SI1833497281

Dari widuri
Lompat ke: navigasi, cari


RANCANG BANGUN SISTEM PENDETEKSI TINGKAT

KERAMAIAN BERBASIS RASPBERRY PI PADA

PT. BILCA MARKIN JAYA MAKMUR


SKRIPSI





Disusun Oleh :

NIM : 1833497281
NAMA : MAYANG SEPTIAWATI



FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

PROGRAM STUDI SISTEM KOMPUTER

KONSENTRASI CREATIVE COMMUNICATION AND INNOVATIVE TECHNOLOGY

UNIVERSITAS RAHARJA

TANGERANG

2021/2022


ABSTRAK

Keramaian merupakan hal biasa yang sering ditemukan, semakin ramai lokasi tersebut maka semakin banyak masyarakat yang berkerumun, akibatnya angka kenaikan covid-19 terus bertambah setiap harinya. Hal ini tentu dapat membahayakan diri sendiri dan orang di sekitarnya. Tidak jarang terdapat masyarakat yang melanggar peraturan tersebut, akibatnya banyak warga yang mendapat sanksi dari aparat berwenang. Permasalahan yang terjadi saat ini adalah tidak adanya alat pemantau kerumunan pada area tersebut. Seiring perkembangan Teknologi Internet of Things banyak memberikan kemudahan serta banyak manfaat yang dapat digunakan, salah satunya alat berupa kamera pendeteksi objek (object detection) untuk memantau kerumunan. Alat tersebut sangat membantu pekerjaan manusia dalam kehidupan di masyarakat. Alat ini menggunakan Raspberry Pi dan kamera sebagai alat pemantaunya, dengan dilakukannya penerapan alat pendeteksi keramaian pada PT. Bilca Markin Jaya Makmur maka alat tersebut dapat berfungsi dengan baik saat digunakan untuk memantau terjadinya kerumunan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi, wawancara, studi pustaka, perancangan, prototype dan blackbox. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meminimalisir terjadinya kerumunan pada area tersebut dengan memberikan notifikasi otomatis secara berkala berupa gambar.

Kata Kunci : Kerumunan, Object Detection, Raspberry Pi, Covid-19


ABSTRACT

Crowd is a common thing that often happens, the more crowded the location, the more people will gather, as a result, the increase in the number of Covid-19 continues to increase every day. This of course can endanger yourself and those around you. Not infrequently there are people who violate these regulations, as a result, many residents get sanctions from the authorities. The problem that occurs at this time is that there is no monitoring device in the area. Along with the development of Internet of Things Technology, it provides many conveniences and many benefits that can be used, one of which is a camera object detection tool (object detection) to limit. These tools are very helpful for human work in life in society. This tool uses a Raspberry Pi and a camera as a monitoring tool, with the application of a crowd detection tool at PT. Bilca Markin Jaya Makmur then the tool can work well when used to open the opening. The method used in this research is observation, interview, literature study, design, prototype and blackbox. The purpose of this study is to prevent the occurrence of these areas by providing periodic automatic notifications in the form of images.

