JURNAL ILMIAH FIFO DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2021.v13i1.005

## IMPLEMENTASI FACE RECOGNITION DENGAN OPENCV PADA “SMART CCTV” UNTUK KEAMANAN BRANKAS BERBASIS IOT
Nenny Anggraini 1 , Fikriansyah Martunus 2 , Imam Marzuki Shofi 3 , Luh Kesuma Wardhani 4
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi,
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta nenny.anggraini@uinjkt.ac.id 1 , fikriansyah.martunus15@mhs.uinjkt.ac.id 2 , imam@uinjkt.ac.id 3 , luhkesuma@uinjkt.ac.id 4

## Abstrack
One of the basic human rights is the right to a sense of security, this right to security is not only in the physical and psychological sense but also the right to the security of property. Destruction or breaking into a safe is one of the security breaches of goods. Each safe or safe has a different level of protection which must pass certified tests according to international standards. Researchers are trying to develop the  use  of  CCTV  by  making  a  tool,  namely  smart  CCTV  using  an  IoT-based  Raspberry  Pi  4.  By utilizing face recognition which is one of the methods from the library on open source computer vision (opencv), this tool can monitor people who approach the safe and then send images via the telegram application on a smartphone if the person is not recognized. Based on the results of the study, it was found that the accuracy of 40-69% for face recognition and function suitability was 100%. Keyword: Safe, Face Recognition, CCTV, Raspberry Pi 4, IoT

## Abstrak
Salah satu Hak  Asasi Manusia yang mendasar adalah hak atas rasa aman, hak  atas rasa aman ini tidak saja dalam pengertian fisik, psikis tetapi juga hak atas keamanan harta benda. Perusakan atau pembobolan terhadap brankas merupakan salah satu pelanggaran keamanan terhadap barang. Setiap lemari besi atau brankas mempunyai tingkat proteksi yang berbeda-beda yang mesti lulus terhadap pengujian  tersertifikasi  sesuai  dengan  standar  internasional.  Peneliti  mencoba  mengembangkan penggunaan  CCTV  dengan  membuat  sebuah  alat  yaitu  smart  CCTV  menggunakan  Raspberry  Pi  4 berbasis IoT. Dengan memanfaatkan face recognition yang merupakan salah satu metode dari library pada open  source  computer  vision  (opencv),  alat  ini  dapat  memantau  orang-orang  yang  mendekati brankas  dan  kemudian  mengirimkan  gambar  melalui  aplikasi  telegram  pada  smartphone  apabila orang  tersebut  tidak  dikenali.  Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  hasil  akurasi  dari  40-69% terhadap pengenalan wajah dan kesesuaian fungsi sebesar 100%.
Keyword: Brankas, Face Recognition, CCTV, Raspberry Pi 4, IoT

