Text
SKRIPSI RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN BANGUNAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RFID BERBASIS INTERNET OF THINGS
Sistem keamanan bangunan yang hanya mengandalkan kunci konvensional
atau RFID memiliki kelemahan karena kartu RFID dapat dipinjam, hilang, atau
digunakan oleh pihak yang tidak berwenang. Penelitian ini bertujuan merancang
dan mengimplementasikan sistem keamanan bangunan berbasis Internet of Things
(IoT) dengan mengintegrasikan autentikasi RFID dan pengenalan wajah berbasis
Convolutional Neural Network (CNN) untuk meningkatkan keamanan akses.
Sistem dibangun menggunakan ESP32 sebagai pengendali utama, RFID RC522
sebagai identifikasi awal, kamera sebagai akuisisi citra, YOLOv5 untuk deteksi
wajah, InsightFace berbasis ArcFace untuk pengenalan wajah, sensor ultrasonik
HC-SR04 untuk mendeteksi objek saat penutupan palang, serta website berbasis
MySQL untuk monitoring dan pencatatan akses pengguna secara real-time. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa modul RFID mampu membaca kartu hingga jarak
maksimum 4 cm, sedangkan sensor HC-SR04 mampu mendeteksi objek dengan
baik untuk mendukung proses penutupan palang otomatis. Model deteksi wajah
memperoleh nilai akurasi sebesar 90%, precision sebesar 88,89%, dan recall
sebesar 100%. Pada pengujian sistem secara keseluruhan, sistem berhasil
mengidentifikasi pengguna pada 11 dari 15 percobaan dengan rata-rata nilai
confidence sebesar 81%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi RFID dan
pengenalan wajah mampu meningkatkan keamanan autentikasi pengguna melalui
mekanisme autentikasi ganda serta mendukung proses monitoring akses secara
otomatis dan real-time.
Tidak tersedia versi lain