SYAHPUTRA, RIFQI CANDRA (2026) IMPLEMENTASI ALGORITMA AES-128 UNTUK ENSKRIPSI DAN LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA SISTEM SMART LOCK IOT (INTERNET OF THINGS ) BERBASIS SMART HOME. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (703kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
02 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (270kB) |
|
|
Text (BAB II)
03 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (611kB) |
|
|
Text (BAB III)
04 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (643kB) |
|
|
Text (BAB IV)
05 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (520kB) |
|
|
Text (BAB V)
06 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (204kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (205kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
09 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (223kB) |
Abstract
Advancements in Internet of Things (IoT) technology have driven the development of more sophisticated home security systems, such as smart door locks. However, existing smart lock systems often rely on conventional verification methods and lack adaptive decision-making capabilities or robust communication data protection. Therefore, there is a need for a door security system that enhances access security while safeguarding data confidentiality. This research aims to design and implement an IoT-based smart door lock system utilizing a Keypad, the AES-128 algorithm, and Mamdani Fuzzy logic. The system is built using an ESP32 microcontroller, a 4x4 matrix Keypad for user identity verification, a relay and solenoid lock as actuating components, and the Blynk IoT platform for SmartLock system monitoring and control. Mamdani Fuzzy logic determines access decisions based on PIN status and access time, while the AES-128 algorithm encrypts authentication data. Research indicates that the system was successfully implemented as planned. Testing demonstrated a 100% authentication success rate, 100% successful implementation of Mamdani Fuzzy logic, 100% successful execution of the AES-128 encryption process, and 100% success in Blynk IoT monitoring, with an average response time of 1777 ms. These results show that combining the AES128 algorithm, Mamdani Fuzzy logic, and IoT technology can enhance the security and performance of the smart door system. Keywords: Smart door lock, Internet of Things , ESP32, Mamdani Fuzzy logic, Blynk IoT Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) mendorong pengembangan sistem keamanan rumah yang lebih canggih, salah satunya adalah dengan menggunakan Smart Lock Door. Namun, sistem kunci pintar biasanya masih menggunakan metode verifikasi yang biasa dan belum memiliki fitur pengambilan keputusan yang bisa berubah sesuai situasi serta perlindungan data komunikasi yang cukup baik. Sebab itu, dibutuhkan sistem keamanan pintu yang bisa meningkatkan keamanan akses dan juga melindungi kerahasiaan data. Penelitian ini bertujuan membuat dan menerapkan sistem kunci pintu cerdas berbasis Internet of Things yang menggunakan Keypad, serta menerapkan algoritma AES-128 dan metode logika Fuzzy Mamdani. Sistem ini dibuat dengan menggunakan mikrokontroler ESP32, Keypad matriks 4x4 sebagai alat untuk memverifikasi identitas pengguna, relay dan kunci pintu solenoid sebagai komponen penggerak, serta Blynk IoT sebagai alat untuk mengawasi dan mengontrol sistem secara SmartLock. Logika Fuzzy Mamdani digunakan untuk menentukan keputusan akses berdasarkan status PIN dan waktu akses, sedangkan algoritma AES-128 digunakan untuk mengenkripsi data autentikasi. Penelitian menunjukkan bahwa sistem tersebut berhasil diterapkan sesuai dengan yang telah direncanakan. Pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan autentikasi mencapai 100%, logika Fuzzy Mamdani terimplementasi dengan keberhasilan 100%, proses enkripsi AES-128 berjalan dengan keberhasilan 100%, serta monitoring Blynk IoT juga berhasil dengan tingkat 100%, dengan rata-rata waktu respons sebesar 1777 ms. Hasil tersebut menunjukkan bahwa menggabungkan algoritma AES-128, logika Fuzzy Mamdani, dan teknologi IoT dapat meningkatkan tingkat keamanan dan keandalan sistem pintu pintar. Kata Kunci : Smart Lock Door, Internet of Things , ESP32, Fuzzy Mamdani, Blynk IoT
Actions (login required)
 |
View Item |
