Vol. 12. No. 01, Januari 2021: 29 - 34 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Rumah Menggunakan Metode Segitiga Wajah (Triangle Face) Berbasis Raspberry Pi

## Ahmad Arifudin
PT. Telkom Akses, Jakarta ahmad.ariief@gmail.com
Abstrak— Seiring perkembangan teknologi, semakin banyak peralatan-peralatan  maupun  sistem  keamanan  canggih  berbasis teknologi yang  mutakhir.  Semakin  tingginya  angka  kriminalitas terutama pencurian dan perampokan mendorong diperlukannya sistem keamanan yang lebih efektif dan efisien. Keamanan pintu rumah  yang  baik  tentu  memiliki  sistem  penguncian  yang  baik pula,  yang  kecil  kemungkinannya  terjadi  pembobolan.  Pada perancangan  sistem  keamanan  pintu  rumah  menggunakan metode  segitiga  wajah  (triangle  face)  berbasis  raspberry  pi  3 model B+ yang memiliki kelebihan salah satunya mudah,praktis dalam penggunaan untuk dapat meningkatkan kenyamanan  dan keamanan dalam membuka pintu rumah tanpa harus memegang bermacam-macam  kunci  yang  mungkin  sangat  menggangu. Penggunaan  fitur  Haar  Casecade  Classifier  dengan  OpenCV digunakan sebagai pemograman yang berfungsi untuk melakukan deteksi  terhadap  suatu  objek  yang  pada  penelitian  ini  adalah wajah.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  sistem  yang  telah dirancang,  pengenalan  dengan  metode  segitiga  wajah  memiliki keakurasian 92% di pencahayaan 104 lux dan keakurasian 84% di pencahayaan yang lebih rendah yaitu 53 lux.
Kata  Kunci  :  Keamanan  pintu  rumah,  metode  Segitiga  Wajah, Template,  Matching,  Raspberry  Pi,  Pi  kamera,  OpenCV,  Haar Casecade, Solenoid Door Lock, Sensor Ultrasonic
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i1.006

## I. P ENDAHULUAN
Di  zaman  modern  ini,  seiring  dengan  semakin  maraknya kasus  kriminalitas,  kebutuhan  manusia  akan  rasa  aman  terus meningkat.  Seiring  perkembangan  teknologi,  semakin  banyak peralatan-peralatan maupun sistem keamanan canggih berbasis teknologi yang mutakhir. Semakin tingginya angka kriminalitas terutama pencurian dan perampokan mendorong diperlukannya sistem  keamanan  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  apalagi  di zaman  serba  IT  ini,  sistem  keamanan  yang  terkoneksi  secara digital,  yang  dapat  dipantau  dari  mana  saja  mutlak  semakin diperlukan. [1]
Biometri  merupakan  suatu  teknologi  yang  memanfaatkan ciri  khas dari  tubuh  manusia sebagai  pembeda antara 1 orang dengan yang lainnya, misal  sidik jari sebagai  teknologi finger print,  sidik  mata,  suara  sebagai  teknologi  voice  detection  dan wajah  sebagai  teknologi  face  detection.  Semua  teknologi tersebut  di  atas  sudah  banyak  dikembangkan  dalam  berbagai aplikasi seperti absensi dan sistem keamanan. Dalam penelitian
ini  penulis  menggunakan  wajah  sebagai  teknologi  face detection yang akan diimplementasikan pada sistem keamanan rumah.  Alasan  yang  melatar  belakangi  peneliti  dalam menggunakan  wajah  sebagai  objek  yang  akan  diidentifikasi sistem  karena  wajah  merupakan  bagian  tubuh  yang  dimiliki setiap manusia yang sulit untuk dimanipulasi atau diduplikasi. Namun,  dalam  penelitian  ini  memerlukan  sistem  yang  dapat mengenali  dan  mengidentifikasi  wajah  setiap  orang  yang sebelumnya  sudah  dilakukan  perekaman  sampel  gambar  dari masing-masing orang yang memiliki hak akses penuh terhadap akses ke rumah yang sudah lebih dulu tersimpan dalam data uji. Sistem  mengharuskan  seseorang  untuk  tidak  bergerak  selama wajahnya  dalam  proses  identifikasi  agar  akurat  dalam pembacaannya. [2]

