## Rancang Bangun Sistem Surveillance untuk
Keamanan Pintu Rumah dengan Metode PCA- Haar Cascades Berbasis Internet of Things
Dimas Waluyo Jati
dmswjt@gmail.com
Universitas Jember Catur Suko Sarwono catursuko@gmail.com Universitas Jember Widya Cahyadi cahyadi@unej.ac.id Universitas Jember Abstrak
Peningkatan  jumlah  dan  minimnya  tingkat  penyelesaian  kasus kejahatan  rumah  tangga  perlu  untuk  segera  ditangani. problematika ini bisa ditanggulangi dengan menggunakan sistem keamanan  berupa  sistem  pengawas  yang  dilengkapi  dengan notifikasi  melalui  aplikasi chatting dan  sistem  penyimpanan cloud storage sehingga dapat diakses di manapun.  Penelitian ini fokus  pada  rancang  bangun  algoritma Principal  Component Analysis (PCA)  pada  sistem  kamera  pengawas  atau surveillance yang  berbasis Internet  of  Things dan  keamanan  pintu  rumah dengan  menggunakan  Raspberry  Pi  dengan  pustaka Open Source Computer Vision (OpenCV). Konsep dari rancang bangun sistem  ini  adalah,  saat  sistem  mendeteksi  gerakan,  sistem  akan capture pergerakan  subjek  dan  sistem  akan  mengunggah  hasil capture tersebut  ke  akun  Dropbox  dari  pemilik  rumah,  dan disaat yang bersamaan, sistem akan memberi notifikasi ke akun Telegram pemilik rumah. Sistem pengenalan wajah menggunakan metode PCA mempunyai keakuratan data sebesar 93,75%, dengan nilai error sebesar 6,25%.
Kata Kunci — PCA, Surveillance , Internet of Things.

## Abstract
An  increase  in  the  number and  lack  of  the  resolution  household crimes  need  to  be  immediately  treated.  To  cope  with  the problems are required the security system of monitoring system equipped  with  notifications  through  the  application  of  chat  and system storage cloud storage and anywhere in access. This study focused on designed up algorithms Principal Component Analysis (PCA) on camera system superintendent or surveillance based on the  internet  of  things  and  security  the  home  using  raspberry  pi with Open  Source  Computer  Vision  Library (OpenCV)  library. The concept of designed up this system is, when the system detect movement, systems to capture the subject and systems to upload the capture to the accounts dropbox from the homeowner, and at the  same  time,  the  system  will  give  notification  telegram  into account  the  homeowner.  A  facial  recognition  using  the  pca method  have  data  accuracy  of  93,75  %,  with  value  of  error  is 6,25 %.
Keywords — PCA, Surveillance , Internet of Things.

## I. P ENDAHULUAN
Jumlah  rumah  tangga  yang  pernah  menjadi  korban kejahatan  cenderung  meningkat  sedangkan  persentase penyelesaian tindak pidana oleh Polri  hanya sebesar 58,13%. Untuk  menanggulangi  problematika  ini  diperlukan  sistem keamanan  berupa  sistem  pengawas  atau surveillance ,  dan untuk  memudahkan  penghuni  rumah,  sistem surveillance tersebut  dapat  dilengkapi  dengan  notifikasi  melalui  aplikasi chatting dan  sistem  penyimpanan cloud  storage sehingga dapat  diakses  di  manapun.  Selain  itu  diperlukan  juga  sistem keamanan  yang  lebih  cerdas  dibandingkan  pengaman konvensional  pada  pintu  rumah.  Misal  dengan  menambakan sistem  autentikasi.  Salah  satu  contoh  sistem  autentikasi  yang sering  digunakan  adalah  teknik  identifikasi  biometrik menggunakan wajah atau face recognition .
Penelitian  ini  fokus  pada  rancang  bangun  algoritma Principal  Component  Analysis (PCA)    pada  sistem  kamera pengawas  atau surveillance yang  berbasis Internet  of  Things dan  keamanan  pintu  rumah  dengan  menggunakan  Raspberry Pi  dengan  pustaka Open  Source  Computer  Vision (OpenCV) dan  mengetahui  tingkat  akurasi  pengenalan  wajah frontal faces pada  algoritma  PCA  dengan  kondisi  cahaya  yang berbeda  (dalam  persen).  PCA  adalah  teknik  standar  yang digunakan  dalam  pengenalan  pola  statistikal  dan  pemrosesan sinyal  untuk  data reduction dan  ekstraksi  fitur.[1] Internet  of Things ,  atau  dikenal  juga  dengan  singkatan  IoT,  merupakan sebuah konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus- menerus.[2].

