Vol. 13. No. 02, Mei 2022: 123-129 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram
Sunardi 1 , Anton Yudhana 1 , Muhamad Alwi Talib 2*
1 Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
2 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
* talib2008048037@webmail.uad.ac.id
Abstrak—  Saat  ini  telah  banyak  dikembangkan  sistem pengamanan akses masuk ke ruangan dengan verifikasi identitas menggunakan kunci, kartu, dan sebagainya. Namun keterbatasan manusia  dalam  mengingat  benda  sehingga  kadang  terdapat kejadian tertinggal atau terlupa kombinasi angka atau password yang  mengakibatkan  tidak  dapat  untuk  mengakses  ruangan. Teknik  verifikasi  wajah  diperlukan  untuk  mengakses  ruangan dengan teknologi biometrik yang handal dan efisien tanpa harus mengingat objek seperti kunci, kartu, kata sandi, atau pin. Oleh karena  itu  tujuan  penelitian  adalah  membuat  rancang  bangun sistem  keamanan  akses  ruangan  menggunakan  face  recognition menggunakan metode LBPH berbasis Raspberry Pi. Sistem yang dikembangkan terdiri dari dua bagian, yaitu alat yang dipasang pada Raspberry Pi utama yang menjadi otak kamera dan aplikasi Telegram  pada  smartphone.  Kamera  dapat  mengenali  wajah pengguna  dan  beberapa  orang  yang  dapat  mengakses  ruangan. Jika kamera tidak mengenali wajah orang yang terdeteksi maka kamera akan mengambil gambar dan mengirimkannya ke pemilik rumah melalui Telegram sebagai notifikasi untuk tindakan lebih lanjut terhadap kedatangan orang yang tidak dikenal.
Kata  Kunci— Haar-cascade,  LBPH,  Keamanan,  Raspberry, Telegram.
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i2.010

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  pengawasan  ruangan  menggunakan  kamera Closed Circuit Television (CCTV) dinilai kurang efektif karena pemilik atau petugas keamanan harus memantau layar untuk mengetahui jika terjadi penyusupan. Disisi lain, telah banyak dikembangkan sistem  pengamanan  akses  masuk  ruangan  dengan  beberapa verifikasi  identitas  menggunakan  kunci,  kartu,  ataupun  pin. Namun keterbatasan manusia dalam mengingat kadang terlupa membawa  kunci  atau  kartu,  kadang  juga  terlupa  untuk mengingat kombinasi angka dan huruf pada pin atau password yang menyebabkan tidak dapat mengakses ruangan. Selanjutnya dikembangkan  teknik  untuk  identifikasi  atau  verifikasi pengguna  ruang  menggunakan  teknologi  biometrik  sangat handal  dan  akurat  untuk  sistem  pengamanan  pada  ruangan [1][2].

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Pendeteksian  wajah  ( face  detection )  dapat  dilakukan menggunakan  berbagai  metode  seperti HOG  Face  Detector,
Deformable  Part  Model (DPM) , YOLO,  dan Convolutional Neural  Network (CNN) . Metode  Haar-cascade  banyak  yang digunakan dalam berbagai penelitian sebelumnya [3][4][5][6][7].  Haar-cascade  memanfaatkan machine  learning untuk mencari fitur-fitur dari citra yang merupakan wajah. Fitur yang disebut dengan haar-feature merupakan kotak-kotak yang terdiri  dari  warna  hitam  dan  putih  yang  susunannya mempresentasikan  fitur-fitur  dari  wajah.  Citra  wajah dikelompokkan berdasarkan sisi yang terang dan sisi yang gelap, contohnya  daerah  mata  cenderung  lebih  gelap  dibandingkan daerah  sekitarnya.  Haar-cascade  banyak  digunakan  karena komputasi  yang  cepat  tergantung  pada  jumlah  piksel  dalam persegi dari suatu citra.
