Analisis Perancangan Sistem Keamanan Rumah Cerdas Berbasis Sensor PIR Menggunakan Metode Machine Learning

GERALD ERGI BHASKARA NATAJAYA

Informasi Umum

Kode

23.04.2767

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

327 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Saat ini, keamanan rumah masih menjadi perhatian khusus tidak hanya di kota besar tetapi juga di daerah pinggiran, terutama bagi masyarakat yang melakukan banyak aktivitas di luar rumah. Dibutuhkan strategi yang berfungsi<br role="presentation" /> untuk meningkatkan dan memastikan sistem keamanan dan pemantauan di sekitar rumah yang dapat dipantau dari jarak jauh. Smart Home Security yang menggunakan pendeteksi gerak adalah salah satu solusi untuk masalah ini. Penelitian ini merancang dan menganalisis pendeteksi gerak untuk keamanan rumah yang terintegrasi menggunakan empat buah sensor PIR. Ketika modul sensor PIR mendeteksi gerakan, hasil deteksi akan memberikan notifikasi deteksi gerak yang dikirimkan ke ponsel pemilik rumah melalui aplikasi Blynk. Dataset dibagi dengan rasio 70:30. Uji dataset menggunakan metode bagging dilakukan untuk mengetahui matriks data. Dari hasil uji, perhitungan confusion matrix baik sebelum maupun setelah tuning menghasilkan nilai tertinggi melalui metode Bagging. Metode Bagging memiliki 5 klasifikasi, yaitu Random Forest, Extra Tree, KNN, SVC, dan Ridge, yang memerlukan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan metode Max Voting dan Boosting. Nilai confusion matrix dari data test setelah tuning memberikan nilai 95,7% untuk akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe yang diajukan dapat digunakan sebagai model keamanan rumah.</p> <quillbot-extension-portal></quillbot-extension-portal><quillbot-extension-portal></quillbot-extension-portal>