PENGEMBANGAN SISTEM PENDETEKSI AUTHORIZED OCCUPANT REAL-TIME BERBASIS YOLOV8 DAN RASPBERRY PI MENGGUNAKAN WEBCAM PADA SMART ROOM

Fahlevi, Reza (2026) PENGEMBANGAN SISTEM PENDETEKSI AUTHORIZED OCCUPANT REAL-TIME BERBASIS YOLOV8 DAN RASPBERRY PI MENGGUNAKAN WEBCAM PADA SMART ROOM. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (662kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (224kB) | Preview
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB 1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (265kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB 2.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (990kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (724kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPUAN DAN SARAN) BAB 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (189kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (192kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI), dan Internet of Things (IoT) telah mendorong pengembangan sistem smart room yang lebih cerdas dan aman. Namun, sebagian besar sistem otomasi ruangan masih menggunakan sensor konvensional seperti Passive Infrared (PIR) yang hanya mampu mendeteksi keberadaan manusia tanpa membedakan identitas penghuni. Kondisi ini berpotensi menimbulkan risiko keamanan pada ruangan dengan akses terbatas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi authorized occupant secara real-time menggunakan algoritma You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) yang diimplementasikan pada Raspberry Pi dengan webcam sebagai sensor utama. Sistem dirancang untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penghuni menjadi authorized occupant dan unauthorized occupant. Hasil deteksi digunakan untuk mengendalikan perangkat elektronik secara otomatis pada smart room serta mengirimkan notifikasi melalui Telegram Bot sebagai sistem monitoring. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mendeteksi authorized occupant dan unauthorized occupant secara real-time dengan performa yang baik. Berdasarkan hasil pelatihan diperoleh nilai precision sebesar 98,9%, recall sebesar 98,5%, mAP@0.5 sebesar 99,3%, dan mAP@0.5:0.95 sebesar 79,0%. Sistem juga berhasil mengendalikan perangkat elektronik sesuai status penghuni yang terdeteksi dan mengirimkan informasi monitoring melalui Telegram Bot. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi dan keamanan smart room.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Smart room, Authorized Occupant, Unauthorized Occupant, YOLOv8, Raspberry Pi
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Electronic Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	20 Jul 2026 07:15
Last Modified:	20 Jul 2026 07:15
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/23138

Actions (login required)

View Item