## IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION BERBASIS HAAR-CASCADE CLASSIFIER PADA SISTEM KEAMANAN RUMAH MENGGUNAKAN DUAL-CAMERA
Sutarti 1 , Siswanto 2 , Alin Putri Jutika 3
1,2,3 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Serang Raya Email: 1 sutarti86@gmail.com, 2 fitraakbar06@gmail.com, 3 alinjutika59@gmail.com

## ABSTRAK
Pencurian biasanya terjadi pada rumah yang terkesan sepi atau rumah yang terlihat mewah. Sistem pengaman yang biasa digunakan adalah CCTV. Kelemahan CCTV tidak dapat memberitahu pemilik bahwa ada orang asing di  depan  rumah.  Dari  permasalahan  ini  maka  diperlukan  suatu  sistem  keamanan  yang  mampu  mengirimkan notifikasi kepada pemilik  jika terdeteksi  orang  asing  melalui smartphone secara real  time. Webcam digunakan untuk  menangkap  gambar  dan  Face  Recognition  dengan  metode  Haar-Cascade  Classifier  digunakan  untuk mengidentifikasi  pemilik  rumah  atau  orang  asing.  Penggunaan  dual-camera  bertujuan  meningkatkan  akurasi pendeteksi  citra  wajah.  Data  citra  wajah  pemilik  rumah  direkam  dan  ditempatkan  dalam  basis  data.  Data  ini digunakan  oleh  sistem  untuk  membedakan  antara  pemilik  rumah  dan  orang  asing.  Metode  Haar-Cascade Classifier  mempunyai  komputasi  yang  cepat  dan  algoritmanya  juga  cukup  sederhana.  Pada  penelitian  ini melakukan pengujian sistem dengan jarak 50 cm hingga 250 cm. Dari data-data pengujian diketahui bahwa sistem ini  dapat  membedakan  wajah  pemilik  rumah  dan  orang  asing.  Perhitungan  menunjukkan  bahwa  prosentase keberhasilan sebesar 99,2% pada jarak 50 cm dan sebesar 92,82% secara keseluruhan. Jika terdeteksi ada orang asing, sistem berhasil mengirimkan notifikasi melalui aplikasi push safer.
Kata Kunci: CCTV, Face Recognition, Haar-Cascade Classifier, Smartphone, Webcam.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada masa sekarang ini, manusia banyak beraktivitas di  luar  rumah  dan  meninggalkan  rumahnya  yang berisi  banyak  aset  serta  barang-barang  berharga. Rumah-rumah  yang  kosong  saat  ditinggal  pergi pemiliknya seringkali menjadi peluang bagi pencuri untuk mengambil barang-barang berharga di rumah tersebut.  Kurangnya  pengamanan  akan  semakin meningkatkan terjadinya aksi kejahatan. Keamanan menjadi  sangat  penting  mengingat  kejahatan semakin  meningkat  dari  waktu  ke  waktu.  Bahkan laporan  dari  pihak  Polda  Provinsi  Banten menunjukkan bahwa tindak kejahatan yang berbentuk konvensional pada tahun 2020 jumlahnya lebih banyak dibandingkan dengan yang terjadi pada tahun sebelumnya (Rifa, 2020). Dengan pengamanan yang baik dapat memberikan rasa aman bagi  pemilik  rumah  terhadap  tindak  pencurian  dan perampokan.
Biasanya  CCTV  dimanfaatkan  sebagai  bagian  dari sistem  pengamanan  pada  rumah.  CCTV  digunakan untuk merekam semua kejadian sepanjang waktu, 24 jam sehari dan 7 hari seminggu. Namun CCTV tidak dapat memberikan peringatan dini jika ada indikasi akan  terjadi  adanya  tindak  kriminal  seperti pencurian.  Pelaku  kejahatan  terkadang  mengetahui bahwa  telah  terpasang  CCTV,  sehingga  mereka menghilangkan  jejak  kejahatannya  dengan  cara merusaknya.
Adanya  perkembangan  teknologi  yang  semakin maju,  banyak  hal  yang  dapat  direalisasikan  untuk mencegah  terjadinya  tindak  kejahatan  khususnya pencurian. Contohnya suatu sistem keamanan rumah
berbasis  pengenalan  citra  wajah  yang  mampu mengirimkan  peringatan  dini.  Pengenalan  citra wajah  atau face  recognition merupakan  suatu metode  yang  sudah  banyak  dimanfaatkan  pada smartphone ,  PC  atau  laptop,  atau  pada smart camera .  Penerapan  lainnya  adalah  pada  aplikasi facebook yang juga dapat mengenali citra wajah.
Tahapan  penerapan  metode face  recognition pada sistem pengaman rumah adalah mengumpulkan data yang  berupa  gambar  seluruh  pemilik  rumah  dan menyimpan  ke  dalam  suatu  basis  data.  Selanjutnya kamera  yang  digunakan,  dalam  hal  ini  adalah webcam melakukan  pengambilan  gambar  dan membandingkannya dengan data-data yang ada pada basis data. Jika ditemukan ketidak sesuaian dengan gambar  pemilik  rumah,  maka  orang  tersebut dianggap sebagai orang asing.
