SISTEM PENGAMAN PINTU GUDANG SENJATA RUDAL ARHANUD TNI AD DENGAN IDENTIFIKASI WAJAH

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


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


ISSN : 2597 - 4696

888


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.


representasi imitasi dari

objek. Citra sebagai keluaran suatu

sistem perekaman data dapat bersifat optic ISSN : 2597 - 4696

889


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,


Gambar 2.4. Motor DC Power Window ISSN : 2597 - 4696

890


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


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


ISSN : 2597 - 4696

892


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


ISSN : 2597 - 4696

893


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


lurus

dan

pencahayaan

yang

ISSN : 2597 - 4696

894


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.


ISSN : 2597 - 4696

895


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


RIWAYAT HIDUP

Nama : Dwi Hermawan NIM : 16045000032 Jurusan: Teknik Elektro Email : [email protected] TTL : Pekalongan, 11-11-1985 Alamat : Asmil Pusdikarhanud.


ISSN : 2597 - 4696

897

SISTEM PENGAMAN PINTU GUDANG SENJATA RUDAL ARHANUD TNI AD DENGAN IDENTIFIKASI WAJAH

Recommend Documents