## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149

## Perancangan Sistem Keamanan Brangkas Menggunakan Pengenalan Wajah Berbasis Android
Gilang Aditya Rama * , Fauziah, Nurhayati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1,* gilangadityarama9@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 nurh4y@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gilangadityarama9@gmail.com
Abstrak− Tingkat  keamanan  pada  hal  akses  menjadi  salah  satu  prioritas  utama  setiap  orang  untuk  meningkatkan  sistem keamanan  yang  dirasa  perlu  adanya  peningkatan  mengikuti  perkembangan  teknologi  modern. Penelitian  ini  membahas tentang  sebuah  sistem  keamanan  brangkas  menggunakan face  recognition yang  berbasisAndroid.  Penelitian  bertujuan  agar sistem  keamanan  brangkas  memiliki  tingkat  keamanan  yang  lebih  baik  dari  sistem  sebelumnya.  Tahap  awal  untuk membangun  sistem  ini,  penulis  melakukan  tahap  pengumpulan  data  secara  literatur  sebagai  dasar  teori  dan  metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  oleh  perancang  perangkat  lunak  sebelumnya  ialah  metode waterfall, secara  umum metode  ini  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan,  diantaranya:  Analisis,  Desain,  Kode  Program  dan  Pengujian  Unit.  Untuk metode yang digunakan pada penelitian sistem ini adalah metode algoritma eigenfaces untuk tahap pendeteksian objek wajah pada  proses  awal training  image. Serta  metode  algoritma Local  Binary  Patterns dan Histrogram  Equalization pada  tahap membaca  gambar  pengenalan  wajah  si  pengguna  secara  akurat  yang  memiliki  tingkat  keakuratan  membaca  wajah  hingga 95.56%. Hasil data wajah user akan diproses di Wemos D1 dan data akan dikirim dan disimpan dalam database . Hasil data dari data face recognition akan digunakan lagi sebagai data user untuk membuka brangkas. Kesimpulan yang didapat, sistem dapat membaca wajah user secara real time dan dapat bekerja secara baik untuk sistem keamanan brangkas.
Kata Kunci : Android, Kamera, Pengenalan Wajah, Waterfall dan Wemos D1.
Abstract− The level  of security in terms  of  access  is  one of  the main  priorities  of  everyone to improve the  security  system that feels the need for improvement following the development of modern technology. This study discusses a security system using Android-based face recognition. The aim of this research is that the safe safety system has a better level of security than the previous system. The initial stage to build this system, the authors do the literature data collection stage as a basis for the theory and system development methods used by software designers before is the waterfall method, in general this method is divided into several stages, including: Analysis, Design, Program Code and Unit Testing. For the method used in the research of this system is the eigenfaces algorithm method for the detection of facial objects in the initial process of image training. As well  as  the  Local  Binary  Patterns  algorithm  method  and  Histrogram  Equalization  at  the  stage  of  reading  the  user's  face recognition image accurately which has an accuracy of face reading up to 95.56%. The results of the user's face data will be processed in Wemos D1 and the data will be sent and stored in a database. The results of data from face recognition data will be used again as user data to open the safe. The conclusion, the system can read the user's face in real time and can work well for safe security systems.
Keywords: Android, Camera, Face Recognition, Waterfall and Wemos D1.

