SISTEM PENGAWASAN DAN PENGAMANAN PADA PINTU RUMAH MENGGUNAKAN RASPBERRY PI YANG TERHUBUNG DENGAN LAYANAN CLOUD COMPUTING SERTA MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH

Authors

  • Stanley Natanael
  • Ferry Rippun Gideon Manalu
  • Sri Mulyanti

Keywords:

Raspberry Pi, Pengenalan wajah, Google Firebase, Web browser, notifikasi

Abstract

 

ABSTRAK

 

 

Pada umumnya, pengamanan pintu rumah saat ini masih mengandalkan kunci konvensional yang tidak dapat memberikan peringatan kepada penghuni adanya tamu yang datang. Peringatan tersebut dapat meningkatkan kewaspadaan penghuni terhadap kondisi rumah. Berdasarkan alasan tersebut, dibutuhkan sistem yang dapat mengawasi kondisi pintu rumah dan memberikan peringatan jika ada tamu yang datang. Pada penelitian ini, sistem pengawasan dan pengamanan pada pintu rumah direalisasikan menggunakan perangkat Raspberry Pi sebagai mikrokomputer dan website sebagai halaman antarmuka penghuni dalam pengaturan dan pemantauan sistem. Pintu rumah dapat dibuka dengan 2 (dua) cara, yaitu melalui navigasi pada halaman web dan melalui pengenalan wajah. Hasil pengujian menunjukkan sistem dapat mengenali wajah penghuni dan bukan penghuni serta memberikan peringatan berupa notifikasi di browser jika ada tamu yang datang.

 

 

ABSTRACT

 

 

In general, security at the door now still rely on conventional keys which neither provide warning to the people of the guest. The commemoration is can increase vigilance the inhabitants of the about the condition of house. For that reason, needed a system that can keep an eye on the condition of doors of the house and give warning if there are guests who have come. In this research, their surveillance and security in the door of a house realized the use of devices Raspberry Pi as microcomputers and website as a page interface a dweller in the arrangement and monitoring system. At the door opens 2 ( two ) the way, for example through navigation on page web and through the facial recognition. The results of testing shows that the system can recognize the inhabitants of the and not the inhabitants of the and give warning notification in browser if there are guest.

References

[1] Brauer, J. 2014. Magnetic Actuators and Sensors. United States: Wiley Publishing.
[2] Duckett, J. 2004. Beginning Web Programming with HTML, XHTML, and CSS. United States: Wiley Publishing.
[3] Hernando, K. 2014. Perancangan dan Pembuatan Server Sistem Monitoring Keamanan Pintu Menggunakan Raspberry Pi. Tugas Akhir. Jakarta: Fakultas Teknik Elektro, Unika Atma Jaya.
[4] Michael, B. 2013. OpenCV with Python Blueprints. United Kingdom: Packt Publishing.
[5] Richardson, M. 2016. Make: Getting Started with Raspberry Pi. United States: Maker Media Publisher.
[6] Singh, B. 2003. Control of Electrical Machines. Mumbai: New Age International Publisher.
[7] Stonehem, B. 2016. Google Android Firebase: Learning the Basics. United Kingdom: Paper-back Ltd.
[8] Tim, M. 2012. Learning Computer Architecture with Raspberry Pi. United States: Wiley Publisher.
[9] Wahyudi, E., Wirawan, dan Kusuma, K. Teknik Pengenalan Wajah Berbasis Fitur Local Binary Pattern (LBP). Tugas Akhir. Surabaya: Fakultas Tek-nik Elektro, Universitas Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[10] Zhao, G. 2011. Computer Vision Using Local Binary Pattern. New York: Springer Publisher.

Downloads

Published

2018-04-30

Issue

Section

Articles
Abstract views: 76 | PDF downloads: 80