PROTOTYPE SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION UNTUK AUTENTIKASI WAJAH DI SEKRETARIAT BEM UNIVERSITAS SAINTEK MUHAMMADIYAH - Bernadisman, Dora; Alaydrus, Hang Izzamuddien Alaydrus (Prodi Teknik Informatika Universitas Saintek Muhammadiyah, 2025)
Keamanan ruangan organisasi seperti Sekretariat BEM Universitas Saintek Muhammadiyah menjadi hal yang sangat krusial untuk mencegah kehilangan atau penyalahgunaan aset. Sistem keamanan konvensional seperti kunci fisik dan alarm sering kali memiliki keterbatasan dalam mendeteksi ancaman secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk merancang dan mengimplementasikan prototipe sistem keamanan berbasis face recognition yang mampu melakukan autentikasi dan identifikasi wajah secara cepat dan akurat, sehingga dapat meningkatkan perlindungan terhadap aset dan aktivitas di dalam sekretariat. Pendekatan pengembangan menggunakan metode prototype yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Metode pendekatan yang digunakan adalah face recognition dengan memanfaatkan modul ESP32-CAM sebagai perangkat utama dan algoritma MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks) untuk proses deteksi dan identifikasi wajah secara real-time. Sistem ini juga terintegrasi dengan bot Telegram untuk mengirimkan notifikasi otomatis apabila terdeteksi wajah yang tidak terdaftar di database. Pengujian dilakukan melalui Pre-Test sebelum penggunaan sistem dan Post-Test yang dilaksanakan secara langsung di Sekretariat BEM Saintek Muhammadiyah, dengan melibatkan 10 responden pengurus BEM. Instrumen pengujian menggunakan kuesioner berbasis skala Likert untuk mengukur persepsi terhadap keamanan, kecepatan autentikasi, dan kemudahan akses. Hasil pengujian memperlihatkan adanya peningkatan signifikan pada seluruh indikator penilaian. Pada tahap pre-test, rata-rata skor berada di kisaran 3,0–3,5, yang menunjukkan persepsi sedang terhadap keamanan, kecepatan autentikasi, dan kemudahan akses. Setelah prototype diuji, skor rata-rata Post-Test meningkat menjadi 4,4–4,7. Peningkatan tertinggi terdapat pada indikator kemampuan sistem mengenali wajah (4,7) dan kelayakan pengembangan sistem lebih lanjut (4,7). Secara kumulatif, skor rata-rata naik dari 3,3 menjadi 4,53, membuktikan bahwa prototipe sistem keamanan berbasis face recognitionini efektif mengatasi kelemahan metode manual sebelumnya serta meningkatkan keamanan, kemudahan, dan kepuasan pengguna.