Perpustakaan Digital ITB

Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) merupakan sebuah upaya yang diinisiasi oleh Pemerintah Indonesia untuk menciptakan tata kelola layanan pemerintahan dan pelayanan publik yang bersih dan terpercaya. Implementasi SPBE ditunjang dengan penggunaan teknologi di setiap prosesnya dan diselenggarakan secara online. Akan tetapi, pelayanan publik yang diselenggarakan oleh pemerintah terlibat dengan data sensitif yang dimiliki oleh warga Indonesia. Untuk menjamin keamanan dan integritas sistem, serta untuk menghindari penyalahgunaan sistem tersebut, diperlukan sebuah sistem verifikasi identitas. Sistem verifikasi identitas menggunakan wajah (face recognition) merupakan opsi yang penggunaannya cukup mudah. Hal tersebut dikarenakan akses terhadap perangkat desktop seperti laptop atau PC yang dilengkapi dengan kamera saat ini semakin terjangkau. Pada tugas akhir ini penulis memanfaatkan pretrained model objek deteksi YOLOv5-Face dan YOLOv7-Face untuk subsistem pendeteksi wajah. Kemudian model tersebut diintegrasikan dengan library Dlib untuk melakukan klasifikasi wajah berdasarkan identitasnya. Masing-masing model memiliki variasi weight yang memiliki kecepatan pemrosesan serta akurasi yang berbeda. Dilakukan pengujian dengan menentukan confusion matrix untuk setiap weight yang digunakan. Sistem face recognition dengan performa terbaik diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada dataset 200 foto dengan 100 identitas berbeda yang dilakukan menggunakan Google Colab dengan GPU T4, diperoleh hasil terbaik untuk model YOLOv7 dengan weight yolov7-lite-s. Hasil yang diperoleh adalah akurasi 94,5%, presisi sebesar 90,09%, serta rata-rata waktu pemrosesan setiap gambar selama 237,45 ms.