Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online : https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA:
Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 1 (2024) 14-23 e-ISSN: 2655 - 2574
Smart Door Lock Dengan Face Recognition Untuk Keamanan

## Akses Ruang Server
Eri Mardiani *1 , Dedeh Supriyanti 2 , Sharmila Septya 3 , Alan Purnata 4
1 Program Studi Informatika Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Progam Studi Sains Data Universitas Raharja, Tangerang, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika Universitas Raharja, Tangerang, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika Universitas Raharja, Tangerang, Indonesia Email: *1 erimardiani1@gmail.com, 2 dedeh@raharja,info, 3 septyasharmila@gmail.com,
4 alanpurnata@raharja.info

## ABSTRAK
PT.  Fiber  Networks  Indonesia  merupakan  salah  satu  Internet  Service  Provider  (ISP)  yang  telah memasang  Base  Transceiver  Station  (BTS)  di  wilayah  Jabodetabek.  Akses  ke  ruang  server  BTS  saat ini  melalui  akses  manual  dengan  menggunakan  kunci  biasa.  Semua  ISP  ingin  segera  mengatasi masalah  yang  ada  agar  pelanggannya  tetap  terhubung  dan  stabil.  Akses  pintu  ruang  server  masih terganggu  dari  segi  keamanan  dan  masih  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh  oknum  yang  tidak bertanggung  jawab.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  prototipe Smart Door Lock dengan Face Recognition untuk  akses  keamanan  masuk  ke  ruang  server.  Alat  prototipe  ini menggunakan face recognition berbasis Raspberry Pi untuk  akses  masuk  dan  kamera  untuk  deteksi dan  pengenalan  wajah.  Aplikasi  berbasis web framework Flask yang  menyederhanakan  Internet sebagai  media  komunikasi,  akses  dan  penyimpanan  data.  Serta  menggunakan Solenoid Door Lock sebagai actuator .  Hasil  pengujian  menunjukkan  mampu  mengenali  wajah  yang  didaftarkan  dan membuka  pintu.  Jika  ada  wajah  yang  tidak  dikenali,  maka  solednoid  akan  tetap  terkunci  dan  pintu tidak akan terbuka. Data pengguna infiltrasi dan percobaan infiltrasi (penyusup) disimpan sebagai log atau  riwayat  di  database SQLite  3 dan  penyimpanan  internal Raspberry Pi ,  sehingga  memudahkan peninjauan data jika diperlukan di kemudian hari.
Kata Kunci: Rasberry pi, raspicam, face recognitiont, Flask, Sqlite3, door lock
Mardiani,  E.,  Supriyanti,  D.,  Septya,  S.,  &  Purnata,  A.  (2024). Smart Door Lock Dengan Face Recognition Untuk  Keamanan  Akses  Ruang  Server. Journal  Cerita:  Creative  Education  of Research in Information Technology and Artificial Informatics , 10(1), 9-13
DOI : https://doi.org/10.33050/cerita.v10i1.3081
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## ABSTRACT
PT.  Fiber  Networks  Indonesia  is  an  Internet  Service  Provider  (ISP)  that  has  installed  a  Base Transceiver  Station  (BTS)  in  the  Jabodetabek  area.  Access  to  the  BTS  server  room  is  currently  via manual  access  using  a  regular  key.  All  ISPs  want  to  immediately  resolve  existing  problems  so  that their  customers  remain  connected  and  stable.  Access  to  the  server  room  door  is  still  compromised from  a  security  perspective  and  can still  be  accessed  easily  by  irresponsible  individuals.  The  aim  of this research is to develop a Smart Door Lock prototype with Face Recognition for security access to the server room. This prototype tool uses Raspberry Pi-based facial recognition for entry access and a camera  for  facial  detection  and  recognition.  Flask  framework  web-based  application  that  simplifies the  Internet  as  a  medium  for  communication,  access  and  data  storage.  As  well  as  using  a  Solenoid Door Lock as an actuator. The test results show that it is able to recognize registered faces and open the door. If there is an unfamiliar face, the solednoid will remain locked and the door will not open. Infiltration user data and infiltration attempts (intruders) are stored as logs or history in the SQLite 3 database  and  Raspberry  Pi  internal  storage,  making  it  easy  to  review  the  data  if  needed  at  a  later date.
