INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 1848-1864 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Face Recognition sebagai Control Access Area dengan Face-Api.js dan Euclidean Distance
Rizki Elisa Nalawati 1 ✉ , Rahma Maulida Shaliha 2 , Mahyu Danil 3
Politeknik Negeri Jakarta Email: rizkielisa@tik.pnj.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Rekognisi wajah merupakan teknik biometrik untuk mengidentifikasi wajah seseorang termasuk sebagai salah satu program deep learning yang banyak diminati dan terus dikembangkan hingga saat ini. Teknik ini  dapat  diterapkan  sebagai  Control  Access  Area.  Rekognisi  wajah  mampu  digunakan  untuk mengidentifikasi  individu  berdasarkan  karakteristik  fisik  unik  mereka,  sehingga  digunakan  untuk meningkatkan  keamanan  dan  mengurangi  risiko  kehilangan  atau  pencurian  kredensial.  Teknik  face recognition  mampu  diimplementasikan  dalam  proyek  deep  learning  berbasis  web  dengan  bahasa pemrograman  JavaScript.  Sistem  control  access  area  mampu  mengelola  hak  akses  setiap  individu sampai dengan pengelolaan ruang. Sistem ini dikembangkan dengan library face-api.js dan algoritma euclidean distance. Kemudian, hasil evaluasi model menunjukkan nilai akurasi yang tinggi yakni 95,71% untuk  face  detection  dan  100%  untuk  face  recognition  dengan  3  descriptor  sebagai  jumlah  acuan optimalnya.
Kata Kunci: Control Access Area, Euclidean Distance, Face Recognition, Face-Api.js

## Abstract
Face recognition is a biometric technique for identifying a person's face, and it can be used to identify individuals based on their unique physical characteristics. It is often used in access control systems to increase security and reduce the risk of loss or theft of credentials. Therefore, in order to explore face recognition techniques and explore the possibility of developing a web-based deep learning project using the JavaScript programming language, a web-based face recognition application was built with as  a  local  Control  Access  Area  which  can  also  manage  user  data  and  access  indoors.  as  well  as monitoring activities in and out of the room. As a result, applications developed with the support of the face-api.js library and the Euclidean distance algorithm can carry out their functionality 100% well. Then, the model evaluation results show a high accuracy value, about 95.71% for face detection and 100% for face recognition with 3 descriptors as the optimal number of references.
Keywords: Control Access Area, Euclidean Distance, Face Recognition, Face-Api.js

