PENGEMBANGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER PADA PENGENALAN MATA UNTUK SISTEM KEAMANAN BRANKAS

Authors

  • Mohamad Alief Zaidan Syafiq Teknik Elektronika, Politeknik Negeri Cilacap, Jl. DR. Soetomo No.1, Cilacap, 53212
  • Arif Ainur Rafiq Teknik Elektronika, Politeknik Negeri Cilacap, Jl. DR. Soetomo No.1, Cilacap, 53212
  • Hera Susanti Teknik Elektronika, Politeknik Negeri Cilacap, Jl. DR. Soetomo No.1, Cilacap, 53212

Keywords:

Brankas, Arduino Nano, Raspberry Pi 3 B ,  Identifikasi mata, Sidik jari

Abstract

Brankas merupakan media penyimpanan yang digunakan untuk menyimpan harta benda maupun dokumen penting. Sistem keamanan pada brankas menggunakan kombinasi angka berupa PIN yang digunakan untuk membuka kunci brankas. Sistem keamanan tersebut memiliki kelemahan karena dapat diduplikasi oleh orang lain. Sistem keamanan pada brankas yang berupa PIN dapat digantikan dengan identifikasi mata serta sidik jari. Dengan librari openCV memungkinkan komputer mengenali objek mata menggunakan metode haar cascade classifier dengan python sebagai bahasa pemrogramannya serta pencocokan sidik jari menggunakan Arduino nano. Pada sidik jari terdapat pola ridge yang berbeda antar individu sehingga sistem keamanan dengan pencocokan identifikasi mata dan sidik jari dapat mengurangi resiko duplikasi pada PIN brankas.

 

References

Annisya, Hermanto, L., & Candra, R. (2017). Sistem Keamanan Buka Tutup Kunci Brankas Menggunakan Sidik Jari Berbasi Arduino Mega. Jurnal Informatika Dan Komputer, Volume 22(1), 1–9.

Badan Pusat Statistik. Statistik Kriminal 2019. Retrieved from https://www.bps.go.id/statistik-kriminal-2019.html

Guntoro, Prayuda Ari, & Muhammad Wildan Nur Karim. (2019). Teknik Pengambilan Warna untuk Deteksi Objek Berbasis OpenCV. In 6th Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control (ISRSC) (Vol. 2018).

Jufri, A. (2016). Rancang Bangun dan Implementasi Kunci Pintu Elektronik Menggunakan Arduino dan Android. STT STIKMA International, 7(1), 40–51.

Rahmadani, Tria, & Fitri. (2018). Sistem Kendali Motor DC Menggunakan PID dan Komunikasi I2C pada Omni Direction untuk Robot Soccer Ten-De (10-D). In 6th Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control (ISRSC) (Vol. 2018).

Rahmadani, T., Nugroho, W. D., Perdana, A. D., & Triwiyatno, A. (2018). Pendeteksian Objek Menggunakan Algoritma Hsv Berbasis Raspberry Pi 3B. Transient, 7(2), 341–344.

Sadam, Muhammad, & Gunawan Wijaksono. (2018). Tracking Warna Menggunakan Ruang Warna HSV pada Robot Scada Rt. In 6th Indonesian Symposium on Robotic System and Control (ISRSC) (Vol. 2018).

Saputra, Sofian. (2017). Deteksi Pergerakan Berbasis Kontur dan Warna Pada Robot ARSBI Beroda Menggunakan OpenCV. In 5th Indonesian Symposium on Robotic System and Control (ISRSC) (Vol. 2017, Issue 26).

Sukarma, I. N., Widarma, I. G. S., & Wiguna, A. S. (2016). Rancang Bangun Sistem Keamanan Brankas Menggunakan Kombinasi Password dan Sidik Jari Berbasis Mikrokontroler ATMEGA328. Politeknik Negeri Bali, 6(2), 115–118.

Syarif, M., & Wijanarto. (2015). Deteksi Kedipan Mata Dengan Haar Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login. Techno.Com, 14(4), 242–249.

Universitas Dinamika. (2019). Pengolahan Citra pada Robot Sepak Bola Beroda. Surabaya. Permana, & Zendi Zakaria.

Wijaya, M., & Susila, T. (2016). Sistem keamanan brankas secara otomatis berbasis mikrokontroler dengan menggunakan sms serta pin dan rfid. Tesla, 18(2), 139–151.

Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif Ke-6 (Online Conference) dengan tema Percepatan Inovasi Teknologi Hijau dan Ekonomi Hijau dalam Pembangunan Industri Berkelanjutan

Downloads

Published

2020-11-05

How to Cite

Syafiq, M. A. Z., Rafiq, A. A., & Susanti, H. (2020). PENGEMBANGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER PADA PENGENALAN MATA UNTUK SISTEM KEAMANAN BRANKAS. Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV), 6(1), 895-901. Retrieved from https://proceeding.isas.or.id/index.php/sentrinov/article/view/556

Issue

Vol. 6 No. 1 (2020): Engineering and Science

Section

Articles