Penerapan Face Recognition Pada Sistem Starter Mobil Otomatis Menggunakan Metode Eigenface Berbasis Mini PC
Oleh:
Mohammad Hafiz Hersyah [1] , Firdaus [2] , Atillah Sridany Putri [3]
[1] Jurusan Sistem Komputer, Universitas Andalas, Padang, 25162 [2] Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang, Padang 25162 [3] Mahasiswa Jurusan Sistem Komputer, Universitas Andalas, Padang, 25162 mhafiz@fti.unand.ac.id

## Abstrak
Telah dilakukan penelitian terkait Face Recognition dengan  menerapkan  metode Eigenface sebagai pemicu untuk  menyalakan  starter  mobil  manual  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini,  terungkap  bahwa  Sistem pengenalan  wajah  yang  dibuat  memiliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  77%  dari  13  kali  pengujian  pada keadaan  intensitas  cahaya  bernilai  27  lux,  dan  67%  dari  15  kali  pengujian  pada  keadaan  intensitas  cahaya bernilai  85  lux.  Tingkat  keberhasilan  sebesar  75%  pada  keadaan  sudut  pencahayaan  yang  berbeda  dengan keadaan pencahayaan data training dari 12 kali pengujian. Sistem mampu mengambil keputusan untuk wajah masukan yang tidak dikenali dengan benar dengan tingkat keberhasilan sebesar 100% dari 12 kali pengujian, dan mampu mengenali wajah dengan jarak antara camera dengan penguji berkisar 80 cm – 130 cm

## Kata kunci: Face Recognition, Eigenface

## Abstract
Face  Recognition  related  research  has  been  done  by  applying  Eigenface  method  as  a  trigger  to automatically turn on the car starter manual. In this study, it was revealed that the facial recognition system made has a success rate of 77% of 13 times the test on the state of light intensity worth 27 lux, and 67% of the  15  times  the  test  on  the  state  of  light  intensity  worth  85  lux.  Success  rate  of  75%  at  different  angle  of lighting conditions with the lighting of training data from 12 times the test. The system is capable of taking decisions for unrecognized face input with a success rate of 100% of 12 tests, and is able to recognize faces with the distance between the camera and the testers ranging from 80 cm - 130 cm

## Keywords : Face Recognition, Eigenface

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  berkembangnya  teknologi menyebabkan tindakan kriminalitas semakin meningkat  diantaranya  pencurian.  Terlebih saat ini, pencurian kendaraan bermotor yang dikenal dengan curanmor menempati tempat teratas  tindakan  kriminal  saat  ini.  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia  mencatat peningkatan  kejahatan  dari  2011  sampai 2013, kenaikan angka kriminalitas khususnya  pencurian  kendaraan  bermotor adalah  naik  kembali  dibandingkan  dengan
tahun-tahun sebelumnya dari 39.217 kejadian  menjadi  42.508  atau  naik  sekitar 8,3% (BPS, 2013)
Pengenalan  Wajah  ( Face  Recognition) merupakan  salah  satu teknologi  biometric yang  banyak  diaplikasikan  dalam  sistem keamanan  selain  pengenalan  retina  mata  dan pengenalan  sidik  jari.  Dalam  penerapannya,
pengenalan  wajah  menggunakan  sebuah kamera  untuk  menangkap  wajah  kemudian dilakukan  pembandingan  dengan image wajah  sebelumnya  yang  telah  disimpan  di dalam  sebuah  basis  data.  Penggunaan Face Recognition disini  adalah  untuk  mengenali beberapa wajah yang telah di deteksi.

## 2. LANDASAN TEORI
Pada bagian ini di bahas mengenai teori yang diaplikasikan pada penelitian ini.

## Face Recognition
Pengenalan wajah ( Face Recogition ) adalah  suatu  metoda  pengenalan  yang berorientasi  pada  wajah.  Pengenalan  ini dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  : Dikenali atau tidak dikenali, setelah dilakukan  perbandingan  dengan  pola  yang sebelumnya  disimpan  di  dalam  database.
Metoda  ini  juga  harus  mampu  mengenali objek  bukan  wajah.  Perhitungan  model pengenalan wajah memiliki beberapa masalah.  Kesulitan  muncul  ketika  wajah direpresentasikan  dalam  suatu  pola  yang berisi  informasi  unik  yang  membedakan dengan wajah yang lain.(M Turk, 1991)

