ANALISIS SISTEM DETEKSI KEBERADAAN MANUSIA REAL-TIME BERBASIS YOLO DAN RASPBERRY PI UNTUK OTOMATISASI SMART ROOM

Ramadhani, M. Akbar Tri (2025) ANALISIS SISTEM DETEKSI KEBERADAAN MANUSIA REAL-TIME BERBASIS YOLO DAN RASPBERRY PI UNTUK OTOMATISASI SMART ROOM. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (Cover) 1_COVER.pdf - Published Version Download (1MB)
Preview	Text (Abstrak) ABSTRAK_IND.pdf - Published Version Download (242kB) | Preview
Preview	Text (Abstract) ABSTRAK_ENG.pdf - Published Version Download (243kB) | Preview
	Text (BAB I) BAB 1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (308kB) | Request a copy
	Text (BAB II) BAB 2.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III) BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (747kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) BAB 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (227kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (208kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Kemajuan teknologi di bidang Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI) mendorong perkembangan sistem otomasi ruangan pintar (smart room). Namun, sebagian besar sistem masih menggunakan sensor konvensional seperti PIR yang hanya mendeteksi gerakan berdasarkan radiasi inframerah tanpa kemampuan visualisasi objek. Hal ini menyebabkan potensi kesalahan deteksi, terutama saat objek non-manusia memancarkan panas tinggi. Selain itu, kelalaian pengguna dalam mematikan perangkat elektronik seperti lampu dan kipas dapat menyebabkan pemborosan energi dan risiko keselamatan. Penelitian ini dilakukan untuk merancang dan menganalisis sistem deteksi keberadaan manusia secara real-time menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) pada Raspberry Pi untuk mengontrol perangkat elektronik secara otomatis dalam smart room. Pengujian menunjukkan sistem dapat mendeteksi manusia secara akurat pada pencahayaan cukup, dengan waktu respons rata-rata 6,5–6,7 detik. Lampu dan kipas dikendalikan berdasarkan deteksi manusia serta parameter suhu dan intensitas cahaya. Webcam berfungsi sebagai sensor utama, meskipun performa menurun saat cahaya rendah. Sistem juga mampu menghindari false positive saat ruangan kosong. Untuk meningkatkan keandalan, pengembangan selanjutnya dapat mencakup face recognition dan deteksi bahaya api dan asap untuk meningkatkan keamanan pada smart room.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Smart Room, Raspberry Pi, YOLO, Deteksi Manusia, Otomatisasi, IoT
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Electronic Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	12 Aug 2025 03:22
Last Modified:	12 Aug 2025 03:22
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/17854

Actions (login required)

View Item