SMART DOORBELL Berbasis IoT Menggunakan ESP32-CAM dan Algoritma Face Recognition

Teguh Rafael Muafi; M. mujirudin;

ABSTRAK

Keamanan merupakan aspek yang sangat penting untuk mencegah kejahatan di
lingkungan hidup, terutama di tempat tinggal masyarakat. Prototipe sistem
keamanan rumah berbasis Internet of Things dengan ESP32-CAM, saya dapat
mengembangkan alat terdahulu dengan menambahkan fitur pengenalan wajah,
sehingga alat yang saya kembangkan tidak hanya dapat memberikan alarm dini saja
melainkan menampilkan wajah yang menekan bel dari pintu rumah itu sendiri. Cara
kerja alat ini yaitu, sesorang akan menekan push button lalu sistem akan merespon
dengan menangkap gambar lalu dikirimkan kepada server, kemudian gambar akan
diolah oleh ESP32 dengan database yang dimiliki, selanjutnya setelah divalidasi
akan dikirimkan melalui telegram dengan teks jika orang tersebut cocok dengan
database jika tidak maka akan dikirimkan gambar saja. Hasil yang didapatkan adalah
berhasil mendeteksi wajah, mendapatkan nilai rata rata delay waktu, serta nilai rata
rata kecepatan wifi. Perancangan ini berhasil mendeteksi wajah dengan keberhasilan
90%, mendapatkan nilai rata rata delay time 6,2 detik, serta nilai rata rata kecepatan
wifi dengan unduhan 45,42Mbps dan unggahan 48,73Mbps

Kata Kunci: Keamanan Rumah, Bel Otomatis, Sensor ESP32-CAM, Deteksi Wajah, Kecepatan Sinyal WiFi.

ABSTRACT

Security is a very important aspect to prevent crime in the environment, especially
in people's homes. The Internet of Things-based home security system prototype with
ESP32-CAM, I can develop the previous tool by adding facial recognition features,
so that the tool I developed can not only provide an early alarm but display the face
that presses the doorbell of the house itself. The way this tool works is, someone will
press the push button then the system will respond by capturing the image and then
sending it to the server, then the image will be processed by ESP32 with the database
it has, then after validation it will be sent via telegram with text if the person matches
the database if not, an image will be sent only. The results I got were successfully
detecting faces, getting the average value of time delay, and the average value of
wifi speed. This design successfully detects faces with 90% success, gets an average
value of delay time of 6.2 seconds, and an average value of wifi speed with
45.42Mbps download and 48.73Mbps upload.

Keywords: Home Security, Automatic Doorbell, ESP32-CAM Sensor, Face Recognition, WiFi Signal Speed.