## Eigenface
Eigenface  berasal  dari  Bahasa  Jerman
“eigenwert” dimana “eigen” artinya karakteristik dan “wert” artinya nilai. Teknik ini  pertama  sekali  dikembangkan  oleh Mathew Turk dan Alex Pentland dari Vision and  Modelling  Group,  The  Laboratory, Massachusetts  Institute  of  Technology  pada tahun  1987.  Metode  ini  terus  dikembangkan dengan  merubah  cara  perhitungan  matriks kovarian melalui perhitungan sebanyak N2 x N2  untuk  memperoleh  N2  vektor  eigen (eigenvector)  dan  nilai  eigen  (eigenvalue). Sebaliknya, dengan modifikasi yang diajukan  hanya  perlu  dilakukan  M  x  M perhitungan  yang lebih efisien  dibandingkan perhitungan N2xN2.(Fatta Hanif, 2009).

## Webcam
Webcam adalah  suatu  perangkat  keras yang  terhubung  dengan  komputer  dan mempunyai  kemampuan  menangkap  atau mengambil citra statis maupun citra bergerak (video)  tergantung  pada  program  yang digunakan.
Sebuah webcam biasanya dihubungkan dengan komputer melalui port
USB  ataupun port COM. Webcam banyak digunakan  untuk image  processing yang akan diolah oleh komputer dengan perangkat lunak lainnya baik itu pemrosesan  berbasis  piksel,  RGB,  tepi  dan lain – lain.(Wardhana, 2008).
G ambar 1. Elemen Utama Webcam Mikrokontroller Raspberry Pi
Raspberry  Pi  (juga  dikenal  sebagai RasPi)  adalah  sebuah  SBC  (Single  Board Computer)  seukuran  kartu  kredit  yang dikembangkan  oleh  Yayasan  Raspberry  Pi di  Inggris  (UK)  dengan  maksud  untuk memicu pengajaran ilmu komputer dasar di sekolah-sekolah.
Raspberry Pi menggunakan system on a chip  (SoC)  dari  Broadcom BCM2835,  juga sudah  termasuk  prosesor  ARM1176JZF-S 700  MHz,  GPU  VideoCore  IV  dan  RAM sebesar  256  MB  (untuk  Rev.  B).  Tidak menggunakan hard disk, namun menggunakan SD Card untuk proses booting dan penyimpanan data jangka-panjang (Richardson, 2013).

## Gambar 2. Raspberry Pi

## Bahasa Pemograman Phyton
Python merupakan bahasa
pemrograman  tingkat  tinggi  yang  sangat fleksibel.  Python  sangat  cocok  digunakan untuk pembuatan program yang membutuhkan  waktu  singkat,  karena  bahasa pemrograman  Python  dilengkapi  dengan modul  dan  paket  yang  mempermudah  dalam pembuatan software. Python dikembang oleh Guido  Van  Rossum  pada  akhir  1989  dan dipublikasikan pada tahun 1991.
Python dapat digunakan untuk berbagai  keperluan  pengembangan  software dan  dapat  berjalan  pada  berbagai  macam sistem operasi karena sifatnya yang multiplatform.  Saat  ini  kode  Python  dapat dijalankan pada sistem berbasis: Linux/Unix, Windows,  Mac  OS  X,  OS/2,  Amiga,  Palm, Symbian (untuk produk- produk Nokia).Pada
kebanyakan  sistem  operasi  linux,  bahasa pemrograman  ini  menjadi  standarisasi  untuk disertakan
dalam paket
distribusinya.Beberapa fituryang dimiliki
Python adalah:
a.  Memiliki  kepustakaan  yang  luas;  dalam distribusi Python telah disediakan modul- modul siap pakai untuk berbagai keperluan.
b.  Memiliki  tata  bahasa  yang  jernih  dan mudah dipelajari.
c.  Memiliki  aturan  layout  kode  sumber yang memudahkan pengecekan,
pembacaan  kembali  dan  penulisan  ulang kode sumber.
d.  Berorientasi obyek.
e.  Memiliki  sistem  pengelolaan  memori otomatis  (garbage  collection,  seperti java)
f.  Modular,  mudah  dikembangkan  dengan menciptakan  modul-modul  baru,  modul- modul  tersebut  dapat  dibangun  dengan bahasa Python maupun C/C++..
Untuk  menulis  script  program  Python dapat  menggunakan  word  processing  seperti notepad  pada  windows  atau  vim  pada  linux dengan  ketentuan  ekstensi  file  yang  dibuat adalah  “.py”.  Namun  pada  dasarnya  Python telah dilengkapi dengan IDE yang digunakan untuk  penulisan  script  program  yang bernama IDLE. (Richardson, 2013).

