Diarsa, Janitra Fawwas (2026) PENGEMBANGAN SISTEM PALANG PINTU OTOMATIS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN YOLO DAN EASYOCR. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta-Menteng.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-01 Cover - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB 1)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-02 Bab 1 - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB 2)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-03 Bab 2 - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) |
|
Text (BAB 3)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-04 Bab 3 - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) |
|
Text (BAB 4)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-05 Bab 4 - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) |
|
Text (BAB 5)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-06 Bab 5 - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (655kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-07 Daftar Pustaka - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
41522010164-Janitra Fawwaz Diarsa-08 Lampiran - Janitra Fawwaz Diarsa.pdf Restricted to Registered users only Download (536kB) |
Abstract
Perkembangan Internet of Things (IoT) dan machine learning mendorong penerapan sistem otomasi pada pengelolaan akses kendaraan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem palang pintu otomatis berbasis IoT untuk mengenali plat nomor kendaraan. Sistem menggunakan ESP32-CAM sebagai perangkat akuisisi citra, YOLO untuk mendeteksi area plat nomor, EasyOCR untuk mengenali karakter, serta motor servo sebagai aktuator palang pintu. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D), sedangkan proses pengembangan sistem menerapkan model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada salah satu skenario, YOLO mampu mendeteksi plat nomor dengan nilai confidence sebesar 0,923. Hasil pembacaan EasyOCR kemudian digunakan sebagai dasar validasi akses kendaraan. Waktu respons sistem berada pada kisaran 170–185 ms. Sistem bekerja lebih baik pada kondisi pencahayaan yang memadai, sedangkan pencahayaan rendah dan jarak kamera yang terlalu jauh dapat menurunkan kualitas pengenalan karakter. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan menunjukkan potensi untuk digunakan sebagai solusi otomasi akses kendaraan berbasis IoT. Kata kunci: Internet of Things (IoT), ESP32-CAM, YOLO, EasyOCR, Pengenalan Plat Nomor, Palang Pintu Otomatis
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| NIM/NIDN Creators: | 41522010164 |
| Uncontrolled Keywords: | Internet of Things (IoT), ESP32-CAM, YOLO, EasyOCR, Pengenalan Plat Nomor, Palang Pintu Otomatis |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | RAIHAN GUSRI HIDAYAT |
| Date Deposited: | 24 Sep 2026 02:36 |
| Last Modified: | 24 Sep 2026 02:36 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/104107 |
Actions (login required)
 |
View Item |