## PENDAHULUAN
Control  Access  Area  merupakan  area  di  mana  kontrol  langsung  dilakukan  oleh perangkat lokal tanpa melibatkan otoritas atau perangkat eksternal. Teknik ini bisa menjadi bagian  dari  sistem  pengendalian  otomatis  di  organisasi  atau  fasilitas  lainnya.  Manfaat penerapan control area meberikan control yang lebih kuat (Amirthalingam & Subramaniam, n.d.). Hal ini ditandai dengan adanya kontrol akses yang dikelola secara lokal, entitas atau administrator  lokal  dapat  memiliki  kontrol  yang  lebih  langsung  terhadap  siapa  yang memiliki akses ke sumber daya atau area tertentu. Ini dapat meningkatkan keamanan dan memungkinkan  untuk  menerapkan  kebijakan  akses  yang  lebih  ketat  sesuai  dengan kebutuhan spesifik di tingkat lokal(Teoh et al., 2021).
Dalam situasi di mana keputusan atau tindakan harus diambil dengan cepat, memiliki kontrol akses yang dikelola secara lokal dapat memungkinkan respons yang lebih cepat. Misalnya, dalam sistem pengendalian otomatis di sebuah pabrik, keputusan dapat diambil dan  diterapkan  secara  lokal  tanpa  harus  menunggu  otorisasi  dari  luar  (Payal  &  Goyani, 2020). Sistem ini  juga dapat memberikan fleksibilitas yang  lebih besar dalam mengelola akses. Administrator lokal dapat dengan cepat menyesuaikan kebijakan akses sesuai dengan perubahan  lingkungan  atau  kebutuhan  yang  berubah  di  tingkat  lokal  tanpa  harus bergantung pada otoritas eksternal.
Teknologi  untuk  mengendalikan  akses  area  dapat  beragam  tergantung  pada lingkungan  dan  kebutuhan  spesifik  dari  suatu  organisasi  atau  proyek.  Sistem  ini  bisa mencakup penggunaan kartu pintar, kode PIN, pemindai sidik jari, atau teknologi lainnya untuk mengotentikasi pengguna. Teknologi biometrik seperti pemindai sidik jari, pemindai iris,  atau  pemindai  wajah  digunakan  untuk  mengidentifikasi  individu  berdasarkan
karakteristik  fisik  unik  mereka.  Ini  sering  digunakan  dalam  sistem  kontrol  akses  untuk meningkatkan keamanan dan mengurangi risiko kehilangan atau pencurian kredensial(Wu et al., 2021).
Sebuah  sistem  biometrik  memiliki  dua  tahap,  yaitu  pendaftaran  dan  pengenalan. Untuk tahap pendaftaran, modalitas biometrik ditangkap dan diproses dengan algoritma khusus,  untuk  mendapatkan  template  biometrik  referensi  untuk  setiap  pengguna  yang disimpan dalam database(Amirthalingam & Subramaniam, n.d.). Untuk tahap pengenalan, sampel  biometrik  ditangkap  dan  diproses  seperti  dalam  tahap  sebelumnya,  kemudian dibandingkan dengan template biometrik yang disimpan dalam database.
Iris  manusia  adalah  organ  penglihatan  yang  mengontrol  jumlah  cahaya  yang mencapai  retina,  dengan  mengubah  ukuran  pupil(Teoh  et  al.,  2021).  Tekstur  iris  sudah sepenuhnya terbentuk sebelum kelahiran, detail kecilnya tidak bergantung pada genotipe, tetap  relatif  stabil  sepanjang  hidup  (kecuali  perubahan  biologis  terkait  penyakit  dan penuaan normal), dan bahkan dapat digunakan untuk identifikasi forensik segera setelah kematian  subjek.  Alternatif  pengenalan  wajah  dilakukan  karena  Rekognisi  wajah  dapat digunakan  sebagai  metode  keamanan  yang  kuat  untuk  mengidentifikasi  individu  secara unik. Hal ini berguna dalam mengontrol akses ke area terbatas, perangkat elektronik pribadi, atau data sensitif(Wahyudi et al., 2022).
Rekognisi wajah sulit dilakukan terutama karena variasi yang besar yang ditunjukkan oleh gambar wajah yang diperoleh dalam pengaturan yang tidak terbatas(Juliandy et al., 2024).  Variabilitas  ini  terkait  dengan  kondisi  akuisisi  gambar  (seperti  pencahayaan,  latar belakang, keburaman, dan resolusi rendah), faktor- faktor wajah (seperti pose, oklusi, dan ekspresi),  atau  bias  dari  sistem  pengenalan  wajah  yang  diterapkan.  Untuk  mengatasi tantangan-tantangan  ini,  sebagian  besar  sistem  analisis  wajah  yang  relevan  dalam lingkungan tidak terbatas (misalnya, video pengawasan) terdiri dari tiga tahap: 1) akuisisi wajah untuk memilih dari serangkaian gambar mentah atau menangkap dari aliran video gambar  wajah  yang  paling  cocok  untuk  tujuan  pengenalan;  2)  ekstraksi  fitur  untuk mengekstrak representasi diskriminatif dari setiap gambar wajah; 3) aplikasi wajah untuk mencocokkan gambar referensi ke dalam galeri tertentu atau mengelompokkan wajah ke dalam kelompok orang yang sama(Robin et al., 2023).
Seorang individu diidentifikasi melalui ciri-ciri biologis. Mata manusia dapat dengan mudah mengenali orang hanya dengan melihat mereka, tetapi konsentrasi mata manusia memiliki  batasannya(Wanyonyi  &  Celik,  2022).  Oleh  karena  itu,  sebuah  metode komputerisasi diciptakan untuk melakukan pengenalan wajah. Pengenalan wajah mencakup
operasi-operasi mendeteksi secara otomatis diikuti dengan memverifikasi seseorang dari gambar atau video. Dalam proses ini dibutuhkan teknik deep learning(Meng et al., 2021).
Deep  learning  dapat  mencapai  pendekatan  yang  baik  terhadap  fungsi  kompleks melalui penambahan lapisan tersembunyi, oleh karena itu, teknik ini mampu mencapai hasil yang menakjubkan dalam pengenalan wajah. Ini merupakan bagian dari bahasa mesin yang mengajari  komputer  untuk  melakukan  apa  yang  dilakukan  manusia  secara  alami.  Oleh karena itu, deep learning dipilih untuk diimplementasikan dalam kasus ini(Wei et al., 2022).