Disisi  lain,  pengenalan  wajah  ( face  recognition )  dapat dilakukan  menggunakan  berbagai  metode  seperti Principal Component  Analysis (PCA)  atau Eigenface [8], Independent Component  Analysis (ICA)  [9], Linear  Discriminant  Analysis (LDA) [10], Support Vector Machines (SVM) [11], dan Hidden Markov  Models (HMM)  [12].  Metode Local  Binary  Pattern Histogram (LBPH)  juga  digunakan  untuk  pengenalan  wajah seperti  yang  dilakukan penelitian  sebelumnya  [5][13].  Konsep atau cara kerja LBPH adalah nilai intensitas untuk setiap piksel pada  interval  0-255  diubah  kedalam  bentuk  biner  dengan membandingkannya dengan nilai tengah. Jika nilai  lebih besar atau  sama  dengan  nilai  tengah  maka  akan  bernilai  biner  1, sebaliknya jika lebih kecil dari nilai tengah akan bernilai biner 0. Pada LBPH dilakukan pengolahan citra yang diawali dengan proses preprocessing salah satunya dengan mengubah citra asli yang  berwarna Red  Green  Blue (RGB)  menjadi  citra  abu-abu ( grayscale )  [14][2]. Cropping juga  termasuk  salah  satu pengolahan  citra,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Saifullah  dkk tahun 2016 [14].
Raspberry Pi banyak digunakan seperti yang dilakukan oleh penelitian-penelitian sebelumnya [15][16][17][18][19] [3][4][5][6][7]  [13].  Raspberry  Pi  adalah  komputer  seukuran kartu  kredit  yang  mana  komponen  dari  Raspberry  Pi  hampir serupa  dengan  komputer  pada  umumnya,  seperti  CPU,  GPU, RAM, Port USB, Audio Jack, HDMI, Ethernet, dan GPIO.
Penelitian  ini  membuat  rancang  bangun  keamanan  akses ruangan menggunakan face recognition berbasis Raspberry Pi menggunakan  metode  Haar-Cascade  dan  LBPH.  Objek penelitian  adalah  pintu  suatu  ruangan.  Tujuan  penelitian  ini adalah  membangun  sistem  disertai  dengan  pengukuran  dan analisis akurasi, kecepatan pengenalan wajah, kecepatan sistem
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...
dalam membuka kunci, dan kecepatan sistem dalam mengirim pemberitahuan berupa pesan melalui Telegram kepada pemilik sebagai  notifikasi  dan  tindak  lanjut  terhadap  kehadiran  orang yang tidak dikenal.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah akuisisi  citra.  Akuisisi  citra  merupakan  tahap  awal  untuk mendapatkan  citra  digital.  Tujuan  akuisisi  citra  untuk menentukan  data  yang  diperlukan  dan  memilih  metode perekaman  citra  digital  [20].  Proses  akuisisi  citra  dapat dilakukan  dengan  beberapa  alat  yaitu  kamera  digital  dan kamera  thermal  [21].  Pada  penlitian  ini  kamera  digital  yang digunakan berjenis webcam.
Penelitian  ini  menggunakan  Haar-cascade  Classifier sebagai  algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  wajah manusia  secara realtime didukung  dengan  komputasi  yang cepat berdasarkan jumlah piksel dalam persegi pada suatu citra. Metode Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH)  digunakan untuk  pengenalan  wajah  karena  memiliki  akurasi  tinggi. Penelitian ini dibagi dalam empat bagian, yaitu Face Detection menggunakan metode Haar-cascade Classifier, Face Recognition menggunakan  metode  LBPH,  dan  Perancangan Hardware ,  dan  Perancangan Software yang  akan  diuraikan lebih detail seperti berikut.

## A. Face Detection
Deteksi  wajah  adalah  salah  satu  hal  mendasar  yang digunakan  dalam  teknologi  pengenalan  wajah.  OpenCV menyediakan  Haar-cascade  Classifier  yang  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  wajah  pada  citra.  Pada  penelitian  ini,  Haar- cascade  digunakan  dalam  proses  pendeteksian  wajah.  Alasan menggunakan  Haar-cascade  adalah  karena  kecepatan  dan akurasi  yang  tinggi  dalam  mendeteksi  wajah.  Haar-cascade Classifier  adalah  algoritma  yang  dibuat  oleh  Paul  Viola  dan Michael Jones yang dilatih dari banyak citra positif (citra wajah) dan citra negatif (citra tanpa wajah) [22]. Setiap fitur adalah nilai tunggal  yang  diperoleh  dengan  mengurangkan  jumlah  piksel dibawah  persegi  panjang  putih  dari  jumlah  piksel  dibawah persegi panjang hitam. Nilai tunggal untuk fitur Haar dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑢𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 = ℎ𝑖𝑡𝑎𝑚 − 𝑝𝑢𝑡𝑖ℎ = 1 𝑛 ∑ 𝐼(𝑥) 𝑛 ℎ𝑖𝑡𝑎𝑚 − 1 𝑛 ∑ 𝐼(𝑥) 𝑛 𝑝𝑢𝑡𝑖ℎ
Dimana  n  adalah  jumlah  piksel  dan  I(x)  adalah  nilai sebenarnya yang terdeteksi pada sebuah citra.