Keywords: Crowd, Object Detection, Raspberry Pi, Covid-19


DAFTAR PUSTAKA


  1. Triyono, T., Hidayat, W., & Purnomo, P. (2019). BANGUN DATA MINING UNTUK RUMAH SEHAT OLEH DINAS KOMINFO DAERAH KOTA TANGERANG. ICIT Journal, 5(1), 12-20.
  2. Agustin, H. 2018. Sistem Informasi Manajemen Menurut Prespektif Islam. Jurnal Tabarru': Islamic Banking and Finance, 1(1), 63-70.
  3. Tyoso, Jaluanto Sunu Punjul. 2016. Sistem informasi manajemen. Yogyakarta: Deepublish.
  4. Andini, Mia dan Khairul Anwar Hafizd. 2015. Perencanaan Dan Pembuatan Aplikasi Alumni Siswa: Studi Kasus SMK-SPP Negeri Pelaihari. Kalimantan Selatan: Jurnal Sains Dan Informatika. Vol.1 No.2.
  5. Rahayu, Sri, Sandro Alfeno, Kartika Novianti Wahyono. 2019. “RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENGOLAHAN AKTA PEMBUATAN AKTA TANAH PADA KANTOR DESA CANGKUDU TANGERANG”. Tangerang .ICIT Journal Vol. 5 No. 1 Febuari 2019.
  6. Azizah, Nur, Lina Yuliana dan Elsa Juliana. 2017 . “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGGAJIAN KARYAWAN HARIAN LEPAS PADA PT FLEX INDONESIA “.Tangerang . Journal SENSI Vol 3 No. 1 Februari 2017.
  7. Tandilintin, Abert Ariya Pannadhitihana Candra, Galang Suseno Aji. 2019.” PERANCANGAN APLIKASI PROJECT MONITORING PADA PT CYBER SOLUTION BERBASIS WEB”. Tangerang. ICIT Journal Vol 5 No. 1 Februari 2019 .
  8. Permana, Handy Januar, Erna Astriyani, Tanti Mayang Sari. 2018.” PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN LAYOUT BAHAN BAKU BERBASIS WEB PADA PT SUNSHINE TUNGGAL PERTIWI. Tangerang, Journal sensi Volume 4 Nomor 2 Agustus 2018.
  9. Mulyati, Rasyid Tarmiji, Angga Panugali. 2018. “SISTEM INFORMASI ABSENSI BERBASIS WEB PADA BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH KOTA TANGERANG. Tangerang. ICIT Journal Vol 4 No. 2 Agustus 2018.
  10. Mulyani, Giandari, Mila Tri Utami Karina, Indra Setiawan. 2019. SISTEM INFORMASI UKK UNTUK PENINGKATAN KINERJA PEGAWAI STUDI KASUS PT PLN PERSERO TANGERANG. Tangerang. CCIT Journal Vol 12 No. 1. Februari 2019.
  11. Azizah, Nur, Lina Yuliana, Elsa Juliana 2017. Rancang Bangun Sistem Informasi Penggajian Karyawan Harian Lepas Pada PT. Flex Indonesia. Tangerang: Journal SENSI Vol 3 No. 1.Februari 2017.
  12. Maimunah, Dedeh Supriyanti dan Hendrian. 2017.“Aplikasi Sistem Order Online Berbasis Mobile Android Pada Outlet Pizza Hut Delivery”.
  13. Kausar, Ahmad. Yusuf Fazri Sutiawan dan Vidilia Rosalina. 2015. Perancangan Video Company Profile Kota Serang Dengan Teknik Editing Menggunakan Adobe Premier Pro CS 5. Jurnal PROSISKO Vol. 2 No. 1 Maret 2015 ISSN : 2406-7733 Banten : Universitas Serang Raya Kota Serang.
  14. Rudol, Rudol, R., 2017. IMPLEMENTASI KEAMANAN JARINGAN KOMPUTER PADA VIRTUAL PRIVATE NETWORK (VPN) MENGGUNGAKAN IPSEC. Jurnal Ilmiah INFOTEK, 2(1).
  15. Fajarianto, O., 2016. Prototype Pelayanan Akademik Terhadap Komplain Mahasiswa Berbasis Mobile. Lentera ICT, 3(1), pp.54–60.
  16. Aryani, D., Sunandar, E. and Ramadhan, F., 2019. PROTOTYPE ALAT PEMILAH HASIL PRODUKSI OLI OTOMATIS BERDASARKAN KODE WARNA MENGGUNAKAN SENSOR TCS 230. CERITA Journal, 5(1), pp.43-54.
  17. Asep Saefullah, Dewi Immaniar, Reza Amar Juliansah. 2015. Sistem Kontrol Robot Pemindah Barang Menggunakan Aplikasi Android Berbasis Arduino UNO. Tangerang. Jurnal CCIT. Vol 8. No 2, Januari 2015 ISSN: 1978-8282.
