Noormala, Audrey Berlian (2025) SISTEM KUNCI PINTU OTOMATIS BERBASIS RASPBERRY PI 4B DENGAN METODE IMAGE RECOGNITION UNTUK PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN OPENCV. Other thesis, Teknik Elektro.
COVER.pdf
Download (253kB)
ABSTRACT.pdf
Download (164kB)
DAFTAR ISI.docx
Download (111kB)
BAB I.pdf
Download (217kB)
BAB II.pdf
Download (1MB)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (345kB) | Request a copy
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB) | Request a copy
BAB V.pdf
Download (243kB)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (183kB)
Lampiran.docx
Download (111kB)
Skripsi AudreyBerlian.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (4MB) | Request a copy
Raspberry Pi 4B-Powered Automatic Door Lock System with OpenCV Face Recognition.docx
Download (2MB)
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem kunci pintu otomatis berbasis face recognition menggunakan Raspberry Pi 4 dan library OpenCV. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan keamanan rumah dengan memanfaatkan teknologi biometrik yang hanya memberikan akses kepada individu yang telah terverifikasi melalui pengenalan wajah. Penelitian ini merupakan pengembangan dari sistem sebelumnya yang menggunakan ESP32-CAM, yang memiliki keterbatasan dalam hal performa komputasi dan kestabilan pengolahan citra. Dengan menggunakan Raspberry Pi 4 dan kamera Pi Cam V3, sistem mampu melakukan deteksi dan pengenalan wajah secara real-time dengan kualitas citra yang lebih baik dan kecepatan pemrosesan yang lebih tinggi. Tahapan utama penelitian meliputi akuisisi citra, preprocessing citra, face encoding, serta pengenalan wajah. Output dari sistem ini mengendalikan solenoid door lock sebagai aktuator pintu otomatis. Selain itu, sistem dilengkapi dengan integrasi bot Telegram yang memungkinkan kontrol pintu dan pengiriman notifikasi status secara jarak jauh dan real-time melalui perangkat seluler. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali wajah pengguna terdaftar dengan tingkat akurasi tinggi serta menolak wajah yang tidak dikenali. Dengan memanfaatkan kemampuan komputasi Raspberry Pi 4, pustaka OpenCV, dan fitur komunikasi Telegram, sistem ini memberikan solusi keamanan rumah yang cerdas, modern, dan efektif.
Kata kunci: Face Recognition, Raspberry Pi 4, Pi CamModule, Opencv, Kunci Pintu Otomatis, Keamanan Rumah.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjects: | FAKULTAS TEKNIK > Teknik Elektro |
| Divisions: | FAKULTAS TEKNIK > Teknik Elektro > Skripsi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Audrey Berlian Noormalasari |
| Date Deposited: | 08 Sep 2025 01:20 |
| Last Modified: | 08 Sep 2025 01:20 |
| URI: | https://repository.unisbablitar.ac.id/id/eprint/1370 |
