RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN RUMAH MELALUI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LBP (Local Binary Pattern) BERBASIS RASPBERRY Pi DAN TELEGRAM

Wibisono, Elang (2022) RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN RUMAH MELALUI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE LBP (Local Binary Pattern) BERBASIS RASPBERRY Pi DAN TELEGRAM. Jurnal Power Elektronik, 11 (1). pp. 2-6. ISSN 2301-6949

Preview	Text HALAMAN PERSEFUJUAN PUBLIKASI JURNAL.pdf Download (300kB) | Preview
	Text 1687 Restricted to Repository staff only Download (32kB)

Abstract

Minicomputer Raspberry Pi merupakan sebuah alat yang praktis dalam segi dimensi dan memiliki fungsi yang kompleks untuk berbagai kebutuhan fungsi yang akan digunakan manusia sebagai microcontroller, server sampai dengan pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk membantu memenuhi kebutuhan dalam bidang keamanan salah satunya keamanan rumah. Sistem ini mudah untuk diimplementasikan dan murah dalam segi biaya pembuatan dan perawatan serta berteknologi, mengingat pentingnya menggunakan sistem keamanan yang canggih pada rumah kita untuk melindungi rumah dari tindak kejahatan dan tindak kriminalitas. Dengan memanfaatkan minicomputer Raspberry Pi sebagar pemroses dan webcam sebagai alat untuk perekam wajah yang kemudian akan diproses oleh Raspberry Pi dengan menggunakan library OpenCV untuk mendeteksi wajah manusia atau bukan, kemudian akan dipeoses pengenalan wajah dengan metode LBP (Local Binary Pattern). Setelah wajah dikenali oleh sistem kemudian sistem akan memerintahan solenoid door lock untuk membuka dan pemilik rumah dapat masuk kedalam rumah. Dan jika wajah tidak dikenali sistem maka sistem akan mengirimkan pesan ke Telegram pemilik rumah dengan memanfaatkan teknologi IoT (Internet of Things).

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci − Raspberry pi, OpenCV, LBP dan Telegram.
Subjects:	Engineering > Electronical Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Electronical Engineering Study Program
Depositing User:	Elang Wibisono
Date Deposited:	01 Feb 2022 12:36
Last Modified:	01 Feb 2022 12:36
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/5569

Actions (login required)

View Item