Keywords : Raspberry pi, raspi camera, face recognition, Flask, Sqlite3, door lock

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  komputer  saat  ini  berkembang sangat pesat dan mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan manusia,  termasuk  keamanan.  Saat  ini  telah banyak  dikembangkan  sistem  keamanan  untuk mengakses  ruangan  rumah  dengan  berbagai verifikasi identitas menggunakan sistem komputer.  Salah  satunya  menggunakan  teknologi biometrik yang memanfaatkan  karakteristik khusus  individu  manusia.  Teknologi  biometrik mengharuskan  seseorang  untuk  memposisikan tubuhnya  pada  posisi  tertentu  sesuai  sensor  dan juga  mengharuskannya  untuk  tidak  bergerak dalam  jangka  waktu  tertentu  agar  proses identifikasi  posisi  oleh  sistem  dapat  akurat. Contoh teknologi ini antara lain verifikasi dengan pengenalan  sidik  jari,  pengenalan  iris  mata, pengenalan wajah dan lain sebagainya.
PT. Fiber  Networks Indonesia  merupakan salah  satu  perusahaan  penyedia  layanan internet atau ISP di Indonesia  dengan  media wireless dan fiber optic .  Dimana  saat  ini  jaringannya  sudah tersebar  di  wilayah  Jabodetabek  melalui Base Transceiver Station (BTS) yang  dibangunnya. Di setiap  BTS  terdapat  ruang server yang  berisi seluruh  perangkat  jaringan,  seperti switch , modem , UPS dan  lain-lain.  Dalam  hal  ini,  hanya orang-orang  tertentu  yang  sudah  diberi  tanggung jawab  saja  yang  boleh  masuk  dan  melakukan aktivitas di dalam ruangan. Namun saat ini untuk mengakses ruangan tersebut kami masih menggunakan  kunci  biasa  dan  belum  ada  sistem yang dapat mengetahui siapa yang mencoba
memasuki  ruangan  tersebut.  Tentunya  hal  ini akan  mengakibatkan  kesulitan  dalam  melakukan pemeriksaan  jika  terjadi  hal-hal  yang  tidak diinginkan oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab.
Smart Door Lock Dengan Face Recognition telah  dibangun  sebelumnya  oleh  banyak  peneliti yakni:  (Hanaebi,  Sherwin,  &  Feis,  2019)  tujuan penelitian  untuk  meningkatkan  keamanan  dalam mengakses  kunci  ruangan  dengan  menggunakan teknologi  otentikasi biometrik pengenlan  wajah berbasis raspberry pi . Algoritma untuk mengenali wajah  yang  digunakan  adalah local binary pattern histogram .  Dalam  penggunaannya,  jika wajah  pengguna  dikenali  maka  servo  yang menahan  pintu  bergerak  agar  pintu  dapat  dibuka. Aplikasi  ini  diimplementaikan  pada maket pintu; sedangkan  (Nag,  Nikhilendra,  and  Mrutyunjay 2018)  tujuan  penelitian  untuk  meningkatkan keamanan  pintu  dengan  menggunakan  deteksi dan  pengenalan  wajah.  Terdiri  dari  pengambilan gambar, deteksi dan pengenalan wajah, pemberitahuan  email  dan  manajemen  akses  pintu otomatis.  Pengenalan  Wajah  ini  menggunakan openCV dengan algoritma Eigen face dan gambar wajah  dari  setiap  orang  akan  disimpan  dalam database.  Kunci  pintu  juga  dapat  diakses  dari jarak  jauh  melalui  iinternet  dengan  aplikasi Android Telegram ;    berbeda  dengan  penelitian (Khodaskar&Shashank,  2017)  dimana  Sistem diprogram  menggunakan  bahasa  pemrograman Python .  Sistem  yang  diusulkan  diuji  di  berbagai basis  data  wajah  standar,  dengan  dan  tanpa noise dan efek kabur. Efisiensi sistem dianalisis dengan menghitung  tingkat  deteksi  wajah  untuk  setiap basis  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem  yang  diusulkan  dapat  digunakan  untuk deteksi  wajah  bahkan  dari  gambar  berkualitas
