Sistem Monitoring Keamanan Brankas Menggunakan Face Recognition Berbasis Mikrokontroler ESP32-CAM

Authors

  • Evindina Putra Lumbanraja STMIK Triguna Dharma
  • Saniman Saniman STMIK Triguna Dharma
  • Tugiono Tugiono STMIK Triguna Dharma

DOI:

https://doi.org/10.53513/jursik.v2i3.6560

Abstract

Kriminalitas dan kejahatan seakan tidak ada habisnya. Kriminalitas diartikan sebagai suatu perilaku atau tindakan pelanggaran hukum dalam negara serta norma agama dan sosial yang menyebabkan kerugian dari segi ekonomi dan psikologi. Salah satu contoh tindakan kriminalitas adalah pencurian. Pencurian masih menjadi momok yang menakutkan bagi masyarakat. Beberapa masyarakat membuat sebuah brankas untuk menyimpan benda-benda berharga seperti uang, perhiasan, dan lainnya. Walaupun brankas cukup aman untuk menyimpan barang berharga, menyimpan barang di brankas dengan sistem penguncian konvensional masih memiliki risiko pada pemiliknya, misalnya adalah pembobolan kunci brankas dengan menggandakan kunci. Selain itu, brankas juga perlu untuk dimonitoring untuk memastikan bahwa keadaan aman. Untuk itu perlu diciptakan sistem pengamanan brankas menggunakan tingkat keamanan yang lebih tinggi sekaligus mampu memonitoring keadaan sekitar brankas. Face recognition yang saat ini sedang populer tampaknya bisa diandalkan untuk sistem keamanan brankas. Untuk monitoring, maka sistem akan dilengkapi dengan aplikasi Blynk. Ketika ada seseorang yang ingin membuka brankas, maka akan muncul notifikasi pada aplikasi yang telah dipasang di smartphone pengguna. Sistem ini meningkatkan keamanan brankas. Pemilik bisa memantau brankas ketika sedang tidak di sekitar brankas. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32-CAM sebagai perangkat utama. Kemudian dilengkapi juga dengan buzzer sebagai alarm, motor servo penggerak pintu brankas, dan LED untuk pencahayaan kamera.

Author Biographies

Evindina Putra Lumbanraja, STMIK Triguna Dharma

Sistem Komputer

Saniman Saniman, STMIK Triguna Dharma

Sistem Komputer

Tugiono Tugiono, STMIK Triguna Dharma

Sistem Informasi

References

N. J. Harahap, “AGROSAMUDRA, Jurnal Penelitian Vol. 6 No. 1 Jan – Jun 2019 74,†AGROSAMUDRA, J. Penelit. Vol. 6 No.

Jan – Jun 2019, vol. 6, no. 1, pp. 74–81, 2019.

K. Mendome, N. Nainggolan, and J. Kekenusa, “Penerapan Model ARIMA dalam Memprediksi Jumlah Tindak Kriminalitas di

Wilayah POLRESTA Manado Provinsi Sulawesi UtaraKlorofil,†J. MIPA, vol. 5, no. 2, p. 113, 2016, doi:

35799/jm.5.2.2016.13763.

Direktorat Statistik Ketahanan Sosial, “Statistik Kriminal 2021,†E-Book, p. 15, 2010.

A. T. Mahesa, H. Rahmawan, A. Rinharsah, and S. Arifin, “Sistem Keamanan Brankas Berbasis Kartu Rfid E-Ktp,†J. Teknol. dan

Manaj. Inform., vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.26905/jtmi.v5i1.3105.

E. Fadly, S. Adi Wibowo, and A. Panji Sasmito, “Sistem Keamanan Pintu Kamar Kos Menggunakan Face Recognition Dengan

Telegram Sebagai Media Monitoring Dan Controlling,†JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 435–442, 2021, doi:

36040/jati.v5i2.3796.

A. Setiawan and A. I. Purnamasari, “Pengembangan Passive Infrared Sensor (PIR) HC-SR501 dengan Microcontrollers ESP32-

CAM Berbasiskan Internet of Things (IoT) dan Smart Home sebagai Deteksi Gerak untuk Keamanan Perumahan,†Pros. Semin.

Nas. Sist. Inf. dan Teknol., pp. 148–154, 2019, [Online]. Available:

http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/download/118/104.

M. Ilham Ali, S. Adi Wibowo, and A. Panji Sasmito, “Keamanan Brankas Menggunakan E-Ktp Dan Notifikasi Via Telegram

Berbasis Iot (Internet of Things),†JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 589–596, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3793.

Annisya, L. Hermanto, and R. Candra, “Sistem Keamanan Buka Tutup Kunci Brankas Menggunakan Sidik Jari Berbasi Arduino

Mega,†J. Inform. dan Komput., vol. Volume 22, no. 1, pp. 1–9, 2017.

A. S. Alfauzan, A. Novianty, and A. S. Raharjo, “Implementasi Perhitungan Deteksi Wajah Melalui Face Recognition Pada

Miniboard,†vol. 4, no. 1, pp. 842–847, 2017.

W. Dwiparaswati and S. Hilmawan, “Implementasi Face Recognition Secara Real-Time Dengan Metode Haar Cascade Classifier

Menggunakan Opencv-Python,†vol. 16, pp. 51–59, 2022.

R. Saleha, “Klasifikasi Data Time Series Pola Pergerakan Manusia Di Depan Rumah Menggunakan Sensor Passive Infrared Dan

Camera Ov2640 Dengan Metode SVM,†vol. 1, no. 1, pp. 1–65, 2020.

S. A.-T. Technology Co, “ESP32-CAM Wi -Fi +BT SoC Modul e V1. 0,†pp. 1–2, 2017, [Online]. Available:

https://loboris.eu/ESP32/ESP32-CAM Product Specification.pdf.

Downloads

Published

2023-05-20