## 1. PENDAHULUAN
Sesuai  dengan  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  yang  ada  pada  masa  kini,  yang  menjadi  sorotan  untuk pengembangan sistem yaitu sistem identifikasi yang sekarang ini sedang banyak digunakan di era modern ialah proses mengidentifkasi menggunakan informasi biologis seperti wajah, retina, dan bagian anggota tubuh lainnya. Salah  satu  identifikasi  yang  memiliki  tingkat  keakuratan  tinggi  yaitu  wajah.  Wajah  setiap  orang  memiliki keunikan yang berbeda-beda untuk di identifikasi. Identifikasi tersebut dapat digunakan untuk membuka sebuah kunci brangkas yang ber isi barang-barang [1]. Wajah merupakan salah satu bagian dari manusia yang memiliki ciri berbeda dari yang lain-nya. Wajah dapat digunakan untuk mengenali seseorang, seperti kebutuhan absensi, pendataan  penduduk,  dan  sistem  keamanan,  dengan  menggunakan  sistem  pengenalan  wajah  [2].  Karena memiliki  ciri  yang  berbeda  wajah  menjadi  salah  satu  sistem  keamanan  yang  sulit  ditembus,  seperti  dari pencahayaan,  warna  kulit,  potongan  rambut,  kacamata  serta  posisi  wajah  yang  bebeda  yang  dalam  keadaan menunduk, menoleh atau mengadah [3].
Pada  penelitian  sebelumnya  sudah  ada  sistem  pengenalan  wajah  menggunakan  metode Hidden  Markov Models (HMM) yang mencapai tingkat akurasi sebesar 84,28%, dengan database 70 gambar yang terdiri dari 10 individu dengan masing-masing memiliki perbedaan. Dan penelitian ini pun sudah menggunakan eigenfaces juga untuk mendukung posisi dari tampak wajah mulai dari tampak depan, atas, bawah, kanan, kiri, ukuran kecahayan dan  latar  belakang  [4]. Dalam  penelitian  yang  akan  dibahas  pada  penulisan  ini  yang  berjudul  “ Perancangan Sistem  Keamanan  Brangkas  Menggunakan  Pengenalan  Wajah  Berbasis  Android”.  Dalam  tahap  peracnangan sistem yang akan dibangun ini penulis menggunakan metode LBPH yang memiliki tingkat akurasi paling besar saat ini yaitu 95,56%. Dengan menggunakan eigenfaces untuk mendukung tampak citra yang lebih luas sehingga pengguna  tak  perlu  harus  selalu  tegak  lurus  menghadap  kamera  [5][6]. Eigenfaces menggunakan  analisa komponen  utama  dari  wajah  atau  foto  wajah.  Analisa  ini  dilakukan  hanya  menggunakan  fitur  yang  sangat penting untuk pengenalan wajah. Eigenfaces adalah satu set vector eigen yang digunakan untuk membaca wajah manusia. Metode ini Dikembangkan oleh (Sirivich dan Kriby. 1987) dan digunakan oleh Matthew Turk dan Alex Pentland dalam klasifikasi wajah [7][8].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
Submitted: 02/05/2020 ; Accepted: 16/05/2020 ; Published: 20/07/2020
Tujuan dilakukannya penelitian ini, yaitu agar sistem dapat melakukan buka brangkas secara otomatisdan sistem dapat melakukan pendeteksian dan pengenalan wajah secara akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  “Perancangan  Sistem  Keamanan  Brangkas  Menggunakan  Pengenalan Wajah Berbasis  Android”  ini dilakukan dengan beberapa tahap-tahap penelitian yang menjadi dasar pembentukan dan perancangan sistem [5].

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Untuk tahap pengumpulan data, penulis mengacu pada sumber studi secara literatur dengan mengutip  beberapa referensi  pustaka  nasional  dan  internasional  dari  internet  sebagai  dasar  pembentukan  teori  untuk  mendapatkan sumber-sumber informasi yang jelas dan terukur. Referensi berupa jurnal karya ilmiah yang telah mendapatkan standar  lisensi  ISSN  ataupun  jurnal  akreditasi  terkait  penelitian  yang  diangkat  untuk  dapat  membandingkan sistem-sistem sebelumnya dengan sistem yang akan dirancang oleh penulis pada penelitian Tugas Akhir ini.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem (Waterfall)
Dalam melakukan pengembangan sistem, penulis menggunakan waterfall pada tahap awal membangun sistem. Tahap meliputi tahapan analisis, desain, kode program dan pengujian. Metode ini cukup tua dan sangat matang dalam  melakukan  tahapan  membangun  rancangan  sistem  dan  sangat  umum  digunakan  pada  peneliti-peneliti sebelumnya  yang telah  banyak  di modifikasi.  Metode  ini cukup menjadi  pilihan  bagi para pengembang  sistem open source dikarenakan metode ini memiliki konsep secara berurutan, detail dan terstruktur [9].
Gambar 1. Metode Waterfall

