SISTEM REKOMENDASI PEMBINAAN DAN PENGAWASAN PELANGGAR PERATURAN DAERAH DI BAWAH UMUR MENGGUNAKAN TEKNOLOGI FACE RECOGNITION
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Penyalahgunaan peraturan daerah oleh individu di bawah umur menjadi permasalahan serius yang perlu diatasi dengan tindakan tegas dan pembinaan yang tepat. Oleh karena itu, penggunaan teknologi face recognition dianggap sebagai salah satu solusi yang potensial untuk mengidentifikasi dan memantau pelanggaran yang dilakukan oleh individu di bawah umur. Penelitian melibatkan proses pengumpulan data berupa gambar wajah dari individu di bawah umur yang terlibat dalam pelanggaran peraturan daerah. Data tersebut kemudian diolah dan diimplementasikan ke dalam sistem rekomendasi menggunakan algoritma rule-based system dan library opencv dan face recognition pada phyton dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) sebagai algoritma pengenalan wajah serta algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk membedakan anak dibawah umur dan bukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengenalan yang dikembangkan mampu mengidentifikasi wajah dan membedakan anak dibawah dan bukan dengan akurasi 70%-80% dan memberikan rekomendasi pembinaan dan pengawasan berdasarkan tingkat pelanggaran dengan akurasi 80%. Dalam keseluruhan penelitian, teknologi face recognition berperan sebagai solusi terdepan dalam mendukung tugas aparat Satpol PP dalam mengerjakan tugasnya secara lebih efisien dan akurat. Dengan implementasi teknologi ini, diharapkan akan terjadi peningkatan kesadaran masyarakat terhadap aturan yang berlaku dan dapat membantu mewujudkan ketertiban dan keamanan.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
References
[2] Anggraini, W. (2020). Deep Learning Untuk Deteksi Wajah Yang Berhijab Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Tensorflow (Doctoral dissertation, UIN Ar-Raniry Banda Aceh).
[3] Anirudh Rao. 2022. Convolutional Neural Network Tutorial (CNN) – Developing An Image Classifier In Python Using TensorFlow, (Online) (https://www.edureka.co/blog/convolutional-neural-network/, diakses 17 Juli 2023)
[4] Arifin, N. Y., Kom, S., Kom, M., Tyas, S. S., Sulistiani, H., Kom, M., ... & Kom, M. (2022). Analisa Perancangan Sistem Informasi. Cendikia Mulia Mandiri.
[5] Arsal, M., Wardijono, B. A., & Anggraini, D. (2020). Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN. J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf, 6(1), 55-63.
[6] Azhari, F. A., & Mukhaiyar, R. (2021). Door Security System Menggunakan Teknologi Biometric Face Recognition. Ranah Research: Journal of Multidisciplinary Research and Development, 3(3), 76-84.
[7] Evelyn, E., Adipranata, R., & Gunadi, K. (2022). Sistem Presensi Mahasiswa Menggunakan Face Recognition Dengan Metode Facenet Pada Android. Jurnal Infra, 10(2), 63-69.
[8] Fernanto, G. F., Intan, R., & Rostianingsih, S. (2019). Sistem rekomendasi mata kuliah pilihan menggunakan metode user based collaborative filtering berbasis algoritma adjusted cosine similarity. Jurnal Infra, 7(1), 39-45.
[9] Fitriyah, C., Isnanto, R. R., & Suryono, S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Dosen Berdasarkan Sasaran Kinerja Pegawai (SKP) Menggunakan Metode Rule Based Dan Analytic Hierarchy Process (AHP) (Doctoral dissertation, School of Postgraduate).
[10] Hasma, Y. A., & Silfianti, W. (2020). Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Jerawat. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 23(2), 89-102.
[11] Jurjawi, I. (2020). Implementasi Pengenalan Wajah Secara Real Time untuk Sistem Absensi Menggunakan Metode Pembelajaran Deep Learning dengan Pustaka Open CV (Computer Vision).
[12] Martunus, F. (2020). Implementasi face recognition dengan opencv pada “smart CCTV” untuk keamanan brankas berbasis IoT (Bachelor's thesis, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta).
[13] Masithoh, R. E., Rahardjo, B., Sutiarso, L., & Hardjoko, A. (2011). Pengembangan computer vision system sederhana untuk menentukan kualitas tomat. Agritech, 31(2).
[14] Mujib, K., Hidayatno, A., & Prakoso, T. (2018). Pengenalan Wajah Menggunakan Local Binary Pattern (Lbp) Dan Support Vector Machine (Svm). Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 7(1), 123-130.
[15] MZ, Y. Y., & Indrianta, H. (2022). Penerapan Sistem Pakar Untuk Identifikasi Anak Berkebutuhan Khusus Menggunakan Metode Rule Based System. Informasi Interaktif, 7(1), 8-15.
[16] Peraturan Bupati Polewali Mandar No 2 Tahun 2017 tentang Tugas Pokok dan Fungsi Susunan Satuan Polisi Pamong Praja Kabupaten Polewali Mandar. 2017 Polewli Mandar
[17] Peraturan Daerah Polewali Mandar Nomor 2 Tahun 2022 tentang Ketenteraman Dan Ketertiban Umum
[18] Religia, Y., Rusdi, A., Romli, I., & Mazid, A. (2019). Feature Extraction Untuk Klasifikasi Pengenalan Wajah Menggunakan Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor. Pelita Teknologi, 14(2), 85-92.
[19] Rohimin, U. (2020). IMPLEMENTASI SISTEM TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEPSORT (Doctoral dissertation, Universitas Teknokrat Indonesia).
[20] Rukmana, M. G., & IP, S. (2019). Peran Satuan Polisi Pamong Praja Dalam Penertiban Pedagang Kaki Lima Di Kota Semarang. Jurnal Konstituen, 1(2), 67-78.
[21] Santoso, A., & Gunawan Ariyanto, S. T. (2018). Implementasi deep learning berbasis keras untuk pengenalan wajah (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
[22] Santoso, B., & Kristianto, R. P. (2020). Implementasi Penggunaan Opencv Pada Face Recognition Untuk Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 9(2), 352-361.
[23] Saragih, R. A. (2007). Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Fisherface. Jurnal Teknik Elektro, 7(1), 50-62.
[24] Suprayetno, R. (2017). Kewenangan antara Satpol Pp dan Polri dalam Menciptakan Ketertiban Umum dan Ketentraman Masyarakat. Jurnal Nestor Magister Hukum, 4(4), 209949.
[25] Suprianto, D., & Hasanah, R. N. (2013). Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL. Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems), 7(2), 179-184.
[26] Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2012 tentang Sistem Peradilan Pidana Anak. (2012). Jakarta: Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2012 Nomor 152. Sekretariat Negara Republik Indonesia.
[27] Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2002 tentang Perlindungan Anak. (2002). Jakarta: Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2002 Nomor 112. Sekretariat Negara Republik Indonesia.