## Pendeteksi Keberadaan Orang Asing Menggunakan Face Recognition dan Motion Detection
Ida Bagus Adisimakrisna Peling 1 , Made Pasek Agus Ariawan 2 , Gde Brahupadhya Subiksa 3 , I Komang arya ganda wiguna 4
1,2,3 Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak Jurusan Teknologi Informasi,
Politeknik Negeri Bali
4 Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
Korespondensi Email : adisimakrisna@pnb.ac.id
Intisari— Dalam era modern ini, kegiatan keamanan seperti siskamling mulai jarang terlihat. Diperlukan suatu hal yang baru untuk menggantikan kegiatan keamanan lama ini. Teknologi seperti CCTV merupakan salah satu alat yang bisa digunakan. CCTV dapat dipakai,  namun  memiliki  beberapa  kekurangan.  Kekurangan  yang  dimaksud  diantaranya  ialah  ketidakmampuannya  untuk mendeteksi  aktifitas  mencurigakan  secara  realtime,  serta  output  rekaman  24jam  berupa  video  yang  dapat  menyebabkan  memori penyimpanan  menjadi  banyak.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  peneliti  melakukan  pengembangan  sistem  pendeteksi keberadaan  orang  asing  menggunakan  face  recognition  dan  motion  detection.  Sistem  yang  dikembangkan  akan  mendeteksi keberadaan  orang  asing  dengan  mendeteksi  pergerakan  orang  tersebut  dan  mencocokkannya  dengan  database  wajah  sudah didaftarkan. Jika wajah tidak terdaftar, maka sistem akan mulai merekam dan mengirimkan notifokasi ke telegram.
Kata kunci — Face Recognition, Motion Detection, Kamera Pengawas, Computer Vision, Haar Cascade Classifier.
Abstract— In this modern era, security activities such as siskamling are rarely seen. Something new is needed to replace this old  security activity.  Technology  such  as  CCTV  is  one  tool  that  can  be  used.  CCTV  can  be  used,  but  has  some  drawbacks.  The  deficiencies  in question include the inability to detect suspicious activity in real time, as well as a 24-hour recording output in the form of video which can lead to wasted storage. Based on these problems, researchers took the initiative to develop a system for detecting the presence of strangers using  face  recognition  and  motion  detection.  The  developed  system  will  detect  the  presence  of  strangers  by  detecting  the  person's movements  and  matching them  with the  registered  face  database. If  the  face is  not  registered,  the  system will start  recording  and  send notifocation to telegram.
Keywords — Face Recognition, Motion Detection, Surveillance Camera, Computer Vision, Haar Cascade Classifier.

