e-ISSN : 2715-5064

## RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN RUMAH MELALUI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LBP ( Local Binary Pattern ) BERBASIS RASPBERRY Pi DAN TELEGRAM
Elang Wibisono 1 , Rini Puji Astutik 2 , Yoedo Ageng Surya 3
123 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik
123 Jln. Sumatera No.101,Randuagung, Kec.Kebomas, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61121, Indonesia email: 1 elangwibi_170603@umg.ac.id, 2 astutik_rpa@umg.ac.id, 3 mryoedo@umg.ac.id
Abstract The Rapberry Pi is a small computer the size of a credit card equipped with wifi and Bluetooth modules as  well  as  4  USB  ports  and  an  Ethernet  cable  port. Raspberry pi is also equipped with 40 digital pins that can be used as needed including as a microcontroller, server to digital  image  processing.  This  study  aims  to  help  the community meet their needs in the field of security, one of which  is  home  security.  This  system  is  easy  to  implement and  more  cost-effective  in  terms  of  manufacture  and maintenance  as  well  as  technology,  considering  the importance of using a sophisticated security system in our homes to protect our homes from crime and crime. By using a Raspberry Pi as a processor and a pi camera as a  tool  for face  recording  which  will  then  be  processed  by the Raspberry Pi using the  OpenCV library to detect the face of the owner of the house or not, then facial recognition will  be  processed  using  the  LBP  (Local  Binary  Pattern) method.  After  the  face  is  recognized  by  the  system,  the system  will  order  the  solenoid  door  lock  to  open  and  the homeowner  can  enter  the  house.  And  if  the  face  is  not recognized by the system, the system will send a message to the  homeowner's  Telegram  by  utilizing  IoT  (Internet  of Things) technology.
Abstrak – Rapberry  pi merupakan  computer  kecil  berukuran sebesar  kartu  kredit  yang  dilengkapi  dengan  modul  wifi  dan Bluetooth  serta  4  buah  port  usb  dan  port  kabel  Ethernet. Raspberry  pi  juga  dilengkapi  40  buah  pin  digital  yangdapat digunakan sesuai kebutuhan diantaranya sebagai microcontroller,  server sampai  dengan  pengolahan  citra  digital. Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  membantu  masyarakat memenuhi  kebutuhan  dalam  bidang  keamanan  salah  satunya keamanan  rumah.  Sistem  ini  mudah  untuk  diimplementasikan dan lebih hemat biaya dalam hal pembuatan dan perawatan serta berteknologi,  mengingat  pentingnya  menggunakan  sistem keamanan  yang  canggih  pada  rumah  kita  untuk  melindungi rumah dari tindak kejahatan dan tindak kriminalitas. Dengan menggunakan Raspberry Pi sebagai pemroses dan pi  camera sebagai  alat  untuk  perekam  wajah  yang kemudian  akan  diproses  oleh Raspberry  Pi dengan menggunakan  library OpenCV untuk  mendeteksi  wajah pemilik  rumah  atau  tidak,  kemudian  akan  dipeoses pengenalan  wajah  dengan  metode  LBP  ( Local  Binary Pattern ).  Setelah  wajah  dikenali  oleh  sistem  kemudian
sistem  akan  memerintahan solenoid  door  lock untuk membuka  dan  pemilik  rumah  dapat  masuk  kedalam rumah. Dan jika wajah tidak dikenali sistem maka sistem akan  mengirimkan  pesan  ke Telegram pemilik  rumah dengan memanfaatkan teknologi IoT ( Internet of Things ).
Kata Kunci − Raspberry pi, OpenCV, LBP dan Telegram.

## I. PENDAHULUAN
Kejahatan  atau  kriminalisasi  sering  terjadi  terutama tindak  kejahatan  pencurian  yang  sering  terjadi  pada masyarakat dengan masalah utamanya perihal kurangnya pengawasan.  Meskipun  menurut www.bps.go.id angka kriminalitas terhadap hak/milik tanpa menggunakan dan menggunakan  kekerasan  dari  tahun  2017-2019  terbilang menurun dari 11.856 kasus pada tahun 2017  menjadi 7.321 kasus pada tahun 2019.[1]
Meskipun  data  dilapangan terbilang  menurun  tetapi  kita harus  tetap  waspada  terhadap  tindak  kriminalitas. Kawasan  yang  sering  menjadi  sasaran  para  tindak kriminalisasi  salah  satunya  yaitu  komplek  perumahan yang  sering  ditinggal  penghuni  rumah  untuk  bekerja maupun saat berpergian jauh. Sampai saat ini masyarakat umumnya  masih  menggunakan  kunci  mekanik  dengan tambahan gembok dan rantai pengaman untuk keamanan rumah mereka.
Selain menggunakan kunci mekanik masyarakat umumnya  juga  masih  banyak  yang  menggunakan  media CCTV  untuk  memonitoring  keadaan  rumah  mereka. Penggunaan  CCTV  dirasa  kurang  efektif  dalam penggunaannya untuk pengamanan rumah karena pemilik rumah  diharuskan  untuk  memonitoring  keadaan  rumah setiap saat. Kekurangan dari CCTV tersebut dapat di cover dengan  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  yang berkembang  pesat  diera  modern  saat  ini.  Salah  satunya dengan menggunakan pengenalan wajah untuk pengamanan rumah.
Dengan  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  yang semakin pesat peneliti berinisiatif mengcover kekurangan dari  sistem  keamanan  dengan  menggunakan  kamera CCTV  dan  menambahkan  sistem  keamanan  wajah  pada pintu masuk rumah. Dengan bantuan sistem tersebut akan menambah  tingkat  keamanan  rumah  sehingga  si  pemilik rumah dapat merasa lebih aman saat berpergian jauh.
e-ISSN : 2715-5064

