The Office Room Security System Using Face Recognition Based on Viola-Jones Algorithm and RBFN

Abstract

The university as an educational institution can apply technology in the campus environment. Currently, the security system for office space that is integrated with digital data has been somewhat limited. The main problem is that office space security items are not guaranteed as there might be outsiders who can enter the office. Therefore, this study aims to develop a system using biometric (face) recognition based on Viola-Jones and Radial Basis Function Network (RBFN) algorithm to ensure office room security. Based on the results, the system developed shows that object detection can work well with an object detection rate of 80%. This system has a pretty good accuracy because the object matching success is 73% of the object detected. The final result obtained from this study is a prototype development for office security using face recognition features that are useful to improve safety and comfort for occupants of office space (due to the availability of access rights) so that not everyone can enter the office. Keyword—Office Security, Face Recognition, Prototyping, Database Abstrak—Universitas sebagai salah satu institusi pendidikan dapat menerapkan teknologi untuk meningkatkan keamanan kantor dosen dan staf. Pada saat ini, sistem keamanan kantor dosen dan staf yang terintegrasi dengan data dosen ataupun staf akademik secara digital masih terbatas, sehingga ditemukan kendala utama yaitu berupa keamanan barang-barang penting dan bersifat rahasia tidak terjamin karena dengan bebasnya pihak luar masuk ke dalam ruang kantor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem keamanan ruang kantor menggunakan fitur pengenalan wajah berbasiskan algoritma Viola-Jones dan Radial Basis Function Network (RBFN). Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibuat menunjukkan pendeteksian objek dapat berjalan dengan cukup baik dengan tingkat pendeteksian objek individu 80%, dan sistem ini memiliki akurasi yang cukup baik karena keberhasilan mencocokan objek individu yang terdeteksi mencapai 73% dengan data objek individu yang tersimpan dalam database. Hasil akhir yang diperoleh dari penelitian adalah prototype sistem keamanan ruang kantor menggunakan fitur pengenalan wajah yang bermanfaat untuk meningkatkan keamanan dan kenyaman bagi penghuni ruang kantor, karena adanya hak akses ke dalam ruang kantor, sehingga tidak semua orang dapat memasuki ruang kantor tersebut. Kata Kunci—Sistem Keamanan Ruangan, Pengenalan Wajah, Prototyping, Database INTENSIF, Vol.5 No.1 February 2021 ISSN: 2580-409X (Print) / 2549-6824 (Online) DOI: https://doi.org/10.29407/intensif.v5i1.14435 2 INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi