Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
SISTEM PENGAMAN PINTU GUDANG SENJATA RUDAL ARHANUD TNI AD DENGAN IDENTIFIKASI WAJAH Dwi Hermawan1), Aries Boedi Setiawan2), Dwi Arman Prasetya3), Abd. Rabi’4) 1)
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Merdeka Malang 2)3)4) Fakultas Teknik, Universitas Merdeka Malang Email: 1)
[email protected]
Abstrak Sistem pengaman pintu sudah diciptakan sejak lama untuk menjaga keamanan di dalam ruangan, akan tetapi seiring dengan perkembangan teknologi terdapat beberapa alternatif sistem pengamanan yang lebih modern, cepat, akurat dan aman. Pengamanan tersebut salah satunya yaitu dengan menggunakan sistem pengenalan wajah yang dapat mengidentifikasi identitas seseorang dengan karakteristik fisiologisnya. Pengenalan identitas pada bentuk wajah seseorang (Face recognition) memiliki beberapa keunggulan karena kesederhanaanya dalam mengidentifikasi berupa foto maupun data citra yang diambil langsung melalui kamera secara real time pada jarak tertentu, kemudian akan disimpan pada data base selanjutnya diproses dan dibandingkan dengan 1:M. Proses data tersebut akan diaplikasikan secara otomatis untuk membuka kunci pintu gudang senjata Rudal sehingga dapat dimanfaatkan di Satuan Artileri Pertahanan Udara (Arhanud) TNI AD. Kata kunci : pengenalan wajah, independent component analysis, atmega16. Abstract The door security system has been created for a long time to keep the security indoors, but along with the development of technology there are several alternative security systems that are more modern, fast, accurate and safe. Security is one of them is by using a facial recognition system that can identify a person's identity with physiological characteristics. Face recognition has several advantages because of its simplicity in identifying images and image data taken directly through the camera in real time at a certain distance, then it will be stored in the data base then processed compared with 1: M. The data process will be applied automatically to unlock the door of the warehouse of missile weapons so that it can be utilized in Army Air Defense Artillery Unit (Arhanud). Keyword : face recognition, independent component analysis, atmega16.
PENDAHULUAN
tersebut akan berdampak pada pola pikir
Latar Belakang
manusia baik dalam hal positif maupun yang
Kemajuan teknologi yang semakin
berdampak
negatif,
sehingga
teknologi
pesat membawa dampak pada perubahan
tersebut diperlukan adanya sistem keamanan
paradigma baru dalam aspek kehidupan. Hal
yang lebih baik untuk memudahkan dalam
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
887
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
sistem pengamanan dan pengontrolan. Salah
memberikan informasi ke server melalui
satunya
jaringan dan memerintahkan pada buzzer
yaitu
persenjataan
dalam
Artileri
mengamankan
Pertahanan
Udara
(Arhanud) khususnya senjata Rudal yang
untuk bunyi sebagai tanda bahwa pintu dibuka secara paksa.
tersimpan dalam gudang. Kondisi saat ini dalam mengamankan
Rumusan Masalah
pintu gudang Rudal di Satuan Arhanud TNI
Bagaimana
AD masih bersifat konvensional dengan
sistem
kunci atau gembok. Dengan cara seperti ini
menggunakan
tentu
melalui
masih
memerlukan
usaha
untuk
aplikasi input kamera
membangun
sebuah
perangkat
lunak
pengenalan
wajah
secara
real
time
menambah sistem pengaman yang lebih baik
memanfaatkan, selanjutnya proses tersebut
dan modern. Pengamanan tersebut salah
diaplikasikan melalui perangkat keras untuk
satunya yaitu dengan mengenali identitas
membuka dan menutup pintu gudang Rudal.
pada
bentuk
recognition).
wajah Dalam
seseorang sistem
(Face
pengenalan
Tujuan Penelitian
bentuk wajah ini juga mempunyai kelemahan
Tujuannya yaitu untuk memahami
serta kerumitan yang cukup tinggi karena
bagaimana
wajah termasuk bagian tubuh seseorang yang
pengenalan
sering berubah. Pada penelitian ini akan
akurasinya melalui input kamera secara real
diterapkan untuk sistem pengaman pintu
time yang diterapkan pada aplikasi sistem
gudang Rudal di Satuan Arhanud TNI AD
perangkat
dengan pengambilan data wajah secara real
menutup
time
otomatis, serta untuk penelitian selanjutnya.