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh (Permana & Dwiyono, 2017) tentang Sistem Buka Tutup Pintu Otomatis Menggunakan Jam Tangan Berbasis Mikrokontroller. Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  sistem  keamanan  yang dapat dikendalikan menggunakan jam tangan yang terbuat dari mikrokontroller  arduino  yang  dikombinasikan  menggunakan sensor IR [3].Sistem akan tetap bekerja jika jam tangan dipakai oleh seseorang yang bukan penghuni rumah. Selanjutnya, pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sehman,  2017)  tentang Penerapan  Face  Detection  dengan  Metode  Eigenface  pada Intelligent  Car  Security.  Sistem  pengenalan  wajah  sudah digunakan  untuk  sistem  security  mobil.  Namun  sistem  hanya akan membunyikan alarm jika wajah tidak dikenali. Tidak ada tindakan  langsung  dari  sistem  untuk  mengamankan  seperti mengunci  pintu.  Dengan  adanya  penelitian  ini  harapannya dapat  membuat  pengguna  lebih  merasa  aman,  peneliti menggunakan metode triangle face dalam mengidentifkasi atau melakukan klasifikasi wajah dengan kamera lalu menyimpannya  ke  dalam  sdcard  dan  menggunakan  raspberry pi.  Metode  triangle  face  mengidentifikasi  wajah  seseorang dengan  mendeteksi  wajah, mata  kanan,  mata  kiri,  hidung  dan mulut. [4].

## A. Pengolahan Citra
Citra (image) merupakan salah satu komponen multimedia yang  memegang  peranan  penting  sebagai  bentuk  informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi, maksudnya sebuah
gambar  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  banyak  dari pada informasi tersebut disajikan dalam bentuk kata-kata. Citra adalah  suatu  representasi,  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu objek.  Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra,  khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih  baik.  Dengan  istilah  lain  bahwa  pengolahan  citra merupakan proses pengolahan dan analisis. [5]

## B. Sistem Keamanan
Keamanan  Sistem  mengacu  untuk  mengamankan  rumah dan  barang  berharga  dalam  rumah.  Tujuan  pembuatan  sistem keamanan rumah mencapai 3 utama, yaitu:
• Kerahasiaan,  pemilik  rumah  berusaha  melindungi  dan menghindari  pencurian  dari  orang  yang  hendak masuk/keluar jika tidak memiliki akses ke pintu rumah .
• Kemudahan,  dalam  hal  ini  kemudahan  yang  di  dapat dalam proses akses masuk pintu rumah menjadi hal utama dalam tujuan pembuatannya. Pemilik rumah dapat dengan mudahnya  masuk  rumah  tanpa  perlu  membuka  pintu secara manual, karena pintu akan terbuka secara otomatis.
• Inovasi,  sistem  kerja  dari  sistem  keamanan  ini menggunakan kamera untuk mendeteksi wajah seseorang dengan  metode  triangle  face,  dimana  yang  bisa  masuk rumah  orang  yang  memiliki  hak  akses  penuh  terhadap akses  ke  rumah  yang  sudah  lebih  dulu  tersimpan  dalam memori memori sdcard [6].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Perancangan Alat
Sistem  keamanan  pintu  rumah  yang  dibangun  bertujuan untuk  memberikan  pengamanan  rumah  yang  di  dalamnya menyimpan  barang  yang  penting  dan  sangat  berharga. Pengamanan ruang tersebut tidak menggunakan kunci layaknya pintu  pada  umumnya,  melainkan  menggunakan  citra  wajah untuk  membuka  pintu  dengan  deteksi  kamera  yang  telah dipasang di dekat pintu.
Proses  awal  yang  dilakukan  adalah  pemilik  rumah  yang memiliki hak akses dan memposisikan wajah di depan kamera, kemudian  kamera  akan  mendeteksi  wajah.  Citra  wajah  yang dideteksi kemudian akan dikenali oleh sistem dan dicocokkan dengan citra yang sebelumnya telah tersimpan. Jika citra wajah yang  dideteksi  kamera  tidak  dikenali  sistem,  maka  sistem meberikan peringatan bahwa citra wajah tidak sesuai. Jika citra wajah sesuai dengan citra yang sebelumnya sudah tersimpan di sdcard raspberry maka pintu akan terbuka secara otomatis.