  18. Susanto, 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.
  19. Roihan, A., Kusumah, H., & Permana, A. (2018). Prototype fast tracking of detection offenders smoking zone berbasis Internet of Things. Jurnal Informatika Mulawarman, 13(2), 111-117.
  20. Agusvianto, H. 2017. Sistem Informasi Inventori Gudang Untuk Mengontrol Persediaan Barang Pada Gudang Studi Kasus: PT. Alaisys Sidoarjo. Journal of Information Engineering and Educational Technology.
  21. Fauziyah, S. A., Irmawati, I., & Darusalam, U. (2017). SISTEM INFORMASI E-LEARNING DI PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE COOPERATIVE PROBLEM BASED LEARNING (CPBL). incomtech, 6(1).
  22. Dzulhaq, M. I., Tullah, R., & Nugraha, P. S. (2017). Sistem Informasi Akademik Sekolah Berbasis Kurikulum 2013. Jurnal Sisfotek Global, 7(1).
  23. Fuad, H., Sutarman, S., & Yayah, Y. (2018). Perancangan Sistem Infomasi Customer Relationship Management Pelayanan Berbasis Web di PT Sahabat Kreasi Muda. JURNAL SISFOTEK GLOBAL, 8(1).
  24. Susilo, A., Rumende, C. M., Pitoyo, C. W., Santoso, W. D., Yulianti, M., Herikurniawan, H., ... & Yunihastuti, E. (2020). Coronavirus disease 2019: Tinjauan literatur terkini. Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, 7(1), 45-67 .
  25. Kemenkes. 2021. "Pengertian dan Bagaimana Cara Pencegahan Virus Covid-19", https://www.kemkes.go.id/article/view/20030400008/FAQ-Coronavirus.html, diakses pada 26 November 2021 .
  26. Wikipedia. 2021. "Pengertian dan Perkembangan Jaringan Wi-Fi pada saat ini", https://id.wikipedia.org/wiki/Portal:Teknologi/Artikel_pilihan/9_2012, diakses pada 26 November 2021.
  27. Qamar, K., & Riyadi, S. (2018). Efektivitas blended learning menggunakan aplikasi telegram. At-Tajdid: Jurnal Ilmu Tarbiyah, 7(1), 1-15.
  28. Buamona, R. R. (2019). Auto Response Message Pada Bot Telegram Untuk Pelayanan Sistem Informasi Monitoring Skripsi. Digital Library Teknik Informatika.
  29. Sethi, P., & Sarangi, S. R. 2017. Internet of things: architectures, protocols, and applications. Journal of Electrical and Computer Engineering, 2017.
  30. Arief, L., & Sundara, T. A. 2017. Studi atas Pemanfaatan Blockchain bagi Internet of Things (IoT). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 1(1), 70-75.
  31. Friendly, F. (2017). Perancangan Mikroprosesor 8 Bit dengan Menggunakan Bahasa Vhdl pada Fpga Xilinx Spartan 3. Jurnal Teknovasi: Jurnal Teknik dan Inovasi, 4(1), 10-27.
  32. Machfud, M., Sanjaya, M., & Ari, G. (2015). RANCANG BANGUN AUTOMATIC WEATHER STATION (AWS) MENGGUNAKAN RASPBERRY PI. ALHAZEN Journal of Physics, 2(2), 49-58.
  33. Riadi, Muchlisin. 2020. "Raspberry Pi (Definisi, Fungsi, Jenis, Spesifikasi dan Pemrograman)", https://www.kajianpustaka.com/2020/12/Raspberry-Pi.html, diakses pada 12 Juni 2021.
  34. Wikipedia. 2021. "Arsitektur ARM", https://id.wikipedia.org/wiki/Arsitektur_ARM, diakses pada 12 Juni 2021.
  35. ELEKKOMP. 2018. "Pengertian Webcam Beserta Fungsi dan Cara Kerjanya", https://elekkomp.blogspot.com/2018/10/pengertian-webcam-beserta-fungsi-dan.html, diakses pada 13 Juni 2021.
  36. Muhammad, H., Arimbawa, I. W. A., & Jatmika, A. H. (2019). Analisis Perbandingan Sistem Autentikasi Port Knocking Dan Single Packet Authorization Pada Server Raspbian. J. Inform. dan Rekayasa Elektron, 2(1), 28.
