Vol. 12. No. 3, September 2021: 120-128 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rachmat Muwardi , Reyhan Rahmat Adisaputro *
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* rahmatreyhan21@gmail.com
Abstrak—Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, terutama di bidang Elektronika dan Informatika,  diharapkan  dapat  mampu  meningkatkan teknologi sistem keamanan ruangan atau rumah terutama sistem keamanan pintu rumah. Teknologi sistem keamanan pintu  sudah  banyak  dikembangkan  karena  untuk mencegah dan membuat penghuni rumah merasa nyaman saat  meninggalkan  rumahnya.  Beberapa  sistem  kemanan pintu  yang  banyak  digunakan  antara  lain  yaitu menggunakan  kamera  CCTV,  finger  print  sensor,  sensor suara dan RFID. Namun seiring perkembangan teknologi, sistem  keamanan  tersebut  banyak  di  temukan  celah kelemahan seperti terjadi banyak nya eror pada finger print dan  voice  sensor  dan  masih  banyak  lagi.  Berdasarkan  hal tersebut,  untuk  membuat  sistem  keamanan  pada  pintu rumah  yang  lebih  aman  dan  invofatif  maka  penulis membuat  sebuah  sistem  keamanan  dengan  face  detection dan  juga  notifikasi  peringatan  sistem  jarak  jauh menggunakan telegram. Peneliti membuat sistem keamanan  pintu  dengan  menggunakan  EPS  32  –  CAM sebagai  alat  untuk  melakukan  face  detection  dan  juga sebagai controller untuk sistem internet of things. Selain itu juga  dibuat  sebuat  sistem  manual  menggunakan  keypad untuk  input  password.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa tingkat akurasi dan kecepatan pengenalan wajah dan juga kecepatan  pengiriman  informasi  peringatan  sistem keamanan pada aplikasi telegram.
Keywords:  Sistem  Keamanan,  ESP  32  -  CAM,  Internet  Of Things, Akurasi, Telegram
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i3.004

## I. P ENDAHULUAN
Pada  zaman  sekarang  tindak  kejahatan  tidak  dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari di karenakan sebuah aksi kejahatan  dapat  terjadi  kapan  saja  dan  dimana  saja  ketika pelaku  memiliki  kesempatan,  salah  satunya  seperti  aksi pencurian  didalam  rumah.  Kejadian  tersebut  sering  terjadi dengan cara merusak atau membobol  sistem kunci  pada pintu maupun  jendela  yang  merupakan  akses  utama  untuk  keluar masuk  rumah.  Bahkan  kasus  pencurian  juga  sering  terjadi walaupun  pemilik  rumah  sedang  berada  didalam  rumah. Meskipun pintu sudah dikunci namun pencuri tetap saja dapat membuka  kunci  pintu  hanya  dengan  menggunakan  sebatang kawat  dan  obeng  saja.  Dengan  tingginya  angka  kriminalitas khususnya  pencurian  yang  terjadi  saat  ini  maka  sistem
keamanan  rumah  menjadi  kebutuhan  yang  mutlak  untuk diterapkan [1].
Sistem keamanan pintu otomatis merupakan salah satu hasil dari  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  saat  ini. Pengamanan  dengan  menggunakan  kunci  konvensional  yang banyak digunakan oleh masyarakat mudah sekali dilumpuhkan oleh pelaku tindak kejahatan. Selain itu dengan menggunakan kunci  konvensional  dalam  sistem  pengamanan  juga  kurang terpercaya  karena  kunci  konvensional  mudah  hilang  dalam pengunaannya,  sehingga  sistem  ini  dirasa  kurang  praktis  dan rentang terhadap tindakan pencurian [2]. Dan sejumlah sistem pengaman  modern  telah  diciptakan  antara  lain  dengan menggunakan fingerprint sensor  pada  handle  pintu,  atau dengan  sistem  suara.  Kedua  sistem  pengaman  ini  memiliki kelemahan. Fingerprint sensor sangat  rentan pada debu, sidik jari  yang  rusak  serta  sidik  jari  yang  basah.  Sedangkan  sistem keamanan  dengan  suara  seringkali  dapat  di  sabotase  karena banyak manusia yang dapat menirukan suara manusia lain. Hal ini sering kali mudah diatasi oleh pencuri profesional.
Selama  ini  sistem  pembukaan  kunci  pintu  umumnya menggunakan  kontrol  akses  fisik,  seperti  penggunaan  tombol dan kartu [3]. Sistem pembukaan kunci otomatis tanpa control akses  fisik  memungkinkan  rancangan  yang  lebih  sederhana, seperti pintu tanpa tuas dan tanpa lubang kunci. Oleh sebab itu diperlukan  sistem  pengamanan  pembukaan  kunci  otomatis menggunakan  metode  yang  dapat  menjadi  inovatif  untuk mencegah tingkat  pencurian pada rumah mengingat  tingginya tingkat kriminalitas saat ini dan solusi sistem pembukaan kunci konvensional  tanpa  menggunakan  kontrol  akses  fisik.  Salah satunya  adalah  dengan  sistem  pengenalan  wajah.  Sistem keamanan pintu menggunakan pengenalan wajah adalah sebuah konsep modern yang tidak membutuh kan akses kontrol dengan alat  fisik.  Dan  juga  dapat  dikontrol  dari  jarak  yang  jauh  atau disebut Internet  Of  Things .  Berdasarkan  latar  belakang permasalahan  diatas,  maka  hal  yang  akan  dibahas  pada penelitian  ini  adalah  bagaimana  merancang  sistem  keamanan pada pintu menggunakan face detection atau pengenalan wajah berbasis Internet Of Things . Kamera ESP32 - Cam digunakan sebagai kontroller untuk melakukan pengenalan wajah pemilik rumah  tersebut.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  rasa  aman  pada pemilik rumah karena tidak sembarang orang dapat  masuk ke rumah  tersebut  dengan  adanya  sistem  keamanan  dengan pengenalan wajah.

## Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Sistem  keamanan  pintu  pada  dasarnya  sudah  banyak  di lakukan  penelitiannya  dari  menggunakan finger  print sensor, sensor  suara,  RFID card ,  input  password  dengan  keypad dan juga  termasuk  menggunakan  sistem face  detection seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis.  Banyak  sekali  sistem keamanan pintu yang juga sudah beredar di pasaran juga. Dan juga  untuk  peneliatan  sistem  keamanan  pintu  juga  sudah banyak menggunakan sistem internet of things dengan berbagai macam  media  dan  aplikasi.  Beberapa  sistem  keamanan  yang penulis sebutkan diatas menjadi acuan penulis dalam membuat penelitian ini untuk mencari sistem keamanan pintu yang lebih aman dan modern digunakan.
Penelitian  pertama  [4]  menggunakan finger  print sensor sebagai  alat  utama  untuk  sistem  keamanan  yang  di  lakukan pada  penelitian  ini.  Pada  penelitian  ini,  penelitinya  membuat sebuah back up dari sistem kemanan finger print sensor tersebut yaitu  dengan  menggunakan  input  password  pada  keypad. Sehingga  terdapat  2  jenis  sistem  keamanan  yang  dapat digunakan  untuk  memasukin  pintu  rumah  tersebut.Walaupun hal  ini  tidak  serta  merta  membuat  sistem  keamanan  tersebut tidak  dapat  dibobol  atau  ditembus.  Karna  pada  sistem  input password  pada  keypad  tentunya  juga  masih  dapat  ditembus keamanannya jika orang lain mengetahui password tersebut dan juga  sistem  keamanan  dengan  keypad  sudah  banyak  sekali dijual di pasaran.
Masih  dengan  input  password  pada  keypad,  penelitian  [5] memanfaatkan  keypad  menjadi  sistem  keamanan  pada  suatu pintu  rumah  untuk  membuat  sebauh  actuator  yaitu solenoid door  lock. Dimana  ketika  suatu  solenoid  door  lock mendapatkan  tegangan  dari  kontroller  sebesar  15  VDC  maka inti  besi  nya  akan  ketarik  kedalam  sehingga  kita  bisa menggunakan  alat  ini  sebagai  penggati  kunci  pintu konvensional. Pada penelitian ini juga di buat sistem internet of things  nya  sebagai  sistem  informasinya  jika  terdapat  manusia yang  ingin  memasuki  pintu  rumah  tetapi  memasukkan  input password  pada  keypad  dengan  angka  yang  salah.  Sistem internet  of  things  yang  digunakan  pada  penelitian  ini memanfaatkan sistem pesan singkat atau SMS.
Selain menggunakan finger print sensor dan keypad, banyak juga penelitian yang mengandalkan sistem RFID sensor. Pada sensor  RFID  kita  dapat  membuat  sistem  keamanan  pintu dengan  cara  menempelkan smart  card kepada  sensor  RFID tersebut maka dengan itu pintu dapat terbuka seperti penelitian [6].  Penelitian  ini  membahas  akurasi  dari  sensor  RFID  yang digunakan  untuk  membuka  sebuah  pintu  dan  actuator  yang digunakan adalah solenoid door lock sebagai  pengganti kunci pintu konvensional. Untuk sistem informasi dari penelitian ini, penelitinya  menggunakan  LCD  16  x  2  pada  alat  yang  dibuat untuk memberikan informasi berupa tulisan ketika pintu dapat dibuka atau card yang digunakan untuk membuka pintu adalah salah. Penelitian ini mungkin dapat di improve lebih jauh dari segi  akurasi  dari  card  yang  digunakan  dan  juga  sistem informasinya  dapat  diubah  kearah  yang  lebih  modern  yaitu dengan  sistem  internet  of  things  yang  sekarang  ini  banyak sekali dibuat menjadi penelitian.
Face detection adalah sistem keamanan yang lebih modern dan juga inovatif pada zaman ini. Banyak sekali metode yang digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  wajah  manusia  pada sistem face  detection .  Salah  satunya  yang  sederhana  adalah menggunakan  kontroller  ESP  32  –  CAM  yang  mana  sudah terdapat  built  in  kamera  pada  kontroller  ini  sehingga  dapat dengan  mudah  di  program  untuk  sistem  face  detection.  Pada penelitian  [7]  membuat  sistem smart  home yang  mana  juga terdapat sistem keamanan pintu dengan face detection dan juga menggunakan  kontroller  EPS  32  –  CAM.  Metode  yang digunakan  pada  sistem face  detection penelitian  ini  adalah dengan  mengenali  tekstur  wajah  dari  tiap  wajah manusia  dan penelitian  ini  terfokus  pada  akurasi  yang  di  dapatkan.  Sensor PIR juga digunakan pada penelitian ini guna mengurangi eror agar  tidak  salah  mendeteksi  wajah  yang  akan  di  kenali  oleh sistem  EPS  32  –  CAM.  Selain  itu,  karna  penelitian  ini mengaplikasi  kan smart  home maka  penelitinya  membuat sistem ini untuk memonitoring sekaligus mengontrol peralatan yang adalah di dalam rumah.
Kontroller  EPS  32  –  CAM  meamng  mempunya kelebihan dalam hal built in karna sudah terdapat built in WiFi, Bluetooth  dan juga terdapat  port untuk  kamera OV2460 yang digunakan untuk membaut sistem face detection. Selain itu juga terdapat slot micro sd yang maksimal nya adalah sebesar 4Gb. Memori  ini  nantinya  dapat  menyimpan  data  berupa  gambat yang diambil oleh kamera. Maka dari itu, kontroller ini mulai banyak  digunakan  untuk  penelitian  –  penelitian.  Seperti  pada penelitian [8], dimana penelitian ini juga menggunakan ESP 32 – CAM untuk sistem pemantauan keadaan rumah dari pencuri yang masuk dengan mendeteksi gerakan menggunakan sensor PIR.  Penelitian  ini  membuat  sistem  yang  dapat  memantau keadaan  rumah  dari  mana  saja  dengan  menggunakan  data internet  sebagai  koneksi  jaringannya  dan  sistem  Internet  of Things.  Protokol  MQTT  digunakan  sebagai  komunikasi  data antara  perangkat  IoT  dan  sistem  berbasis  web.  Sistem  akan mengklasifikasi model pergerakan hasil sensor dengan metode Support  Vector  Machine dalam  bahasa  pemrograman  python scikit-learn .
Sistem internet Of Things pada masa ini menjadi sistem yang amat sering digunakan karna proses nya yang simple dan mudah digunakan serta banyak nya kegunaan dan manfaat yang didapatkan  dari  sistem  ini.  Terutama  jika  di  gunakan  sebagai sistem  keamanan.  Seperti  yang  di  aplikasikan  pada  penelitian [9].  Penelitian  ini  menggunakan  sistem  IoT  sebagai  sistem keamanan  rumah  dengan  menggunakan  apliaksi  telegram. Dimana  aplikasi  telegram  juga  makin  banyak  penggunanya seiring  berjalannya  waktu  karena  aplikasi  ini  juga  mudah digunakan  dan  memiliki  fitur  bot  channel  tentunya  untuk membuat  program  internet  of  things  di  dalam  aplikasi messenger ini. Dan juga mudah untuk pengiriman data berupa gambar. Penelitian ini membuat suatu desain sistem yang dapat mendeteksi  gerakan  manusia  secara  sekuensial  sesuai  dengan proses kerja yang akan dikendalikan oleh controller . Penelitian ini  menggunakan  mikrokontroler  Raspberry  Pi  sebagai perangkat  utama  kendali  sistem.  Raspberry  Pi  memperoleh informasi dari hasil pembacaan sensor pendeteksi gerakan yaitu Passive Infrared Receiver (PIR) yang kemudian diproses oleh Raspberry  Pi  untuk  memberikan  indikasi  atau  keluaran  yaitu