Pada  penelitian  ini  difokuskan  pada  bagaimana menerapkan face  recognition berbasis Haar- Cascade  Classifier pada  sistem  keamanan  rumah menggunakan dual-camera, serta bagaimana sistem tersebut  memberikan  notifikasi  ke  pemilik  rumah jika  terdeteksi  keberadaan  orang  asing  di  depan rumah.
Diharapkan sistem keamanan ini dapat memberikan kenyamanan bagi pemilik rumah saat beraktivitas di luar  rumah.  Dengan  menggunakan dual-camera bertujuan agar dapat memberikan hasil pendeteksian citra  wajah  yang  lebih  akurat,  dan  selanjutnya mengirimkan  notifikasi  ke smartphone pemilik rumah jika kamera mengindikasi ada orang asing di area  rumah  tersebut.  Notifikasi ini  melalui aplikasi push  safer, jika  pemilik  rumah  ingin  mengetahui wajah seseorang yang berada di depan rumah dapat
melihat nya di Google Drive, yang berfungsi sebagai back  up .  Alat  ini  memanfaatkan  library  pada OpenCV yang  mampu  mengidentifikasi  setiap gambar wajah yang diperoleh dari input sistem yaitu webcam .

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Penelitian  yang  berhubungan  dengan  sistem keamanan  pada  suatu  gedung  atau  rumah  yang menggunakan face recognition dan library OpenCV beserta metode-metodenya telah banyak dilakukan.
Sistem keamanan rumah dapat dibangun menggunakan sistem pendeteksi gerakan sensor PIR dan platform IoT  (Waworundeng,  Doni,  &  Alan, 2017).  Pendeteksi  gerakan  ( motion detector ) dirancang menggunakan sensor PIR yang berjumlah empat  buah.  Kendali  ( controller )  pada  alat  ini menggunakan WEMOS  board  mikrokontroler. Modul komunikasi yang digunakan untuk mengirimkan  data  menggunakan  modul Wifi ESP8266.  Notifikasi  ke smartphone menggunakan Blynk dan Thingspeak .
Sensor  PIR  juga  diimplementasikan  pada  sistem smart  CCTV (Setiawan,  Candra,  &  Suharyanto, 2019). Smart  CCTV digunakan  untuk  memantau rumah  dan  dilengkapi  aplikasi  telegram  sebagai kontrol jarak jauh. Sistem ini dibangun menggunakan NodeMCU ESP8266 sebagai kontroler  dan  kamera  serial  seri  VC0706  yang digunakan  untuk  mengambil  gambar.    Jika  ada gerakan  yang  terdeteksi  oleh  PIR,  selanjutnya kamera  akan  melakukan  pengambilan  gambar kemudian mengirimkannya ke telegram.
Sistem  keamanan  rumah  dapat  juga  dibangun menggunakan  sensor  PIR  yang  diimplementasikan pada  teknologi wireless  sensor  network (WSN)
(Gae, Triyanto, & Suhardi, 2019). PIR dimanfaatkan untuk mengetahui adanya pergerakan atau  kehadiran  orang  di  area  sekitar  rumah. Sedangkan  sensor  infra  merah  berguna  untuk mengawasi  jika  ada  pergerakan  pada  pintu.  Jika sensor  PIR  dan  sensor  inframerah  aktif,  maka terindikasi  ada  orang  asing  yang  memasuki  rumah. Pada  keadaan  ini  kamera  akan  mengambil  gambar dan  mengirimkannya  ke  pemilik  rumah  melalui telegram.
Sistem  deteksi  berbasis face  recognition telah banyak dimanfaatkan sebagai sistem pengaman pada rumah.  Saputra,  Utaminingrum,  &  Kurniawan (2019) mengimplementasikan Haar-Classifier untuk mengenali  objek  yang  diambil  oleh webcam .  Hasil identifikasi  ini  kemudian  dihitung  bobotnya menggunakan  algoritma eigenface. Bobot  tersebut kemudian  dibandingkan  dengan  bobot  data  yang sudah  tersimpan  di  basis  data.  Output  dari  sistem adalah  yang  mempunyai  perbedaan  bobot  yang paling kecil.
Selain Haar Classifier, Linier Discriminant Analysis (LDA) dan pengklasifikasi k-Nearest Neighbor juga dapat digunakan pada pengenalan wajah.
(Fandiansyah, Sari, & Ningrum, 2017) menggunakan  pengenalan  wajah  untuk  pengenalan individu. Fitur ekstraksi dan klasifikasi adalah kunci untuk pengenalan wajah. Hasil percobaan menunjukkan  bahwa  akurasi  pengenalan  hingga 98,33%.
