This Author published in this journals
All Journal Jurnal E-Komtek
Mabrur, Ahmad Fauzi
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

SISTEM PENGAMAN PINTU MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN Mabrur, Ahmad Fauzi
Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik) Vol 1 No 1 (2017)
Publisher : Politeknik Dharma Patria Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi cukup pesat yang disertai peningkatan tindak kriminalitas mendorong manusia untuk membuat sistem keamanan yang handal. Pintu otomatis dengan kunci elektronis sebagai salah satu contoh sistem keamanan telah banyak digunakan oleh berbagai individu serta instansi baik swasta maupun pemerintah. Namun dari beberapa macam tipe pengaman pintu otomatis yang ada masih mengandung banyak kekurangan sebagai sistem keamanan handal. Penelitian ini akan merancang sistem pengaman pintu menggunakan pengenalan wajah berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) sebagai salah satu upaya menciptakan sistem keamanan yang handal. Objek penelitian ini adalah sebuah sistem pengaman pintu yang hanya dapat diakses/dibuka oleh pihak tertentu saja. Bagian-bagian yang perlu dirancang dalam pembuatan pengaman pintu ini adalah rangkaian penggerak/pengendali motor, dan program untuk mengolah citra sehingga menghasilkan keputusan apakah pintu dapat dibuka atau tidak. Perangkat lunak (software) yang digunakan untuk membuat program adalah Matlab 7.04. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe sistem yang telah dirancang mempunyai kemampuan untuk membedakan antara orang yang asli dengan para pemalsu. Kemampuan dari sistem pengaman pintu ini secara umum sangat dipengaruhi oleh laju pembelajaran (α) dan batas ambang (threshold) yang digunakan. Akurasi dalam proses klasifikasi ini ditunjukkan dengan besarnya nilai FRR (kesalahan untuk menolak pengguna yang sebenarnya) dan FAR (kesalahan untuk menerima para “pemalsu”). Besarnya nilai FRR rata-rata adalah 4,67 % dan FAR rata-rata adalah 0,51 %. Sistem belum sempurna jika ingin diimplementasikan pada masyarakat, karena nilai FRR rata-rata=40 % dan FAR rata-rata = 24,8 % yang diperoleh pada pengujian secara online masih relatif besar.