Perancangan dan Pembuatan Stop Kontak Berbasis Face Recognition dengan Metode Principle Component Analysis (PCA)

Pengunaan perangkat elektris dalam kehidupan sehari-hari semakin meningkat pesat seiring dengan meningkatnya kebutuhan manusia terhadap perangkat elektris yang semakin inovatif. Namun, ketergantungan yang berlebihan terhadap perangkat-perangkat tersebut juga dapat membuat manusia melupakan sisi negatif dari pengunaannya. Salah satu bentuk hal negatif yang sering dilupakan yaitu pengunaan energi listrik yang berlebihan karena pemborosan listrik. Untuk mengatasi masalah ini, salah satu solusi yang ditawarkan yaitu dengan menggunakan perangkat elektris yang lebih inovatif dan efisien. Penggunaan stop kontak yang sudah terintegrasi dengan modul komunikasi berbasis Internet of Things (IoT) dan sistem identifikasi biometrik (StopFer) dapat mengatasi masalah pemborosan penggunaan energi listrik. StopFer dapat melakukan monitoring jarak jauh terhadap penggunaan stop kontak listrik. Monitoring ini berguna untuk mendeteksi penggunaan energi listrik yang tidak diperlukan pada perangkat elektris. Sedangkan, metode yang digunakan dalam identifikasi biometrik yaitu dengan menerapkan metode Principle Component Analysis (PCA) pada proses pengenalan wajah (face recognition). Metode PCA merupakan proses identifikasi pola data dan mengekspresikan hasilnya ke bentuk data lain untuk dilakukan perbedaan dan persamaan pola. Hasil dari penelitian ini, metode PCA memiliki akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 90,79% dengan tingkat presisi sebesar 81,57% dan Error sebesar 9,2%, sehingga metode ini sangat cocok diterapkan pada sistem pengenalan wajah.