## I. P ENDAHULUAN
Siskamling  merupakan  suatu  kegiatan  pengamanan  yang dilakukan  secara  berkelompok  oleh  masyarakat.  Hal  tersebut dilaksanakan  untuk  menciptakan  lingkungan  yang  aman  dan damai. Kegiatan ini dilakukan dengan tujuan agar masyarakat dapat mendapatkan pengamanan dari suatu tindakan kejahatan di  malam  hari.  Siskamling  berupakan  bentuk  swadaya bersama  dan  merupakan  suatu  kesatuan  yang  saling bergantung satu sama lain. Hasil yang didapat tergantung dari hasil  kinerja  bersama.  Siskamling  biasanya  dilakukan bergantian  setiap  harinya  tergantung  dengan  kesepakatan bersama  antar  masyarakat.  Kegiatan  siskamling  biasanya dibagi  menjadi  2  macam  kelompok.  Kelompok  1  biasanya menunggu  di  pos,  sementara  kelompok  2  akan  berpatroli mengelilingi  wilayah  tertentu.  Jika  terjadi  suatu  hal  yang mencurigakan  maka  sinyal  akan  dibunyikan  agar  masyarakat sekitar menjadi waspada [1].
Dalam  era  modern  saat  ini,  kegiatan  keamanan  seperti siskamling  sudah  mulai  memudar  dan  sudah  semakin  jarang ditemui.  Hal  ini  terjadi  karena  beberapa  faktor,  salah  satunya adalah  karena  sibuknya  masyarakat  dengan  kehidupannya masing-masing[2]. Diperlukan sebuah cara untuk menggantikan  kegiatan  keamanan  seperti  ini.  Teknologi
merupakan  salah  satu  alat  yang  bisa  dipakai.  Salah  satu teknologi  yang  umum  digunakan  untuk  mengawasi  dan melindungi  area  tertentu  adalah  menggunakan  kamera pengawas atau lebih sering disebut dengan CCTV.
CCTV  atau  Closed  Circuit  Television  merupakan  sebuah sistem  keamanan  yang  memakai  beberapa  jenis  kamera dengan format digital yang digunakan untuk mengawasi suatu kegiatan  dan  hasil  pengawasan  tersebut  akan  dikirimkan  ke sebuah  layar  kontrol  dengan  menggunakan  sinyal  transmisi digital  [3].  CCTV  nantinya  akan  dipasang  beberapa  buah  di tempat-tempat  yang  dirasa  rawan  keamanannya.  CCTV  akan merekam  kejadian  yang  terjadi  selama  24  jam  nonstop  dan menyimpan  rekamanannya  pada  suatu  penyimpanan  yang sudah  disiapkan.  Jika  kedepannya  terjadi  suatu  masalah keamanan  seperti  kemalingan  atau  yang  lainnya,  rekaman tersebut  bisa  diputar  ulang  dan  dapat  diselidiki  siapa  pelaku yang terlibat.
Namun,  kamera  pengawas  konvensional  masih  memiliki keterbatasan.  Meskipun  penggunaan  kamera  pengawas  dapat membantu  memantau  aktivitas,  seringkali  sulit  untuk mendeteksi kapan persisnya aktifitas mencurigakan terjadi[4]. Jika  kamera  pengawas  melakukan  perekaman  terus-menerus, tentunya akan terjadi pemborosan terhadap memori penyimpanan  kamera.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah
metode  yang  membantu  agar  perekaman  dapat  terjadi  secara realtime jika hanya terjadi suatu  kejadian. Pada jurnal  terkait, metode face recoqnition dipakai karena memiliki akurasi yang tinggi[5].  Oleh  karena  itu  perlu  ditambahkan  metode  face recoqnition  yang  sudah  terintegrasi  dengan  motion  detection untuk  mendeteksi  orang  yang  tidak  dikenal.  Metode dokumentasi pun perlu diubah menjadi berbentuk gambar agar perekaman  terjadi  hanya  jika  terdeteksi  gerakan  dan  tidak terjadi  pemborosan  memori  yang  terlalu  signifikan  karena output yang dihasilkan berupa gambar.

