Sistem Identifikasi Wajah Pada Keamanan Gudang Obat Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH)

Marwah, Ofi Sofia (2021) Sistem Identifikasi Wajah Pada Keamanan Gudang Obat Menggunakan Metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
2040201028-Undergraduate_Thesis for D4 Program.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only until 1 April 2024.

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Teknologi pengenalan wajah merupakan salah satu teknologi yang sering dimanfaatkan dan selalu dikembangkan seiring dengan perkembangan teknologi komputer. Di masa pandemi dan COVID – 19 ini, kasus pencurian di gudang obat marak terjadi. Hal ini dikarenakan meningkatnya kebutuhan masyarakat akan obat dan ekonomi. Penelitian keamanan gudang obat pada klinik kesehatan dilakukan atas dasar terjadinya kasus pencurian obat di gudang obat milik salah satu rumah sakit di kota Serang, Banten. Oleh karena itu sebagai upaya meminimalisir pencurian obat, sistem identifikasi wajah dapat berfungsi sebagai sistem keamanan pada gudang obat di klinik kesehatan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis cara kerja sistem identifikasi wajah yang berfungsi sebagai akses masuk pada gudang obat dengan menggunakan metode Local binary patternhistogram. Data penelitian ini diperoleh dengan metode confusion matrix, tingkat daya pancar cahaya, dan jarak. Metode confusion matrix dilakukan untuk mendapatkan data akurasi, presisi, recall, dan F – score. Pengambilan data berdasarkan tingkat daya pancar cahaya dilakukan guna menentukan tingkat daya pancar cahaya yang optimal untuk sistem identifikasi wajah. Pengambilan data berdasarkan acuan jarak dilakukan guna menentukan jarak yang optimal untuk sistem identifikasi wajah. Pengambilan data akurasi dilakukan dengan metode confusion matrix yang dimana nilai identifikasi wajah pada ekspresi datar mendapatkan tingkat akurasi sebesar 0,975 dari 1, identifikasi wajah pada ekspresi tersenyum mendapatkan akurasi 0,959 dari 1, dan identifikasi wajah pada saat mata tertutup mendapatkan tingkat akurasi sebesar 0,925 dari 1. Pengamabilan data berdasarkan tingkat daya pancar cahaya dapat disimpulkan bahwa pada tingkat pancar cahaya 1000 – 10000 lux, 200 – 1000 lux, dan <200 lux berturut – turut mendapatkan tingkat akurasi sebesar 97,1%; 92,8%; dan 81,4%. Pengambilan data berdasarkan jarak objek dengan kamera dapat disimpulkan bahwa pada jarak 50 cm mendapatkan tingkat akurasi sebesar 100% dengan rata – rata waktu identifikasi sebesar 2,18s detik, pada jarak 100 cm mendapatkan tingkat akurasi sebesar 94,28% dengan rata – rata waktu identifikasi sebesar 2,61 detik, dan pada jarak 150 cm mendapatkan tingkat akurasi sebesar 62,8% dengan rata – rata waktu sebesar 4,42 detik. Kata Kunci: Sistem Keamanan, Pengenalan Wajah, Gudang Obat, Local Binary Pattern Histogram, Deteksi Wajah ===================================================================================================== Facial recognition technology is one of the technologies that is often used and is always developed along with the development of computer technology. During this pandemic and COVID-19, cases of theft in drug warehouses are rife. This is due to the community's need for medicine and the economy. Research on drug warehouse security at a health clinic was conducted based on a drug theft case in a drug warehouse belonging to a hospital in Serang city, Banten. Therefore, as an effort to minimize drug theft, the facial system can work as a security system in drug warehouses in health clinics. This study was conducted to analyze the workings of the facial identification system that serves as entry access to the drug warehouse using the Local binary patternhistogram method. The data of this research was obtained by the method of confusion matrix, the level of light transmittance, and distance. The confusion matrix method is used to obtain accuracy, precision, recall, and F-score data. Data retrieval based on the level of light transmittance is carried out to determine the optimal level of light transmittance for the face identification system. Data retrieval based on distance reference is carried out to determine the optimal distance for the face identification system. Accuracy data retrieval is carried out by the confusion matrix method where the face value in the data expression gets an accuracy level of 0.975 from 1, seeing faces in expressions from expressions is 0.959 from 1, and seeing faces at closing gets an accuracy of 0.925 from 1. Data collection based on the level of light emission can be obtained. it is said that at the luminous levels of 1000 – 10000 lux, 200 – 1000 lux, and <200 lux respectively – and get an accuracy rate of 97.1%; 92.8%; and 81.4%. Retrieval of data based on the distance of the object with the camera can be said that at a distance of 50 cm get a 100% accuracy rate with a known average time of 2.18 seconds, at a distance of 100 cm get an accuracy rate of 94.28% with an average time. 2.61 seconds, and at a distance of 150 cm get an accuracy rate of 62.8% with an average time of 4.42 seconds. Keywords: Security Systems, Face Identification, Drug Warehouse, Local Binary Pattern Histogram, Face Detection

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Security Systems, Face Identification, Drug Warehouse, Local Binary Pattern Histogram, Face Detection
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1650 Face recognition. Optical pattern recognition.
Divisions: Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User: Ofi Sofia Marwah
Date Deposited: 02 Mar 2022 02:40
Last Modified: 02 Mar 2022 02:40
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/94767

Actions (login required)

View Item View Item