menggunakan
diproses
untuk
kamera
yang
memerintahkan
akan
cara
kerja
wajah
keras pintu
sistem
aplikasi
terhadap
tingkat
untuk gudang
membuka Rudal
dan secara
driver
menggerakkan motor melalui Atmega 16,
Batasan Masalah
motor bergerak membuka kunci pintu yang
Batasan masalah dalam penelitian ini
semula terkunci menjadi terbuka. Namun
adalah :
apabila usaha membuka pintu secara paksa
1.
maka sensor posisi memberikan inputan pada
untuk sebuah sistem pengenalan wajah
Atmega
16
kemudian
Atmega
Aplikasi software yang dibuat hanya
16
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
888
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
sedangkan hardware sistem prototipe pintu
Karakteristik biometrika tersebut diantaranya
gudang Rudal.
adalah wajah. Untuk penggunaan sebagai
2.
Pengujian
dilakukan
dengan
otentikasi, karakteristik biometrika tersebut
menggunakan citra wajah dengan bentuk dan
harus terlebih dahulu dimasukkan ke dalam
posisi yang berbeda dengan citra yang ada
basis data sistem [2].
pada basis data. 3.
Posisi wajah yang akan dideteksi
adalah wajah yang menghadap kedepan (frontal), dalam posisi tegak dan tidak terhalang oleh objek lain serta pencahayaan yang cukup terang.
Gambar 2.1 Diagram Sistem Biometrika
Manfaat Penelitian
Pengenalan Wajah
Manfaat dari penelitian sistem yang
Pengenalan wajah (face recognition)
dilakukan adalah dapat menilai tingkat
yaitu membandingkan citra wajah masukan
akurasi dalam proses pengenalan wajah,
dengan
kemudian aplikasi tersebut dapat diterapkan
menemukan wajah yang paling cocok dengan
untuk meningkatkan segi keamanan yang
citra masukan tersebut. Pengenalan wajah
lebih efektif dan modern melalui perangkat
suatu metoda pengenalan yang berorientasi
pengunci pintu Rudal di lingkungan militer.
pada wajah. Pengenalan ini dapat dibagi
suatu
data
base
wajah
dan
menjadi dua bagian yaitu: Dikenali atau tidak KAJIAN LITERATUR
dikenali, setelah dilakukan perbandingan
Sistem Biometrika
dengan pola yang sebelumnya disimpan di
Biometrika
berasal
dari
bahasa
dalam data base.
Yunani yaitu bios dan metron. Bios yaitu hidup dan metron yaitu ukuran, sehingga bila
Pengolahan Citra
disimpulkan biometrika merupakan suatu
Citra
adalah
suatu
ukuran pengenalan mahluk hidup yang
(gambaran), kemiripan atau
didasarkan
suatu
karakteristik
pada
bagian
individu
tubuh yang
atau unik.
Copyright © SENASIF 2017
representasi imitasi dari
objek. Citra sebagai keluaran suatu
sistem perekaman data dapat bersifat optic ISSN : 2597 - 4696
889
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-
hanya tinggal click and drag, dan jadilah
sinyal video seperti gambar pada monitor
program aplikasi yang diinginkan.
televisi atau bersifat digital yang dapat langsung
disimpan
pada
suatu
media
Mikrokontroler Atmega16
penyimpanan.
Mikrokontroler terobasan
Component
suatu
mikroprosesor
dan
mikrokomputer yang merupakan teknologi
Independent Component Analysis. Independent
teknologi
merupakan
Analysis
semikonduktor dengan kandungan transistor
(ICA) merupakan metode pembagian sumber
yang
lebih
banyak
namun
hanya
yang didasarkan pada statistika orde banyak.
membutuhkan ruang yang sangat kecil.
Penerapan ICA terutama digunakan untuk mencari komponen-komponen independen dari wajah sedemikian sehingga suatu wajah tersebut dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari komponen-komponen independen yang telah ditemukan. Langkah awal ICA meliputi centering dan whitening [4].
Gambar 2.3. Konfigurasi Pin Atmega16
Motor DC Motor
merupakan
mesin
yang
mengubah tenaga listrik menjadi tenaga mekanik. Kerja motor didasarkan pada Gambar 2.2. Pemodelan ICA
prinsip
merupakan
bila
konduktor
berarus
ditempatkan pada medan magnet maka
Pemrograman Borland Delphi Delphi
bahwa
bahasa
konduktor tersebut mengalami gaya mekanik.
pemrograman yang mudah, karena Delphi adalah bahasa perograman tingkat tinggi (high level) sehingga sangat memudahkan user untuk
bermain-main
Pemrograman Delphi
di tingkat ini.
sangatlah mudah,
Copyright © SENASIF 2017
Gambar 2.4. Motor DC Power Window ISSN : 2597 - 4696
890
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
METODE PENELITIAN Variabel Penelitian Metode
penelitian
dilaksanakan
dengan tujuan untuk merancang, meniliti dan mengembangkan suatu penelitian dengan mempertimbangkan kualitas dalam proses sistem
komunikasi
yang
dirancang,
Gambar 3.1. Skema Pemodelan
selanjutnya proses perancangan dilaksanakan secara maksimal agar memperoleh hasil yang diharapkan.
Perencanaan Alat Perencanaan pembuatan alat sitem pengenalan wajah terdiri dari perancangan
Pencocokan Citra Wajah Sebelum
dilakukan
perangkat keras (hardware) dan perancangan proses
perangkat lunak (software).
pencocokkan pola wajah terlebih dahulu dilakukan beberapa tahapan diantaranya proses normalisasi, proses mengekstrak citra wajah sampai diperoleh fitur-fitur utama wajah. Fitur utama tersebut sebagai data pembanding dengan citra wajah baru sebagai
Gambar 3.2. Blok Diagram Alat
citra wajah yang dikenali selanjutnya proses tersebut diteruskan untuk membuka kunci pintu secara otomatis.
Perancangan Perangkat Keras Perencanaan perangkat
Skema Pemodelan merupakan
skema
pemodelan
secara umum yaitu blok input, blok process blok
yang
(hardware)
berupa meliputi
beberapa perancangan rangkaian yang akan
perancangan alat dalam tiga sistem kerja
dan
keras
alat
output.
diintegrasikan menjadi satu sistem kerja, yaitu sebagai berikut: 1. Perancangan Rangkaian Driver Motor. Peracangan
rangkaian
driver
menggunakan transistor sebagai komponen Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
891
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
utama,
dimana
transistor
tersebut VCC
dipalikasikan sebagai switching dan kendali VCC
IC2 MAX232
on-off motor.
KE MODEM TCP/IP 5 9 4 8 3 7 2 6 1
C1+ VCC V+ GND C1T1OUT C2+ R1IN C2R1OUT VT1IN T2OUT T2IN R2IN R2OUT
C2 1µF
DB9
C3 1µF
MAX232
S BUKA VCC VCC OUT GND
12V
C5 10µF
R2 C4 1µF
VCC
12V
PB0(XCK/T0) PA0(ADC0) PA1(ADC1) PB1(T1) PA2(ADC2) PB2(AIN0) PA3(ADC3) PB3(AIN1) PA4(ADC4) PB4(SS) PB5(MOSI) PA5(ADC5) PB6(MISO) PA6(ADC6) PA7(ADC7) PB7(SCK) AREF RESET GND VCC AVCC GND PC7(TOSC2) XTAL2 PC6(TOSC1) XTAL1 PC5 PD0(RXD) PC4 PD1(TXD) PC3 PD2(INT0) PC2 PD3(INT1) PC1(SDA) PD4(OCIB) PC0(SCL PD5(OCIA) PD7(OC2) PD6(ICP1) ATMEGA16
12V
RM1 RELAY-SPST
RLY2 RELAY-DPDT
IC1 ATMEGA16
R1
TR2
22K
9014
RM2 RELAY-SPST
VCC
12V
12V 12V RLY1 RELAY-DPDT
R3
TR1
22K
9014
MOTOR DC RM3 RELAY-SPST
RM4 RELAY-SPST
Proximity S BUKA VCC VCC OUT GND Proximity S TUTUP VCC VCC OUT GND Proximity
Gambar 3.5. Rangkaian Keseluruhan Gambar 3.3. Rangkaian Driver Motor 2. Perencanaan Desain Mekanik
Perancangan Perangkat Lunak
Dalam tahap perencanaan pembuatan
Pada perencanaan sotfware program
mekanik harus menyesuaikan dengan bentuk
yang digunakan adalah menggunakan bahasa
pintu yang akan dibuat. Untuk perencanaan
C dan bahasa pemrograman Delphi 7.0.
mekanik terdiri dari perencanaan penguncian
Adapun Flowchart
pintu dan model pintu yang digunakan.
yang akan dibuat yaitu : flowchart
perencanaan
software untuk
laptop (Tx) dan flowchart untuk Atmega 16 (Rx).