## II. S TUDI P USTAKA
Penelitian yayang dilakukan oleh Sutarti, dkk [6] Sistem ini dirancang  untuk  meningkatkan  keamanan  rumah  dengan mendeteksi  orang  asing  dan  memberitahu  pemilik  rumah secara  real-time.  Sistem  ini  menggunakan  webcam  untuk menangkap  gambar,  Face  Recognition  dengan  metode  Haar- Cascade  Classifier  untuk  mengidentifikasi  wajah,  dan  dual- camera untuk meningkatkan akurasi. Data citra wajah pemilik rumah disimpan dalam basis data untuk membedakannya dari orang  asing.  Sistem  ini  terbukti  efektif  dengan  tingkat keberhasilan  92,82%  dalam  mendeteksi  orang  asing  dan mengirimkan notifikasi melalui aplikasi Push Safer.
Penelitian  lain  dari  Hartika  dan  Ahmad  [7]  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dua  algoritma  populer dalam  Face  Recognition,  yaitu  Haar  Cascade  Classifier  dan Convolutional Neural Network (CNN), dalam hal akurasi dan waktu komputasi. Ditemukan bahwa program yang menggunakan  kombinasi  kedua  algoritma  ini  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  98.84%,  dan  waktu komputasi  yang  cepat,  rata-rata  0.05  detik  per  pengenalan wajah. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi Haar Cascade Classifier  dan  CNN  merupakan  pilihan  yang  tepat  untuk implementasi  Face  Recognition  dalam  berbagai  aplikasi seperti smart home, security, dan presensi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Derry  dkk  membangun sistem  pendeteksi  gerak  menggunakan  perangkat  sederhana, seperti  webcam  pada  komputer  untuk  bisa  melakukan pendeteksian gerak berdasarkan optik/citra. Dalam implementasinya,  deteksi  gerak  berdasarkan  citra  bisa menggunakan  beragam  metode  yang  salah  satunya  adalah color  tracking.  Dengan  menggunakan color  tracking , pengamatan  gerak  akan  tertuju  hanya  pada  objek  dengan intensitas RGB yang telah ditentukan. Aplikasi ini menyajikan bentuk  interaksi  baru  antara  pengguna  dengan  komputer menggantikan  beberapa  fungsi  perangkat mouse ,  yaitu memindahkan posisi kursor mouse , klik, dan menahan klik [8].
Menurut
Mohamad Faisal dkk penelitiannya mengembangkan  sebuah  sistem  deteksi  gerak  pada  manusia pada  video  menggunakan  kamera Closed  Circuit  Television (CCTV)  dimana  dilakukan  simulasi  menggunakan  video sampel.  Proses  pendeteksian  gerak  menggunakan  metode Accumulative  Differences  Image (ADI)  dan  proses  deteksi manusia  mengguakan  klasifikasi  dari  Opencv  yaitu Haar Casscade Clasification . Yang dimana dengan metode tersebut
membandingkan  lebih  dari  dua  frame  yang  berbeda  dan parameter  klasifikasi  yang  digunakan  adalah full body,  upper body dan face .  Pengujian  sistem  dilakukan  meggunakan beberapa  video  sampel  yang  diambil  dengan  jarak  dan ketinggian  kamera  terhadap  objek  berbeda-beda.  Hasil  yang didapatkan  dari  pegujian  menggunakan  video  sampel menunjukan tingkat akurasi 95.23% [9].
Penelitian  yang  dilakukan  Reza  [10]  dkk  mendeteksi gerakan digunakan untuk mengidentifikasi dan memilah objek yang diinginkan. Proses pendeteksian gerakan ini menggunakan  konsep  pengolahan  citra  dengan  algoritma Frame  Difference  dan Frame  Substraction .  Algoritma Frame Difference digunakan untuk memeriksa objek-objek pada citra. Apabila  objek  terdeteksi,  maka  diterapkan  algoritma Frame Substraction untuk  mendeteksi  posisi  objek  dimana  data posisi  dikumpul  menjadi  gerakan.  Hasil  penelitian  ini  cukup mampu  mendeteksi  objek  dan  pergerakannya,  berdasarkan hasil  25  pengujian  dari  video  yang  berbeda,  presentase keberhasilanya  mencapai  76,0%.  Kesimpulanya  adalah, Metode yang digunakan cukup berhasil mendeteksi pergerakan  objek  dalam  video  berdasarkan  perbedaan ( difference )  yang  diperoleh  dari  pengurangan  frame sebelumnya dan frame selanjutnya.