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Beberapa  penelitian  sudah  dilakukan  yang  berkaitan dengan keamanan rumah dengan menggunakan pengenalan  wajah  antara  lain  dengan  judul  “Sistem
Keamanan Rumah melalui Pengenalan
Wajah
Menggunakan  Webcam  dan  Library  OpenCV  Berbasis Rasberry  Pi  ”  membahas  tentang  pengenalan  wajah menggunakan  metode Haar-cascade  Classifier dengan mengklasifikasikan sebagai “wajah” atau “bukan wajah”. Melalui  hasil  pengujian  didapat  presentase  kesalahan untuk  siang  hari  sebesar  35,2%  dan  untuk  malam  hari sebesar 74,3%.[2]
Sebuah  penelitian  dengan  judul  “Deteksi  Jumlah  dan Pengenalan  Wajah  Manusia  Menggunakan  Metode Histogram  of  Oriented  Gradient dan Viola  Jones” .  Pada rancangan  alat  unit  proses  yang  digunakan  sama  yaitu Raspberry  Pi.  Perbedaan  yang  mendasar  dengan  topik yang  peneliti  bahas  adalah  metode  yang  digunakan peneliti, yaitu metode Viola Jones. Melalui hasil pengujian didapat tingkat akurasi 92,72% dengan nilai eror sebesar 7,28%  dalam  mengenali  jumlah  wajah  pada  jarak  5-11 meter.  Sedangkan  tingkat  akurasi  26,67%  dengan  eror sebesar  73,33%  dalam  mengenali  wajah  pada  jarak  1-3 meter.[3]
Penelitian  lain  juga  membahas  sistem  keamanan menggunakan  pengenalan  wajah  dengan  judul  “ Smart Home  Security menggunakan Face  recognition dengan Metode Eigenface Berbasis Rasberry Pi”. Pada rancangan alat  peneliti  juga  menggunakan  Rasberry  Pi  sebagai Microkontrollernya.  Perbedaan  yang  mendasar  dengan topik  yang  peneliti  bahas,  yaitu  pada  metode  yang digunakan.  Peneliti  menggunakan  metode Eigenface dengan mendapatkan karakteristik menggunakan karakteristik  wajah.  Melalui  hasil  pengujian  didapat akurasi rata-rata 72,5% dari hasil percobaan.[4] Pada  penelitian  lainnya  yang  juga  membahas  tentang system keamanan menggunakan pengenalan wajah dengan judul “Implementasi Rasberry Pi untuk Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Ruang Server dengan Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Triangle Face ”. Membahas tentang  metode Triangle  Face dengan  segala  fitur-fitur didalamnya.  Melalui  hasil  pengujian  didapat  keakuratan sebesar 93,3% dengan kesalahan 6,7% . Namun sistem ini memiliki  kelemahan  ketika computer  vision digunakan akan memakan banyak memory dan CPU.[5]
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, peneliti menggunakan  metode  LBP  (Local  Binary  Pattern)  dan menggunakan  sistem  notifikasi  via  telegram  yang  akan mengirim notifikasi pemberitahuan kepada pemilik rumah jika ada yang mencoba menerobos sistem kemamanan rumah.
III. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metedologi seperti  yang  digambarkan  pada  Flow  Chart,  dengan melakukan  metodelogi  seperti  ini  peneliti  mengharapkan dapat memperoleh hasil maksimal sesuai yang diinginkan.
A. Studi Literature
Pada  tahap  pertama  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah mengumpulkan  refrensi  dan  dasar  teori  yang  diperoleh dari  jurnal,  website,  maupun  buku-buku  yang  memiliki hubungan  dengan  judul  yang  digunakan  oleh  peneliti dalam  penelitian  ini.  Berikut  literatur-litteratur  yang dipelajari antara lain:
1. Rasberry Pi
2. IoT (Internet of Things)
3. LBP (Local Binary Pattern)
4. Phyton3
B. Perancangan Sistem
Pada  tahap  kedua  peneliti  melakukan  pembuatan  sistem keamanan rumah dengan menggunakan pengenalan wajah dengan  metode LBP  berbasis raspberry  pi dan telegram. Alat ini  menggunakan  pi camera untuk  menggumpulkan data base  dan sekaligus akses awal sistem serta telegram untuk mengirim notifikasi ke pemilik rumah.
Studi Literatur Perancangan Sistem Desain Sistem Analisa Data Hasil Sistem ya tidak Mulai Sistem Berjalan Selesa i Pi Ca Proses Selenoid
Gambar 1 Garis Besar Flow Chart Penelitian
Gambar  2  Diagram  Blok
Sistem
e-ISSN : 2715-5064

