SISTEM KEAMANAN DAN MONITORING SAFETY BOX DENGAN KAMERA BERBASIS INTERNET OF THINGS

Tarmizi, Kgs.M.Dian Akbar Rizky (2025) SISTEM KEAMANAN DAN MONITORING SAFETY BOX DENGAN KAMERA BERBASIS INTERNET OF THINGS. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (Cover) Cover.pdf - Published Version Download (326kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (133kB) | Preview
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (115kB)
	Text (Bab II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (315kB)
	Text (Bab III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (252kB)
	Text (Bab IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (607kB)
	Text (Bab V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (95kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (117kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text (Lengkap) Cover dan Lampiran Akhir Lengkap.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Keamanan aset pribadi seperti safety box menuntut sistem proteksi yang tidak hanya andal, tetapi juga adaptif terhadap perkembangan teknologi. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem keamanan dan monitoring safety box berbasis Internet of Things (IoT) yang mengandalkan autentikasi wajah dengan algoritma YOLOv5. Pemanfaatan teknologi ini dimaksudkan untuk meningkatkan keamanan fisik melalui otomatisasi serta monitoring real-time berbasis jaringan lokal. Dataset yang digunakan mencakup 1.100 citra wajah dengan beragam kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar, yang telah dilabeli dalam format YOLO untuk pelatihan model. Model YOLOv5 dilatih dengan konfigurasi khusus agar dapat berjalan optimal di perangkat rendah daya seperti mikrokontroler ESP32. Sistem keseluruhan terdiri dari kamera untuk akuisisi citra, ESP32 sebagai pengendali utama, motor pengunci solenoid, dan antarmuka web lokal untuk menampilkan status deteksi serta autentikasi secara visual dan interaktif. Evaluasi sistem menunjukkan performa deteksi wajah yang sangat baik, dengan nilai mean Average Precision (mAP) sebesar 0,992 dan nilai precision, recall, serta F1-Score mendekati 1,00. Sistem ini mampu mengidentifikasi wajah secara real-time dan mengendalikan akses ke dalam safety box berdasarkan nilai kepercayaan dari hasil deteksi. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma YOLOv5 efektif diimplementasikan dalam sistem keamanan berbasis IoT, khususnya untuk autentikasi visual dan kontrol akses fisik, dengan akurasi tinggi dan efisiensi perangkat keras yang baik. Kata Kunci: YOLOv5, deteksi wajah, autentikasi, IoT, safety box, ESP32.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	YOLOv5, deteksi wajah, autentikasi, IoT, safety box, ESP32
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	16 Dec 2025 09:03
Last Modified:	16 Dec 2025 09:03
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/21628

Actions (login required)

View Item