Salah  satu  algoritma  pada  jaringan  syarat  tiruan, yaitu Convolutional Neural Network dapat diaplikasikan  dalam  pengenalan  gambar  untuk penentuan spesies burung ((Nugraha, Komarudin, & Ramadhan, 2022). Algoritma lain untuk pengenalan wajah  yaitu backpropagation  neural  network. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Sembiring,  et.al. (2019). Pengenalan citra wajah dapat menggunakan metode  tersebut.  Pengenalan  wajah  berkembang dalam  bentuk  pengembangan  tiga  dimensi.  Metode yang dapat digunakan yaitu Iterative Closest Point (ICP). Sedangkan algoritma pembelajaran terbimbing untuk pengelompokan data dalam bentuk klasifikasi  dan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine atau  biasa  disingkat  dengan  SVM (Lima, Novamizanti, & Susatio, 2019). SVM dapat memberikan hasil klasifikasi dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Sistem  berbasis  pengenalan  wajah  dapat  dibangun menggunakan  komputer  dan  juga  mini  komputer. Keunggulan  penggunaan raspberry  pi pada  alat  ini adalah  harganya  yang  ekonomis  dibandingkan dengan  komputer,  ukuran  cukup  kecil  dan mempunyai  kegunaan  layaknya  sebuah  komputer. Penerapan raspberry  pi sangat  luas,  baik  sebagai sistem kendali hingga ke pengolahan gambar ( image processing ).  Wijaya,  Nurhasan,  &  Barata  (2017) mengimplementasikan raspberry pi untuk mengolah data  gambar  dari webcam. Data  ini  diolah menggunakan library OpenCV.
Metode  lain  yang  bisa  digunakan  untuk  mengenali gambar  wajah  adalah  metode local  binary  pattern histogram (LBPH).  Simaremare  &  Kurniawan (2016)  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui kinerja  LBPH  dan  mengkomparasikan  dengan kinerja eigenface yang  sudah  cukup  familiar  untuk pengolahan gambar wajah. Pada penelitian menguji tiga  gambar  wajah  dalam  waktu  bersamaan.  Dari hasil  pengujian  dan  pembahasan  diketahui  bahwa LBPH lebih akurat daripada metode eigenface.
Metode Face Recognition
juga dapat diimplementasikan  pada  sistem  keamanan  pintu (Nasir,  Ramli,  &  Michael,  2019).  Sistem  ini dibangun  menggunakan  ATMega328  berbasis Arduino  microcontroller . Face  recognition  system ini dapat bekerja dengan jarak maksimal tiga meter.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan,  yaitu menerapkan face  recognition dalam  membangun sistem  pengaman  rumah.  Sedangkan  bentuk penelitian  yang  digunakan  adalah action  research . Action  research pada  penelitian  ini  merupakan bentuk  penelitian  terapan  ( applied  research )  yang bertujuan mencari suatu alternatif dalam pemantauan  sistem  keamanan  rumah  dan  mampu memberikan notifikasi kepada pemiliknya.
Ada beberapa tahap penelitian yang dilakukan yaitu:
1. Studi Pustaka/ Literatur
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  yang dilakukan  yang  bertujuan  untuk  memahami berbagai metode yang digunakan dalam sistem pengaman  rumah.  Sumber  pembelajaran memanfaatkan referensi dari perpustakaan dan sumber dari internet terutama dari jurnal ilmiah yang  terbaru.  Kemudian  studi  kepustakaan difokuskan pada metode Haar-Cascade Classifier.
2. Observasi/ Pengamatan Pada tahap ini dilakukan pengamatan mengenai sistem  pengaman  yang  sudah  digunakan  dan meneliti permasalahan yang dihadapi berkaitan dengan tema penelitian.
3. Perancangan
Setelah memahami permasalahan dan
melakukan  pengumpulan,  tahap  selanjutnya adalah  merancang  sistem.  Sistem  dirancang dengan  memanfaatkan webcam ,  laptop  dan smartphone .
4. Pengujian
Pengujian  merupakan  tahap  yang  sangat penting. Pada tahap ini diuji kinerja dari sistem yang  telah  dibuat.  Rancangan  pengujian meliputi pengujian webcam , pengujian pengenalan  wajah  dan  pengujian  pengiriman notifikasi.
