most vital instruments.  Previously, recording  the  presence  of  Al Kenzie  high  school students was done  manually like  calling students names one by  one,  or  by  signing  a  given  sheet  of  paper.  This process was  time- consuming, especially with the large number of students in each class, making the attendance recording  process  less  effective  and  efficient.  Therefore,  an  automatic  attendance recapitulation system is highly needed to make the attendance recapitulation process more efficient and effective. This system utilizes a webcam, AMG8833 thermal camera, Raspberry Pi 4 Model B as its main components, and is assisted by the Haar Cascade Classifier and Local Binary Pattern Histogram (LBPH) methods. Both methods have their respective roles in detecting and identifying faces. So, this system relies on facial patterns as automatic proof of  attendance  and  can  detect  temperature  using  facial  sample  parts.  The  attendance  data results will be automatically stored in the database, and the attendance recapitulation can be accessed by users from various platforms such as Telegram and also the website. Community service activities aim to ensure that tools can be applied in SMA Al Kenzie environments, by equipping partners to use the technology.
This is an open-access article under the CC–BY-SA license.

## I. PENDAHULUAN
SMA Al-Kenzie  merupakan  salah  satu  sekolah  yang dinaungi oleh  Yayasan  Teknologi  Sarana  Utama. Sekolah  ini  terletak  di  Jalan  Raya  Margacinta  Kelurahan  Cijawura  Kecamatan  Buah  Batu  Kota  Bandung. Sekolah  ini  didirikan  sejak  tahun  2017  sesuai  dengan  Surat  Keputusan  Ketua  Yayasan  Teknologi  Sarana
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
Utama  (YSTU) Nomor 001/SKEP/YTSU/V/2017  tentang Pendirian dan Penyelenggaraan  SMA  Al  Kenzie. Selain SMA, di komplek Kampus Al-Kenzie Bina Sarana Cendekia, terdapat juga Al Kenzie Primary School, SMP Al-Kenzie, dan SMK Bina Sarana Cendekia. Pada Gambar 1.1 merupakan lingkungan Masyarakat sasar.

