• Kode Repository : SKI /ALF/21
• NPM : 065116110
• Nama : Alfin Aliansyah
• Pembimbing 1 : -Prof. Dr. -Ing. Soewarto Hardhienata
• Pembimbing 2 : -Mohamad Iqbal S., S.Kom., M.Kom
• Abstrak : - MODEL SISTEM KEAMANAN BRANKAS MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Alfin Aliansyah, Ing.Soewarto Hardhienata, Mohamad Iqbal Suriansyah Email: aalfin7@gmail.com, s-hardh@indo.net.id, mohamad.iqbal@unpak.ac.id Program Studi Ilmu Komputer - FMIPA Universitas Pakuan Jl.Pakuan PO BOX 452, Bogor Telp/Fax (0251) 8375 547 ABSTRAK Salah satu teknik biometrik yang memiliki tingkat keakuratan tinggi yaitu pengenalan wajah. Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengenalan wajah dan dapat diimplementasikan kedalam sebuah sistem keamanan. Ruang lingkup pada penelitian ini menggunakan principal component analysis sebagai metode pengenalan wajah dan raspberry pi b+ sebagai mikrokontroler yang digunakan. Permasalahan yang terjadi adalah Tindak pencurian terkait brankas sering terjadi dengan beberapa modus yakni penggandaan kunci, pembobolan pintu brankas dan beberapa modus lainnya. Oleh karna itu diperlukan suatu teknologi yang dapat memberikan solusi dari masalah tersebut. Salah satunya dengan memanfaatkan metode principal component analysis yang diimplementasikan kepada pengenalan wajah dalam sebuah sistem keamanan. Brankas hanya akan terbuka oleh wajah yang sebelumnya sudah di latih dan disimpan datanya di database. Brankas tidak akan terbuka apabila wajah yang terdeteksi oleh kamera tidak sesuai dengan data wajah yang ada pada database. Brankas tidak akan terbuka apabila wajah yang terdeteksi tidak dikenali. Sistem akan mengambil foto tersebut dan mengirimkannya ke whatsapp pemilik brankas sebagai peringatan adanya tindak pencurian. Dari pengujian yang sudah dilakukan oleh 20 orang dengan masing masing orang melakukan 10 kali percobaan menghasilkan tingkat keakuratan pengenalan wajah 85.5% untuk tanpa atribut, 81.5% untuk menggunakan kacamata dan 8% untuk menggunakan masker. Waktu rata rata yang dibutuhkan untuk membuka brankas ketika pengujian dilakukan tanpa atribut sebesar 1.49 detik, menggunakan kacamata sebesar 1.85 detik dan menggunakan masker sebesar 0.36 detik. Untuk waktu pengiriman notifikasi berupa foto wajah yang tidak dikenali oleh sistem ke whatsapp pemilik brankas tergantung kepada kecepatan internet yang terkoneksi pada brankas. Kata kunci : Keamanan, Principal Component Analysis, Brankas, Raspberry pi
• Program Studi : Ilmu Komputer