## a. Tahap Analisis Sistem
Analisis  sistem  digunakan  untuk  tahapan  terjadinya  masukan,    proses  dan  keluaran.  Menjelaskan  spsesifikasi yang  dibutuhkan  untuk  identifikasi pengenalan  wajah pada sistem   [10].  Tahapan penelitian akan  menjelaskan mengenai:
1. Penentuan input-input yang terdapat pada sistem keamanan brangkas menggunakan pengenalan wajah.
2. Penentuan setiap kegiatan proses yang terlibat dalam pengoperasian sistem keamanan menggunakan teknik pendeteksi dan melakukan pencocokan wajah user .
3. Hasil keluaran yang akan ditampilkan pada saat melakukan proses masukan pada sistem ini.

## b. Tahap Desain Sistem
Untuk  tahap  ini  digambarkan  sebuah  perancangan  terhadap  sistem  terkait  dengan  menggambarkan  alur  proses kerja sistem berupa diagram alir proses ( flowchart ) bagaimana terjadinya proses input dan output sistem:

## c. Tahap Kode Program
Pada tahap ini  adalah tahap  dimana  proses  perancangan telah  dibuat  sebelumnya.  Tahap  kode program adalah membuat listing program pada software arduino IDE dengan menggunakan bahasa program Java yang nantinya akan di compile ke dalam chip mikrokontroller arduino agar sistem dapat menjalankan instruksi.

## d.Tahap Pengujian Sistem
Tahap ini adalah tahap terakhir pada proses perancangan sistem setelah melewati fase analisa, desain rancangan sistem dan listing program yang telah dibuat. Sistem dilakukan uji coba untuk melihat keberhasilan pada sistem, tahapan pengujian dilakukan untuk:
1. Sistem mampu membuka pintu brangkas secara otomatis dengan scanning wajah dari pengguna.
2. Sistem dapat membaca wajah secara real time , real time disini adalah ketika user menghadap kamera, kunci brangkas akan otomatis langsung merespon terbuka jika tidak terjadi kesalahan pada saat deteksi wajah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Eigenfaces dalam tahap awal mendeteksi vector citra wajah yang akan digunakan pada proses scanning wajah. Local Binary Pattern ialah teknik untuk mengklasifikasikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
fitur  sebuah  wajah  manusia  serta  dikombinasikan  dengan  fitur histogram dan  merupakan  teknik  baru  dari pengembangan  metode LBP untuk  meningkatkan  performa  pengenalan  wajah. LPB umumnya  didesain  untuk pengenalan tekstur [11]. LPBH adalah metode yang sangat direkomendasikan untuk melakukan pengenalan citra wajah untuk diimplementasikan pada  sistem operasi  android karena menggunakan perhitungan yang sederhana. Di satu sisi, karena kapasitas penyimpanan android yang terbatas dan LPBH pun memiliki tingkat akurasi yang cukup besar dari metode-metode pengenalan wajah yang lain [4][12].
Gambar 2. Local Binary Pattern Histogram
Berikut merupakan algoritma dari sistem yang dirancang.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
Submitted: 02/05/2020 ; Accepted: 16/05/2020 ; Published: 20/07/2020

