## Jurnal Riset Fisika Indonesia
Volume 4, Nomor 2, Juni 2024
ISSN: 2776-1460 (print); 2797-6513 (online) https://journal.ubb.ac.id/jrfi/article/view/5380

## Implementasi Sistem Keamanan Pintu Otomatis Berbasis Face Recognition di Proactive Robotic: Integrasi ESP32-Cam dan Telegram
Heriyanto Syafutra 1, * ) , Thufeil Muhammad Nur Aziz 2 , Inna Novianty 3 , Irmansyah 1 , Muhamad Chusnu 4 , Dwi Prayoga 4
1) Divisi Fisika Terapan, Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, IPB University, Bogor, Indonesia
2) Program studi Teknologi Rekayasa Komputer sekolah Vokasi IPB, IPB University, Bogor, Indonesia
3) Program studi Teknologi Rekayasa Komputer sekolah Vokasi IPB, IPB University, Bogor, Indonesia
4) Proactive Robotic, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia
*E-mail korespondensi: hsyafutra@apps.ipb.ac.id

## Info Artikel:
Dikirim: 21 Juni 2024 Revisi: 29 Juni 2024 Diterima: 30 Juni 2024
Kata Kunci:
ESP32-Cam, keamanan IoT, kunci pintu otomatis, notifikasi real- time,  pengenalan wajah

## Abstract
The research focuses on implementing an automatic door lock system based on face recognition using the ESP32-Cam microcontroller and integrating it with the Telegram  platform.  The  system  is  designed  to  enhance  security  at  Proactive Robotic by leveraging IoT technology for office door access control. System design began with needs analysis and identification of existing security issues which do not  integrate  with  other  smart  home  systems  at  the  institution.  Development methods included hardware and software design, circuit schematic creation, PCB production,  and  physical  assembly.  System  testing  ensured  facial  detection, recognition, and essential solenoid operation in varying lighting conditions. Test results showed the system accurately recognizes registered faces under standard lighting,  automatically  unlocks  doors,  and  sends  real-time  notifications  via Telegram.  However,  system  accuracy  under  low-light  conditions  needs improvement,  as  well  as  enhanced  user  data  security  to  protect  stored information  privacy.  This  research  contributes  to  developing  IoT  and  face recognition-based  security  applications.  The  system  successfully  implements cutting-edge technology to improve physical security and access management in office  environments,  laying  the  foundation  for  future  advancements  in  security technology.

## PENDAHULUAN
Sistem  keamanan  konvensional  biasanya  berpeluang  terjadinya  tindakan  kejahatan, seperti  pencurian,  terutama  melalui  lubang  kunci  pintu  yang  dapat  dibobol  [1],  [2],  [3]. Kelemahan tersebut menuntut adanya sistem keamanan digital yang lebih canggih dan andal. Salah satu solusinya adalah menerapkan sistem keamanan biometrik, seperti face recognition, mampu membatasi akses ke dalam ruangan berdasarkan identifikasi unik seseorang. Teknologi ini sudah banyak diterapkan pada berbagai perangkat modern seperti smartphone, laptop, dan
sistem  keamanan  rumah  pintar,  namun  penerapannya  pada  pintu  otomatis  di  lingkungan pendidikan masih terbatas.
Face  recognition,  atau  pengenalan  wajah,  merupakan  teknologi  yang  mengidentifikasi dan mengkonfirmasi identitas seseorang melalui fitur wajah [4], [5]. Prosesnya meliputi deteksi wajah,  analisis  geometri,  pembuatan  faceprint,  dan  verifikasi  [6].  Analisis  ini  menghasilkan representasi  numerik  dari  wajah  (faceprint)  yang  digunakan  untuk  verifikasi  identitas  [7]. Teknologi  face  recognition  dapat  menigkatkan  keamanan  dibandingkan  dengan  sistem konvensional [8], serta memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan adaptabilitas yang baik terhadap kondisi pencahayaan yang berbeda [9].