Penelitian  Sutarti  [11]  dkk  mengembangkan  sistem keamanan  yang  mampu  mengirimkan  notifikasi  kepada pemilik jika terdeteksi orang asing melalui smartphone secara real  time.  Webcam  digunakan  untuk  menangkap  gambar  dan Face  Recognition  dengan  metode  Haar-Cascade  Classifier digunakan  untuk  mengidentifikasi  pemilik  rumah  atau  orang asing.  Penggunaan  dual-camera  bertujuan  meningkatkan akurasi  pendeteksi  citra  wajah.  Data  citra  wajah  pemilik rumah  direkam  dan  ditempatkan  dalam  basis  data.  Data  ini digunakan  oleh  sistem  untuk  membedakan  antara  pemilik rumah  dan  orang  asing.  Metode  Haar-Cascade  Classifier mempunyai  komputasi  yang  cepat  dan  algoritmanya  juga cukup  sederhana.  Pada  penelitian  ini  melakukan  pengujian sistem  dengan  jarak  50  cm  hingga  250  cm.  Dari  data-data pengujian  diketahui  bahwa  sistem  ini  dapat  membedakan wajah  pemilik  rumah  dan  orang  asing.  Perhitungan menunjukkan  bahwa  prosentase  keberhasilan  sebesar  99,2% pada jarak 50 cm dan sebesar 92,82% secara keseluruhan. Jika terdeteksi  ada  orang  asing,  sistem  berhasil  mengirimkan notifikasi melalui aplikasi push safer.
Penelitian  Dwi  Agung  [12]  dkk  mengembangkan pendeteksi  wajah  secara real  time pada  2 degree  of  freedom kepala  robot  menggunakan deep  internal  image  cascade . Layaknya pada manusia robot  diberi kemampuan penglihatan untuk  mendeteksiadanya  objek  yang  ditangkap  secara  real time Penelitian kepala robot 2 degree of freedom (DOF) untuk pendeteksi wajah secara real time menggunakan metode Deep Integral  Image  Cascade untuk  deteksi  wajahnya.  Untuk keakurasian  pendeteksi  wajah  dengan  real  time  pada penelitian  ini  dengan  pengujian  akurasi  terbesar  adalah 95,25%  dengan  waktu  respons  pendeteksi  tercepat  7  detik
dengan  waktu  terlama  8,55  second  rata-rata  data  citra semuanya tidak terdeteksi dengan benar.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Untuk  pembagunan  sistem  ini,  digunakan  sebuah  bahasa pemrograman  yaitu  bahasa  pemrograman  python.  Diperlukan juga  beberapa  library  python  untuk  dapat  membantu pembangunan  sistem  ini.  Library  yang  dipakai  adalah OpenCV  dan  numpy.  Serta  sebuah  metode  juga  diperlukan untuk  melakukan  pengenalan  wajah.  Metode  tersebut  adalah metode  Haar  Cascade  Classifier.  Sistem  yang  dikembangkan pada  tahap  awal  akan  dilakukan  pendaftaran  wajah  terlebih dahulu  yang digunakan sebagai  dataset.  Data yang digunakan yaitu  1  wajah  ditangkap  sebanyak  100  kali  dan  dijadikan dataset,  pada  sistem  ini  menggunakan  sebanyak  5  wajah sebagai  dataset,  sehingga  total  dataset  yang  digunakan sebanyak  500  data.  Setiap  wajah  yang  masuk  ke  frame  akan dideteksi, jika wajah dikenali maka sistem hanya mengeluarkan border hijau tetapi apabila wajah tidak dikenali maka  sistem  akan  melakukan  capture  kemudian  menyimpan dan  mengirimkan  notifikasi  ke  telegram  sebagai  tanda  ada orang  asing  yang  terdeteksi. Flowchart  pada  gambar  3.1. dibawah ini menunjukan rancangan sistem yang akan dibuat
Gambar 1. Flowchart Sistem

