| Aplikasi Tebus Foto BSD Media dikembangkan untuk mengatasi keterlambatan distribusi foto dan risiko privasi ketika fotografer membagikan folder daring kepada klien. Penelitian ini bertujuan merancang dan merealisasikan sistem tebus-bayar foto berbasis Face Recognition yang menjamin keamanan data pribadi. Metodologi yang digunakan adalah Extreme Programming dengan Flutter sebagai antarmuka seluler dan Flask sebagai backend, sedangkan autentikasi serta penelusuran foto memanfaatkan algoritma Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Pedoman ISO 29134 Privacy Impact Assessment diterapkan guna mengidentifikasi dan memitigasi risiko pemrosesan data. Pengujian mencakup Blackbox terhadap 24 kasus fungsional seluruhnya lulus, dan validasi model wajah melalui 10-fold cross-validation menghasilkan akurasi 75,8%, precision 77,5%, dan recall 78,9%. Kuesioner prauji pada 29 klien menunjukkan 18 pernyataan berkategori “Sangat Setuju” (indeks =81%), khususnya pada fitur pemblokiran akun otomatis dan kebijakan larangan penjualan data. Meski demikian, hasil pengujian menunjukkan bahwa Face Recognition terkadang mengalami bug, terutama ketika algoritma LBPH belum mampu menangkap citra wajah secara optimal pada kondisi pencahayaan atau sudut tertentu. Secara keseluruhan, integrasi Face Recognition dan penerapan ISO 29134 berhasil meningkatkan keamanan, efisiensi, serta kepercayaan klien dalam proses tebus-bayar foto. |