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
buruk  dan  menunjukkan  efisiensi  kinerja  yang sangat baik; penelitian yang dilakukan (Kusumah, Indrianto & Oktorio 2019)
menciptakan  sebuah  alat  yang  berfungsi  dengan menggunakan  perintah  suara  atau  ucapan.  oleh karena  itu  dalam  penelitian  ini  akan  membuat suatu alat speech recognition untuk mengendalikan  sebuah  kendaraan  seperti  starter pada kendaraan bermotor yang  diaktifkan dengan perintah suara; (Haikal & Rama, 2023) merancang  sebuah  alat  untuk  memonitoring kemanan  pintu  ruang  server  pada  Yayasan  Al Muslim  berbasis  mikrokontroller.  Serta  dapat mengubah  akses  untuk  masuk  dan  mendaftar melalui website menggunakan ESP32 dan Wemos D1 sebagai mikrokontroller komponen  utama, facerecognition Esp32 sebagai  sensor  wajah, solenoid door lock sebagai  kunci  elektronik, buzzer dan Telegram sebagai notifikasi serta LCD sebagai interface ;  (Erwinda,  Suryo  &  Deddy 2022) dalam penelitiannya menambahkan komponen NodeMCU 8266 yang berfungsi untuk menghubungkan Mikrokontroller tersebut dengan website ,  fitur  dari website yang  akan  dibuat menjadi akses  masuk atau pendaftaran wajah dan e-KTP  serta  untuk  mengetahui  siapa  saja  yang memasuki rumah dengan detail.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  ini  melakukan  analisis  pada  sistem yang sudah ada dengan beberapa point pertimbangan seperti cara kerja sistem, komponen  yang  digunakan  dalam  membuat sistem dan kekurangan sistem tersebut.
Metode System Development Life Cycle (SDLC)digunakan  sbagai  metode  analisis  dalam penelitian  ini.  Metode  SDLC  sendiri  terbagi menjadi lima tahap, yaitu:
1. Perencanaan
Dalam tahap ini beberapa hal yang terkait dengan penelitian direncanakan seperti mendefinisikan  masalah,  membuat  jadwal dan memulai proses pengembangan proyek.
2. Analisis Dalam  tahap  analisis,  masalah  yang menjadi  pokok  penelitian  dianalisa  lebih dalam untuk mengurai permasalahan- permasalahan  yang  ada  agar  lebih  jelas. Kemudian  mengumpulkan  informasi  yang terkait  dengan  permasalahan  yang  sedang dipecahkan
3. Desain
Di  tahap  selanjutnya,  penelitian  mulai sistem  ke  dalam  perkembangan  design  dari sistem  yang  sedang  dibuat  serta  bagaimana sistem akan bekerja.
Metode  yang  digunakan  dalam  desain perancangan  sistem  pada  alat  menggunakan diagram  blok,  dimana  tahap  demi  tahap proses  pembuatan prototype ini  dinyatakan kedalam  ringkasan  gambar  yang  menyatakan gabungan  sebab  dan  akibat  antara  masukan dan keluaran dari sistem yang dibangun.
4. Pengujian Pada  metode  testing  kali  ini  penulis melakukan  percobaan  menggunakan Black Box Testing pada  sistem  yang  akan  di  buat,
dalam fungsinya Black Box Testing digunakan  agar  mengetahui  perancangan sudah  berjalan  sesuai  dengan  ketentuan  atau tidak dan tidak ada kesalahan.
