Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 02, hal. 48- 56, Oktober 2019

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian
Dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Rudi Kurniawan 1,* ,Antoni Zulius 2
1 Program Studi Ilmu Teknik, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya
1,2 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas Komputer, Universitas Bina Insan Lubuklinggau
* Corresponding Author: rudi.kurniawan@univbinainsan.ac.id
Abstract —One  of  the  biometric  technologies  that  have  been  implemented  in  many  security systems  besides  retinal  recognition,  fingerprint  recognition  and  iris  is  facial  recognition.  On  the hardware side itself, face recognition uses a camera to capture a person's face then compared to the data that has been stored in a particular database. There are several methods of facial recognition, namely neural networks, adaptive neuro fuzzy, and eigenface. Specifically in this study the method that will be explained is the eigenface method, and uses a web cam to capture images in real time. The advantage of this method is that the computation is very fast and simple compared to the use of methods that require a lot of learning, such as artificial network requirements. Broadly speaking, the process of this application is the camera to capture faces, then an RGB value is obtained. Using the initial  processing,  resize,  RGB  to  Grayscale,  and  histogram  equalization  for  light  alignment.  The eigenface method functions to calculate the eigenvalue, and the eigenvector that will be used as a feature  in  making  recognition.  From  the  experiments  and  tests  carried  out,  the  tool  can  recognize facial images with a success rate of up to 90% at a distance of 25 cm with an average success of 72.5%. This proves this tool is quite good in face recognition.
Keywords — Image Processing, Raspberry Pi, Face Recognition, Grayscale .
I ntisari —Salah  satu  teknologi  biometrik  yang  telah  banyak  diimplementasikan  dalam  sistem security  selain  pengenalan  retina,  pengenalan  sidik  jari  dan  iris  mata  adalah  pengenalan  wajah ( Face Recognition ). Dalam sisi perangkat kerasnya sendiri pengenalan wajah menggunakan sebuah kamera untuk menangkap wajah seseorang kemudian dibandingkan dengan wajah sebelumnya yang telah  disimpan  di  dalam  database  tertentu.  Beberapa  metode  pengenalan  wajah  yaitu neural network , neuro fuzzy adaptif, dan eigenface . Secara khusus dalam penelitian ini metode yang akan dijelaskan  adalah  metode eigenface ,  dan  menggunakan web  cam untuk  menangkap  gambar  secara real  time .  Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  dalam  hal  komputasinya  yang  sangat  cepat  dan sederhana  dibandingkan  dengan  penggunaan  metode  yang  memerlukan  banyak  pembelajaran seperti jaringan syarat tiruan. Secara garis besar proses dari aplikasi ini adalah kamera melakukan capture pada wajah, kemudian didapat sebuah nilai RGB. Dengan menggunakan pemrosesan awal, dilakukan resize ,  RGB  ke Grayscale ,  dan  histogram  equalisasi  untuk  perataan  cahaya.  Metode eigenface berfungsi  untuk  menghitung eigenvalue ,  dan eigenvector yang  akan  digunakan  sebagai fitur  dalam  melakukan  pengenalan.  Dari  percobaan  dan  pengujian  yang  dilakukan,  alat  dapat mengenali citra wajah dengan tingkat keberhasilan sampai 90% pada jarak 25 cm dengan rata-rata keberhasilan sebesar 72.5 %. Hal ini membuktikan alat ini cukup baik dalam pengenalan wajah. Kata kunci — Pengolahan citra, Raspberry Pi, Face Recognition, Grayscale .
Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis Raspberry Pi
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 02, hal. 48- 56, Oktober 2019

