TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Abstract.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (84kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (503kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (98kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (466kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (727kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (148kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (206kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-9483-130461100013_Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (224kB)
Abstract
Sistem keamanan pada rumah saat ini telah berkembang pesat namun sistem keamanan rumah yang banyak dipakai adalah menggunakan kunci fisik, akan tetapi kunci ini dapat digunakan oleh orang lain sehingga orang yang tidak dikenali bisa masuk ke dalam rumah. Sistem keamanan yang akan dikerjakan yaitu menggunakan kamera sebagai deteksi wajah dengan metode Principal Component Analysis (PCA) yang nantinya akan digunakan untuk pengolahan ekstraksi citra wajah. Salah satu metode pengenalan wajah yang didasarkan pada PCA adalah metode eigenface yang memiliki beberapa tahapan yaitu mengubah wajah menjadi matriks, menghitung rataan flatvector, menentukan nilai eigenface dan melakukan proses identifikasi wajah dengan mencari nilai eigenface yang mendekati. Pada penelitian ini menggunakan Arduino UNO sebagai mikrokontroler dan sebuah webcam untuk meng-capture citra wajah pemilik rumah. Sistem ini dirancang untuk bekerja secara real-time dan menggunakan SIM800L untuk mengirimkan sms ke smartphone. Penelitian ini membandingkan hasil capture wajah dengan data wajah yang telah diolah menggunakn PCA dan disimpan dalam database. Pengujian dilakukan 50 data uji dengan jarak 30cm sampai 150cm sehingga diperoleh jarak terbaik yaitu dari 80cm dan 100cm. Untuk hasil pengujian dengan jarak 80cm menunjukkan tingkat keberhasilan pengenalan secara keseluruhan 90% sampai dengan 100%.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM ANDY SETIAWAN |
| Department | Mekatronik |
| Uncontrolled Keywords | sistem keamanan, PCA, eigenface, pengenalan wajah |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Teknik Mekatronika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 15 Oct 2026 22:44 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:04 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/17124 |