Keberhasilan  penerapan  face  recognition  dalam  berbagai  perangkat  modern  menjadi dasar  solusi  keamanan  ruangan  di  lembaga  pendidikan  seperti  Proactive  Robotics.  Proactive Robotics adalah lembaga pendidikan yang fokus pada pembelajaran robotik dan mikrokontroler, termasuk  IoT.  Saat  ini,  lembaga  tersebut  telah  menerapkan  sistem  smart  home  pada  lampu ruang  belajar,  namun  belum  memiliki  smart  door  lock  atau  kunci  pintu  otomatis.  Sistem keamanan  yang  ada  masih  konvensional  dan  rawan  dibobol,  sehingga  mengintegrasikan teknologi  face  recognition  pada  sistem  kunci  pintu  otomatis  akan  meningkatkan  keamanan. Kebaruan  dari  penelitian  ini  terletak  pada  penerapan  teknologi  face  recognition  pada  sistem kunci pintu otomatis di lingkungan pendidikan dengan integrasi IoT, yang belum banyak diteliti sebelumnya.  Selain  itu,  sistem  ini  akan  dilengkapi  dengan  fitur  logging  yang  memberikan notifikasi real-time melalui Telegram, memungkinkan pemantauan akses secara efisien.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan merealisasikan sistem kunci pintu otomatis berbasis face recognition menggunakan mikrokontroller ESP32-Cam. Sistem ini akan diterapkan pada  pintu  ruangan  Proactive  Robotics  dan  diintegrasikan  dengan  aplikasi  Telegram  untuk notifikasi  dan  logging.  Sistem  ini  akan  memanfaatkan  ESP32-Cam  yang  memiliki  kamera, dukungan kartu microSD, Wi-Fi, dan Bluetooth, serta FTDI sebagai konverter sinyal USB ke TTL untuk komunikasi dengan komputer.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  yang  sistematis,  dimulai  dari  analisis masalah hingga pengujian sistem. Pada tahap pertama dilakukan indentifikasi dan pemecahan masalah yang ada yaitu keamanan pintu yang belum terintegrasi dengan sistem IoT, serta solusi yang  mungkin  dapat  diterapkan.  Setelah  masalah  teridentifikasi,  tahap  selanjutnya  adalah perancangan sistem. Pada tahap ini, dilakukan perancangan sistem kunci pintu otomatis berbasis pendeteksi wajah. Perancangan ini mencakup desain sistem keseluruhan, mulai dari perangkat keras hingga perangkat lunak yang diperlukan. Komponen perangkat keras dan perangkat lunak ini disusun untuk memastikan bahwa sistem yang dirancang dapat berfungsi secara optimal dan sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
Setelah tahapan perancangan, berikutnya adalah tahap implementasi, dimana desain yang telah dibuat direalisasikan. Pada tahap ini, kode program ditulis dan diunggah ke mikrokontroler ESP32-Cam  menggunakan  Arduino  IDE.  Skema  rangkaian  yang  telah  dirancang  di  Fritzing kemudian direalisasikan dengan komponen fisik. Papan sirkuit dibuat menggunakan Eagle, dan casing 3D dirancang dengan Blender untuk memastikan penempatan komponen sesuai dan rapi. Sistem  kunci  pintu  otomatis  ini  juga  diintegrasikan  dengan  Telegram  untuk  memberikan notifikasi ketika pintu dibuka.
Tahap  terakhir  adalah  pengujian  sistem.  Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa sistem  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Setiap  komponen  diuji  secara individual  dan  kemudian  sebagai  bagian  dari  sistem  keseluruhan.  Jika  ditemukan  masalah, perbaikan dan pengembangan dilakukan untuk meningkatkan kinerja sistem. Sistem logging dan
notifikasi  Telegram  juga  diuji  untuk  memastikan  bahwa  data  siapa  saja  yang  membuka  kunci pintu tercatat dengan baik dan notifikasi terkirim tepat waktu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis masalah dan kebutuhan
Analisis  permasalahan  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  dan  memecahkan  masalah yang ada pada instansi Proactive Robotic, sebuah lembaga pendidikan dan pelatihan yang sering menerima study tour dari beberapa sekolah dan kampus. Instansi ini sudah memiliki beberapa alat smart home seperti lampu dan kipas angin pintar. Tetapi pintu kantor belum memiliki sistem keamanan  terintegrasi  dengan  IoT.  Untuk  membuat  sistem  keamanan  tersebut  dibutuhkan perangkat keras dan lunak seperti yang terdapat pada Table 1 dan Table 2.