## II. S TUDI P USTAKA
Surveillance System ditujukan  untuk  memonitor  berbagai aktivitas  di  suatu  lokasi  dengan  menggunakan  sensor  visual. Untuk  kebutuhan  yang  lebih  spesifik,  sistem  ini  digunakan untuk  keperluan  deteksi,  pengenalan,  dan  identifikasi  obyek yang di monitor.[3].
Wajah  manusia  memainkan  peran  penting  dalam  interaksi sosial  kita,  menyampaikan  identitas  masyarakat.  Identifikasi wajah  ( face  recognition )  merupakan  identifikasi  biometrik. Biometrik  maksudnya  pengenalannya  berdasarkan  keunikan
seseorang  atau  keadaan  fisik  maupun  karakteristiknya.    Ada tiga  fase  yang  diperlukan  mesin  untuk  mengenali  wajah. Ketiga  fase  tersebut  adalah detection , feature  extraction , recognition [4].
OpenCV menggunakan algoritma pembelajaran oleh mesin untuk  mencari  wajah  dalam  sebuah  gambar.  Algoritma memecah-mecah tugas untuk mengidentifikasi wajah menjadi ribuan  tugas  yang  lebih  kecil,  seukuran  petak  kecil,  yang mana  setiap  petaknya  mudah  untuk  dipecahkan.  Tugas tersebut  juga  dinamakan classifier .  OpenCV    menggunakan cascade dalam  mendeteksi  wajah.  Keunggulannya  adalah mayoritas  dari  gambar  yang  tidak  memiliki  wajah  akan terdeteksi  negatif  selama  beberapa  tahapan  awal,  yang  mana berarti  algoritmanya  tidak  akan  membuang  waktu  untuk menguji semua fitur pada gambar. Oleh sebab itu, ketimbang memerlukan  berjaman,  pendeteksian  wajah  kini  dapat dilakukan secara real time [5].
PCA memberikan transformasi ortogonal yang disebut juga dengan eigenimage dimana sebuah citra akan direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  proyeksi  linier  searah dengan eigenimage yang  bersesuaian  dengan  nilai  Eigen terbesar  dari  matriks covariance .  Dalam  prakteknya,  matriks covariance ini dibangun dari sekumpulan image training yang diambil dari berbagai objek.
Misalnya  ada  sejumlah  N  individu  yang  dijadikan  sampel. Dari  setiap  individu  diambil  P  citra,  sehingga  total  citra  di dalam training set adalah :
= × (1)
Sejumlah  M  sampel  citra  dinyatakan  sebagai  {Γ1,  Γ2, Γ3,  …  Γm}  di  dalam  sebuah  ruang  citra  n2  dimensi. Kumpulan  citra  tersebut  dihitung  nilai  rata-ratanya  yang disebut juga sebagai average face dengan perhitungan berikut:
= ∑
Γ (2)
Setiap  citra  wajah  dikurangi  dengan  nilai  rata-rata membentuk kumpulan vektor menggunakan fungsi:
Φ = Γ − Ψ (3)
Kumpulan  vektor  yang  sangat  besar  ini  kemudian mengikuti  pada  aturan  PCA,  yang  mencari  sejumlah  M vektor-vektor  ortonormal  Uk dan  nilai  Eigen  λk  yang  terbaik dalam  menggambarkan  distribusi  dari  data  tersebut.  Vektor- vektor  Uk  dan  nilai-nilai  λk  adalah  vektor-vektor  Eigen  dan nilai-nilai Eigen dari matriks covariance .
= ∑ Φ Φ = (4) Dimana = ( … )
Dari  matriks  C  (dalam  penelitian  ini  berukuran  n2×n2), diambil  vektor-vektor  Eigen  terbaik  sebanyak  jumlah  data. Karena  vektor-vektor  Eigen  ini  memiliki  dimensi  yang  sama dengan  dimensi  citra  yang  asli,  maka  vektor-vektor  ini  jika disusun menjadi matriks berukuran n×n akan membentuk citra yang  mirip  dengan  wajah.  Oleh  karena  itu,  vektor-vektor Eigen ini disebut juga Eigenfaces.