## Sistem Starter Kendaraan
Motor Starter tidak dapat bekerja jika tidak ada sumber tenaga yang menggerakkannya.  Sistem  Starter  adalah serangkaian  komponen  yang  terkait  satu sama  lain  untuk  menghidupkan  starter. Komponen  –  komponen  sistem  starter meliputi (Kedi, 2014) :
1.  Kunci kontak (ignition switch)
2.  Fuse ( fusibel link )
3.  Kabel penghubung
4.  Baterai
5.  Motor Starter

## Relay
Relay  adalah  suatu  peranti  yang bekerja  berdasarkan  elektromagnetik  untuk menggerakan sejumlah kontaktor yang tersusun  atau  sebuah  saklar  elektronis  yang dapat  dikendalikan  dari  rangkaian  elektronik lainnya  dengan  memanfaatkan  tenaga  listrik sebagai  sumber  energinya.  Kontaktor  akan
tertutup (menyala) atau terbuka (mati) karena efek induksi magnet yang dihasilkan kumparan  (induktor)  ketika  dialiri  arus listrik.  Berbeda  dengan  saklar,  pergerakan kontaktor  (on  atau  off)  dilakukan  manual tanpa  perlu  arus  listrik.Relay  terdiri  dari  3 bagian utama, yaitu (Wicaksono 2000-an):
1. Common,  merupakan  bagian  yang tersambung  dengan  Normally  Close
(dalam keadaan normal).
2. Koil (kumparan), merupakan komponen utama relay yang digunakan untuk menciptakan medan magnet.
3. Kontak,  yang  terdiri  dari  Normally Close dan Normally Open.

## Gambar 3.Simbol Relay

## 3. METODOLOGI
Jenis  penelitian  yang  akan  dilakukan adalah  penelitian  percobaan  (experimental research). Penelitian percobaan adalah metode  penelitian  yang  dapat  menguji hipotesis yang menyangkut hubungan sebab- akibat. Metode penelitian ini dapat dibuktikan hasil penelitian dengan melakukan  percobaan.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  perancangan  dan  pembuatan sistem  starter  otomatis  untuk  keamanan mobil.  Rancangan  penelitian  yang  akan dibangun  adalah  pembuatan  alat  untuk keamanan starter otomatis yang akan bekerja dengan pengenalan wajah (Face Recognition) menggunakan  metode  Eigenface.  Pada  tahap awal,  beberapa  wajah  user  akan  di  training dan di simpan pada database. Kemudian face recognition akan mengidentifikasi  kombinasi wajah  ,  jika  sudah  sesuai  dengan  gambar wajah  yang  sudah  ada  pada  database kemudian  sistem  akan  mengirim  perintah untuk  menghidupkan  dan  mematikan  mobil secara otomatis. Apabila wajah yang dideteksi  bukan  wajah  yang  sudah  dikenali
pada  database  maka  secara  otomatis  mobil tidak akan menyala.
Gambar 4. Rancangan Penelitian
Input yang digunakan dalam perancangan  sistem  untuk  penelitian  ini adalah  camera.  Camera  akan  menangkap gambar  wajah  dan  mengolah  citra  wajah tersebut pada Raspberry menggunakan bahasa  pemrograman  phython.  Raspberry akan  memproses  nilai  masukan  wajah  yang kemudian  diolah  pada  library  yang  ada  pada Raspberry  dan  kemudian  disimpan  pada database  training  wajah.  Selanjutnya,  wajah diidentifikasi dan jika gambar wajah tersebut merupakan wajah dari salah satu pemilik hak akses  dari  pengguna  mobil  (gambar  wajah yang  sudah  tersimpanpada  data  training wajah)  maka  Raspberry  akan  mengirimkan data  melalui  GPIO  ke  rangkaian  relay. Kemudian motor starter akan hidup dan mati secara  otomatis.  ACCU  akan  memberi  daya pada relay dan motor starter.
Gambar 5. Blok Diagram Sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Starter  mobil  otomatis  menggunakan sistem  pengenalan  wajah  ini  dirancang menggunakan raspberry pi sebagai pengontrol  dari  sistem.  Sistem  ini  akan mengenali  wajah  input  melalui  proses eigenface  sehingga  sistem  akan  memproses perintah  menghidupkan  atau  mematikan mobil  melalui  GPIO  dengan  memberi  nilai high  dan  low  melalui  rangkaian  relay. Rangkaian  relay  ini  berfungsi  sebagai  saklar untuk  menghidupkan  dan  mematikan  mobil. Saklar  dikontrol  berdasarkan  input  wajah yang dikenali dari camera yang dihubungkan ke  raspberry  pi  melalui  slot  camera  pada raspberry pi.
Pada  sistem  ini  digunakan  dua  buah relay otomotif berkaki empat. Kaki empat itu terdiri  dari  kaki  30  yang  dihubungkan langsung  ke  accu,  kaki  87  dihubungkan  ke starter mobil, kaki 85 dan 86 dihubungkan ke pin 12 dan 18 pada GPIO raspberry pi.
Gambar 5. Implementasi Sistem

## Penentuan Nilai Thresholding
Pembahasan
Agar sistem bisa mengambil keputusan apakah wajah masukan dikenali  atau  tidak,  perlu  ditetapkan  nilai batas  maksimum euclidean  distance agar wajah masukan dapat dikatakan mirip. Untuk menetapkan  nilai  tresholding  ini  dilakukan beberapa kali pengujian untuk membandingkan  nilai euclidean  distance gambar  yang  dikenali  dengan  gambar  yang tidak dikenali.
Tabel 1 Pengujian Euclidean Distance Mobil
Hidup No.  Gambar Input  Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil 1. 1774.96103617 Hidup 2. 1620.67868767 Hidup 3. 1906.56847563 Hidup
Pada  tabel  1  merupakan  pengujian terhadap wajah yang dikenali dengan kondisi mobil  hidup.  Sedangkan  pada  tabel  2 merupakan  pengujian  terhadap  wajah  yang dikenali dengan kondisi mobil mati.
Tabel 2 Pengujian Euclidean Distance Mobil
Mati No.  Gambar Input  Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil 1. 1982.09149465 Mati 2. 1789.57120607 Mati 3. 1733.76847392 Mati
Berdasarkan  pada  tabel  pengujian  1 dan  2  dapat  dilihat  nilai  euclidean  distance untuk  gambar  wajah  masukan  yang  dikenali berkisar diantara 1000 sampai dengan 2000.

## Tabel 3 Pengujian Euclidean Distance Gambar Tidak Dikenali
No.  Gambar Input Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil 1. 2011.79106608 Mati 2. 2314.82742087 Mati 3. 3027.32215003 Mati 4. 3173.51737219 Mati 5. 3477.2314317 Mati 6. 3424.97520508 Mati Untuk nilai euclidean distance gambar masukan  yang  tidak  dikenali  adalah  besar dari 2000. Dari perbandingan kedua pengujian  diatas,  maka  batas  ambang kemiripan  ditetapkan  pada  nilai  2000. Apabila  jarak  minimum  euclidean  distance dari  gambar  masukan  kecil  dari  2000  maka gambar  dikenali,  sebaliknya  apabila  jarak minimum  euclidean  distance  dari  gambar masukan  besar  dari  2000  gambar  dinyatakan tidak  dikenali.  Tahapan  selanjutnya  adalah pengujian dalam beberapa kondisi pencahayaan.

## Pengujian Pencahayaan 27 Lux
Pada pengujian ini dilakukan pada saat keadaan yang dapat dianggap ideal. Pengujian  dilakukan  terhadap  2  bentuk keadaan,  pengujian  yang  pertama  dilakukan pada  saat  intensitas  cahaya  bernilai  27  lux yang  dapat  dianggap  redup.  Sedangkan pengujian  kedua  dengan  intensitas  cahaya sebesar  85  lux  dan  dianggap  terang.
Pengujian  terhadap  dua  buah  keadaan  ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh intensitas cahaya terhadap sistem pengenalan wajah.  Dimana  hasil  yang  diinginkan  adalah kondisi  mobil  hidup  atau  mati  sedangkan untuk  kondisi  mobil  yang  diharapkan  mati tetapi  gambar  tidak  dikenali  maka  kondisi mobil  tidak  mati  sebaliknya  saat  kondisi mobil  yang  diharapkan  hidup  dan  gambar tidak  dikenali  maka  kondisi  mobil  adalah tidak hidup.