Tabel 1 Kebutuhan hardware Hardware Fungsi ESP32-Cam Microcontroller dan Kamera Kartu memori Menyimpan gambar FTDI FT232RL Menghubungkan ESP32-Cam dengan PC Modul Relay Saklar Elektromagnetik Kunci Selenoid Kunci Pintu Elektromagnetik Mini 360 DC Buck Converter Penurun Tegangan Power Adaptor 12V DC Sumber Tegangan Project box Casing alat Tabel 2 Kebutuhan software Software Fungsi Arduino IDE Menulis dan mengunggah source code pada microcontroller ESP32-Cam Fritzing Merancang skema rangkaian alat Eagle Membuat papan sirkuit board yang sudah dirancang pada skema rangkaian Blender Membuat rancangan desain 3D casing dan rancangan penempatan alat Telegram Membuat bot untuk mengirimkan notifikasi dari alat

## Perancangan dan implementasi
Perancangan alat dimulai dengan membuat diagram blok keterhubungan antar perangkat keras yang digunakan (Gambar 1a), alur kerja sistem (Gambar 1b), membuat rangkaian elektronik dan  mencetaknya  di  PCB  (Gambar  2a-2c),  mendesain  dan  mencetak  casing/box  elektronik perangkat (Gambar 2d), dan menentukan titik penempatan alat (Gambar 2e).
Gambar 1. a) diagram blok keterhubungan perangkat yang digunakan, dan b) alur kerja dari sistem kunci pintu otomatis berbasis face recognition
Gambar 2. a) Skema rangkaian, b) desian letak komponen elektronik pada printed circuit board (PCB), c) foto komponen yang sudah dipasang pada PCB, d) foto Smart Door Lock , e) posisi penempatan alat pada pintu
Pada Gambar 1a, ESP32 berfungsi sebagai mikrokontroler yang menerima tegangan 5V dari step  down  [10].  Kamera  dan  SD  Card  digunakan  untuk  menangkap  dan  menyimpan  gambar, sementara  kunci  selenoid  berfungsi  untuk  membuka  dan  mengunci  pintu  [11].  Antarmuka pengguna dilakukan melalui website dan Telegram yang terhubung melalui jaringan internet [12]
Pada Gambar 1b, flowchart menunjukkan proses kerja sistem yang dimulai dengan inisiasi ESP32-Cam  untuk  mencari  dan  terhubung  ke  jaringan  internet  yang  telah  terdaftar.  Setelah terkoneksi, ESP32-Cam memeriksa gambar yang tersimpan di SD Card untuk didaftarkan sebagai wajah  yang  dikenal.  Selanjutnya,  ESP32-cam  dapat  melakukan  perintah  pada  Telegram  dan Website. Ketika kamera mendeteksi wajah, sistem mencocokkan matriks wajah yang tersimpan dengan wajah yang terdeteksi, setelah mengonversi gambar ke format RGB8888 untuk proses pengenalan.  Jika  wajah  dikenali,  sistem  membuka  kunci  selenoid  pintu  selama  5  detik,  serta mengirimkan  notifikasi  dan  foto  melalui  Telegram.  Namun,  jika  wajah  tidak  dikenali,  sistem menampilkan label ' intruder ' saat streaming pada website dan tidak membuka kunci pintu. Pada  skema  rangkaian  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2a,  sumber  tegangan  12V  dari adaptor melalui konektor memberikan daya ke step down dan kunci selenoid. Karena ESP32-Cam hanya  menggunakan  tegangan  5V,  digunakan  Mini  360  DC  step  down  untuk  menurunkan tegangan  dari  12V  menjadi  5V.  Jika  ESP32-Cam  menerima  tegangan  kurang  dari  5V,  fitur "brownout  detector"  akan  menghentikan  operasinya,  sedangkan  jika  menerima  lebih  dari  5V tanpa step down, ESP32-Cam kemungkinan akan terbakar. Pembuatan skematik rangkaian PCB menggunakan  aplikasi  Eagle  ditunjukkan  pada  Gambar  2b.  Setelah  merancang  skematik  pada Eagle,  skematik  dicetak  pada  papan  PCB  polos.  Proses  pencetakan  PCB  melibatkan  beberapa tahap: mencetak dan menyetrika kertas pada papan PCB, melarutkan PCB dalam larutan  FeCl untuk  menghilangkan  logam  yang  tidak  diperlukan,  dan  membolongi  papan  PCB  pada  lubang yang akan dipasangi komponen seperti ESP32-Cam. Komponen kemudian dipasang pada papan PCB yang telah dicetak, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2c.