## B. Diagram Alir
Pada  diagram  alir  sistem  ini  menunjukkan  alur  dari pendeteksian  citra  wajah  dan  pemrosesan  citra  wajah menggunakan metode triangle face dengan beberapa langkah. Tahapan  pertama  dimulai  dengan  pengambilan  data  uji  yang akan  disimpan.  Pada  tahapan  input  data  wajah  ini  penulis menggunakan Haar case cade classifier sebagai kode program agar kamera dapat mendeteksi objek wajah. Berikut ini adalah Gambar 1 diagram alir proses pengambilan data uji:
Gambar 1. Diagram Alir Proses Pengambilan Data Uji
Tahapan  kedua  adalah  alur  pemrosesan  data  dimulai  dari objek wajah yang akan dideteksi oleh kamera dan akan diolah oleh sistem dan dicocokkan dengan citra yang sebelumnya telah tersimpan.
A. Arifudin, Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Rumah Menggunakan Metode Segitiga Wajah ( Triangle Face )….

## C. Diagram Blok
Diagram  blok  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting dalam perancangan peralatan elektronika, karena dari diagram blok  dapat  diketahui  prinsip  kerja  keseluruhan  dari  rangkain elektronika  yang  dibuat.  Sehingga  keseluruhan  blok  dari  alat yang  dibuat  dapat  membentuk  suatu  sistem  yang  dapat difungsikan  atau  sistem  yang  bekerja  sesuai  dengan perencanaan. Diagram blok dari alat dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
Fungsi  dari  masing–masing  diagram  blok  adalah  sebagai berikut :
• Sensor  ultrasonic  berfungsi  untuk  mengaktifkan  kamera raspberry jika ada penghalang di depan sensor ultrasonik.
• Kamera  raspberry  berfungsi  untuk  mendeteksi  wajah kemudian  sistem  akan  mencocokan  dengan  citra  yang sebelumnya telah tersimpan.
• Raspberry  Pi  3  B+  ,  berfungsi  untuk  mengatur  seluruh kerja sistem yang dirancang.
• Relay berfungsi sebagai saklar elektrik.
• Selenoid  difungsikan  khusus  sebagai  pengunci  pintu secara elektrik.
• Buzer  berfungsi  sebagai  alarm  jika  ada  pengakses  yang tidak sesuai dengan data uji

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Sebelum  menjalankan  semua  perangkat  sistem  pintu keamanan rumah menggunakan metode segitiga wajah (triangle face), perlu dilakukan persiapan agar semua alat atau komponen yang ada di dalam perangkat mampu dan dapat berjalan dengan benar dan sesuai dengan apa yang sudah dirancang sebelumnya. Pada gambar 4. merupakan gambar hasil perancangan alat yang telah  dibuat  dan  siap  untuk  dilakukan  pengetesan  atau pengujian.

## A. Pengujian Pendeteksi Wajah
Pada  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  pendeteksian  wajah,  apakah  mempunyai  tingkat keberhasilan  yang  tinggi  atau  tidak.  Dalam  tahap  ini menggunakan  metode  template  matching  yaitu  teknik  dalam pengolahan citra digital untuk menemukan bagian-bagian kecil dari  foto  wajah  dan  menyimpanya  kemudian  melakuan pengenalan wajah dengan template wajah yang sudah ada.
Metode  pengujian  dengan  mengambil  gambar  foto  wajah “Arifudin”, jarak kamera terhadap objek wajah berjarak 40cm dan dalam dua kondisi ruangan menggunakan luxmeter dengan intensitas cahaya terang (104 lux) dan redup (53 lux). Pengujian pengenalan  gambar  di  ambil  dengan  wajah  menatap  lurus sejajar  ke  arah  kamera.  Fitur-fitur  wajah  yang  diambil  yaitu wajah, mata kanan, mata kiri, hidung dan mulut.
Pada gambar 5 terlihat  setelah kamera mengambil gambar membentuk  segitiga  wajah  yang  sering  disebut  triangle  face. Fitur-fitur  wajah  tersebut  yaitu  wajah,  mata  kanan,  mata  kiri, hidung dan mulut .
Gambar 5.  Foto Data Uji