## 3.1 Pengujian Hardware
Beberapa Tampilan Saat Sistem Pengenalan Wajah Saat Bekerja :

## Gambar 4. Tampilan Sambutan
Pada gambar 4 adalah hasil tampilan utama sistem keamanan brangkas menggunakan metode pengenalan wajah dimana setiap pengguna yang akan membuka brangkas akan disambut dengan tampilan berupa tulisan “Selamat Datang, Berangkas Siap” dengan seperti itu pengguna akan tau sistem sudah siap untuk melakukan tugasnya.
Gambar 5. Tampilan Verifikasi Wajah
Pada  gambar  5  adalah  hasil  tampilan  sistem  sedang  melakukan  verifikasi  wajah  pengguna  untuk  selanjutnya dimasukan kedalam database dan disimpan jadi ketika pengguna ingin membuka brangkas tidak perlu lagi untuk melakukan verifikasi wajah karena sistem sudah menyimpan wajah pengguna.
Gambar 6. Tampilan Wajah Valid dan Brangkas Terbuka
Pada gambar 6 adalah hasil tampilan sistem berhasil membaca wajah pengguna sehingga brangkas dapat terbuka dengan baik.
Gambar 7. Tampilan Verifikasi Gagal Sehingga Wajah Pengguna Tidak Terbaca
Pada gambar 7 adalah hasil tampilan sistem  tidak dapat membaca wajah pengguna sehingga wajah tidak dapat disimpan pada database dan sistem tidak akan bisa membuka brangkas ketika gagal melakukan verifikasi wajah.

## 3.2 Beberapa Hasil Wajah Yang Berhasil Terdaftar:
Pada gambar dibawah ini terdapat contoh ( sample) hasil dari pengujian sistem keamanan brangkas menggunakan face recognition berbasis Android, di lampirkan 4 sample wajah manusia.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
Gambar 8. Wajah User Yang Berhasil Terdaftar
Beberapa Hasil Pengujian Sistem :
a. Hasil Pengujian Grid X dan Grid Y
Tabel 1. Hasil Grid X dan Grid Y Ukuran Grid X dan Grid Y Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 2 x 2 64.44 1.45 4 x 4 71.11 1.53 8 x 8 95.56 2.35
Keterangan: Dalam  pengujian  terhadap  Grid  X  dan  Grid  Y,  Grid  X  sebagai  nilai  jumlah  sel  dalam  arah horizontal. Semaki banyak sel, semakin halus grid, semakin tinggi dimensi dari vektor fitur yang dihasilkan dan default valu biasanya diatur ke 8.
b.  Pengaruh Radius Terhadap Akurasi
Tabel 2. Hasil Radius Terhadap Akurasi Radius Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 1 95.56 2.35 2 72.22 3.48 3 57.78 4.51
Keterangan: Berdasarkan hasil  pengujian yang ditunjukkan  pada  Tabel  2  menunjukan  bahwa  pengaruh  radius pad  angka  1  memiliki  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  95,56%.  Semakin  kecil  ukuran  window  maka pengaru median  filter  untuk  mengurangi  noise  semakin  sedikit  sehingga  hasil  citra  uji masih memiliki  banyak noise  Sedangkan  jika  semakin  besar  maka  pengaruh  median  filter  untuk  mengurangi  noise  semaki  banyak sehingga informasi- informasi citra uji dianggap noise.
c. Hasil pengujian Neighbors pada Local Binary Pattern Histogram
Tabel 3. Hasil Pengujian Neighbors Neighbors Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 1 95.56 2.35 2 72.22 3.48 3 57.78 4.51

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
Keterangan: Pengujian terhadap Neighbors pada dilakukan untuk mengetahui performansi sistem. Pengujian ini dilakukan  dengan  cara  mengubah  nilai  parameter  N.  Dimana  nilai  N  yang  digunakan  parameter  yaitu  1,3,6. Neighbors adalah Jumlah titik sampel untuk membangun pola biner Lokal yang melingkar. semakin banyak titik sampel yang dimasukkan, semakin lama sistem melakukan komputasi.