Pada Gambar 2d, box menggunakan project box X4 berukuran 12.5cm x 8.5cm x 5cm yang pada  bagian  depan  dari  akrilik  untuk  tampilan  menarik,  kamera  ESP32-Cam  ditempatkan  di tengah untuk membantu deteksi wajah. Kabel konektor dan kunci selenoid melalui lubang di sisi kiri casing. Box in dipasang pada pintu ruangan kantor direktur Proactive Robotics dengan posisi sejajar dengan wajah untuk memudahkan deteksi, sesuai dengan tinggi badan direktur (Gambar 2e). Project box memiliki bagian depan dari akrilik untuk tampilan menarik, dan alat dipasang pada pintu dengan ketinggian sejajar wajah seperti terlihat pada Gambar 30.
Konfigurasi  Telegram  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  untuk  menghubungkan mikrokontroler dengan bot yang dibuat di aplikasi Telegram. Pertama, buat bot Telegram dengan mencari  akun  "BotFather"  di  Telegram  dan  memasukkan  perintah  "/start"  (Gambar  3a). BotFather  akan  memberikan  beberapa  perintah,  dan  untuk  membuat  bot  baru,  gunakan perintah  "/newbot"  (Gambar  3b).  Beri  nama  bot  "Face_recognition"  dan  username "Face_recognition_proactive_bot". Setelah itu, BotFather akan menyediakan link akun bot dan token Telegram (Gambar 3c), yang dimasukkan ke dalam kode program mikrokontroler untuk menghubungkannya dengan akun bot. Akun bot ini hanya dapat diakses oleh akun dengan ID yang  sudah  terdaftar  pada  source  code.  Untuk  mengetahui  ID  akun  yang  akan  ditambahkan, gunakan bot Telegram bernama "get id bot" (Gambar 3d).
Gambar 3. Tangkapan layar dari a) Telegram bot , b) Botfaher untuk membuat bot Telegram baru, c) API bot Telegram, d) ID bot Telegram

## Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  secara  berkala  pada  setiap  tahap  implementasi  untuk memastikan  alat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  tujuan  awal.  Jika  terdapat  kendala, maka  dilakukan  perbaikan  agar  alat  dapat  berfungsi  optimal.  Pengujian  kamera  ESP32-Cam dilakukan untuk memastikan kamera dapat menampilkan gambar atau video dengan benar. Ini dilakukan  dengan  menjalankan  program  dasar  mikrokontroler  melalui  Arduino  IDE  dan memantau hasilnya melalui halaman web ESP32-Cam, yang menunjukkan stream video langsung dan fitur-fitur seperti deteksi dan pengenalan wajah. Gambar 4a menunjukkan halaman web dari ESP32-Cam  yang  berfungsi  dengan  baik,  termasuk  fitur-fitur  seperti Face  Detection dan Face Recognition yang menampilkan kotak di sekitar wajah untuk mendeteksi dan mengidentifikasi wajah.  Tiga  tombol  utama “ Get  Still ” untuk  mengambil  gambar, “ Start/Stop  Stream ” untuk memulai atau menghentikan streaming kamera, dan “ Enroll Face ” untuk mendaftarkan wajah ke sistem, semuanya berfungsi dengan baik, meskipun ID wajah yang terdaftar bersifat sementara dan  akan  hilang  jika  alat  kehilangan  daya.  Fitur  konfigurasi  kamera  seperti flash,  resolution, quality, brightness , dan contrast juga berfungsi dengan baik. Fitur “ Face Name ” menampilkan nama di atas wajah yang terdaftar pada sistem dan berfungsi dengan baik, sementara tombol “ Clear Face ” digunakan untuk menghapus ID wajah dan juga berfungsi dengan baik.