Peneliti  membuat  suatu  percobaan  untuk mengetahui  kemampuan  dan  akurasi  alat mengenai  akses  masuk  dengan  pengenal wajah  ( Face Recognition )  menggunakan raspberry pi
5. Implementasi Setelah  tiga  tahap  sebelumnya  dilalui,  di tahap  ini  sistem  yang  sedang  dibuat  akan diimplementasikan  untuk  melihat  seberapa baik  sistem  berjalan  dan  menyelesaikan permasalahan yang terjadi

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perencanaan (Planning)
Dengan  mengumpulkan  informasi  yang  ada, diperoleh  permasalahan-  permasalahan  yang pernah  terjadi  dalam  akses  ruang  server  yang masih  menggunakan  kunci  biasa.  Data  –  data  ini diperoleh  melaui  proses  tanya  jawab  atau  diskusi serta obervasi langsung ke lokasi.

## B. Analisis
Pada  tahapan  ini  permasalahan  yang  sudah diperoleh  sebelumnya  akan  dianalisa  lebih  lanjut untuk  mengurai  permasalahan  –  permasalahan yang  ada  sehinga  lebih  jelas  dan  bisa  ditemukan penerapan  dari  solusi  yang  telah  didapatkan  dari tahapan Plan pada tahapan SDLC.
Dari  permasalahan  –  permasalahan  yang sudah  ditemukan  diatas,  selanjutnya  dilakukan analisa  lebih  lanjut  dengan  verifikasi  sebab  dari permaslahan  yang  terjadi  seperti  pada  tabel berikut ini:
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## Tabel 1 Tabel Verifikasi Sebab
Permasalahan Evidence Lampiran Kesimpulan Akses  masuk  ruang server masih menggunakan kunci biasa.  Wawancara user  Masih memakai anak kunci biasa Valid Keamanan pintu dengan  kunci biasa rentan dan mudah dijebol.  Wawancara  user dan Observasi kelokasi Valid Pemabatsan akses masuk  keruang  server sulit dilakuakn  Wawancara User  Pembatasan user untuk akses masuk Form wawancara (Terlampir) Valid Seringkali  anak  kunci lupa  atau  ketinggalan sehingga membutuhkan waktu  lebih  sampai bisa terbuka.  Wawancara User  Backup kunci
tidak selalu dibawa  Observasi ke lokasi Valid Berdasarkan  hasil  analisis  dan  verifikasi sebab diatas dapat disimpulkan bahwan permasalahan  utamanya  adalah  belum  adanya sistem  yang  mengatur  pembatasan  akses  masuk dengan  verifikasi  tertentu  untuk  keamanan  ruang server tersebut. Berhubungan  dengan hal tersebut berikut  alternatif  pemecahan  masalah  yang  dapat dilakukan:
1. Dibuatnya prototipe   pengunci   pintu   cerdas
( Smart   Door   Lock ) menggunakan pengenal wajah ( face recognition )..
2. Alat  dapat  membatasi  siapa  saja  yang  bisa masuk dan akses ruang server tersebut.
3. Sistem  dari  alat  atau  prototipe  ini  dapat diaskes  dari  luar  jaringan  lokal  dan  terdapat log atau history terkait siapa saja yang pernah masuk keruang server tersebut.
Setelah  tahapan  Perencanaan  dan  Analisis dalam SDLC, selanjutnya adalah masuk ke proses desain perancangan dengan menggunakan Diagram  Blok.  Berikut  Diagrm  Blok  dari prototipe alat yang dibuat :

## Gambar 1 Diagram Block Alat
Keterangan dan penjelasan dari diagram blok pada gambar diatas adalah sebagai berikut:
1. Raspberry  Pi digunakan  sebagai  pusat pengendali dan otak dari keseluruhan sistem.
2. Adaptor  5 volt sebagai power untuk menghidupkan Raspberry pi .
3. Raspicam ,  modul  kamera raspberry pi sebagai  inputan  untuk  mendeteksi  wajah user untuk memasuki ruangan.
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
4. Push Button ,  tombol  yang  digunakan  untuk membuka  kunci  / solenoid dari  dalam ruangan.
5. Lampu led digunakan untuk  indikator ketika mendeteksi  wajah  untuk  membuka  pintu.
Led hijau  akan  menyala  ketika  wajah terdeteksi  dan  sehingga  pintu  akan  terbuka. Sedangkan led merah  akan  menyala  ketika wajah yang terdeteksi tidak dikenali sehingga pintu tidak akan terbuka.