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection
berupa  lampu  LED  dan  mengirim  pesan  melalui  telegram messenger .
Sejatinya sistem IoT banyak sekali digunakan sebagai  alat monitoring  dan  juga  sudah  banyak  aplikasi  independent  yang dibuat guna untuk memasimalkan program IoT tersebut. Tetapi telegram  membuat  IoT  dengan  dengan  penggunanya, disamping telegram mudah digunakan, telegram juga memiliki pengiriman  gambar  serta  video  dan  juga  aplikasi  messenger yang  mempunyai  kecepatan  tinggi  sehingga  delay  yang  di terima  juga  cukup  kecil.  Pada  penelitian  [10],  telegram digunakan sebagai  saran informasi  untuk  memonitoring  lahan pertanian  pada  sistem  smart  farming.  Penelitian  tersebut membuat prototype untuk men simulasikan proses monitoring pada  lahan  pertanian  sehingga  hanya  diperlukan  sensor  suhu dan  sensor  kelembaban  tanah  sebagai  pengindra,  STM  32 sebagai  mikrokontroler,  LCD  untuk  menampilkan  data monitoring,  bluetooth  sebagai  koneksi  ke  gateway  dalam  PC sebagai  gerbang  untuk  meng  koneksikan  ke  internet  dan  HP android untuk aplikasi telegram.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan  metode penelitian  dan  pengembangan  atau  research  and  development (R&D).  Metode  penelitian  dan  pengembangan  ini  adalah metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  produk  tertentu dan menguji keefektifan dari produk tersebut.

## A. Alur Penelitian
Untuk  mempermudah  pembuatan  alat  simulasi,  terlebih dahulu membuat flowchart. Flowchart ini dimaksudkan sebagai pemandu  dalam  membuat  alat  simulasi  atau  prototype  agar kesalahan dapat diminimalisir dan juga bertujuan agar alat yang dibuat  menjadi  alat  yang  mempunyai  deskripsi  kerja  sesuai dengan target yang diinginkan.

## Gambar 1. Alur Kerja Penelitian
Penjelasan  Diagram  alur  kerja  penelitian  pada  gambar  1 adalah sebagai berikut:
1.  Mulai  melakukan  perancangan  komponen  seperti komponen apa saja yang dirancang dan juga bagai mana cara  penyambungan  atau wiring komponen  tersebut sehinggan menjadi 1 kesatuan yang akan menghasilkan sebuah produk.
2.  Selanjutnya  adalah  melakukan  pemrograman  dari kontroller  yang  digunakan  yaitu  Arduino  uno  dan  juga
ESP  32  –  CAM  agar  mendapatkan  hasil  simulasi  yang diinginkan seperti pada flowchart yang telah di tentukan seletah selesai melakukan wiring pada semua komponen.
3.  Uji  alat  tersebut  ketika  program  sudah  dapat  di  upload kepada  kontroller.  Pada  pengujian  alat,  kita  perlu memperhatikan  eror  yang  terjadi  setelah  melakukan wiring  komponen  dan  juga  memprogram  kontroller tersebut sehingga dapat di Analisa nantinya apa saja yang mempengaruhi hasil pengujian dari alat tersebut.
4.  Pengambilan  data  dari  pengujian  alat  yang  telah dilakukan  untuk  mendapatkan  beberapa  aspek  seperti akurasi  dan  kecepatan  dari  alat  simulasi  tersebut. Lakukan  juga  beberapa  pengujian  sehingga  mempunya beberapa data yang dapat digunakan sebagai pertimbangan  dalam  menentukan  aspek  yang  ingin dituju.
5.  Pembahasan data yang telah di ambil sehinga kita dapat membuat kesimpulan atau hasil akhir dari pengujian alat yang telah dilakukan.
6.  Buatlah  Analisa  dan  laporan  sesuai  dengan  ketentuan yang  ada  sehingga  dapat  dipahami  oleh  pembaca  yang ingin melakukan pengembangan dari penelitian yang kita buat.