5. Analisis
Hasil  pengujian  dianalisis  untuk  mengetahui kesesuaian  antara  hasil  yang  diharapkan dengan hasil yang telah tercapai. Selain itu juga dikaji  kelebihan  dan  kekurangan  sistem  yang dibuat.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  alat  dan  bahan sebagai berikut:
1. Kamera Webcam (Resolusi  video  720p  HD pixel , resolusi kamera 3 MP, interface USB 2.0, 1280 x 720 pixels )
2. Smartphone (untuk mengirim notifikasi)
3. Laptop  (Untuk  memprogram OpenCV & Python menggunakan Processor AMD  A9,
RAM  4GB,  HDD  500GB,  VGA Webcam, Operating System Windowns 10 64 bit)
4. Library OpenCV (Versi 3.3 )
5. Bahasa Program Python (Versi 3.8)
6. Push Safer (Versi 2.5.2)
Setelah  melakukan  berbagai  kajian  mengenai permasalahan  pada  keamanan  rumah,  tahap berikutnya  yaitu  melakukan  wawancara  kepada pemilik  rumah  dan  juga  mencari  informasi  melalui internet.  Adapun  data  yang  sudah  didapatkan  dari pengurus  pemilik  rumah  adalah  data  berupa wawancara,  berikut  kesimpulan  yang  bisa  didapat. Bahwa  sudah  terjadi  dua  kali  pencurian  di  rumah tersebut.  Pencuri  atau  pelaku  melakukan  aksinya pada  malam  hari  karena  pada  siang  hari  terdapat banyak  orang  yang  melewati  rumah  tersebut. Terdapat kamera berupa CCTV tapi tidak memadai karena pelaku sudah tahu dan kamera itu tidak begitu jelas  untuk  melihat  pelaku.  Dan  terdapat  seperti binatang penjaga pada rumah tetapi tidak memadai karena  pemilik  hanya  ingin  merawat  tidak  untuk menjaga  atau  menangkap  maling  sehingga  dapat melukai  pencuri  atau  pelaku  jadi  binatang  tersebut dirantai  saja  jika  ada  orang  asing  masuk  hanya menggongong.  Di  daerah  rumah  tersebut  tidak  ada keamanan  komplek  atau  staf  keamanan  sehingga pelaku mudah mengulang aksinya. Sehingga pemilik rumah membayar atau menyuruh orang sekitar untuk menjaga rumahnya.
2. PEMBAHASAN
2.1. Perancangan Sistem
Penelitian  ini  mengembangkan  kegunaan  metode Haar-Cascade  Classifier yang  dikembangkan  oleh Paul Viola-Michael Jonas sebagai teknik pengenalan wajah dan juga pengiriman notifikasi ke smartphone .  Peneliti  menggunakan dual-camera untuk menguji kelayakan dan mengetahui persentase keberhasilan  dari  sistem  keamanan  yang  sudah dirancang  dan  dibangun  dengan  menggunakan metode Haar-Cascade Classifier .
Di  bawah  ini  merupakan  rancangan  usulan berbentuk  skema  sistem  pengaman  rumah  dengan face recognition menggunakan dual-camera. Pengolahan  gambar  menggunakan  metode Haar- Cascade  Classifier .  Menggunakan webcam yang memiliki high  definition 720  pixel  sebagai input yaitu webcam Logitech C270, diproses dengan Mini PC atau  laptop  dan Output alat  ini  menggunakan Wifi dan pengiriman pesan notifikasi ke smartphone Android jika terdeteksi orang asing.

## Gambar 1. Skema sistem pengaman rumah
Skema  rancangan  di  atas  merupakan  keseluruhan dari  cara  kerja  rangkaian  sistem  keamanan  rumah dengan pengenalan wajah. Cara kerja dari rangkaian ini adalah ketika webcam menangkap gambar orang tak  dikenal  atau  seseorang  yang  bukan  penghuni rumah  berdasarkan  perbandingan  basis  data  yang sudah  dibuat  dengan  gambar  dari  video  yang ditangkap,  maka  laptop  akan  mengirimkan  pesan notifikasi  ke smartphone penghuni  rumah  berupa peringatan bahwa ada orang asing.
Webcam ini  menggunakan  USB  sebagai interface untuk terhubung  keperangkat Mini PC atau laptop. Webcam ini berfungsi untuk merekam video maupun menangkap  gambar.  Pada  rangkaian  ini,  perangkat difungsikan  untuk  menangkap  wajah  siapa  saja untuk  diteruskan  laptop  dan  diproses  lebih  lanjut. Laptop  yang  digunakan  menggunakan  sistem operasi windows 10 pro yang  mempunyai  dua slot USB untuk webcam.
Sistem  pengaman  rumah  ini  bekerja  dengan  cara webcam mengambil ( capture ) gambar wajah orang. Gambar  wajah  tersebut  kemudian  diolah  di  laptop menggunakan  metode face  recognition dengan algoritma Haar-Cascade  Classifier. Sistem  akan mengenali  wajah  dengan  cara  membandingkannya dengan  data  gambar  wajah  penghuni  rumah.  Pada penelitian  ini  di  basis  data  tersimpan  30  gambar wajah dari tiga orang yang berbeda.
Hasil  dari  pengenalan  wajah  ini  adalah  kelompok penghuni  rumah  yaitu  Alin,  Alfi  atau  Rifki.  Jika gambar tidak sesuai, maka sistem akan mengenalinya  sebagai  orang  asing.  Jika  terdeteksi orang  asing,  maka  openCV  akan  mengirimkan peringatan atau notifikasi ke pemilik rumah melalui Push-Safer. Agar  notifikasi  dapat  terkirim,  maka sistem  harus  selalu  terkoneksi  dengan  jaringan internet.
Sistem ini akan berfungsi dengan adanya dukungan perangkat lunak ( software ). Software yang digunakan adalah bahasa pemrograman Python versi 3.8. Selain itu juga menggunakan OpenCV sekaligus lengkap  dengan  modul  ekstra  “ contrib ”. Kemudian agar notifikasi terkirim ke pemilik rumah diperlukan adanya Push-Safer API .