Gambar 3.4. Perencanaan Pengunci Pintu 3. Perencanaan Rangkaian Keseluruhan Rangkaian
keseluruhan
merupakan
penggabungan dari semua komponen pada alat yang akan dibuat. Atmega 16 sebagai otak dari alat yang akan dibuat. Gambar 3.6. Flowchart Tx dan Rx
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
892
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
HASIL
PENELITIAN
DAN
akan tersimpan pada sistem data base pada server.
PEMBAHASAN Umum Sebelum
pengambilan
data
di-
lakukan, maka terlebih dahulu dipastikan bahwa tidak ada kesalahan, seperti pada alat dan tersedianya bahan uji. Gambar 4.2. Tampilan input data Hasil Penelitian Dari laksanakan,
penelitian didapatkan
yang
telah
data-data
dihasil
pengujian pada masing-masing rangkaian dengan melakukan pengukuran. Gambar 4.3. Tampilan tersimpan Pengujian Pengenalan Wajah (Face
3.
Recognition)
laptop dengan perangkat sistem prototipe
1.
Nyalakan
software
Delphi
seperti
Tahap berikutnya yaitu menghubungkan
gudang Rudal melalui kabel UTP.
gambar dibawah ini:
Gambar 4.4. Laptop terhubung prototipe 4.
2.
Pada tahap ini yaitu dilakukan pengujian
Gambar 4.1. Tampilan Delphi server
sistem
Klik tombol star pada software Delphi,
dihubungkan dengan perangkat prototipe
maka
kamera
laptop
akan
pengenalan
wajah
yang
sudah
berusaha
sistem gudang Rudal. Pada kamera laptop
mendeteksi dan mengenal tampilan wajah
akan berusaha mengenal objek wajah yang
yang berada didepannya dan selanjutnya
berada di depannya, apabila software Delphi
memasukan password dan data nama yang
mengenali wajah yang sudah tersimpan pada
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
893
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
data base maka secara otomatis pintu gudang
wajah yang terdaftar pada server, sistem
Rudal akan terbuka, sebaliknya apabila
pengenalan wajah telah dilakukan pengujian
wajah tidak dikenal karena tidak ada pada
dalam bentuk raut wajah yang berbeda-beda,
data base maka pintu gudang tetap tertutup.
posisi, dan pencahayaan yang berbeda, diperoleh hasil sebagai berikut:
Gambar 4.5. Sistem mengenali (terbuka) Gambar 4.7. Pengujian sistem 1:N. Dari hasil pengujian sistem pengenalan wajah 1:N, dimana data wajah server di cocokkan dengan raut wajah yang berbedabeda dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 4.1. Hasil pengujian sistem.
Gambar 4.6. Sistem tidak mengenali (tertutup) Analisis Pengujian Pengenalan Wajah Sebelum membuka pintu gudang Rudal pertama yang harus dilakukan yaitu input data nama wajah pada software Delphi melalui kamera laptop sehingga data tersebut akan tersimpan dan terdaftar sebagai server. Apabila data berupa wajah terindentifikasi
Dari hasil 10 sample pengujian di atas
dan sesuai dengan data base yang tersimpan
dapat disimpulkan bahwa sistem pengenalan
di server maka secara otomatis kunci pintu
wajah akan berhasil apabila posisi wajah
gudang Rudal terbuka. Dari hasil pencocokan
tegak
Copyright © SENASIF 2017
lurus
dan
pencahayaan
yang
ISSN : 2597 - 4696
894
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
mencukupi meskipun objek wajah berubah-
1.
ubah sistem akan tetap mengenali wajah.
metode ICA 90% lebih tepat dan akurat
Sehingga
diperoleh
dibandingkan metode sebelumnya, dengan
keberhasilan dengan tingkat akurasi 90 %
catatan posisi wajah menghadap kedepan dan
dan 10 % dianggap gagal karena faktor
pencahayaan
cahaya dan posisi wajah.
maupun redup) tanpa mengabaikan bentuk
pengujian
tersebut
Pengenalan citra wajah menggunakan
yang
mencukupi
(terang
atau ekspresi wajah software tetap mengenali Hasil Pengujian Driver Motor
objek wajah.
a. Data hasil pengujian rangkaian driver
2.
motor ditunjukkan dalam tabel 4.2.
diaplikasikan
Tabel 4.2. Hasil pengujian V out dan arah putaran motor.
