SI1933427103

Dari widuri
Lompat ke: navigasi, cari

 

PROTOTYPE SISTEM PENDETEKSI PENGUNJUNG PADA CV. BARILIE BATIK

MENGGUNAKAN ESP32 CAM BERBASIS COMPUTER VISION DAN IOT


SKRIPSI




Disusun Oleh :

NIM
: 1933427103
NAMA
: Ahmad Rizqi Nanda Baihaqi



FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

PROGRAM STUDI SISTEM KOMPUTER

KONSENTRASI CREATIVE COMMUNICATION AND INNOVATIVE TECHNOLOGY

UNIVERSITAS RAHARJA

TANGERANG

TA. 2022/2023


ABSTRAKSI

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sistem prototipe yang mampu mendeteksi pengunjung pada CV Barilie Batik dengan menggunakan kamera ESP32 berbasis IoT dan teknologi computer vision. Tujuan utama sistem ini adalah untuk meningkatkan pengalaman pengunjung dengan efisiensi operasional yang optimal. Analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur, implementasi perangkat keras dan perangkat lunak, dan pengujian sistem adalah semua teknik yang digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini diharapkan akan memberikan manfaat seperti pengalaman pengunjung yang lebih memuaskan, dan keunggulan kompetitif CV. Barilie Batik. Selain itu, diharapkan penelitian ini akan membantu dalam pengembangan teknologi computer vision dan IoT dalam konteks aplikasi yang mendeteksi pengunjung. Dengan demikian, penelitian ini berfokus pada merancang sistem prototype yang inovatif untuk mendeteksi pengunjung secara efisien dan meningkatkan kualitas layanan pada CV. Barilie Batik.

Kata Kunci: Computer Vision, Pengunjung, Esp32, Kamera, IoT.


ABSTRACT

The purpose of this research is to design and develop a prototype system that is able to detect visitors at CV Barilie Batik by using IoT-based ESP32 cameras and computer vision technology. The main purpose of this system is to improve supervision, security, and visitor experience with optimal operational efficiency. System requirements analysis, architecture design, hardware and software implementation, and system testing are all techniques used in this research. This research is expected to provide benefits such as more efficient supervision, increased security, more accurate data analysis, more satisfying visitor experience, and a competitive advantage for CV. Barilie Batik. In addition, it is expected that this research will help in the development of computer vision technology and IoT in the context of visitor-detecting applications. Thus, this research focuses on designing an innovative prototype system to efficiently detect visitors and improve the quality of service at CV Barilie Batik.

Keywords: Computer Vision, Visitor, Esp32, Camera, IoT.



