## Manutech :
Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 14, No. 01,(2022)    p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397
Alat Pendeteksi Suhu Tubuh dan Wajah (Kebutuhan Bukti Kehadiran) Berbasis Data
Aan Febriansyah 1 , Junialdi Saputra 2 , Puspita Desvirati 3 123 Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat aan9277@gmail.com
Received : 8 April 2022;  Received in revised form : 10 Mei 2022; Accepted : 2 Juni 2022

## Abstract
This research leads to the manufacture of presence tools by implementing a face recognition and detection system, and is equipped with body temperature measurements. In this study, for face detection and recognition, the Local Binary Pattern Histogram (LBPH) Algorithm and Haar Cascade of Classifier were applied. The algorithm's working system performs face detection and recognition quickly with the use of a webcam. The scope of this research is to conduct database preparation, training, detection, recognition, and  face  identification.  For  measuring  body  temperature  using  the  MLX90614  Infrared  temperature sensor, this temperature sensor utilizes infrared radiation, this sensor can automatically measure energy in infrared radiation which will become a temperature scale. The testing process carried out in this study uses 100 databases of facial images that will be read during the detection process. From the test results, the face detection and recognition system will work optimally at a distance of 30-100 cm from the Web cam. while the body temperature measurement system will be more accurate at a distance of 5-15 cm from the temperature sensor MLX90614.

## Keywords: face detection, body temperature measurements

## Abstrak
Penelitian ini mengarah pada pembuatan alat presensi dengan menerapkan sistem pengenalan dan  pendeteksian wajah, serta dilengkapi dengan pengukuran suhu tubuh. Dalam penelitian  ini  untuk pendeteksian  dan  pengenalan  wajah  diterapkan  Algoritma  Local  Binary  Pattern  Histogram  (LBPH)  dan Haar  Cascade  of  Classifier.  Sistem  kerja  algoritma  tersebut  melakukan    pendeteksian  dan  pengenalan wajah secara cepat dengan penggunaan webcam. Ruang lingkup dalam pembuatan penelitian ini adalah melakukan  penyusunan  database,  training,  pendeteksian,  pengenalan,  dan  pengidentifikasian  wajah. Untuk  pengukuran  suhu  tubuh  menggunakan  sensor  suhu  Infrared  MLX90614,  sensor  suhu  ini memanfaatkan  radiasi  gelombang  infrared,  secara  otomatis  sensor  ini  dapat  melakukan  pengukuran energi pada radiasi infrared yang akan  menjadi skala temperatur. Proses pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan 100 database citra gambar wajah yang akan dibaca saat proses pendeteksian. Dari hasil pengujian, sistem pendeteksian dan pengenalan wajah akan bekerja secara maksimal pada jarak 30-100 cm dari WebCam. sedangkan pada sistem pengukuran suhu tubuh akan lebih akurat pada jarak 5- 15 cm dari sensor suhu MLX90614.

