Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Rumah Menggunakan Metode Segitiga Wajah (triangle face) Berbasis Raspberry Pi

Ahmad Arifudin

Abstract


Seiring perkembangan teknologi, semakin banyak peralatan-peralatan maupun sistem keamanan canggih berbasis teknologi yang mutakhir. Semakin tingginya angka kriminalitas terutama pencurian dan perampokan mendorong diperlukannya sistem keamanan yang lebih efektif dan efisien. Keamanan pintu rumah yang baik tentu memiliki sistem penguncian yang baik pula, yang kecil kemungkinannya terjadi pembobolan. Pada perancangan sistem keamanan pintu rumah menggunakan metode segitiga wajah (triangle face) berbasis raspberry pi 3 model B+ yang memiliki kelebihan salah satunya mudah,praktis dalam penggunaan untuk dapat meningkatkan kenyamanan dan keamanan dalam membuka pintu rumah tanpa harus memegang bermacam-macam kunci yang mungkin sangat menggangu. Penggunaan fitur Haar Casecade Classifier dengan OpenCV digunakan sebagai pemograman yang berfungsi untuk melakukan deteksi terhadap suatu objek yang pada penelitian ini adalah wajah. Berdasarkan hasil pengujian pada sistem yang telah dirancang, pengenalan dengan metode segitiga wajah memiliki keakurasian 92% di pencahayaan 104 lux dan keakurasian 84% di pencahayaan yang lebih rendah yaitu 53 lux


Keywords


Keamanan pintu rumah; metode Segitiga Wajah;Template; Matching; Raspberry Pi; Pi kamera; OpenCV;Haar Casecade; Solenoid door lock; sensor ultrasonic

Full Text:

PDF

References


A. Ariffin, “Rancangan Pendeteksi Dan Pengenalan Pola Wajah Menggunakan Raspberry Dengan Metode Viola Jones - UMB Repository,” Mercubuana.ac.id, May 2020.

D. I. Bramantio, “Perancangan Dan Implementasi Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan Wajah Dengan Metode Eigenface,” TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika, vol. 1, no. 2, Jan. 2019, doi: 10.25124/tektrika.v1i2.1785.

D. Parekesit, “Analisis Deteksi Tepi Untuk Mengidentifikasi Pola Wajah Reviuw (Image Edge Detection Based Dan Morphology)”, Jurusan Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, 2009.

H. Saputra, F. Utaminingrum, and W. Kurniawan, “Deteksi dan Pengenalan Wajah sebagai Pendukung Keamanan Menggunakan Algoritme Haar-Classifier dan Eigenface Berbasis Raspberry Pi”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 2, 2019.

M. Syabibi, and A. Subari, “Rancang Bangun Sistem Monitoring Keamanan Rumah Berbasis Web Menggunakan Raspberry Pi B+ Sebagai Server Dan Media Kontrol,” Gema Teknologi, vol. 19, no. 1, pp. 22-29, Oct. 2016. https://doi.org/10.14710/gt.v19i1.21959

I. D. Wijaya, U. Nurhasan, and M. A. Barata, “Implementasi Raspberry Pi Untuk Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu Ruang Server Dengan Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Triangle Face”, JIP, vol. 4, no. 1, p. 9, Nov. 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.22441/jte.2021.v12i1.006

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Jurnal Teknologi Elektro

Publisher Address:
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
Tlp./Fax: +62215871335
Email: [email protected]
Website of Electrical Engineering
http://teknikelektro.ft.mercubuana.ac.id

p-ISSN : 2086-9479
e-ISSN : 2621-8534
Jurnal URL : http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte
Jurnal DOI: 10.22441/jte

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.

Web
Analytics Made Easy - StatCounter
View My Stats

The Journal is indexed by: