ASARI, HAMDAN MAULANA (2020) PERANCANGAN SMART SURVEILLANCE SYSTEMMENGGUNAKAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Bekasi.
|
Text
1. Halaman Judul.pdf Download (101kB) | Preview |
|
|
Text
2. Lembar Pernyataan.pdf Download (746kB) | Preview |
|
|
Text
3. Lembar Pengesahan.pdf Download (648kB) | Preview |
|
|
Text
4. Kata Pengantar.pdf Download (106kB) | Preview |
|
|
Text
5. Abstrak.pdf Download (103kB) | Preview |
|
|
Text
6. Daftar Isi.pdf Download (120kB) | Preview |
|
|
Text
7. Daftar Gambar.pdf Download (120kB) | Preview |
|
|
Text
8. Daftar Tabel.pdf Download (80kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9. BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (148kB) |
|
|
Text
10. BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (641kB) |
|
|
Text
11. BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (603kB) |
|
|
Text
12. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (539kB) |
|
|
Text
13. BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (106kB) |
|
|
Text
14. Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (118kB) |
|
|
Text
15. Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (95kB) |
Abstract
ABSTRAK Masalah keamanan pada suatu tempat khususnya tempat-tempat dengantingkat keamanan tinggi seperti ruangan server menjadi hal yang harusdiperhatikan dan terus ditingkatkan mengingat maraknya pembobolan danpencurian yang mengakibatkan kerugian pada pemilik. Sehingga diperlukan suatusistem keamanan berlapis yang dapat meminimalisir adanya penyusup ataupencuri. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan computer vision yaitucabang ilmu yang mempelajari tentang bagaimana suatu sistem dapat mengenali suatu objek yaitu kombinasi antara pengolahan citra dan pengenalan pola. Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian ini dibuat suatu prototype Smart Surveillance System menggunakan Raspberry Pi yaitu suatu sistem keamananberbasis kamera yang berfungsi untuk memantau suatu tempat atau ruangan danmendeteksi jika ada objek berupa wajah seseorang dimana citra dari kamera akandiolah dan kemudian sistem akan menganalisa objek tersebut menggunakanmetode Haar Cascade Classifier sampai menemukan wajah yang nantinya citragambar tersebut dikirimkan oleh sistem ke aplikasi Telegram Messenger sebagai pemberitahuan ke pengguna bahwa di ruangan tersebut terdapat penyusup. Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian yang dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem dapat mendeteksi adanya wajah dengankondisi wajah yang tegak lurus terhadap kamera walaupun variasi mimik wajahnyaberbeda-beda. Namun sistem tidak dapat mendeteksi wajah ketika posisi wajahdari arah samping serta saat wajah tertutup seluruhnya. Jarak terjauh untuk sistemdapat mendeteksi adanya wajah yaitu sejauh 4 meter. Waktu yang dibutuhkansistem untuk mendeteksi wajah yaitu rata-rata 0.46 detik serta waktu yangdibutuhkan oleh sistem untuk mengirimkan gambar hasil deteksi ke aplikasi Telegram yaitu rata-rata selama 3.35 detik. Kata kunci : Raspberry Pi, Smart Surveillance System, Haar Cascade Classifier, Computer Vision, OpenCV, Telegram Messenger, Python
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Call Number CD: | FE/ELK 20 021 |
| NIM/NIDN Creators: | 41417320002 |
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci : Raspberry Pi, Smart Surveillance System, Haar Cascade Classifier, Computer Vision, OpenCV, Telegram Messenger, Python |
| Subjects: | 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 |
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Elektro |
| Depositing User: | siti maisyaroh |
| Date Deposited: | 07 Jun 2022 03:57 |
| Last Modified: | 07 Jun 2022 03:57 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/62773 |
Actions (login required)
 |
View Item |