## III. M ETODE
Prototipe  ini  dibagi  ke  dalam  dua  bagian,  yaitu,  bagian hardware dan bagian software . Secara umum hardware sistem
ini terdiri atas tiga bagian utama. Tiga bagian tersebut adalah kamera  (a),  Raspberry-Pi  sebagai controller (b)  dan  sistem kunci (c).

## A. Perancangan Perangkat Keras
Pada  rangkaian  Gbr.  1  terdapat  dua  alat  yang  akan dikendalikan  oleh  raspberry-pi,  yaitu:  alat  pengunci  pintu ( relay dan solenoid ),  dan  Pi-NoIR  camera.  IR-LED Illuminator sudah  terintegrasi  dengan light sensor. Infrared LED Illuminator diparalel dengan solenoid untuk mendapatkan  sumber  tegangan  sebesar  12 volt  1  ampere dari power  supply . Light sensor  digunakan  agar  IR-LED Illuminator dapat  menyala  secara  otomatis  dalam  keadaan gelap.  menggunakan Infrared LED  untuk  membantu pencahayaan  Pi-NoIR  camera  yang  mampu  mendeteksi cahaya infrared sehingga  sistem  tetap  dapat  bekerja  dalam keadaan gelap.
Program surveillance dimulai  dari  proses  authorisasi dropbox upload er.  sistem  memastikan  apakah  sistem  sudah diizinkan untuk mengakses akun dropbox atau belum. Setelah pengguna  menekan  bel  untuk  menginisialisasi  kamera,  wajah subjek  yang  telah  ditangkap  akan  memasuki  tahap pre- processing ,  yaitu  meliputi  merubah  citra  menjadi  citra grayscale,  crop,  resize setelah  itu  diproses  menggunakan algoritma  PCA  (untuk  dicocokkan  dengan  wajah  yang  ada dalam  database)  Proses  inisialisasi  average  background meliputi menghitung rata-rata dari previous frame dan current frame . Contour detection adalah  nama  lain  dari edge detection ,  yaitu  operasi  yang  dijalankan  untuk  mendeteksi garis tepi ( edges ) yang membatasi dua wilayah citra homogen yang  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  berbeda.  Proses  ini berfungsi sebagai penanda, bahwa adanya gerakan pada frame yang  melebihi minimum  area .  Jika contour lebih  besar  dari minimum  area ,  maka  status  sistem  akan  berubah  menjadi “Ada  Gerakan!”  dan  sistem  akan  melakukan capture pada current frame .  Disaat  yang  bersamaan  sistem  akan  mengirim notifikasi ke Telegram user dan mengunggah hasil capture ke Dropbox..

## B. Perancangan Sistem Kunci dan Pengenalan Wajah
Setelah  semua  syarat  terpenuhi, hardware sudah  terpasang dan software sudah  di- install .  Terdapat  dua  tahap  lagi  yaitu tahap Training dan  Uji  Klasifikasi.  Set  untuk  data training dengan  gambar  wajah  yang  diizinkan  atau positive training images diperoleh dengan menangkap wajah user atau pemilik rumah  (registrasi).  Program training dimulai  dari  membaca database positive dataset dan negative dataset . Setelah semua
Raspberry Pi Push Button Pi NoIR Camera Module Wifi Dongle /
Koneksi LAN /
Modem 12v Solenoid Door Lock Catu Daya 12V/1A 36 IR LED + Light Sensor Catu Daya 5V/2A Relay
Gbr 1. Diagram blok perangkat keras.