## I. Pendahuluan

## 1. Latar Belakang
Salah satu Hak Asasi Manusia yang mendasar adalah hak atas rasa aman. Rasa aman merupakan hak yang harus didapatkan oleh semua orang sehingga mendapatkan rasa tentram dan nyaman. Setiap orang berhak atas perlindungan diri sendiri (pribadi), keluarga, kehormatan, martabat, dan harta benda yang berada dibawah kekuasaannya,  serta  rasa  aman  dari  ketakutan  terhadap  sebuah  ancaman  yang  akan  datang  (suseno).  Dalam laporan  nasional  indikator  hak  atas  rasa  aman  dikatakan  bahwa  hak  atas  rasa  aman  bagi  masyarakat  dapat digambarkan  ke  dalam  sub-sub  elemen,  baik  terhadap  penangkapan  dan  penahanan,  perampasan  kebebasan
karena  pelanggaran  administrasi,  aman  dari  tindak  pidana  dan  kesewenang-wenangan  aparat  dan  aspek keamanan  fisik,  hal  tersebut  merupakan  rangkaian  indikator  untuk  melihat  efektifitas  perlindungan  hak  asasi manusia dalam kerangka penegakan hukum dan konflik sosial[1]
Menurut Kitab Undang-undang Hukum Pidana (KUHP) dalam bab 1 Tentang Pelanggaran Keamanan Umum Bagi Orang atau Barang dan Kesehatan pasal 489 dikatakan bahwa jika kenakalan terhadap orang atau barang yang dapat menimbulkan bahaya, kerugian atau kesusahan, diancam dengan pidana denda paling banyak dua  ratus  dua  puluh  lima  rupiah.  Perusakan  atau  pembobolan  terhadap  brankas  merupakan  salah  satu pelanggaran keamanan terhadap barang (direktori) Setiap lemari besi atau brankas mempunyai tingkat proteksi yang berbeda-beda yang mesti lulus terhadap pengujian tersertifikasi sesuai dengan standar internasional. Pada umumnya,  dalam  brankas  selain  uang  tunai  juga  disimpan  dokumen-dokumen  penting  atau  benda  berharga lainnya.  Brankas  tersebut  dilengkapi  dengan  sistem  keamanan  yang  beroperasi  secara  mekanik  (manual) berdasarkan  kombinasi  kode  angka  yang  hanya  diketahui  oleh  pihak  yang  diberikan  wewenang  untuk mengaksesnya. [2]
Pengawasan  dengan CCTV juga  banyak  dilakukan  pada  beberapa  perusahaan  dan  rumah  untuk mengantisipasi  tindak  kejahatan.  Terdapat  juga CCTV yang  mampu  mengenali  wajah  untuk  keamanan  yang lebih  tinggi, CCTV ini  menggunakan  dua  metode  yaitu  dikenali  dan  tidak  dikenali. Open  Computer  Vision (OpenCV) merupakan salah satu API library yang dapat menjalankan face identification (identifikasi wajah) dan face  recognition (pengenalan  wajah)  yang  dapat  digunakan  pada  bahasa  pemrograman Python, seperti pengelolaan  citra  yang  memungkinkan  komputer  dapat  melihat  seperti  manusia.  Dengan  vision  tersebut komputer dapat mengambil keputusan, melakukan aksi, dan mengenali terhadap suatu objek[3]
Berdasarkan uraian diatas, peneliti ingin mengembangkan penggunaan CCTV dan membuat sebuah alat yaitu smart  CCTV menggunakan  Raspberry  Pi  4  berbasis  IoT  yang  dapat  memantau  orang-orang  yang mendekati brankas dengan mengirimkan gambar dari CCTV ke android dan membantu meningkatkan keamanan ketika  brankas  tersebut  ditinggalkan  oleh  pemiliknya. Smart  CCTV merupakan  sebuah CCTV yang  dapat mengenali wajah pemilik brankas tersebut dan ketika orang lain terekam oleh CCTV tersebut tetapi CCTV tidak mengenali  wajahnya,  maka CCTV tersebut  akan  mengirimkan  gambar  wajah  orang  tersebut  dan mengirimkannya kepada si pemilik brankas melalui android yang terhubung dengan jaringan internet .
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model Product  Development  Live  Cycle dengan  tahapan pengembangan  sistem  sebagai  berikut  requirement  analysis,  design,  manufacture  and  Development,  testing. Berdasarkan  uraian  yang  ada,  maka  rumusan  masalah  adalah  bagaimana  hasil  implementasi  face  recognition dengan opencv pada smart cctv untuk keamanan brankas berbasis iot.

## II. Metodologi Penelitian
Terdapat  berbagai  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  dalam sebuah penelitian. Peneliti menggunakan beberapa metode pengumpulan data dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut.

## 1. Studi Pustaka dan Studi Literatur
Pada tahapan pengumpulan data dengan cara studi pustaka, mengumpulkan mencari referensi yang dibutuhkan untuk  mengumpulkan  informasi  dalam  penelitian  ini.  Pencarian  referensi  didapat  dari  jurnal,  buku,  literatur sejenis yang ada dan dari internet.
2. Model Pengembangan Sistem
Dalam penelitian ini menggunakan model pengembangan sistem Product Development Lifecycle. Tahapan yang terdapat dalam model ini yaitu Requirements Analysis, Design, Manufacture and Development, dan Testing.