## Kata kunci: Deteksi wajah, Deteksi suhu

## 1.   PENDAHULUAN
Pada awal tahun 2020  di Indonesia digemparkan dengan adanya wabah virus yang berbahaya yaitu  virus  covid-19,  awal  mula  munculnya  virus  covid-19  ini  berasal  dari  Wuhan,  Cina  virus  ini  dapat menular  sangat  cepat  dan  bisa  menyebar  ke  Negara-Negara  lain.  Termasuk  Indonesia  sendiri,  tidak menunggu  waktu  yang  lama  virus  tersebut  masuk  ke  Indonesia.  Virus  ini  dapat  menginfeksi  sistem pernafasan,  flu,  batuk,  paru-paru,  demam  dan  usia  lanjut.  Gejala  ini  dapat  hilang,  bisa  tambah  berat
bahkan  dapat  sembuh,  gejala  berat  yang  dialami  oleh  orang  yang  terjangkit  virus  covid-19  dapat mengakibatkan  kematian.  Berkaitan  dengan  adanya  otomatisasi  sistem  yang  mampu  membantu pengidentifikasian  setiap  orang  yang  akan  masuk  ke  wilayah  kedinasan,  untuk  penanggulangan  dan pencegahan penyebaran virus corona atau Covid-19 bisa lebih optimal dalam pelaksanaannnya, dengan menggunakan alat yang dapat mendeteksi suhu tubuh dan image processing yang dimonitor pada sebuah android, maka petugas dapat mengetahui kondisi setiap orang yang masuk ke wilayah kedinasan [1].
Salah satu peralatan yang berpotensi menyebarkan virus antara lain adalah Alat /Mesin Presensi. Mesin  Presensi  adalah  mesin  yang  digunakan  untuk  mencatat  kehadiran  karyawan,  siswa  maupun anggota  sebuah  organisasi.  Mesin  presensi  banyak  digunakan  di  Kantor,  Sekolah,  Instansi  bahkan  di sebuah proyek. Proses presensi dapat menggunakan deteksi sidik jari atau deteksi wajah. Deteksi wajah ini  adalah  sebuah  teknologi  dari  computer  vision  dan  articial  intelligence  yang  bergantung  kepada pengaturan  fitur  dengan  tidak  mengabaikan  pengaturan  pada  fitur  yang  lain.  Wajah  seseorang mempunyai  banyak  informasi  terhadap  identitas  orang  tersebut  ke  orang  lain[2].  Selain  itu,  sistem presensi  dengan  deteksi  wajah,  dapat  dikombinasikan  dengan  pengecekan  suhu  tubuh.  Saat  pandemi Covid-19,  pengukuran  suhu  tubuh  manusia  menjadi  suatu  hal  yang  penting  sebagai  tindakan  untuk mendeteksi gejala awal Covid-19, selain itu sebagai suatu usaha untuk mengurangi kontak langsung dan menerapkan protokol jaga jarak, dilakukan studi mengenai pengukuran temperatur yang jika ditemukan suatu  hal  yang  abnormal  maka  alat  pengukur  akan  otomatis  mengeluarkan  suara  alarm  yang  berarti sebuah informasi untuk waspada dan sebagai peringatan dini [3].
Pada  era  sekarang  mesin  presensi  juga  mengalami  perkembangan  secara  teknologi  seperti pengembangan  pada  sensor  inputannya.  Untuk  sekarang  pengembangan  jenis  mesin  presensi berdasarkan  jenis  inputnya  meliputi  mesin  absensi  kartu,  mesin  presensi  digital,  dan  mesin  presensi biometrik  yang  dapat  mendeteksi  bagian  tubuh  manusia  seperti  sidik  jari,wajah  dan  suara.  Seiring perkembangan  mesin  presensi  tidak  hanya  sebagai  pencatat  kehadiran  dan  penghitungan  upah  saja namun sekarang peranan mesin presensi juga dituntut berintegrasi langsung dengan sistem di perusahaan maupun di sebuah instansi. Kecanggihan teknologi mesin presensi bukan hanya terletak pada kecanggihan sensor inputnya saja tapi juga juga berkembang ke pengembangan sensor integrasinya, seperti  mesin presensi  USB,  mesin  presensi  TCP/IP,  mesin  presensi  Wi-Fi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pembuatan  alat  presensi  dengan  menerapkan  sistem  pengenalan  dan  pendeteksian  wajah,  serta dilengkapi dengan pengukuran suhu tubuh.

## 2.   METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode penelitian dan pengembangan, dengan langkah-langkah seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Prosedur penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
Tahap Studi Pendahuluan; merupakan tahap pra-survey (tahap awal), dimana kegiatan yang dilakukan adalah sebagai berikut :
(a)   mengkaji teori-teori yang berkaitan dengan tema penelitian,
(b)   mengkaji hasil-hasil penelitian terdahulu yang berkaitan erat dengan tema penelitian
(c)   melakukan  studi  lapangan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  berkaitan  dengan  strategi perancangan  sistem  kontrol,  komponen  dan  peralatan  pendukung  yang  digunakan,  serta  ruang lingkup kajian dan capaian untuk penelitian ini.
Tahap  Studi  Perancangan  Dan  Uji  Coba  Alat,  kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap  kedua  ini  adalah meliputi:
(a)   perencanaan alat penelitian, seperti : perancangan dimensi alat agar aman dan nyaman dipakai oleh konsumen dan pemilihan bahan/komponen;
(b)   uji coba awal terhadap fungsi komponen hardware,
(c)   pemilihan perangkat lunak/software yang digunakan
(d)   metoda validasi dan verifikasi.
Tahap Evaluasi dan Perbaikan, pada tahap ini dilakukan:
(a)   implementasi alat di lapangan (langsung ke mahasiswa/karyawan); (b)   pengambilan data;
(c)   perbaikan  untuk  mencapai  target  produk  final.  Target  capaian  pada  penelitian  ini  mencakup beberapa luaran.

## Gambar 1. Skema Tahap-Tahap Penelitian

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang ditargetkan dan yang telah dicapai dalam penelitian ini adalah berupa Perancangan dan  Pembuatan  Produk  dan  Rekayasa  Alat  Pendeteksi  Suhu  Tubuh  Dan  Wajah  (Kebutuhan  Bukti Kehadiran) Berbasis Data. Kontribusi mendasar  pada penelitian ini akan menghasilkan Alat Pendeteksi Suhu Tubuh dan Wajah (Kebutuhan Bukti Kehadiran) Berbasis Data, terutama untuk mengurangi resiko penularan covid-19 di wilayah kerja/kampus. Alat ini terdiri dari dua sistem besar yaitu, sistem deteksi wajah dan sistem deteksi suhu tubuh yang terintegrasi dalam satu alat.