Sistem
pengenalan sebagai
wajah
pengaman
pintu
gudang Rudal Arhanud TNI AD dengan cara mencocokan wajah melalui kamera laptop secara
real
time
selanjutnya
akan
dibandingkan dengan citra wajah yang sudah tersimpan sebelumnya, apabila
software
mengenali wajah tersebut, maka secara otomatis pintu gudang Rudal akan terbuka b. Analisa
dan apabila ada pembukaan pintu secara
Pada saat rangkaian driver diberi tegangan
paksa, maka suara alarm akan berbunyi.
masukan sebesar 0 Volt (Logika 0) pada X dan Y maka motor DC dalam keadaan diam
Saran
karena tidak ada arus yang mengalir pada transistor (Transistor dalam kondisi off).
Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, disarankan untuk
keperluan
penelitian
KESIMPULAN DAN SARAN
pengembangan lebih lanjut, yaitu:
Kesimpulan
1.
dan
Untuk sistem keamanan sebaiknya
Berdasarkan perancangan, pengujian,
ditambahi sistem double password atau
analisis, dan tujuan dari penelitian maka
memasukan data konfirmasi sebelum kunci
dapat disimpulkan sebagai berikut:
pintu terbuka.
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
895
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
2. akurasi
Untuk menghasilkan nilai tingkat yang
mengganti
lebih fitur
tinggi ekstraksi
disarankan dengan
menggunakan fitur ekstrasi yang didasarkan pada bentuk dan penempatan atribut wajah, seperti mata, alis, hidung, bibir, dan dagu serta hubungan antara atribut. 3.
Menggunakan metode deteksi wajah
yang
lain
seperti
deteksi
berdasarkan
gerakan (motion detection).
REFERENSI [1] Simson Canra, 2015. ‘Sistem Pengenalan Wajah Pada Pengaman Pintu Ruang Komandan Denarhanud Rudal 004 Menggunakan Android’. Skripsi Prodi Teknik Elektro Fakultas Teknik Unmer Malang. [2] Dwi Ely Kurniawan, 2012. ‘Rancang Bangun Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Filter Gabor’. Tesis Program Pascasarjana Undip Semarang. [3] Wahyu Sulistiyo, 2014. “Rancang Bangun Prototipe Aplikasi Pengenalan Wajah untuk sistem absensi alternatif dengan metode har like feature dan eigenface”. Jurusan Teknik Elektro Unes. [4] Eka Kusuma Wardhani, “Analisis & Implementasi Sistem Pengenalan Wajah Pada Video Di Ruangan Menggunakan Metode Independent Component Analysis (ICA) Dan Non-Negative Matrix Factorization With Sparseness Constraints (NMFSC)”. Jurusan Teknik Telekomunikasi Universitas Telkom. [5] Fatta, H.A, 2009. Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah, Andi Offset, Yogyakarta. [6] Putra, Darma, 2010. ‘Pengolahan Citra Digital’. Yogyakarta, Penerbit Andi. Copyright © SENASIF 2017
[7] Prasetyo, E, 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya dengan MATlAB, Andi, Yogyakarta. [8] Jolliffe, 2002. I.T. Principal Component Analysis. Edisi kedua. SpringerVerlag. New York. [9] Johnson dan Wichern, 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis. Edisi keenam. Pearson Prentice Hall. [10] Anonim, ATmega16 Data sheet, pdf1.All data sheet.com/data sheet–pdf/view/ 78532/ ATMEL/Atmega. [11] Kadir, Abdul, 2004. Pemrograman Database dengan Delphi Menggunakan Access & ADO. Yogyakarta: Andi. [12] Malvino dan Albert Paul, 2003. Prinsip2 Elektronika. Jakarta: Erlangga. [13] Fraden, Jacob. Handbook Of Modern Sensors, :Physics, Designs, And Applications Third Edition, Springer. [14] Petru, Frank D, ELEKTRONIK INDUSTRI, Penerbit ANDI, Yogyakarta. [15] Sistem pengenalan wajah (face recognition) menggunakan Metode hidden markov model (hmm) Teknik Elektro – UI Dr. Ir. Dodi Sudiana M. [16] Face Detection using Independent Component Analysis Aditya Rajgarhia CS 229 Final Project Report December 14, 2007 [17] Devisi Penelitian dan Pengembangan MADCOMS, Dasar Teknis Instalasi Jaringan Komputer, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2003.
ISSN : 2597 - 4696
896
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
RIWAYAT HIDUP
Nama : Dwi Hermawan NIM : 16045000032 Jurusan: Teknik Elektro Email :
[email protected] TTL : Pekalongan, 11-11-1985 Alamat : Asmil Pusdikarhanud.
Copyright © SENASIF 2017
ISSN : 2597 - 4696
897