## a. Requirement Analysis
Tahap  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  dengan  studi  literatur  dan  studi  pustaka.  Melalui pengumpulan  kebutuhan  tersebut,  peneliti  memperoleh  data  mengenai  keamanan  pengawasan  brankas
menggunakan  cctv.  komponen  untuk  membangun  produk,  tools  untuk  pengembangan  sistem,  teori  yang akan digunakan, serta data untuk desain dan proses pembuatan alat dan sistem.
Analisis pada tahap ini dilakukan dengan metode Structured Analysis for Real Time system (SA-RT). SART  sendiri  pengembangan  lanjut  dari  Data  Flow  Diagram  (DFD)  yang  di  gabungkan  dengan  Control Flow Diagram (CFD).

## b. Design
Dalam tahapan ini akan dibentuk suatu arsitektur sistem berdasarkan persyaratan yang telah diperoleh pada  fase  sebelumnya,  dan  juga  mengidentifikasi  dan  menggambarkan  abstraksi  dasar  sistem  yang  akan dibuat. Berikut ini hal-hal yang perlu diidentifikasi pada fase ini, yaitu:
1) Perancangan sistem pengambilan gambar sebagai dataset
2) Perancangan sistem training untuk mempelajari dataset
3) Perancangan sistem pengenalan wajah (face recognition)
4) Perancangan sistem pengiriman gambar ke smartphone
c. Manufacture/Development
Tahap ini dibagi menjadi dua yaitu manufacture dan development. Tahap manufacture fokus pada pembuatan smart cctv. Sedangkan dalam tahap development difokuskan pada pembuatan kode program melalui bahasa pemrograman Python.

## d. Testing
Fase  ini  merupakan  fase  pengujian sistem  yang sudah  dibuat. Pada  fase  ini terdapat  beberapa bagian yaitu,  pengujian  keakuratan  hasil  output  dengan  mengukur  recognition  rate  dan  pengujian  sistem menggunakan  blackbox  testing.  Pengujian  fokus  pada  aplikasi  dari  segi  logic  dan  fungsional  dan memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan (error) dan memastikan keluaran yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
3.    Kerangka Berpikir

## III. ANALISIS, PERANCANGAN SISTEM, IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

## 1. Requirement Analysis
a. Tinjauan Sistem
Sistem yang dikembangkan terdiri atas dua bagian, yaitu alat yang dipasang pada Raspberry Pi 4 yang merupakan otak dari smart cctv dan aplikasi telegram pada smartphone. Smart cctv dapat mengenali wajah pemilik  brankas  dan  beberapa  orang  yang  dapat  mengakses  brankas  tersebut,  jika  smart  cctv  tidak  dapat mengenali  wajah  orang  yang  terdeteksi  oleh  kamera  tersebut,  maka  smart  cctv  akan  mengambil  gambar wajah  orang  tersebut  dan  mengirim  gambar  kepada  pemilik  brankas.  Perintah  dan  fitur  yang  ada  dalam sistem ini disesuiakan dengan kebutuhan pengguna sesuai dengan hasil wawancara, yaitu:
1) Menjadikan smart cctv untuk keamanan pengawasan brankas
2) Mengambil 40 gambar wajah untuk dijadikan dataset
3) Mempelajari dataset
4) Mengenali wajah dari dataset
5) Mengambil wajah yang tidak dikenal
6) Dapat mengirim gambar wajah yang tidak dikenal
b. Mendefinisikan Ruang Lingkup
Ruang  lingkup  dalam  penelitian  ini  adalah  brankas  keuangan  FST  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta, sistem  yang  dapat  dikendalikan  secara  jarak  jauh  tetapi  harus  dalam  satu  jaringan,  juga  dapat  melihat keadaan  sekitar,  baik  dalam  bentuk  gambar  yang  dikirim  ataupun  video  yang  dapat  diakses  melalui smartphone.