6. Relay digunakan sebagai pengendali otomatis untuk meghidupkan dan mematikan Solenoid door lock sebagai actuator untuk membuka pintu otomatis.
7. Solenoid Door Lock digunakan  sebagai actuator untuk  mengunci  dan  membuka pintu  otomatis. Solenoid yang  digunkana memiliki tegangan 12 volt sehingga
digunkan Relay untuk terhubung ke Raspberry pi dan  digunkan  adaptor  ekternal dengan ouput yang  sesuai.  Dalam  keadaan off solenoid akan  mengunci  dan  ketika
mendapatkan  arus  tegangan  maka solenoid akan  terbuka  sehingga  pintu  secara  otomatis terbuka.
8. Python digunakan sebagai bahasa pemrograman utama. 9. OpenCV ( Open Source Computer Vision ) merupakan  salah  satu library dalam  Bahasa Python yang  digunkan  untuk  pengolahan citra  dan image processing .  Dalam  hal  ini digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali wajah user untuk  mengakses  pintu  ruang server . 10. Flask merupakan  salah  satu web framework dari python ,  digunakan  untuk  membuat aplikasi web dari alat prototipe yang dibuat.
11. Sqlite  digunakan  sebagai database dalam pembuatan sistem dari alat ini.

## C. Cara Kerja Alat
Pada  Bagian  yang  ini  akan  di  jelaskan  cara bagaimana  alat  ini  bekerja  mulai  dari  input, proses dan output yang dihasilkan.
Masukan (input) Proses (process) Keluaran (output)
1. Pada  prototipe  alat Smart
Door  Lock ini,  modul
kamera raspberry pi ( raspicam ) digunakan sebagai komponen masukan data berupa gambar  wajah  yang  akan didaftarkan  ke  sistem  agar terdetksi dan dikenali
untuk membuka akses pintu.
2. Push Button merupakan saklar tekan yang berfungsi  sebagai  pemutus atau penyambung arus listrik  dari  sumber  arus  ke beban listrik. Dalam hal ini digunakan untuk membuka pintu  dari  dalam  ruangan ketika hendak keluar.
3. Data-data  yang  diperoleh masih  berupa  data  analog yang kemudian akan
dikonversi  menjadi  digital sehingga dapat dibaca oleh sistem.
1. Selanjutnya  data  gambar  wajah dari  inputan  akan  diproses  oleh raspberry pi
dengan menggunakan  bahasa phyton dan library  OpenCV sebagai data array . OpenCV akan mendeteksi wajah dengan menggunakan  algoritma Local
Binary Pettern
Histogram (LBPH).  Setelah  gambar  wajah diambil  oleh  modul  kamera sebanyak  100  gambar  secara otomatis,  maka OpenCV akan membacanya  dan  melakukan proses training agar bisa dikenali  dengan  menambhakan label  berupa  nama  dan  id  user. Selanjutnya setelah training selesai  maka  wajah  akan  dapat dideteksi  dan  dikenali  oleh sistem raspberry pi . 2. Semu  data wajah yang  diproses akan  disimpan  dalam  database SQLite3 dan kemudain diproses juga  menggunkan Flask untuk dibuat  aplikasinya  via web . Data yang disimpan berupa user valid  yang  pernah  masuk  dan
1. Setelah data  di  proses oleh raspberry pi dan komponen lainnya seperti diatas, maka selanjutnya  data  akan  dikeluarkan sabgai  hasil  dari  proses  tadi. Ketika  wajah  user  terdeteksi  dan dikenali  maka relay akan  hidup dan solenoid mendapatkan tegangan  sehingga  kepala solenoid akan  bergerak  mundur  kedalam dan  pintu  akan  terbuka.  Penulis juga  membuat  rule  dimna  pintu akan  terbuka  selama  5  detik  dan setelahnya  akan  terkunci  kembali secara otomatis. Bersamaan dengan  pintu  terbuka  maka  lampu led  warna  hijau  akan  menyala sebagai indikator pintu terbuka. 2. Jika  wajah  yang  terdeteksi  tidak dikenali  maka relay tidak  akan hidup  dan solenoid juga  tidak bergerak  sehingga  pintu  tidak terbuka.  Bersamaan  dengan  itu lampu  led  merah  nyala  sebagai indikator pintu tidak dapat dibuka. 3. Adapun  aplikasi Web digunakan untuk menampilkan sistem prototipe yang sudah dibuat.