Citra wajah dikelompokkan berdasarkan sisi yang terang dan sisi yang gelap. Contohnya daerah mata cenderung lebih gelap dibandingkan daerah sekitarnya seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Haar-cascade Classifier

## B. Face Recognition
Pengenalan wajah adalah proses mengenali wajah seseorang yang relevan dengan sistem penglihatan.  Hal ini telah menjadi alat  interaksi  manusia-komputer  yang  penting  dalam penggunaannya  pada  sistem  keamanan,  kontrol  akses, pengawasan  video,  area  komersial  dan  bahkan  digunakan  di jejaring  sosial  seperti  Facebook.  Setelah  perkembangan kecerdasan  buatan  yang  pesat,  pengenalan  wajah  sekali  lagi menarik perhatian karena sifatnya yang tidak mengganggu dan menjadi  metode  utama  identifikasi  manusia  jika dibandingkan dengan jenis teknik biometrik lainnya. Pengenalan wajah dapat dengan mudah diperiksa tanpa sepengetahuan subjek [23].
LBPH  adalah  salah  satu  dari  tiga  algoritma  pengenalan wajah  bawaan  pada library OpenCV  antara  lain Eigenface , Fisherfaces , dan  LBPH.  Dibandingan  dengan  kedua  algoritma tersebut, LBPH tidak hanya dapat mengenali muka depan, tetapi juga mengenali muka samping yang lebih fleksibel [24].
Pada LBPH dilakukan pengolahan citra melalui preprocessing salah  satunya  dengan  mengubah  citra  asli (warna/RGB) menjadi citra abu-abu ( grayscale ). Nilai intensitas tiap  piksel  pada  citra  keabuan  merupakan  nilai  tunggal  yang berada pada interval 0-255, sedangkan pada citra berwarna perlu tiga nilai intensitas yang berada pada interval 0-255 untuk tiap pikselnya. Semakin mendekati nilai 255 maka derajat keabuan semakin  terang  [25].  Selanjutnya  nilai  intensitas  untuk  setiap pikselnya  pada  interval  0-255  diubah  kedalam  bentuk  biner dengan  membandingkannya  dengan  nilai  tengah  yaitu  lebih besar atau sama dengan nilai tengah maka akan bernilai biner 1 dan jika lebih kecil dari nilai tengah akan bernilai biner 0. Proses mengubah  nilai  intensitas  setiap  piksel  pada  citra grayscale kedalam bentuk biner menggunakan metode LBPH dapat dilihat seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Perubahan Nilai Setiap Piksel Kedalam Bentuk

## Biner Menggunakan Metode LBPH

## C. Perancangan Hardware
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Raspberry  Pi  3  model  B dengan circuit diagram seperti Gambar 3.
Gambar 3. Circuit Diagram
Raspberry  Pi  dan solenoid dihubungkan  melalui  modul relay . Raspberry Pi hanya dapat menyediakan arus sebesar 5 V,
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...
sedangkan solenoid membutuhkan  9  V  hingga  12  V  sehingga adaptor  dibutuhkan  untuk  memberi  daya  pada solenoid .  Pin VCC dan GND dari modul relay dihubungkan ke 5V dan GND, sedangkan  input relay terhubungkan  ke  GPIO  17  pada Raspberry Pi. Pin positif solenoid dihubungkan ke kabel positif adaptor 12 V, sedangkan pin negatif solenoid dihubungkan ke COM dari relay , dan kabel negatif adaptor 12 V dihubungkan ke NO dari relay .
Face  recognition untuk  keamanan ruangan  pada  penelitian ini menggunakan alat dan bahan yang diuraikan sebagai berikut.
a. Raspberry Pi
Raspberry  Pi  adalah System  on  Chip (SoC)  dengan desain  satu  papan  membawa  semua  sirkuit  penting, seperti Central  Processing  Unit (CPU), Graphics Processing  Unit (GPU),  dan  beberapa  sirkuit  input, output,  dan  pemrosesan. Ketersediaan fitur  seperti  pin General  Purpose  Input  Output (GPIO)  membuat komputer dapat menerima pemrograman hardware dan menggerakkan  sirkuit  elektronik  dan  mengumpulkan data melalui berbagai cara. Komputer generasi pertama dilengkapi dengan slot kartu SD untuk memungkinkan penginstalan dan penggunaan versi Linux yang sesuai, baik yang disediakan oleh Raspberry Pi Foundation, OS Raspbian,  atau  salah  satu  alternatif  yang  tersedia. Komputer  generasi  kedua,  ketiga,  dan  keempat memiliki slot kartu MicroSD [25]. Raspberry Pi 3 model B yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Raspberry Pi 3 model B
Komponen yang terdapat pada Raspberry Pi 3 Model B yaitu:
1. RAM  1  GB  DDR2  Broadcom  BCM2837B0 1.4 GHz
2. Dual-band  802.11  AC  Wireless  LAN, Bluetooth 4.2
3. Gigabit Ethernet
4. Ethernet POE Power
5. 40 Pin GPIO
6. DSI display screen port
7. HDMI port
8. Power port
9. Audio port
10. Pi Camera port
11. USB Port
12. Ethernet port
b. Kamera Raspberry  Pi  dapat  menggunakan kamera  web atau Pi Camera .  Seperti  pada  Gambar  5,  penelitian  ini menggunakan  Webcam  Nemesis  A95    yang  memiliki resolusi  1920x1080  dengan  USB plug  and  play yang dapat  dikonfigurasi  dengan  Raspberry  Pi.  Webcam digunakan    sebagai  alat  untuk  menangkap  citra  yang diproses pada sistem.
Gambar 5. Kamera NYK Nemesis A95
c. Modul Relay
Relay adalah  perangkat  yang  dioperasikan  secara elektrik.  Sederhananya, relay adalah  saklar  otomatis untuk  mengendalikan  rangkaian  arus  tinggi  maupun arus  rendah.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  modul relay two-channel seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Modul Relay
d. Solenoid Door Lock
Gambar  7  adalah solenoid yang  digunakan  pada penelitian ini untuk membuka kunci dan menutup kunci pada pintu secara otomatis sesuai dengan keadaan relay .
Gambar 7. Solenoid Door Lock
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...

## D. Perancangan Software
Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python dan aplikasi Telegram pada smartphone . Tahap awal penelitian dilakukan training dengan  menambahkan  wajah  yang  akan dikenali oleh sistem. Ketika alat dinyalakan, sistem akan terus- menerus atau secara realtime melakukan pendeteksian. Apabila sistem  mendeteksi  adanya  wajah  manusia  maka  Raspberry  Pi akan membuat kamera untuk menangkap citra. Selanjutnya citra dilakukan  pencocokan  dengan database .  Apabila  citra  yang diproses terdapat kecocokan maka Raspberry Pi akan membuat pintu  dalam  kondisi  terbuka.  Namun  apabila  citra  yang ditangkap  dan  diproses  tidak  ada  kecocokan  dengan database maka  Raspberry  Pi  akan  mengirimkan  pemberitahuan  dan mengirimkan  citra  melalui  aplikasi  Telegram  pemilik  rumah. Gambar  8  adalah  diagram  alir  dari  keseluruhan  sistem  yang diusulkan.
Gambar 8. Diagram Alir Sistem yang Diusulkan
Webcam  menangkap  citra  wajah  yang mendekati ruangan. Sistem  akan  mengenali  wajah  tersebut  dan  mencocokkan dengan  file  hasil training berupa  file  xml/yml  apakah  dikenal atau  dikenal.  Jika  dikenali  maka  sistem  akan  memberi  arus kepada solenoid melalui relay untuk  membuka  kunci  pintu. Akan  tetapi,  jika  tidak  dikenali  maka  sistem  akan  mengambil citra dan mengirimkan pesan notifikasi melalui Telegram yang ada  di smartphone pemilik  ruangan.  Sistem  yang  dibangun ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Sistem Pengenalan Wajah untuk Kemanan Ruangan

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Alat  atau  komponen  dirancang  sesuai  dengan circuit diagram pada Gambar 3 agar perangkat dapat berjalan dengan benar. Sistem ini terutama terdiri dari Raspberry Pi sebagai inti sistem  untuk  mengenali  wajah  dari  citra  yang  ditangkap  oleh webcam dan solenoid sebagai pembuka dan pengunci pintu pada ruangan seperti yang ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Implementasi Hardware

## A. Pengujian Keseluruhan Alat
Proses  pertama  adalah  citra  diubah  dari  RGB  menjadi grayscale. Citra grayscale tersebut  kemudian  dilakukan pemindaian dengan Cascade Classifier.