## B. Diagram Block
Sebelum  membuat  perancangan  alat,  terlebih  dahulu dilakukan  perancangan  diagram  blok  yang  akan  menjadi kerangka gambaran dalam pembuatan alat sesuai dengan target yang  diinginkan.  Diagram  blok  pada  penelitian  ini  dijelaskna pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
Dari gambar 2 kita dapat mengetahui sitem kerja alat. Input yang  pertama  adalah  kamera  dari  ESP  32  –  CAM  untuk melakukan  sistem  pengenalan  wajah.  Lalu  input  yang  kedua adalah keypad yang  berfungsi  untuk  memasukkan  pin  atau password sebagai  sistem  kemanan  yang  kedua.  Lalu  pada bagian proses terdapat 2 kontroller yang digunakan yaitu ESP 32  –  CAM  dan  Arduino.  ESP  32  –  CAM  digunakan  untuk memperoses  program  pengenalan  wajah  sementara  Arduino uno berperan untuk sistem input pin pada keypad. Pada output

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection
terdapat  3  device  yang  digunakan.  Yang  pertama  adalah selenoid untuk  membuka  dan  menutup  pintu.  Lalu  terdapat LCD 16 x 2 untuk menampilkan informasi pada alat ini secara realtime.  Yang  ketiga  atau  yang  terkahir  adalah  telegram messenger  untuk  mengirim  informasi  siapa  saja  yang  akan memasuki rumah dan capture foto [11] saat pengenalan wajah dilakukan. Sistem internet of things ini dapat memaksimalkan sistem  keamanan  dengan  pencegahan  lebih  awal.  Berikut  ini adalah fungsi dari masing – masing alat yang digunakan sebagai Input, Proses dan Output .
Input :
1. Kamera  ESP  32  berfungsi  untuk  melakukan  sistem pengenalan wajah pada sistem keamanan pintu.
2. Keypad pada protoype ini memiliki fungsi sebagai sistem keamanan manual  dengan memasukkan pin atau password agar pintu dapat terbuka.
Proses :
1. Arduino  sebagai  kontroller  untuk  melakukan  sistem keamanan  dengan  pin  dan  juga  menggerakkan  actuator selenoid serta memberikan informasi pada LCD 16 x 2.
2. ESP – 32 CAM mempunya peran untuk mengolah program pengenalan wajah atau face detection pada prototype ini.
Output :
1. Selenoid berperan  sebagai  aktuator  untuk  membuka  dan menutup pintu.
2. LCD  16  x  2  memiliki  peran  untuk  menampilkan  sistem informasi saat akan membuka pintu pada area luar rumah.
3. Telegram  berfungsi  sebagai  perantara internet  of  things dengan menampilkan informasi siapa saja yang memasuki rumah  dan  juga  mengirimkan  capture  gambar  siapa  saja yang akan memasuki rumah.

## C. Rancangan Elektrik
Perancangan  elektrik  pada  sistem  keamanan  pintu menggunakan  2  controller  yaitu  Arduino  uno  dan  ESP  –  32 CAM.  Sumber  tegangan  sebagai  power  utama  dari  Arduino kontroller  adalah  5  volt.  Sedangkan  sumber  tegangan  untuk ESP  32  –  CAM  memakai  5  volt  dari  Arduino  uno.  Selain  itu digunakan battery 12 volt untuk menghidupkan solenoid door lock .  Berikut  ini  adalah  perancangan  elektrik  secara keseluruhan
Gambar 3. Rancangan Elektrik
Dari  Gambar  3  terlihat  komponen  –  komponen  yang digunakan antara lain Arduino uno, ESP – 32 CAM, LCD 16 x 2, Breadboard, Relay 5V, Potensiometer 10K ohm, Keypad 4 x 4,  Selenoid  Door  Lock,  Adaptor  12  VDC,  buzzer  dan  juga Touch  Sensor .  Sumber  tegangan  5  volt  dijadikan  satu  pada breadboard  agar  mempermudah  pengambilan  dan  peletakan sumber  tegangan  pada  perancangan  ini.  ESP  32  –  CAM mengambil  sumber  tegangan  tersebut  agar  kontroller  tersebut dapat  bekerja.  PIN  2  pada  ESP  32  –  CAM  menjadi  output deteksi wajah atau face detection untuk relay dan menyatu pada PIN  10  arduino.  Input  ini  berupa  digital  karna  program pengenalan  wajah  sudah  di  olah  pada  kontroller  ESP  32  – CAM.  Sementara  untuk  PIN  2  –  9  digunakan  sebagain  input dari keypad 4 x 4 untuk memasukkan password sebagai sistem manual dari prototipe ini.
PIN  12  pada  Arduino  digunakan  sebagai  sinyal  input  dari touch  sensor.  Dimana  touch  sensor  juga  membutuh  kan tegangan  5  volt  yang  sudah  di  berikan  oleh  Arduino  uno. Sementara  itu  untuk  PIN  10  sebagai  output  untuk  relay  yang nantinya relay tersebut akan digunakan untuk menyalakan dan mematikan solenoid door lock dimana kontak COM pada relay akan  mendapatkan  12  V  dan  kontak  NO  dari  relay  akan mengalirkan 12 V kepada solenoid door lock.

## D. Deskripsi Kerja Alat
Deskripsi  kerja  dibutuhkan  supaya  menjadi  acuan  dalam membuat  simulasi  dari  alat  yang  penelitian  ini  sehingga  apa yang di baut pada penelitian ini tercapat sesuai dengan deskripsi kerja yang telah ditentukan. Deskripsi kerja saat menggunakan sistem  pengenalan  wajah  mengandalkan  kontroller  ESP  32  – CAM.  Wajah  akan  terdeteksi  pada  kamera  yang  sudah terpasang  pada  kontroller  tersebut  lalu  akan  di  proses  untuk membuka  pintu.  Berikut  ini  adalah  flowchart  dari  deskripsi kerja dengan pengenalan wajah