## B. Pengujian Keseluruhan Alat
Sistem  dari  perancangan  yang  sudah  dibuat  Berikut  ini gambar 5 setelah sensor ultrasonik mendeteksi ada penghalang di  depan  sensor  ultrasonik  dan  otomatis  kamera  aktif  dan kemudian  kamera  akan  menangkap  foto  pengguna  untuk mengakses  pintu  rumah,  jarak  kamera  terhadap  objek  wajah kurang lebih berjarak 40 cm.
Gambar 6. Saat Pengguna Mencoba Akses Pintu
Gambar  7  berikut  ini  menampilkan  saat  foto  pengguna sesuai dengan data uji yang sebelumnya sudah tersimpan, maka solenoid door lock aktif dan pintu akan terbuka.
Gambar 7.  Saat Pintu Terbuka

## C. Pengujian Alat Dalam Kondisi Terang
Pada  proses  pengujian  ini  pengenalan  gambar  di  ambil sebanyak 25 kali dengan wajah menatap lurus  sejajar ke arah kamera.  dalam  ruang  dengan  intensitas  cahaya  yang  terang sebesar  104  lux  yang  sebelumnya  sudah  diukur  dengan  lux meter.
Gambar 8. Pengujian modul wifi esp 8266
Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  pengujian  alat  diruangan dengan intensitas cahaya yang terang (104 lux)
Tabel 1 Hasil Pengujian Sistem Dalam Kondisi Terang
No Nama Pengguna Status Solenoid Door Lock Buzzer B/S Pintu Rumah 1 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 2 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 3 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 4 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 5 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 6 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 7 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 8 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 9 Nisa Data Uji Off On Benar Tertutup 10 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 11 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 12 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 13 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 14 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 15 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 16 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 17 Aziz Data Uji Off On Benar Tertutup 18 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 19 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 20 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 21 Arifudin Data Uji Off On Benar Tertutup 22 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 23 Angga Data Uji Off On Benar Tertutup 24 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 25 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup
Berdasarkan table 1 didapat data pengujian Ruangan Terang
• Benar terdeteksi : 23 • Salah terdeteksi : 2
• Akurasi pada ruang terang : 23/25 * 100 = 92 %
Dari  hasil  pengujian  diatas  dengan  25  kali  percobaan dengan  lima  orang  pengguna.  Dalam  kondisi  ruangan  dengan intensitas  cahaya  yang  stabil  (104  lux)  tingkat  keberhasilan pendeteksi wajah yang sesuai dengan data uji cukup besar yaitu persentase  kebenaranya  92  %  dengan  intensitas  cahaya  yang stabil (104 lux).
A. Arifudin, Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Rumah Menggunakan Metode Segitiga Wajah ( Triangle Face )….
D. Pengujian Alat Dalam Kondisi Redup Pada  proses  pengujian  ini  pengenalan  gambar  di  ambil sebanyak 25 kali dengan wajah menatap lurus  sejajar ke arah kamera.  dalam  ruang  dengan  intensitas  cahaya  cukup  redup yaitu (53 lux) yang sebelumnya sudah diukur dengan lux meter.
Gambar 9. Pengukuran Intensitas Cahaya Redup
Berikut  ini  adalah  tabel  2  hasil  pengujian  alat  diruangan dengan intensitas cahaya yang redup (53 lux).
Tabel 2 Hasil Pengujian Sistem Dalam Kondisi Terang
No Nama
Pengguna Status Solenoid Door Lock Buzzer B/S Pintu Rumah 1 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 2 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 3 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 4 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 5 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 6 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 7 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 8 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 9 Nisa Data Uji Off On Benar Tertutup
10 Ilham
Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup
11 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 12 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka
13 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 14 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 15 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 16 Arifudin Data Uji On Off Benar Terbuka 17 Aziz Data Uji Off On Benar Tertutup 18 Angga Data Uji On Off Benar Terbuka 19 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 20 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup 21 Arifudin Data Uji Off On Benar Tertutup 22 Aziz Data Uji On Off Benar Terbuka 23 Angga Data Uji Off On Benar Tertutup 24 Nisa Data Uji On Off Benar Terbuka 25 Ilham Bukan Data Uji Off On Benar Tertutup
Berdasarkan table 1 didapat data pengujian Ruangan Terang
• Benar terdeteksi : 21
• Salah terdeteksi : 4
• Akurasi pada ruang terang : 21/25 * 100 = 84 %
Dari  hasil  pengujian  diatas  dengan  25  kali  percobaan dengan  5  orang  pengguna.  Dengan  kondisi  ruangan  yang dengan  intensitas  cahaya  yang  redup  (53  lux).  Tetapi  tingkat keberhasilan  pendeteksi  wajah  dengan  data  uji  presentase kebenaranya masih cukup besar yaitu 84 %.
Dari  hasil  pengujian  pada  ruangan  yang  terang  dan  redup terlihat pada tabel 1 dan tabel 2 bisa di simpulkan bahwa hasil pengujian pembacaan pengguna dengan yang sudah di masukan kedalam  data  uji  dan  yang  tidak  dimasukan  kedalam  data uji,dalam  beberapa  hasil  pengujian  terdapat  kesalahan pembacaan dengan data uji. Hal ini bisa terjadi karena pada saat pengambilan  gambar  wajah  berubah-ubah  posisi  tidak  lurus atau sejajar dengan arah kamera