## I. P ENDAHULUAN
Kejahatan  atau  kriminalitas  merupakan perbuatan  seseorang  yang  dapat  diancam hukuman  penjara  berdasarkan  KUHP  atau undang  undang  serta  peraturan  lainnya  yang berlaku  di  Indonesia.  Sistem  keamanan  yang ada  selama  ini  masih  kurang  sempurna,  hal itu  bisa  dilihat  dari  banyaknya  tingkat kejahatan  yang  terjadi  baik  ditempat  umum maupun  perumahan  semakin  berkembang khususnya  tindak  kejahatan  pencurian  dan perampokan.
Kunci  memegang  peranan  yang  sangat penting dalam sistem keamanan. Pada saat ini banyak  pencuri  yang  berhasil  memasuki rumah  yang  kosong,  terutama  pada  saat  hari raya  atau  libur  panjang  telah  tiba . Sistem kunci  pintu  rumah  yang  ada  sekarang  ini sebagian  besar  masih  menggunakan  kunci mekanik  konvensional .  N ormalnya  pemilik rumah  tersebut  hanya  menggunakan  gembok pagar atau rantai.
Berdasarkan  dari  kasus  yang  ada,  maka harus  dipikirkan  sebuah  sistem  baru  yang berfungsi untuk mencegah tindak pembobolan  dan  pencurian  rumah  karena lemahnya  tingkat  pengaman  kunci  atau gembok. Sehingga terciptalah gagasan inovasi sistem smart  home  security menggunakan face  recognition dengan  metode eigenface berbasis Raspberry  Pi, tentunya  memiliki keamanan  yang  lebih  baik  dibandingkan pengaman kunci atau gembok. Dapat dikatakan  bahwa  sistem  ini  adalah  sebuah kunci  elektronik  yang  otomatis.  Sistem  ini diharapkan  dapat  menanggulangi  terjadinya tindak  pencurian  pada  rumah-rumah  yang sering ditinggalkan oleh penghuninya.
Beberapa penelitian yang sudah dilakukan  yang  berkaitan  dengan  keamanan rumah  mengunakan  pengenalan  wajah  antara lain  dengan  judul  ― Face  Recognition Untuk Sistem  Pengaman  Rumah  Menggunakan Metode  HOG  dan  kNN  Berbasis Embedded ‖
membahas
tentang
bagaimana
mengimplementasikan  alat  keamanan  pintu dengan  pola  pengenalan  wajah  menggunakan metode  HOG  dan  kNN.  Pada  alat  yang
dirancang  menggunakan  unit  proses  berbasis modul  Raspberry  Pi.  Perbedaan  mendasar dengan topik yang peneliti bahas adalah pada metode  yang  digunakan,  yaitu  peneliti menggunakan  metode  HOG  dan  kNN. Melalui  hasil  pengujian,  didapat  akurasi sebesar 87.5 % [1].
Sebuah  penelitian  membahas  tentang bagaimana  membangun  sebuah  prototipe keamanan  rumah  dengan  pola  pengenalan wajah.  Pada  alat  yang  dirancang,  unit  proses yang digunakan berbasis modul Raspberry Pi. Perbedaan  mendasar  dengan  topik  yang peneliti  bahas  adalah  pada  metode  yang digunakan, yaitu peneliti menggunakan gabungan  metode  pengenalan  wajah  antara lain  metode eigenfaces , fisherfaces dan Local Binary  Patterns  Histogram (LBPH) .  Peneliti tidak  mencantumkan  aspek  akurasi  dalam penelitiannya. Sehingga tidak didapati informasi  akurasi prototype sistem  yang dirancang [2].
Penelitian lain membahas tentang bagaimana mengimplementasikan alat keamanan  pintu  dengan  pola  pengenalan wajah  menggunakan  metode fisherface .  Pada alat  yang  dirancang  tersebut  menggunakan unit  proses  berbasis  modul  mikrokontroler arduino uno R3. Perbedaan mendasar dengan topik  yang  peneliti  bahas  adalah  pada  unit proses  dan  metode  yang  digunakan,  yaitu peneliti  menggunakan  unit  proses  mini komputer Raspberry Pi dan metode eigenface . Melalui  hasil  pengujian,  didapat  akurasi sebesar 80 % [3].
Sebuah  penelitian  mengimplementasi- kan  alat  keamanan  rumah  dengan  pola pengenalan  wajah  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis .  Pada  alat yang  dirancang  tersebut  menggunakan  unit proses berbasis modul mikrokontroler arduino uno  R3.  Perbedaan  mendasar  dengan  topik yang peneliti bahas adalah pada metode yang digunakan, yaitu peneliti menggunakan metode Principal Component Analysis . Melalui  hasil  pengujian,  didapat  akurasi sebesar 88 % [4].
R. Kurniawan, dan A. Zulius, Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis
Raspberry Pi
Penelitian  dengan  judul  ―Perancangan dan  Implementasi  Keamanan  Pintu  Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface ‖  membahas  tentang  bagaimana mengimplementasikan keamanan pintu dengan  pola  pengenalan  wajah  menggunakan metode Eigenface .  Pada  alat  yang  dirancang tersebut  menggunakan  unit  proses  berbasis modul  Raspberry  Pi.  Perbedaan  mendasar dengan topik yang peneliti bahas adalah pada unit output yang digunakan, yaitu menggunakan  kendali  motor  servo  untuk menggerakkan  kunci,  sedangkan  peneliti menggunakan solenoid  door lock yang menggunakan  kunci  otomatis  berdasarkan prinsip elektromagnetik. Melalui hasil pengujian, didapat akurasi sebesar 90 % [5].
Penelitian  yang  berjudul  ―Penerapan Algoritma Gabor Wavelet Sebagai Keamanan Rumah  Dengan  Mengidentifikasi  Wajah Berbasis Webcam ‖  membahas  tentang bagaimana  menerapkan  algoritma Gabor Wavelet dalam  pengenalan  wajahnya.  Untuk unit input digunakan webcam dan  tingkat akurasi yang dicapai mencapai 90 % [6]
Penelitian  dengan  judul  ―Penerapan Face  Recognition dengan  Metode Eigenface pada Intelligent  Car  Security ‖  membahas tentang  bagaimana  mengimplementasikan keamanan pintu Mobil dengan pola pengenalan  wajah  menggunakan  metode Eigenface .  Pada  alat  yang  dirancang  tersebut menggunakan  unit  proses  berbasis  modul Mikrokontroler  Arduino  Uno.  Perbedaan mendasar  dengan  topik  yang  peneliti  bahas adalah pada unit output yang digunakan, yaitu objek  yang  dijadikan  keamanan  pintu  adalah pada pintu mobil, sedangkan peneliti menggunakan pintu rumah yang didasari pada prinsip smart  home  security .  Peneliti  dalam penelitian  ini  tidak  mencantumkan  akurasi dari  pola  pengenalan  wajah  yang  dilakukan [7].
Penelitian  dengan  judul  ―Rancang Bangun  Sistem  Biometrik  Pengenalan  Wajah Menggunakan
Principal Component Analysis ‖ menjelaskan bagaimana merancang
sistem keamanan pintu secara sistem biometrik  pengenalan  wajah  menggunakan
Principal Component Analysis (PCA). Secara umum  terdapat  dua  metode  yang  digunakan, yaitu  metode Haar  Cascade untuk  proses deteksi  wajah  dan  metode  PCA  ( eigenface ) untuk  proses  pengenalan  wajah.  Pengujian dilakukan  pada  jarak  30  cm  dengan  tingkat akurasi sebesar 83,33 % [8].
Penelitian dengan judul ― Face
Recognition  Using  Eigenface  Approach ‖
menjelaskan bagaimana melakukan pengenalan wajah melalui pendekatan metode eigenface .  Algoritma  yang  digunakan  dalam pengenalan  wajah  menggunakan Principal Component  Analysis (PCA)  yang  mengacu pada  metode eigenface .  Pada  penelitian  ini menjelaskan  pendekatan  (metode) eigenface merupakan  pendekatan  PCA  paling  mudah dan efektif yang digunakan dalam pengenalan wajah. Metode ini mentransformasikan wajah ke  dalam  bentuk  set  kecil  karakter  penting [9].
Atas dasar penelitian sebelumya, peneliti  melakukan  penelitian smart  home security dengan menggunakan metode eigenface .  Dalam  sistem  ini,  sistem  bekerja dengan  mengekstraksi  wajah  yang  telah dideteksi  menggunakan  metode Eigenface , mengaplikasikan face  recognition dengan metode eigenfaces ebagai  sarana  pengenalan wajah  antara  pemilik  rumah  dan  pencuri secara real-time .  Pemilik  rumah  dan  pencuri dimasukkan  ke  dalam class yang  berbeda sehingga akan lebih mudah dalam pengenalan.  Diharapkan  dengan  aplikasi  ini dapat membuat suatu sistem yang handal dan aman.  Selanjutnya  sistem  akan  membuka solenoid  door  lock dan  menyalakan  LED berwarna  hijau  jika  citra  wajah  baru  yang dideteksi  dikenali  oleh  sistem  sebagai penghuni rumah. Namun apabila sistem tidak mengenali  citra  wajah  baru  tersebut,  maka solenoid  door  lock akan  tetap  terkunci,  LED akan  menyala  merah, buzzer akan  berbunyi, dan  sms  notifikasi  akan  dikirim  ke  nomor pemilik rumah.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 02, hal. 48- 56, Oktober 2019

