Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Sistem Keamanan Rumah Melalui Pengenalan Wajah Dengan Webcam Berbasis Raspberry Pi4
Anthoinete P.Y. Waroh
Teknik Komputer
Politeknik Negeri Manado Manado, Indonesia anthoinete.warohr@gmail.com
Nikita Sajangbati
Teknik Informatika Politeknik Negeri Manado Manado, Indonesia nikitasajangbati27@gmai.com Sukandar Sawidin* Teknik Listrik Politeknik Negeri Manado Manado, Indonesia sukandarsawidin@gmail.com* Marike A. S Kondoj Teknik Informatika Politeknik Negeri Manado Manado, Indonesia silviamarike@gmail.com
Tony J. Wungkana
Teknik Listrik Politeknik Negeri Manado Manado, Indonesia wungkanatony@gmail.com Diterima : Oktober 2023 Disetujui : Desember 2023 Dipublikasi
: Januari 2024
Abstrak— Dalam memanfaatkan dunia teknologi   telah banyak inovasi  pengembangan  di  dalam  kehidupan  sehari-hari  yang sering  kita  temui,  terutama  dibidang  rumah  pintar.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  melakukan  pengembangan  sistem doorcam  dengan  metode    Local  Binary  Pattern  Histogram (LBPH)  untuk  Face  Recognition  yang  berfungsi  untuk pengenalan  dan  menggunakan  algoritma  Haar  Cascade Classifier untuk proses pendeteksian wajah serta menggunakan sensor  Passive  Infra  Red  (PIR)  untuk  mengetahui  seseorang datang  bertamu  ke  rumah  serta  aktifitas  lainnya.  Tujuan penelitian  ini  untuk mengetahui  siapa  yang  datang  ke  rumah, apakah  dikenali  pemilik  rumah  atau  orang  asing  yang kemudian sistem akan mengirimkan notifikasi hasil tangkapan kamera  ke  pemilik  rumah  lewat  aplikasi  internet  messaging telegram.  Sistem  ini  memanfaatkan  perangkat  Raspberry  Pi4 yang  nantinya  akan  dihubungkan  dengan  Kamera  dan Telegram pada prototype doorcam. Disamping itu sistem  dapat mengirimkan pesan telegram ke pemilik rumah dengan Text To Speech serta selenoid door untuk membuka dan menutup pintu rumah  melalui  jaringan  internet  messaging.  Dari  hasil pengujian  yang  dilakukan  bila  sensor  PIR  mendeteksi  suatu gerakan akan mengaktifkan doorcam untuk mengenali bentuk wajah  di  kenal  atau  tidak,  bila  wajah  dikenal  umaka  sistem akan  mengaktifkan  solenoid  doorlock  untuk  membuka  pintu. Bila wajah tidak dikenal sistem akan melakukan pengambilan gambar yang hasilnya akan dikirim ke aplikasi telegram.
Kata Kunci :  Raspberry; WebCam; Face Detection; Telegram Abstract  -  In  utilizing  the  world  of  technology,  there  have  been many  development  innovations  in  everyday  life  that  we  often encounter,  especially  in  the  field  of  smart  homes.  In  this  study, researchers developed a doorcam system using the Local Binary Pattern  Histogram  (LBPH)  method  for  Face  Recognition  which functions  for  recognition  and  uses  the  Haar  Cascade  Classifier algorithm for the face detection process and uses a Passive Infra Red  (PIR)  sensor  to  find  out  if  someone  has  come  to  visit  you. home and other activities. The purpose of this study was to find out who came to the house, whether the owner recognized the house or  a  stranger,  and  then  the  system  would  send  notifications captured  by  the  camera  to  the  home  owner  via  the  telegram
internet messaging application. This system utilizes the Raspberry Pi4  device  which  will  later  be  connected  to  the  Camera  and Telegram on the doorcam prototype. Besides that, the system can send telegram messages to homeowners with Text To Speech and selenoid  doors  to  open  and  close  the  door  of  the  house  via  the internet messaging network. From the results of tests carried out, if the PIR sensor detects a movement, it will activate the doorcam to  recognize  the  shape  of  a  familiar  face  or  not,  if  the  face  is recognized, the system will activate the doorlock solenoid to open the  door.  If  the  face  is  not  recognized,  the  system  will  take  a picture,  the  results  of  which  will  be  sent  to  the  Telegram application.