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
user tidak  dikenali  yang pernah mencoba masuk Dalam  aplikasi web ini  terdapat beberapa menu dia antaranya menu Dataset. Training , Valid User ,  dan
Unknow User .

## D. Penulisan  Listing  Program  Bahasa Python
Perancangan  untuk  memebuat listing program  adalah  menggunakan  IDE Gaeny yang  merupakan  aplikasi  bawaan  dari Raspberry pi yang  berfungsi  menuliskan listing program  dan  menyimpannya  dengan ekstention .py. Untuk memuli program gaeny bisa dingan klik start pada raspberry pi pilih menu pemrograman lalau pilh gaeny .
Gambar 2 Memulai Gaeny
Di  dalam software  Gaeny  IDE terdapat layar  utama  untuk  memulai  listing  program yang akan dijalankan.
Gambar 3 Halaman Utama Gaeny
Jika  sudah  program  bisa  di  simpan denagn extextion.py
karena
disini menggunakan bahasa python .

## E. Pembuatan Aplikasi WEB Smart Door Lock System
Dalam  pembuatan  aplikasi Smart  Door Lock  System berbasisi web ini  menggunkan web framework python yaitu Flask . Untuk
penulisan  listing  program  untuk flask ini masih  tetap  menggunakan Gaeny .  Berikut tampilan  halaman  utama  untuk app Smart D o or Lock System menggunakan Flask :
Gambar 4 Tampilan Home Smart Door Lock System

## Gambar 5 Menu Dataset
Menu  Dataset  merupakan  menu  yang berisi  daftar user yang  bisa  diberi  akses masuk  ke  ruang server dan  data  wajahnya telah  didaftarkan.  Pada  menu  ini  juga  bisa menambahkan data user dan wajah baru yang mendatakan akses masuk ruangan.
Gambar 6 menambahkan user baru
Setiap  ada  data  user  yang  ditambahkan maka raspberry pi perlu  melakukan  training
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
untuk melakukan update dan proses pengenalan wajah baru tadi. Sedangkan menu Valid user berisi  daftar user yang  dikenali dan  pernah  masuk  ruang server dan  menu Unknow user merupakan  menu  yang  berisi user tidak  dikenali  yang  pernah  mencoba masuk ruang server (penyusup).
Gambar 7 Proses Training Dataset
Gambar 8 Menu Valid User
Gambar 9 Menu Unknow User
Sedangkan  gambar  wajah  untuk user yang  dikenali  ataupun  tidak  dikenlai  tadi disimpan  pada memory raspberry pi secara lokal yaitu pada directory
home/pi/skripsi/door-lock/valid_user untuk user yang  dikenali  dan  pada directory home/pi/skripsi/door-lock/unknow_user untuk user yang tidak dikenali.