## 3.1. Proses Pendeteksian Wajah
Untuk  kebutuhan  pendeteksian  wajah,  diperlukan  proses  registrasi  setiap  orang  yang  akan menggunakan sistem pendeksian ini. Proses pendaftaran hanya memerlukan waktu beberapa menit saja, menggunakan webcam dan layar LCD sebagai penampil hasil gambar yang sudah di-capture tersebut, yang

## 1. TAHAP STUDI PENDAHULUAN
STUDI LITERATUR Studi Lapangan tentang Sensor Suhu Tubuh  dan Pendeteksi Wajah, serta permasalahan yang sering terjadi Deskripsi dan analisis Temuan (Model Faktual)

## 2. TAHAP STUDI PERANCANGAN DAN UJI COBA ALAT
Temuan Draft Desain Alat Penelitian Perancangan Alat Penelitian Uji coba Menyeluruh Evaluasi dan Penyempurnaan

## 3. TAHAP EVALUASI DAN PERBAIKAN
1. Implementasi produk
2. Pengambilan data dan
penyempurnaan alat Produk Final
selanjutnya sudah dapat langsung digunakan selama data tersebut tersimpan di memori aplikasi. Untuk kebutuhan pengujian, alat ini menggunakan 100 database yang berupa gambar wajah yang akan dibaca citra wajahnya saat proses pendeteksian. Dari hasil pengujian, sistem pendeteksian dan pengenalan wajah akan bekerja secara maksimal pada jarak 30-100 cm dari WebCam.

## 3.2. Proses Pendeteksian Suhu Tubuh
Sedangkan untuk pendeteksian suhu tubuh, setiap orang cukup mendekatkan jari atau telapak tangannya ke sensor agar bisa dideteksi suhu tubuhnya. Untuk pengukuran suhu tubuh menggunakan sensor  suhu  inframerah  MLX90614  [4],  sensor  suhu  ini  memanfaatkan  radiasi  gelombang  inframerah, secara  otomatis  sensor  ini  dapat  melakukan  pengukuran  energi  pada  radiasi  inframerah  yang  akan menjadi  skala  temperatur.  Sistem  pengukuran  suhu  tubuh  akan  lebih  akurat  pada  jarak  5-15  cm  dari sensor suhu MLX90614. Secara umum, sistem memerlukan media penyimpanan data berupa database yang ukurannya disesuaikan dengan jumlah orang atau user yang akan disimpan dalam database tersebut. Gambar 2 menunjukkan proses penyimpanan data ke database. Sedangkan Gambar 3 menunjukkan Hasil Training pada Pengambilan gambar wajah. Kamera WebCam Logitech C270 menjadi face scanner, gambar yang ditangkap akan di filter pada algoritma Haar Cascade Classifier dan diubah dalam bentuk matriks, setelah  itu  gambar  akan  di  deteksi  dan  di-capture  sebanyak  10  gambar  per  orang,  gambar-gambar tersebut akan di-train dengan memberikan ID yang berbeda- beda pada setiap wajah yang berbeda pula, kemudian gambar akan tersimpan pada folder Database.
Gambar 2. Flowchart Database Sistem Deteksi Wajah
Pada sistem presensi kamera WebCam Logitech C270 menjadi inputan data, gambar yang ditangkap akan di filter pada algoritma haar cascade classifier dan diubah dalam bentuk matriks, jika wajah sudah dikenali dan terdeteksi maka proses selanjutnya sistem akan melakukan identifikasi dari wajah tersebut, proses
Input Data Kamera Mem-filter gambar (Haar Cascade Classifier Deteksi wajah Meng-capture gambar Jumlah Gambar >= 10 ? Menyimpan pada folder DataBase Tidak Ya Training Tidak Start Ya Stop
ini dilakukan oleh algoritma Local Binary Pettern Histogram (LBPH)[5], selanjutnya sistem akan mencari interval nilai threshold pada wajah yang sesuai dengan  data gambar yang telah tersimpan pada Database. Apabila wajah yang terdeteksi sesuai pada wajah yang tersimpan di database, maka identitas dari pemilik wajah akan teridentifikasi. Selanjutnya sensor suhu tubuh MLX90614 akan mendeteksi nilai suhu tubuh pemilik wajah pada bagian tangan dengan estimasi nilai suhu tubuh normal adalah 35°C  – 37,2 °C [6]. Apabila suhu tubuh yang terdeteksi bernilai antara 35°C – 37,2 °C, maka sistem akan menampilkan suhu tubuh normal, hal ini akan di tandai dengan adanya keluaran suara yaitu “Suhu Tubuh Nomal”. Jika suhu tubuh kurang atau melebihi 35°C – 37,2 °C, maka sistem akan menampilkan nilai suhu tubuh tidak normal, hal ini juga akan di tandai dengan adanya keluaran suara yaitu “Suhu Tubuh Tidak Normal”. Selanjutnya data wajah yang teridentifikasi dan suhu tubuh yang terukur akan dikirim ke dashboard sistem presensi sebagai  peserta  yang  hadir.  Jika  wajah  tidak  teridentifikasi  karena  belum  terdata  pada  Database  akan menampilkan bacaan “UNKNOWN”.
Gambar 3. Proses Training wajah di Database

