STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA
Journal of Information System, Informatics and ComputingJournal of Information System, Informatics and ComputingPada era digital saat ini, sistem keamanan yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) menawarkan solusi modern untuk melindungi aset dan properti. Penelitian ini bertujuan merancang dan menerapkan sistem keamanan berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 DevKit V1, ESP32 Cam, sensor AM312, dan buzzer. Sistem ini mendeteksi gerakan menggunakan sensor AM312 yang memicu ESP32 Cam untuk mengambil gambar dan mengirimkannya ke aplikasi Telegram, serta memungkinkan pengaktifan buzzer melalui perintah Telegram untuk meningkatkan keamanan. Setelah dilakukan pengujian, sensor AM312 dapat mendeteksi gerakan pada jarak 2 hingga 4 meter, tetapi tidak berfungsi pada jarak 6 meter. Sistem berhasil mengirim gambar secara real-time melalui ESP32 Cam saat gerakan terdeteksi dan merespons perintah aktivasi buzzer melalui bot Telegram. Sistem ini memungkinkan pemilik toko untuk memantau kondisi toko dari jarak jauh menggunakan perangkat seluler dan memberikan notifikasi secara real-time.
Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem keamanan toko berbasis IoT dengan mikrokontroler ESP32 DevKit V1, ESP32 Cam AI Thinker, sensor AM312, dan buzzer berfungsi dengan baik, dimana sensor AM312 dapat mendeteksi gerakan pada jarak 2–4 meter namun tidak pada 6 meter.Sistem berhasil mengirimkan gambar secara real-time melalui ESP32 Cam dan mengaktifkan buzzer via perintah bot Telegram, memberikan notifikasi langsung kepada pemilik toko.Hasil tersebut memberikan kontribusi pada pengembangan sistem keamanan IoT dan membuka peluang penelitian lanjutan seperti penggunaan sensor dengan jangkauan lebih luas, peningkatan keamanan data, serta integrasi dengan sistem manajemen keamanan yang lebih kompleks.
Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi integrasi analisis video berbasis kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan ancaman secara otomatis dalam sistem keamanan toko IoT, sehingga meningkatkan akurasi deteksi tanpa memerlukan intervensi manusia. Selain itu, diperlukan studi komparatif tentang sensor gerak berjarak jauh seperti radar atau LiDAR yang dapat memperluas jangkauan deteksi melebihi 4 meter sambil menjaga konsumsi energi rendah, untuk mengatasi keterbatasan sensor AM312 saat jarak lebih jauh. Selanjutnya, penting untuk mengembangkan kerangka kerja manajemen data berbasis cloud yang aman, dengan enkripsi ujung-ke-ujung dan kontrol akses terperinci, guna melindungi gambar dan notifikasi dari potensi serangan siber, sekaligus memungkinkan penyimpanan historis yang dapat dianalisis lebih lanjut.
| File size | 729.95 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Pengujian pada 30 sampel dengan masing-masing kategori diuji 10 kali menunjukkan akurasi sebesar 90%, dengan 27 deteksi tepat dan 3 kesalahan pada kategoriPengujian pada 30 sampel dengan masing-masing kategori diuji 10 kali menunjukkan akurasi sebesar 90%, dengan 27 deteksi tepat dan 3 kesalahan pada kategori
USMUSM Integrasi teknologi AI, SIG, dan HAPS semakin meningkatkan otonomi dan kemampuan adaptasi drone terhadap berbagai fungsi. Ancaman yang ditimbulkan olehIntegrasi teknologi AI, SIG, dan HAPS semakin meningkatkan otonomi dan kemampuan adaptasi drone terhadap berbagai fungsi. Ancaman yang ditimbulkan oleh
USMUSM Sistem ini menunjukkan bahwa pengenalan pola berbasis aturan yang transparan menawarkan alternatif yang layak untuk pendekatan neural kotak hitam, denganSistem ini menunjukkan bahwa pengenalan pola berbasis aturan yang transparan menawarkan alternatif yang layak untuk pendekatan neural kotak hitam, dengan
USMUSM Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi dengan nilai Mean Average Precision mencapai 0. 891 pada data uji, konsisten dengan hasil validasi (0. 894),Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi dengan nilai Mean Average Precision mencapai 0. 891 pada data uji, konsisten dengan hasil validasi (0. 894),
UMPPUMPP Namun, performa sistem menurun sebesar 15% pada kondisi hujan, dan diperlukan kalibrasi rutin setiap dua minggu untuk menjaga kinerja optimal. Untuk mengatasiNamun, performa sistem menurun sebesar 15% pada kondisi hujan, dan diperlukan kalibrasi rutin setiap dua minggu untuk menjaga kinerja optimal. Untuk mengatasi
UNAMAUNAMA Deteksi serangan pada jaringan perangkat Internet of Things (IoT) menjadi tantangan penting dalam menjaga keamanan sistem yang semakin kompleks dan rentanDeteksi serangan pada jaringan perangkat Internet of Things (IoT) menjadi tantangan penting dalam menjaga keamanan sistem yang semakin kompleks dan rentan
SUBSETSUBSET Hasil ini menegaskan bahwa implementasi SIMRS tergolong berhasil namun tetap memerlukan peningkatan pada mutu sistem, mutu informasi, mutu layanan, intensitasHasil ini menegaskan bahwa implementasi SIMRS tergolong berhasil namun tetap memerlukan peningkatan pada mutu sistem, mutu informasi, mutu layanan, intensitas
IAESCOREIAESCORE Algoritma berbasis NN dan WT menunjukkan kinerja yang lebih baik jika mempertimbangkan semua jenis gangguan, dan kedua algoritma tersebut menunjukkan kinerjaAlgoritma berbasis NN dan WT menunjukkan kinerja yang lebih baik jika mempertimbangkan semua jenis gangguan, dan kedua algoritma tersebut menunjukkan kinerja
Useful /
UMSUMS Meskipun objek sengketa sama, yaitu penentuan kewajiban Pajak Pertambahan Nilai (PPN) untuk tahun pajak 2016, kedua putusan tersebut berbeda. PenelitianMeskipun objek sengketa sama, yaitu penentuan kewajiban Pajak Pertambahan Nilai (PPN) untuk tahun pajak 2016, kedua putusan tersebut berbeda. Penelitian
USMUSM Metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbour (kNN) efektif dalam mengidentifikasi akun palsu di Instagram, bergantung pada kemiripan akun denganMetode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbour (kNN) efektif dalam mengidentifikasi akun palsu di Instagram, bergantung pada kemiripan akun dengan
USMUSM Kemudian ditambahkan seleksi fitur untuk memilih fitur-fitur tertentu menggunakan seleksi fitur Chi-Square yang terpilih sebanyak 85% fitur, dan untukKemudian ditambahkan seleksi fitur untuk memilih fitur-fitur tertentu menggunakan seleksi fitur Chi-Square yang terpilih sebanyak 85% fitur, dan untuk
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA 49336. Sesuai dengan pedoman RMSE dapat disimpulkan bahwa seluruh model yang diuji memiliki tingkat kesalahan sedang dalam range 0,30 – 0,599. Hasil49336. Sesuai dengan pedoman RMSE dapat disimpulkan bahwa seluruh model yang diuji memiliki tingkat kesalahan sedang dalam range 0,30 – 0,599. Hasil