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection

## Gambar 4. Flowchart
Berikut  ini  penjelasan  mengenai  masing  –  masing  point pada flowchart diatas.
1. Start :  Pada  point  start,  kita  menyalakan  terlebih  dahulu sistem  yang face  detection atau  prototype  ini.  Setelah semua komponen mendapatkan sumber tegangan, kita bisa lanjut ke point selanjutnya.
2. Mendeteksi  Wajah : Setelah semua komponen siap atau sudah stand by, posisikan wajah kita atau wajah yang akan di deteksi di depan kamera ESP 32 – CAM. ESP 32 sebagai controller  akan  mendeteksi  wajah  kita  untuk  melakukan proses selanjutnya.
3. Pengenalan  Wajah  Wajah :  Pada  point  pengenalan wajah,  controller  ESP  32  akan  melakukan  pengenalan wajah  kita  yang  sudah  di  deteksi  apakah  wajah  tersebut sesuai  dengan data wajah yang tersimpan pada  controller atau tidak.
4. Telegram  Mengirimkan  Capture  Foto  Wajah  Tidak Dikenal : Telegram akan mengirimkan capture foto wajah tidak  dikenal  dari  wajah  yang  telah  di  deteksi  pada  point sebelumnya.  Jika  wajah  kita  tidak  dikenal,  berarti  wajah kita  tidak  terdaftar  pada  data  dari  ESP  32.  Dan selenoid door  lock tidak  dapat  terbuka  sekaligus  pintu  tidak  dapat terbuka.
5. Telegram Mengirimkan Capture Foto Wajah Dikenal : Jika  wajah  dikenali  oleh  sistem  ESP  32  maka  telegram akan  mengirim  pesan  berupa  gambar  bahwa  wajah  telah dikenali dan pintu dapat terbuka. Hal ini akan memberikan kita informasi siapa saja yang ingin masuk dan keluar dari pintu tersebut sehingga kita dapat mengetahui jika terdapat hal yang mencurigakan.
6. Selenoid Door Lock Terbuka : Jika wajah yang dideteksi sudah dikenali pada sistem maka selenoid door lock dapat terbuka  dan  pintu  juga  dapat  dibuka.  Tetapi  jika  wajah yang dideteksi tidak dikenali maka selenoid door lock tidak terbuka dan pintu juga tidak dapat terbuka.
7. Selenoid Door Lock Tertutup : Ketika pintu atau selenoid door  lock telah  berhasil  dibuka,  terdapat  selang  waktu sebagai timer otomatis yaitu 5 detik agar selenoid door lock atau pintu tersebut dapat menutup kembali.
8. End :  Jika telah selesai  melakukan percobaan maka mati kan sistem agar hemat daya.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada bagian ini berisi tentang hasil pengujian dan hasil dari alat simulasi dengan sistem keamanan face detection dan juga sistem  manual  dengan  keypad.  Pengujian  sistem  terdiri  dari, pengujian sistem face detection , pengujian akurasi sistem face detection dan pengujian kecepatan sistem internet of things.
A. Hasil Perancangan Alat
Alat  simulasi  dibuat  dengan  menggunakan  akrilik  dengan ketebalan 3 mm sebagai alas untuk komponen yang digunakan dan juga  sebagai  dinding  pintu  sehinggat  alat  simulasi  terlihat kokoh. Alat ini menggunakan sumber untuk kontroller nya yaitu arduino  uno  dan  ESP  32  –  CAM  sebesar  5  VDC dan  juga 15 VDC  untuk  sumber  tegangan  selenoid  door  lock.  Untuk beberapa  komponen  seperti  relay,  buzzer,  touch  sensor mengambil sumber tegangan dari arduino uno sebesar 5 VDC.
Untuk sistem informasinya menggunakan internet of things yang  terhubung  ke  WiFi  yang  sama  dengan  alat  simulasi. Penulis memanfaatkan aplikasi telegram sebagai sarana internet of  things  yang  manampung  capture  gambar  dari  wajah  yang dikenali  atau  tidak dikenali oleh  sistem face detection.  Hal  ini sebagai  langkah  awal  untuk  peringatan  diri  terhadap  tindak pencurian dalam rumah tinggal. Berikut ini hasil rancangan alat simulasi.

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection

## Gambar 5. Hasil Alat Simulasi
Pada  gambar  5,  kita  dapat  melihat  hasil  prototipe  pada tampak depan yang berisi simulasi pintu, LCD 16 x 2, keypad dan juga kamera dari ESP 32 – CAM. Simulasi pintu ini akan terbuka  jika solenoid  door  lock yang  terpasang  di  bagian belakang pada gambar 4.2 telah terbuka. Untuk membuka door lock tersebut,  terdapat  2  cara  yaitu  dengan  memasukkan  PIN atau  Password  yang  telah  di  tentukan  pada  keypad  di  bagian muka  pada  alat  simulasi  atau  juga  dengan  melakukan pengenalan  wajah  secara  pada  kamera  ESP  32  –  CAM  yang terletak pada bagian muka juga di alat simulasi ini. Sementara itu, LCD 16 x 2 hanya akan menampilkan informasi dari proses sistem  manual  yaitu  sistem  input  PIN  atau  password  pada keypad.