Gambar 10 Foto Valid Users dan Unknow User F. Blackbox Testing
Berikut  ini  adalah  tabel  pengujian black box berdasarkan  Rancang  Bangun Smart Door Lock dengan Face Recognition Berbasis
Raspberry Pi Tabel 2. Black-Box Testing Alat No.  Skenario Tescase Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesim p ulan 1.  Pengujian Kamera Merekam dan menampilkan hasilnya dilayar Valid 2.  Pengujian Relay DC Relay menyala  dan membuka solenoid Valid
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## Tabel 3. Testing Face Racognition
No Skenario Tescase Hasil Yang diharapkan Uji Coba Kesimp ulan 1.  Pengenalan Wajah Dengan User saat sudah terdaftar User terdeteksi  dan dikenali valid 2.  Pengenalan wajah Dengan  user saat belum terdaftar User tidak dapat dikenali valid 3.  Membuka Pintu Verifikasi buka pintu dengan wajah  yang sudah terdaftar Pintu terbuka  dan indikator  led hijau menyala User_id , Door is opened Valid, indikator LED hijau menyala 4.  Membuka Pintu Verifikasi buka pintu dengan wajah yng belum terdaftar Pintu tetap terkunci  dan indikator LED  merah menyala Unknow_id and door can’t Open Valid, indikator led merah menyala 5.  Capture otomatis Ambil gambar otomatis saat user membuka pintu Mengetahui siapa saja user yang pernah masuk keruang server Dataset user valid Valid 6.  Capture otomatis Ambil gambar otomatis saat ada penyusup ingin mencoba masuk Mengetahui wajah user tidak dikenali yang ingin mencoba masuk ke ruang server Dataset unknow user Valid
Tabel 4 Testing Aplikasi web Smart Door Lock
No  Skenario Tescase Hasil Yang diharapkan Uji Coba Kesimpulan 1.  Tes login ke aplikasi web Login dan masuk  ke halaman utama Valid
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10
2.  Tes dataset / add user Menamba hkan  user untuk wajah baru Valid 3.  Trainin g User Training User Baru untuk dikenlai wajahnya oleh sistem Valiad 4.  Menu Valid_ Users Membuka menu valid  user (dikenali) Valid 5.  Menu Unkno w_us ers Membuka menu valid  user (tidak dikenali) Valid

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari permasalahan yang  terjadi dan hasil analisa yang telah  dijelaskan  dapat  ditaik  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Ruang server merupakan  salah  satu  ruangan yang isinya barang – barang penting dan harus dijaga  karena  jika  ada  yang  hilang  maka perusahaan  akan  mengalami  kerugian.  Akses masuk  ruang server pada  BTS  di  PT. Fiber Networks Indonesia saat ini masih menggunakan kunci biasa dimana keamanannya  masih  rentan,  selain  itu  belum ada  pembatasan  akses  masuk  kedalam  ruang server tersebut,  anak  kunci  seringkali  lupa atau  ketinggalan  dan  belum  ada  sistem  yang menyimpan  data history atau log siapa  saja user yang  pernah  masuk  ataupun user yang mencoba  masuk  tanpa  ijin  keruangan  tersebut (penyusup).
2. Untuk  menghindari  beberapa  hal  yang  sudah disebutkan,  maka  perlu  diadakannya  sistem pembatasan  akses  masuk  keruang  server dengan  verifikasi tertentu. Dimana hanya user yang  sudah  terdftar  dan  dikenali  yang memiliki  hak  akses  dan  bisa  masuk  keruang server. Jika user tersebut tidak terdaftar atau
tidak  dikenali  maka  pintu  ruang  server  tetap terkunci  (tidak  akan  terbuka).  Sehingga  akses masuk  ruang  server  lebih  aman  dan  dapat menghindari  penyusup  atau  pihak-pihak  yang tidak bertanggung jawab.