  37. Susanto, F., Rifai, M. N., & Fanisa, A. (2017). Internet of Things Pada sistem keamanan ruangan, studi kasus ruang server Perguruan Tinggi Raharja. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 5(1), 2-7.
  38. Alvin, A., & Gusrianty, G. (2019). Implementasi SMS Gateway dan Application Programming Interface (API) pada Penjualan Mobil Tangki Berbasis Web. Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi (JMApTeKsi), 1(2), 85-88.
  39. Bachtiar, R. M., & Yulianton, H. (2017). RANCANG BANGUN APLIKASI TEXT TO SPEECH SEBAGAI PEMBELAJARAN BAHASA INGGRIS UNTUK TUNA WICARA.
  40. Wikipedia. 2021. "People Counter", https://en.wikipedia.org/wiki/People_counter, diakses pada tanggal 13 Juni 2021.
  41. Danukusumo, K. P. (2017). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Candi Berbasis GPU. Yogyakarta: Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya.
  42. Samuel, Arthur (1959). "Some Studies in Machine learning Using the Game of Checkers". IBM Journal of Research and Development.3 (3).
  43. Brownlee, J. 2019. Deep Learning for Computer Vision: Image Classification, Object Detection, and Face Recognition in Python. Machine Learning Mastery.
  44. Panji Purwanto, Baharudin Dirgantoro, dan Agung Nugroho Jati. 2015. "IMPLEMENTASI FACE IDENTIFICATION DAN FACE RECOGNITION PADA KAMERA PENGAWAS SEBAGAI PENDETEKSI BAHAYA." Bandung:eProceedings of Engineering. Vol.2:Halaman 719.
  45. Mistry, K., & Saluja, A. 2016. "An introduction to OpenCV using Python with Ubuntu. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 1(2), 65-68.
  46. Santoso, B., & Kristianto, R. P. 2020. "IMPLEMENTASI PENGGUNAAN OPENCV PADA FACE RECOGNITION UNTUK SISTEM PRESENSI PERKULIAHAN MAHASISWA", SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, 9(2), 352-361.
  47. Effendi, M. R. (2018). SISTEM DETEKSI WAJAH JENIS KUCING DENGAN IMAGE CLASSIFICATION MENGGUNAKAN OPENCV. Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, 4(1), 27-35.
  48. Wei, Y., Xia, W., Lin, M., Huang, J., Ni, B., Dong, J., ... & Yan, S. (2015). HCP: A flexible CNN framework for multi-label image classification. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 38(9), 1901-1907.
  49. Hou, Q., Cheng, M. M., Hu, X., Borji, A., Tu, Z., & Torr, P. H. (2017). Deeply supervised salient object detection with short connections. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 3203-3212).
  50. Aningtiyas, P. R., Sumin, A., & Wirawan, S. (2020). Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra-Terlatih. Jurnal Ilmiah Komputasi, 19(3), 421-430.
  51. Santoso, M. A., Aprijanto, A., Prijambodo, T., & Shadikin, A. (2021, January). Konsep Safety Beach Management System Rip Current Dengan Teknologi Video Image Processing. In Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) (Vol. 5, No. 1).
  52. Maksum, Z. U., Prasetyo, Y., & Haniah, H. (2016). Perbandingan Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi Berbasis Piksel Pada Citra Resolusi Tinggi Dan Menengah. Jurnal Geodesi Undip, 5(2), 97-107.
  53. Satgas Penanganan COVID-19 Indonesia. (2022). Situs Resmi Satgas Penanganan covid. https://covid19.go.id/
