2103332030, Muhammad Yusuf (2024) RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN GERBANG OTOMATIS WILAYAH PERUMAHAN MENGGUNAKAN MODUL 4G BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE. D3 thesis, Politeknik Negeri Jakarta.
Halaman Identitas Skripsi.pdf
Download (1MB)
Isi.pdf
Restricted to Hanya Civitas Akademika PNJ
Download (2MB)
Manuskriip Artikel Ilmiah.pdf
Restricted to Hanya Staff Repositori
Download (531kB)
Abstrak
Masyarakat resah dengan meningkatnya kejahatan seperti pencurian di perumahan, sehingga sistem keamanan yang handal, termasuk gerbang otomatis dengan IoT (Internet of Things) dan AI (Artificial Intelligence), sangat diperlukan. AI dapat mendeteksi wajah untuk meningkatkan keamanan dan mempermudah akses, menjaga lingkungan tetap aman. Penggunaan IoT dan AI memungkinkan sistem keamanan yang lebih cerdas dan responsif, mengurangi risiko kejahatan serta meningkatkan kenyamanan. Sistem ini menggunakan Python, Webcam, dan Raspberry Pi untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi akses. Python memprogram algoritma deteksi objek dan pengenalan wajah, sementara Webcam menangkap gambar atau video. Raspberry Pi sebagai pusat pemrosesan menjalankan model AI yang mengenali kendaraan dan identitas penghuni berdasarkan fitur wajah, memastikan hanya penghuni terdaftar yang dapat membuka akses, sehingga meningkatkan keamanan dan kontrol akses perumahan. Hasil pengujian menunjukkan sistem deteksi berfungsi cukup baik dalam mengidentifikasi kendaraan dan wajah, dengan indikasi sebesar 66.5%. Pengukuran QoS modul LTE Telkomsel, menunjukkan kinerja sangat bagus dengan Throughput 380.58 bps, Packet Loss 0%, dan Delay 3.4 ms. Nilai rata-rata Download 19 Mbps, upload 4 Mbps, dan ping 32 ms juga memadai.
Tipe Dokumen: | Thesis / Skripsi / Tugas Akhir (D3) |
---|---|
Subjek: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum |
Bidang, Unit, atau Jurusan Yang Ditujukan: | Teknik Elektro > Teknik Telekomunikasi D3 |
User ID Pengunggah: | Muhammad Yusuf |
Date Deposited: | 03 Sep 2024 00:42 |
Last Modified: | 03 Sep 2024 00:42 |
URI: | https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/21672 |