## A. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) adalah sebuah  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  tentang  teknik-teknik mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak  (yang  berasal  dari webcam). Sedangkan digital disini mempunyai maksud bahwa pengolahan citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer. Image processing memiliki masukan dan  keluarannya  berupa  citra,  analisa  citra  (image  analysis) memiliki  masukan  berupa  citra  dengan  keluaran  bukan  citra akan  tetapi  berupa  hasil  pengukuran  terhadap  citra  tersebut, image  understanding  memiliki  masukan  berupa  citra  dengan keluarannya  adalah  deskripsi  tingkat  tinggi  dari  citra  tersebut (keluarannya  bukan  berupa  citra),  komputer  vision  bertujuan untuk  mengkomputerisasi  penglihatan  manusia  atau  dengan kata  lain  membuat  citra  digital  dari  citra  sebenarnya  (sesuai dengan penglihatan manusia) [9].

## B. Computer Vision
Computer  Vision  merupakan  bidang  ilmiah  yang  dapat mengenali  objek  dari  sebuah  gambar  atau  video  dengan menggunakan  komputer.  Arti  computer  vision  adalah teknologi  mesin  yang  dapat  melihat,  dimana  teknologi  ini mampu mengekstrak informasi  gambar yang ditangkap untuk menyelesaikan  tugas  tertentu[12].  Sebagai  bidang  ilmu komputer  yang  berkaitan  dengan  data  gambar  dapat  yang diambil, seperti foto, video, pandangan dari kamera real time, atau data dari scanner medis.

## C. OpenCV
OpenCV  merupakan  library  yang  sumbernya  yang  library ini  memang  khusus  dipergunakan  untuk  melakukan  suatu pengolahan citra. Library ini berfungsi agar nantinya program yang  dijalankan  menggunakan  library  ini  dapat  berfungsi layaknya mata manusia. Di dalam OpenCV disediakan banyak algoritma  /  modul  yang  bisa  dipakai.  Salah  satu  kegunakan modul  algoritma  ini  adalah  untuk  melakukan  pendeteksian objek  OpenCV  menggunakan  lisensi  BSD  dan  bersifat  gratis baik untuk penggunaan akademis maupun komersial. OpenCV dapat digunakan dalam bahasa pemrograman C, C++, Python, Java,  dan  sebagainya.  OpenCV  dapat  digunakan  pada  sistem operasi Windows, Linux, Android, iOS dan Mac OS. OpenCV memiliki  lebih  dari  2500  algoritma  yang  telah  dioptimalkan [13].

## D. Numpy
Numpy  merupakan  singkatan  dari  Numerical  Python. Numpy adalah  sebuah  library  yang  biasa  digunakan  untuk mengolah  array  multidimensi.  Itu  berarti  library  ini  dapat membantu  menjalankan  komputasi-komputasi  ilmiah  yang ada  di  dalam  program.  NumPy  adalah  pustaka  fungsi  yang memungkinkan  Anda  melakukan  banyak  tugas  manipulasi data  umum  dengan  Python.  Banyak  interaksi  antara  array NumPy dan Python sangat mirip dengan apa yang akan Anda lakukan dengan variabel Python biasa. Untuk tugas yang lebih
lanjut,  NumPy  juga  memiliki  fungsi  yang  bekerja  dengan aljabar linier, transformasi Fourier, dan matriks. [14]

## E. Face Detection
Face  detection  merupakan  sebuah  teknologi  dari  hasil proses  komputer  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi wajah  seseorang  melalui  citra  digital  yang  tertangkap  oleh kamera. Sistem ini merupakan sebuah tugas utama dari sistem penglihatan  manusia  yang  dengan  mudah  dilakukan  setiap hari, namun kemudahan ini masih sulit untuk sebuah alat yang ingin menyamai seperti kemudahan pada manusia. Pendeteksi wajah  merupakan  satu  bentuk  dari  teknik  pengolahan  citra dengan  mencocokkan  bentuk  wajah,  tekstur  wajah  maupun banyak  hal  yang  bisa  diidentifikasi.  Sistem  pengenal  wajah harus  bisa  otomatis  mendeteksi  wajah  dalam  gambar  ini melibatkan ekstrak fitur dan kemudian mengenalinya, terlepas dari pencahayaan, ekspresi, penerangan, penuaan, transformasi (translate, rotate and scale image) dan pose, yang merupakan tugas yang sulit [12].