## Keywords: Raspberry; WebCam; Face Detection; Telegram

## I. P ENDAHULUAN
Di  zaman  yang  serba  canggih  ini,  sistem  keamanan sangatlah  penting  mengingat  intensitas  kejahatan  yang semakin meningkat. Pada umumnya masyarakat menggunakan  sistem  keamanan  yang  mampu  merekam aktivitas di sudut rumah tertentu termasuk merekam kejadian tindak kejahatan, tanpa adanya peringatan dini. Masalah yang terjadi adalah pelaku kejahatan sudah mengetahui teknis dari sistem keamanan yang sudah terpasang yang biasanya berupa CCTV,  sehingga  para  pelaku  kejahatan  dapat  dengan  cepat menghilangkan  jejak  kejahatannya  dengan  cara  merusak media  penyimpanan  perekaman.  Terkadang  para  pelaku kejahatan  menargetkan  rumah  yang  tanpa  menggunakan sistem keamanan, dan rumah yang jarang dilalui masyarakat sekitar.  Kurangnya  pengamanan  keliling  atau  pos  ronda semakin  meningkatkan  aksi  kejahatan  yang  terjadi  di  suatu komplek.[1][2][3][4][5]
Oleh karena itu, penelitian ini mengangkat tema Sistem Keamanan  Rumah  Melalui  Pengenalan  Wajah  Dengan Webcam  Berbasis  Raspberry  Pi4.  Diharapkan  sistem keamanan  ini  dapat  memberikan  informasi  dan  peringatan dini melalui Push Notification bahwa terdeteksi orang yang
tidak  dikenal,  ada  di  depan  rumah.  Jika  suatu  citra  wajah terekam  pada  kamera,  maka  proses  face  detection  akan melakukan pencocokan setiap Pixel dan mengklarifikasinya dalam  bentuk  “wajah”  atau  “bukan  wajah”.  Setelah melakukan proses deteksi wajah kemudian akan dilanjutkan ke tahap pengenalan wajah, yang nantinya jika di kenali pintu rumah  akan  terbuka.  Sistem  akan  melakukan  pendeteksian wajah  berdasarkan  wajah  para  penghuni  rumah  yang sebelumnya sudah direkam dan dimasukkan ke dalam basis data sistem, dimana yang bukan pemilik wajah akan dianggap sebagai orang tidak dikenal, lalu mengirimkan pemberitahuan kepada pemilik rumah dengan menggunakan aplikasi  telegram,  dimana  memiliki  fungsi  mengirimkan pesan  seperti Text  To  Speech dan  juga  dapat  mengirimkan pesan suara yang nantinya akan di rekam kemudian dikirim ke Telegram.[6][7][8][9][10]
Jika  suatu  citra  wajah  terekam  pada  kamera,  maka proses  face  detection  akan  melakukan  pencocokan  setiap Pixel  dan  mengklarifikasinya  dalam  bentuk  “wajah”  atau “bukan  wajah”.  Setelah  melakukan  proses  deteksi  wajah kemudian akan dilanjutkan ke tahap pengenalan wajah, yang nantinya jika di kenali pintu rumah akan terbuka.[11][12][13][14][15]
Nur  Sultan  Salahuddin dkk (2022)  membuat  prototipe Sistem  keamanan  pintu  inkubator  bayi  melalui  pengenalan wajah  menggunakan  kamera  web  dan OpenCV berbasis Raspberry  Pi,  Sistem  dapat    melakukan  pendeteksian sekaligus pengenalan wajah pengguna berdasarkan database yang sudah disimpan. [15]
Rahmat  N.  Dasmen  dan  Rasmila  (2019),    Sistem  dapat mengontrol lampu dengan menggunakan modul relay untuk mengontrol  aliran  arus  listrik  ke  lampu  pijar  melalui jaaringan internet. [16]