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Eigenface
Metode Eigenface ditemukan  oleh Matthew  A  Turk  dan  Alex  P.  Pentland  dari MIT pada tahun 1991 [10]. Tujuan utama dari metode eigenface adalah  untuk  mendapatkan karakteristik  citra  dengan  menggunakan karakteristik wajah, tetapi dengan menggunakan rumus
transformasi matematika.

## 1) Tahapan Perhitungan Eigenface
Menyiapkan database dengan  membuat suatu  himpunan X yang  terdiri  dari  seluruh training image .
X = [ x 1 ,x 2 , ....., x n ]                              (1)
Mencari nilai mean gambar (µ)
∑ (2)
Menghitung  matriks covarians (S) dimana  ( x i -  µ )  adalah  selisih  antara training image dengan mean dari wajah.
∑ ( )( ) (3)
Menghitung  eigenvalues  (λt)  dan eigenvector v i dari S.
Sv i = λ i v i (4)
Mengurutkan eigen vector secara menurun  dengan eigenvalue .  K principal componen adalah eigen  vector yang  sesuai dengan eigenvalue nilai K terbesar. Memproyeksikan  semua  sampel  pelatihan  ke sub ruang PCA.
Y = WT (x - µ) (5)
Dimana W = (v 1 , v 2 , v 3 , v 4 , v 5 , ...... , v k ) . Memproyeksikan citra uji ke dalam subruang PCA.
X = Wy + µ (6)
Menemukan nilai terdekat antara
gambar  pelatihan  yang  diproyeksikan  dan gambar uji yang diproyeksikan.

## 2) Vektor
Melalui  persamaan  (4),  vektor  akan digunakan  karena  jika  menggunakan  matriks perhitungannya akan sangat besar dan lambat. Menggunakan  vektor  menyebabkan  ukuran gambar relatif kecil jika dibandingkan dengan menggunakan  Bitmap. Dengan menggunakan vektor,  perhitungan  akan  sangat  berkurang dari  urutan  jumlah pixel dalam  gambar dengan  urutan  jumlah  gambar  dalam  training set.  Dalam  prakteknya,  training  set,  training set gambar wajah akan sangat relatif kecil dan perhitungan menjadi sangat mudah dikelola.

