PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SECURITY DAN SISTEM KENDALI OTOMATIS SMART HOME MENGGUNAKAN NODEMCU

Kondisi ekonomi yang semakin sulit pada masa pandemi COVID-19 menjadi alasan utama tingkat kriminalitas. Salah satunya adalah pencurian yang terjadi di perumahan. Kadang-kadang kelalaian pemilik rumah dalam memeriksa celah menjadi celah bagi para pelaku untuk melakukan pencurian, dengan membuat sistem keamanan dapat menjadi solusi atas masalah diatas karena penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah keamanan tersebut dengan alat yang diharapkan dapat memberikan sistem dan kenyamanan terhadap pemilik rumah.             Alat keamanan berupa sensor-sensor yang dipasang pada bagian gerbang, pintu depan, dan jendela. Sensor ini akan berfungsi dengan cara mengirim notifikasi ke smartphone pemilik rumah ketika sensornya terpicu. Pengujian prototipe dilakukan guna mengetahui kesalahan dan kekurangan dari rancangan sistem sehingga memudahkan dalam perbaikan.Hasil pengujian menunjukkan bahwa mikrokontroler yang digunakan seperti esp32-cam & nodemcu mampu mengendalikan sensor pir, relay, solenoid doorlook, laser sensor, ldr sensor dan magnetic sensor dengan baik dan berjalan sesuai dengan fungsi yang ditujukan yaitu membangun sistem keamanan. Implementasi dalam memasang sensor sebagai salah satu cara untuk melakukan pencegahan terjadinya pencurian rumah bisa menjadi pertimbangan dalam melindungi rumah.Kata Kunci:

Implementasi Face Recognition Menggunakan Metode Haar-Cascade Classifier Untuk Sistem Keamanan Pintu

Paper ini berisikan hasil uji coba implementasi system keamaan pintu berbasis teknologi dengan menggunakan Face Recognition dengan metode haar-cascade classifier dan notifikasi menggunakan aplikasi telegram yang diterapkan pada miniatur pintu dengan menggunakan Raspberry Pi 2 sebagai microcontroller utama. Dimana bila ingin membuka kunci selenoid wajah user harus terlebih dahulu didaftarkan kedalam dataset. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan bahwa system dapat 100% membedakan wajah yang telah terdaftar pada dataset dengan wajah yang tidak terdaftar pada dataset

Internet of Things with Deep Learning-Based Face Recognition Approach for Authentication in Control Medical Systems

Internet of Things (IoT) with deep learning (DL) is drastically growing and plays a significant role in many applications, including medical and healthcare systems. It can help users in this field get an advantage in terms of enhanced touchless authentication, especially in spreading infectious diseases like coronavirus disease 2019 (COVID-19). Even though there is a number of available security systems, they suffer from one or more of issues, such as identity fraud, loss of keys and passwords, or spreading diseases through touch authentication tools. To overcome these issues, IoT-based intelligent control medical authentication systems using DL models are proposed to enhance the security factor of medical and healthcare places effectively. This work applies IoT with DL models to recognize human faces for authentication in smart control medical systems. We use Raspberry Pi (RPi) because it has low cost and acts as the main controller in this system. The installation of a smart control system using general-purpose input/output (GPIO) pins of RPi also enhanced the antitheft for smart locks, and the RPi is connected to smart doors. For user authentication, a camera module is used to capture the face image and compare them with database images for getting access. The proposed approach performs face detection using the Haar cascade techniques, while for face recognition, the system comprises the following steps. The first step is the facial feature extraction step, which is done using the pretrained CNN models (ResNet-50 and VGG-16) along with linear binary pattern histogram (LBPH) algorithm. The second step is the classification step which can be done using a support vector machine (SVM) classifier. Only classified face as genuine leads to unlock the door; otherwise, the door is locked, and the system sends a notification email to the home/medical place with detected face images and stores the detected person name and time information on the SQL database. The comparative study of this work shows that the approach achieved 99.56% accuracy compared with some different related methods.publishedVersio

Perancangan Sistem Keamanan Rumah Dengan Digital Door Lock Berbasis Web

Pada tugas akhir ini telah dibuat sebuah sistem keamanan pintu rumah (door lock) berbasis web yang membuat pemakaiannya menjadi lebih aman dan nyaman. Sistem tersebut menggunakan digital doorlock yang dapat dipantau oleh smartphone melalui web. Sebagai unit pengendali utama digunakan komputer papan tunggal Raspberri Pi. Sistem ini juga dilengkapi dengan berbagai fitur antara lain key access yang dapat dikendalikan melalui smartphone, akses masuk dengan menggunakan kontrol dari web, dan kamera sebagai monitoring dan deteksi awal dari tamu yang akan masuk. Hasil yang dicapai pada tugas akhir ini adalah prototipe digital doorlock berbasis web dengan tingkat keberhasilan alat sebesar 70%. ================= In this final task has been made a web door security system (door lock) web-based that makes its use becomes more secure and comfortable. The system uses a digital doorlock that can be monitored by smartphones via the web. As the main control unit used Raspberri Pi single board computer. This system is also equipped with various features such as key access that can be controlled via smartphone, access to access by using the control of the web, and the camera as monitoring and early detection of guests who will enter. The results achieved in this final project is a web based doorlock digital prototype with 70% tool success rate

T.A.C: Augmented Reality System for Collaborative Tele-Assistance in the Field of Maintenance through Internet.

