Sistem Kunci Pintu Otomatis dengan Pengenalan Wajah(Automatic Door Lock System by Face Recognition)

Raif, Ken Araadya Muhammad (2022) Sistem Kunci Pintu Otomatis dengan Pengenalan Wajah(Automatic Door Lock System by Face Recognition). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111640000105-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (17MB)

Abstract

Penggunaan kunci pintu elektronik/digital mulai digemari oleh masyarakat karena penggunaannya yang mudah dan praktis.Beberapa contoh kunci pintu digital yang kerap digunakan mengganti kerja kunci manual dengan alat identifikasi seperti RFID, Pin, Password, dan sidik jari.Namun sering kali kehilangan alat identifikasi seperti RFID atau kelalaian terhadap password menjadi momok bagi pengguna kunci pintu elektronik.Penggunaan sidik jari sebagai alat identifikasi juga kerap kali kurang efektif apabila kedua tangan sedang dalam keadaan tidak kosong, atau pengguna mengalami disabilitas (tidak memiliki tangan).Oleh karena itu dirancang alat pembuka kunci pintu otomatis berdasarkan pengenalan wajah lewat Local Binary Pattern Histogram (LBPH) sebagai face recognition dan kamera thermal untuk menunjukan suhu tubuh bahwa orang yang akan melewati pintu benar benar manusia untuk menangkap citra wajah pengguna yang kemudian diolah pada suatu mikrokontroler dengan berbagai metode yang ada.Apabila citra berhasil dikenali dengan nilai perbandingan jarak kedua histogram < 45 dan nilai suhu yang sudah dikalibrasi dengan skala 1.15, maka sistem pintu akan mulai terbuka secara otomatis.Apabila nilai perbandingan jarak kedua histogram > 45 dan nilai suhu yang tidak sesuai maka pintu tidak akan terbuka secara automatis.Sistem ini telah diimplementasikan dan diuji menggunakan Raspberry Pi 4 dengan kamera webcam serta kamera thermal.Hasil pengujian menunjukkan sistem memiliki akurasi 80%.
==============================================================================================================================
The use of electronic/digital door locks is starting to be favored by the public because of its easy and practical use.Some examples of digital door locks that are often used to replace manual lock work with identification tools such as RFID, Pin, Password, and Fingerprint.However, often the loss of identification tools such as RFID or negligence of passwords is a scourge for electronic door lock users.The use of fingerprints as an identification tool is also often less effective if both hands are not empty, or the user has a disability (does not have hands).Therefore, an automatic door unlocking device based on facial recognition through Local Binary Pattern Histogram (LBPH) is designed.as face recognition and a thermal camera to show body temperature that the person who will pass through the door is really a human.to capture the user's face image which is then processed on a microcontroller with various existing methods.If the image is successfully recognized with a histogram comparison value <50 and a temperature value that has been calibrated with a multiplication of 1.15 the door system will start to open automatically.If the histogram comparison value is > 45 and the temperature value is not appropriate, the door will not open automatically.This system has been implemented and tested using a Raspberry Pi 4 with a webcam and thermal camera.The test results show the system has 80% accuracy.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kunci Pintu Elektrik. Pengenalan wajah. AMG8833. LBPH. visi komputer. Computer Vision. Face Recognition. AMG8833. LBPH. automatic doorlock
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	12 Jun 2026 01:12
Last Modified:	12 Jun 2026 01:12
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133744

Actions (login required)

View Item