## C. Perancangan Software
Perancangan  software  disini  meliputi  alur  cara  kerja sistem  yang  digambarkan  pada  Flow  Chart  Gambar  3 dibawah  ini.  Seperti  yang  dijelaskan  pada  Flow  Chart Gambar  3  dibawah  ini  memiliki  2  kondisi  kemungkinan yang  diimplementasikan  pada Solenoid  Door  Lock dan pada Telegram .
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  peneliti  melakukan  semua  tahapan  diatas,  maka selanjutnya  peneliti  melakukan  tahapan  pengujian  alat  untuk mengetahui  apakah  alat  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan  peneliti.  Beberapa  hasil  pengujian  meliputi pengujian solenoid doorlock dan pemgujian sistem.
Hasil  notifikasi  yang  dikirim  melalui  aplikasi  telegram merupakan  hasil  dari  pembacaan  sistem  dimana  jika  yang terdeteksi  pemilik  rumah  sistem  akan  mengirimkan  pesan notifikasi  dengan  menampilkan  nama  dari  pemilik  rumah tersebut.
Hasil pembacaan sistem terhadap wajah pemilik rumah dimana  sistem  dapat  mengenali  wajah  pemilik  rumah tersebut.
Alat  didesain  sedemikian  rupa  agar  mirip  dengan desain  rumah  bagian  depan.  Dimana  kamera  diletakan  di sebelah pintu agar memudahkan saat melakukan percobaan alat.

## A. Hasil Pengujian Selenoid Doorlock
Pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  ini  untuk mengetahui  apakah  solenoid  doorlock  dapat  berfungsi secara  normal  atau  tidak.  Pengujian  ini  didasarkan  pada ketepatan pembacaan solenoid doorlock terhadap notifikasi telegram.
TABEL I PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN WAKTU PENGUJIAN NOTIFIKASI TELEGRAM SELENOID DOORLOCK Pagi Hari (07:30-08:00) Terdeteksi Terbuka Siang Hari (11:00-11:30) Terdeteksi Terbuka Instalasi perangkat Import cv2,
numpy, os
Deteksi waajah Solenoid Door Lock  terbuka Y Tid Notifik asi Telegra Mul Sele Waja h Gambar  3  Flow  Chart  Sistem

## Keamanan Rumah
Gambar 4 Capture Notifikasi dari
Telegram
Gambar  5  Capture  Hasil  Pembacaan  Sistem Terhadap Pemilik Rumah (a) (b ) Gambar 6 Tampilan Alat dari Depan (a) dan Belakang (b)
e-ISSN : 2715-5064
Malam Hari (21:00-21:30) Tidak terdeteksi Tidak terbuka
Dari  tabel  I  dapat  diperoleh  hasih  bahwa  solenoid doorlock  berfungsi  secara  normal  dimana  solenoid doorlock  akan  terbuka  jika  sistem  berhasil  melakukan pembacaan terhadap wajah pemiik rumah dan mengirimkan  notifikasi  pada  aplikasi  telegram.  Dan  jika sistem tidak berhasil melakukan pembacaan maka solenoid doorlock tidak akan terbuka.

## B. Hasil Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  selanjutnya  peneliti  melakukan pengujian  terhadap  sistem  dengan  tujuan  mengetahui apakah sistem berjalan sesuai dengan apa yang dinginkan atau  tidak.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  beberapa kondisi dan kemungkinan.

## a. Bedasarkan Waktu
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah alat dapat berfungsi sesuai tujuan awal penelitian atau tidak dengan kondisi waktu yang berbeda.
TABEL II

## PENGUJIAN SISTEM TERHADAP WAKTU
Waktu Pengujian Pembacaan Sistem Notifikasi Telegram Status Pagi Hari (07:00-07:30) Terdeteksi Terdeteksi Terkirim Siang Hari (12:00-12:30) Terdeteksi Terdeteksi Terkirim Sore Hari (15:30-16:00) Terdeteksi Terdeteksi Terkirim Malam Hari (21:00-21:30) Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Terkirim
Dari  tabel  II  dapat  diperoleh  hasil  bahwa  sistem berhasil melakukan pembacaan terhadap pemilik rumah pada  waktu  pagi  hari,  siang  hari,  dan  sore  hari  tetapi sistem  tidak  berhasil  melakukan  pembacaan  pada malam hari dikarenakan pencahayaan yang kurang pada saat dilakukannya pembacaan oleh sistem.