## B. Cara Kerja Sistem
Didalam  sistem  pengenalan  wajah  ini dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  tahap pengambilan  gambar  dan  tahap  pengenalan. Didalam  tahap  pengambilan  ini, image yang diambil  akan  dijadikan database lalu  akan disimpan  hasilnya.  Setiap image berukuran (640x480) pixel. Pada pre-processing , sendiri ada  empat  tahapan  antara  lain  : cropping , resize , grayscale , dan histogram equalization . Setelah  melalui  proses  itu  lalu image akan melalui tahap eigenface yang proses matematikanya telah dibahas sebelumnya.
Kemudian tahapan yang kedua, merupakan tahapan pengenalan, kedua matriks  dari image dibandingkan. Threshold yang  merupakan  batas  kemiripan  yang  sudah dilakukan  sebelumnya.  Jika image tersebut melampaui  batas threshold yang  sudah ditentukan  sebelumnya  maka image tersebut tidak  akan  dikenali.  Gambar  1  menyajikan diagram blok sistem dan gambar 2 menyajikan  diagram  alir  sistem  pengenalan wajah.
R. Kurniawan, dan A. Zulius, Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis
Raspberry Pi
Web Cam Capture Image Preprocessing Database Wajah Eigenface Simpan Hasil Web Cam Capture Image Preprocessing Eigenface Identifikasi Hasil Pengenalan Solenoid Lock Door Tahap Pengambilan Image Tahap Pengenalan Image Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Start Inisialisasi Input Image Pre-processing Eigenface Input Teridentifikasi Buka Solenoid Door Lock End Ya Tidak
Gambar 2. Diagram Alir Sistem

## C. Perancangan Sistem
1) Spesifikasi Alat
1. Kamera Web Cam Logitech C270 Berfungsi  sebagai  media  untuk meng- capture wajah.
2. Mini PC (Raspberry Pi) Sebagai unit proses sistem
3. Solenoid Lock Door

## Sebagai pengunci pintu
4. Relay Sebagai Saklar penggerak solenoid 5. Speaker
Berfungsi sebagai bel rumah

## 2) Perancangan Mekanik
Pada  perancangan  sistem  ini  dirancang sebuah  mekanik  atau prototype seperti rumah  pribadi  dimana  untuk  pengambilan wajah  manusia  yang  akan  diidentifikasi menggunakan web camera . Format pengambilan  gambar  berupa  JPEG  dengan ukuran  640x480  pixel. Design keamanan pintu  rumah  ini  akan  diterapkan  sebagai output dari pengambilan  citra  wajah  manusia yang  memenuhi  hak  akses  pada  pintu  masuk rumah.  Gambar  3  menyajikan prototype design pintu rumah.
Gambar 3. Design Tampak Depan

## 3) Perancangan Elektronik
Perancangan  modul  Raspberry  Pi  ini berfungsi  untuk  mengontrol  semua  kinerja sistem  mulai  dari  pemrosesan  pengolahan citra,  menjalankan  modul solenoid ,  dan memberikan output indikator  LED1  dan LED2.  Gambar  4  menyajikan  rangkaian elektronik keseluruhan.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 02, hal. 48- 56, Oktober 2019
Gambar 4. Rangkaian Sistem Keseluruhan
Tabel  1  dibawah  ini  menyajikan konfigurasi  pin  pada  Raspberry  Pi  yang digunakan untuk konfigurasi GPIO.
Tabel 1. Konfigurasi GPIO pada Raspberry Pi
Pin Nama Keterangan 11 GPIO 17 Indikator Pintu Tertutup 12 GPIO 18 Indikator Pintu Terbuka 15 GPIO 19 Relay Untuk Solenoid

## III. P ENGUJIAN DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian
Pengujian merupakan salah satu langkah penting yang harus dilakukan untuk mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  telah sesuai  dengan  yang  direncanakan,  hal  itu dapat  dilihat  dari  hasil  yang  diperoleh  dalam pengujian  sistem.  Selain  untuk  mengetahui apakah  sistem  sudah  bekerja  dengan  baik sesuai  dengan  yang  diharapkan,  pengujian juga  bertujuan  untuk  mengetahui  kelebihan dan  kekurangan  dari  sistem  yang  dibuat. Sebelum melakukan pengukuran, maka dipersiapkan  terlebih  dahulu  alat-alat  yang diperlukan dalam melakukan pengukuran.
Dimulai  dari  rangkaian power  supply sebagai catu daya, PIR sebagai sensor object , camera sebagai  media  untuk Capture atau menangkap  gambar  dan  rangkaian driver solenoid untuk mengaktifkan solenoid. Setiap unit  atau  bagian  di  uji  berdasarkan input dan output yang  diberikan  apakah  sesuai  dengan
yang  diharapkan  atau  tidak,  jika  tidak  sesuai maka kemungkinan akan mengganggu kinerja alat nantinya.
Berikut  langkah-langkah  dan  pokok pembahasan yang akan di lakukan dalampangujian sebagai berikut : 1. Pengujian Catu Daya 2. Pengujian Driver Solenoid 3. Pengujian Tingkat Akurasi Data