## METODE PENELITIAN
Teknologi face  recognition  merupakan  teknologi  biometrik  yang  didasarkan  pada identifikasi  fitur  wajah  seseorang. Face  recognition  dapat  diimpelementasikan menggunakan  beberapa  teknik  yang  telah  dikembangkan  dengan  berbagai  macam algoritma. Beberapa teknik yang memanfaatkan face recognition diantaranya Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan Convolutional Neural Network (CNN)(Nalawati et al., 2023). Sistem Control  Access Area  merupakan sebuah  sistem yang mengatur terkait  siapa  saja yang  dapat  mengakses  aplikasi,  data  atau  sumberdaya  lainnya.  Pada  penelitian  ini menggunakan teknologi face recognition  untuk membantu  dalam membatasi hak akses tersebut.  Face-api.js  dan Euclidean  Distance  digunakan  untuk  mengenali  wajah  agar nantinya bisa membantu dalam membatasi hak akses seorang user(Wang et al., 2020).
Face-api.js merupakan salah satu library yang menyediakan model machine learning untuk  beberapa  macam  keperluan  seperti  face  detection,  face  landmark  detection,  face recognition,  dan  lain-  lain.  Library  ini  dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman JavaScript  dan  merupakan  library  yang  bersifat  open-source  yang  dapat  mendukung pengembangan  proyek  machine  learning(Ammour  et  al.,  2020)(Nguyen  et  al.,  2024). Terdapat tiga model machine learning pada Face-api.js yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ssd MobileNet V1 model, face landmark 68 model dan face recognition model.
Sistem  ini  menggunakan  beberapa  pendekatan  dalam  teknik  pengembangan (Laturkar & Laturkar, 2023). Dari gambar 1 dijelaskan  beberapa tahapan pengembangan mulai dari studi literatur sampai dengan implementasi.
Gambar 1. Tahapan Pengembangan Sistem Control Access Area

## 1. Studi Literatur
Tahapan ini berisikan proses dalam mencari alternatif solusi dari permasalahan sistem control access area. Dimana beberapa pendekatan biometrik dipelajari dengan menentukan best practice.  Sehingga implementasi face-api.js dengan euclidean distance didapatkan.

## 2. Penentuan Model
Model  yang  ditetapkan  adalah  yang  berasal  dari  libray  face-api.js.  Model  tersebut dipilih  karena  cocok  dengan  kebutuhan  dan  menggunakan  bahasa  pemrograman JavaScript sesuai dengan yang digunakan pada pengembangan aplikasi face recognition berbasis web. Model face_recognition yang disediakan oleh library face-api.js menerapkan arsitektur  ResNet-34  seperti  yang  tertera  pada  gambar  2    Model  ini  berperan  untuk menghasilkan  descriptor  wajah  berdasarkan  face  landmark  yang  dihasilkan  oleh  model face_recognition_68 di mana descriptor merupakan sebuah baris data dengan nilai numerik yang  setiap  angkanya  merepresentasikan  fitur  dari  wajah  seseorang.  Dengan  adanya descriptor,  proses  rekognisi  wajah  seseorang  dapat  dilakukan  dengan  melihat  jarak kemiripan fiturnya menggunakan algoritma euclidean distance.
Gambar 2. Arsitektur Model ResNet 34
Selain  itu,  model  ini  tercatat  memiliki  nilai  akurasi  yang  sangat  tinggi  tanpa memerlukan data yang banyak. Pemanfaatan euclidean distance mengalkulasi jarak antara dua vektor dengan nilai real berupa angka, baik yang bertipe data integer (bilangan bulat) maupun  floating point (bilangan desimal). Algoritma ini menghitung jumlah nilai akar dua dari selisih nilai per kolom yang dikuadratkan untuk setiap nilai pada vektor.
d(p,q) = √∑ (𝒑𝟏 − 𝒒𝟏)𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
Jarak ini dapat dilakukan dengan menerapkan konsep pythagoras di mana sisi miring (hypotenuse) memiliki jarak terdekat antara kedua titik. Umumnya, nilai yang dihitung akan dinormalisasi terlebih dahulu sebelum kalkulasi dimulai.