## Gambar 1. Lingkungan Masyarakat Sasar
Sumber Daya Manusia yang berada di lingkungan SMA Al Kenzie berada pada usia produktif, sehingga memiliki daya saing yang baik dan minat belajar yang tinggi. Masyarakat sasar yang menjadi tujuan adalah siswa SMA dan guru yang harus melek akan teknologi. Apalagi, pekerjaan rutin harian seperti presensi siswa masih dikelola secara manual oleh staf, sehingga beban kerja staf di setiap harinya cukup tinggi hanya untuk melakukan rutin pekerjaan yang berulang. Siswa yang berdatangan ke sekolah dan melakukan presensi secara manual  pada  saat  proses  belajar  mengajar  berlangsung,  hal  tersebut  cukup  memakan  waktu  apalagi  dengan banyaknya jumlah siswa pada setiap kelas menjadikan proses pencatatan kehadiran tersebut menjadi kurang efisien. Dikarenakan guru piket harus menyebutkan nama siswa satu persatu berdasarkan urutan data nomor absen, atau siswa harus menandatangani lembar kertas secara bergantian.
Dari penelitian sebelumnya tim kami telah mengembangkan alat Deteksi Suhu Tubuh Siswa Berbasis IoT menggunakan RFID dan sensor MLX90614, dengan berbagai uji coba yang telah dilakukan, hasil yang didapat masih belum efektif dikarenakan sensor suhu yang dipakai  tidak terlalu akurat dan website belum sempurna masih menggunakan local (Dinimaharawati. Ashri et al. 2023).Berdasarkan permasalahan yang disampaikan diatas, dengan diadakannya pengabdian pada masyarakat periode 2 ini, dapat memperbaiki alat sebelumnya, mempermudah perekapan data baik untuk guru piket ataupun wali kelas, memudahkan pihak sekolah membuat data  rekapitulasi  suhu  dan  kehadiran  siswa  secara  otomatis  sehingga  data  tersimpan  rapih  tidak  tercecer ataupun hilang.
Salah satu bidang dari kemajuan teknologi saat ini adalah biometrik pengenalan pola. Biometrik sendiri adalah ilmu yang mempelajari pola ciri-ciri untuk mengenali atau mengidentifikasi manusia berdasarkan satu atau lebih dari bagian tubuh manusia Seperti yang ada pada tubuh manusia berupa sidik jari, retina, pola suara, pola wajah (Sumijan, Ayu, and Syafri 2021). Face recognition merupakan salah satu teknik pengenalan pola wajah yang sama seperti sidik jari dan retina mata (Arfienda Prahariezka 2018), yang mana hasil tangkapan kamera akan dicocokkan dengan foto dan lekuk wajah yang sudah ada di dalam database . Face recognition termasuk salah satu dari teknologi biometrik yang telah dipelajari dan dikembangkan oleh para ahli (Helmy and Deanna 2023), karena wajah manusia mempunyai banyak informasi dan mempunyai karakteristik  paling  khas  serta  banyak  digunakan  untuk  identitas  seseorang  (Anugrah  2022).  Selain  dapat memperlihatkan suasana hati dan perhatian, wajah juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi seseorang.
Thermal  Camera merupakan  sebuah  kamera  yang  memanfaatkan thermal  imaging ,  yaitu  kamera termografi yang bisa mengubah radiasi inframerah menjadi cahaya tampak. Covid-19 memiliki gejala umum yang sama seperti SARS, sehingga mungkin untuk menggunakan teknologi ini dalam mengidentifikasi orang yang mengalami demam atau suhu tubuh tinggi. Teknologi ini dapat membantu petugas dengan cepat dalam mendeteksi orang bergerak dan meminimalisir timbulnya Covid-19 (Eddy. Yusuf et al. 2020).
Heri Pratikno membuat Sistem Absensi Berbasiskan Pengenalan Wajah Secara Realtime menggunakan webcam  dengan  Metode  PCA.  Alat  tersebut  menggunakan  algoritma Haar  Cascade  Classifier dengan pencahayaan normal dan setiap orang memiliki 25 image yang disimpan. Tingkat akurasi pengenalan rata-rata dari alat ini mencapai 88% (A. Zenita, S. Budi, and B. Agus 2022).
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
Pada sistem presensi alat ini menggunakan kamera webcam Eyesec sebagai inputan data, gambar yang ditangkap  akan  difilter  menggunakan  algoritma Haar  Cascade  Classifier (Munawir,  Fitria.  Liza,  and Hermansyah 2020) dan diubah menjadi bentuk matriks. Jika sistem berhasil mengidentifikasi wajah dari objek yang  dibaca,  proses  tersebut  dilakukan  oleh  algoritma  (LBPH) Local  Binary  Pattern  Histogram (Junialdi. Saputra 2021).