Dalam perancangan program pada sistem ini secara keseluruhan  sistem  dibuat  menggunakan  bahasa pemprograman python dengan  beberapa library opencv . Beberapa python package diperlukan untuk menunjang kerja dari sistem keamanan rumah, yaitu CV2 , Numpy , Matplotlib , Pillow , Tkinter dan Python-pushsafer.

## Gambar 2. Contoh Pemograman Python 3
OpenCV adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk  mempelajari Computer  Vision yang  mampu mengekstrak  informasi  dari  sebuah  gambar. Contohnya  mengenali  objek,  mentransformasi gambar, menghitung kendaraan yang lewat di jalan, membaca  angka  dan  teks,  termasuk  mengenali wajah. Modul OpenCV yang digunakan menggunakan  modul  yang  berbasis python dengan ekstra  fitur  tambahan  bernama  “ contrib ”,  karena digunakan mengenali wajah.
Gambar 3. Opencv mengenali wajah
Push  safer tersedia  secara  gratis  pada  situs https://pushsafer.com . Setelah  membuka web  push safer ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan registrasi  terlebih  dahulu.  Alamat email beserta password inilah  yang  digunakan  untuk login pada push  safer .  Selanjutnya,  Setelah  melakukan login , akan  dapat  dilihat  informasi-informasi  yang dibutuhkan, diantaranya uniq code yang difungsikan dalam pemanggilan Push safer API. Selain itu, dari dashboard  web juga  terlihat  informasi  mengenai perangkat yang terdaftar. Informasi penting lainnya dapat  dilihat  secara  lengkap  pada  halaman web seperti ditunjukkan pada gambar 4.
API  Push-safer akan  dintegrasikan  ke  dalam file python. Cara  kerja push  safer dapat  dilihat  pada gambar 5 . Informasi yang masuk juga dapat dikirim ketika pengguna offline sementara, layanan push API akan  menyimpan  pesan  yang  masuk  hingga pengguna online kembali.
Sumber: https://pushsafer.com
Gambar 5. Cara kerja Push Safer
2.2. Rancangan Pengujian
Pada  tahap  pengujian  akan  dilakukan  dari  sisi perangkat  keras  untuk  mengetahui hardware tersebut sudah berfungsi dengan baik. Selain itu juga perlu dilakukan pengujian dari program yang sudah dibuat dan yang terakhir menguji kerja sistem secara menyeluruh.
Data-data  gambar  penghuni  rumah  pada  penelitian ini disimpan pada berkas ( file ) face-recognation.py. File inilah  yang  digunakan  untuk  membangun database trainner.yml .
Gambar 6. Data Foto Alfi
Gambar 7. Data foto Alin

## Gambar 8. Data foto Rifki
Data  berupa  foto  tersebut  dapat  diubah  maupun ditambahkan  foto  lainnya.  Jika  penghuni  rumah bertambah  atau  berkurang,  data  juga  dapat disesuaikan  kembali.  Kumpulan  foto  tersebut digunakan  sebagai  data  latih  yang  nantinya  akan dibandingkan  dengan  foto  yang  diambil  oleh webcam .  Data  hasil training dapat  dilihat  pada gambar 9.

## Gambar 9. Data hasil training
Untuk  mengetahui  apakah  alat  mampu  mendeteksi keberadaan  orang  asing,  maka  perlu  diuji  bersama orang yang tidak terdaftar pada database . Pengujian ini dilakukan pada beberapa waktu dan kondisi yang berbeda.

## Gambar 10. Proses pengujian untuk mendeteksi orang asing
Setelah  sistem  berhasil  mendeteksi  orang  asing, maka  perlu  dilakukan  pengujian  pengiriman notifikasi melalui push safer terlebih dahulu. Hal ini bertujuan untuk mengetahui bahwa sistem notifikasi telah berjalan dengan baik.

## Gambar 11. Mengirim Notifikasi “Tes 1 2 3” Jam
01.08
Uji  coba  notifikasi  push  safer  dapat  dilihat  pada gambar  11.  Sedangkan  hasil  penerimaan  notifikasi dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan notifikasi yang diterima pada smartphone
2.3. Hasil Pengujian Webcam C270
Hasil  pengujian  Webcam  C270  dapat  dilihat  pada gambar 13. Dari gambar tersebut terlihat  jika dual - webcam dapat  bekerja  dengan  baik  dibuktikan dengan  cara  mengakses webcam melalui  aplikasi crazytalk camsuite di laptop.
