Autentikasi User Dengan Citra Wajah Menggunakan K-Nearest Neighbor Guna Meningkatkan Keamanan Informasi - Ida Afriliana; Mohamad Kholik Subarkah (STMIK IKMI Cirebon, 2017)
Proses autentikasi user yang biasanya dilakukan dengan menggunakan metode knowledge base seperti penggunaan password dan PIN dinilai masih kurang optimal dalam proses validasi user secara spesifik, sistem tidak dapat mengenali secara personal user tersebut sehingga pihak yang tidak memiliki otoritaspun dapat menggunakan sumber daya infromasi selama memiliki informasi autentikasi. Serta semakin banyaknya ancaman pencurian informasi autentikasi user seperti keylogger, pishing, dll maka diperlukan metode autentikasi yang dapat meminimalisir ancaman keamanan tersebut, penggunaan metode autentikasi menggunakan pengenalan keunikan bagian-bagian tubuh salah satunya menggunakan wajah memberikan asumsi bahwa bagian tubuh seseorang tidak sama dengan orang lain. Proses autentikasi user dengan citra wajah dilakukan setelah tahap identifikasi user dilakukan. citra digital wajah yang diperoleh dari webcam dipisahkan antar citra wajah dengan citra lain menggunakan algoritma Haar Cascade Clasifier, kemudian citra wajah yang telah terpisah akan di ekstrak menggunakan fitur Local Binary Pattern (LBP) Histogram untuk dapat dilakukan pencocokan dengan data training yang telah ada menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor sehingga citra wajah yang sesuai dengan identitas user akan otomatis dikenali dan dapat diverifikasi. Aplikasi dibuat dengan menggunakan bahasa pemrgraman python serta menggunakan library dari OpenCV. Penelitian ini dapat menghasilkan peningkatan keamanan informasi menggunakan proses autentikasi user dengan citra wajah menggunakan K-Nearest Neighbor sehingga mengidentifikasi user yang mempunyai hak akses informasi lebih akurat serta mampu meminimalisir ancaman kerahasiaan informasi oleh pihak yang tidak bertanggungjawab.