IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO DAN FACENET DALAM SISTEM KEAMANAN UNTUK DETEKSI ORANG TAK DIKENAL

Abstrak

Sistem Closed-Circuit Television (CCTV) konvensional umumnya hanya berfungsi sebagai alat pemantauan pasif dan masih memerlukan pengawasan manusia secara terus-menerus sehingga kurang efektif dalam merespons ancaman keamanan secara cepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem keamanan cerdas berbasis CCTV yang mampu mendeteksi dan mengenali individu secara real-time dengan mengintegrasikan algoritma YOLO (You Only Look Once) dan FaceNet. YOLO digunakan untuk mendeteksi manusia dan wajah pada aliran video, sedangkan FaceNet digunakan untuk melakukan pengenalan wajah melalui ekstraksi embedding dan perbandingan dengan data pengguna yang telah terdaftar. Sistem dikembangkan dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask dan diintegrasikan dengan Telegram Bot API untuk mengirimkan notifikasi otomatis ketika terdeteksi individu yang tidak dikenal. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototyping yang meliputi analisis kebutuhan, pengembangan sistem, dan evaluasi secara iteratif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model FaceNet memperoleh akurasi tertinggi sebesar 97,6% pada skenario pembagian data 60:40, sedangkan model YOLO mencapai rata-rata waktu inferensi sebesar 9,12 ms per frame. Selain itu, sistem berhasil menjalankan seluruh fungsi sesuai kebutuhan melalui pengujian white-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung pemantauan keamanan secara aktif dan real-time pada lingkungan rumah tinggal.

Identifier

• DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v11i2.8206
• OpenAlex: https://openalex.org/W7167910013