## 1) Pengujian Catu Daya
Pengujian  rangkaian  catu  daya  ini dilakukan  dengan  cara  mengukur  nilai tegangan  keluaran  dari power  supply guna mengetahui tegangan keluaran yang dihasilkan  apakah  nilai  tegangan  keluaran telah  sesuai  dengan  keinginan  yang  kita butuhkan  untuk  men- supply tegangan  ke semua  rangkaian  lainnya.  Sesuai  dengan schematic rangkaian power  supply yang dibuat menghasilkan tegangan keluaran
5Vdan 12V DC. Gambar 5 berikut menyajikan  titik  pengukuran  yang  dilakukan pada rangkaian power supply :
Gambar 5. Titik Pengukuran Tegangan Catu Daya
Tabel  2  berikut  menyajikan  hasil pengukuran  catu  daya  dengan  menggunakan multimeter.
Tabel 2. Titik Pengukuran Catu Dayu
Titik Ukur Hasil Ukur Ket TP.1 12 Vac Input 12 V Trafo TP.2 16 Vdc Output Dioda Brigde TP.3 12 Vdc Output Regulator 7812 TP.4 5 Vdc Output Regulator 7805

## 2) Pengujian Driver Solenoid
Pengujian driver  solenoid dilakukan untuk mengetahui apakah driver dapat bekerja sebagaimana  mestinya  sesuai  dengan  yang
R. Kurniawan, dan A. Zulius, Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis
Raspberry Pi
diinginkan.  Gambar  6  berikut  menyajikan titik-titik pengujian driver solenoid .
Gambar 6. Titik Pengukuran Driver Solenoid
Tabel  3  berikut  menyajikan  hasil pengukuran dengan menggunakan multimeter.
Tabel 3. Titik Pengukuran Catu Dayu TP 1 TP 2 (V BE ) TP 3 (V CE ) TP 4 Kondisi 5 V 0.75 V 0.04 V 12 V On 0 V 0 V 4.8 V 0 V Off
Dari  data  pengukuran  rangkaian driver solenoid yang  ada  pada  tabel  diatas,  dapat dianalisakan  bahwa  untuk  titik  pengukuran  1 merupakan  tegangan  yang  didapatkan  dari sumber  yaitu  sebesar  5  Volt  dimana  pada kondisi  ini  transistor  berada  pada  posisi saturasi  atau on yang  dapat  bekerja  karena menghasilkan  tegangan basis  (V BE ) sebesar 0,75  Volt.  Adapun  syarat  picu  dari  transistor untuk tersebut untuk menarik kontak menjadi aktif  yaitu  minimal  harus  memiliki  tegangan sebesar 0,7 Volt.
Sedangkan  pada  saat  transistor  tidak diberi  tegangan  sumber  atau  Vin  =  0  Volt maka transistor berada pada posisi cut off atau pada kondisi tidak aktif dikarenakan tegangan basis  ( V BE )  yang  dihasilkan  mempunyai  nilai tegangan  sebesar  0  Volt  atau  kurang  dari syarat picu yaitu 0,7 Volt.