Local Binary Pattern Histograms (LBPH) merupakan kombinasi dari metode LBP (Local Binary Pattern) denganHistograms  of  Oriented  Gradients  (HOG).  LBP  adalah  operator  tekstur  yang  sederhana  akan  tetapi sangat efisienyang memberi label pixel suatu gambar dengan cara membedakan lingkungan dari setiap pixel dan  menganggaphasilnya  sebagai  angka  biner  (K.  Rifki  and  D.  Christian  2021),  sedangkan  Histograms  of Oriented  Gradients  (HOG)  akan  meningkatkankinerja  pendeteksian  berdasarkan  histogram  (Gunadarma. Adhika and Ratri. Ken 2018).
Jika wajah sudah terdeteksi dan terindentifikasi. Maka, proses yang terakhir sistem secara otomatis akan langsung  membaca  suhu  tubuh  dari  sampel  wajah,  jika  wajah  dan  suhu  sudah  terdeteksi,  Proses  presensi berhasil dilakukan dan tersimpan langsung pada database.
Sistem ini juga dilengkapi dengan notifikasi Telegram Bot sehingga siswa yang berhasil presensi, sistem akan mengirimkan notifikasi di Telegram Bot bahwa proses presensi tersebut berhasil dilakukan secara real time dan data hasil presensi akan tersimpan secara otomatis ke dalam website. Hasil dari rancang bangun alat ini  diharapkan  dapat  membantu  dalam  perekapan  presensi  dan  monitoring  suhu  tubuh  pengunjung  sekolah agar lebih efektif dan efisien. sKegiatan ini mempunyai tujuan utama yaitu dapat membantu menyelesaikan permasalah yang ada di SMA Al Kenzie. Sehingga, pada kegiatan pengabdian masyarakat periode kedua ini dapat terealisasi sistem presensi otomatis yang lebih efektif dan efisien dilingkungan SMA Al Kenzie.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Dari permasalahan yang dihadapi oleh SMA Al Kenzie yaitu proses rekapitulasi kehadiran siswa yang masih  dikelola  secara  manual  oleh  staf  ataupun  guru.  Hal  tersebut  cukup  memakan  waktu  apalagi  dengan banyaknya jumlah siswa pada setiap kelas menjadikan proses  rekapitulasi menjadi kurang efisien, sehingga adanya pengabdian masyarakat ini dapat membantu menyelesaika permasalahan yang di hadapi oleh SMA Al Kenzie. Berikut tahapan metode kegiatan Pengabdian Masyarakat yang dilaksanakan, sampai ditahap sistem dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  dan  diimplementasikan  langsung  di  SMA  Al  Kenzie.  Untuk mencapai indikator tersebut, maka tahapan-tahapan kegiatan ini adalah sebagai berikut:
1. Analisa Masalah
Pada tahap ini, peneliti harus menganalisa permasalahan yang dihadapi oleh Masyarakat Sasar SMA Al Kenzie.  Permasalahan  yang  dihadapi  yaitu  proses  rekapitulasi  kehadiran  yang  masih  manual,  dimana  guru piket  harus  menyebutkan  nama  siswa  satu  persatu  berdasarkan  urutan  data  nomor  absen,  atau  siswa  harus menandatangani  lembar  kertas  secara  bergantian.  Hal  tersebut  cukup  memakan  waktu  apalagi  dengan banyaknya jumlah siswa dalam kelas.
2. Analisa Kebutuhan
Dalam hal ini, peneliti perlu meneliti dengan baik dari jurnal, buku literatur, segala kebutuhan alat dan bahan. Agar dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh mitra sasar SMA Al Kenzie.
3. Desain Perancangan Sistem
Peneliti  memastikan  alat  yang  dibangun  harus  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  telah  didefinisikan sebelumnya  dari  keluhan  Masyarakat  Sasar  SMA  Al  Kenzie,  solusinya  yaitu  membangun  sistem  presesnsi otomatis. Sistem Deteksi Wajah dan Suhu Tubuh Untuk Presensi dan Pengecekan Suhu Tubuh Berbasis Iot. 4. Pemograman Sistem
Dalam hal ini, sistem tentunya harus diprogram agar berjalan dengan seharusnya, agar alat dan database saling terhubung. Selain itu pembuatan website dan Bot Telegram.
5. Pengujian Alat
Dalam hal ini peneliti melakukan beberapa uji coba. Pertama yaitu pengujian alat, dimana komponen satu dapat  berjalan  dan  terhubung  dengan  komponen  lainnya,  melakukan  kalibrasi  suhu  agar  sensor  dapat mendeteksi  suhu  secara  akurat.  Kedua  pengujian  algorima  dimana  sistem  dapat  mendeteksi  dan mengidentifikasi  wajah.  Ketiga  pengujian  website  dan  Bot  Telegram  dimana  Ssistem  berhasil  melakukan proses  presensi,  hasil  tersebut  dengan  otomatis  dan realtime tersimpan  pada  halaman website karena  sudah terhubung dengan database . Memastikan Bot Telegram mengirim notifikasi secara otomatis dan realtime .
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667

