## Sistem Monitoring Pegawai Di Masa Adaptasi Kebiasaan Baru Berbasis Face Recognition
Rian Putra Pratama Sekolah Teknik Elektro dan Infromatika Bandung, Indonesia 23220036@std.stei.itb.ac.id
Abstrak — Corona  Virus  Diseases-19 (Covid-19) telah  melanda  Indonesia,  berbagai  sektor terdampak  yang  diakibatkan  Covid-19,  seperti  sektor  kesehatan  dan  ekonomi,  dari  sektor  kesehatan tingkat  kematian  akibat  Covid-19  masih  tinggi  dan  dari  sektor  ekonomi  angka  pertumbuhan  ekonomi indonesia  semakin  turun.  Untuk  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  pemerintah  telah  menerapkan adaptasi  kebiasan  baru  ( New  Normal )  tentunya  dengan  tetap  menerapkan  protokal  kesehatan  bagi  para pegawai pemerintahan yang bekerja di kantor, tetapi banyak cluster Covid-19 perkantoran barmunculan, ini menjadi sebuah kekhawatiran bagi para pegawai yang bekerja di kantor pemerintahan. Sistem cerdas dengan teknologi IoT coba dikembangkan bertujuan untuk meminimalisir penyebaran dan menjadi sistem pengawasan  ( surveillance) penyebaran  Covid-19 . Pada  penelitian  ini  dicoba  dikembangkan  sebuah teknologi  berbasis face  recognition untuk  mengindetifikasi  pegawai  yang  akan  memasuki  kantor,  dari teknologi face recognition akan  didapat  data  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memonitor  kondisi kesehatan pegawai dan kondisi lingkungan kantor, Untuk itu, dalam penelitian ini diusulkan suatu sistem cerdas  monitoring  pegawai  di  masa  adaptasi  kebiasaan  baru  berbasis face  recognition yang  mampu menjadi sebuah inovasi dan solusi pada masa adaptasi kebiasaan baru (new normal) saat ini.
Keywords — Sistem Monitoring, IoT, Face Recognition

