Perpustakaan Digital ITB

Kemajuan teknologi informasi mendorong digitalisasi dari seluruh aspek kehidupan manusia, termasuk pada pemerintahan. Pemerintah Indonesia pun dengan Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) mencoba mentransformasikan penyelenggaraan pemerintahan dengan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk memberikan layanan kepada pengguna SPBE. Namun, dengan adanya transformasi ini, terdapat kelemahan dan celah yang dapat dimanfaatkan orang-orang yang tidak bertanggungjawab, seperti serangan pada sistem, pencurian identitas serta data pribadi, dan pemalsuan dokumen-dokumen elektronik. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat memverifikasikan identitas dari pengguna. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, penulis mengembangkan sistem face recognition yang menggunakan wajah untuk mengenali serta memverifikasi identitas seseorang. Penulis mengembangkan sistem face recognition dengan memanfaatkan pre-trained model yang sudah ada, yaitu model deep learning YOLO (You Only Look Once) sebagai sistem face detection yang memiliki variasi weights serta versi yang berbeda-beda. Selanjutnya, sistem face detection tersebut akan diintegrasikan dengan Facenet untuk melakukan feature extraction serta face classification. Sistem akan diuji dan dinilai berdasarkan waktu rata-rata yang digunakan untuk memproses gambar serta akurasinya. Setelah dilakukan pengujian pada dataset yang terdiri dari 100 identitas dan 200 gambar wajah mahasiswa dengan perangkat yang memiliki CPU AMD Ryzen 4600H dan RAM 16 GB, hasil terbaik yang didapatkan adalah dengan model YOLOv5 dan weights yolov5s dengan waktu pemrosesan 183 ms, akurasi sebesar 99,5%, serta precision sebesar 100%.