## B. Pengujian Sistem Face Detection
Proses pengujian yang pertama adalah pengujian dari sistem face detection apakah dapat berjalan baik atau tidak. Pengujian dilakukan  dengan  cara  menghubungkan  alat  simulasi  dengan laptop  atau  komputer  yang  sudah  dapat  mengupload  program ke dalam kontroller ESP 32 – CAM. Karena nantinya terdapat web  simulasi  yang  dapat  memperilhatkan  wajah  kita  apakah wajah  kita  terdaftar  pada  sistem  atau  tidak  dan  juga  dapat mendaftakan wajah kita pada sistem di web simulasi tersebut. Sebelum  memulai  pengujian  alat  maka  dilakukan  inisialisasi wajah agar sebagai database wajah yang tersimpan pada sistem Berikut ini adalah langkah – langkah untuk membuka tampilan sistem pendeteksian wajah.
1. Langkah utama adalah menguhubungkan ESP 32 – CAM ke laptop atau computer kita untuk melihat hasil dari sistem pendeteksian wajah yang telah dibuat.
2. Pastikan program yang telah kita buat sudah di upload pada ESP 32 – CAM.
3. Tekan  tombol  reset  pada  ESP  32  –  CAM  dan  juga  buka menu serial monitor untuk mendapatkan alamat IP address dari sistem web pengenalan wajah.
4. Jika telah muncul alamat IP address maka copy dan paste kan  alamat  IP  address  tersebut  pada  browser  untuk membuka web sistem pengenalan wajah.
5. Jika sudah berhasil maka tampilan web sistem pengenalan wajah akan tampak seperti gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Web Simulasi
Pada  bagian  bawah  web  simulasi  terdapat  tombol  ‘Start Camera’  dan  ‘Enroll  Face’,  fungsi  ini  digunakan  untuk melakukan  sampel  pengenalan  wajah  manusia  yang  akan dijadikan  data  untuk  di  simpan  oleh  sistem.  Kita  tinggal meletakkan  wajah  kita  pada  depan  kamera  sehingga  tampak pada  kamera  lalu  sistem  akan  mengambil  beberapa  sampel wajah kita dari berbagai sudut penglihatan.
Jika sudah mendapatkan sampel atau data pengenalan wajah manusia  maka  kita  dapat  menguji  sistem  pendeteksian  wajah ini. Pengujian pertama adalah jika wajah yang tertangkap oleh kamera dikenali oleh sistem. Jika wajah yang tertangkap oleh kamera dikenali oleh sistem maka pada bagian wajah tersebut akan  terdapat  kotak  berwarna  hijau  dan  bertuliskan  wajah dikenali  pada  web  sistem  pengenalan  wajah.  Beberapa  saat kemudian, sistem akan mengirimkan capture foto wajah yang dikenali pada aplikasi telegram sebagai notifikasi pemberitahuan  bahwa  terdapat  wajah  yang  dikenali  akan memasuki  pintu.  Dibawah  ini  terdapat  gambar  7  web  sistem simulasi ketika wajah yang didaftarkan dikenali.
Gambar 7. Pengujian Wajah Dikenali

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection
Dari  gambar  diatas  menjelaskan  pada  kita  bahwa  ketika wajah yang terdeteksi dikenali oleh sistem maka akan tampak kotak  berwarna  hijau  bertuliskan  wajah  dikenali.  Lalu  untuk hasil internet of things nya adalah seperti pada gambar 8 berikut ini dari aplikasi telegram.
Gambar 8. Sistem Informasi Wajah Dikenali
Gambar diatas adalah gambar ketika wajah yang terdeteksi telah di  kenali lalu sistem atau program  mengirimkan gambar wajah  dikenali  tersebut  tentunya  dengan  adanya  delay  dari beberapa faktor kepada aplikasi telegram. Sehingga siapa pun yang akan memasuki pintu akan diketahui oleh pemilik rumah dengan  adanya  sistem  informasi  dari internet  of  things yang telah dibuat.
Selanjutnya adalah pengujian jika wajah tidak dikenali oleh sistem atau wajah tidak terdaftar pada sistem yang dibuat. Jika wajah tidak terdaftar pada program atau sistem maka pada web simulasi  pengenalan  wajah  akan  terdapat  kotak  merah  yang bertuliskan  wajah  tidak  dikenali.  Hal  ini  menandakan  bahwa wajah  yang  terdapat  di  depan  kemera  pada  saat  itu  tidak dikenali  atau  tidak  terdaftar  pada  sistem  simulasi.  Berikut  ini adalah hasil pengujian wajah tidak dikenali.
Gambar 9. Pengujian Wajah Tidak Dikenali
Dari  gambar  pengujian  wajah  tidak  dikenali  kita  dapat mengetahui bahwa ketika wajah yang dideteksi  tidak dikenali atau tidak terdaftar oleh sistem maka pada web simulasi  akan terdapat kotak merah yang bertuliskan wajah tidak dikenali. Hal ini  menandakan  wajah  tersebut  tidak  dikenali  dan  pintu  pada alat  simulasi  tidak  dapat  terbuka.  Berikut  hasil  dari  sistem informasi pada telegram.
Gambar 10. Sistem Informasi Wajah Tidak Dikenali Aplikasi  telegram  kita  menerima  pesan  berupa  capture gambar ketika terdapat seseorang yang ingin memasuki rumah tetapi wajah nya tidak kenali oleh sistem atau program. Dari hal ini  kita  dapat  mengantisipasi  siapa  saja  orang  yang  tidak  di kenal  yang  ingin  memasuki  pintu  rumah  dan  juga  mencegah pencegahan dini dari tindakan pencurian rumah.

## C. Pengujian Akurasi Sistem Face Detection
Pengujian akurasi dilakukan dengan menggunakan 5 objek wajah.  5  objek  wajah  tersebut  diletakkan  di  depan  kamera dengan  2  objek  wajah  yang  sudah  teridentifikasi  oleh  sistem sebagai wajah dikenali. Pada pengujian ini akan dilihat apakah tingkat  akurasi  dalam  1  keluarga  yaitu  5  objek  dapat  akurat mengenali  dan  tidak  mengenali  wajah  atau  tidak akurat  sama sekali.
Pengujian  akurasi  ini  dilakukan  dengan  tingkat  cahaya sebesar  250  Lux  atau  tingkat  cahaya  standar  ruangan berdasarkan Occcupational Safety and Health Adiministration (OSHA). Dan juga mengabaikan jarak yang terdapat dari orang yang  melakukan  pengenalan  wajah  terhadap  kamera  saat seseorang  melakukan  pengenalan  wajah.  Hal  ini  dikarenakan pada  penelitian  ini  penulis  tidak  menggunakan  sensor  jarak apapun  jadi  hasil  jarak  yang  di  dapat  maksimal  dari  kamera. Berikut ini adalah tabel hasil pengujian akurasi dari sistem face detection .