## 3. Pengumpulan dan Pengaturan Dataset
Tahapan 3 adalah pengaturan dataset, Fase ini sangat penting dilakukan karena model yang  tercipta  bergantung  pada  kelayakan  dataset  yang  dipakai.  Proses  ini  sangat berhubungan erat dengan akurasi model yang dihasilkan

## 4. Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  model  yang  akan  digunakan  untuk mengevaluasi kebenaran terkait nilai akurasinya yang tinggi. Selain itu, pengujian ini juga ditujukan untuk menentukan berapa banyak data descriptor yang diperlukan oleh user agar wajahnya dapat dikenali dengan baik oleh sistem.

## 5. Analisis Requirement Aplikasi
Pada tahap ini, akan dilakukan pengumpulan requirement aplikasi untuk menetapkan fitur apa saja yang harus dibuat pada aplikasi serta algoritma distance measure apa yang akan dikombinasikan dengan model yang akan diimplementasikan. Selain itu, pada bagian
ini  juga  ditetapkan  tools  apa  saja  yang  akan  digunakan  selama  proses  pengembangan aplikasi.

## 6. Desain Aplikasi
Setelah requirement aplikasi ditentukan, langkah berikutnya adalah melakukan desain aplikasi.  Hal  pertama  yang  dibuat  ialah  use  case  diagram  yang  bertujuan  untuk merepresentasikan keseluruhan fitur aplikasi secara lengkap namun sederhana serta activity diagram  untuk  menunjukkan  alur  dari  setiap  fitur  yang  telah  ditetapkan  dalam  bentuk diagram  alir.  Kemudian,  dilakukan  perancangan  diagram  ER  (Entity  Relationship)  untuk menunjukkan tabel dan atribut apa saja yang diperlukan pada database serta perancangan mockup untuk menggambarkan layout dari setiap halaman aplikasi.