## c. Analisis Sistem Berjalan
Berdasarkan hasil studi literatur dan studi pustaka yang dilakukan, dapat diketahui bahwa kebanyakan sistem  yang  berjalan  saat  ini  masih  menggunakan  tenaga  manusia  untuk  selalu  melihat  cctv.  Jika  terjadi kehilangan saat tidak ada yang mengawasi brankas atau cctv pada saat itu juga, maka pemilik brankas akan mengulang-ulang waktu kejadian kehilangan barang-barang di dalam brankas.
Gambar 2. Analisa sistem berjalan
d. Analisis Sistem Usulan
Sistem usulan yang diajukan pada tahap ini berdasarkan hasil dari identifikasi kebutuhan. Digunakan beberapa skema alur dari analisis sistem usulan berupa sistem monitoring cctv menggunakan mobile.
Gambar 3. Analisa sistem usulan
Dengan  adanya  smart  cctv  ini  akan  memudahkan  pemilik  brankas  untuk  mengawasi  brankas  karena tidak  dibutuhkan  pengawasan  24  jam  dari  manusia  melainkan  pengawasan  mesin.  Smart  cctv  ini menggunakan Raspberry Pi 4 yang dapat terhubung dengan koneksi internet dan telah mendapat ip dari bot pada aplikasi telegram, dan sebuah Raspberry Pi camera untuk mengambil gambar. XML digunakan untuk mengubah gambar dari dataset menjadi sebuah data dengan klasifikasi sehingga wajah dapat dikenal.
e. Kebutuhan Analisis Fungsional Sistem
Tahap ini berisi analisis terhadap kebutuhan-kebutuhan fungsional dari sistem. Kebutuhan fungsi utama sistem  autentikasi    sekunder  ini  disajikan  dalam  Data  Flow  Diagram  (DFD)  dan  Control  Flow  Diagram (CFD).
Pada gambar 4 menunjukkan data melalui masukan eksternal yang masuk ke dalam proses sistem. Data berasal dari hasil input kamera. Setelah sistem menerimanya, data tersebut diolah hingga menghasilkan data output menuju aplikasi android.

## Gambar 5. DFD Level 1 "smart cctv"
Pada  gambar  5  menampilkan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  level  1  dari  sistem  smart  cctv.  Proses pengolahan data akan dilakukan setelah inputan sudah masuk, dalam sistem inputan akan melalui beberapa proses hingga akhirnya menghasilkan keluaran berupa gambar pada aplikasi android.
Gambar 6. DFD/CFD level 1 “smart cctv”
Pada gambar 6 menampilkan kebutuhan fungsi utama smart cctv berupa gabungan Data Flow Diagram (DFD)  dan  Control  Flow  Diagram  (CFD)  level  1.  Dari  gambar  terlihat  bahwa  untuk  dapat  mengirim gambar, data input harus melalui beberapa proses yaitu:
1) Penambahan Dataset (add dataset)
Pada penelitian ini dilakukan deteksi wajah (face detection) untuk diidentifikasi dan mengambil 40 gambar hitam-putih yang nantinya akan digunakan sebagai pengenalan yang dimasukkan kedalam database secara  real  time.  Setiap  orang  akan  diberikan  nomor  sebagai  id  yang  berikutnya  setiap  id  akan  diberikan penamaan.
2) Pembacaan Gambar (read dataset)
Gambar yang telah diambil akan dibaca dan dilakukan ekstraksi informasi dari ekspresi  wajah setiap gambar berdasarkan id yang diberikan untuk pencocokkan berdasarkan hasil  nilai ekstraksi gambar. Pada proses ini hsil nilai ekstraksi gambar akan disimpan dalam format data yml.

## 3) Proses Pengenalan Wajah (recognize picture)
Wajah  yang  telah  diambil  dan  dipelajari  oleh  sistem  akan  dinamai  berdasarkan  nomor  yang  telah diberikan. Pada proses ini wajah dibedakan menjadi dua bagian, yaitu dikenal dengan berisikan nama dan tidak diberikan dengan label unknown.