## b. Bedasarkan Wajah
Pengujian  ini  dilakukan  oleh  peneliti  untuk mengetahui  apakah  sistem  berjalan  sesuai  dengan tujuan  awal  atau  tidak.  Pengujian  ini  didasarkan  pada pembacaan wajah oleh pemilik rumah dan orang asing yang tidak dikenali sistem.

## TABEL III PENGUJIAN SISTEM TERHADAP WAJAH
Wajah Penguji Pembacaan Sistem Notifikasi Telegram Status Pemilik Rumah Terdeteksi Terdeteksi Terkirim Orang Asing Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Terkirim
Dari  tabel  III  dapat  diperoleh  hasil  pengujian bahwa  sistem  berjalan  sesuai  tujuan  awal  penelitian dimana jika pembacaan sistem dilakukan pada pemilik
rumah  maka  akan  terdeteksi  dan  jika  dilakukan  pada orang asing maka tidak terdeteksi.

## c. Bedasarkan Jarak
Pengujian  dilakukan  peneliti  dengan  tujuan mengetahui  apakah  alat  sudah  mampu  berjalan  sesuai tujuan awal atau tidak dengan bedasarkan jarak wajah pemilik rumah dengan kamera.
TABEL IV PENGUJIAN SISTEM TERHADAP JARAK Jarak Wajah Pembacaan Sistem Notifikasi Telegram Status 100 cm Terdeteksi Terdeteksi Terkirim 150 cm Terdeteksi Terdeteksi Terkirim 200 cm Terdeteksi Terdeteksi Terkirim
Dari tabel IV dapat diperoleh hasil bahwa sistem berjalan  sesuai  tujuan  awal  meskipun  jarak  wajah dengan kamera berbeda- beda.

## V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari semua tahapan pengujian yang tsudah dilakukan oleh peneliti dapat diambil kesimpulan antara lain, bahwa alat berjalan sesuai tujuan awal dibuatnya penelitian ini akan tetapi  dalam  kondisi  tertentu  dimana  kurangnya pencahayaan  seperti  dimalam  hari  dan  juga  sistem  ini masih menggunakan kamera dengan resolusi yang rendah sehingga  sistem  kurang  akurat  dalam  pembacaan  wajah pemilik  rumah.  Tapi  untuk  pengiriman  notifikasi  ke telegram  sudah  berjalan  sesuai  dengan  tujuan  awal dibuatkannya alat ini.

## B. Saran
Ada  beberapa  saran  atau  masukan  untuk  peneliti selanjutnya yang ingin mengembangkan alat ini agar dapat lebih baik kedepannya diantaranya:
1. Sistem  ini  menggunakan  kamera  dengan resolusi  yang  rendah,  mungkin  untuk kedepannya  dapat  menggunakan  kamera dengan  resolusi  yang  lebih  tinggi  agar pembacaan lebih maksimal.
2. Untuk  pengiriman  notifikasi  hanya  sebatas pesan, mungkin kedepannya dapat
ditambahkan  notifikasi  berupa  gambar  atau video.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. P. Statistik, “Statistik Kriminal 2020,” 1369.
[2] Sutarti,  S.  Samsuni,  and  I.  Asseghaf,  “Sistem
Keamanan Rumah melalui Pengenalan Wajah
Menggunakan  Webcam  dan  Library  Opencv  Berbasis Raspberry Pi,” vol. 8, no. 2, pp. 13–26, 2019.
[3]
F.  B.  Antono,  F.  Rofii,  and  I.  Istiadi,  “Deteksi
Jumlah  dan  Pengenalan  Wajah  Manusia  Menggunakan Metode  Histogram  Of  Oriented  Gradient  dan  Viola Jones,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  12–23,  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i1.2626.
e-ISSN : 2715-5064
[4] Rudi  Kurniawan  and  A.  Zulius,  “Smart  Home
Security Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Eigenface  Berbasis  Raspberry  Pi,” J.  Sustain.  J.  Has. Penelit. dan Ind. Terap. , vol. 8, no. 2, pp. 48–56, 2019, doi: 10.31629/sustainable.v8i2.1484.
[5] A.  A.  Syukur,  B.  Pramadi,  and  Y.  Abdurrozaq,
“Implementasi  Webcam  Sebagai  Pendeteksi  Wajah  Pada Sistem  Keamanan  Perumahan  Menggunakan  Image Processing,” Electrices , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2020.