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  implementasi  serta  pengujian yang  telah  dilakukan,  penulis  ingin  menarik  kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari hasil pengujian alat dan pembahasan pada penerapan segitiga wajah dan template matching dengan menggunakan beberapa objek wajah manusia, Pengujian pertama  persentasi  keberhasilan  deteksi  dengan  benar dalam  ruangan  terang  memiliki  nilai  yang  paling  tinggi yaitu 92%.
2. Dari  hasil  pengujian  kedua  menggunakan  objek  wajah yang  sama  didapat  hasil  pengujian  dengan  intensitas cahaya  yang  redup  (53  lux)  memiliki  nilai  sedikit  lebih
kecil  84%  dibandingan  pengujian  dengan  intensitas cahaya yang lebih terang.
3. Intensitas  cahaya  sangat  mempengaruhi  pengambilan segitiga  wajah  pengguna  sehingga  dalam  pengujian  alat harus  memiliki  intensitas  cahaya  yang  sama  agar menghasilkan data yang lebih akurat..

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Ariffin,  “Rancangan  Pendeteksi  Dan  Pengenalan  Pola  Wajah Menggunakan  Raspberry  Dengan  Metode  Viola  Jones    -  UMB Repository,” Mercubuana.ac.id, May 2020.
[2] D. I. Bramantio, “Perancangan Dan Implementasi Keamanan Pintu Berbasis  Pengenalan  Wajah  Dengan  Metode  Eigenface,”
TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan
Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika, vol. 1, no. 2, Jan. 2019, doi: 10.25124/tektrika.v1i2.1785.
[3] D.  Parekesit,  “Analisis  Deteksi Tepi  Untuk Mengidentifikasi Pola Wajah  Reviuw  (Image  Edge  Detection  Based  Dan Morphology)”, Jurusan Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, 2009.
[4] H.  Saputra,  F.  Utaminingrum,  and  W.  Kurniawan,  “Deteksi  dan Pengenalan  Wajah  sebagai  Pendukung  Keamanan  Menggunakan Algoritme  Haar-Classifier  dan  Eigenface  Berbasis  Raspberry  Pi”, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol. 3, no. 2, 2019.
[5] M.  Syabibi,  and  A.  Subari,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring Keamanan  Rumah  Berbasis  Web  Menggunakan  Raspberry  Pi  B+ Sebagai Server Dan Media Kontrol,” Gema Teknologi, vol. 19, no. 1, pp. 22-29, Oct. 2016. https://doi.org/10.14710/gt.v19i1.21959
[6] I.  D.  Wijaya,  U.  Nurhasan,  and  M.  A.  Barata,  “Implementasi Raspberry  Pi  Untuk  Rancang  Bangun  Sistem  Keamanan  Pintu Ruang  Server  Dengan  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Triangle Face”, JIP, vol. 4, no. 1, p. 9, Nov. 2017.