## I. PENDAHULUAN
Pandemi Virus Covid-19 melanda banyak negara termasuk Indonesia, angka kematian akibat Covid- 19 di Indonesia setiap waktu semakin menunjukan grafik yang meningkat, Akibat penularan Covid-19 ini sangat  berdampak  kepada  ekonomi  masyarakat.  Salah  satu  langkah  pemerintah  untuk  memulihkan masalah  ekonomi  adalah  dengan  adaptasi  kebiasaan  baru.  Langkah  pemerintah  menerapkan  adaptasi kebiasaan baru ini bertujuan untuk memutarkan kembali roda perekonomian masyarakat agar meningkat kembali dengan tetap menjaga protocol kesehatan.
Adaptasi  kebiaasaan  baru  adalah  langkah  untuk  menjalani  dengan  kebiasaaan  hidup  baru  di  tengah pandemi virus corona yang menurut data terbaru angka kesembuhannya semakin meningkat. di beberapa perusahaan  baik  swasta  maupun  pemerintah  terus  melakukan  upaya  pencegahan  Covid-19  dengan menerapakan protocol kesehatan.
Bagi  pegawai  pemerintahan  atau  yang  disebut juga  ASN,  pemerintah  telah  mengeluarkan  peraturan terkait  pengendalian  terhadap  penyebaran  pandemic  Covid-19,  melalui  Kementrian  Menpan  RB  telah menerbitkan  Surat  Edaran  Tentang  tentang  sistem  kerja  pegawai  aparatur  sipil  negara  dalam  tatanan normal baru. yang isinya antara lain :
1. Menerapkan  Sistem  kerja  di  kantor  atau  disebut Work  From  Office dan    sistem  kerja  di  rumah atau disebut Work From Home .
2. Manajemen  SDM  secara  akuntabel  melalui  penilaian  kinerja,  pemantauan,  pengawasan,  serta disiplin pegawai.
3. Sarana dan prasarana di lingkungan kerja yang dibutuhkan pegawai ASN selalu menjaga protokol kesehatan.
Terkait  berbagai  masalah  yang  ditimbulkan  oleh  pandemic  covid-19  yang  sudah  dijelaskan  diatas, dalam masa adaptasi kebiasaan baru dibutuhkan sebuah sistem cerdas yang mampu menjadi sebuah solusi untuk pencegahan dan pengawasan ( surveillance ) terhadap penyebaran Covid-19. Informasi yang terdapat didalam sistem seperti data absensi pegawai berbasis face recognition, monitoring jumlah pegawai dalam sebuah  gedung  perkantoran,  monitoring  suhu  tubuh  pegawai,  monitoring  keamanan  hak  akses  pegawai ke  dalam  gedung  perkantoran.  Untuk  itu  dalam  makalah  ini  diusulkan  suatu  sistem  monitoring  yang mampu memonitoring seluruh aktifitas pegawai dalam sebuah gedung perkantoran dengan memanfaatkan teknologi IoT Internet Of things dan AI (Artificial Intelegent) . Dengan sistem cerdas ini diharapkan dapat mencegah penyebaran virus Covid-19 dan dapat menjadi sebuah sistem pengawasaan pintar berbasis IoT yang  dapat  memberikan  solusi  terhadap  pemasalahan  Covid-19  saat  masa  adaptasi  kebiasaan  baru  ini, baik dari sisi kesehatan dan secara tidak langsung dapat meningkatkan kembali pertubumhan ekonomi.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem monitoring
Proses  monitoring  merupakan  proses  analisis  data  dari  hasil  pengumupulan  data  informasi  dari  data kehadiran  pegawai,  informasi  suhu  tubuh  pegawai,  aktifitas  pegawai  selama  berada  di  kantor.  sehingga dapat  dilakukan  analisis  data  untuk  penyempurnaan  program/  aktifitas  selama  adaptasi  kebiasaan  baru selanjutnya.  Sistem  monitoring  bertujuan  untuk  mengetahui  atau  mengontrol  aktifitas  para  pegawai selama berada di kantor, Analisi data aktifitas pegawai bertujuan untuk mengetahui mencegah penyebaran vius Covid-19 dengan menerpakan protokol kesehatan salah satunya dengan membatasi kapasitas kantor sebanyak 50% dari kapasitas normal, selain itu juga untuk mengontrol dan membatasi interaksi pegawai dengan  orang  luar  atau  tamu,  dengan  data  yang  sudah    dikumpulkan  dan  dianalisa  selanjutnya  data tersebut  akan  ditampilkan  dalam  sebuah  sistem  monitoring  sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi- informasi  yang  dapat  dijadikan  dasar  pengambilan  keputusan  selain  itu  dapat  dijadikan  bahan  evaluasi dalam pencegahan penyebaran covid-19 selama adaptasi kebiasaan baru.

## Gambar 1. Proses monitoring
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  tahapan  proses  monitoring  yaitu  :  Tahapan  proses  monitoring, Pengumpulan data, analisi data dan hasil monitoring.

## B. IoT
Internet of Things adalah sistem yang  mempunyai kemampuan untuk memindahkan data tanpa harus ada  interaksi  dua  arah  dengan  manusia,  dengan  memafaatkan  suatu  jaringan  IoT  dapat  berkomunikasi
antara 1 benda dengan benda yang lainnya. Dengan sensor cerdas dan peralatan pintar yang berkerjasama dengan  suatu  jaringan  dapat  mengoptimalkan  dan  memudahkan  kehidupan  manusia.  Dengan  data-data yang  didapat  oleh  sensor  suatu  benda  dapat  beroperasi  secara  otomatis  mengikuti  kebutuhan penggunanya.
Gambar 2. konsep internet of things
Internet  of  Things terdiri  dari  3  bagian, things ,  internet  dan clouds , jadi  sebuah benda  bisa  disebut internt  of things ketika  setiap things atau  benda  yang  bisa terhubung  atau terkeneksi  ke  sebuah internet baik itu via wifi atau jaringan yang selanjutnya mengirim data atau informasi ke sebuah platform Clouds sehingga data tersebut dapat dianalisis di sebuah clouds dan data hasil analisis tersebut dikembalikan ke sebuah things untuk menjadi sebuah aksi.