Gambar 13. Webcam dapat menampilkan gambar
Penempatan  atau  posisi webcam mengarah  ke gerbang  rumah  dengan  posisi  satu webcam di  sisi kanan    dan  satu webcam di  sisi  kiri.  Pengujian dilakukan dengan memvariasikan jarak dari rentang 50  cm  hingga  250  cm.  Hasil  pengujian  tersebut tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian dengan berbagai variasi
jarak uji Jarak antara dual-camera dan wajah Hasil pengujian Webcam 1 Webcam 2 50cm Mengenali Mengenali 100cm Mengenali Mengenali 150cm Mengenali Mengenali 200cm Mengenali Mengenali 250cm Tidak mengenali Tidak mengenali Dari tabel tersebut diketahui bahwa pada jarak uji 50 cm  hingga  200  cm,  sistem  berhasil  mendeteksi keberadaan  orang.  Pengujian  selanjutnya  adalah pengujian  pendeteksian  berdasarkan  waktu  dalam pengujian 24 Jam dengan jeda waktu 30 menit sekali dan lamanya pengujian 2 menit. Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa webcam dapat mendeteksi 24 jam penuh.
Pengujian  selanjutnya  adalah  untuk  mengetahui bahwa  sistem  bisa  mengenali  pemilik  rumah  dan mampu  mendeteksi  adanya  orang  asing.  Hal  ini dilakukan  dengan  cara  mengajak  dua  orang penghuni rumah yang datanya sudah tersimpan pada basis  data  beserta  satu  orang  asing  yang  datanya tidak  ada  pada  basis  data.  Percobaan  pengujian dilakukan sebanyak lima kali.
Tabel 2. Hasil pengujian webcam dengan jumlah
tiga orang bersamaan Jumlah orang pada webcam Hasil pendeteksian Webcam 1 Webcam 2 1 Mengenali Mengenali 2 Mengenali Mengenali 3 Hanya mengenali dua orang Hanya mengenali dua orang Pengujian  dilakukan  sebanyak  lima  kali  dan mendapatkan hasil yang sama.
Pengujian lain adalah menguji objek yang bergerak. Objek  adalah  penghuni  rumah  bernama  Alin  dan orang yang datanya belum tersimpan pada basis data. Objek  diuji  dengan  cara  berjalan  dari  depan  pintu rumah mengarah ke webcam berada.
Tabel 3. Hasil pengujian dengan objek bergerak Penguji an Ke Orang Hasil pendeteksian Webcam 1 Webcam 2 1 Penghuni rumah Mengenali sebagai Penghuni rumah dan Orang asing Mengenali sebagai Penghuni rumah 2 Penghuni rumah Mengenali sebagai Penghuni rumah Mengenali sebagai Orang asing 3 Penghuni rumah Mengenai sebagai Orang asing Mengenali sebagai Penghuni rumah dan Orang asing 4 Orang asing Mengenali sebagai Orang asing Mengenali sebagai Orang asing
Setelah  sistem  mengenali  dan  bisa  membedakan antara  penghuni  rumah  dan  orang  asing,  maka pengujian  selanjutnya  adalah    pengujian  notifikasi. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan  dalam  memberikan  peringatan  jika sistem  mendeteksi  adanya  orang  asing.  Hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Pengiriman Notifikasi Pendeteksian orang asing yang ke Pengiriman notifikasi 1 Dapat mengirim notifikasi 2 Dapat mengirim notifikasi 3 Dapat mengirim notifikasi 4 Dapat mengirim notifikasi

## 2.4. Analisis
Klasifikasi  dilakukan  setelah  sistem  mengenali wajah  yang  tertangkap  oleh webcam .  Wajah  yang terdeteksi  mempunyai  nilai  koordinat  tersendiri. Sistem  kemudian  melakukan  pencocokan  dengan data  yang  sudah  tersimpan  sebelumnya.  Saat pengenalan  wajah,  baris  kode if  conf>=  10  and conf<=  85: yang  terdapat  pada file  face- detection1.py dan face-detection2.py merupakan nilai  kecocokan  antara  wajah  yang  tertangkap dengan wajah yang ada di basis data.
Tabel 5. Pengujian dengan variasi jarak Jarak Diuji Jumlah Pendeteksian Webcam 1 Webcam 2 50cm Alin Alin (50) Alin (65) 100cm Alin Alin (55) Alin (52) 150cm Alin Alin (28) Orang_asing (1) Alin (24) Orang_asing (2) 200cm Alin Alin (15) Orang_asing (5) Orang_asing (6) 250cm Alin Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Total deteksi 154 149
Pada  pengujian  pengaruh  jarak  dan  kemampuan pengenalan wajah, jarak divariasikan dengan rentang 50  cm.  Jarak  terjauh  yang  dapat  dijangkau  adalah 250 cm. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 5. Langkah selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  persentase keberhasilan pengujian sistem.
Untuk  perhitungan  total  rata-rata  persentase pendeteksian  menggunakan  perhitungan  sebagai berikut.
Persentase berhasil: 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 (1) Maka perhitungannya adalah: 464,1 5 = 92,82 % (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙) Persentase gagal: 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 (2)
Maka perhitungannya adalah:
35,9
5 = 7,18 % (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙)
Dari  semua  hasil  pengujian  dan  perhitungan persentase  yang  sudah  didapatkan  kemudian dirangkum dalam tabel 6.
