MUHAMMAD INSAN KAMIL, SEKARMAJI (2023) OTOMATISASI BUKA KUNCI PINTU RUMAH BERBASIS MIKROKONTROLER WEMOS D1 MENGGUNAKAN BIOMETRIKA WAJAH. S1 thesis, Universitas sultan ageng tirtayasa.

	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_Fulltext.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_02.pdf Restricted to Registered users only Download (292kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_03.pdf Restricted to Registered users only Download (599kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_04.pdf Restricted to Registered users only Download (526kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_05.pdf Restricted to Registered users only Download (14kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_Ref.pdf Restricted to Registered users only Download (129kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_Lamp.pdf Restricted to Registered users only Download (452kB)
	Text (SKRIPSI) Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_CP.pdf Restricted to Registered users only Download (9MB)
	Text Sekarmaji Muhammad Insan Kamil_3332160063_01.pdf Restricted to Registered users only Download (677kB)

Abstract

Abstract - Home is one of the places of residence that needs to be safeguarded. Especially with the rise of theft and robbery cases that have been occurring lately when the house is unoccupied. The use of facial biometric technology as a replacement for conventional door keys becomes a solution to enhance the security and comfort of the house occupants. Face recognition using Deep Learning techniques and algorithms like Logic Binnary patterns Histograms (LBPH) helps improve the accuracy of facial recognition in images. Automated equipment, especially in home security, is increasingly favored due to its efficiency and speed. The Internet of Things (IoT) also plays a crucial role in connecting devices wirelessly and enabling control through WiFi or internet access. To address security issues in homes, the idea of creating an automated home door system that integrates facial biometric technology and IoT to enhance home security is conceived. This research designs a automated door unlocking on Wemos D1 microcontroller using facial biometrics, utilizing various electronic devices as access points to the house. Testing of this security system is conducted under three natural lighting conditions: morning, afternoon, and night. The test results show an accuracy rate of 94% with an average delay of 2.599 seconds from face recognition on the mobile application to the door opening response.

Item Type:	Thesis (S1)
Contributors:	Contribution Contributors NIP/NIM Thesis advisor IMAN SANTOSO, MUHAMMAD 0030017704
Additional Information:	Abstrak - Rumah menjadi salah satu tempat tinggal yang perlu dijaga keamanannya. Terlebih maraknya kasus-kasus pencurian dan perampokan yang terjadi akhir-akhir ini saat rumah dalam keadaan tidak berpenghuni. Penggunaan teknologi biometrik wajah sebagai pengganti kunci konvensional pada pintu rumah menjadi solusi untuk meningkatkan keamanan dan kenyamanan penghuni rumah. Pengenalan wajah dengan menggunakan teknik Deep Learning dan algoritma seperti Logic Binnary patterns Histograms (LBPH) membantu meningkatkan akurasi pengenalan wajah dalam gambar. Peralatan otomatis, terutama dibidang keamanan rumah, semakin digemari karena kemampuannya yang efisien dan cepat. Internet of Things (IoT) juga memainkan peran penting dalam menghubungkan alat secara nirkabel dan memungkinkan kontrol melalui WiFi atau akses internet. Mengatasi masalah keamanan pada rumah tersebut, terciptalah gagasan ide untuk menciptakan sistem otomatisasi pintu rumah yang mengintegrasikan teknologi biometrik wajah dan IoT untuk meningkatkan keamanan rumah. Penelitian ini merancang sistem otomatisasi buka kunci pintu rumah berbasis mikrokontroler wemos d1 menggunakan biometrika wajah memanfaatkan beberapa perangkat elektronika sebagai akses masuk ke dalam rumah Pengujian pada sistem keamanan ini dilakukan pada tiga kondisi pencahayaan alami yaitu pagi, siang, dan malam. Hasil dari pengujian didapat nilai akurasi sebesar 94% dengan delay rata-rata dari face recognize pada aplikasi mobile ke respon buka pintu adalah 2,599 detik.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	03-Fakultas Teknik 03-Fakultas Teknik > 20201-Jurusan Teknik Elektro
Depositing User:	Mr Sekarmaji Muhammad Insan Kamil
Date Deposited:	18 Oct 2023 08:21
Last Modified:	27 Oct 2023 08:57
URI:	http://eprints.untirta.ac.id/id/eprint/30511

Available Versions of this Item

• OTOMATISASI BUKA KUNCI PINTU RUMAH BERBASIS MIKROKONTROLER WEMOS D1 MENGGUNAKAN BIOMETRIKA WAJAH. (deposited 18 Oct 2023 08:21) [Currently Displayed]

Actions (login required)

View Item