Tahapan pengambilan citra sebagai berikut:
1. Memasukkan nama orang yang akan diberikan otoritas pada sistem.
2. Melakukan  konversi  gambar  dari  RGB  menjadi grayscale .  Hal  ini  dilakukan  untuk  membuat  nilai intensitas  pada  setiap  piksel  pada  citra  menjadi  nilai tunggal  agar  dapat  diubah  kedalam  bentuk  biner dengan menggunakan metode LBPH.
3. Mengambil  citra  wajah  sebanyak  100  sampel  yang disimpan didalam folder dataset dengan jarak kurang dari  0,7 meter dan diambil pada waktu  siang dengan intesitas cahaya ruangan cukup terang.
Semua  citra  wajah  yang  telah  didapatkan  akan  dilakukan training menggunakan metode LBPH. Hasil training disimpan kedalam  file  xml/yml.  Gambar  11  menampilkan  hasil pengambilan  citra  wajah  untuk dataset yang  sebelumnya dilakukan konversi dari RGB menjadi grayscale lalu dilakukan cropping sesuai citra yang terdeteksi berupa wajah. Citra wajah diambil sebanyak 100 sampel untuk dilakukan training yang ada pada pada tahap selanjutnya.
Sebanyak  100  sampel  citra  yang  sudah  menyelesaikan training akan  dicocokkan  dengan  hasil  deteksi  dari streaming kamera. Hasil deteksi tergantung dari tingkat confidence dengan output dikenali atau tidak dikenali. Setelah kamera mendeteksi wajah pada citra maka otomatis sistem akan mencocokkan citra terhadap hasil training yang sebelumnya dilakukan. Jika wajah dikenali maka solenoid door lock akan otomatis membuka. Jika wajah  tidak  dikenali  maka  sistem  akan  mengirim  hasil  citra kepada pemilik rumah melalui aplikasi Telegram. Pada 20 kali
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...
percobaan,  jarak  terbaik  kamera  terhadap  objek  wajah  adalah kurang dari 0,7 meter.
Gambar 11. Dataset yang Dilakukan Training
Gambar 12. Saat Sistem Melakukan Pengenalan Wajah
Pada  Gambar  12  sistem  akan  mengidentifikasi  citra  dari kamera menggunakan Haar-cascade Classifier untuk mengetahui citra tersebut terdeteksi wajah atau bukan wajah. Ini dilakukan dengan memberi tanda bujur sangkar berwarna hijau, lalu  citra  yang  teridentifikasi  sebagai  wajah  akan  dicocokkan menggunakan LBPH terhadap file hasil training .
Diketahui  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  Sistem Pengenalan  Wajah  untuk  Keamanan  Ruangan  Menggunakan LBPH  dari  Raspberry  Pi  3  B  untuk  berada  pada  posisi  siap digunakan  dari  10  kali  percobaan  adalah  19,78  detik.  Tahap selanjutnya  yaitu pengiriman  citra.  Pengiriman  citra  dilakukan ketika  kamera  tidak  dapat  mengenali  wajah  yang  terdeteksi. Pada  proses  ini,  sistem  telah  dihubungkan  dengan  koneksi internet  dan  mendapat  API  sertai  ID  dari  akun  Telegram  agar gambar yang dikirim dari sistem dapat diterima oleh pengguna.

## B. Pengujian Alat dengan Variasi Jarak Kurang dari 0,7 meter
Pada  proses  pengujian  ini,  pengenalan  wajah  dilakukan sebanyak  10  kali  untuk  untuk  mengetahui  seberapa  cepat  dan akurat sistem mengenali wajah pada jarak kurang dari 0,7 meter. Tabel  1  adalah  hasil  pengujian  alat  di  ruangan  dengan  posisi sistem standby .
Tabel 1. Hasil Pengujian Sistem dengan Jarak 0 Sampai 0,7 m
No Waktu (Detik) Benar/Salah 1 2.,31 Benar 2 1,84 Benar 3 1,69 Benar 4 1,49 Benar 5 1,06 Benar 6 0,72 Benar 7 0,81 Benar 8 0,96 Benar 9 0,75 Benar 10 1,36 Benar
Berdasarkan data pada Tabel 1 didapat data pengujian yaitu 10  benar  terdeteksi  dengan  akurasi  100%  dan  waktu  yang dibutuhkan sistem dalam mengenali wajah rata-rata adalah 1,30 detik.