  54. Pengalaman Edukasi. 2020. “Contoh Dataset dan Pengertian Dataset”, https://www.pengalaman-edukasi.com/2020/11/apa-itu-dataset.html, diakses pada 4 Januari 2022.
  55. Wikipedia. 2021. “Dataset”, https://en.wikipedia.org/wiki/Data_set, diakses pada 4 Januari 2022.
  56. Technopedia. 2017. “Data Modeling”, https://glints.com/id/lowongan/data-modeling-adalah/#.YdOR4WDP3IU, diakses pada 4 Januari 2022.
  57. DosenIT. 2021. “Apa itu Data Modeling”, https://dosenit.com/tekno/apa-itu-data-modeling, diakses pada 4 Januari 2022.
  58. Srinath, K. R. 2017. "Python–The Fastest Growing Programming Language. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET)", 4(12), 354-357.
  59. Wardana. 2019. "Belajar Pemrograman dan Hacking Menggunakan Python." PT Elex Media Komputindo.
  60. Gustina, D., & Yahya, Y. 2020. "PENDETEKSI AIR BERSIH LAYAK DIMINUM BERBASIS PHYTON DENGAN RASPBERRY PI." IKRA-ITH INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, 4(2), 31-37.
  61. Martunus, F. 2020. Implementasi face recognition dengan opencv pada “smart CCTV” untuk keamanan brankas berbasis IoT (Bachelor's thesis, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta).
  62. Sinaga, I. P., Wibawa, P. D., & Kuniawan, E. (2017). Sistem Penghitung Dan Identifikasi Wajah Manusia Dengan Metode Background Substraction Dan Haar Cascade. eProceedings of Engineering, 4(2).
  63. Fadhlurrahman, F., & Rohmah, R. N. (2021). Alat Pengingat Penggunaan Masker Sebelum Keluar Rumah Berbasis Arduino Uno (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
  64. Setiawan, D. Y., Fitriyah, H., & Arwani, I. (2018). Sistem Penghitung Jumlah Orang Melewati Pintu Menggunakan Metode Background Subtraction Berbasis Raspberry Pi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
  65. Darmatasia, D. (2020). Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan Xception Transfer Learning. Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi), 5(2), 279-288.
  66. Santana, M., Purnamawati, S., & Rahmat, R. F. Aplikasi Pendeteksi Wajah Manusia Untuk Menghitung Jumlah Manusia. Lentera: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 15, 146757.
  67. Anarki, G. A., Auliasari, K., & Orisa, M. (2021). PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 5(1), 179-186.
  68. Azis, A., Zul, M. I., & Wardhani, K. D. K. (2017). Sistem Pendeteksi Objek Menggunakan IP Camera dan Metode Dynamic Background. Jurnal Aksara Komputer Terapan, 6(2).
  69. Purwanto, P., Dirgantoro, B., & Jati, A. N. (2015). Implementasi Face Identification Dan Face Recognition Pada Kamera Pengawas Sebagai Pendeteksi Bahaya. eProceedings of Engineering, 2(1).
  70. Rahmadhika, M. K., & Thantawi, A. M. (2021). Rancang Bangun Aplikasi Face Recognition Pada Pendekatan CRM Menggunakan Opencv Dan Algoritma Haarcascade. IKRA-ITH INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, 5(1), 109-118.
  71. Pramana, R., & Nababan, R. (2019). Perancangan Perangkat Penghitung Jumlah Penumpang Pada Kapal Komersial menggunakan Mikrokontroller. Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian Dan Industri Terapan, 8(1), 18-29.
  72. World Health Organization. (2022). WHO Corona Virus Disease (COVID-19) Dashboard. https://covid19.who.int/

Contributors

Admin, Mayang.septiawati

Diperoleh dari "https://widuri.raharja.info/index.php?title=SI1833497281&oldid=396314"