Sistem pemantauan gudang berbasis IoT ini dikembangkan untuk meningkatkan keamanan dengan menggunakan ESP32-CAM, sensor PIR HC-SR602 untuk deteksi gerakan, dan sensor suara KY-038 untuk mendeteksi suara mencurigakan. Data visual dari ESP32-CAM diproses menggunakan model deteksi objek YOLOv8s yang diimplementasikan pada server Flask, dengan notifikasi hasil deteksi dikirimkan melalui bot Telegram. Pelatihan model dilakukan dengan menggunakan dataset yang relevan yang diolah di Roboflow dan dilatih di Google Colab. Hasil implementasi menunjukkan sistem dapat mendeteksi aktivitas manusia dengan akurasi tinggi dan mengirimkan notifikasi dalam rata-rata waktu 5 detik. Sistem ini terbukti efektif, efisien, dan dapat diandalkan untuk pemantauan gudang secara real-time, dengan potensi pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan performa pada kondisi cahaya rendah dan mempercepat proses notifikasi.
Copyrights © 2025