Pengembangan Keamanan Pintu Menggunakan Face Recognition dan RFID Card Berbasis Internet of Things

Pertumbuhan pesat Internet of Things (IoT) menciptakan kebutuhan mendesak akan sistem keamanan canggih di lingkungan industri. Metode kontrol akses konvensional dan Single-Factor Authentication (SFA), seperti RFID, sangat rentan terhadap pencurian dan duplikasi kredensial. Penelitian ini mengusulkan dan mengembangkan sebuah sistem keamanan terintegrasi yang memanfaatkan Multi-Factor Authentication (MFA) dengan menggabungkan RFID dan pengenalan wajah dalam arsitektur client-server. Dalam kerangka kerja ini, perangkat edge ESP32 berfungsi murni untuk akuisisi data, dengan memindahkan tugas pengenalan wajah yang menuntut komputasi tinggi ke server Node.js yang menggunakan TensorFlow dan face-api.js. Pengujian sistem menunjukkan efikasi yang tinggi; dalam kondisi pencahayaan optimal, sistem mencapai tingkat keberhasilan 100% dalam percobaan yang melibatkan 9 pengguna, dengan waktu respons rata-rata 199,8 ms. Namun, performa menurun secara signifikan dalam kondisi minim cahaya, di mana tingkat keberhasilan pengenalan wajah turun menjadi 50%, dengan waktu respons rata-rata meningkat menjadi 258 ms. Pendekatan autentikasi ganda ini secara substansial meningkatkan keamanan dibandingkan sistem SFA dan mengatasi tantangan skalabilitas dari sistem biometrik yang murni berbasis edge. Lebih lanjut, sistem ini terintegrasi penuh dengan website manajemen terpusat yang dibangun menggunakan Next.js untuk administrasi pengguna, perangkat, dan log akses secara efisien.