gambar  yang  akan  di- training sudah  terbaca,  akan  dibuat model  Eigenfaces.  Program  ini  dimulai  dari  membuat  model Eigenfaces  Recognizer .  setelah  data  siap,  sistem  akan menginisialisasi  kamera  dilanjutkan  dengan  inisialisasi kondisi push  button .  Disaat  yang  bersamaan  dengan push button ditekan,  sistem  melakukan  inisialisasi  sistem  kunci yang  diwakili  oleh relay .  Setelah  gambar  diperoleh,  sistem melakukan  tahap pre-processing meliputi  merubah  gambar mencadi  citra grayscale .  Lalu  sistem  mencari  wajah  pada gambar  dengan  algoritma  haar-cascades.Setelah  ditemukan wajah  pada  gambar,  program  akan  melakukan crop pada wajah  yang  terdeteksi.  Setelah  gambar  di- crop pada  bagian wajah,  program  melakukan resize dengan  ukuran  92  x  112 pixel. selanjutnya adalah memproyeksikan fitur wajah tersebut dengan model Eigenfaces recognizer dari wajah training yang sudah dibuat di awal program, disaat yang bersamaan program memberikan  label  terhadap  wajah  tersebut  berdasarkan  nilai confidence value .  Dalam  sistem  ini  hanya  terdapat  dua  label, label  “1”  disebut  “ Positive Label”,  label  ini  merupakan  label yang  diberikan  kepada  wajah  yang  dikenali  dan  diizinkan untuk memasuki ruangan. Label “2” disebut dengan “ Negative Label”.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Sistem Pengunci Pintu
Hasil ketika program  penguji sistem pengunci pintu ketika dijalankan  adalah  program  tersebut  akan  memberikan  sinyal low atau  0  pada  GPIO.22  untuk  menyalakan solenoid , kemudian jeda selama 0,2 detik, lalu memberikan sinyal high atau 1 pada GPIO.22 untuk mematikan solenoid . Pada Gbr 2. (a)  menunjukkan  saat relay mendapatkan  sinyal low dari raspberry,  tegangan  sebesar  5  V  dikirimkan  dari  raspberry menuju relay module,  hal  ini  ditandai  dengan  menyalanya LED  warna  merah.  Kemudian  saklar  aktif  dan  arus  listrik mengalir  melalui common ke  terminal  NO  ( Normally  Open ) menuju ke solenoid .
Arus  yang  mengalir  pada  kumparan  yang  terdapat  di solenoid tersebut menghasilkan gaya elektromagnet yang akan menarik  inti  besi  beserta  tuas  pengunci  ke  dalam  dan  pintu dapat dibuka. Pada Gbr 2. (b) menunjukkan kondisi saat relay dan solenoid tidak  memperoleh  sinyal  apapun  dari  raspberry (kondisi default pengunci  pintu)  atau  saat relay mendapatkan sinyal high dari  raspberry,  tegangan  sebesar  5  V  yang sebelumnya  dikirimkan  dari  raspberry  menuju relay module dihentikan,  hal  ini  ditandai  dengan  padamnya  LED  warna merah yang sebelumnya menyala. Kemudian, tuas saklar yang sebelumnya  mengalirkan  arus  listrik  dari common menuju  ke terminal  NO  (ke solenoid ),  kini  mengalir  dari  melalui common menuju ke terminal NC ( Normally Closed ).
Inti  besi  beserta  tuas  pengunci  yang  sebelumnya  ditarik oleh  gaya  elektromagnet,  kini  terlepas,  dan  kembali  dalam keadaan  normal.  Saat  tuas  pengunci  yang  terdapat  pada solenoid dalam keadaan normal, pintu tidak dapat dibuka.

## B. Pengujian Telegram
Pengujian  dilakukan  dengan  mengirimkan  pesan  dari aplikasi Telegram pada smartphone menuju ke kontak “Rumah
Dimas”  yang  sudah  teregistrasi  dan  terdapat  pada  Telegram API  (pada raspberry), kemudian  program  BOT  Telegram  API (pada raspberry) mengirimkan pesan balasan ke kontak pemilik rumah,  dalam  pengujian  ini  kontak  pemilik  rumah  yang terdapat pada smartphone terdaftar atas nama “Dimas Waluyo Jati”.
Dapat  dilihat  pada  Gbr.  3,  IP  192.168.137.5  atau  raspberry hanya  berkomunikasi  dengan  dua  IP address ,  yang  pertama adalah 192.168.137.1 dan yang kedua adalah 91.108.56.165. IP 192.168.137.1  adalah  IP address dari  PC  yang  menjadi  SSH client.  IP  91.108.56.165  merupakan  IP  dari  Telegram.  Untuk meyakinkan  pendapat  bahwa  IP  tersebut  merupakan  IP  dari server  Telegram,  penulis  melakukan  tracert  dan who-is ke  IP 91.108.56.165  dengan  menggunakan  program Visual  Route 2010 yang sudah terpasang pada PC.