ISBN: 978-1-60558-825-4International audienceIn this paper we shall present the T.A.C. (Télé-Assistance-Collaborative) system whose aim is to combine remote collaboration and industrial maintenance. T.A.C. enables the copresence of parties within the framework of a supervised maintenance task to be remotely "simulated" thanks to augmented reality (AR) and audio-video communication. To support such cooperation, we propose a simple way of interacting through our O.A.P. paradigm and AR goggles specially developed for the occasion. The handling of 3D items to reproduce gestures and an additional knowledge management tool (e-portfolio, feedback, etc) also enables this solution to satisfy the new needs of industry

Implementasi Kunci Otomatis Menggunakan Face Recognition dan Pintu Otomatis Menggunakan Speech Recognition Berbasis Raspberry PI

Home Automation merupakan sistem yang mempermudah perkerjaan manusia yang menggunakan teknologi sehingga memberikan rasa nyaman dan hidup yang lebih mudah. Banyak metode yang digunakan pada home automatin dalam hal kunci dan pintu rumah tetapi belum bisa mengatasi orang disabilitas misalnya orang yang tidak memiliki tangan atau tidak dapat menggerakkan tangan serta masalah lain pada kunci saat ini bila tiba-tiba kunci rumah hilang dan mengakibatkan pemilik rumah tidak dapat masuk rumah. Pada tugas akhir ini, diimplementasi kunci otomatis menggunakan face recognition dengan metode eigenface dan pintu otomatis menggunakan speech recognition dengan metode hidden markov model (HMM) berbasis Raspberry PI untuk mengatasi masalah tersebut. Beberapa user melakukan uji coba sistem ini memiliki logat yang berbeda-beda. Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pada sistem buka pintu, pintu dan kunci dapat terbuka pada jarak 0,3 sampai 0,7 meter dengan rata-rata akurasi sebesar 67,2% dan response time sebesar 7,87 detik Sedangkan pada rata-rata akurasi pada kondisi terbaik sebesar 90,0% dan rata-rata response time sebesar 7,74 detik. Sistem keamanan buka pintu sangat baik karena berhasil menolak semua user yang tidak tersimpan di database. Untuk sistem tutup pintu, pintu dan kunci dapat tertutup pada jarak 0,3 sampai 0,7 meter dengan rata-rata akurasi sebesar 55,3% dan rata-rata response time 4,99 detik. Sedangkan rata-rata akurasi pada kondisi terbaik sebesar 70,0% dan rata-rata response time sebesar 4,93 detik. Akurasi yang didapatkan sangat dipengaruhi oleh jarak, sudut, intensitas cahaya, intensitas suara dan logat, sedangkan response time sangat dipengaruhi oleh jarak, intensitas suara, logat dan kecepatan user mengatakan perintah suara setelah suara beep serta metode speech recognition yang digunakan

Securing Personal IoT Platforms through Systematic Analysis and Design

Our homes, hospitals, cities, and industries are being enhanced with devices that have computational and networking capabilities. This emerging network of connected devices, or Internet of Things (IoT), promises better safety, enhanced management of patients, improved energy efficiency, and optimized manufacturing processes. Although there are many such benefits, security vulnerabilities in these systems can lead to user dissatisfaction (e.g., from random bugs), privacy violation (e.g., from stolen information), monetary loss (e.g., denial-of-service attacks or ``ransomware''), or even loss of life (e.g., from malicious actors manipulating critical processes in a hospital). Security design flaws may manifest at several layers of the IoT software/hardware stack. This work focuses on design flaws that arise in IoT platforms---software systems that manage devices, data analysis results and control logic. Specifically, we show that empirical security-oriented analyses of personal IoT platforms lead to: (1) an understanding of design flaws that can be leveraged in long-range and device-independent attacks; (2) the development of security mechanisms that limit the potential for these attacks. Concretely, we contribute empirical analyses for two categories of personal IoT platforms---Hub-Based (Samsung SmartThings), and Cloud-First (If-This-Then-That). Our analyses reveal overprivilege as a main enabler for attacks, and we propose a set of information flow control techniques (FlowFence and Decoupled-IFTTT) to manage privilege better in these platforms, therefore reducing the potential for attacks.PHDComputer Science & EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/137083/1/earlence_1.pd

A multi-user collaborative BIM-AR system to support design and construction

This is an accepted manuscript of an article published by Elsevier in Automation in Construction on 29/11/2020, available online: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103487 The accepted version of the publication may differ from the final published version.Augmented Reality (AR) is fast becoming an established tool for the construction industry. Previous research reports on the conversion of BIM geometric models and the implementation of these with marker-based AR, or the use of more wide area AR taking positional input from GPS. Much of this focused on the use of AR in an individual context, so there is need to align AR with the more collaborative nature of BIM. By implementing marker-based AR, and connecting to a cloud-based database, the presented BIM-AR system provides the ability to view, interact and collaborate with 3D and 2D BIM data via AR with geographically dispersed teams. An Agile Scrum Method was used to develop the prototype system including a mobile AR application and a Large Touch Screen application based on and a Model, View, Controller (MVC) approach. Finally, the system was tested and verified using a focus group of construction practitioners.Accepted versio