Rancang Bangun Pintu Pintar Pada Ruang Kerja Dengan Mendeteksi Wajah Berbasis Pengolahan Citra - Ario Wicaksono; Erwin Susanto; Fiky Yosef Suratman (eProceedings of Engineering, 2016)
Kasus kriminalitas pada ruangan kerja. Dalam tugas akhir ini dibuat sebuah alat, dimana sistem pintu akan terbuka dan tertutup secara otomatis berdasarkan karakteristik wajah. Alat ini menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation. Dengan metode tersebut informasi yang diperoleh dari WebCam pada program pengujian diolah oleh Raspberry Pi 2 Model B dan dibandingkan dengan database yang merupakan hasil dari proses program pembelajaran. Hasil dari pengolahan citra akan menjadi inputan ke Motor Servo, jika sesuai maka pintu akan terbuka dan tertutup kembali secara otomatis, namun sebaliknya apabila tidak sesuai maka pintu tidak akan terbuka. Masing-masing pengujian dilakukan sebanyak 25 kali. Hasil yang diperoleh dari pengujian dalam melihat respon alat pada 5 objek yang sebelumnya sudah dilakukan proses pembelajaran, alat dapat mengenali objek dengan baik dengan tingkat akurasi 92%, 88%, 88%, 92% dan 88%. Terhadap atribut wajah seperti kacamata, objek tidak dapat dikenali dengan presisi dan tingkat akurasi 40%. Pada tempat yang memiliki intensitas cahaya sebesar 317 lux objek dapat dikenali dengan akurasi sebesar 92%, namun dengan kondisi intensitas sebesar 1507 lux objek tidak dapat dikenali dengan presisi, dan hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 20%, maka faktor intensitas cahaya sangat berpengaruh terhadap kinerja alat. Waktu respon proses pembelajaran 8 detik, pada proses pengujian diperoleh waktu sebesar 7 detik. Hasil percobaan terhadap objek yang tidak tersedia di database diperoleh PFA sebesar 12%. Hal ini menunjukan bahwa alat dapat bekerja dengan baik. Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation, Raspberry Pi 2 Model B, Motor Servo.