## Tabel 4 Pengujian pada pencahayaan tetap
(27 Lux)
No.  Gambar Input Nilai Euclidean Distance Kondi si Mobil Ket 1. 1644.34635752  Hidup Dikenali 2. 1547.49004912  Mati Dikenali 3. 1579.55883806  Hidup Dikenali 4. 1681.68560144  Mati Dikenali 5. 1638.15504557  Hidup Dikenali 6. 1885.6442986 Mati Dikenali 7. 1769.71087618  Hidup Dikenali 8. 2094.71461573  Tidak Mati Tidak Dikenali 9. 1623.55796447  Mati Dikenali 10. 2190.45326743  Tidak Hidup Tidak Dikenali Pengujian Pencahayaan 85 Lux Berikut  pada  tabel  5  merupakan pengujian terhadap pencahayaan terang dengan pengujian 85 Lux.
Tabel 5. Pengujian pada pencahayaan tetap
(85 lux) No.  Gambar Input Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil Keterangan 1. 1700.79854348  Hidup Dikenali 2. 2098.86749768  Tidak Mati Tidak Dikenali 3. 1709.92250559  Mati Dikenali 4. 1592.89063332  Hidup Dikenali 5. 1654.84207374  Mati Dikenali 6. 1464.8628677  Hidup Dikenali 7. 2937.30786458  Tidak Mati Tidak Dikenali 8. 1833.85905571  Mati Dikenali 9. 1933.84383541  Hidup Dikenali 10. 2094.37422913  Tidak Mati Tidak Dikenali

## Pengujian Pencahayaan Tidak Ideal
Berikut  pada  tabel  6  merupakan pengujian  terhadap  pencahayaan  yang  tidak ideal.
Tabel 6. Pengujian pada pencahayaan tidak ideal No.  Gambar Input Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil Keterangan 1. 1705.4590611 4 Hidup Dikenali 2. 1946.0442708 5 Mati Dikenali 3. 1830.7393980 3 Hidup Dikenali
4 1943.0213920 3 Mati Dikenali 5. 3278.4228463 6 Tidak Hidup Tidak Dikenali 6. 2525.8527877 6 Tidak Hidup Tidak Dikenali 7. 1866.5851149 6 Hidup Dikenali 8. 1464.384152 86 Mati Dikenali 9. 2055.465372 11 Tidak Hidup Tidak Dikenali 10. 1709.248535 68 Hidup Dikenali

## Pengujian untuk Wajah yang tidak di kenali
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  dari pengujian  ini  diperoleh  tingkat  keberhasilan sistem  adalah  sebesar  100%.  Sistem  dapat mengenali  wajah  yang  bukan  pemilik  hak akses dari 10 kali pengujian terhadap 3 orang yang  berbeda.  Pada  pengujian  ini  kondisi mobil  yang  diharapkan  adalah  tidak  hidup atau mati  karena hasil yang diharapkan yaitu sistem  tidak  mengenali  gambar  wajah  yang diujikan.
Tabel 7. Pengujian pada template wajah yang tidak dikenali No.  Gambar Input Nilai Euclidean Distance Kondisi Mobil Ketera ngan 1. 2273.6751431 9 Mati Tidak Dikena li 2. 2154.9113521 6 Mati Tidak Dikena li 3. 2203.3423997 5 Mati Tidak Dikena li 4. 2099.8147971 6 Mati Tidak Dikena li 5. 2922.2880900 9 Mati Tidak Dikena li 6. 2979.8797760 8 Mati Tidak Dikena li 7. 2751.9021632 4 Mati Tidak Dikena li 8. 2992.3969624 9 Mati Tidak Dikena li 9. 3322.2160446 2 Mati Tidak Dikena li 10. 3094.7146183 7 Mati Tidak Dikena li

