## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## DESAIN PROTOTIPE PENDETEKSI WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN MEDIA KAMERA MENGGUNAKAN RASPBERRY PI 4 (Studi Kasus : Distrik Navigasi Kelas I Palembang)
Yustinus Yoga Rahmat Patria Hadia 1 , Wawan Nurmansyah 2 1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Katolik Musi Charitas, Jl.Bangau No.60, Palembang, Indonesia
Email: 1 yustinusyoga00@gmail.com , 2,* w_nurmansyah@ukmc.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  pada  era  ini  terjadi  cukup  pesat.  Diantaranya  terlihat  pada  semakin berkembangnya sistem otomasi yang membantu pekerjaan manusia menjadi lebih modern dan praktis. Di era modern ini, kejahatan cukup tinggi terutama pada pencurian server sehingga mendorong terciptanya alat-alat canggih yang disebut dengan alat pendeteksi objek pada ruang server di Distrik Navigasi Kelas I Palembang. Server  merupakan  suatu  komputer  yang  melayani  pelanggan,  sehingga  harus  dilengkapi  dengan  teknologi canggih dan pembawa data yang besar, sehingga memerlukan sistem keamanan yang bekerja secara real time pada saat barang sampai di ruang server. Salah satunya dengan menggunakan alat pengenalan objek manusia dan pengenalan wajah berbasis Raspberry Pi 4 B dengan metode PCA (Principal Component Analysis). Hasil sistem keamanan pengenalan objek menggunakan pengenalan wajah berbasis Raspberry Pi 4 b dengan metode PCA. Sistem ini dibuat dengan kamera yang terhubung ke Raspberry Pi 4 B dan Python menggunakan library OpenCV. Berdasarkan hasil analisis disimpulkan bahwa sistem keamanan untuk mengidentifikasi wajah yang dikenali dan tidak dikenali ini dapat bekerja dan menampilkan hasil reporting pengenalan wajah yang masuk pada ruang server di Distrik Navigasi Kelas I Palembang pada aplikasi berbasis website.
Kata Kunci: Keamanan, Raspberry, OpenCV, PCA

## ABSTRACT
Technological developments in this era occurred quite rapidly. Among them can be seen in the increasing development of automation systems that help human work become more modern and practical. In this modern era, crime is quite high, especially server theft, which has encouraged the creation of sophisticated tools called object detection tools in server rooms in Distrik Navigasi Kelas I Palembang. A server is a computer that serves customers, so it must be equipped with advanced technology and large data carriers, so it requires a security system that works in real time when goods arrive in the server room. One of them is by using a Raspberry Pi 4 B-based human object recognition and facial recognition tool using the PCA (Principal Component Analysis) method. Results of an object recognition security system using Raspberry Pi 4 b based facial recognition with the PCA method. This system was created with a camera connected to a Raspberry Pi 4 B and Python using the OpenCV library. Based on the results of the analysis, it is concluded that the security system for identifying recognized and unknown faces can work and display the results of facial recognition reporting that enters the server room in Distrik Navigasi Kelas I Palembang on a website-based application.
Keywords : Security, Raspberry, OpenCV, PCA

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1. PENDAHULUAN
Server adalah  komputer  yang  memberikan layanan  kepada  klien  sehingga  perlu  dilengkapi dengan  spesifikasi  yang  tinggi  dan  media penyimpanan  yang  besar, (Hartawan  &  Iswara,
2015) . Banyaknya tindak kriminalitas yang sangat marak  terjadi  berupa  pencurian  dan  pembobolan tidak  hanya  rumah,  toko  ataupun  tempat  umum lainnya  namun  perusahaan  maupun  perkantoran juga menjadi salah satu sasaran dari pencurian dan pembobolan  tersebut,  salah  satu  tindak  pencurian yang  terjadi  yaitu  di  Distrik  Navigasi  Kelas  I Palembang tepatnya berada di ruang server ( server room ) yang berada di lantai 7 gedung VTS ( Vessel Traffic  System ).  Distrik  Navigasi  adalah  unit pelaksanaan  teknis  di  bidang  kenavigasian  di lingkungan Direktorat Jenderal Perhubungan Laut Departemen  Perhubungan  Laut,  (Kemenhub, 2006). Server memiliki  peran  vital  dalam keberlangsungan bisnis berbagai industri. Ancaman  lingkungan  terhadap  perangkat  keras komputer telah menyumbang 25% downtime dalam pengolahan informasi dunia. Hal ini dapat berujung pada  rusaknya  citra  institusi,  meningkatnya ketidakpuasan  pelanggan,  serta  berkurangnya pendapatan, (Bakri et al., 2022).
Jika kasus pencurian terjadi pada ruang server maka  akan  menyebabkan  barang  penting  yang mendukung  kinerja  dari server tersebut  hilang sehingga  dapat  merusak  citra  dari  institusi  dan mengalami kerugian, walaupun ruang server pada Distrik  Navigasi  sudah  memiliki  SOP  ( Standar Operasional  Prosedur )  seperti  misalnya  sebelum masuk ke ruang server pengunjung harus mencatat jam  masuk  serta  melaporkan  kepada  koordinator ruang server maksud serta tujuan kunjungan pada ruang server tersebut, lalu setelah keluar dari dari ruang server pengunjung  menjelaskan  kegiatan yang dilakukan selama dalam ruang server kepada koordinator ruang server . Hal tersebut masih belum efektif  dikarenakan  sistem  pengawasan  masih menggunakan sistem manual, maka dari itu untuk meminimalisir kasus pencurian agar tidak terulang kembali dan mengenali siapa saja yang telah masuk kedalam  ruang server maka  dibuatlah  alat pendeteksi  objek  manusia  berbasis  IoT  didukung dengan  perangkat  keras  ( hardware ),  perangkat lunak  ( software )  dan  sistem  pengenalan  wajah ( face  recognition )  untuk  membangun  sistem pengenalan  wajah  yang  cukup  baik  supaya  dapat diterapkan pada sistem identifikasi seseorang maka sistem  tersebut  harus  mempunyai  kriteria  seperti keakuratan  pengenalan  dan  kecepatan  pengenalan maka  salah  satu  metode  pengenalan  citra  wajah secara keseluruhan adalah metode PCA ( Principal
Component Analysis ). Selanjutnya disini perangkat keras  ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software ) berupa  komponen-komponen  dalam  membangun alat pendeteksian wajah seperti menggunakan satu kamera agar bisa me- monitoring serta menggunakan  metode  PCA  dan  menggunakan machine  learning berupa Python , Python sendiri merupakan  bahasa  pemrograman  interpretatif multiguna  dengan  filosofi  perancangan  yang berfokus pada tingkat keterbacaan kode, (Effendi et al.,  2017). Python berfungsi  untuk  melakukan proses training, proses training atau  proses  latih adalah proses dimana neural network akan dilatih untuk  mengenali  atau  mempelajari  suatu  pola untuk  dapat  melakukan  pengenalan  deteksi  objek sesuai  yang  diharapkan  dengan  tingkat  akurasi yang  tinggi,  (Bima  Putra  Gusti  Pamungkas,  Budi Nugroho,  2021).  Selanjutnya  membuka  tampilan kamera  dimana Python sendiri  memiliki  aspek keterbacaan  yang  baik  dan programmer  friendly, yang  memberikan efisiensi bagi para programmer dalam  membuat  suatu  program  juga  memiliki banyak library yang  lengkap  dan  dikembangkan dengan  sifat open  source dengan  sebagian  besar menggunakan  lisensi GFL-compatible, seperti OpenCV ( Open  Computer  Vision )  yang  berfungsi untuk mengidentifikasi wajah yang masuk kedalam ruang server kemudian  wajah  tersebut  dapat dikenal, lalu dihubungkan dengan Raspberry Pi 4 b ,  Raspberry  Pi sendiri  banyak  digunakan  untuk sistem  yang  tertanam/ embedded yang  dapat menggantikan  komputer  personal, (Sirait  &
Yoserizal,  2016) .  Sebagai  pengenalan  wajahnya ( face  recognition )  agar  bisa  dihubungkan  dengan website pendeteksian  wajah  ( face  detection )  juga merupakan  salah  satu  tahap  awal  yang  sangat penting  sebelum  dilakukan  proses  pengenalan wajah  ( face  recognition ), (Susanti  &  Fadillah, 2019) . Website sendiri berfungsi untuk menampilkan  hasil  dari monitoring yang  berupa reporting yang berisikan NIP, nama, status, tanggal dan  waktu dari  objek  manusia  yang  telah didaftarkan oleh admin selanjutnya aplikasi sendiri berfungsi  untuk  menampilkan reporting berupa histori jika ada objek manusia yang tidak dikenali masuk kedalam ruang server tersebut.
Untuk mencapai tujuan dari suatu sistem yang dibuat, dibutuhkan 3 perangkat atau alat bantu yang dapat  meningkatkan  kinerja  dari  sebuah  sistem sehingga  tujuan  dari  sistem  dapat  dicapai.  Tiga perangkat  tersebut  meliputi  :  perangkat  keras ( hardware ),  perangkat  lunak  ( software )  dan perangkat  manusia  ( brainware ),  (Sunardi,  Anton Yudhana,  2022).  Lalu  dengan  memadukan mikrokontroller Raspberry Pi 4 model b dan juga

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
machine  learning berupa Python yang  dikenal memiliki  sifat open  source serta  menggunakan library berupa OpenCV serta menggunakan metode PCA ( Principal Component Analisis )   merupakan teknik monitoring yang  bisa  kita  gunakan  untuk cara monitoring ruangan server Distrik  Navigasi Kelas I Palembang  yang lebih maju lagi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
A. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan  dari pelaksanaan  yang  dilakukan  dalam  penelitian, Gambar.1 merupakan pelaksanaan dalam penelitian “Desain Prototipe Alat Pendeteksi Objek Manusia Pada Ruangan Server”.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Observasi  :  Tahapan  ini  merupakan  metode penelitian  yang  umum  digunakan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  sosial,  ilmu alam,  pendidikan,  dan  banyak  lainnya. Observasi  ini  dilakukan  di  ruangan  server  di Distrik Navigasi Kelas I Palembang.
2. Studi  Pustaka  :  Tahapan  ini  mengacu  pada proses  pencarian,  pengumpulan,  dan  analisis literatur  yang  telah  ada  tentang  topik  tertentu dalam  rangka  mendukung  penelitian  atau kajian.  Referensi  yang  digunakan  bisa  berupa buku,  e-book,  jurnal,  e-journal,  skripsi, prosiding, dan artikel-artikel online.
3. Identifikasi dan Perumusan Masalah : Tahapan ini  merupakan  langkah  awal  yang  sangat penting dalam proses penelitian. Ini melibatkan menentukan  masalah  yang  akan  diteliti  pada lingkungan ruangan server di Distrik Navigasi Kelas  1  Palembang  dan  merumuskannya dengan jelas.
4. Analisis  Kebutuhan  :  Tahapan  ini  digunakan untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi,  dan memahami  kebutuhan  dan  persyaratan  dalam suatu konteks tertentu. Seperti mengetahui apa saja  yang  dibutuhkan  dalam  rangaian  sistem dalam  penelitian  ini  baik  perangkat  keras (hardware) dan perangkat lunak (software).
5. Perancangan  (Pengembangan  Prototype)  : Tahapan  ini  dilakukan  bertujuan  dalam membuat desain dan arsitektur dari sistem baik hardware  maupun  software  yang  bertujuan untuk  menguji  ide,  konsep,  dan  fungsionalitas produk atau sistem sebelum memulai produksi atau pengembangan yang lebih lanjut.
6. Pengujian Black Box dan White Box : Tahapan ini merupakan pengujian perangkat lunak yang fokus  pada  pengujian  fungsionalitas  atau perilaku  suatu  sistem  atau  aplikasi.  Dalam pengujian Black Box dan White Box, pengujian dilakukan dari sudut pandang luar atau seperti "kotak hitam" dan pengujinya disini memerlukan pengetahuan detail tentang bagaimana aplikasi dibangun secara teknis.