## C. Pengujian Alat dengan Variasi Jarak Lebih dari 0,7 meter
Pada  proses  pengujian  ini,  pengenalan  wajah  dilakukan sebanyak  10  kali  untuk  untuk  mengetahui  seberapa  cepat  dan akurat  sistem mengenali wajah pada jarak lebih dari 0,7 meter dan  maksimal  1  meter.  Tabel  2  adalah  hasil  pengujian  alat  di ruangan dengan posisi sistem standby .
Tabel 2. Hasil Pengujian Sistem dengan Jarak 0,7 Sampai 1 m
No Waktu (detik) Benar/Salah 1 2,51 Salah 2 2,31 Benar 3 2,03 Salah 4 1,97 Benar 5 2,01 Salah 6 1,80 Salah 7 1,42 Benar 8 1,26 Benar 9 1,02 Benar 10 0,92 Benar
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2,  didapat  6  kali  percobaan mendapatkan hasil benar terdeteksi dan 4 salah terdeteksi. Oleh karenanya didapatkan akurasi 60% dan waktu yang dibutuhkan sistem  dalam  mengenali  wajah  rata-rata  adalah  1,72  detik.  Uji coba  dengan  jarak  lebih  1  meter  juga  dilakukan  dengan  hasil wajah dapat terdeteksi tetapi sistem tidak dapat mengenali wajah tersebut seperti pada Gambar 13.
Gambar 13. Sistem Tidak Mengenali Wajah dengan Jarak Lebih dari 1 Meter
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...

## D. Pengujian Alat dalam Mengirim Pesan ke Telegram
Sistem  mendeteksi  wajah  pada  citra  maka  otomatis  sistem akan  mencocokkan  citra  terhadap  hasil training yang sebelumnya dilakukan. Jika wajah dikenali maka solenoid door lock otomatis  membuka,  sebaliknya  jika  wajah  tidak  dikenali maka sistem akan mengirim hasil citra berupa foto yang dikirim kepada  pemiik rumah melalui Telegram.  Seperti pada Gambar 14, pengujian dilakukan menggunakan tiga sampel wajah yang tidak dikenali oleh sistem yang kemudian sistem akan mengirim pesan berupa citra dari kamera kepada pemilik ruangan melalui Telegram.
Gambar 14. Sistem Mengirim Citra Gambar Melalui Telegram Kepada Pengguna
Pada  proses  pengujian  ini,  pengenalan  wajah  dilakukan setiap  sampel  video  orang  tidak  dikenali  oleh  sistem  masing- masing  sebanyak  lima  kali  untuk  mengetahui  seberapa  cepat sistem  dalam  mengirimkan  pesan  melalui  Telegram  dengan posisi  sistem standby dan jaringan yang stabil. Tabel  3 adalah hasil  pengujian  Sistem  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Metode LBPH dengan Raspberry Pi 3 B.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem dalam Mengirim Citra Gambar Melalui Telegram Kepada Pengguna
No Waktu (detik) Sampel 1 Sampel 2 Sampel 3 1 0,45 2,31 2,42 2 0,47 1,73 1,79 3 0,50 1,32 1,14 4 0,42 0,53 1,25 5 0,56 1,12 1,63
Berdasarkan  Tabel  3,  pengujian  menggunakan  sampel  1 didapat  data  rata-rata  waktu  yang  diperlukan  sistem  untuk mengirimkan  pesan  melalui  Telegram  sampai  diterima  oleh pengguna  adalah  0,48  detik.  Sampel  2  didapat  data  rata-rata waktu yang diperlukan sistem untuk mengirimkan pesan melalui Telegram  sampai  diterima  oleh  pengguna  adalah  1,4  detik. Sampel  3  didapat  data  rata-rata  waktu  yang diperlukan  sistem untuk  mengirimkan  pesan  melalui  Telegram  sampai  diterima oleh pengguna adalah 1,65 detik.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pengujian  yang  telah dilakukan  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut. Waktu  yang dibutuhkan Raspberry Pi 3 B untuk menjalankan program sampai ke posisi standby adalah 19,78 detik. Dari hasil pengujian  pertama  sistem  pengenalan  wajah  menggunakan