## Pengujian Untuk Jarak
Kemampuan  sistem  juga  dibatasi oleh  jarak  antara camera dengan  penguji.. Sistem  mampu  mengenali  wajah  dengan jarak  antara camera dengan  penguji  berkisar 80cm  –  130  cm.  Pada  pengujian  jarak  ini menggunakan  keadaan  cahaya  dengan  lux yang  berbeda.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Jarak
Jarak Keterangan 50 cm Gagal 60 cm Gagal 70 cm Gagal 80 cm Berhasil 90 cm Berhasil 100 cm Berhasil 110 cm Berhasil 120 cm Berhasil 130 cm Gagal
Terlihat  bahwa  tingkat  keberhasilan tertinggi  adalah  pada  pengujian  ke-4  dimana pengujian  ini  dilakukan  pada  gambar  input wajah  yang  tidak  dikenali  dengan  keadaan cahaya yang tidak ideal. Sedangkan pengujian dengan tingkat keberhasilan terendah  adalah  pengujian  ke-2  dimana pengujian dilakukan pada sudut pencahayaan yang  terang  dengan  85  lux  dengan  kondisi
wajah yang berbeda dengan tingkat keberhasilan  sebesar  67%.  Dari  kedua  data pengujian  ini  terlihat  bahwa  sistem  dapat bekerja  dengan  baik  terhadap  wajah  yang tidak  dikenali  dan  dapat  dikatakan  system dapat  mengenali  wajah  yang  tidak  memiliki hak akses untuk menghidupkan dan mematikan mobil dengan tingkat keberhasilan 100%. Dari empat kali pengujian  didapatkan  nilai  rata-rata  tingkat keberhasilan sebesar 79,7%.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  dengan  menerapkan  rancangan yang  dibuat  maka  dapat  diambil  kesimpulan seperti berikut :
1. Sistem  dapat  menghidupkan  dan  mematikan starter  secara  otomatis  setelah  mengenali wajah pemilik mobil.
2. Sistem  pengenalan  wajah  yang  dibuat memiliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  77% dari 13 kali pengujian pada keadaan intensitas cahaya  bernilai  27  lux,  dan  67%  dari  15  kali pengujian  pada  keadaan  intensitas  cahaya bernilai 85 lux.
3. Sistem  pengenalan  wajah  memiliki  tingkat keberhasilan sebesar 75% pada keadaan sudut pencahayaan  yang  berbeda  dengan  keadaan pencahayaan  data  training  dari  12  kali pengujian.
4. Sistem  mampu  mengambil  keputusan  untuk wajah  masukan  yang  tidak  dikenali  dengan benar  dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar 100% dari 12 kali pengujian.
5. Sistem mampu mengenali wajah dengan jarak antara camera dengan penguji berkisar 80 cm
– 130 cm.
Untuk pengembangan sistem pengenalan  wajah  ini  kedepannya,  ada beberapa saran yang bisa dijadikan acuan :
1. Pada  penelitian  selanjutnya  sistem  dapat dikembangkan  untuk  mengontrol  bagian lain  dari  mobil  seperti  membuka  dan mengunci pintu.
2. Menambahkan  sistem  otomatis  untuk menghidupkan dan mematikan camera.
DAFTAR PUSTAKA
Statistik Kriminalitas Indonesia 2013. Diakses dari http://www.bps.go.id pada tanggal 22 Agustus 2015.
M. Turk, A. Pentland.1991. Eigenfaces for Recognition , Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, No. 1,1991.
Fatta, Hanif al. 2009. Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah . Yogyakarta: CV Andi Offset
Wardhana,  dkk.  2008.  Penggunaan  Metode Template  Matching  Untuk  Identifikasi Kecacatan  Pada  PCB.  Informatika:
Yogyakarta.
Richardson, M dan S.Wallace. 2013 Getting Started With Raspberry Pi . O’Reilly Media, Inc.,USA.
Jawa  Pos.  22  April  2008. Wanita  Kelas
Bawah Lebih Mandiri , hlm. 3 Kansil, C.L. 2002. Orientasi Baru Penyelenggaraan  Pendidikan  Program Profesional dalam Memenuhi Kebutuhan  Dunia  Industri. Transpor , XX(4): 54-5 (4): 57-61.
Kedi  Wadenla  Maizir.  2014.  Perancangan
Dan Implementasi Starter Mobil Otomatis Menggunakan  Suara Dengan Metode Hidden Markov Model Berbasis Komputer Mini .
Wicaksono,  Handy.  Tanpa  Tahun. Relay  – Prinsip  Dan  Aplikasi .  Petra  Christian University.
Kumaidi.  2005.  Pengukuran  Bekal  Awal Belajar  dan  Pengembangan  Tesnya. Jurnal Ilmu Pendidikan . Jilid 5, No. 4,
Kuntoro, T. 2006. Pengembangan Kurikulum Pelatihan  Magang  di  STM  Nasional Semarang:  Suatu  Studi  Berdasarkan Dunia  Usaha. Tesis  tidak  diterbitkan.
Semarang: PPS UNNES Pitunov,  B.  13  Desember  2007.  Sekolah Unggulan Ataukah Sekolah Pengunggulan ? Majapahit Pos , hlm. 4 & 11
Waseso,  M.G.  2001. Isi  dan  Format  Jurnal Ilmiah .  Makalah  disajikan  dalam
Seminar  Lokakarya  Penulisan  artikel dan Pengelolaan jurnal Ilmiah,
Universitas  Lambungmangkurat,  9- 11Agustus