7. Pencatatan  Hasil  Pengujian  :  Tahapan  ini merupakan  langkah  kunci  dalam  proses pengujian  perangkat  lunak.  Hal  ini  penting karena mencatat dan mendokumentasikan hasil pengujian  memungkinkan  tim  pengujian  dan pengembangan untuk melacak kinerja aplikasi, mengidentifikasi  masalah,  dan  memastikan bahwa aplikasi sesuai dengan spesifikasi.
8. Penulisan  Laporan  :  Tahapan  ini  bertujuan untuk membuat laporan tentang semua kegiatan atau proses yang telah dilaksanakan dari mulai awal  penelitian  seperti  observasi  hingga penelitian  selesai  pada  pencatatan  hasil pengujian

## B. Principal Component Analysis (PCA)
Algoritma  Principal  Component  Analysis (PCA)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengolah  citra  wajah  seseorang

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
sehingga  secara  otomatis  sistem  akan  mengenali wajah seseorang melalui ciri-ciri utamanya seperti mata, hidung, bibir, alis sebagai identitas. Identitas dari citra wajah seseorang tersebut oleh sistem akan dikenali melalui berbagai pelatihan (training) yang disimpan  di  database.  Fase  pelatihan  (training) merupakan hasil ekstraksi dari kumpulan berbagai wajah  yang  berbeda  kemudian  dikumpulkan  dan disimpan disebuah database. Hasil citra wajah yang telah  diekstraksi  menggunakan  algoritma  PCA tersebut  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  citra wajah  baru  sebagai  citra  wajah  yang  akan  dites apakah  mempunyai  kemiripan  atau  hampir  mirip untuk  dikenali  oleh  sistem (Salamun  &  Wazir, 2016) ,  Dalam  pengenalan  wajah,  algoritme Principal  Component  Analysis  (PCA)  biasa digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  citra.  PCA telah  digunakan  sebagai  algoritme  pengenalan wajah dari beberapa kajian sebelumnya, algoritme PCA  merupakan  algoritme  yang  optimal  dalam mereduksi  dimensi  tetapi  tidak  pada  bidang pengklasifikasian  (Subiyanto  et  al.,  2020),  Secara sistematis,  prosedur  yang  dilakukan  dalam pengenalan wajah menggunakan algoritma Principal  Component  Analysis  (PCA)  adalah sebagai berikut :
1. Menyusun  seluruh  training  image  menjadi  1 matriks  tunggal.  Jika  image  yang  kita  simpan berukuran H x W pixel dan jumlahnya N buah, maka  memiliki flatvector dengan dimensi  N  x (H  x  W).  Representasikan  semua  matriks training menjadi matriks dengan bentuk N x 1 atau matriks linier.
2. Dari  FlatVector  yang  diperoleh,  jumlahkan seluruh barisnya dan bagi dengan jumlah image training  untuk  mendapatkan  Rata-rata  (mean) FlatVector.
3. Dengan menghitung nilai dari rataan FlatVector diatas  maka  nilai  eigenface  untuk  matriks flatvector  yang  didapatkan  dari  dataset  diatas sudah  disusun  tersebut  dapat  dihitung  nilai eigenface-nya.  Penghitungan  nilai  eigenface disini  yaitu  mengurangi  baris  pada  matriks flatvector    dengan  rataan  FlatVector,  Jika didapat nilai kurang dari nol atau  minus  maka nilainya diganti dengan nol
4. Selanjutnya  masuk  pada  tahap  identifikasi untuk  mengenali  citra  tes  (testface)  pada  saat uji,  proses  identifikasi  yaitu  sama  dengan proses  perhitungan  nilai  eigenface  dengan mulai dari awal penentuan nilai flatvector lalu dikurangi  dengan  rataan  FlatVector  yang didapatkan dari citra training untuk mendapatkan eigenface dan testface
5. Identifikasi dilakukan dengan cara menentukan jarak  terpendek  antara  nilai  eigenface  dari training  image  di  dataset.  Proses  ini  akan dimulai  dengan  menentukan  nilai  absolut  dari pengurang  matriks  diatas  dan  menambahkan seluruh  susunan  vector  yang  akan  dihasilkan. Kemudian  mencari  nilai  terkecil  dari  hasil peejumlahan
6. Dari  proses  dan  hasil  perhitungan  diperoleh jarak  citra  wajah  yang  terkecil  lebih  mirip dibandingkan yang terbesar
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Arsitektur Sistem Pengaman Pada

## Ruangan Server
Arsitektur  sistem  dan  gambaran  rangkaian dari  sistem  Prototipe  keamanan  objek  manusia pada  ruang  server  di  Distrik  Navigasi  Kelas  I Palembang, pada gambar 2.
Gambar  2.  Perancangan  Arsitektur  Sistem Pengaman Pada Ruangan Server
Tahapan arsitektur sistem sebagai berikut :
1. Admin  dan  User  mendaftarkan  wajah  dengan mengambil  gambar  wajah  agar  mendapatkan akses dan dapat dikenali di dalam ruang server.
2. Gambar  wajah  yang  telah  di  dapatkan kemudian di  masukkan kedalam dataset  untuk di training menggunakan modul-modul program dan PCA untuk selanjutnya dilakukan pengenalan  (recognize),  data  di  training  ke dalam bentuk .xml supaya data siap digunakan dan  selanjutnya  di  masukkan  ke  dalam mikrokontroller Raspberry Pi 4 model b.
3. Selanjutnya membuka kamera pada mikrokontroller menggunakan library OpenCV pada  Python,  setelah  kamera  menyala  lalu kamera  akan  digunakan  untuk  memonitoring dan menangkap gambar dari objek yang berupa manusia  yang  akan  dikenali  dan  diidentifikasi yang berisi informasi dari objek tersebut  yang ada di dalam ruang server, lalu mikrokontroller tersebut  dihubungkan  pada  jaringan  internet

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
supaya  dapat  mengirimkan  histori  objek  yang berada di dalam ruang server.
4. Selanjutnya  Admin  dan  User  dapat  masuk menggunakan  pintu  yang  berada  di  lantai  7 gedung  VTS  (Vessel  Traffic  System)  dan masuk  kedalam  ruang  server  Distrik  Navigasi Kelas I Palembang.
5. Kemudian  setelah  mikrokontroller  Raspberry Pi  4  B  terkoneksi  pada  jaringan  internet, mikrokontroller  akan  mengirimkan  histori kedalam  database  jika  objek  yang  berada didalam server tersebut tidak dikenali (unknown)  ke  website,  akan  tetapi  jika  objek dikenali  maka  akan  langsung  menampilkan informasi  tentang  objek  tersebut  di  dalam website.
6. Hasil  monitoring  yang  berupa  reporting berisikan NIP, Nama, Tanggal dan Waktu objek tersebut berada pada ruang server tersebut yang terdapat  di  dalam  website.  Untuk  melihat reporting-nya  maka  admin  masuk  melalui website  yang  telah  disiapkan  dimana  didalam website  tersebut  sudah  terkoneksi  dengan database kemudian disampaikan dan ditampilkan melalui website.
Desain  alat  pendeteksi  objek  manusia  pada  ruang server,  Berikut  merupakan  penjelasan  masing- masing komponen pada gambar 3 :
Gambar  3.  Alat  Pendeteksi  Objek  Manusia  Pada Ruang Server
1. Raspberry Pi 4 Model B merupakan mikrokontroller  yang  mendukung  proyek- proyek  berbasis  komputasi  kecil,  mulai  dari pembelajaran  program,  Internet  of  Things (IoT),  hingga  proyek-proyek  lebih  kompleks seperti server kecil. Raspberry sendiri memiliki beberapa fitur seperti memiliki prosesor, Micro SD,  RAM,  wireless  dan  bluetooth,  ethernet, USB,  HDMI  dan  Audio,  GPIO  (General Purpose Input/Output) dan Sistem Operasi.
2. Pi  Camera  merupakan  modul  dari  kamera khusus  yang  dikembangkan  Raspberry  Pi Foundation  untuk  digunakan  dengan  papan
Raspberry Pi. Pi Camera memiliki fungsi untuk menggambil  gambar  serta  sistem  pemantauan keamanan lalu di integrasikan dengan Python.