## 6. Pembuatan Laporan dan Penyimpulan Hasil Percobaan
Melihat ketanggapan dan keakuratan sistem pada perintah yang diberikan pada alat Deteksi Wajah dan Suhu Tubuh Untuk Presensi dan Pengecekan Suhu Tubuh Berbasis IoT.

## Alat dan Bahan
Dalam perencanaan pembuatan Sistem Deteksi Wajah dan Suhu Tubuh Untuk Presensi dan Pengecekan Suhu Tubuh Berbasis IoT, bahan yang digunakan meliputi:
a. Hardware
1. Raspberry Pi 4 Model B
Gambar 2. Raspberry Pi 4 Model B Pada Gambar 2.1 merupakan komputer papan  tunggal single board computer (SBC) (Wuryanto, Afni, and Rudianto 2021) seukuran kartu kredit yang dapat digunakan untuk menjalankan program perkantoran, permainan komputer, dan sebagai pemutar media hingga video beresolusi tinggi.
2. Sensor AMG8833

## Gambar 3. AMG8833
AMG8833 Infrared Temperature Sensor Array pada Gambar 2.2 merupakan sebuah sensor yang dapat mengukur suhu benda dengan menggunakan sinar infared (Panasonic Inc. 2017), sehingga dalam penggunaannya tidak memerlukan kontak fisik antara sensor dengan objek.
3. Webcam NYK Nemesis A96
Gambar 4. NYK A96
Pada Gambar 2.3 merupakan webcam dari NYK A96 yang berfunsi untuk mencapture gambar pada saat proses pengenalan dan pendeteksian wajah.
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
4. Kabel Jumper Male to Male

## Gambar 5. Kabel Jumper Male to Male
Pada Gambar 2.4 merupakan kabel jumper digunakan untuk menghubungkan Sensor AMG8833 dengan Raspberry Pi 4 Model B.
5. Micro HDMI to HDMI
Gambar 6. Micro HDMI to HDMI
Salah satu fungsi kabel HDMI pada Gambar 2.5 adalah untuk mentransmisikan sinyal audio dan video berkualitas tinggi antara perangkat yang terhubung.
6. Adaptor Raspberry Pi 4 Type C
Gambar 7. Adaptor Raspberry Pi 4 Type C
Adaptor merupakan power supply pada Gambar 2.6 yang berguna untuk mengubah tegangan listrik tipe arus AC menjadi arus DC dengan nilai daya tertentu sesuai yang dibutuhkan.
7. Tripod

## Gambar 8. Tripod
Pada  Gambar  2.7 merupakan  tripod  yang  berfungsi  untuk  membantu  agar  badan webcam bisa berdiri dengan tegak dan tegar.
8. Acrylic Case
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
Pada  Gambar  2.8 merupakan  acrylic  box  sebagai  pelindung  ketika  komponen-komponen elektronika selesai dirancang dan berhasil menjadi sebuah alat. Agar terlihat rapi dan komponen tidak tercecer kemana-mana.
b. Software
1. Thonny IDE
2. Hosting (rumahweb.com)
3. Website ( http://presensiku.xyz/cd/ )
4. Bot Telegram

## Perancangan Sistem
Berikut rancangan sistem dari komponen alat yang diusulkan oleh peneliti berdasarkan analisa kebutuhan Masyarakat sasar