metode  LBPH  dalam  jarak  kurang  dari  0,7  meter  didapatkan keberhasilan  deteksi  dengan  benar  memiliki  nilai  yang  paling tinggi  yaitu  100%.  Pengujian  kedua  sistem  pengenalan  wajah menggunakan  metode  LBPH  dalam  jarak  0,7  meter  sampai  1 meter didapatkan keberhasilan deteksi dengan benar yaitu 60%. Jarak  terbaik  sistem  pengenalan  wajah  menggunakan  metode LBPH  adalah  kurang  dari  0,7  meter  dengan  intensitas  cahaya yang  sangat  berpengaruh.  Dari  hasil  pengujian  ketiga  yaitu mengukur seberapa cepat sistem dalam mengirim pesan berupa citra  gambar  melalui  Telegram  sampai  diterima  pengguna. Digunakan tiga sampel video didapatkan data sampel 1 dengan rata-rata 0,48 detik, sampel  2 dengan rata-rata 1,4 detik, dan sampel 3 dengan rata-rata 1,65 detik.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada Universitas Ahamad Dahlan  yang  telah  mendukung  dalam  penyelesaian  penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Yudhana, S. Sunardi, and P. Priyatno, “Perancangan Pengaman Pintu Rumah  Berbasis  Sidik  Jari  Menggunakan  Metode  UML,” J.  Teknol. , vol.  10,  no.  2,  pp.  131–138,  2018,  [Online].  Available: https://dx.doi.org/10.24853/jurtek.10.2.131-138.
[2] A. Yudhana, S. Sunardi, and P. Priyatno, “Development of Door Safety Fingerprint  Verification  Using  Neural  Network,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol. 1373, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1373/1/012053.
[3] N.  A.  Hussein  and  I.  Al  Mansoori,  “Smart  Door  System  for  Home Security  Using  Raspberry  Pi3,” 2017  Int.  Conf.  Comput.  Appl.  ICCA 2017 , pp. 395–399, 2017, doi: 10.1109/COMAPP.2017.8079785.
[4] A. Nag, J. N. Nikhilendra, and M. Kalmath, “IOT Based Door Access Control  Using  Face  Recognition,” 2018  3rd  Int.  Conf.  Converg. Technol. I2CT 2018 , pp. 1–3, 2018, doi: 10.1109/I2CT.2018.8529749.
[5] Soe Sandar | Saw Aung Nyein Oo, “Development of a Secured Door Lock System Based on Face Recognition Using Raspberry Pi and GSM Module,” Int. J. Trend Sci. Res. Dev. , vol. 3, no. 5, pp. 357–361, 2019, [Online]. Available: http://www.ijtsrd.com/papers/ijtsrd25280.pdf.
[6] Z. Zhu and Y. Cheng, “Application of Attitude Tracking Algorithm for Face  Recognition  Based  on  OpenCV  in  the  Intelligent  Door  Lock,” Comput.  Commun. ,  vol.  154,  no.  900,  pp.  390–397,  2020,  doi: 10.1016/j.comcom.2020.02.003.
[7] R. A. Nadafa, S. M. Hatturea, V. M. Bonala, and S. P. Naikb, “Home Security  Against  Human  Intrusion  Using  Raspberry  Pi,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  167,  no.  Iccids  2019,  pp.  1811–1820,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.200.
[8] M.  Turk  and  A.  Pentland,  “Eigenfaces  for  Recognition,” J.  Cogn. Neurosci. , vol. 3, no. 1, pp. 71–86, Jan. 1991, doi: 10.1162/jocn.1991.3.1.71.
[9] M. S. Bartlett, J. R. Movellan, and T. J. Sejnowski, “Face Recognition by Independent Component Analysis,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 13, no. 6, pp. 1450–1464, Nov. 2002, doi: 10.1109/TNN.2002.804287.
[10]  J. Lu, K. N. Plataniotis, and A. N. Venetsanopoulos, “Face recognition using LDA-based algorithms,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 14, no. 1, pp. 195–200, 2003, doi: 10.1109/TNN.2002.806647.
[11]  B. Heisele, P. Ho, and T. Poggio, “Face recognition With Support Vector Machines: Global Versus Component-based Approach,” Proc. IEEE Int. Conf.  Comput.  Vis. ,  vol.  2,  no.  July,  pp.  688–694,  2001,  doi: 10.1109/ICCV.2001.937693.