3. Monitor  berfungsi  sebagai  output  visual  atau menampilkan  hasil  gambar  dan  grafik  dari Raspberry Pi 4 Model B.
4. Power  supply  untuk  Raspberry  Pi  (Pi  Power Supply)  berfungsi  untuk  adaptor  daya  yang menyediakan  daya  listrik  yang  diperlukan biasanya membutuhkan tegangan 5V.
5. LED  Screen  Power  berfungsi  sebagai  adaptor daya  untuk  perangkat  monitor  yang  akan menampilkan output dari Raspberry Pi.

## B. Implementasi  Sistem  Pendeteksi  Objek Manusia Pada Ruangan Server
Implementasi  alat  pendeteksi  objek  manusia pada  ruang  server  gambar  4,  Berikut  penjelasan dari masing-masing gambar :
1. Merupakan tampak depan dari tampilan proyek alat  pendeteksi  objek  manusia  pada  ruang server.  Pada  bagian  depan  tersebut  diletakkan Pi  Camera  yang  berfungsi  sebagai  sistem pemantau keamanan dengan menangkap gambar dari objek yang ada di hadapannya.
2. Tampak  belakang  dari  tampilan  proyek  alat pendeteksi  objek  manusia  pada  ruang  server. Pada  bagian  belakang  ini  memiliki  fungsi sebagai tempat ethernet untuk koneksi internet menggunakan  kabel  dan  terdapat  4  port  USB 2.0 yang memungkinkan pengguna menghubungkan  berbagai  perangkat  seperti keyboard, mouse, dan perangkat penyimpanan.
3. Tampak  samping  dari  tampilan  proyek  alat pendeteksi  objek  manusia  pada  ruang  server. Pada  bagian  samping  ini  memiliki  fungsi sebagai  tempat  adaptor  daya  5V  untuk memberikan  daya  listrik  juga  memiliki  port HDMI  yang  mendukung  output  video  hingga resolusi  1080p.  Selain  itu,  terdapat  jack  audio 3,5 mm untuk output audio.
4. Tampak  dalam  dari  tampilan  proyek  alat pendeteksi  objek  manusia  pada  ruang  server. Pada bagian dalam ini merupakan pengimplementasian dari Raspberry Pi sebagai mikrokontroler yang berfungsi sebagai pengelola  identifikasi  wajah  menggunakan  Pi Camera selanjutnya sebagai penghubung antara mikrokontroler  ke  jaringan  internet  serta database sistem. Selanjtnya bagian dalam juga digunakan  untuk  media  penyimpanan  kabel adaptor  dan  kabel  HDMI  untuk  Raspberry  Pi tersebut.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar  4.  Implementasi  Penyusunan  Alat Pendeteksi  Objek  Manusia  Pada Ruangan Server
C. Implementasi  Interface  Aplikasi  Website
Sistem  Pendeteksi  Objek  Manusia  Pada
Ruangan Server
Implementasi  aplikasi  basisweb  Sistem Pendeteksi  Objek  Manusia  Pada  Ruangan  Server memiliki  beberapa form ,  pada  gambar  5 menjelaskan  beberapa  hal  :  diawali  dengan halaman  login  sebagai  bentuk  hak  akses  pada aplikasi  dan  keamanannya,  halaman  utama  yang menampilkan  gambar-gambar  tempat  perusahaan, pengguna  website,  dan  tools  dari  button  face detection,  button  home,  button  input  user,  serta button  reporting,  bagian  input  user  yang menampilkan data user yang telah diregistrasi pada website  tersebut.  Pada  halaman  ini  terdapat identitas seperti nama dan email selain itu juga kita dapat  mengedit  nama  dan  email  tersebut  dan menambahkan  user  baru  dan  menghapus,  bagian tampilan  reporting  yang  diakses  admin  dapat melilhat  reporting  dari  data  objek  manusia  yang masuk kedalam ruang server, halaman reporting ini berisikan  identitas  seperti  NIP,  Nama  dan  Status serta  menampilkan  Tanggal  dan  Waktu  objek manusia tersebut berada di ruang server.