DAFTAR PUSTAKA

  1. Mulyati. dkk. 2018. Sistem Informasi Absensi Berbasis Web pada Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kota Tangerang. Jurnal CCIT. Tangerang: Perguruan Tinggi Raharja. Vol.4 No.2 –Agustus 2018. ISSN : 2356-5195
  2. Muhammad Muslihudin Oktafianto. 2016. Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Menggunakan Model Terstruktur Dan Uml. Yogyakarta: Cv Andi Offset.
  3. Sutanto, P., Setiawan, A. and Setiabudi, D.H., 2017. Perancangan Sistem Forecasting di Perusahaan Kayu UD. 3G dengan Metode ARIMA. Jurnal Infra, 5(1), pp.325-330.
  4. Tri, S. 2015. Analisis dan Perancangan Sistem. Universitas Gunadarma.
  5. Warpani, Suwardjoko. 1990. Merencanakan Sistem Perangkutan. Bandung : Penerbit ITB.
  6. Puput Puspito Rini Dkk. 2016. Rancangan Sistem Informasi Konversi Nilai Mahasiswa Pindahan Dan Lanjutan. Tangerang : STMIK Global. Jurnal Sisfotek Global Vol. 6. No 1.
  7. Limantara, Arthur Daniel, Y. C. Setianto Purnomo dan S. W. Mudjanarko. 2017. Pemodelan Sistem Pelacakan Lot Parkir Kosong Berbasis Sensor Ultrasonic Dan Internet Of Things (Iot) Pada Lahan Parkir Diluar Jalan. Jakarta: Seminar, Nasional Sains dan Teknologi.
  8. Hutabarat, D.P., 2018. APLIKASI BERBASIS IOT UNTUK PEMANTAUAN POSISI PADA AREA TERTENTU DENGAN MENGGUNAKAN GPS DAN IP CAMERA. Teknik dan Ilmu Komputer, 7(27).
  9. Biswas, Bhabananda, Laurence N. Warr, Emily F. Hilder, Nirmal Goswami, Mohammad M. Rahman, Jock G. Churchman, Krasimir Vasilev, Gang Pan, and Ravi Naidu. "Biocompatible functionalisation of nanoclays for improved environmental remediation." Chemical Society Reviews 48, no. 14 (2019): 3740-3770.
  10. Vivian, John, and Peter J. Maurin. The media of mass communication. Toronto, ON, Canada: Pearson Canada, 2012.
  11. Jean-Luc Aufranc (2022/04/18), FOMO (Faster Objects, More Objects) enables real-time object detection on low-end embedded systems. Diambil dari : https://www.cnx-software.com/2022/04/18/fomo-faster-objects-more- objects-real-time-object-detection-embedded-systems/
  12. Edge Impulse . Detect objects with centroids Diambil dari https://docs.edgeimpulse.com/docs/tutorials/detect-objects-using-fomo ( San Jose, CA 95128 USA )
  13. Mckay,Alison. dkk. 2016. Principles For The Definition Of Design Structures. International Journal Of Computer Integrated Manufacturing. Vol.29 Issue.3 , 237-250 . ISSN: 0951-192X (P) 1362-3052 (O).
  14. Hengki Tamando Sitohang. 2018. Sistem informasi pengagendaan surat berbasis web pada pengadilan negeri medan. Jurnal informatik pelita nusantara : Vol.3, No.1.
  15. Kumar, M., Singh, S.K. & Dwivedi, R.K., 2015. A Comparative Study of Black Box Testing and White Box Testing Techniques.
  16. Pasha, S. (2016). Thingspeak Based Sensing and Monitoring System For IoT with Matlab Analysis. International Journal of New Technology and Research (IJNTR)(ISSN: 2454-4116, Volume-2, Issue-6), 4.
  17. Gulo, A.A.H.S. and Syahrizal, M., 2018. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hemofilia Pada Manusia Menerapkan Metode Case Based Reasoning. Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika, 17(1)
  18. Honakan, H., Adiwijaya, A. and Al Faraby, S., 2018. Analisis Dan Implementasi Support Vector Machine Dengan String Kernel Dalam Melakukan Klasifikasi Berita Berbahasa Indonesia. eProceedings of Engineering, 5(1).
  19. Prabowo, Dedy Agung, Dedy Abdullah, Ari Manik. 2018. DETEKSI DAN PERHITUNGAN OBJEK BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN COLOR OBJECT TRACKING. Bengkulu. Jurnal Pseudocode Vol 5 No. 2. September 2018.
  20. Jalled, F., & Voronkov, I. (2016). Object Detection using Image Processing. 1–6.
  21. Edge Impulse. I An Introduction to Edge Impulse. Diambil dari : https://www.edge-ai-vision.com/companies/edge-impulse/ ( San Jose, CA 95128 USA ).
