Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Raspberry PI untuk Menampilkan Data Vaksin di Pusdatin Kemdikbud

Yulian, Irham Naufal (2022) Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Raspberry PI untuk Menampilkan Data Vaksin di Pusdatin Kemdikbud. Project Report. IPB University.

	Text (Cover) J3D119063-01-Irham-cover.pdf Download (1MB)
	Text (Ringkasan) J3D119063-02-Irham-ringkasan.pdf Download (760kB)
	Text (Daftar Isi) J3D119063-04-Irham-Daftarisi.pdf Download (787kB)
	Text (Pendahuluan) J3D119063-05-Irham-Pendahuluan.pdf Download (768kB)
	Text (Tugas Akhir (Full Text)) Tugasakhir.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Sistem kode QR dan sertifikat vaksin digunakan sebagai prosedur check-in untuk memasuki tempat umum/publik pada masa pandemi. Namun penggunaan kode QR ini menjadi masalah bagi masyarakat ekonomi lemah yang tidak memiliki ponsel. Sehingga diperlukan metode lain untuk mengetahui data vaksin seseorang, salah satunya dengan model pengenalan wajah.
Sistem ini menggunakan mini cpu dari raspberry pi dengan webcam sebagai alat menangkap gambar wajah. Buzzer digunakan sebagai tanda dari sistem bahwa alat berhasil mengenali wajah. Sistem akan mengenali wajah dengan model face recognition dan akan mengetahui nama user yang telah terdaftar. Kemudian sistem akan mengambil data vaksin user dan menampilkannya sebagai output.
Terdapat 4 pengujian sistem ini, pengujian terhadap jarak, cahaya, atribut, dan yang terakhir terhadap responden. Pada pengujian terhadap jarak sistem tidak dapat mengenali wajah lebih dari 40 cm. Pada pengujian terhadap cahaya jika kondisi cahaya gelap maka sistem tidak bisa mengenali wajah. Terdapat 3 atribut pada pengujian ketiga, sistem memiliki akurasi sebesar 40% jika user menggunakan masker, dan 100% akurasi jika user menggunakan atribut kacamata dan topi. Pengujian terakhir dilakukan oleh 4 responden dengan hasil presentase sebesar 90%.
Berdasarkan pengujian yang dilakukan, disarankan ke depannya lebih baik menggunakan webcam yang memiliki resolusi lebih dari 720p agar memungkinkan tidak ada kesalahan saat mengenali wajah dan untuk penambahan user disarankan menggunakan website tambahan, agar lebih mudah untuk proses penembahan user.

Item Type:	Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords:	face recognition, kode QR, raspberry pi, vaksinasi
Subjects:	Student Project Report
Divisions:	School of Vocational Studies > Computer Engineering
Depositing User:	Teknik Komputer SV IPB
Date Deposited:	27 Jul 2022 02:23
Last Modified:	27 Jul 2022 02:23
URI:	https://ereport.ipb.ac.id/id/eprint/9496

Actions (login required)

View Item