## 3) Pengujian Tingkat Akurasi Data
Pada  pengujian  di  tahap  ini,  dilakukan dengan  cara  menguji  pendeteksian  kamera dalam range jarak  sejauh  25  cm  dari  posisi kamera menuju wajah target. Dalam pengujian  sebanyak  10  kali,  kamera  dapat
mendeteksi  wajah  dengan  baik  sebanyak  9 kali  pendeteksian  dengan  1  kali  gagal  dalam mendeteksi.  Tabel  4  menyajikan  data  hasil pengujian dengan jarak 25 cm
Tabel 4. Pengujian Jarak 25 cm Jarak Jumlah Percobaan Hasil Pembacaan Terdeteksi Tidak
25 cm 1 Ya 2 Ya 3 Ya
4 Ya 5 Tidak 6 Ya 7 Ya 8 Ya 9 Ya
10 Ya
Pada  pengujian  di  tahap  ini,  dilakukan dengan  cara  menguji  pendeteksian  kamera dalam range jarak  sejauh  25  cm  dari  posisi kamera menuju wajah target. Dalam pengujian  sebanyak  10  kali,  kamera  dapat mendeteksi  wajah  dengan  baik  sebanyak  9 kali  pendeteksian  dengan  1  kali  gagal  dalam mendeteksi.
Sehingga diperoleh tingkat keberhasilan seperti berikut :
Tabel 5 menyajikan data hasil pengujian dengan jarak 50 cm.
Tabel 5. Pengujian Jarak 50 cm Jarak Jumlah Percobaan Hasil Pembacaan Terdeteksi Tidak
50 cm 1 Tidak 2 Ya
3 Tidak 4 Tidak 5 Ya 6 Ya
7 Ya 8 Ya
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 02, hal. 48- 56, Oktober 2019
9 Ya 10 Ya
Pada  tahap  pengujian  dengan  jarak  50 cm  ini,  terjadi  penurunan  keefektifan  dari pembacaan kamera.
Adapun
hasil pembacaannya sebagai berikut :
Tabel 6 menyajikan data hasil pengujian dengan jarak 75 cm.
Tabel 6. Pengujian Jarak 75 cm Jarak Jumlah Percobaan Hasil Pembacaan Terdeteksi Tidak
76 cm 1 Ya
2 Tidak 3 Tidak 4 Ya 5 Ya 6 Ya 7 Ya 8 Ya 9 Ya 10 Ya Pada  tahap  pengujian  dengan  jarak  75 cm  ini,  terjadi  penurunan  keefektifan  dari pembacaan kamera. Adapun
hasil
pembacaannya sebagai berikut: Tabel 7 menyajikan data hasil pengujian dengan jarak 100 cm.
Tabel 7. Pengujian Jarak 100 cm Jarak Jumlah Percobaan Hasil Pembacaan Terdeteksi Tidak 100 cm 1 Tidak 2 Ya 3 Ya 4 Ya 5 Tidak
6 Tidak 7 Ya 8 Ya 9
Tidak 10 Tidak Pada  tahap  pengujian  dengan  jarak  75 cm  ini,  terjadi  penurunan  keefektifan  dari pembacaan kamera. Adapun hasil pembacaannya sebagai berikut:
Berdasarkan  pada  perhitungan  diatas, dapat  dipersentasikan  tingkat  keberhasilan dan  tingkat  kegagalan  dalam  melakukan pendeteksian  wajah  menggunakan  kamera webcam yaitu sebagai berikut :
Tabel  8  menyajikan  data  tingkat keberhasilan hasil pendeteksian kamera.
Tabel 8. Tingkat Keberhasilan Keseluruhan
Pengujian Pengujian Persentase Terdeteksi Tidak Terdeteksi Berhasil Tidak Berhasil Tahap 1 9 1 90 % 10 % Tahap 2 7 3 70 % 30 % Tahap 3 8 2 80 % 20 % Tahap 4 5 5 50 % 50 % Total 29 11 72, 5 % 27,5 %