Pada Pengujian jarak deteksi pada kamera menunjukkan bahwa kamera dapat mendeteksi wajah dalam rentang jarak 10 m hingga 25 m serta dapat membuka kunci selenoid, namun pada jarak di atas 30 m kamera tidak dapat mendeteksi wajah sehingga kunci selenoid tidak terbuka. Selain  itu,  kamera  juga  sudah  dilakukan  pengujian  pada  kondisi  pencahayaan  dan  respons terhadap pengenalan wajah serta operasi kunci selenoid. Dalam kondisi lampu ruangan menyala, sistem mampu secara konsisten mengenali wajah yang terdaftar, kunci selenoid terbuka, waktu respons 1-1,4 detik. Namun, saat lampu ruangan mati, sistem tidak dapat mengenali wajah yang terdaftar,  kunci  selenoid  tertutup,  waktu  respons  0  detik.  Saat  lampu  mati,  tetapi  flash dinyalakan sistem mampu mengenali wajah terdaftar dalam waktu 1,2 detik dan membuka kunci selenoid.
Gambar 4. Tangkapan layar dari a) Halaman Website, b) Bot Face_recognition , c)Telegram berhasil menerima kiriman gambar dari alat, d) notifikasi yang diterima Telegram saat alat melakukan aksi membuka kunci pintu.
Pengujian  Telegram  dilakukan  untuk  menguji  fungsi  perintah  pada  bot  Telegram  yang terintegrasi dengan sistem kunci pintu otomatis menggunakan face recognition . Langkah awal pengujian  meliputi  penambahan  bot  dengan  mencari  username  yang  telah  dibuat  pada  akun BotFather seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4b.  Pengujian  dilakukan  dengan  membatasi penggunaan hingga dua ID agar fitur-fitur pada Telegram tidak terhalang oleh delay dari alat dan kinerja  alat  tetap  optimal.  Pengujian  pertama  menggunakan  perintah  " /START "  untuk menginisiasi bot dan menguji beberapa perintah lainnya seperti " /OPEN " untuk membuka kunci pintu  secara  manual  jika  face  recognition  tidak  berfungsi,  serta  " /LED "  untuk  menyalakan flashlight  pada  ESP32-Cam  dalam  kondisi  ruangan  gelap.  Pada  pengujian  pertama  tersebut, semua fitur dapat berkerja dengan baik. Selanjutnya dilakukan Pengujian pengambilan gambar langsung  dari  kamera  ESP32-Cam  menggunakan  perintah  " /PHOTO "  (Gambar  4c).  Pengujian terakhir  adalah  menguji  notifikasi  yang  diterima  saat  pintu  dibuka  menggunakan  face recognition, yang mencakup pengiriman gambar dan pesan notifikasi, terlihat dalam Gambar 4d. Dari  hasil  pengujian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  Telegram  berfungsi  dengan  baik  dalam interaksi dengan sistem kunci pintu otomatis menggunakan face recognition.