## Kesimpulan Pengujian:
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3  pengaruh  parameter  nilai  N  yang  optimal  adalah N=1  dengan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  95.56%.  Hal  ini  disebabkan  karena  cara  kerja  Neighbors mengambil  keputusan  berdasarkan tetangga terdekat.  Semakin  kecil  nilai  N, maka  jarak  tetangga  yang  diambil semakin dekat antara data yang ada di database dengan data yang diujikan sehingga hasilnya lebih akurat.
d. Hasil Pengujian Terhadap Jarak
Pengujian terhadap jarak dilakukan untuk mengetahui jarak paling optimal antara kamera dengan objek seberapa jauh menggunakan sebuah penggaris. Jarak yang akan diuji yaitu, 10 s.d 15 cm, 15 s.d 20 cm, 20 s.d 25 cm.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pada Jarak Kamera ke Objek
Jarak (cm) Akurasi (%) Waktu Komputasi (detik) 10 s.d 15 81.11 3.40 15 s.d 20 87.78 2.84 20 s.d 25 95.56 2.35
Keterangan: Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditunjukan  pada  tabel  4,  bahwa  pengaruh  jarak  objek  yang paling optimal adalah 20 s.d 25 cm dengan tingkat akurasi 95.56% dan waktu komputasi 2.35 detik.
e. Hasil Keseluruhan dari Pengujian
Tabel 5. Hasil Pengujian Grid X dan Grid Y Neighbors Radius Jarak (cm) Akurasi (%) 8 x 8 8 1 20 s.d 25 95.56
Keterangan: Berdasarkan hasil  pengujian  sistem keamanan  brangkas  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah yang  dilakukan  dengan metode LPBH (Local Binary  Pattern  Histogram)  pada parameter  Grid  X  dan  Grid  Y = 8x8, Neighbors = 8, Radius = 1, Jarak = 20 s.d 25 cm mendapatkan Akurasi 95.56% dan waktu komputasi 2.35 detik.
Dilakukan pengujian secara fungsional terkait sistem, pengujian ini dilakukan hanya pada saat hasil yang terjadi saat user melakukan scanning wajah pada sistem, apakah wajah mampu melakukan pembukaan pintu brangkas [13].
Tabel 6. Uji Fungsional Sistem Kebutuhan Fungsional User 1 User 2 User 3 User 4 User 5 Sistem keamanan brangkas dapat melakukan proses pembukaan kunci menggunakan metode pengenalan wajah √ √ √ √ √ Sistem keamanan brangkas mampu melakukan pendeteksian posisi wajah √ x √ √ √
Sistem keamanan brangkas dapat menyimpan data user kedalam database √ √ √ √ √
Keterangan : Berdasarkan  Pengujian  yang telah  dilakukan secara  fungsional  dengan  3 parameter dilakukan  5x pengujian  terhadap  5  user  yang  berbeda  dan  1  dinyatakan  tidak  dapat  di  diteksi  yaitu  pada  user  ke  2  hal  ini terjadi  karena  pencahayaan  kurang  terang  sehingga  tidak  termasuk  dalam  kesalahan  sistem  internal  melainkan eksternal yang dimana penyebab kesalahan berada pada faktor diluar sistem.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penulis  yang  dapat  diambil  dari  hasil  pengujian  pada  penelitian  sistem  keamanan  brangkas menggunakan metode pengenalan wajah ini adalah:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2149
1. Sistem keamanan yang telah dibuat dengan metode pengenalan wajah mampu melakukan proses pembukaan pintu brangkas terhadap user yang telah terdaftar.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  keamanan  brangkas  dengan  menggunakan  pengenalan  wajah  yang dilakukan dengan metode LPBH (Local Binary Pattern Histogram) pada parameter Grid X dan Grid Y = 8x8, Neighbors = 8, Radius = 1, Jarak = 20 s.d 25 cm mendapatkan  Akurasi 95.56% dan waktu komputasi 2.35 detik.  Jarak  pengambilan  gambar  yang  paling  optimal  yaitu  20  sampai  25  cm.  Apabila  citra  yang  diambil semakin  dekat  maka  citra  akan  blur.  Jika  pengambilan  citra  terlalu  jauh  maka  citra  yang  tidak  dapat terdeteksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT, Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat, berkah dan hidayah- Nya  sehingga  bisa  menyusun  penelitian  ini  hingga  selesai  tepat  pada  waktunya.  Pada  kesempatan  ini,  penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sangat mendalam kepada pihak-pihak yang telah membantu dan mendukung penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik.
1. Kepala Jurusan Teknik Informatika Nurhayati, S.Si. MTI
2. Dr. Fauziah, S.Kom,.M.M.S.I dan Nurhayati, S.Si, M.Kom selaku pembimbing yang telah membantu dengan memberikan  saran  dan  arahan  kepada  saya  selama  pengerjaan  penelitian  sehingga  penelitian  bisa  selesai dengan baik.
Akhir  kata  penulis  mengharapkan  semoga  penelitian  dapat  memberikan  manfaat  bagi  para  pembaca  dalam rangka menambah  wawasan  dan  semoga  Allah  SWT, Tuhan  Yang  Maha  Esa memberikan  lindungan  bagi  kita semua.

