Pengujian Smart Doorbell Menggunakan Kamera Dan Metode Haar-casscade - Algi Fajardi; Aji Gautama Putrada; Maman Abdurohman (eProceedings of Engineering, 2019)
AbstrakPada umumnya kedatangan seorang tamu, pemilik rumah mengetahui dari suara bel listrik konvensionalyang ditekan oleh tamu namun ketika pemilik rumah sedang tidak berada didalam rumah, pemilikrumah tidak mengetahui keberadaan tamu yang datang. Berdasarkan permasalahan tersebut, SmartDoorbell berbasis Internet of Things (IoT) dirancang untuk mengetahui datangnya tamu melalui deteksiOpenCV dengan metode Haar-cascade yang memberikan notifikasi pada smartphone melalui email dannotifikasi suara modul buzzer didalam rumah. Dengan adanya Smart Doorbell berbasis IoT pemilikrumah dapat mengetahui informasi kedatangan tamu walaupun pemilik rumah tidak berada di rumah.Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa klasifikasi menggunakan upperbody recognition lebih baikdibandingkan dengan face recognition dengan nilai rata-rata selisih waktu terdeteksi 6,05 detik pada delay30 detik dan 6,31 detik pada delay 60 detik dan akurasi sebesar 95%.Kata kunci : Smart Doorbell, Internet of Things, smartphone, OpenCV, Haar-cascadeAbstractIn general, when a guest arrives, homeowners know from the sound of a conventional electric bell pressedby guests, but when the homeowner is not in the house, the homeowner does not know the whereabouts ofguests who come. Based on these problems, the Internet-based Smart Doorbell of IoT (IoT) is designed todetermine the arrival of guests through OpenCV detection with the Haar-cascade method and notifyingsmartphones on e-mail and sound notification by buzzer module inside the house. With the IoT-basedSmart Doorbell, homeowners can find out guest arrival information even though the homeowner is not athome. The results of this study indicate that classification using upperbody recognition is better than facerecognition with an average value of the detected time difference of 6.05 seconds at a delay of 30 secondsand 6.31 seconds at a delay of 60 seconds and 95% accuracy.Keywords: Smart Doorbell, Internet of Things, smartphone, OpenCV, Haar-cascade