Tabel 6. Tingkat Keberhasilan Keseluruhan Pengu jian Pengujian Persentase
Hasil gambar Ter dete ksi Tidak Terde teksi Berha sil Gagal Jarak webcam 303 14 95,3% 4,7% 24 Jam 2.40 7 152 93,7% 6,3%
Pengu jian Pengujian Persentase Hasil gambar Ter dete ksi Tidak Terde teksi Berha sil Gagal
Banyak nya orang 435 25 94,3 5,7% Berdasa rkan Skenari o 26 5 80,8% 19,2%
Notifika
si
100 0 100% 0%
Total
Rata- rata
Persen tase 92,82 % 7,18 %

## 3. ALGORITMA ATAU PROGRAM
Sistem tidak akan berfungsi tanpa adanya program. Program  disusun  berdasarkan  diagram  alir  sesuai dengan  fungsi  yang  direncanakan.  Fungsi  tersebut dibagi-bagi  ke  dalam  sub  bagian  yang  lebih  kecil. Bagian  dari flowchart tersebut  menggambarkan bagaimana  proses  pengambilan  data,  pengolahan data  hingga  ke  proses  pengiriman  notifikasi. Flowchart alat ini dapat dilihat pada gambar 14.
Face-recognition.py Face-detection.py .
Gambar 14. Diagram Alir Program
Tabel 7. Keterangan tahapan diagram alir face-
recognition.py Diagram Alir Penjelasan Mulai ( start ) Alat dinyalakan Inisialisasi Perangkat, program Python , dan library OpenCV Memulai sistem bekerja, perlu dipersiapkan hardware dan software termasuk di dalamnya Python , maupun OpenCV Import cv2, numpy, os, pickle, pillow Sistem memerlukan python package tambahan, dengan mengambil cv2, numpy, pillow, pickle , dan os Input gambar dalam bentuk bertipe *.jpg, atau sejenisnya ke basis data Sistem mulai mencari foto berformat jpg, png, dan jpeg di dalam folder untuk dilakukan pengenalan wajah Training foto ditemukan sesuai nama folder Pada tahap ini sistem dilatih untuk mengenali data gambar beserta namanya, kemudian membandingkan dengan data baru, dan selanjutnya memberi label nama pada data tersebut. Data gambar tersimpan pada
file “trainner.yml”
Data wajah yang dikenali, tersimpan di dalam berkas “trainner.yml”
Tabel 8. Tahapan diagram alir face-detection.py Diagram Alir Penjelasan Mulai ( start ) Alat dinyalakan Inisialisasi Perangkat, Program Python , OpenCV Semua perangkat dipersiapkan untuk menjalankan sistem, termasuk di dalamnya
Python , maupun OpenCV import cv2, numpy,
matplotlib, tkinter, pillow, pickle, pushsafer Sistem memerlukan python package tambahan, dengan
mengambil cv2, numpy, matplotlib, tkinter, pillow, pickle , dan pushsafer
Rekam aktivitas face detection
dengan webcam Sistem keamanan mulai merekam semua aktivitas yang ada di depan rumah, terkhususnya wajah manusia Jika keakuratan >=10 and <=85 Berdasarkan wajah yang tertangkap oleh gambar, sistem akan membandingkan dengan basis data wajah yang telah disimpan terlebih
dahulu. Terdapat dua kondisi:
1. Jika keakuratan lebih dari sama dengan 20 dan kurang dari 100, maka sistem akan menganggap bahwa wajah itu adalah penghuni rumah., dan akan terus merekam 2. Jika tidak memenuhi kriteria keakuratan, sistem akan mengenalinya sebagai orang asing Kirim notifikasi ke smartphone Sistem akan menampilkan peringatan dan mengirimkan informasi berupa push notification yang berisi gambar wajah orang asing berdasarkan hasil pengenalan wajah oleh sistem
Program  yang  dibuat  meliputi  pengambilan  data input,  pengelolaan  dan  pengolahan  data  dan pemrosesan output  lengkap dengan  aktivitas sistem keamanan.  Program  yang  telah  dibuat,  selanjutnya dimuat  dan  dijalankan  dengan  aplikasi Python Interpreter yang terdapat di mini pc atau laptop.
Program  dibagi  menjadi  2,  yang  pertama  adalah program  untuk  memuat  data  wajah  para  penghuni rumah  ke  dalam  basis  data  dengan  nama  program
face-recognation.py dan yang kedua adalah program untuk  melakukan  pengenalan  citra  wajah  secara realtime melalui webcam dengan  nama face- detection.py .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil    dan  pembahasan,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  keamanan  rumah  dirancang  dengan menggunakan  beberapa  perangkat  keras  yaitu Mini pc atau laptop , modul Webcam Logitech C270 beresolusi  3 Megapixel.  Software yang digunakan library OpenCV pada Python versi 3.  Pengenalan  citra  dengan  metode Haar- cascade  Classsifier dan Push-Safer untuk notifikasi smartphone berbasis Android .
2. Jika terdeteksi orang asing, sistem mengirimkan  notifikasi  melalui Push-Safer yang terkoneksi internet. Sistem menggunakan API key yang didapat dari halaman web Push- Safer untuk  menggunakan  layanan  notifikasi, lalu  mengirimkan  isi  pesan  ke  server Push- Safer untuk  diteruskan  ke smartphone penghuni rumah.