## REFERENCES
[1] E.P.  Dian,  H.  Agus,  “Implementasi  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  PCA  (Principal  Component  Analysis),” IJEIS, ISSN 2088-3714 , vol. 3, no. 2, pp. 175–184, 2013.
[2] S.  LEFKOVITS  and  L.  LEFKOVITS,  “Performance  Analysis  of  Eigenface  Recognition  Under  Varying  External Conditions,” Sci. Bull. Petru Maior” Univ. Tîrgu Mureş , vol. 11, no. 2, pp. 44–49, 2014.
[3] K. Mujib, A. Hidayatno, and T. Prakoso, “Pengenalan Wajah Menggunakan Local Binary Pattern (Lbp) Dan Support Vector Machine (Svm),” Transient , vol. 7, no. 1, p. 123, 2018.
[4] A. Fauzan, L. Novamizanti, S. Si, and Y. N. Fuadah, “Implementation Identification of Face Recognition Using LBPH ( Local Binary Pattern Histogram ) Method For Attendance Presence Based Android,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 5403–5413, 2018.
[5] H. Rahmad, W. Agus, “Rancang Bangun Sistem Presensi Menggunakan Face Recognition dengan Metode Eigenface,” J. Ilm. Setrum , vol. 7, no. 2, pp. 278–287, 2018.
[6] G. M. Zafaruddin and H. S. Fadewar, “Face recognition using eigenfaces,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 810, no. 5, pp. 855–864, 2018.
[7] Indra, “Sistem  Pengenalan  Wajah  Dengan Metode  Eigenface  Untuk  Absensi  Pada  PT  Florindo  Lestari,” Semin.  Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. , pp. 138–144, 2012.
[8] M.  Binson,  E.  Suhartono,  N.  Kumalasari,  C.  Pratiwi,  F.  T.  Elektro,  and  U.  Telkom,  “Deteksi  Derajat  Kebengkokan Tulang  Belakang  Berdasarkan  Citra  Medis  Digital  Menggunakan  Metode  Local  Binnary  Pattern  Dan  K-Nearest Neighbor Reference of Rear Bone Grip Detection Based on Digital Medical Image Using Local Binnary Pattern and K - Nearest Neig,” vol. 6, no. 2, pp. 3798–3805, 2019.
[9] I.  N.  Tri  Anindia  Putra,  “Perancangan  dan  Pengembangan  Sistem  Absensi  Realtime  Melalui  Metode  Pengenalan Wajah,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 450–467, 2015.
[10]  Y.  Arkhiansyah  and  D.  Setiawan,  “Realisasi  Cctv  Cerdas  Berbasis  Mikrokontroler  Dan  Real  Time  3D  Face Recognition,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 188–197, 2015.
[11]  D.  Retnoningrum,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A.  Rahman,  “Ekstraksi  Ciri  Pada  Telapak  Tangan  Dengan  Metode  Local Binary Pattern ( LBP ),” vol. 3, no. 3, pp. 2611–2618, 2019.
[12]  A.  Guru  Sai  Sasidhar  and  P.  Jagadeesh,  “Face  tracking  and  recognition  using  matlab  and  arduino,” Int.  J.  Eng.  Adv. Technol. , vol. 8, no. 6 Special issue, pp. 231–234, 2019.
[13]  D.  Aryani,  M.  N.  Ihsan,  and  P.  Septiyani,  “Prototype  Sistem  Absensi  Dengan  Metode  Face  Recognition  Berbasis Arduino Pada  Smk Negeri 5 Kabupaten  Tangerang,” Semnasteknomedia Online , vol. 5, no. 1, pp. 1-3–37, 2017.