## C. Face Recognition
Wajah dapat digunakan sebagai salah satu objek biometrik pada tubuh manusia yang dapat digunakan untuk melakukan otentikasi. Proses otentikasi biometrik dengan menggunakan wajah sebagai pembanding ini lebih dikenal dengan istilah Face Recognition .
Teknologi  pengenalan  wajah  mengalami  peningkatan  secara  signifikan  sejak  pertama  kali dikembangkan.  Selain  itu,  deteksi  wajah,  ekstrasi  fitur,  dan  pengenalan  wajah  sekarang  tidak  hanya dilakukan  pada  gambar  atau  video  biasa,  namun  dapat  juga  dilakukan  secara  langsung  pada  citra video real time yang diambil dalam situasi yang tepat.
Secara  umum  sistem  pengenalan  wajah  memilik  4  tahap  utama,  yaitu detection,  alignment,  feature extraction,  dan  matching . Detection  dan  aligment merupakan  dua  proses  awal  yang  harus  dilakukan terlebih  dahulu  sebelum  pengenalan  wajah  ( feature  extracion  dan  matching )  dilakukan.  Seperti  pada gambar 3.
. Gambar 3. feature extracion dan matching
Pada  tahap  detection  wajah  akan  dipisahkan  dari  latar  belakang  dan  bagian  gambar  lain  yang  bukan wajah.  Pada  tahap  aligment  diperlukan  agar  lokasi  dan  skala  setiap  wajah  yang  terdeteksi  lebih  akurat. Fitur  –fitur  pada  wajah  akan  diukur  secara  geometry  ukuran,  lokasi  dan  posenya.  Wajah  juga  akan dinormalisasikan berdasarkan pencahayaan dan skala keabu – abuan.
Setelah wajah dinormalisasikan pada tahap sebelumnya untuk memperoleh informasi yang efektif dan berguna untuk membedakan wajah orang yang berbeda, selanjutnya hasil ekstraksi fitur dari wajah yang dimasukan akan dibandingkan dengan wajah – wajah yang ada pada database. Jika ditemukan kecocokan
maka wajah tersebut dikenali, jika sebaliknya maka wajah tersebut tidak dikenali. Hasil pengenalan wajah sangat  bergantung  pada  fitur  yang  diekstraksi  untuk  mewakili  pola  wajah  dan  metode  klasifikasi  yang digunakan untuk membedakan antara wajah satu dengan wajah yang lain. Sedangkan lokalisasi wajah dan normalisasi adalah dasar untuk mengekstraksi fitur yang efektif

## III. METODE
Prototyping  merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak. Prototype dibangun  untuk mendefinisikan  kebutuhan  awal  sebuah  sistem  dan  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  pengguna sehingga pengguna dapat berinteraksi dengan model prototype yang akan dikembangkan, sebab prototype menggambarkan versi awal dari sistem untuk kelanjutan sistem sesungguhnya yang lebih besar.
Metode prototyping bertujuan  untuk  menentukan  tujuan,  fungsi  dan  kebutuhan  operasional  sebuah sistem.  Tahapannya  diawali  dari  prosesn  mengumupulkan  seluruh  kebutuhan,  proses  desain  sistem, proses mengembangkan sebuah prototype dan terakhir evaluasi.
Gambar 4. Langkah-langkah prototyping

## IV. PENGEMBANGAN SISTEM

## A. Identifikasi Kebutuhan
Dalam melakukan sebuah pengembangan sistem diperlukan analisa tentang ide atau gagasan. Untuk mengetahui komponen apa saja di sistem yagn berjalan dilakukan analisi terlebih dahulu, dari analisis kita bisa  menentukan  hardware,  software,  jaringan  dan  kebutuhan  apa  saja  yang  dibutuhhkan  oleh  user sebagai  level  pengguna  akhir  sistem.  Setelah  itu  informasi  yang  dibutuhkan  user  dikumpulkan  untuk mengetahui manfaat sistem yang dikembangkan.

