RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN WAJAH DAFTAR PENCARIAN ORANG (DPO) BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN
H. Lami 1 ,  S, Tenna 2 , B.A.H. Manafe 3 , J.F.M. Bowakh 4 , Nursalim 5 , Sudirman 6
1,,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana Jl Adisucipto Penfui, Kupang, Indonesia 85000
Email: h.lami@staf.undana.ac.id

## ABSTRACT
This study aims to design a system that is able to recognize the face of a  people search list (DPO). The application is built using opencv and dlib ddan system testing is done with a dataset consisting of 6 target people. The target was identified when it was exactly perpendicular to the camera but the detection failed when  the target's face  was  not  exactly  perpendicular.  This  study  also  models  the  transmission  of target data detected using long range radio (LORA) at a frequency of 915 Mhz.

## Keywords: Raspberry pi, Face Recognation,Open CV, LORA

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mendisain  sebuah  sistem  yang  mampu  mengenali  wajah  daftar  pencarian  orang  (DPO). Aplikasi dibangun menggunakan opencv dan dlib ddan pengujian sistem dilakukan dengan dataset terdiri atas  6  orang  target.  Target  berhasil  dikenali  ketika  berada  tepat  tegak  lurus  dengan  kamera  namun terjadi  kegagalan  deteksi  ketika  wajah  target  tidak  tepat  tegak  lurus.  Penelitian  ini  juga  memodelkan pengiriman data target yang terdeteksi memanfaatkan long range radio (LORA) pada frekuensi 915 Mhz.
Kata kunci: Raspberry pi, Deteksi wajah, Open CV, LORA

## 1. PENDAHULUAN
Teknik  pengenalan  wajah  merupakan  salah  satu objek  penelitian  citra  yang  mana  model penerapan  dapat  menggunakan  gambar  diam (Still  Image)  maupun  gambar  bergerak(Video Images).  Teknik  ini  membagi  area  penerapan kedalam 4 jenis area layanan dengan spesifikasi aplikasi sebagai berikut:
Tabel 1. Jenis Aplikasi Face Recognition[1]
Area Spesifikasi Aplikasi Hiburan Kartu  Pintar  (Smart Cards) Sistem Keamanan Sistem Penginderaan Video Game, Virtual Reality Surat Ijin Mengemudi,  Paspor, Kartu Pemilih Rekam Medis, Personal Login

