Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI SENSOR FINGERPRINT DAN PENGOLAHAN CITRA WAJAH PADA SISTEM PENGAMANAN SENJATA ELEKTRIK BERBASIS RASPBERRY PI: Elkasista Muhammad Hasan; erdiyan ariyanda; Suko Wiyanto
Jurnal Elkasista Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Elkasista
Publisher : Pustaka Poltekad

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54317/elka.v3iOktober.300

Abstract

Alutsista dalam militer merupakan barang yang diawasi dan diatur oleh negara, salah satunya adalah senjata api. Dalam beberapa tahun ini banyak terjadi pencurian atau penyalahgunaan senjata api oleh beberapa oknum ataupun sekelompok orang untuk hal-hal yang melanggar hukum, hal ini disebabkan oleh masih lemahnya tingkat pengamanan penyimpanan senjata tersebut, yang sebagian besar masih menggunakan sistem pengamanan konvensioanal yaitu dengan menggunakan rantai dan gembok, sehingga sangat mudah untuk menembus sistem keamanan tersebut. Untuk itu peneliti membuat sebuah inovasi sistem pengamanan senjata yang lebih efektif dan efisien, Implementasi Sensor Fingerprint Dan Pengolahan Citra Wajah Pada Sistem Pengamanan Senjata Elektrik Berbasis Raspberry Pi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan sistem keamanan senjata yang lebih baik dari sebelumnya . Metode yang dipakai merupakan metode kuantitatif yakni hasil yang didapatkan adalah berupa persentase dari setiap uji yang dilakukan. Penelitian ini dilakukan selama 6 bulan di Lab Elektronika Poltekad Kodiklatad. Pada penelitian ini dijelaskan bahwasannya sistem biometric berupa rancang bangun firearm storage ini terdiri dari dua sistem yakni pengenalan wajah serta fingerprint. Untuk mendeteksi pengenalan wajah peneliti menggunakan webcam logitech C270 dengan jarak perubahan antara 0 cm-100 cm. Hasil yang diperoleh dari pendetekian pengenalan wajah ini adalah diketahui ada empat ekspresi yang bisa dikenali dan terdeteksi yakni tersenyum, biasa, cemberut dan tertawa dengan nilai akurasi masing-masing adalah 100%. Sedangkan pada pendeteksian fingerprint didapatkan hasil berupa ada lima kondisi ibu jari yang bisa dideteksi dengan nilai akurasinya sebesar 100% yakni adanya noda, posisi tepi kanan, kiri, full serta ujung jari. Sedangkan pendeteksian jari ini tidak akan dikenali apabila jari berdebu, terluka serta basah dengan masing-masing nilai akurasi 0%.
Design and Development of a Portable Surveillance Robot with Wireless Control Using ESP32-CAM for Tactical Intelligence Purposes Dwi Wahyu; Kasiyanto; Suko Wiyanto
Journal of Creative Power and Ambition (JCPA) Vol. 4 No. 01 (2026): Journal of Creative Power and Ambition (JCPA)
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/jcpa.1242

Abstract

This research aims to design and develop a portable surveillance robot with wireless control using the ESP32-CAM module as an innovative solution to support tactical intelligence needs in high-risk environments. Through the prototype research method, this system is developed to facilitate real-time surveillance without requiring personnel to be directly present in dangerous locations, thereby minimizing risks to human safety. The robot integrates major components such as the ESP32-CAM as the main control center and video transmission medium, the L298N motor driver, and four DC motors that enable mobility across various urban and open-field terrains. Supported by a Li-ion battery power source, the device is capable of transmitting visual data efficiently through a Wi-Fi network to the control device, which is expected to improve operational effectiveness and decision-making accuracy in surveillance and security missions.