SMART SECURITY CAMERA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA RUANG ADMINISTRASI FAKULTAS TEKNIK

Harys fajri (2022), SMART SECURITY CAMERA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA RUANG ADMINISTRASI FAKULTAS TEKNIK . Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Seiring perkembangan teknologi semakin pesat terutama teknologi informasi dan komunikasi, memicu masyarakat modern mendapatkan layanan yang praktis, mudah, dan efisien. Camera Closed Circuit Television (CCTV) biasa digunakan sebagai sistem keamanan untuk mencegah kriminal. Biasanya sistem keamanan pada gedung rumah atau lainnya masih menggunakan sistem keamanan berbasis biometrik misalnya pengenalan iris, retina, maupun sidik jari dan memerlukan user untuk meletakkan anggota tubuh yang akan dikenali pada alat yang disediakan, sehingga memerlukan waktu untuk melakukan pengidentifikasian. Akibat permasalahan tersebut maka peneliti menerapkan sistem pengenalan wajah untuk keamanan yang tidak memakan waktu dengan menggunakan smart security camera dengan metode Support Vector Machine (SVM). Dari hasil pengujian didapatkan tingkat akurasi yang berbeda-beda, pada pengujian deteksi wajah didapatkan tingkat akurasi sebesar 100% dari 10 objek berbeda, pengujian terhadap jarak 100% dengan jarak berkisar dari 20 cm - 100cm, pengujian berdasarkan intensitas cahaya 80% dengan nilai 0,05 lux – 973.7 lux, pengujian kecepatan tracking dengan rata-rata 3,538 m/s, pengujian pengenalan objek jamak 60%. Sistem ini lebih baik digunakan pada tempat yang memiliki intensitas cahaya 110 lux hingga 30 lux untuk dapat memaksimalkan kinerja sistem. Sistem ini dapat dipergunakan oleh semua orang dengan syarat melakukan registrasi pengenalan objek. Sehingga dengan adanya registrasi dapat meningkatkan keamanan terhadap ruang wilayah yang diperlukan.

Kata kunci : Pengenalan Wajah, Smart Security Camera, Support Vector Machine (SVM), Raspberry pi

File ::(login required)
Tipe Items : Skripsi
Penulis/Penyusun : Harys fajri
Fakultas : Fakultas Teknik
Program.Studi : Teknik Informatika (2022)
Tanggal disimpan : 16-02-2022 15:33
Terakhir diubah : 28-03-2022 14:09
Penerbit : Langsa, Universitas Samudra, 2022
URI : https://etd.unsam.ac.id/detail.php?id=2531
Root : https://www.unsam.ac.id
Kembali ke atas!