## F. Motion Detection
Deteksi  gerak  adalah  proses  untuk  mengkonfirmasi perubahan  posisi  dari  suatu  objek  relatif  terhadap  sekitarnya atau perubahan dalam lingkungan relatif terhadap suatu objek. Deteksi  gerak  ini  dapat  dibuat  melalui  metode  mekanik  dan elektronik.  Gerakan  dapat  dideteksi  dengan  memanfaatkan beberapa  hal,  di  antaranya  adalah  suara  (sensor  akustik), opasitas  (sensor  optik  dan  proses  gambar  video,  dan inframerah),  geomagnet  (sensor  magnetik,  magnetometer), refleksi  energi  transmisi  (radar  laser  inframerah,  sensor ultrasonik,  dan  sensor  radar  gelombang  mikro),  induksi elektromagnetik  (detektor  inductive-loop),  dan  getaran (triboelectric dan seismik) [8].

## G. Haar Cascade Classifier
Haar  Cascade  Classifier merupakan  metode  yang  sering dipakai  dalam  mendeteksi  wajah  dikarenakan  hasilnya  yang cukup  akurat.  Haar  cascade  classifier  merupakan  sebuah gagasan  dari  2  orang  pemuda  bernama  Paul  Viola  dan Micahel John. Metode ini sering disebut dengan metode Viola &  Jhon  karena  itu  diambil  dari  nama  mereka.  Metode  ini bekerja  dengn  cara  menerima  objek  yang  diterima  dan mengenalinya  berdasarkan  nilai  sederhana  dari  fitur  dan bukan  dari  nilai  pikselnya.  Metode  ini  dilatih  menggunakan algoritma  data  mining  yaitu  AdaBoost,  dengan  tujuan menolak  area  pada  gambar  yang  tidak  terdeteksi.  OpenCV menggunakan metode haar cascade classifier untuk pemprograman  face  detector.  Metode  haar  cascade  classifier atau bisa juga Haar like feature dikenal sebagai metode bentuk persegi (rectangular), featureoyang memberikan bentuk secara detail  pada  gambar  yang  ditangkap.  Ide  pada  metode  haar cascade  classifier  ialah  pendeteksi  objek  berdasarkan  nilai fitur yang sederhana tetapi bukan dari nilai piksel pada image objek tersebut [15].
Metode  ini  memiliki  sebuah  kelebihan  tersendiri  yaitu komputasi  pembacaan objek yang sangat  cepat, karena hanya tergantung dari jumlah piksel dalam persegi bukan setiap nilai piksel  pada  image  objek.  Metode  ini  merupakan  suatu metodeoyangomenggunakan statistika modelo(classifier). Pendekatan  dari  untukomendeteksi  objek  pada  gambar menggunakan  empat  cara  utama  yang  diperlukan  ialah  haar like  feature,  deep  integral  image,  adaboost, dan cascade classifier.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Alur Kerja Sistem
Alur  kerja  sistem  dimulai  dengan  membuka  sistem. Setelah  sistem  tampil,  selanjutnya  fungsi  pendaftaran  wajah akan  dipilih.  Wajah-wajah  yang  terpercaya  di  daftarkan  ke dalam sistem, dan sistem akan melakukan pembelajaran pada proses ini. Setelah wajah-wajah tersebut terdaftar, selanjutnya sistem dapat diaktifkan. Sistem akan mulai memfiltrasi wajah yang  dikenal  dan  tidak  dikenal.  Jika  wajah  yang  dikenal terdeteksi,  maka  sistem  tidak  akan  melakukan  apa-apa.  Jika ada  wajah  yang  tidak  dikenal  terdeteksi,  maka  sistem  akan merekam  bagian  frame  tersebut,  dan  mengirimkannya  ke telegram.
B. Implementasi dan Pengujian Sistem
Berikut  adalah  tampilan  dari  masing-masing  fitur  yang terdapat pada sistem yang telah berhasil dikembangkan.

