Sistem Pengidentifikasi Pengunjung Perpustakaan Siswa SMA Negeri 1 Monta Menggunakan Metode Image Clasification Berbasis Raspberry Pi 3

Kurniawan Debbi Aryani, Muslimin Muslimin, Lisda Ramdhani

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengidentifikasi pengunjung perpustakaan menggunakan metode klasifikasi citra, serta memberikan kemudahan bagi pengelola perpustakaan dalam mendokumentasikan data pengunjung. Studi kasus dilakukan di perpustakaan SMA Negeri 1 Monta. Perangkat yang digunakan dalam sistem ini meliputi modul kamera sebagai alat input untuk mendeteksi wajah (face detection), Raspberry Pi sebagai pemroses data yang mengolah input dari kamera dan melakukan validasi terhadap database anggota perpustakaan, serta melakukan proses identifikasi menggunakan library image classification dari aplikasi OpenCV. Selain itu, sebuah laptop digunakan sebagai web server untuk menampilkan halaman dashboard pengunjung secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi wajah dengan baik pada jarak antara 30 cm hingga 160 cm. Namun, pada jarak 170 cm, sistem tidak mampu melakukan identifikasi sama sekali.


Keywords


Sistem Pengidentifikasi, Pengunjung Perpustakaan, Face detection, Image Classification, Raspberry Pi.

Full Text:

PDF

References


Asmara, R. A., Ridwan, M., P, G. B., & Handayani, A. N. (2022). Pengembangan Sistem Face Recognition menggunakan Cloud Service, Raspberry Pi dan Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Informatika Polinema, 9(1), 95–102. https://doi.org/10.33795/jip.v9i1.1181

Gautama, I. M. B., Arsa, I. G. N. W., Saputra, I. M. A. B., Wijaya, I. P., & Sutha, D. G. Y. N. (2023). Real-Time Visitor Counting with Dynamic Facial Recognition using Python and Machine Learning. Journal of Applied Informatics and Computing, 7(2), 128–135. https://doi.org/10.30871/jaic.v7i2.6452

Hafizah, E. N., & Muna, K. (2024). Identification of Learning Resource Access in Improving Students’ Knowledge in Linguistic At MIN 3 Tapin. Journal of Educational Research and Practice, 2(1), 11–29.

Kaur, R., & Sehgal, S. (2013). Pixel Based Classification of Remotely Sensed Image using K-means and BPNN. International Journal of Engineering Research & Technology, 2(2), 1–8.

Nadiyah, S., Susetyo, B., Tarsidi, I., Novianti, R., Ediyanto, E., Susilawati, S. Y., & Santoso, Y. B. (2022). Development of Identification Instruments for Children with Specific Learning Disability in Elementary School. Journal of ICSAR, 6(1), 116. https://doi.org/10.17977/um005v6i12022p116

Al Fatta, H. (2007). Analisis perancangan sistem informasi. Yogyakarta: C.V. Andi Offset.

Susanto, A. (2013). Perancangan sistem pencatatan pajak reklame pada Dinas Pendapatan Kota Pekanbaru dengan metode Visual Basic (Laporan Tugas Akhir). STMIK Dharmapala Riau.




DOI: https://doi.org/10.56842/infotika.v4i2.684

Refbacks

  • There are currently no refbacks.