  22. Fajarianto, O., 2016. Prototype Pelayanan Akademik Terhadap Komplain Mahasiswa Berbasis Mobile. Lentera ICT, 3(1), pp.54–60.
  23. Maniah, dan Hamidin. Dini, 2017 “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Pembahasan Secara Praktis Dengan Contoh Kasus”, 1st ed, Yogyakarta : Deepublish.
  24. Welim, Yahya Yohannes, dan Anugrah Rahmat Sakti. 2016. Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Pengelolaan Dana Masjid Pada Yayasan Al-Muhajirin. Jurnal SIMETRIS Universitas Budi Luhur. 7(1). ISSN: 2252-4983.
  25. Suleman, Sutanto, Suleman, A.T.C., Tinangon, J.J. and Pontoh,W., 2017. ANALISIS SISTEM INFORMASI AKUNTANSI PERSEDIAAN PELUMAS (STUDI KASUS PADA PT. FAJAR INDAH KUSUMA). Jurnal Riset Akuntansi Going Concern, 12(01).
  26. Mustaqbal, M. S., Firdaus, R. F., & Rahmadi, H. 2015. Pengujian Aplikasi Menggunakan Black Box Testing Boundary Value Analysis (Study Kasus: Aplikasi Prediksi Kelulusan Snmptn). Bandung: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Vol.1 No.3. (Hal. 34).
  27. Helda Yenni dan Ami Patria.2016. “Rekayasa Parking Assistance System Kendaraan dengan Sensor Ultrasonik”. Jurnal JSM STMIK Mikroskil Vol.17 No.1 April .
  28. Roghib.muh , 2018, Menara Ilmu Mikrokontroler Universitas Gadjah Mada Penggunaan Arduino Ide.
  29. Juwariyah, “Perancangan Sistem Deteksi Dini Pencegah Kebakaran Rumah Berbasis ESP8266 dan Blynk”, Juni 2018.
  30. Danukusumo, Kefin Pudi. Implementasi deep learning menggunakan convolutional neural network untuk klasifikasi citra candi berbasis GPU. Diss. UAJY, 2017.
  32. Rahman, Sayuti, Ulfa Sahira, Nenna Irsa Syahputri. 2018. "Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Template Matching Correlation". Medan. Jurnal Teknologi Informasi Vol 2 No. 2. Desember 2018.
  34. Arsy, L., Nurhayati, O. D., & Martono, K. T. (2016). Aplikasi pengolahan citra digital meat detection dengan metode segmentasi k-mean clustering berbasis openCV dan eclipse. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 4(2), 322-332.
  36. Tri, S. 2015. Analisis dan Perancangan Sistem. Universitas Gunadarma.
  38. Dzulhaq, M. I., Tullah, R,. & Nugraha, P. S. (2017). Sistem Informasi Akademik Sekolah Berbasis Kurikulum 2013.Jurnal Sisfotek Global, 7(1)
  40. Yudistira, I. G. N., Kurniawan, A. H., & Subagyo, H. (2022). Rancang Bangun Miniatur Smart Parking Gate Berbasis ESP8266. PoliGrid, 3(1), 1-11.
  42. Mardani, M., Gong, E., Cheng, J. Y., Vasanawala, S. S., Zaharchuk, G., Xing, L., & Pauly, J. M. (2018). Deep generative adversarial neural networks for compressive sensing MRI. IEEE transactions on medical imaging, 38(1), 167-179.
  44. Arun (Nov 10, 2020), I An Introduction to TinyML : Machine Learning meets Embedded Systems. Diambil dari https://towardsdatascience.com/an-introduction-to-tinyml-4617f314aa79
  46. Maesaroh, Mulyati, 2021 Journal Sensi: Strategic of Education in Information System, Journal: Vol 14 No 1
  48. Aris Martono, d. 2016." Rancang Bangun Aplikasi Sistem Diskusi Pembelajaran On-line
  50. Prastiyati, Deni. 2016. Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penjualan Kredit Di PT Eka Timur Raya Purwodadi Pasuruan. Jurnal Riset Mahasiswa Akuntansi. Vol. 4 No. 1. ISSN: 2337-56xx. Malang: Universitas Kanjuruhan.
  52. Putri, Tafifa Redita, dkk. 2015. “Pembangkitan Kasus Uji untuk Pengujian Aplikasi Berbasis Sequence Diagram” Jurnal eProceedings of Engineering. Vol 2. No 3.
  54. Mardani, M., Gong, E., Cheng, J. Y., Vasanawala, S. S., Zaharchuk, G., Xing, L., & Pauly, J. M. (2018). Deep generative adversarial neural networks for compressive sensing MRI. IEEE transactions on medical imaging, 38(1), 167-179.



Contributors

Admin, Ariznbai

Diperoleh dari "https://widuri.raharja.info/index.php?title=SI1933427103&oldid=399435"