## 1. Tampilan awal
Merupakan  tampilan  awal  pada  saat  sistem  baru  pertama kali dibuka.

## Gambar 2. Tampilan awal sistem

## 2. Tampilan proses pendaftaran wajah
Merupakan  tampilan  pada  saat  wajah  akan  didaftarkan. Proses pendaftaran wajah dimulai dengan memasukkan id dari masing-masing  wajah,  dan  setelah  itu  kamera  akan  mulai melakukan pendaftaran.

## Gambar 3. Tampilan pendaftaran wajah

## 3. Tampilan sistem pendeteksi
Merupakan  tampilan  saat  pendeteksi  dijalankan.  Sistem akan  mulai  melakukan  filtrasi  terhadap  wajah  yang  terdaftar dan tidak terdaftar. Setiap wajah yang masuk ke dalam frame akan  dideteksi  dan  diberi  border  pada  wajah  disertai  dengan namanya.  Jika  wajah  dikenali,  maka  tampilan  akan menunjukan  border  berwarna  hijau,  sedangkan  jika  wajah tidak dikenali, maka border akan berwarna merah. Saat wajah tidak  dikenali,  sistem  akan  otomatis  melakukan  proses perekaman. Penggunaan kamera sangat  berpengaruh terhadap akurasi. Dengan kamera bawaan laptop, wajah yang sudah terdafar  sering  kali  terdeteksi  tidak  terdaftar.  Setelah menguji  kembali  menggunakan  kamera  webcam  dengan resolusi yang lebih tinggi, akurasi dapat menjadi lebih baik.

## Gambar 4. Tampilan sistem pendeteksi

## 4. Tampilan file yang terkirim ke telegram
Merupakan  tampilan  dari  perekaman  sistem  yang menyimpan  hasil  perekaman  dari  frame  dengan  wajah  yang tidak dikenal di dalamnya.

## Gambar 5. Tampilan file yang terkirim ke telegram
Hasil  awal  yang  dihasilkan  sistem  ini  kurang baik, banyak orang  yang  seharusnya  dikenal,  namun  terdeteksi  menjadi orang  asing  yang  disebabkan  oleh  kualitas  kamera  yang digunakan  kurang  baik.  Setelah  dicoba  mengganti  kamera dengan  yang  memiliki  kualitas  yang  lebih  baik  hasil  yang didapatkan menjadi lebih baik.

## V. K ESIMPULAN
Sistem  yang  dikembangkan  dapat  berfungsi  dengan  baik sesuai  dengan  rancangan  awal.  Sistem  dapat  mengcapture ketika  ada  wajah  yang  tidak  terdaftar,  dikategorikan  sebagai orang  asing  dan  akan  mengirimkan  notifikasi  ke  telegram. Hasil  akurasi  yang  didapat  baik  ketika  sistem  mendeteksi orang  asing  maka  sistem  akan  mengirimkan  notifikasi  ke telegram  berupa  capture  gambar  wajah  dan  pesan  ada  orang asing terdeteksi.