[12]  A.  V.  Nefian  and  M.  H.  Hayes,  “Hidden  Markov  Models  for  Face Recognition,”  in Proceedings  of  the  1998  IEEE  International Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal  Processing,  ICASSP  ’98 (Cat.  No.98CH36181) ,  1998,  vol.  5,  no.  4,  pp.  2721–2724,  doi: 10.1109/ICASSP.1998.678085.
[13]  T. K. Vamsi, K. C. Sai, and M. Vijayalakshmi, “Face Recognition Based Door Unlocking System Using Raspberry Pi,” nternational J. Adv. Res.
Sunardi et al., Perancangan Sistem Pengenalan Wajah untuk Keamanan Ruangan Menggunakan Metode Local Binary...
Ideas  Innov.  Technol. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  1320–1324,  2019,  [Online]. Available: https://www.ijariit.com/manuscripts/v5i2/V5I2-1856.pdf.
[14] S.  Saifullah,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Analisis  Perbandingan Pengolahan  Citra  Asli  dan  Hasil  Croping  untuk  Identifikasi  Telur,” J. Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  341–350,  2016,  doi: 10.28932/jutisi.v2i3.512.
[15] P. B. Patel, V. M. Choksi, S. Jadhav, and M. B. Potdar, “Smart Motion Detection System Using Raspberry Pi,” Int. J. Appl. Inf. Syst. , vol. 10, no. 5, pp. 37–40, Feb. 2016, doi: 10.5120/ijais2016451506.
[16] N. Surantha and W. R. Wicaksono, “Design of Smart Home  Security System using Object Recognition and PIR Sensor,” Procedia Comput. Sci. , vol. 135, pp. 465–472, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.08.198.
[17] S.  Desai  and  V.  D.  Pawar,  “Smart  Door  Security  System  Using Raspberry Pi with Telegram,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 6, no. 6,
pp. 1400–1404, 2019, [Online]. Available:
https://www.irjet.net/archives/V6/i6/IRJET-V6I6338.pdf.
[18] M. Sajjad et al. , “Raspberry Pi Assisted Face Recognition Framework for Enhanced Law-enforcement Services in Smart Cities,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 108, pp. 995–1007, 2020, doi: 10.1016/j.future.2017.11.013.
[19] M. I. Pure, A. Ma’arif, and A. Yudhana, “Alat Deteksi Detak Jantung Pada Atlet Maraton Menggunakan Raspberry,” vol. 7, no. 2, pp. 282– 290, 2021.
[20] Sunardi, A. Yudhana, and S. Saifullah, “Identity Analysis of Egg Based on Digital and Thermal Imaging: Image Processing and Counting Object Concept,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 200–208, 2017,
doi: 10.11591/ijece.v7i1.pp200-208.
[21]  A. Yudhana, Sunardi, and S. Saifullah, “Segmentation Comparing Eggs Watermarking  Image  and  Original  Image,” Bull.  Electr.  Eng. Informatics , vol. 6, no. 1, pp. 47–53, 2017, doi: 10.11591/eei.v6i1.595. [22] P.  Viola  and  M.  Jones,  “Rapid  Object  Detection  Using  a  Boosted Cascade  of  Simple  Features,”  in Proceedings  of  the  2001  IEEE Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition.  CVPR  2001 ,  1979,  vol.  1,  no.  10,  pp.  I-511-I–518,  doi: 10.1109/CVPR.2001.990517.
[23] M.  Coskun,  A.  Ucar,  O.  Yildirim,  and  Y.  Demir,  “Face  Recognition Based  on  Convolutional  Neural  Network,”  in 2017  International Conference  on  Modern  Electrical  and  Energy  Systems  (MEES) ,  Nov. 2017, vol. 54, no. 5, pp. 376–379, doi: 10.1109/MEES.2017.8248937.
[24] X. M. Zhao and C. B. Wei, “A Real-time Face recognition System Based on the Improved LBPH Algorithm,” 2017  IEEE  2nd  Int.  Conf.  Signal Image  Process.  ICSIP  2017 ,  vol.  2017-Janua,  pp.  72–76,  2017,  doi: 10.1109/SIPROCESS.2017.8124508.
[25] A.  Yudhana,  S.  Sunardi,  and  S.  Saifullah,  “Perbandingan  Segmentasi Pada Citra Asli dan Citra Komprese Wavelet untuk Identifikasi Telur,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  190–196,  Dec.  2016,  doi: 10.33096/ilkom.v8i3.75.190-196.