## II. METODE PENELITIAN
Untuk  mengetahui  proses  pembuatan  prototype  sistem keamanan rumah melalui pengenalan wajah dengan webcam berbasis Raspberry Pi4  dilakukan penelitian pengkajian pada sistem  kontrol.  Penelitian  yang  akan  dilaksanakan  dengan tahapan-tahapan  sebagai  berikut:  Merancang  Prototype Sistem  Keamanan  Rumah  Melalui  Pengenalan  Wajah Dengan Webcam Berbasis Raspberry Pi4, perancangan  blok diagram      sistem  kontrol,  diagram  alir,    merancang power supply , sensor PIR, camera, driver Relay , Lampu  Indikator, solenoid  doorlock ,    merancang  Program  sistem  dengan komunikasi  internet  dan  pengujian  sistem  keamanan  rumah melalui  pengenalan  wajah  yang  terintegrasi  untuk mempermudah dalam proses pembuatan perangkat keras.
A. Blok  Diagram  Sistem  Keamanan  Rumah  Melalui Pengenalan Wajah Dengan Webcam
Berikut  ini  merupakan  uraian  dari  fungsi  blok  diagram sistem:
1. Kamera  ( Input );  Kamera  meiliki  fungsi  utama  untuk menangkap  objek  yang  nantinya  untuk  pendeteksi  serta pengenalan  wajah  dan  juga  untuk  melakukan  capture gambar.
2. PIR ( Input ); Passive Infra Red bertugas untuk melakukan pendeteksi  pergerakan  yang  nantinya  akan  memberikan masukkan  nilai  1  ke  dalam  raspberry  jika  terdeteksi pergerakan.
3. Microphone  ( Input );  Mikropon  memilik  fungsi  untuk menerima  suara  kemudian  diolah  menjadi  data  yang nantinya akan di kirimkan ke telegram.
4. Button ( Input ) ; Fungsi push button ini yaitu memberikan input untuk menjalankwa suatu perintah.
5. Raspberry PI ( Process ); Raspberry PI menjadi komponen utama  untuk  mengelola  dan  meprocess  setiap  perintah yang lewat pemrograman.
6. Relay;  Fungsi  relay  yaitu  untuk  mengontrol  untuk menjalankan selenoid.
7. Selenoid  Doorlock ; Selenoid  doorlock memiliki  fungsi pada  umumnya  pengunci  pintu  akan  tetapi  selenoid  ini bekerja  secara  sistem  dimana  diperlukan  pengontrolan untuk menjalankannya.
8. Speaker;  Speaker  menjadi  komponen  tambahan  untuk mengelola data menjadi suara untuk dapat di dengarkan.
9. Telegram;  Telegram  berfungsi  sebagai  input  dan  output dimana  telegram  dapat  memberikan  perintah  serta menerima data dari raspberry.

## B. Flow Chart Sistem Registrasi Wajah
Pemrograman untuk menambahkan sample wajah yang   di masukkan  kedalam  folder  dataseet  dimana  diperlukan perintah dari  telegram untuk mengaktifkan fungsi registrasi wajah dengan memberikan pesan nama yang nantinya ketika pesan  ini  akan  menjalankan  fungsi  daftar  wajah  dan memberikan nama dan jumlah wajah yang sudah ditentukan.
Penjelasan Flowchart gambar 2 :
1. Ketika  sistem  dijalankan  pengguna  sudah  dapat mengirimkan pesan ke bot telegram.
2. Ketika  bot  telegram  menerima  pesan  yang  ada,  pesan tersebut akan di lanjutkan client bot raspberry.
3. Ketika  masuk  pada  raspberry  maka  sistem  akan membaca  jenis  pesan  yang  ada,  jika  /regis  nama  maka kamera akan dihidupkan.
4. Kemudian  jika  terdeteksi  pada  kamera  bentuk  wajah maka  akan  dilakukan  pengambilan  gambar  kemudian menyimpannya. Jika sudah lebih dari 100 maka dia akan menutup kamera dan selesai.
C. Flowchart Sistem DoorCam Pemrograman pendeteksi wajah akan melakukan pengambilan visual menggunakan kamera yang terhubung ke raspberry yang nantinya setelah dijalankan pemrograman ini akan  melakukan  pengolahan  inputan  tangkapan  kamera kemudian  dilakukan  proses  deteksi  bentuk  wajah  serta  data wajah yang telah tersimpan di dalam dataseet akan dikenali.