## 4. SIMPULAN
Setelah melakukan perancangan, pengujian, dan analisa Alat Pendeteksi Suhu Tubuh Dan Wajah (Kebutuhan Bukti Kehadiran) Berbasis Data ini dapat diambil beberapa kesimpulan secara keseluruhan dari kinerja dari sistem Alat Pendeteksi Suhu  Tubuh Dan Wajah (Kebutuhan Bukti Kehadiran) Berbasis Data yakni sebagai berikut:
1. Alat  Pendeteksi  Suhu  Tubuh  Dan  Wajah  (Kebutuhan  Bukti  Kehadiran)  Berbasis  Data  ini  mampu mendeteksi wajah secara akurat dari jarak 30 cm – 100 cm dari WebCam. Sementara pada jarak 10 cm sistem tidak dapat mendeteksi dan mengidentifikasi wajah karena wajah terlalu dekat dengan WebCam. Dan pada jarak 150 cm sistem juga tidak dapat mendeteksi dan mengidentifikasi wajah karena  jarak  wajah  terlalu  jauh  dari  WebCam.  Pada  pendeteksian  dan  pengidentifikasian  wajah dengan  intensitas  cahaya  haruslah  dengan  intensitas  cahaya  yang  cukup  dan  untuk  ke  akurasian pendeteksian  dan  pengidentifikasian  wajah  dengan  posisi  wajah  berbeda-beda,  wajah  dapat terdeteksi dengan baik.
2. Alat  Pendeteksi  Suhu  Tubuh  Dan  Wajah  (Kebutuhan  Bukti  Kehadiran)  Berbasis  Data  ini  mampu mendeteksi suhu tubuh hanya pada jarak 5-15 cm, dengan persentase error 0-1%. Namun pada jarak lebih dari 15 cm, persentase error akan naik antara 3 – 4%.
3. Alat  Pendeteksi  Suhu  Tubuh  Dan  Wajah  (Kebutuhan  Bukti  Kehadiran)  Berbasis  Data  ini  mampu meminimalisir tingkat kecurangan, karena wajah akan terkirim pada DashBoard sistem Presensi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. A.Saputra,  M.  Ansori,  D.Widiatmoko,  " Rancang  Bangun  Alat  Pendeteksi  Suhu  Tubuh  Otomatis Dengan Image Processing Menggunakan Metode Backpropagation”, JURNAL ELKASISTA, vol. 1, Mei 2020.
[2]. Wibowo,  Angga  Wahyu,  et  al.,  “Pendeteksian  dan  Pengenalan  Wajah  pada  foto  secara  Real  Time dengan Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram”, JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan), e- ISSN:2503-2941,Vol. 9 No. 1 April 2020 Hal: 6 – 11.
[3]. Wulandari, R, “Rancang Bangun Pengukur Suhu Tubuh Berbasis Arduino Sebagai Alat Deteksi Awal Covid-19”,  Prosiding  SNFA  (Seminar  Nasional  Fisika  dan  Aplikasinya),  E-ISSN:  2548-8325  /  P-ISSN 2548-8317, pp. 183-189, 2020.
[4]. T. U. Urbach, Wildian, “Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Kontrol Temperatur Pemanasan Zat Cair Menggunakan Sensor Inframerah MLX90614”, Jurnal Fisika Unand Vol. 8, No. 3, ISSN 2302-8491, pp.273-280. Juli 2019.
[5]. Fahmi, Nur Muhammad., “Sistem Absensi Wajah Dengan Menggunakan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH)”, Sumatra Utara: repositori.usu.ac.id, 2020.
[6]. V.Polly, S. Pandelaki, K. Dame., “Alat Pendeteksi Suhu Tubuh Contactless Menggunakan MLX90614 Berbasis Mikrokontroller dengan Fitur Suara”. Jurnal RealTech Vol. 16 No. 2. ISSN: 1907-0837. pp.49- 53. Oktober 2020.