Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika
Denny Irawan
UMG
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Liveness Sebagai Anti-Spoofing Citra Digital Pada Sistem Keamanan Akses Kontrol Ruang Server Berbasis Raspberry Pi Galih Rizkya Safri; Denny Irawan; Rini Puji Astutik
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 16 No 2 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v16i2.3333

Abstract

Ruang server merupakan ruang yang menyimpan aset-aset dan data-data penting dari suatu perusahaan sehingga keamanan untuk akses keluar masuk ruang server perlu diperhatikan agar menghindari kejadian yang tidak diinginkan. Pada saat ini sudah banyak dikembangkan sistem keamanan hingga kunci konvensional, RFID, serta sistem keamanan menggunakan teknologi biometrik seperti sidik jari, iris, dan juga wajah yang memiliki karakteristik berbeda setiap wajahnya sehingga diharapkan bisa menjadi sistem keamanan yang handal. Seiring berkembangnya teknologi membuat seseorang semakin mudah mengakses internet untuk mendapatkan data-data biometrik seperti wajah yang dapat di gunakan untuk pemalsuan atau spoofing untuk mendapatkan akses ilegal ke suatu ruangan. Penelitian sistem keamanan ini menggunakan pegenalan wajah (face recognition) dan liveness sebagai anti- spoofing dan metode Local Binary Pattern dan Convolution Neural Network untuk meningkatkan sistem keamanan agar terhindar dari pemalsuan wajah. Hasil penelitian ini mendapatkan keakuratan pendeteksian wajah asli atau palsu sebesar 90% dan akurasi sistem dalam mengenali wajah sebesar 93.3%. Kesalahan proses pengenalan wajah terjadi 5 kali dan kesalahan saat proses pengenalan wajah dan 2 kali saat pengenalan wajah asli, dari 4 skenario dengan 40 kali uji coba. Sistem keamanan pada penelitian ini 95% bekerja dengan baik dan sesuai dengan perencanaan
Co-Authors Galih Rizkya Safri Rini Puji Astutik