## CCTV survilience
Rekomendasi  konfigurasi  untuk  sebuah  sistem pengenalan  wajah  terbagi  atas  tiga  tahapan seperti terlihat pada sebagai berikut:
Gambar 1. Konfigurasi Perangkat Sistem Pengenalan Wajah
Pada  pengenalan  wajah  terdapat  beberapa tantangan  yaitu  posisi  wajah,  fitur  wajah,  dan ekspresi wajah. Misalnya salah satu permasalahan  dalam  sesitem  pengenalan  wajah adalah  pada  saat  pengambilan  gambar  posisi wajah  terlihat  pada  posisi  samping  dengan  fitur wajah hanya tampak sebagian. Untuk mengatasi masalah  yang  muncul  dalam  pengenalan  wajah maka beberapa penelitian mulai mengembangkan  metode  dalam  ekstraksi  fitur wajah  diantaranya  Deep  convolutional  neural networks  (CNN),  data  augmentasi,  3D  Model, dan  GAN  model.  Perkembangan  beberapa penelitian  mengenai  pengenalan  wajah  dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
1. Studi  literature:  Machine  Learning (CNN dan GAN).
2. Disain Software : OpenCV setup, Object detection, dan face detection.
3. Pengujian Software dan analisis hasil.
Sistem yang dibangun pada penelitian ini terdiri atas  dua  bagian  yaiitu  bagaimana  membangun sistem pengenalan wajah daftar pencarian orang (DPO)  dan  bagaimana  memodelkan  sistem notifikasi  melalui  model  komunikasi  informasi internet of things (IOT) untuk menginformasikan  data  hasil  pengenalan  wajah. Proses  yang  dilalui  pada  tahapan  pengenalan wajah  antara  lain  proses  pengumpulan  data
Gambar 2. Perkembangan Riset mengenai Metode Pengenalan Wajah berbasis Jaringan saraf Tiruan[2]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana mengembangkan sistem yang dapat menentukan objek  DPO  berbasis  jaringan  saraf  tiruan.  Oleh karena  salah  satu  metode  pada  gambar  2  akan dipilih untuk diaplikasikan pada proses pengembangan  sistem.  Alasan  dalam  peentuan metode secara bebas didasarkan karena penelitian  ini  mengabaikan  keunggulan  dari kedua metode tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  pengenalan  wajah  pada  penelitian  ini menggunakan  sebuah  single  board  computer raspberry  pi  yang  terintegrasi  dengan  sebuah USB  camera.  USB  camera  bertugas  untuk melakukan  pengambilan  gambar  sedangkan proses  deteksi,  ekstraksi,  dan  pengenalan wajah  dilakukan  oleh  single  board  computer. Secara  garis  besar  penelitian  ini  membagi aktifitas  penelitian  kedalam  beberapa  tahapan yaitu sebagai berikut :
wajah  DPO,  klasifikasi  wajah  DPO,  dan identifikasi wajah DPO. Proses yang dilalui pada tahapan  pemodelan  komunikasi  IOT  untuk informasi  data  hasil  identifikasi melalui beberapa  tahapan  yaitu  memodelkan  sistem komunikasi  point-to-point  antara  node  dan memodelkan  komunikasi  node  dan  server/ gateway.
Perangkat  keras  untuk  membangun  sistem pengenalan  wajah  terdiri  atas  sebuah  single  on chip ( SOC ) board (raspberry pi 3 mode B+), dan modul motordc + infra red (IR) pi camera 5MP. Untuk  mentrasmisikan  data  hasil  deteksi  wajah DPO  maka  dipilih  beberapa  modul  radio IOT board  rfm95 (sisi  client)  dan rfm95 IOT Gateway  HAT/GPS (sisi  server/gateway)  yang mana  modul  tersebut  disispkan  pada  modul single  board  microcontroller  ( SBM ).  Frekuensi kerja  yang  digunakan  untuk  berkomunikasi antara  node  adalah  dalam  rentang  915Mhz- 923Mhz.  Sistem  operasi  yang  digunakan  untuk proses  deteksi  wajah  DPO  pada  SOC  pi  adalah raspbian strecth sedangkan sistem operasi yang
digunakan  pada  komunikasi  IOT  adalah XOTS . Konfigurasi  dari  kedua  sistem  tersebut  dapat dilihat pada gambar 8 dan gambar 9.

## Gambar 3. Konfigurasi Sistem
Deteksi  wajah  pada  penelitian  ini menggunakan komponen  dlib  yang  akan  menghasilkan  vektor dengan  ukuran  128-d  [3-5].  Sistem  dilatih menggunakan teknik triplet yang akan membandingkan  ukuran  dari  tiap  128-d  tiap gambar  acuan.  Struktur  projek  penelitian  dapat dilihat  pada  gambar  4.  Dimana  dataset  terdiri atas 6 dataset sebagai pembanding.
Gambar  4.  Struktur  Projek  Pengenalan  Wajah DPO

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan 6 dataset maka pada saat pengujian sistem  dapat  mengenali  wajah  dua  wajah  dpo yaitu  martin  dan  putu.  Pengujian  dilakukan
dengan  dua  keadaan  yaitu  dalam  kondisi  wajah diam  tegak  lurus  terhadap  kamera  (gambar  5) dan  kondisi  wajah  bergerak  tidak  tegak  lurus terhadap  kamera  (gambar  6).  Hasil  pengujian pada  kondisi  diam  tegak  lurus  kamera,  sistem mampu  mengenali  wajah  target.  Pada  keadaan wajah  senantiasa  bergerak  tidak  tegak  lurus terhadap  kamera,  sistem  tidak  dapat  mengenali target  walaupun  sistem  mampu  mengenali  area wajah orang lain yang bukan target.