## R EFERENSI
[1] Aditama,  A.  Hasyim,  M.  M.  Adha.  “Pengaruh  Sikap  Danmotivasi Masyarakat  Terhadap  Partisipasi  Dalam  Pelaksanaan  Kegiatan Siskamling”.
[2] J.  Susila,  Juliawan.  “Strategi  Pemerintah  Kelurahan  Dalam Pelaksanaan  Sistem  Keamanan  Lingkungan  (Siskamling)  (Studi  Di Kelurahan  Baru  Urip  Kecamatan  Lubuklinggau  Untara  Ii)”  Jurnal Ilmiah Studi Pemerintahan Vol. 1 No. 1, 30 Maret 2022: 3.
[3] I.  Yulianti,  D.  Yulianti,  L.  Novita,  H.  Abdillah,  A.  Y.  W.  Putra.
“Sistem  otomasi  keamanan  rumah  menggunakan  CCTV  berbasis arduino  dengan  koneksi  smartphone”  Vocational  Education  National Seminar (VENS): 2.
[4] N. K. Hamzidah, M. M. Parenreng. “Optimasi Kinerja CCTV Dalam Mendeteksi  Potensi  Gangguan  Keamanan  Lingkungan  Menggunakan Metode  Image  Comparing”  Jurnal  Teknologi  Elekterika.  2020, Volume 17 (1) : 13-16: 1.
[5] I.  N.  T.  A.  Putra,  E.  D.  Krisna.  “Implementasi  Sistem  Surveillance Berbasis Pengenalan Wajah pada STMIK STIKOM Indonesia” Jurnal Ilmu Komputer VOL. XIII, No 2: 2
[6] Sutarti,  Siswanto,  and  A.  Putri  Jutika,  “Implementasi  Face Recognition Berbasis Haar-Cascade Classifier Pada Sistem Keamanan Rumah Menggunakan Dual-Camera”, infotech, vol. 8, no. 2, pp. 106– 115, Nov. 2022.
[7] B.  Hartika  and  D.  Ahmad,  “Face  Recognition  Menggunakan Algoritma  Haar  Cascade  Classifier  dan  Convolutional  Neural
Network,” 2021.
[8] D.  Aditiya,  B.  Irawan,  M.  Nasrun.  “Perancangan  Dan  Implementasi Motion  Detector  Pengontrol  Aksi  Kursor  Mouse  Menggunakan Metode  Color  Tracking”  Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan Telekomunikasi,  Kendali,  Komputer,  Elektrik,  dan  Elektronika (TEKTRIKA) Januari 2016 - Volume 1, Nomor 1
[9] M.  F.  Kholid,  J.  Budiarto,  A.  A.l  Rizal,  G.  S.  Nugraha.  “Human Movement  Detection  Dengan  Accumulative  Differences  Image”
Jurnal TEKNIMEDIA - Volume 1, Nomor 1, Mei 2020: 1 – 8
[10] R.  A.Yuha,  M.  Danu,  Ashari,  R.  pratama,  M.  Harahap.  “Deteksi Gerakan pada Kamera CCTV dengan Algoritma Frame Difference dan Frame  Substraction”  Seminar  Nasional  APTIKOM  (SEMNASTIK) 2019
[11] Sutarti,  Siswanto,  A.  P.  Jutika.  “Implementasi  Face  Recognition Berbasis  Haar-Cascade  Classifier  Pada  Sistem  Keamanan  Rumah Menggunakan  Dual-Camera”  Infotech  Journal  Volume  8  Nomor  2 Desember Tahun 2022
[12] D. A. A. Ayubi, D. A. Prasetya, dan I. Mujahidin. “Pendeteksi Wajah
Secara  Real  Time  pada  2  Degree  of  Freedom  (DOF)  Kepala  Robot Menggunakan  Deep  Integral  Image  Cascade”  Cyclotron  Volume  3
Nomor 1, Januari 2020
[13] T.  C.  A.  Zulkhaidi,  E.  Maria,  Yulianto.  “Pengenalan  Pola  Bentuk Wajah dengan OpenCV” JURTI, Vol.3 No.2, Desember 2019: 2
[14] C.  Fadli,  Desmulyati.  “Implementasi  Perhitungan  Face  Detection Dengan Metode Haar Cascade Classifier” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 6, Desember 2021: 7
[15] L.  Fitria  and  M.  Hermansyah,  “Implementasi  Face  Recognition  pada Absensi  Kehadiran  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Haar  Cascade Classifier,” vol. 4, no. 2, 2020, doi: 10.30743/infotekjar.v4i2.2333.