## 4) Proses Pengiriman Gambar (send picture)
Pada  proses  ini  wajah  yang  tidak  dikenal  akan  diambil  dan  disimpan  di  dalam  folder  capture  pada raspberry pi 4 lalu dikirimkan pada salah satu aplikasi di smartphone yaitu Telegram.
f. Analisis Kebutuhan Hardware
Dalam pembuatan cctv ini, dibutuhkan beberapa hardware agar sistem berjalan dengan baik sesuai kebutuhan pengguna.
No. Komponen Jumlah 1. Raspberry Pi 4 Model B 1 2. Raspberry Pi Camera 1 3. Micro SD 32 GB Class 10 1 4. WiFi Router 1 5. Power Source Micro USB 5V/3A tipe C 1
g. Analisis Kebutuhan Software dan Tools
Selain perangkat keras yang sudah disebutkan sebelumnya, dibutuhkan juga perangkat lunak untuk mendukung kinerja perangkat keras agar berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
No. Nama Software/Tools Kegunaan 1. Pemrograman Python Untuk menjalankan script yang membuka tampilan kamera. 2. OpenCV Berupa library pada bahasa pemrograman python yang digunakan mengidentifikasi wajah kemudian wajah tersebut dapat dikenal. 3. Haar Cascade Tempat pengolahan dataset dan mempelajarinya hingga gambar dikenal. 4. Aplikasi Telegram Sebagai notifikasi berupa gambar yang dikirimkan oleh Raspberry Pi
2. Design
Pada penelitian ini menjelaskan tetang pembelajaran pengambilan dataset, mempelajari dataset (training), proses pengenalan wajah dan proses pengiriman gambar.

## a. Perancangan Sistem Pengambilan Gambar Sebagai Dataset
Untuk  mengambil  sebuah  dataset,  dibutuhkan  beberapa  contoh  gambar  wajah.  Sebelum  gambar diambil,  kamera  akan  mencari  gambar  wajah  untuk  dideteksi  (face  detection).  Pada  proses  pendeteksian objek menggunakan metode haar cascade classifier, terdapat dua proses yang dilakukan sebelum akhirnya akan  menghasilkan  sebuah  output  objek  yang  terdeteksi  pada  sebuah  citra.  Dalam  deteksi  objek  dengan metode ini, proses tersebut yaitu Grayscale dan Haar-Like Feature Tahapan pengambilan gambar adalah sebagai berikut:
1) Memasukkan nomor sebagai id untuk tanda pengenal.
2) Melakukan penyesuaian ukuran gambar menjadi sesuai ukuran wajah yang dideteksi.
3) Mengambil gambar wajah dengan sebanyak 40 sampel dengan variasi yang berbeda.
4) Melakukan konversi gambar menjadi warna hitam-putih (grayscale)
b. Perancangan Sistem Training Untuk Mempelajari Dataset (Training)
Pada  proses  ini,  dari  semua  gambar  yang  telah  didapatkan  (dataset)  akan  dipelajari  menggunakan algoritma  Haar  Cascade  dengan  melakukan  ekstraksi  informasi  pada  ekspresi  wajah  (Facial  Expression Information Extraction) untuk membedakan wajah pada setiap gambar.
Mekanismenya adalah pertama-tama membagi daerah gambar menjadi 8x8. Setiap blok diubah menjadi thresholding dengan ukuran 3x3 untuk mendapatkan nilai histogram. Lalu mengambil satu pixel tengah untuk menjadi pembanding.
c. Perancangan Sistem Pengenalan Wajah (Face Recognition)
Dengan memanfaatkan hasil training dari haar cascade, kemudian hasil dari proses ini dikombinasikan dengan proses Image Matching dengan algoritma Local Binary Pattern Histogram. Dengan metode ini, foto yang sudah di-learning akan dicocokkan dengan hasil deteksi dari streaming kamera dimana pada streaming nantinya  beberapa  gambar  dalam  database  kemudian  dicocokkan  dengan  memanfaatkan  nilai  histogram yang telah diekstraksi dari gambar dengan memanfaatkan persamaan Local Binary Pattern Histogram
d. Perancangan Sistem Pengiriman Gambar (send picture)
Pengiriman gambar dilakukan ketika smart cctv tidak dapat mengenali orang yang diidentifikasi, smart cctv akan menamai orang tersebut dengan memberi label unknown.
3. Manufacture and Development
4.
a. Manufacture
Tahap manufacture ini fokus pada pembuatan alat smart cctv.
No. Alat Port 1. Micro SD Card Micro SD Card Slot 2. Power USB-C Power Port 5V/3A 3. Raspberry Pi Camera MIPI CSI Camera Port 4. Keyboard dan Mouse wireless USB 3.0 5. Kabel Micro HDMI Micro HDMI Port
1) Micro SD Card digunakan sebagai sistem operasi dan media penyimpanan,  kami  menggunakan sistem operasi Raspbian Buster.
2) Power  yang  digunakan  harus  berupa  USB-C  dan  tegangan  5V/3A  agar  daya  yang  diberikan cukup.
3) Raspberry Pi Camera dipasang pada port Camera Serial Interface yang terdapat pada raspberry pi.
4) keyboard  dan  mouse  wireless  dipasang  pada  USB  3.0  untuk  pembuatan  kode  dan  melakukan proses pengenalan wajah
b. Development
Kode  program  dibuat  berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya, sehingga  fitur  yang  dibuat  pada  sistem  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keperluan  pengguna.  Saya menggunakan source code dari Mjrovai untuk pengenalan wajah, berikut ini merupakan bagian-bagian dari proses development perangkat lunak.
JURNAL ILMIAH FIFO DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2021.v13i1.005
1) Instalasi OpenCV
2) Pengkodean Pembuatan Dataset
3) Pengkodean Training
4) Pengkodean Pengenalan Wajah (Face Recognition) dan Pengiriman Gambar

## 5. Testing
Setelah  melakukan  perancangan,  peneliti  melakukan  pengujian  terhadap  hasil  implementasi  sistem. Pengujian  dilakukan  pada  dua  tingkatan,  yaitu  tingkat  sistem  dengan  aspek  pengujian  functionality.  Metode yang digunakan dalam pengujian adalah black box testing.
No. Uji Fitur Jumlah Sesuai ya tidak UAT-A Pengambilan Dataset 3 0 UAT-B Training 1 0 UAT-C Pengenalan Wajah 2 0 UAT-D Pengiriman Gambar 2 0

## 6. Hasil
Secara  keseluruhan,  implementasi  face  recognition  dengan  opencv  dalam  beberapa  proses,  yaitu pengambilan dataset, training, face recognition, dan pengiriman gambar ke aplikasi telegram berhasil diterapkan pada  smart  cctv.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  pengenalan  wajah,  didapatkan  persentase  akurasi pengenalan  dari  40-69%.  Persentase  didapat  dengan  pengambilan  dataset  secara  langsung  menggunakan raspberry  pi  camera  setiap  orang  yaitu  40  gambar  yang  bervariasi.  Berdasarkan  pengiriman  notifikasi  berupa gambar, alat mampu langsung mengambil gambar wajah yang tidak dikenal dan mengirimkan gambar tersebut secara langsung.
Berdasarkan  performasi,  smart  cctv  hanya  dapat  mendeteksi  wajah  untuk  dikenali  dengan  jarak  dibawah 350cm dan tidak dapat mendeteksi wajah selain manusia.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  opencv  dan  face  recognition  dapat  diimplementasikan pada smart cctv untuk pengawasan brankas.  Kami  menggunakan bahasa pemrograman python dengan opencv sebagai  library  dan  metode  face  recognition.  Algoritma  yang  kami  gunakan  pada  face  recognition  adalah haarcascade. Proses yang dilakukan terdiri dari pengambilan dataset  secara langsung dari raspberry pi camera menggunakan  metode  face  detection,  training  dengan  metode  Facial  Expression  Information  Extraction,  dan face  recognition/pengenalan  wajah  menggunakan  metode Expression Clasification, serta  penangkapan gambar dan pengiriman gambar orang yang tidak dikenal. Hasil face recognition berupa pelabelan pada nama dengan akurasi 40-69% dan tidak dikenal sebagai unknown. Smart cctv ini terhubung dengan smartphone, maka ketika tidak  ada  yang  mengawasi  brankas  dan  seseorang  yang  tidak  dikenal  mendekati  brankas,  kamera  dapat mengambil  gambar  orang  asing  tersebut  dan  langsung  mengirimkan  gambarnya  menggunakan  aplikasi Telegram  sebagai  notifikasi.  Ketika  alat  ini  masih  dalam  satu  jaringan  dengan  smartphone,  smartphone  bisa mengakses video secara langsung menggunakan VNC atau Remote Desktop.
Pada  metode  face  recognition  masih  terdapat  kesalahan  dalam  mengenali  identitas  gambar  masukan, baik  itu  kesalahan  dalam  mengenali  identitas  gambar  masukan  sebanyak  1:40  yaitu  0.025%  untuk  dataset, maupun kesalahan dalam  mengenali identitas  gambar  masukan dari individu di dalam  database  yang dikenali sebagai individu lain dan kesalahan dalam menolak gambar masukan, sebuah gambar masukan yang seharusnya dapat dikenali (identitasnya terdapat di dalam database) berubah menjadi tidak dikenali.
Setelah dibuat alat smart cctv menggunakan Raspberry Pi, terdapat beberapa saran untuk pembaca dan pengembang selanjutnya. Berikut adalah beberapa saran dari kami, yaitu:
a. Melakukan  pencahayaan  yang  pas  untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  wajah,  dikarenakan cahaya sangat mempengaruhi gambar.
b. Mampu  memantau alat  dari jarak jauh, tidak  menggunakan satu jaringan jika  ingin  melihat  video secara langsung.
c. Pengembang berikutnya dapat merekam dan menyimpan video sehingga lebih mudah untuk melihat orang asing tersebut.
d. Dapat mengambil gambar yang dapat terstruktur berapa banyaknya ketika tidak mengenali orang.