3. Perancangan Alat Smart Door Lock menggunkan Face Recognition berbasis
Raspberry pi 3  model  B  menjadi  solusi  untuk permasalahan yang ada. Alat Smart Door Lock menggunakan Raspberry pi sebagai embedded system nya  dan  library OpenCV sebagai image processing dan  pengenalan  wajahnya  serta flask web framework untuk  aplikasi web . Dengan  bahasa python dan openCV , face recognition disini  menggunakan  algoritma local binary pattern histogram .  Sistem  dapat di  setting  agara  bisa  membuka relay dan selenoid terbuka  otomatis  saat  wajah  user yang  dikenali  didekatkan  ke  kamera  pada alat ini.  Namun  jika  wajah user tidak  dikenlai maka relay akan  tetap  mati  dan seleniod juga tetap  mengunci  sehingga  pintu  tidak  akan terbuka.  Alat  ini  juga  memiliki  tampilan aplikasi WEB untuk  melihat data- data seperti daftar user yang  pernah  masuk  ke  ruangan, menambhkan  user  baru  dan  daftar  user  tidak dikenal  (penyusup)  yang  pernah  mencoba ingin  memasuki  ruangan  dan  lainnya  terkait akses masuk ke dalam ruang server.
Jurnal CERITA (Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics) Vol. 10

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hunaebi,  Axl,  Sherwin  Sompie,  dan  Feisy Kambey.2019.”Aplikasi  Pengenalan  Wajah Untuk Membuka Pintu Berbasis Raspberry”. Jurnal Teknik Informatika, 14(2): 243-252
[2] Nag,  Amritha,  Nikhilendra  J  N,  and Mrutyunjay  Kalmath.2018.”  Iot  Based  Door Access  Control  Using  Face  Recognitio”. International Conference for Convergence in
Technology  (I2CT).  India:  The  Gateway Hotel, XION Complex. Apr 06-08, 1-3
[3] Khodaskar,  Harshal  V.  and  Shashank Mane.2017.  Human  Face  Detection  & Recognition  Using  Raspberry  Pi”.  Pada International  Conference  on  Science  and
Engineering  for  Sustainable  Development (ICSESD-2017). ISSN: 2454- 1311
[4] Kusumah, Hendra, Indrianto dan Oktorio Ari Pradana.2019.”  Perancangan  Smart  Car Menggunakan  Speech  Recognition  Berbasis Arduino  Uno”.Jurnal  SISFOTENIKA.Vol  9
No1 – Januari 2019.hal: 59-70
[5] Haikal,  F.,  &  Pambudji,  R.A.N.  2023. Sistem  Akses Masuk Ruang Server  Yayasan Al  Muslim  Menggunakan  Facerecognition ESP32  Dan  Notifikasi  Telegram  Dengan
Metode  Prototyping.  IKRAM:  JURNAL ILMU KOMPUTER AL MUSLIM, Vol 2(2)
[6] Erwinda,  G,W.,  Suryo,  A,W.,  &  Rudhistiar, D. 2022. Implementasi Face Recognition dan Rfid  Sebagai  Fitur  Security  Pada  Smart Home.  JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vol 6(2), 1123-1130
[7] Rafika,  Ageng  Setiani,  Meidy  Surya  Hadi
Putra,  and  Winda  Larasati.  2018.  “Smart Home Automatic Menggunakan Mediabluetoothberbasis Mikrokontrolleratmega  328.”  CCIT  Journal
8 (3): 215–22.
[8] Handayani,  T.,  Basuki,  A.,  Sudiana,  S.,  & Ilham,  D.  2023.  Rancang  Bangun  Sistem
Keamanan  Pintu  Menggunakan  Metode
Pengenalan  Wajah  Berbasis  Internet  of
Things.  Aviation  Electronics,  Information Technology, Telecommunications,
Electricals, Controls (AVITEC), Vol 5(1), 1-
11
[9] L.  A.  Sri  Mardiyati.  2021.  Perancangan Aplikasi  Security  Lock  Berbasis  Android.
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer, Vol 11(2), 18–24 [10] M.  A.  Ramadhan.  2020.  Rancang  Bangun Akses Kunci Pintu Gerbang Indekos Menggunakan EKtp (Elektronik Kartu Tanda Penduduk)  Berbasis  Mikrokontroller.  JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), Vol 4(2).