Pengujian jaringan terhadap Telegram dilakukan untuk menguji responsivitas sistem dalam mengirimkan notifikasi dan gambar melalui aplikasi telegram. Pengujian ini dapat dilihat pada Tabel  3.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  tingkat  responsivitas  sistem  secara  signifikan dipengaruhi  oleh  kondisi  jaringan.  Semakin  buruk  kondisi  jaringan  yang  terhubung,  respons sistem  akan  semakin  lambat,  sedangkan  kondisi  jaringan  yang  baik  akan  mendukung  respons yang lebih cepat. Evaluasi ini penting untuk memastikan sistem dapat beroperasi secara optimal tergantung pada kondisi jaringan yang tersedia.

## Tabel 3. Pengujian koneksi telegram pada beberapa kondisi jaringan
Kondisi Jaringan Notifikasi Terkirim Gambar Terkirim Waktu  Respon  (detik) Baik True True 1 Buruk 2 False False Tidak merespon Buruk 1 True False 2,4 Baik True True 1,4 Buruk 1 True True 5
Uji Terima Pengguna (UAT) dilakukan oleh end user untuk menguji fungsi utama sistem. Pengujian  melibatkan  dua  pengguna:  satu  dengan  wajah  yang  sudah  terdaftar  dan  satu  lagi dengan  wajah  yang  belum  terdaftar.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil mendeteksi dan mengenali wajah yang terdaftar, membuka kunci pintu, dan mengirim notifikasi Telegram  sesuai  dengan  fungsinya.  Sebaliknya,  wajah  yang  tidak  terdaftar  terdeteksi  namun tidak dikenali, sehingga kunci tidak terbuka dan notifikasi tidak dikirim.

## Pembahasan
Hasil  dari  pengujian  membuktikan  bahwa  sistem  kunci  pintu  otomatis  berbasis  face recognition menggunakan mikrokontroler ESP32-Cam dan Telegram berhasil beroperasi sesuai dengan  spesifikasi  yang  diharapkan.  Sistem  ini  efektif  meningkatkan  keamanan  dengan mengontrol  akses  pintu  hanya  kepada  pengguna  yang  telah  terdaftar,  serta  memberikan notifikasi secara real-time melalui platform Telegram ketika akses terjadi [13], [14].
Dari  perspektif  fisika,  sistem  ini  memanfaatkan  dua  prinsip  dasar  utama: elektromagnetisme untuk operasi modul relay dan kunci selenoid, serta optik untuk deteksi dan pengenalan  wajah  menggunakan  kamera  ESP32-Cam  [14].  Modul  relay  dan  kunci  selenoid berfungsi  secara  otomatis  untuk  membuka  dan menutup  kunci  pintu berdasarkan  sinyal  yang dikirim dari mikrokontroler, sementara kamera merekam gambar untuk mengenali wajah yang telah terdaftar dalam  sistem.  Penerapan teknologi  face  recognition  juga telah memanfaatkan keunggulan  dalam  akurasi  dan  keandalannya  sebagai  metode  biometrik  [11],  [14].  Integrasi dengan  Telegram  sebagai  platform  notifikasi  memberikan  keunggulan  tambahan  dengan memfasilitasi  komunikasi  real-time  antara  perangkat  dan  pengguna,  memanfaatkan  API Telegram untuk interaksi yang lebih efisien dan efektif.
Penelitian ini memiliki beberapa kelebihan; Pertama, penggunaan mikrokontroler ESP32- Cam  yang  terintegrasi  dengan  kamera  memungkinkan  sistem  untuk  tidak  hanya  mendeteksi, tetapi juga mengenali wajah secara real-time  [2], [10]. ESP32-Cam telah terbukti efektif dalam aplikasi  IoT  yang  membutuhkan  pengolahan  gambar  dan  komunikasi  data  melalui  WiFi. Keunggulan ini menjadikan sistem lebih fleksibel dan mudah diimplementasikan dalam berbagai lingkungan  .  Kedua,  integrasi  dengan  platform  Telegram  untuk  notifikasi  memberikan keunggulan dalam hal interaksi antara sistem dan pengguna. Telegram menawarkan API yang dapat  digunakan  untuk  mengirimkan  pesan  secara  otomatis,  sehingga  pengguna  dapat menerima  informasi  tentang  akses  pintu  secara  instan  dan  efisien.  Hal  ini  meningkatkan responsivitas sistem dan memudahkan pengelolaan akses ke ruangan [15], [16].
