PERBANDINGAN ALGORITMA PENDETEKSI PENYUSUP PADA SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS INTERNET OF THINGS

Abstract

Studi empiris menyatakan lingkungan menjadi faktor utama yang berpengaruh pada pola-pola kejahatan sehingga closed circuit television (CCTV) menjadi pilihan untuk mengurangi risiko kejahatan. Namun, CCTV kurang efektif karena membutuhkan high bandwidth & storage serta tidak dapat memberikan notifikasi. Oleh karena itu, muncul teknologi bernama internet of things (IoT) sehingga CCTV atau webcam bisa bekerjasama dengan sensor untuk mendeteksi kehadiran penyusup dan memberikan notifikasi. Penelitian ini mengusulkan sistem yang mendeteksi adanya penyusup dan mengirimkan notifikasi kepada pemilik rumah tanpa terikat waktu dan tempat. Sistem ini biasanya disebut sebagai smart home security system. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan algoritma pendeteksi penyusup pada sistem kemanan rumah berbasis IoT. Metode penelitian ini menggunakan internet of things (IoT) pada smart home atau home security dengan membandingkan akurasi dan waktu proses algoritma HoG+SVM dan Yolo V3. Hasil implementasi sistem mendapatkan hasil bahwa pendeteksi penyusup paling akurat yaitu algoritma Yolo V3 dengan akurasi 99% dan waktu proses 14,852 detik. Waktu proses ini bisa dipercepat dengan menggunakan Graphics Processing Unit (GPU) yang lebih tinggi spesifikasinya.