## Gambar 5 Deteksi DPO Kondisi Target Diam

## Gambar 6. Wajah Target Tidak Tegak Lurus Terhadap Kamera
Setelah  berhasil  membangun  modul  pengenalan wajah maka selanjutnya adalah mengembangkan sistem  pada  modul  IOT  untuk  mentrasmisikan data  hasil  identifikasi.  Alasan  penggunaan sistem  lora  karena  tidak  bergantung  pada infrastruktur  public  berbayar  dan  menggunakan band  frekuensi  kosong  [6,7].  RFM-95  yang digunakan  beroperasi  pada  frekuensi  915Mhz yang  merupakan  band  frekuensi  yang  diijinkan
beroperasi  di  Asia.  Modul  ini  masing-masing terkoneksi  pada  SOC  dan  SOM.  Koneksi  Pin antara  lora  node/gateway  dan  SOC  pi  dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Konfigurasi Perangkat IOT
Komunikasi  antar  node  dan  gateway  dibangun menggunakan  bahasa  pemograman  C  terlihat pada  gambar  8.  Pengecekan keberhasilan melalui  pengecekan  data  register  0x42  serial peripheral  interface.  Gambar  9  memberikan informasi  bahwa  client  1  berhasil  mengenali wajah DPO dan mengirimkan data tersebut pada client 2.
Gambar 8. Cek Registrasi Perangkat RFM-95

## Gambar 9. RFM-95 Mengirimkan Data Target Terdeksi
Database  system  pada  Gambar  10  terdiri  dari empat  tabel  utama  dan  dua  tabel  yang  berelasi dengan tabel utama.
• Tabel DPO terdiri  dari  empat  kolom berisi  data  orang-orang  yang  masuk dalam  DPO,  jenis  kriminalitas  yang dilakukan  dan  lokasi  terkhir  orang tersebut diduga berada.
• Tabel foto terdiri  dari  tiga  kolom  dan berisi  foto  DPO.  Kolom id  dpo berelasi  dengan  kolom id pada  table
DPO .  Seorang  yang  masuk  dalam  DPO dapat  mempunyai  lebih  dari  satu  foto pada tabel foto .
• Tabel camera berisi  id,  spesifikasi
kamera  dan  lokasi  kamera.  Tabel  ini berelasi dengan tabel lokasi . • Tabel deteksi ,  menyimpan  data  apabila mendeteksi  seorang  yang  diduga  masuk dalam  DPO.  Tabel  ini  menyimpan  id DPO  (berelasi  dengan  tabel DPO ),  id kamera yang mendeteksi (berelasi dengan  tabel camera )  dan  tanggal  dan waktu deteksi.

## Gambar 10. Database Sistem

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  DPO berdasarkan  data  wajah  yang  dikenali.  Aplikasi pengenalan  wajah  dibangun  menggunakan opencv  dan  dlib.  Target  berhasil  terdeteksi apabila  tegak  lurus  terhadap  posisi  kamera sedangkan  target  yang  bergerak  tidak  dapat dikenali.  Untuk  proses  pengiriman  data  hasil deteksi,  penelitian  ini  mengunakan  infrastruktur lora dengan frekuensi kerja 915 Mhz

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhao,  Wenyi,  et  al.  "Face  Recognition:  A Literature  Survey." ACM  computing  surveys (CSUR) 35.4, 399-458, 2003.
[2] Wang,  Mei,  and  Weihong  Deng.  "Deep  Face Recognition: A Survey." arXiv preprint arXiv:1804.06655 , 2018.
[3] Lami,  H.,  and  S.  I.  Pella.  "Implementasi Deteksi  dan  Pengenalan  Wajah  pada  Sistem Ujian  Online  Menggunakan  Metode  Deep Learning Berbasis Raspberry Pi.".
[4] Schroff,  Florian,  Dmitry  Kalenichenko,  and James Philbin. "Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and
Clustering." Proceedings of the IEEE conference  on  computer  vision  and  pattern recognition , 2015 .
[5] Prasanna,  D.  Mary,  and  Ch  Ganapathy Reddy.  "Development  of  Real  Time  Face Recognition System Using OpenCV." Development 4.12, 2017.
[6] Mekki, Kais, et al. "A Comparative Study of
LPWAN  Technologies  for  Large-Scale  IoT Deployment." ICT Express 5.1, 1-7 , 2019 .
[7] Frenzel, L. "Long Range IoT on the Road of
Success." Electronic Design , 2017.