## 7. Pengembangan dan Pengujian Aplikasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengembangan  aplikasi,  baik  bagian  front-end  maupun back-end,  sesuai  dengan  desain  aplikasi  yang  telah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya. Kemudian,  setiap  kali  terdapat  task  yang  telah  selesai  akan  dilakukan  pengujian  aplikasi untuk memastikan apakah fitur yang dibuat sudah dapat melakukan fungsinya dengan baik dan mengeluarkan output sesuai harapan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Kebutuhan
Proses analisis kebutuhan dilakukan untuk menentukan kebutuhan fungsional aplikasi face  recognition  berbasis  web  serta  tech  stack  yang  digunakan  selama  proses pembangunan  aplikasi.  Berikut  ini  adalah  kebutuhan  fungsional  dari  aplikasi  face recognition berbasis web.
a) User  dapat  memilih  dan  mengakses  ruangan  menggunakan  fitur  face  recognition tanpa melakukan login
b) Admin harus melakukan login agar dapat mengakses halaman dashboard
c) Admin dapat melihat, menambah, memperbarui, serta menghapus data user
d) Admin dapat melihat, menambah, memperbarui, serta menghapus data ruangan
e) Admin dapat melihat daftar laporan akses ruangan
f) Admin dapat melakukan logout
Aplikasi  face  recognition  berbasis  web  akan  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman JavaScript. Dalam hal ini, diperlukan instalasi Node.js pada komputer sebagai runtime  environment  untuk  bahasa  pemrograman  JavaScript  sehingga  program  dapat dijalankan di luar lingkungan browser. Bagian front-end aplikasi dibangun dengan Vanilla
JavaScript  tanpa  dukungan  framework  mengingat  jumlah  halaman,  komponen,  dan repositori yang tidak terlalu banyak. Sedangkan pada bagian back-end, digunakan library ExpressJs  untuk  memudahkan  pembuatan  server  dan  API  (Application  Programming Interface).  Selain  itu,  digunakan  juga  package  Sequelize  untuk  mempermudah  integrasi antara  bagian  back-end  aplikasi  dengan  database.  PostgreSQL  adalah  DBMS  (Database Management System) yang dipilih untuk digunakan pada aplikasi karena dapat mendukung penyimpanan  data  dalam  bentuk  JSON  (JavaSript  Object  Notation)  di  mana  hal  ini diperlukan untuk menyimpan data descriptor dari masing-masing user.
Terdapat  beberapa  tools  yang  digunakan  selama  proses  pengembangan  aplikasi. Pada  tahap  perancangan  dan  desain,  digunakan  aplikasi  draw.io  untuk  menggambar diagram-diagram yang diperlukan dan aplikasi Figma untuk mendesain mockup aplikasi. Kemudian, tools yang digunakan pada tahap implementasi adalah Visual Studio Code untuk menuliskan  kode,  Postman  untuk  memeriksa  API  (Application  Programming  Interface) melalui endpoint yang ditentukan, Mozilla Firefox sebagai peramban untuk menjalankan aplikasi,  serta  Github  untuk  mencadangkan  kode  program.  Selain  perangkat  lunak, diperlukan  juga  perangkat  keras  berupa  laptop  dan  webcam.  Selanjutnya,  terdapat  tiga model  machine  learning  yang  diimplementasikan  pada  fitur  face  recognition,  yaitu  SSD Mobilenet V1 untuk melakukan deteksi wajah dan menemukan lokasi bounding box, Face Landmark 68 untuk mengekstrak keypoint berdasarkan gambar wajah yang telah didapat, dan Face Recognition untuk mengubah data keypoints menjadi descriptor. Ketiga model tersebut  berasal  dari  library  face-  api.js  dan  masing-masing  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network.
Descriptor yang diperoleh dari model akan dijadikan sebagai identitas unik bagi setiap user dan disimpan ke dalam database di mana satu user dapat memiliki beberapa descriptor untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalannya.  Ketika  user  menggunakan  fitur  face recognition aplikasi untuk memasuki suatu ruangan, sistem akan mengekstrak descriptor dari  user  tersebut  menggunakan  tiga  model  yang  sama  seperti  yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Setelah  itu,  descriptor  yang  diperoleh  akan  dibandingkan  dengan  seluruh descriptor yang terdapat pada database menggunakan algoritma Euclidean Distance. Hasil pengenalan ditentukan berdasarkan user yang memiliki jarak perbandingan terkecil dalam ambang batas tertentu. Apabila jarak perbandingan terkecil yang diperoleh memiliki nilai yang melebihi ambang batas yang telah ditentukan, maka aplikasi akan menyatakan bahwa user tidak dikenali.
Perancangan Aplikasi
Tahap  perancangan  aplikasi  dimulai  dengan  mendesain  use  case  diagram,  activity diagram, entity relationship diagram, hingga mockup.

## a. Use Case Diagram
Use  case  diagram  merupakan  sebuah  diagram  yang  digunakan  untuk merepresentasikan skenario apa saja yang dapat dilakukan oleh suatu sistem dan aktor/user yang mana saja yang dapat melakukan suatu skenario. Gambar 3 berikut ini merupakan desain use case diagram dari aplikasi face recognition berbasis web.
Gambar 3. Usecase Sistem Control Access Area

## b. Activity Diagram
Activity diagram digunakan untuk menggambarkan bagaimana alur berjalannya fitur dalam  suatu  aplikasi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pengguna  dan  pemrosesan  apa  yang dijalankan oleh sistem secara sederhana. Gambar 4 berikut ini merupakan activity diagram dari fitur utama pada aplikasi face recognition berbasis web.
Gambar 4. Activity Diagram Sistem Control Access Area
c. Mockup
Mockup  merupakan  desain  kasar  dari  user  interface  aplikasi  yang  di  dalamnya mengutamakan tampilan layout serta pembagian area warna. Mockup dirancang terlebih dahulu agar developer dapat memahami seperti apa tampilan front end yang akan dibuat namun dapat dengan mudah diperbaiki apabila terdapat bagian-bagian yang perlu direvisi berdasarkan analisis atau hasil diskusi. Gambar 5 merupakan desain mockup dari aplikasi face recognition berbasis web.
Gambar 5. Mockup Sistem Control Access Area