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection
Tabel 1. Pengujian Akurasi Face Detection
Dari  hasil  pengujian  pada  tabel  1,  penulis  mendapatkan bahwa hasil pendeteksian wajah pada sistem ini dapat dikatakan berhasil.  Dengan  pengujian  5  objek  hasil  yang  di  dapatkan sangat  akurat.  Pada  pengujian  ini  terdapat  2  objek  yang tersimpan oleh sistem yaitu objek 1 dan objek 4. Untuk objek pertama,  hasil  yang  didapatkan  adalah  akurat.    yaitu  bahwa wajah dikenali karena wajah yang tersimpan pada sistem adalah objek 1. Untuk objek 2, objek 3 dan objek 5 tidak dapat dikenali dikarenakan  objek  2,  3  dan  5  wajahnya  tidak  tersimpan  pada sistem.  Selanjutnya untuk  objek 4 wajah nya dikenali sebagai database wajah ke 2 pada sistem. Berikut ini adalah hasil dari pengujian akurasi sistem face detection .
Gambar 11. Hasil Pengujian Akurasi
Dari  gambar  hasil  pengujian,  kita  dapat  melihat  hasil  dari tabel pengujian dimana untuk objek 1 dan objek 4 sebagai objek yang dijadikan database pada sistem diuji dengan 3 objek lain yang  tidak  dikenali  oleh  sistem.  Dari  hasil  pada  gambar membuktikan bahwa akurasi yang diterima dari simulasi sistem face  detection  ini  sudah  sangat  baik  dan  maksimal.  Dimana dengan  objek  1  dan  4  yang  digunakan  sebagai  data  base berfungsi  dengan  maksimal  dimana  objek  2,  3  dan  5  jika  di dekatkan  pada  kamera  maka  hasilnya  adalah  wajah  tidak dikenali. Dan jika objek 1  dan 4  yang di  dekatkan ke kamera maka wajah dari objek 1 akan dikenali sebagai database 0 dan
objek 4 akan dikenali sebagai  database 1 seperti pada gambar 11.
Selanjutnya  adalah  pengujian  untuk  mendapatkan  nilai akurasi yang berupa persentase. Tetap digunakan 5 objek yang akan di uji kan. Terdapat 2 objek yang wajah nya tersimpan oleh sistem  sehingga  dapat  dikenali  oleh  sistem.  Wajah  yang tersimpan oleh sistem yaitu objek 1 dan objek 4. Pada pengujian ini  di  fokuskan  untuk  mencari  nilai  persantase  rata  dari beberapa  percobaan  untuk  menentukan  apakah  terdapat  error. Berikut  ini  adalah  tabel  pengujian  untuk  mencari  nilai persentase akurasi.
Tabel 2. Pengujian Nilai Akurasi No Objek Yang Diuji Objek Pada Sistem Banyak Percobaan Akurasi (%) 1 Objek 1 Objek 1 & 4 10 100 2 Objek 2 Objek 1 & 4 10 80 3 Objek 3 Objek 1 & 4 10 70 4 Objek 4 Objek 1 & 4 10 100 5 Objek 5 Objek 1 & 4 10 100 Rata – Rata Akurasi (%) 90
Dari  hasil  tabel  2,  kita  mendapatkan  hasil  pengujian  tiap objek dengan 10 percobaan tiap masing masing objek dimana digunakan  untuk  mencari  persentase  akurasi  dari  eror  yang diterima  masing  masing  objek.  Untuk  objek  nomer  1  dan  4 dimana  objek  tersebut  juga  tersimpan  sebagai  objek  yang dikenali pada data base, hasil akurasi yang didapatkan sebesar 100 % dikarenakan hasil yang di dapat dalam 10 kali percobaan yaitu  wajah  dikenali  oleh  sistem.  Sementara  itu  untuk  objek nomer 2 dan 3 masing  - masing  mendapatkan akurasi  sebesar 80% dan 70%. Error pada objek 2 dan 3 terjadi karena bentuk tekstur  wajah  yang  mirip  dengan  objek  nomer  1  sehingga terkadang  objek  2  dan  objek  3  dikenali  oleh  sistem.  Hal  ini membuktikan  bahwa  metode  dari  pengenalan  wajah  yang digunakan adalah dengan pengenalan tekstur kontur wajah.
Lalu untuk objek nomer 5 mendapatkan hasil akurasi 100% karena  wajah  tidak  dikenali  sama  sekali  dikarenakan  tekstur wajah yang berbeda dari objek 1 dan objek 4. Rata – rata akurasi dari  pengujian  ini  sebesar  90%  tetapi  terlepas  dari  itu  semua, sistem ini memiliki pengenalan wajah yang baik dan cepat.

## D. Pengujian Kecepatan Sistem Internet Of Things
Pada  pengujian  ini  dilakukan  10  kali  percobaan  untuk membuka lock pintu yaitu solenoid door lock.dari  ke sepuluh percobaan  ini  nantinya  kita  dapat  mengetahui  kestabilan  dari kecepatan proses data yang di olah pada sistem untuk membuka pintu. Berikut ini adalah tabel pengujian kecepatan dari sistem keamanan dengan face detection .
No Objek Yang Di Deteksi Objek Pada Sistem Hasil Akurasi 1 Objek 1 Objek 1 & 4 Wajah Dikenali OK 2 Objek 2 Objek 1 & 4 Wajah Tidak Dikenali OK 3 Objek 3 Objek 1 & 4
Wajah
Tidak Dikenali OK 4 Objek 4 Objek 1 & 4 Wajah Dikenali OK 5 Objek 5 Objek 1 & 4 Wajah Tidak Dikenali OK

