DETEKSI KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN CONTOUR UNTUK PASSWORD LOGIN SISTEM

Abstract

Keamanan  merupakan menjadi prioritas utama dalam era teknologi informasi, yang meliputi keamanan data, hardware atau software. Untuk menjaga keamanan diperlukan data pribadi sebagai autentifikasi dan validasi pengguna yang sah. Password merupakan data pribadi yang dimasukan pengguna secara langsung melalui keyboard. Memasukan data password melalui keyboard mudah dicuri dengan aplikasi Keylogger. Tahun 2008, 78% terdapat ancaman pencurian informasi rahasia data pengguna, dan 76% menggunakan komponen keystroke logging untuk mencuri informasi seperti akun bank online. beberapa variasi password yang dapat meminimalisir interaksi langsung pengguna dengan keyboard adalah memanfaatkan kedipan mata menjadi password. Dalam paper ini akan di pakai teknik Haar Cascade Classifier sebagai metode deteksi bagian tubuh tertentu suatu obyek, dan metode Contour sebagai deteksi kontur pada object spesifik, teknik ini dapat mendeteksi mata dan indikasi adanya kedipan, berdasarkan jarak, posisi obyek dan posisi sumber cahaya tertentu.Hasil dari penelitian yang di lakukan dengan memanfaatkan template deteksi kontur mata sempurna sebagai acuan kedipan mata. Nilai threshold juga berpengaruh pada hasil kontur yang dihasilkan dari berbagai jenis mata baik bentuk maupun warnanya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 15 sampel password kedipan, didapatkan akurasi 71,43 %, dan pengujian keystroke dengan aplikasi keylogger, password kedipan tidak terekam dalam log file keylogger. Kata Kunci: Deteksi kedipan mata, Haar cascade Classifier, Contour, password, login sistem.