Gambar  5.  Aplikasi  Website  Sistem  Pendeteksi Manusia Pada Ruangan Server

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan pembahasan sistem  keamanan  pada  ruangan  server  di  Distrik Navigasi  Kelas  I  Palembang  maka  dapat disimpulkan bahwa :
Sistem  ini  membuktikan  dalam  capaian  prototipe dapat  merekam  aktifitas  yang  masuk  ruangan dalam  bentuk  sistem  underweb  dan  dapat diasumsikan memperketat dan memperkuat sistem keamanan  ruang  server  pada  Distrik  Navigasi Kelas  I  Palembang  dan  Sistem  ini  juga  menjadi suatu pembaharuan untuk ruang  server di Distirik

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei  2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Navigasi  Kelas  I  Palembang  karena  akan memberikan  informasi  kepada  petugas  jika  ada orang  asing  masuk  ke  dalam  ruang  server  tanpa perlu mengawasi monitor secara terus- menerus.

## 5. REFERENSI
Bakri,  M.  A.,  Farhan,  M.,  Sujatmiko,  A.,  &
Firasanti,  A.  (2022).  Pemantauan  Suhu  dan
Deteksi  Gerak  Obyek  Berbasis  IoT  pada
Ruang  Server  Menggunakan  Thinger.IO.
TELKA - Telekomunikasi Elektronika Komputasi  Dan  Kontrol , 8 (1),  74–81. https://doi.org/10.15575/telka.v8n1.74-81 Bima Putra Gusti Pamungkas, Budi Nugroho, F. A. (2021).  Deteksi  dan  Menghitung  Manusia
Menggunakan YOLO-CNN.
Jurnal Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 02 (1), 67–76. Effendi, M. R., Ahmad, E., Hamidi, Z., & Suhardi, A.  A.  (2017).  Rancang  Bangun  Sistem
Pendeteksi Manusia Pada Ruangan
Menggunakan  Raspberry  Pi  3  Type  B  dan Internet. Senter UINSGD , 15–16. Hartawan,  I.  N.  B.,  &  Iswara,  I.  B.  A.  I.  (2015). Analisis  Penerapan  AoE  dan  LVM  sebagai Teknologi Berbagi Media Penyimpanan pada
Multi  Server. STMIK  STIKOM  Indonesia , 5 (2),
91–95. https://doi.org/10.31598/sacies.v5i2.61 Kemenhub.
(2006).
Peraturan Menteri
Perhubungan  No  30  Tahun  2006.  In Peraturan  Menteri  Perhubungan  No  30 Tahun 2006 . Salamun, S., & Wazir, F. (2016). Rancang Bangun Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode Principal  Component  Analysis. Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Univrab , 1 (2), 59–75. https://doi.org/10.36341/rabit.v1i2.25 Sirait,  F.,  &  Yoserizal,  Y.  (2016).  Pemanfaatan Raspberry  Pi  Sebagai  Processor  Pada Pendeteksian  Dan  Pengenalan  Pola  Wajah. Jurnal  Teknologi  Elektro , 7 (3),  146–150. https://doi.org/10.22441/jte.v7i3.892 Subiyanto,  S.,  Priliyana,  D.,  Riyadani,  Moh.  E., Iksan, N.,  & Wibawanto, H. (2020). Sistem Pengenalan Wajah Dengan Algoritme PCA- GA  Untuk  Keamanan  Pintu  Rumah  Pintar Menggunakan Rasberry Pi. Jurnal Teknologi Dan  Sistem  Komputer , 8 (3),  210–216. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.1359 0 Sunardi,  Anton  Yudhana,  M.  A.  T.  (2022). Perancangan  Sistem  Pengenalan  Wajah
untuk  Keamanan  Ruangan  Menggunakan Metode  Local  Binary  Pattern  Histogram. Jurnal  Teknologi  Elektro , 13 (02),  123. https://doi.org/10.22441/jte.2022.v13i2.010 Susanti, R., & Fadillah, N. (2019). Deteksi Wajah Secara  Real  Time  Menggunakan  Metode
Camshift. Jurnal Media Informatika Budidarma , 3 (2), 133. https://doi.org/10.30865/mib.v3i2.1113