RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN PINTU RUMAH OTOMATIS MENGGUNAKAN FACE RECOGNITON

WARDANI, ZULFIYUS ALI (2019) RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN PINTU RUMAH OTOMATIS MENGGUNAKAN FACE RECOGNITON. S1-Sarjana thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

[img]
Preview
Text (HAL COVER)
1.cover.pdf

Download (101kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
5. Abstrak.pdf

Download (150kB) | Preview
[img]
Preview
Text (LEMBAR PERNYATAAN)
2. Lembar Pernyataan.pdf

Download (72kB) | Preview
[img]
Preview
Text (LEMBAR PENGESAHAN)
3. Lembar Pengesahan.pdf

Download (66kB) | Preview
[img]
Preview
Text (KATA PENGANTAR)
4. Kata Pengantar.pdf

Download (192kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
6. Daftar Isi.pdf

Download (298kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR TABEL)
8. Daftar Tabel.pdf

Download (139kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR GAMBAR)
7. Daftar Gambar.pdf

Download (146kB) | Preview
[img] Text (BAB I)
9. BAB I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (120kB)
[img] Text (BAB II)
10. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (741kB)
[img] Text (BAB III)
11. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (298kB)
[img] Text (BAB IV)
12. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (258kB)
[img] Text (BAB V)
13. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (108kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
14. Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (105kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
15. Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (671kB)

Abstract

Activities of daily sometimes forcing someone to leave the house in a state of empty as well as at the time hours of work or scholl etc. It’s resulted in the home be vulnerable to compromised and occurs actions oftheft, even when the house is already unlocked or locked with the meeting. By due it, made the system security door house automated this in order to minimize the occurrence of theft or burglary the house when the house is being left behind. In designing this, the author makes a system security door home automatic that uses Face Recognition with Raspberry Pi as a center of control or media storage dataset to process inputs and using a Webcam or USB camera as s sensoe and Solenoid Lock Door as the output. This tool uses the Haar Cascade Classifier as method. In the report thesis of this, the authoe obtain the conclusion of testing that has been done is the distance between the object’s face with the censor the camera should be more than 10 cm and not exceed 100 cm in order to get results that maximum. Face objects to be tested also may not use accessories that can cover a reas of the face such as masks etc. Solenoid lock door can move when the object faces are identified already storage in the dataset, so to start the experiment must enter a dataset in the form of the object face up first with a time 22 seconds up to 24 seconds to enter the dataset. Key words|: Raspberry Pi, Face Recognition, Haar Cascade Classifier, Solenoid Lock Door . Kegiatan sehari-hari kadang memaksa seseorang untuk meninggalkan rumah dalam keadaan kosong, seperti halnya di saat jam kerja ataupun sekolah. Hal ini mengakibatkan rumah menjadi rentan untuk dibobol dan terjadi tindakan pencurian, bahkan ketika rumah sudah terkunci atau tergembok dengan rapat. Oleh karena itu, dibuatlah sistem keamanan pintu rumah otomatis ini agar dapat meminimalisir terjadinya pencurian atau pembobolan rumah saat rumah sedang ditinggal. Pada perancangan ini, penulis membuat sebuah sistem keamanan pintu rumah otomatis yang menggunakan Face Recognition dengan Raspberry Pi sebagai pusat control atau media penyimpanan dataset untuk proses masukan (input) dan menggunakan Webcam atau USB camera sebagai sensor serta Solenoid Lock Door sebagai proses keluaran (output). Alat ini menggunakan metode Haar Cascade Classifier. Dalam laporan skripsi ini, penulis mendapatkan kesimpulan dari pengujian – pengujian yang telah dilakukan yaitu jarak antara objek wajah dengan sensor kamera harus lebih dari 10 cm dan tidak melebihi 100 meter agar mendapatkan hasil yang maksimal. Objek wajah yang akan diuji pun tidak boleh menggunakan aksesoris yang dapat menutupi area wajah seperti masker dan topeng. Soleoind Lock Door dapat bergerak apabila objek wajah yang diidentifikasi sudah tersimpan dalam dataset, jadi untuk memulai percobaan harus memasukkan dataset berupa objek wajah terlebih dahulu dengan waktu 22 detik sampai 24 detik untuk memasukkan atau meng-upload ke dalam dataset. Kata kunci|: Raspberry Pi, Face Recognition, Haar Cascade Classifier, Solenoid Lock Door

Item Type: Thesis (S1-Sarjana)
NIM: 41415010051
Uncontrolled Keywords: Raspberry Pi, Face Recognition, Haar Cascade Classifier, Solenoid Lock Door
Subjects: 300 Social Science/Ilmu-ilmu Sosial > 360 Social Problems and Services/Permasalahan dan Kesejahteraan Sosial > 363 Other Social Problems and Services/Masalah dan Layanan Sosial Lainnya > 363.1 Public Safety Programs/Program Keamanan Umum
300 Social Science/Ilmu-ilmu Sosial > 360 Social Problems and Services/Permasalahan dan Kesejahteraan Sosial > 363 Other Social Problems and Services/Masalah dan Layanan Sosial Lainnya > 363.3 Other Aspects of Public Safety/Aspek Keamanan Umum Lainnya
600 Technology/Teknologi > 620 Engineering and Applied Operations/Ilmu Teknik dan operasi Terapan
600 Technology/Teknologi > 620 Engineering and Applied Operations/Ilmu Teknik dan operasi Terapan > 621 Applied Physics/Fisika terapan
600 Technology/Teknologi > 620 Engineering and Applied Operations/Ilmu Teknik dan operasi Terapan > 621 Applied Physics/Fisika terapan > 621.3 Electrical Engineering, Lighting, Superconductivity, Magnetic Engineering, Applied Optics, Paraphotic Technology, Electronics Communications Engineering, Computers/Teknik Elektro, Pencahayaan, Superkonduktivitas, Teknik Magnetik, Optik Terapan, Tekn
700 Arts/Seni, Seni Rupa, Kesenian > 700. Arts/Seni, Seni Rupa, Kesenian > 702 Miscellany of Fine and Decorative Art/Aneka Ragam tentang Kesenian, Aneka Ragam tentang Karya Seni > 702.8 Techniques, Precedures, Apparatus, Equipment, Materials/Teknik, Prosedur, Perlengkapan, Peralatan, Bahan > 702.89 Safety Measures/Keamanan
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User: Dede Muksin Lubis
Date Deposited: 09 Jan 2021 05:33
Last Modified: 01 Mar 2021 16:19
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/58957

Actions (login required)

View Item View Item