## V.
Daftar Pustaka
[1] Balitbangham. (2016). Laporan Hak Atas Rasa Aman (1st ed.). Retrieved from https://ebook.balitbangham.go.id/file/922b804901306c5a1e8486c588c34113.html [2] Brankasid. (2017). Cara Menyimpan Dokumen Menggunakan Brankas. Retrieved from Medium.com website: https://medium.com/@idbrangkas/cara-menyimpan-dokumen-menggunakan-brankas-67784439215e [3] Pazriyah. (2017). PENGGUNAAN RASPBERRY PI DALAM MENDETEKSI WARNA MELALUI WEBCAM . [4] Zein, A. (2018). Pendeteksian Multi Wajah Dan Recognition Secara Real Time Menggunakan Metoda Principal Component Analysis ( Pca ) Dan . XII (01), 1–7.
[5] Haisong Gu, Qiang Ji, Zhiwei Zhu. 2002. Active Facial Tracking for Fatigue Detection, Nevada.
[6] Kurniawan, D. E., & Fani, S. (2017). Perancangan sistem kamera pengawas berbasis perangkat bergerak menggunakan raspberry pi. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , III (2), 140–146.
[7] Kusumaningrum, A., Pujiastuti, A., & Zeny, M. (2017). Pemanfaatan Internet of Things Pada Kendali Lampu. Compiler, 6(1), 53–59. https://doi.org/10.28989/compiler.v6i1.201 [8] Kaonang, G. (2019). Raspberry Pi 4 Janjikan Performa Sekelas Komputer Desktop Tanpa Korbankan Fleksibilitasnya.
[9] Permana, A. A., & Destriana, R. (2018). Pengamanan Teks Menggunakan Metode Algoritma Rsa . 7 (2).
[10] Al-Aidid, S., & Pamungkas, D. (2018). Sistem Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram. Jurnal Rekayasa Elektrika , 14 (1), 62–67. https://doi.org/10.17529/jre.v14i1.9799
[11] Stark, J. (2015). Product Lifecycle Management-Empowering the future of business . 1–29. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17440-2
[12] He, S. L., Roe, N. H., Wood, E. C. L., Nachtigal, N., & Investigator, P. (2015). Lifecycle . (September).
[13] TIMISOARA, U. P. (2018). ACTA TECHNICA CORVINIENSIS – Bulletin of Engineering (P. Assoc. Prof. Eng. KISS Imre, Ed.). Hunedoara.