## Gambar 5. Blok diagram sistem
Dari Gambar 5, bisa dianalisa kebutuhan sistem yang akan dikembangkan, yaitu :

## 1. Input Sistem
Input  Sistem  dalam  aplikasi  ini  berupa  data  user  berupa  identifikasi  wajah,  dari  identifikasi  wajah yang dikenali sebagai pegawai yang sebelumnya seluruh data wajah pegawai sudah diregistrasi oleh sistem,  selain  data  wajah  input  berupa  informasi  suhu  tubuh  pegawai  menjadi  salah  satu  input kedalam sistem,

## 2. Output Sistem
Output sistem dalam sistem ini adalah berupa data informasi yang telah dianalisa lalu disajikan dalam sebuah  sistem  monitoring.  sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi-informasi  yang  dapat  dijadikan dasar  pengambilan  keputusan  pimpinan.  Seperti  data  kehadiran  pegawai,  data  suhu  tubuh  pegawai jumlah pegawai didalam gedung, dan tracking posisi pegawai.

## 3. Proses yang berjalan dalam Sistem
Proses sistem yang akan dikembangkan akan menggantikan Proses lama yang sebelumnya kehadiran pegawai  dilakukan  melalui  absen  finger  print  yang  sudah  tidak  memungkinkan  lagi  dilakukan  pada saat  pandemic  Covid-19  ini.  Dengan  sistem  yang  dikembangkan  ini  akan  menjadi  sebuah  inovasi terhadap proses pencegahan dan pengawasan selama masa adaptasi kebiasaan baru.

## 4. Basis data ( Database )
Database yang  digunakan  bisa  menggunakan database yang  sudah  umum  digunakan  yaitu  Mysql. Basis data digunakan untuk menyimpan dan memproses data sehingga data yang ditampilkan sesuai dengan apa yang dibutuhkan.

## B. Desain Sistem
1. ( Data Flow Diagram )
Dari Data Flow Diagram aliran data dari sistem monitoring pegawai, mulai dari pegawai mengirim data seperti  data  wajah,  data  kehadiran  dan  dta  suhu  tubuh,  dari  data-data  tersebut  masuk  ke  dalam  sistem monitoring  pegawai  dan  diproses  menjadi  outpu seperti  data rekap  kehadiran  dan  data  monitoring  yang dapat  diakses  oleh  pihak  yagn  berkepentingan  seperti  admin  kepegawaian  dan  atasan  untuk  memonitor bawahannnya.
Gambar 6. Data flow diagram

## 2. Flowchart
Flowchart akan menggambarkan aliran algoritma dari sistem yang dibuat pada penelitian ini, seperti pada  gambar  7  dibawah  ini,  alur  proses  dimulai  dari  kedatangan  pegawai  ke  kantor,  lalu  pegawai  akan mengarahkan  wajahnya  ke  kamera,  lalu  kamera  mulai  melakukan  proses  pendeteksian  wajah,  setelah wakah  terdeksi,  sistem  akan  mengecek  ke  database  wajah  pegawai,  jika  wajah  pegawai  dikenali  maka pegawai dijinkan masuk dan data absensi pegawai tersebut tercatat ke sistem, setelah itu pegawai dicek suhu  tubuhnya  dan  data  suhu  tubuh  dicatat  kedalam  sistem,  setelah  data  pegawai,  kehadiran  dan  suhu tubuh data akan ditampilkan kedalam sistem monitoring.
Gambar 7. Flowchart SIstem

## 3. ERD
Rancangan database pada sistem ini dapat dilihat di gambar 8, sistem ini terdiri dari 4 tabel yaitu tabel pegawai, data wajah, log kehadiran dan log kesehatan.

## C. Prototype
Prototype aplikasi  sistem  monitoring  mempunyai  4  menu  utama,  yaitu  Fitur Face  Recognition , Halaman Dashboard monitoring , Data absensi seluruh pegawai dan Data riwayat absensi pegawai. Untuk Fitur Face  Recognition ditujukan  untuk  proses  pengenalan  wajah  ketika  pegawai  akan  masuk  kedalam kantor, sedangkan Halaman Dashboard monitoring ditujukan untuk admin. Adapun tampilan Sistem dapat dilihat pada gambar dibawah.

