TA : Rancang Bangun Peminjaman Loker Menggunakan RFID dan Metode Face Recognition

Syahrial, Moh. Reza (2017) TA : Rancang Bangun Peminjaman Loker Menggunakan RFID dan Metode Face Recognition. Undergraduate thesis, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.

[img]
Preview
Text
COVER.pdf - Accepted Version

Download (145kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR_ISI.pdf - Accepted Version

Download (147kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf - Accepted Version

Download (151kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf - Accepted Version

Download (971kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf - Accepted Version

Download (778kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_IV.pdf - Accepted Version

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf - Accepted Version

Download (142kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Accepted Version

Download (144kB) | Preview

Abstract

Dalam era globalisasi saat ini penggunaan sistem peminjaman loker dengan menggunakan teknologi marak diterapkan contohnya peminjaman loker menggunakan RFID. Namun dengan sistem ini masih begitu memiliki kekurangan dari segi biaya, dan tingkat pengamanan yang sangat rendah karena hanya bergantung pada kartu RFID Reader saja. Maka dari itu dalam tugas akhir ini dibuat sistem peminjaman loker yang menggunakan metode pemilihan loker secara otomatis urut dari no kecil ke besar dengan input utama menggunakan RFID dan Face Recognition menggunakan metode eigenface sebagai pengaman. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih loker yang belum terpakai oleh user lain dan pengamanan ganda menggunakan deteksi & penyocokan wajah. Sistem ini menggunakan 3 buah mikrokontroler, yaitu Arduino Uno sebagai master dan 2 buah mikrokontroler ATMega32 sebagai slave. Digunakan komunikasi I2C sebagai penghubung mikrokontroler master dan slave. Sistem ini dapat digunakan ditempat umum ataupun Instansi manapun karena dapat digunakan oleh semua user yang memiliki kartu RFID atau tag RFID. Sistem ini dapat menghasilkan tingkat kekauratan untuk mendeteksi & mengenali wajah peminjam sebanyak 83.4%.


Export Record



Statistic

IRStats Detail StatisticView more statistics

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Moh. Reza Syahrial (12410200007)
Uncontrolled Keywords: Face Detection, Face Recognition, Principal Component Analysis, Eigenface, RFID
Dewey Decimal Classification: 000 - Computer science, information & general works > 020 Library & information sciences > 027 General libraries
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User: Agung P. W.
Date Deposited: 30 Oct 2017 09:18
Last Modified: 30 Oct 2017 09:18
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/2531

Actions (login required)

View Item View Item