Gbr  2.  (a)  Kondisi  saat  mendapat  sinyal low ;  (b)  Kondisi  normal  dan  saat mendapat sinyal high .
Gbr 3. Screenshot hasil filter ip.src == 192.168.137.5.
a b
Gbr 4. Screenshot hasil trace-route dari IP 91.108.56.165 .
Gbr 5. Contoh dari threshold dan frame delta pada sistem surveillance.
Tracert atau trace-route adalah  proses  penjejakan rute traffic dari source ke destination dengan  memanfaatkan gema/pantulan  atau  echo  paket Internet  Control  Message Protocol (ICMP)  dan  nilai Time-To-Live (TTL)  dari  paket yang dikirim  menuju ke destination . Tracer t akan menghasilkan list  router ,  jumlah  hop,  dan  lama  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  destinasi.  Sedangkan who-is merupakan  protokol  atau  langkah  untuk  mengetahui  info  dari sebuah IP address atau domain yang dikelola oleh registrar.
Pada  Gbr  4.  dapat  dilihat  bahwa  host  91.108.56.165 (Telegram)  telah  berhasil  ditemukan,  dan  membutuhkan  12 hops  untuk  mencapai  server  Telegram_Mesenger_Network. Host tersebut merespon HTTP request pada port 80 (Telegram menggunakan server nginx/0.3.33 yang merespon dalam waktu 117ms) nilai TTL dari paket yang diterima dari server tersebut adalah 53.

## C. Pengujian Sistem Surveillance
Program surveillance dijalankan  dan  file  konfigurasi dipanggil  dengan  perintah  “sudo  python  anu.py  --conf conf.json”,  program  akan  memasuki  proses  inisialisasi  dan OpenCV  dalam  tahap pre-processing dan  inisialisasi average background. Proses  inisialisasi average  background adalah proses  dimana  program surveillance menghitung  nilai mean (rata-rata) dari previous frame dan current frame Berdasarkan  nilai mean atau  rata-rata  dari previous  frame dan current  frame ,  diperoleh average  background  model . Setelah  itu, average  background  model dikurangi  dengan current  frame sehingga  diperoleh  nilai  selisih frame yang untuk  selanjutnya  disebut  dengan delta  frame .  Kemudian, nilai delta frame tersebut  dibandingkan  dengan  nilai delta threshold.
Delta threshold adalah  nilai  minimum  atau  nilai  ambang- batas  bawah  dari  Delta  untuk  pixel  yang  akan  dideteksi sebagai  gerakan,  jika  nilai delta  frame lebih  besar  dari threshold ,  maka  pixel  pada  tersebut  akan  diberi  warna  putih,
dan  dianggap  sebagai Foreground .  Dan  sebaliknya,  apabila nilai delta  frame lebih  kecil  dari  delta threshold ,  maka  pixel akan diubah menjadi hitam dan dianggap sebagai background oleh  sistem.  Semakin  kecil  nilai  dari  delta threshold maka akan semakin sensitif sistem dalam mendeteksi gerakan. Nilai delta  threshold untuk  penelitian  ini  adalah  5.  Angka  ini diperoleh  dari  observasi  (menyesuaikan  kondisi  cahaya  dan background ). Jika nilai delta frame lebih besar dari nilai delta threshold ,  maka  gerakan  yang  terdeteksi  akan  diberi contour (garis  disekitar  gerakan).  Namun  jika  nilainya  lebih  kecil maka sistem akan kembali menghitung delta.frame Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah contour detection atau edge detection ,  langkah  ini  di  tunjukkan  oleh  Gbr  5. Proses  ini  berfungsi  sebagai  penanda,  bahwa  adanya  gerakan pada frame yang melebihi minimum area . Pada penelitian ini, tanda tersebut berupa garis berwarna hijau di sekitar gerakan.
Minimum area merupakan ukuran minimum (dalam satuan piksel) dari suatu frame untuk area yang akan ditandai sebagai gerakan  atau  tidak.  Semakin  kecil  nilai minimum  area ,  maka akan semakin sensitif pendeteksian atau semakin banyak area yang akan ditandai sebagai gerakan. Sedangkan semakin besar nilai minimum  area ,  maka  area  yang  akan  ditandai  sebagai gerakan  akan  semakin  besar.  Penentuan  nilai minimum  area disesuaikan dengan kebutuhan sistem. Pada sistem digunakan pada  penelitian  memiliki  nilai minimum  area sebesar  5000 pixel.