## Gambar 10. Rancangan Sistem

## III. HASIL DAN PEMAHASAN
Rangkaian  kegiatan  Pengabdian  Masyarakat  Penerapan  Teknologi  Tepat  Guna  telah  dilaksanakan sebagaimana yang direncanakan. Berikut kegiatan rinci yang telah dilaksanakan anatara Telkom University kepada mitra sasar SMA Al Kenzie, yaitu:
A. Open Gate, guru dan siswa memasuki ruang pembukaan lalu mengisi daftar hadi dan pembagian snack
Gambar 11. Open Gate
B. Sambutan, pemberian sambutan dari pihak Telkom University dan perwakilan mitra sasar SMA Al Kenzie kepada seluruh peserta, sebelum menuju acara inti.
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
Gambar 12. Sambutan dari Telkom University dan Mitra

## C. Pengarahan,  peserta  diberikan  penjelasan  singkat  terkait  alat  yang  berhasil  dirancang  oleh  tim,  dan kegunaan alat.
Gambar 13. Pengarahan dari Tim kepada Mitra

## D. Penyerahan Alat, dari pihak Telkom University kepada mitra sasar SMA Al Kenzie
Gambar 14. Penyerahan Alat
E. Penutupan, pemberian piagam, ucapan dan tanda terima kasih dari tim Telkom University untuk  mitra sasar SMA Alkenzie. Lalu ditutup dengan foto Bersama tim Telkom University dengan mitra.

## Gambar 15. Pemberian Piagam dan Foto Bersama Sebagai Penutup
Penyebaran  Kuesioner  dibagikan  kepada  35  peserta  di  akhir  kegiatan  untuk  mengukut  efektivitas pelaksanaan Pengabdian Masyarakat ini secara umum. Ada 10 buah pertanyaan, sebagaimana ditujunkan pada Gambar 3.5 yang masing-masing memiliki 5 piliihan tanggapan betingkat, mulai dari "Sangat Setuju" sampai "Sangat Tidak Setuju". Adapun daftar pertanyaa terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Pertanyaan Kueioner No Kuesioner 1 Apakah sistem presensi ini mudah digunakan? 2
Apakah sistem dapat melakukan training wajah dan hasil sudah sesuai dengan data yang sudah didaftarkan di database?
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
3 Apakah sistem dapat mendeteksi wajah dan sesuai dengan data yang sudah didaftarkan pada database?
4 Apakah sistem dapat melakukan presensi pada jam yang sudah diatur pada admin dashboard? 5 Apakah sistem dapat langsung mengukur suhu setelah wajah berhasil teridentifikasi? 6 Apakah sistem dapat melakukan training wajah dan hasil sudah sesuai dengan data yang sudah didaftarkan database? 7 Apakah hasil rekap presensi dapat diunduh di website dengan mudah? 8 Apakah bot telegram dapat mengirimkan notifikasi berupa data nama dan waktu setelah pengguna berhasil melakukan presensi?
9 Apakah halaman website dapat diakses dengan mudah?
10 Apakah anda merasa terlibat dan aktif selama melakukan proses presensi?
Hasil yang diperoleh pada evaluasi ini dapat dilihat pada Gambar 16 secara keseluruhan sebanyak 23.2% "Sangat Setuju", 58.4% "Setuju" dan 19.4 "Netral". Ini menandakan bahwa kehiatan Pengabdian Masyarakat berupa Penerapan Teknologi Tepat Guna ditanggapi secara positif oleh mayoritas peserta.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa, kesimpulan dalam pengabdian masyarakat ini salah satunya bisa memberikan pembelajaran  dalam  proses  pembuatan  alat,  bisa  mendemonstrasikan  alat  dan  komponen-komponen  yang digunakan secara langsung kepada user sampai kepada tahap pemberian alat Sistem Deteksi Wajah Dan Suhu Tubuh  Berbasis  IoT  kepada  siswa  dan  siswi  SMA  AL-Kenzie.  Dengan  besar  harapan  alat  ini  dapat menyelesaikan permasalahan yang ada dan bermanfaat sampai kedepannya.