## 1. Fitur Face Recogniton
Pada  Fitur  ini  akan  ditempatkan  sebuah  camera  pada  pintu  masuk  gedung,  ketika  pegawai  masuk camera  otomatis  akan  memproses  fitur face  recognition ,  jika  data  wajah  terdeteksi  maka  sistem  akan mengenali pegawai dan otomatis data abasensi pegawai akan terisi dan tercatat di log kehadiran di sitem.
Gambar 9. Fitur Face Recognition

## 2. Halaman Dashboard Monitoring
Pada  halaman  monitoring,  admin  dapat  melihat  log  kehadiran  pegawai  termasuk  jam kedatngannya dan infomasi kesehatan pegawai seperti suhu tubuh, sehingga dalam sistem monitoring ini  dapat  diketahui  jumlah  pegawai  yang  berada  dikantor  dan  siapa  saja  pegawai  yang  bekerja  dari rumah, dengan fitur monitoring ini pengawasan terhadap penyebaran Covid-19 dapat dikontrol untuk menerapkan PSBB pada masa adpatasi kebiasan baru ini.
Gambar 10. Halaman Dashboard Monitoring

## 3. Halaman Log Kehadiran Pegawai
Pada  halamn  Log  kehadiran  pegawai,  baik  admin  mauun  pegawai  dapat  melihar  rekap  kehadiran pegawai selai itu juga dapat melihat log data kesehatan suhu tubuh pegawai.

## V. KESIMPULAN
Dengan  sistem  monitoring  berbasis  pengenalan  wajah  ( Face  Recognition )  ini  merupakan  sistem yang mampu menjadi sebuah inovasi dan solusi pada masa adapatasi kebiasaan baru pademi Covid-19 ini. Penggunaan teknologi internet of things ini dapat berperan sebagai sistem pengawasan ( surveillance ) dan dapat meminimalkan penyebaran virus Covid-19 terutama di area perkantoran yang berperan sebagai roda ekonomi yang mqmpu mengembalikan kondisi pertumbuhan perekonomian di negara ini. Dengan adanya sistem  ini  diharapkan  dapat  menjadi  sebuah  modul  untuk  pengembangan  sistem  yang  lebih  besar  lagi seperti  pengembangan smart  office yang  tidak  mungkin  dengan  perkembangan  IoT  yang  sangat  pesat pada  saat  ini  akan  diterapkan  di  perkantoran  instansi-instansi  pemerintah  sesuai  dengan  arahan  dari presiden republik indonesia terkait pengembangan kecerdasan buatan di lingkungan pemerintahan.

## ACKNOWLEDGEMENT
Penelitian  ini  dilakukan  sebagai  kontribusi  mahasiswa  magister  layanan  teknologi  informasi  yang didukung  oleh  APICS  (Asosiasi  Prakarsa  Indonesia  Cerdas)  dalam  rangka  membantu  penanggulangan wabah  COVID-19  di  Indonesia  dengan  tema  Sistem  dan  Teknologi  Cerdas  untuk  kesehatan  dan pemulihan ekonomi melalui pemanfaatan teknologi IoT.

## DAFTAR PUSAKA
[1] Cahyono,  Gunawan  Hendro.  ―Internet  Of  Things  (Sejarah,  Teknologi  dan  Penerapannya)‖. Swara Patra , VOL 6 , NO 3, 2016
[2] Suryandari, Yulia, ―Survei IoT Healthcare Device‖. Jurnal Sistem Cerdas, VOL.03,NO.02, 2020
[3] L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, ―The Internet of Things: A survey,‖ Comput.Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2787–2805, 2010.
[4] Alam, Ekky N. ―IoT in Agriculture Industry‖. Jurnal Sistem Cerdas, VOL 03, NO 01, 2020
[5] Li, Stan Z. and Anil K. Jain, ―Handbook of Face Recognition‖. New York, USA : Springer Science + Business Media, Inc. 2005.
[6] N.  K.  Jayant  and  S.  Borra,  ―Attendance  Management  System  Using  Hybrid  Face  Recognition Techniques,‖ Conf. Adv. Signal Process., pp. 412–417, 2016.
[7] Ogedebe,  P.M.,&  Jacob,  B.P,  ―Software  Prototyping:  A  Strategy  to  Use  When  User  Lacks  Data Processing Experience‖. ARPN Journal of Systems and Software. VOL. 2, NO.6 , 2012
[8] Purnomo,  Dwi.  ―Model  Prototyping  Pada  Pengembangan  Sistem  Informasi‖.  Jurnal  Informatika Merdeka Pasuruan. Vol.2 No.2. 2017