AKSES MASUK GERBANG MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DENGAN METODE MULTI-TASK CASCADED CONVOLUTIONAL NETWORK (MTCNN) BERBASIS IOT

Abstract

Keamanan akses masuk sekolah menjadi hal yang sangat penting untuk melindungi siswa, guru, dan seluruh aktivitas di dalam lingkungan sekolah. Penelitian ini bertujuan merancang sistem akses pintu gerbang otomatis yang dapat mengenali wajah pengguna dan dengan bantuan teknologi Internet of Things (IoT) dapat mengontrol akses pintu gerbang sekolah dari jarak jauh. Pada sistem ini digunakan dua modul ESP32-CAM, di mana kamera pertama berfungsi sebagai pengenalan wajah dan monitoring, sementara kamera kedua bertugas sebagai kontrol jarak jauh. Pada ESP32-CAM memiliki library bawaan untuk face recognition yang menggunakan metode MTCNN. Setelah wajah dikenali, data dikirimkan melalui jaringan WiFi dan dipantau melalui web. Aplikasi Blynk digunakan untuk mengambil gambar keadaan secara langsung dan mengontrol buka tutup kunci pintu gerbang dari jarak jauh. Proses pengenalan wajah dilakukan di dalam perangkat ESP32-CAM, sehingga sistem tidak bergantung pada server luar dan mampu bekerja lebih cepat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali wajah dengan baik pada kondisi cahaya normal, dengan akurasi 95%, pada jarak maksimal 80 cm dan sistem dapat dikontrol melalui aplikasi Blynk dengan akurasi 85%, memberikan respon pembukaan kunci gerbang dalam waktu rata-rata kurang dari 3 detik