## Gambar 16. Hasil Kuesioner

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Telkom  University  untuk  dukungan  melalui  hibah pengabdian masyarakat untuk skema Penerapan Teknologi Tepat Guna (PTTG) periode 2 tahun 2023 dengan nomor hibah 0034/ABD04/PPM-JPM/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  Zenita,  S.  Budi,  and  B.  Agus.  2022.  “Pengukur  Suhu  Tubuh  Otomatis  Berbasis  Identifikasi  Objek Menggunakan  Metode  Image  Processing.” Prosiding  Industrial  Research  Workshop  and  National Seminar 13(01):813–19.
Anugrah, Fahrul. 2022. “Aplikasi Face Recognition Untuk Absensi Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode 128D Embedding.” Epub.Imandiri.Id .
Arfienda Prahariezka. 2018. “Behind Data Science: Bagaimana Cara Kerja Facial Recognition.” Algoritma . Retrieved January 3, 2023 (https://algorit.ma/blog/behind-data-science-cara-kerja-facial-recognition/).
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)                                                              e-ISSN : 2745 4053 Vol. 5 No. 1, 2024 |pp: 1363-1371 | DOI : http://doi.org/10.55338/jpkmn.v5i1.2667
Dinimaharawati.  Ashri,  Kallista.  Meta,  Candrasyah.  Faisal,  Mentari.  Fussy,  and  Prasetya  Dwi.  Ig.  2023. “Perancangan  Alat  Deteksi  Suhu  Tubuh  Siswa  Berbasis  IoT  Pada  SMA  Al-Kenzie  Kota  Bandung.” Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Nusantara 4(Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)):799–805.
Eddy.  Yusuf,  Syamsudin.  Halim,  M.  Muhammad,  A.  Siti,  and  A.  Sairah.  2020.  “2019  Novel  Coronavirus Disease  (Covid-19):  Thermal  Imaging  System  for  Covid-19  Symptom  Detection  Using  Iot Technology.” Revista Argentina de Clínica Psicológica 29(5):234. doi: 10.24205/03276716.2020.1025. Gunadarma.  Adhika,  and  Ratri.  Ken.  2018.  “Penerapan  Histogram  of  Oriented  Gradients  ,  Principal Component Analysis , Dan AdaBoost Untuk Sistem Pengenalan Wajah.” Jurnal Telematika 13(2):93– 98.
Helmy,  Agus  Pradita.,  and  Durbin  Hutagalung.  Deanna.  2023.  “Sistem  Pengenalan  Wajah  Sebagai  Akses Loker  Penyimpanan  Barang  Menggunakan  ESP32-CAM  (Studi  Kasus:  PT  Bumi  Nusantara  Jaya).” Jurnal Ilmu Komputer Dan Science 2(5):1396–1404.
Junialdi. Saputra, D. Puspita. 2021. “Alat Pendeteksi Suhu Tubuh Dan Wajah Berbasis Raspberry Pi.” K. Rifki, and D. Christian. 2021. “Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan Metode Local Binary Patterns Histograms (LBPH).” Jurnal Media Informatika Budidarma 5(4):1258. doi: 10.30865/mib.v5i4.3171. Munawir, Fitria. Liza, and Muhammad. Hermansyah. 2020. “Implementasi Face Recognition Pada Absensi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier.” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan 4(2):314. Panasonic Inc. 2017. “Alldatasheet Infrared Array Sensor Grid-EYE (AMG88). Panasonic Industry.” 3. Sumijan,  Pradani  Ayu,  and  Arlis  Syafri.  2021. Teknologi  Biometrik  Impementasi  Pada  Bidang  Medis Menggunakan Matlabs . edited by J. Siti. Sumatra Barat: INSAN CENDEKIA MANDIRI. Wuryanto,  Anus,  Nurul  Afni,  and  Agung  Rudianto.  2021.  “Sistem  Administrasi  Server  Sebagai  Penyedia Layanan Web Menggunakan Raspberry Pi 3 Pada SMK Al-Munir Tambun Utara.” Jurnal Khatulistiwa Informatika 9(1):11–16.