No abstract

Based on the Indonesian Central of Statistics the level of poverty people in September 2018 was 25.95 million, based on data, the government allocation care fund the reduce poverty people, the fund are given through the bank. However, banks cannot allocation funds because the cost for build infrastructure is expensive, such as making an ATM. about that, the banks need to find a new solution to allocation care fund to the poverty people, Mobile Platform Biometric Cloud Authentication is one  solution. In this study, the experimentationn of the biometric face recognized( face data  enrypt and decript by algoritma AES 256 bit) to secure online payment mobile application based on the QR Code scan and face recognition[8,10]. The concentration of this study lies in the experimentationn of biometric face recognize and QR Code scan on biometric payment based face recognition and QR Code scan mobile applications that play a role in data communication security. The test results on this mobile application show that scanning a QR Code and biometric face recognize can be implemented at an online merchant transaction with an accuracy of 95% and takes 53, 21 seconds in transactions. Keyword: biometric, cloud server, Cryptography, QR Code.

Berdasarkan data Pusat Statistik Indonesia, tingkat kemiskinan pada bulan September 2018 adalah 25,95 juta, berdasrkan data tingkat kemiskinan masyarakat  tersebut  pemeritnah menyalurkan dana bantuan mengatasi tingkat kemiskinan masyarakat melalui Bank. Namun, Bank tidak dapat mengalokasikan dana karena biaya untuk membangun infrastruktur mahal, seperti membuat ATM.Berbagai kendala tersebut, Bank perlu menemukan solusi baru agar dapat mengalokasikan dana kepada masyrakat dengan biaya yang murah, Mobile Platform Biometric Cloud Authentication adalah salah satu solusi. Dalam penelitian ini, eksperimen yang dilakukan melakukan autentikasi dengan QR Code Scan dan face recognize (data face dienkripsi dan didekripsi dengan kritografi algoritma AES 256 bit). Konsentrasi penelitian ini terletak pada  eksperimen terhadap komunikasi keamanan data transaksi payment  merchant onlie degan QR Code scan dan Face recognize yang berbasis mobile android dan serta spesfikasi android versi 23. Hasil pengujian pada aplikasi Mobile ini menunjukkan bahwa QR Code scan dan face recognize dapat diimplementasikan pada transaksi payment merchant online dengan akurasi 95% dan membutuhkan 53, 21 detik per transaksi.