Jika contour lebih  besar  dari minimum  area ,  maka  status sistem akan berubah menjadi “Ada Gerakan!” dan sistem akan melakukan capture pada current  frame .  Disaat  yang bersamaan sistem akan mengirim notifikasi ke Telegram user dan mengunggah hasil capture ke Dropbox.

## D. Pengujian Proses Training
Terdapat  dua  tahapan  dalam  pengujian  ini,  tahap  pertama adalah  proses  registrasi  wajah,  dan  tahap  kedua  adalah training sistem  pengenalan  wajah.  Tahap  registrasi  wajah berfungsi untuk menghasilkan training dataset dengan gambar wajah  yang  diizinkan  untuk  membuka  kunci  pintu  atau  biasa disebut positive  dataset, dan  menyediakan  contoh  wajah- wajah  yang  tidak  diizinkan  untuk  membuka  kunci  pintu  atau biasa disebut negative dataset.
Saat push button ditekan, program akan melakukan capture menggunakan  Pi-NoIR Camera  Module dan  dilanjutkan dengan  konversi  hasil capture menjadi  citra grayscale .
Selanjutnya
program menjalankan face detection menggunakan metode haar-cascades classifiers. Bila ditemukan  wajah,  program  akan  melakukan crop disekitar wajah dan merubah ukuran wajah atau resize menjadi 92x112 pixel,  kemudian  menyimpan  hasil resize kedalam  direktori “ training/positive ”.  Peneliti  menggunakan database yang berisi  100  gambar,  dan  masing-masing  dari  sepuluh  orang yang  berbeda  untuk  dimasukkan  kedalam negative  training images atau negative dataset.
Program training dimulai  dari  membaca database  positive dataset dan negative  dataset. Setelah  semua  gambar  yang akan di- training sudah terbaca, akan dibuat model Eigenfaces berdasarkan training dataset tersebut. Ketika proses training
.
Gbr 6. Grafik confidence value.
model selesai,  akan  muncul  pesan  “[success]  Training selesai.”,  hasil training disimpan  menggunakan  sintaks “model.save(config.training.xml)”  ke  dalam file berformat xml dengan nama “training.xml”.

## E. Pengujian Pengenalan Frontal Faces (Uji Klasifikasi)
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  sebanyak  48  kali pengujian pengenalan frontal faces dengan 1 buah wajah yang sudah  dikenali  oleh  sistem  dan  2  buah  wajah  yang  belum dikenal  oleh  sistem.  Pengujian  dilakukan  dalam  4  kondisi, yaitu  pagi  (06.00-07.00),  siang  (12.00-13.00),  malam  (18.00- 19.00) dengan penerangan yang berasal dari lampu led 8 watt, dan  gelap  total  (18.00-19.00)  tanpa  penerangan  dari  lampu, namun  menggunakan  bantuan  led  infra-merah  untuk membantu teknologi night vision .
Dari 12 kali pengujian pagi hari (1050-4150 Lux), terdapat dua  kali  error.  Masing-masing  satu  kali false  negative  error , dan  satu  kali false  positive  error . False  negative  error merupakan kondisi dimana sistem memberi keputusan  bahwa user dengan  wajah  positif  (teregistrasi)  tidak  bisa  membuka kunci.  Sedangkan false  positive  error adalah  kondisi  dimana sistem  mengijinkan  wajah  tamu  (yang  tidak  teregistrasi)  bisa membuka  kunci. False  negative  error terjadi  karena  nilai confidence  value dari  wajah user (Dimas)  melebihi threshold yang  telah  ditetapkan.  Sedangkan false  positive  error terjadi saat  wajah  tamu  dengan  nama  Hamka  memiliki  nilai confidence  value dibawah threshold .  Sedangkan  pengujian pada  siang  hari  (5600-86400  Lux)  dan  malam  hari  (15-78 Lux), tidak terdapat error sama sekali.
Dari  12  kali  pengujian  pada  kondisi  gelap  dengan  tingkat pencahayaan  0  Lux.  Terdapat  satu  buah false  positive  error . False  positive  error tersebut  terjadi  saat  wajah  tamu  dengan nama  Hamka  pada  pengujian  ke-3  memiliki  nilai confidence value dibawah threshold yang berarti wajah tersebut diizinkan untuk membuka pintu
Dapat  dilihat  pada  Gbr  6,  terdapat  grafik  yang menunjukkan  garis  nilai confidence value dari  ketiga  wajah, dan masing-masing wajah melakukan 16 kali percobaan. User Dimas  yang  wajahnya  telah  diregistrasi,  rata-rata  berada  di
bawah  ambang  batas,  atau threshold . User Dimas  hanya  satu kali  melewati threshold ,  yaitu  pada  percobaan  ke  2. Sedangkan wajah Hamka dua kali berada diambang batas atau threshold ,  yaitu  pada  percobaan  ke  1  dan  ke  15.  Sedangkan wajah Himmah tetap berada diatas ambang batas. Berdasarkan perhitungan  5,  tingkat  akurasi  dari  uji  pengenalan  wajah adalah sebesar 93,75%. Dengan nilai error sebesar 6,25%.
× 100 = 93,75% (5)

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Program  penguji  sistem  pengunci  pintu  ketika dijalankan  akan  memberikan  sinyal low atau  0  pada GPIO.22  untuk  menyalakan solenoid ,  kemudian  jeda selama  0,2  detik,  lalu  memberikan  sinyal high atau  1 pada  GPIO.22  untuk  mematikan solenoid .  Arus  yang mengalir  pada  kumparan  yang  terdapat  di solenoid tersebut  menghasilkan  gaya  elektromagnet  yang  akan menarik  inti  besi  beserta  tuas  pengunci  ke  dalam  dan pintu dapat dibuka.
2. Membutuhkan  12  hops  untuk  mencapai host 91.108.56.165  (Telegram_Mesenger_Network)  yang berlokasi  di  Belanda. Host tersebut  merespon  HTTP request pada port 80  dalam  waktu  117ms,  nilai  TTL dari paket yang diterima dari server tersebut adalah 53. Rute  ini  menawarkan  throughput  yang  baik,  dengan Hop  yang  merespon rata-rata dalam  waktu  36ms.  Dan DNS lookup dan who-is diselesaikan  hampir  dalam sekejap (kurang dari 2ms).
3. Sistem surveillance akan  mendeteksi  gerakan  Jika contour lebih  besar  dari minimum  area .  Kemudian sistem  akan  melakukan capture pada current  frame . Disaat  yang  bersamaan  sistem  akan  mengirim notifikasi  ke  Telegram user dan  mengunggah  hasil capture ke Dropbox
4. User Dimas  hanya  satu  kali  melewati threshold ,  yaitu pada  percobaan  ke  2.  Sedangkan  wajah  Hamka  dua kali  berada  diambang  batas  atau threshold ,  yaitu  pada percobaan  ke 1  dan  ke  15.  Sedangkan  wajah  Himmah tetap berada diatas ambang batas. Tingkat akurasi dari uji  pengenalan  wajah  adalah  sebesar  93,75%.  Dengan nilai error sebesar 6,25%.

## R EFERENSI
[1] Eleyan, A., & Demirel, H. 2006. PCA and LDA Based Face recognition Using  Feedforward  Neural  Network  Classifier.  Proc.  of  Multimedia Content Represenatation. , Istanbul, Turkey: Springer-Verlag.
[2] Janssen, Cory. Internet of Things: IoT. Diakses oleh id.wikipedia.org dari situs techopedia pada 9 November 2013.
[3] Cohen,  N.  Gattuso,  J.,  &  MacLennan-Brown,  K.  2007.  CCTV Operational  Requirements  Manual.  UK:  Home  Office  Scientific Development Branch
[4] Gandhe.  S.T.,  Talele,  K.T.,  &  Keskar,  A.G..  2007 .  Intelligent  Face recognition Techniques: A Comparative Study . GVIP Journal. vol. 7
[5]  Suranata, A. 2015. Pengolahan Citra Untuk Deteksi Wajah Menggunakan Python Dalam 25 Baris Kode. Diakses dari situs tutorkeren.com pada 24 Desember 2017.