## R. Muwardi et al., Design Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection
Tabel 3. Pengujian Kecepatan Respon Sistem
Dari  data  pengujian  kecepatan  kita  dapat  melihat  bahwa waktu  delay  yang  dibutuhkan  hingga  aplikasi  telegram mendapatkan  notifikasi  capture  gambar  orang  yang  ingin memasuki  pintu  adalah  diatas  5  detik  pada  tiap  pengujian. Tetapi,  pintu  dapat  langsung  terbuka  ketika  wajah  kita  sudah dikenali oleh sistem. Dan untuk delay kestabilan ada pada range 10  sampai  15  detik  tiap  pengujiannya.  Hal  ini  juga  sangat dipengaruhi oleh tingkat kestabilan internet provider yang kita gunakan. Dikarenakan data besar yang dikirim berupa gambar pada telegram harus di olah oleh sistem sehingga sangat berat dalam  melakukan  pengiriman  gambar.  Pada  pengujian  ini dibuktikan  bahwa  dalam  melakukan  simulasi face  detection dengan  sistem  informasi  berupa  IoT  terdapat  delay  yang diakibatkan dari beratnya data yang dikirim.
Solusi  untuk  mengatasi  delay  yang  terdapat  dari  simulasi berikut  adalah  dengan  meningkatkan  kecepatan  internet  yang digunakan dalam simulasi. Hal ini akan berdampak signifikan terhadap  kecepatan  respon  dan  berkurangnya  delay  untuk membuka  pintu.  Walaupun  pada  pengujian  dari  tabel  3 terkadang mendapatkan delay dibawah 10 detik. Bukan berarti hal  itu  akan  membuat  pengujian  stabil  dengan  delay  dibawah 10  detik.  Hal  ini  kembali  lagi  sangat  berpengaruh  dari kestabilan  sistem  jaringan  yang  digunakan  dan  juga  waktu melakukan simulasi tersebut.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan  laporan  skripsi  berjudul  “Design  Sistem  Keamanan Pintu Menggunakan Face Detection ” dapat disimpulkan:
Rancangan  dan  hasil  pengujian  sistem face  detection berjalan  dengan  baik  dan  akurat  dimana  akurasi  nya  terbukti mencapai  90%  dengan  pengujian  5  objek  dan  2  objek  di antaranya terdaftar pada sistem. Sehingga sistem face detection dengan kontroller ESP 32  –  CAM menjadi rekomendasi  yang
baik  untuk  sistem  keamanan  rumah  tinggal.  Selain  itu,  untuk sistem informasi Internet Of Things pada aplikasi telegram juga berjalan  dengan  maksimal  dibuktikan  dengan  beberapa pengujian.  Walaupun  memiliki  delay  dalam  pengiriman informasi  berupa  capture  gambar  dikarenakan  membutuh  kan kecepatan  internet  provider  yang  sangat  cepat.  Terlepas  dari pada itu, sistem informasi dengan aplikasi telegram ini sangat baik digunakan dalam sistem keamanan pintu sebagai informasi dini  jika  terdapat  orang  yang  tidak  dikenal  akan  memasuki rumah.

## VI. U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima kasih  kami  sampaikan  untuk tim  riset  yang telah memberikan waktu dan tenaganya hingga riset ini selesai. Terima kasih juga kami sampaikan kepada Prodi Teknik Elektro Universitas Mercu Buana yang telah memberikan support pada riset ini, hingga terbit di Jurnal Teknologi Elektro.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Iskandar,  M.  Muhajirin  and  L.  Lisah,  “Sistem  Keamanan  Pintu Berbasis Arduino Mega”. Jurnal Informatika Upgris , vol. 3, no. 2, p. 99, 2017.
[2] K.  Zuhri  and  A.  Ihkwan,  “Perancangan  Sistem  Keamanan  Ganda Brangkas  Berbasis  Telegram  Menggunakan  Mikrokontroler  ESP32- CAM”. Jurnal Teknologi dan Informatika (JEDA) , vol. 1, no. 2, pp. 5-6, 2020.
[3] V.  Pradana  and  H.  Wiharto,  “Rancang  Bangun  Smart  Locker Menggunakan  RFID  Berbasis  Arduino  Uno”. El  Sains:  Jurnal Elektro , vol. 2 no. 1, pp. 55-56, 2020.
[4] J. Wardoyo, N. Hudallah and A. Utomo, “Smart Home Security System Berbasi  Mikrokontroler”. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komputer , vol. 10, no. 1, p. 368, 2019.
[5] D.  Widcaksono  and  M.  Masyhadi,  “Rancang  Bangun  Secured  Door Automatic System untuk Keamanan Rumah Menggunakan SMS Berbasis Arduino”. Jurnal Kajian Teknik Elektro , vol. 3, no. 1, p. 53, 2018.
[6] F. Sudarto, G. Gustasari, and A. Arwan, “Perancangan Sistem Smartcard Sebagai Pengaman Pintu Menggunakan RFID Berbasis Arduino”. Creative Communication and Innovative Technology Journal , vol. 10, no 2, p.240, 2017.
[7]   M.  Wicaksono  and  M.  Rahmatya,  “Implementasi  Arduino  dan  ESP32 CAM untuk Smart Home”. Jurnal Teknologi dan Informasi , vol. 10, no. 1, p.41, 2020.
[8]   R.  Saleha,  “Klasifikasi  Data  Time  Series  Pola  Pergerakan  Manusia  Di Depan  Rumah  Menggunakan  Sensor  Passive  Infrared  Dan  Camera OV2640  Dengan  Metode  SVM”. Publikasi  Tugas  Akhir  S-1  PSTI  FT- UNRAM , p. 10, 2020.
[9]   Yuliza, “Detektor Keamanan Rumah Melalui Telegram Messenger”. Jurnal Teknologi Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 28-29, 2018.
[10]   R.  Astutik,  “Aplikasi  Telegram  Untuk  Sistem  Monitoring  Pada  Smart Farming”. Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis , vol. 2, no. 1, p.1, 2019.
[11]  F. Sirait and Y. Yoserizal, “Pemanfaatan Raspberry Pi Sebagai Processor Pada  Pendeteksian  Dan  Pengenalan  Pola  Wajah,” Jurnal  Teknologi Elektro , vol. 7, no. 3, Sep. 2016, doi: 10.22441/jte.v7i3.892.
Percobaan Ke - Unduh (Mbps) Unggah (Mbps) Delay (Detik) Pintu Terbuka 1 6 7 5,26 √ 2 6 7 8,50 √ 3 6 7 12,14 √ 4 6 7 12,94 √ 5 6 7 16,26 √ 6 6 7 11,35 √ 7 6 7 6,71 √ 8 6 7 13,89 √ 9 6 7 13,72 √ 10 6 7 15,20 √ Rata – Rata Delay 11.60