IMPLEMENTASI SMART LOCK DOOR DENGAN FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN

Khadavi, Muhammad Iqbal (2025) IMPLEMENTASI SMART LOCK DOOR DENGAN FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (208kB)
	Text BAB 2.pdf Download (284kB)
	Text BAB 3.pdf Download (368kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (137kB)
	Text Lampiran.pdf Download (792kB)

Abstract

Keamanan akses fisik merupakan aspek krusial dalam mencegah akses tidak
sah. Penelitian ini mengembangkan Smart Lock Door berbasis Face Recognition
dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali wajah
pengguna secara otomatis. Sistem ini terdiri dari Raspberry Pi, Webcam, Solenoid
Door Lock, dan LCD Display yang menampilkan informasi kehadiran pengguna.
Metode yang digunakan mencakup pengumpulan dataset wajah, pre-processing,
pelatihan model CNN, dan pengujian sistem. Hasil pengujian model dengan
algoritma CNN menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali sebagian besar wajah
dengan cukup baik, dengan akurasi di atas 85%. Namun, ada satu wajah yang tidak
berhasil dikenali dengan akurasi di bawah 40%, yang menunjukkan bahwa model
masih kesulitan mengenali wajah yang belum ada dalam data latihannya. Selain
sebagai sistem penguncian otomatis, sistem ini juga mencatat kehadiran pengguna
secara real-time. Pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan
akurasi dalam kondisi pencahayaan rendah, menerapkan fitur anti-spoofing, serta
mengintegrasikan sistem dengan Internet of Things (IoT). Dengan penyempurnaan
ini, sistem dapat menjadi solusi keamanan yang lebih modern untuk rumah pintar,
perkantoran, dan institusi pendidikan.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	19 Jun 2025 07:29
Last Modified:	19 Jun 2025 07:29
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/13035

Actions (login required)

View Item