3. Penggunaan face  recognition dengan  metode Haar-cascade  Classsifier mempunyai  akurasi sebesar  92,82%.  objek  berpengaruh  terhadap proses  pendeteksian  citra  wajah  dengan  jarak efektif sejauh 100cm dengan akurasi maksimum sebesar 95,3%.
Adapun  saran  untuk  pengembangan  penelitian  ini selanjutnya antara  lain:
1. Pada penelitian ini belum memberitahukan berapa  jumlah  wajah  atau  orang  yang berada di depan rumah.
2. Keterbatasan  pemanggilan API untuk layanan Push-notification dari Push-safer , disarankan mengganti layanan push- notification tanpa  batasan  pemanggilan API.
3. Dalam  penelitian  ini  pun  peneliti  belum mampu  menampilkan  notifikasi  berupa gambar atau hasil deteksi orang asing yang berada di depan rumah.
4. Penelitian  ini  belum  mampu  membedakan bentuk berupa mana wajah dan gambar.

## PUSTAKA
Fandiansyah, F., Sari, J. Y., & Ningrum, I. P. (2017).
Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Linear  Discriminant  Analysis  Dan  K  Nearest Neighbor. Jurnal Informatika , 11 (2). https://doi.org/10.26555/jifo.v11i2.a5998
Gae,  R.A.,  Triyanto,  D.,  &  Suhardi. (2019).
Rancang  Bangun  Sistem  Pemantauan  dan Notifikasi  Otomatis  pada  Keamanan  Rumah Menggunakan  Teknologi  Wireless  Sensor
Network  Berbasis  Website. Jurnal  Komputer dan Aplikasi. 07 (03), 23–33.
Lima,  N.  V.  De,  Novamizanti,  L.,  Susatio,  E., Telekomunikasi,  T.,  &  Telkom,  U.  (2019). Sistem  Pengenalan  Wajah  3D  Menggunakan Icp  Dan  Svm  3D  Face  Recognition  System Using  Icp  and  Svm. Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 6 (6), 601–610.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201961609
Nasir, J., Ramli, A. A., & Michael. (2019). Design of  door  security  system  based  on  face recognition with arduino. International
Journal  on  Informatics  Visualization , 3 (2), 127–131. https://doi.org/10.30630/joiv.3.2.200
Nugraha,  P.,  Komarudin,  A.,  &  Ramadhan,  E. (2022).  Deteksi  Objek  Dan  Jenis  Burung Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan  Arsitektur  Inception  Resnet-V2. INFOTECH Journal , 8 (2), 47–55.
Rifa,  B.  (2020).  Kasus  Kejahatan  di  Banten Meningkat  Selama  2020,  Imbas  Pandemi?
(n.d.).  Retrieved  Februari  23,  2022,  from https://news.detik.com/berita-jawa-barat/d- 5306579/kasus-kejahatan-di-banten- meningkat-selama-2020-imbas-pandemi
Saputra, H. A., Utaminingrum, F., & Kurniawan, W.
(2019).  Deteksi  dan  Pengenalan  Wajah sebagai  Pendukung Keamanan  Menggunakan Algoritme  Haar-Classifier  dan  Eigenface Berbasis Raspberry Pi. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J- PTIIK)  Universitas  Brawijaya , 3 (2),  1372– 1380.
Sembiring, D. R. (2019). Analisis Accurate Learning Backpropagation Neural Network pada Pengenalan  Wajah. Jurnal  Mantik  Penusa , 3 (1), 70–73.
Setiawan,  D.,  Candra,  J.  E.,  &  Suharyanto,  C.  E.
(2019).  Perancangan  Sistem  Pengontrol
Keamanan  Rumah  dengan  Smart  CCTV Menggunakan  Arduino  Berbasis  Telegram. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan
Teknologi
Jaringan) , 4 (1), 185–190. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i1.1598
Simaremare, H., Kurniawan, A., Teknik Elektro, J., Sains dan Teknologi, F., Sultan Syarif Kasim Riau  Jl  Soebrantas  No,  U.  H.,  &  Baru,  S.
(2016).  Perbandingan  Akurasi  Pengenalan
Wajah  Menggunakan  Metode  LBPH  dan Eigenface  dalam  Mengenali  Tiga  Wajah Sekaligus  secara  Real-Time. Jurnal  Sains, Teknologi Dan Industri , 14 (1), 66–71.
Waworundeng,  J.,  Doni,  L.,  &  Alan,  C.  (2017). Implementation  of  PIR  Sensor  as  Motion
Detector for Home Security System using IoT Platform. Cogiti  Smart  Joournal , 3 (2),  152– 263.
Wijaya, I. D., Nurhasan, U., & Barata, M. A. (2017).
Implementasi  Raspberry  Pi  Untuk  Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Ruang Server Dengan  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Metode  Triangle    Face. Jurnal  Informatika Polinema , 4 (1), 9. https://doi.org/10.33795/jip.v4i1.138 .