Sistem Deteksi Wajah Keamanan Pintu Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Arduino - Kiki Wahyuddin; Deden Wahiddin; Dwi Sulistya Kusumaningrum (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2025)
Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat cepat, penting untuk menyiasati kemajuan teknologi, khususnya pada sistem keamanan. Sistem keamanan telah banyak dikembangkan dan diciptakan oleh manusia untuk mendapatkan hasil yang maksimal agar tidak terjadi pembobolan atau pencurian sistem yang tidak diharapkan. Dalam penelitian ini, sistem yang digunakan adalah teknologi biometrik pengenalan wajah atau deteksi wajah, yang memanfaatkan ciri-ciri fisik manusia yang ditangkap menggunakan kamera atau webcam. Sistem deteksi wajah dirancang untuk mendeteksi wajah seseorang dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Identifikasi wajah dilakukan dengan menangkap fitur-fitur pada wajah, seperti posisi yang berbeda, jarak pandang wajah ke kamera, dan gaya ekspresi wajah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali wajah yang sudah terdaftar dan yang belum terdaftar sesuai dengan harapan yang diinginkan. Sistem deteksi wajah untuk keamanan pintu dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis Arduino dapat meningkatkan keamanan pintu dengan memperoleh tingkat akurasi sebesar 76,6% dengan jarak maksimal 30 cm dalam kondisi pencahayaan terang dan gelap.