## Implementasi Sistem
Sistem  dibangun  sesuai  rancangan  kebutuhan  fungsional  dan  dilakukan  pengujian untuk  menguji  performa  sistem.  Pengujian  performa  model  face  detection  dilakukan dengan  metode  confusion  matrix  untuk  memeriksa  nilai  akurasi,  precision,  dan  recall. Pengujian ini dilakukan menggunakan dua jenis foto, yaitu yang di dalamnya terdapat wajah manusia sebanyak 300 foto dan yang tidak terdapat wajah sebanyak 50 foto. Foto wajah manusia yang digunakan berasal dari CelebA dataset. gambar 6 dan gambar 7 berikut ini merupakan sampel foto yang digunakan sebagai input dalam proses pengujian.
Gambar 6. Contoh dataset citra wajah
Gambar 7. Contoh dataset citra non wajah
Pengukuran akurasi sistem dilakukan dengan mengimplementasikan confusion matrix. Pengujian ini dilakukan menggunakan foto wajah manusia yang berasal dari CelebA dataset. Terdapat 10  id yang  diikutsertakan dalam proses pengujian di mana masing- masing  id terdiri dari 15 foto. Berikut ini merupakan sampel foto yang digunakan sebagai input dalam proses pengujian.
Gambar  8  menujukkan  pemetaan  hasil  pengujian  deteksi  wajah  dalam  bentuk confusion  matrix.  Sebanyak  286  dari  300  foto  yang  terdapat  wajah  di  dalamnya  dan sebanyak 49 dari 50 foto yang tidak terdapat wajah di dalamnya berhasil dideteksi dengan benar sementara sisanya memperoleh hasil deteksi yang berlawanan.
Gambar 8. Pemetaan Hasil Pengujian

## a. Euclidean Distance – 1 Descriptor
Gambar 9. Matrix Nilai Pengujian Dengan 1 Descriptor
Gambar 9 menunjukkan bahwa 13 dari 15 id terekognisi dengan baik 100%, sementara dua id lainnya masih mengalami kesalahan rekognisi namun dengan jumlah yang sedikit.

## b. Euclidean Distance – 2 Descriptor
Gambar 10. Matrix Nilai Pengujian Dengan 2 Descriptor
Gambar 10 menunjukkan bahwa 14 dari 15 id terekognisi dengan baik 100%, sementara satu id lainnya masih mengalami kesalahan rekognisi sebanyak satu kali.

## c. Euclidean Distance – 3 Descriptor
Gambar 11. Matrix Nilai Pengujian Dengan 3 Descriptor
Gambar 11 menunjukkan bahwa 15 dari 15 id terekognisi dengan baik 100%.

## d. Euclidean Distance – 4 Descriptor
Gambar 12. Matrix Nilai Pengujian Dengan 4 Descriptor
Gambar 12 menunjukkan bahwa 15 dari 15 id terekognisi dengan baik 100%.
e. Euclidean Distance – 5 Descriptor
Gambar 13. Matrix Nilai Pengujian Dengan 5 Descriptor
Gambar 13 menunjukkan bahwa 15 dari 15 id terekognisi dengan baik 100%. Dalam sistem ini dilakukan pengujian waktu eksekusi terhadap 5 descriptor yang bisa dilihat pada tabel berikut,

## Tabel 1. Perbandingan Waktu Eksekusi Pada 5 Descriptor
Jumlah Descriptor Acuan Execution Time Min Max Average 1 0 2 0,66 2 0 3 0,79 3 0 5 0,81 4 0 6 0,87 5 0 4 0,73
Kemudian  pengujian  model  dilakukan  dengan confusion  matrix.,  yang  hasilnya ditunjukkan pada tabel dibawah ini,
Tabel 2. Perhitungan Akurasi dari performaansi Sistem Performance Percentage Accuracy 95,71% Precission 99,65%