Namun, riset ini juga memiliki beberapa keterbatasan yang perlu dipertimbangkan untuk pengembangan  lebih  lanjut.  Pertama,  sistem  deteksi  wajah  masih  memerlukan  peningkatan dalam  hal  keakuratan,  terutama  dalam  kondisi  pencahayaan  yang  tidak  ideal.  Peningkatan algoritma  pengenalan  wajah  dan  adaptasi  terhadap  berbagai  kondisi  lingkungan  cahaya  akan menjadi fokus penting untuk penelitian mendatang. Selain itu, aspek keamanan sistem ini juga perlu  diperhatikan  lebih  lanjut,  terutama  dalam  melindungi  data  pengguna  yang  tersimpan dalam  sistem  dan  memastikan  tidak  adanya  celah  keamanan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh pihak yang tidak berwenang. Penerapan protokol keamanan yang lebih kuat dan audit keamanan secara berkala menjadi krusial untuk menjaga integritas dan privasi data pengguna.
Secara  keseluruhan,  meskipun  riset  ini  menunjukkan  kemajuan  signifikan  dalam mengimplementasikan  sistem  kunci  pintu  otomatis  berbasis  face  recognition  menggunakan ESP32-Cam  dan  Telegram,  terdapat  ruang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan performa, keamanan, dan fleksibilitas sistem dalam berbagai skenario aplikasi IoT dan keamanan. Pendekatan yang dapat dilakukan adalah meningkatkan algoritma deteksi dan pengenalan  wajah  agar  lebih  adaptif  terhadap  berbagai  kondisi  lingkungan.  Penggunaan
teknologi  pengolahan  citra  yang  lebih  canggih  dan  pengembangan  model  deep  learning  agar keakuratan sistem dapat ditingkatkan. Selain itu, penting untuk melakukan evaluasi keamanan sistem secara menyeluruh dengan mengimplementasikan protokol keamanan yang lebih kuat, termasuk enkripsi data dan mekanisme autentikasi ganda untuk melindungi privasi pengguna.

## KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil merancang dan mengimplementasikan sistem kunci pintu otomatis berbasis  face  recognition  yang  efektif  menggunakan  ESP32-Cam  dan  Telegram.  Sistem  ini memiliki keunggulan dalam hal fleksibilitas, keamanan, dan kemudahan integrasi dengan aplikasi komunikasi seperti Telegram. Dengan memanfaatkan teknologi mikrokontroler dan IoT, sistem ini  dapat  diimplementasikan  secara  luas  dalam  berbagai  lingkungan  dan  skenario  keamanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dalam mendeteksi dan mengenali wajah, serta memberikan respons notifikasi yang cepat dan akurat kepada pengguna yang berwenang. Namun, masih ada ruang untuk peningkatan dalam hal akurasi deteksi wajah terutama di bawah kondisi pencahayaan yang buruk dan untuk memperkuat aspek keamanan data pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  lembaga  pendidikan Proactive  Robotic atas  segala  dukungannya sehingga penelitian ini dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. F. Siallagan and T. Tita, “Di Rancang Bangun Sistem Keamanan Terhadap Kunci Ruangan Berbasis Bot Telegram Menggunakan Mikrokontroler Esp8266,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 45 – 54, Aug. 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.23.
[2] C. Kolluru, A. G V, S. P. S, K. R. D, and A. S. Kumar, “Development of Face Recognition - Based Smart Door Lock System with Remote Servo Control Authentication,” in 2023 14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT) , IEEE, Jul. 2023, pp. 1 – 6. doi: 10.1109/ICCCNT56998.2023.10307437.
