Implementasi Sistem Keamanan Laci Pintar: Integrasi Kendali Akses Berbasis Web dan Klasifikasi Anomali Getaran Menggunakan Machine Learning - Drilanang, Mhd Ilyasyah; Kiswanto, Dedy; Nababan, Sirus Daniel Haholongan; Putri, Fahra Pebiana (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2026)
Abstrak - Penelitian ini mengimplementasikan sistem keamanan laci pintar berbasis IoT dan Edge Machine Learning untuk mengatasi kelemahan kunci konvensional dan tingginya false alarm pada sensor getar biasa. Tujuan utama penelitian adalah mengembangkan sistem klasifikasi anomali getaran secara real-time menggunakan algoritma Rule-Based Decision Tree pada mikrokontroler ESP32. Sistem mengintegrasikan sensor MPU-6050, sensor LDR, dan solenoid lock yang dikendalikan melalui dashboard web. Metode klasifikasi menerapkan logika multi-threshold dengan parameter empiris Threshold Force 4.5 m/s² dan Counter Persistence 5 siklus. Berdasarkan pengujian terhadap 30 sampel uji data getaran, sistem menghasilkan akurasi sebesar 100% dalam membedakan pola