## SIMPULAN
Sistem local control area berbasis rekognisi wajah berhasil dibangun menggunakan bahasa pemrograman JavaScript dan semua fiturnya berfungsi dengan cukup baik. Model face detection dan face recognition dari library face-api.js memang memiliki nilai akurasi yang  baik,  yakni  95,71%  untuk  model  face  detection  dan  100%  untuk  model  face recognition dengan descriptor 3. Algoritma euclidean distance cocok digunakan untuk menghitung jarak kedekatan antar descriptor wajah. Dalam menyempurnakan aplikasi ini dibutuhkan variansi gambar lebih banyak seperti melengkapi dengan augmentasi citra wajah, keberagaman aksesoris pada pengenalan citra wajah sampai dengan kelengkapa fotur akses sistem local control area dengan teknik biometrik lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Amirthalingam, G., & Subramaniam, S. (n.d.). Multi Modal Biometric System: A Review on Recognition Method Kingdom of Saudi Arabia. www.ijert.org
Ammour,  B.,  Boubchir,  L.,  Bouden,  T.,  &  Ramdani,  M.  (2020).  Face – iris  multimodal biometric identification system. Electronics (Switzerland), 9(1). https://doi.org/10.3390/electronics9010085
Juliandy, C., Wong, N. P., Mikroskil, U., & Mikroskil, U. (2024). Modeling Face Detection Application  Using  Convolutional  Neural  Network  and  Face-API  for  Effective  and
Efficient Online
https://doi.org/10.15575/join.v9i1.1203
Laturkar,  K.,  &  Laturkar,  K.  (2023).  Internet  of  things:  Architectures,  applications,  and challenges. In Handbook of Research on Data Science and Cybersecurity Innovations in  Industry  4.0  Technologies  (Issue  0123456789).  https://doi.org/10.4018/978-1- 6684-8145-5.ch023
Meng, Q., Zhao, S., Huang, Z., & Zhou, F. (2021). MagFace: A universal representation for face recognition and quality assessment. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,  14220 – 14229. https://doi.org/10.1109/CVPR46437.2021.01400
Nalawati,  R.  E.,  Yanti,  D.,  &  Warsuta,  B.  (2023).  Peningkatan  Keselamatan  Berkendara dengan  Fitur  Deteksi  Helm  pada  Sistem  Transportasi  Cerdas. Seminar  Nasional Inovasi Vokasi, 2(1), 136 – 146.
Nguyen,  K.,  Proença,  H.,  &  Alonso -Fernandez,  F.  (2024).  Deep  Learning  for  Iris
Recognition: A Survey. ACM Computing
Surveys, 56(9). https://doi.org/10.1145/3651306
Payal, P., & Goyani, M. M. (2020). A comprehensive study on face recognition: methods and challenges. Imaging
Science Journal, 68(2),
114 – 127. https://doi.org/10.1080/13682199.2020.1738741
Robin, R., Hermanto, F., & Chandra, W. (2023). Face Recognition Implementation as an Attendance  Feature  on  Web-Based  Video  Conference  Application. Brilliance: Research of Artificial Intelligence, 3(2), 282 – 289. https://doi.org/10.47709/brilliance.v3i2.3216
Teoh, K. H., Ismail, R. C., Naziri, S. Z. M., Hussin, R., Isa, M. N. M., & Basir, M. S. S. M. (2021).
Face  Recognition  and  Identification  using  Deep  Learning  Approach. Journal  of Physics: Conference Series, 1755(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1755/1/012006
Wahyudi, M. I., Wibowo, E. W., & Sopiullah, S. (2022). Web-Based Face Recognition using Line Edge Detection and Euclidean Distance Method. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 6(1), 135 – 142. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5525
Wang, M., Zhu, T., Zhang, T., Zhang, J., Yu, S., & Zhou, W. (2020). Security and privacy in 6G networks: New areas and new challenges. Digital Communications and Networks, 6(3), 281 – 291. https://doi.org/10.1016/j.dcan.2020.07.003
Wanyonyi, D., & Celik, T. (2022). Open-Source Face Recognition Frameworks: A Review of
the Landscape. IEEE Access, 10, 50601 – 50623.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170037
Wei, Y., Zhang, X., Zeng, A., & Huang, H. (2022). Iris Recognition Method Based on Parallel Iris  Localization  Algorithm  and  Deep  Learning  Iris  Verification. Sensors,  22(20). https://doi.org/10.3390/s22207723
Wu,  H.,  Cao,  Y.,  Wei,  H.,  &  Tian,  Z.  (2021).  Face  Recognition  Based  on  Haar  like  and Euclidean  Distance. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1813(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1813/1/012036.