[3] Y. Motwani, S. Seth, D. Dixit, A. Bagubali, and R. Rajesh, “Multifactor door locking systems: A review,” Mater. Today Proc. , vol. 46, pp. 7973 – 7979, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.02.708.
[4] S. Saleem, J. Shiney, B. Priestly Shan, and V. Kumar Mishra, “Face recognition using facial features,” Mater. Today Proc. , vol. 80, pp. 3857 – 3862, 2023, doi:
10.1016/j.matpr.2021.07.402.
[5] L. Li, X. Mu, S. Li, and H. Peng, “A Review of Face Recognition Technology,” IEEE Access , vol. 8, pp. 139110 – 139120, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3011028.
[6] K. Juneja and C. Rana, “An Extensive Study on Traditional -to-Recent Transformation on Face Recognition System,” Wirel. Pers. Commun. , vol. 118, no. 4, pp. 3075 – 3128, Jun. 2021, doi: 10.1007/s11277-021-08170-3.
[7] M. Zulfiqar, F. Syed, M. J. Khan, and K. Khurshid, “Deep Face Recognition for Biometric Authentication,” in 2019 International Conference on Electrical, Communication, and Computer Engineering (ICECCE) , IEEE, Jul. 2019, pp. 1 – 6. doi:
10.1109/ICECCE47252.2019.8940725.
[8] R. V. Petrescu, “Face Recognition as a Biometric Application,” SSRN Electron. J. , 2019, doi: 10.2139/ssrn.3417325.
[9] M. Chowdhury, J. Gao, and R. Islam, “Biometric Authentication Using Facial Recognition,” 2017, pp. 287 – 295. doi: 10.1007/978-3-319-59608-2_16.
[10] C. G. C. Carducci, A. Monti, M. H. Schraven, M. Schumacher, and D. Mueller, “Enabling ESP32- based IoT Applications in Building Automation Systems,” in 2019 II Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT (MetroInd4.0&IoT) , IEEE, Jun. 2019, pp. 306 – 311. doi: 10.1109/METROI4.2019.8792852.
[11]  S. A. Radzi, M. K. M. F. Alif, Y. N. Athirah, A. S. Jaafar, A. H. Norihan, and M. S. Saleha, “IoT based facial recognition door access control home security system using raspberry pi,” Int. J. Power Electron. Drive Syst. , vol. 11, no. 1, p. 417, Mar. 2020, doi: 10.11591/ijpeds.v11.i1.pp417-424.
[12]  A. RidzaAzri Ramlee, Eric Law Chee Yong, Siva Kumar Subramaniam, AsemKhmag and S. Rahman, “Home Switching using IoT System via Telegram and Web User Interface,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2S6, pp. 814 – 819, Sep. 2019, doi:
10.35940/ijrte.B1151.0782S619.
[13] B. Yanto, B. Basorudin, S. Anwar, A. Lubis, and K. Karmi, “Smart Home Monitoring Pintu Rumah Dengan Identifikasi Wajah Menerapkan Camera ESP32 Berbasis IoT,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 53 – 59, Mar. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1180.
[14] R. Josphineleela, D. Lekha, L. Natrayan, and K. C. Purohit, “Biometric Aided Intelligent Security System Built using Internet of Things,” in 2023 Second International Conference on Electronics and Renewable Systems (ICEARS) , IEEE, Mar. 2023, pp. 548 – 551. doi: 10.1109/ICEARS56392.2023.10085572.
[15] M. Barthelmäs, M. Killinger, and J. Keller, “Using a Telegram chatbot as cost -effective software infrastructure for ambulatory assessment studies with iOS and Android devices,” Behav. Res. Methods , vol. 53, no. 3, pp. 1107 – 1114, Jun. 2021, doi: 10.3758/s13428-020-01475-4.
[16] M. Idhom, A. Fauzi, R. Alit, and H. E. Wahanani, “Implementation System Telegram Bot for Monitoring Linux Server,” in Proceedings of the International Conference on Science and Technology (ICST 2018) , Paris, France: Atlantis Press, 2018. doi: 10.2991/icst- 18.2018.219.