## IV. K ESIMPULAN
Penggunaan  metode eigenface dalam smart  home  security dengan face  recognition menunjukkan  hasil  akurasi  dengan  rata-rata sebesar  72,5  %.  dari  hasil  percobaan,  jarak antara  wajah  yang  akan  dikenali  dengan  web cam  sangat  berpengaruh  terhadap  proses pendeteksian  wajah  dengan  jarak  efektif sejauh  25  cm  dengan  akurasi  maksimum sebesar  90  %.  Sistem  berhasil  melakukan pengenalan  meskipun  posisinya  berbeda- beda, karena yang digunakan adalah nilai dari eigenface tiap citra wajah yang dibandingkan. Pengguanaan class untuk  pengelompokan data pemilik rumah dan bukan pemilik rumah
R. Kurniawan, dan A. Zulius, Smart Home Security menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface Berbasis Raspberry Pi
sangat  efektif  digunakan  dalam  proses verifikasi antara pemilik atau pencuri. Tingkat keberhasilan pengenalan wajah sangat dipengaruhi  oleh  deteksi  wajah,  pemrosesan awal, dan penghitungan dengan PCA ( eigenface ) sebelumnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  dari  penulis kepada  pihak yang telah  memberikan dukungan  dalam  penulisan  artikel  ini  antara lain:  Ketua  Program  Studi  Ilmu  Teknik Universitas  Sriwijaya  Palembang,  Dekan Fakultas  Teknik,  Ketua  LPPM  Universitas Sriwijaya  Palembang,  Ketua  Program  Studi Rekayasa  Sistem  Komputer  Universitas  Bina Insan Lubuklinggau,
Ketua LPPM
Universitas Bina Insan Lubuklinggau.

## R EFERENSI
[1]  B.  Septian  Aditya  Wijayanto,  F. Utaminingrum,  dan  I.  Arwani,  ―Face Recognition  Untuk  Sistem  Keamanan Rumah Menggunakan Metode HOG dan kNN  Berbasis Embedded ,‖ Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer. , vol.  3, no. 3, hlm. 2774–2781, Maret 2019.
[2]  I.  Nyoman  Piarsa,  K.  Suar  Wibawa, ―Prototype  Deteksi  dan  Pengenalan Wajah  Pada  Sistem  Monitoring  dan Kontrol  Visual  Keamanan  Rumah,‖ Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi (Senastek) IV , , hlm. 1–7, 2017.
[3]  B. Maryuni S, F. Eko Purnomo, dan M. Faiq  Ilman  Fahmi,  ―Sistem  Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Fisherface ,‖
Jurnal  Ilmiah  Inovasi. ,  vol.  17,  no.  1, hlm. 43–48, April 2017.
[4]  S. Monika, A. Rakhman, dan Lindawati, ―Pengaman Rumah Dengan Sistem Face
Recognition Secara Real TimeMenggunakan  Metode  Principal Component Analysis,‖ Prosiding SNATIF  Ke-4 ,  ISBN:978-602-1180-50- 1, hlm. 395–401, 2017. [5]  D.  Indra  Bramantio,  E.  Susanto,  dan  R. Nugraha, ―Pengenalan dan Implementasi  Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode Eigenface,‖ Jurnal  Penelitian  dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika (Tetrika) , vol. 1, No. 2, hlm. 111–114, Juli 2016.
[6]  Setiawan  A.,  ―Penerapan  Algoritma Gabor  Wavelet  Sebagai  Keamanan Rumah Dengan Mengidentifikasi Wajah Berbasis Webcam‖
Ekspora Informatika , vol. 5 No. 2, hlm. 194–202, Maret 2016
[7]  Sehman,  ―Penerapan Face  Recognition Dengan Metode Eigenface Pada
Intelligent  Car  Securuty ,‖ Seminar Nasional  "Inovasi  dalam  Desain  dan Teknologi" ,  ISSN  :  2089-1121,  hlm. 342–348, 2015.
[8]  Nicco. dan Fahruzi I, ―Rancang Bangun Sistem  Biometrik  Pengenalan  Wajah Menggunakan Principal  Component Analysis ,‖ Jurnal  Integrasi, vol.  6,  no.
1, ISSN: 2085-3858, hlm. 64-71, 2014.
[9]  Slavkovic  M.  and  Jevtic  D,  ―Face
Recognition Using Eigenface Approach,‖ Serbian Journal of Electrical  Engineering ,  Vo.  9  No.  1 February 2012 DOI: 10.2298/SJEE1201121S,  hlm.  121-130, 2012.
[10]  Matthew A. Turk and Alex P. Pentland, Face  Recognition  Using  Eigenface , IEEE, 1991.