## Gambar 3. Flowchart Doorcam Sistem
1. Keterangan pada Gambar 3. :
2. Ketika  sistem  dijalankan,  maka  sensor  gerak  akan mendeteksi pergerakan yang ada sejauh jangkauan untuk menerima sinyal infra merah.
3. jika  sensor  motion  tidak  mendeteksi  pergerakan  maka dia akan kembali melakukan pengecekan.
4. sedangkan jika terdeteksi pergerakan maka kamera akan di aktifkan
5. kemudian  sistem  yang  ada  melakukan  pendeteksian bentuk wajah yang berada di depan kamera.
6. kemudian  melakukan  proses  pengenalan  wajah  yang berada pada dataset.
7. kemudian ketika wajah tidak dikenali maka sistem akan melakukan  pengambilan  gambar  kemudian  gambar disimpan lalu dikirim ke pengguna telegram.
8. jika wajah dikenali maka sistem akan membuka pintu
9. kemudian  memberikan  jedah  waktu  5  detik  untuk menutup kembali.
10. kemudian  pintu  akan  terkunci  kembali  dan  selanjut mematikan kamera.
11. Kemudian  ada  jedah  waktu  15  detik  untuk  kembali mendeteksi pergerakan.
12. Kemudian  melakukan  pengulangan  kembali  ke  mode pendeteksian pergerakan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  membuat  rancangan  prototype  sistem  keamanan rumah,  sehingga  fungsi  kerja  sistem  yang  dibuat  dapat terlihat  seperti  pada  gambar  4.  Untuk  menjalan  sistem  ini yaitu dengan menghubungkannya ke jaringan internet lewat modem  wifi  sehingga  sistem  notifikasi  ke  telegram  dapat terkirim.

## Gambar 4. Rangkaian Prototype Sistem

## A. Pengujian  Fungsi Deteksi Gerak
Digunakan untuk mendeteksi gerak ketika sesorang di depan pintu  yang  dideteksi  oleh  sensor  PIR  sehingga  akan mengaktifkan fungsi Doorcam  untuk mendeteksi wajah dan pengenalan wajah.

## B. Pengujian Deteksi Wajah dan Pengenalan Wajah
Fungsi  ini  untuk  mengenali  bentuk  visual  yang  berada didepan kamera yang nantinya akan bekerja untuk mengenali bentuk wajah yang dikenali dan tidak dikenali, yang nantinya ketika  dikenali  sistem  ini  akan  melakukan  fungsi  tambahan yaitu mengaktifkan selenoid doorlock .
Gambar 6. Pengujian Deteksi dan Pengenalan Wajah
Ketika  fungsi  doorcam  diaktifkan  maka  kamera  akan melakukan  proses  deteksi  serta  pengenalan  wajah  dimana pada  fungsi doorcam akan  melakukan  pencocokan  data gambar pada folder dataset dengan video real-time kamera, jika  folder  dataset  masih  kosong  maka  setiap  pencocokan wajah  tidak  akan  dikenali.  Ketika  pada  folder  sudah  terisi data gambar maka sistem dapat mencocokan data wajah dari tangkapan kamera dengan data wajah pada folder dataset dan jika terdapat kecocokan maka sistem akan memanggil fungsi membuka pintu rumah serta menutup kembali dengan delay waktu  yang  telah  di setting .  Sedangkan  wajah  yang  tidak dikenali maka sistem akan melakukan  melakukan pengambilan  gambar  yang  nantinya  hasil  gambar  yang  ada akan di kirimkan ke telegram.
Gambar 7. Pengujian Notifikasi tidak dikenal
Gambar 8. Pintu Terbuka Jika pengenalan wajah dikenali

## c. Kirim Pesan Suara
Fitur ini untuk membantu siapa saja seseorang yang mungkin berkunjung  ketika  kita  tidak  berada  di  rumah.  Bisa mengirimkan pesan suara ke pemilik rumah yang ada dengan
menekan  tombol  yang  nantinya  hasil  rekaman  suara  akan dikirim kan kepemilik rumah.

## Gambar 9. Pengujian Menekan Push Button
Sedangkan  hasil  pengiriman  yang  diterima  oleh  pengguna bisa dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengiriman Notifikasi Pesan Suara

## D. Sistem Kontrol lewat Telegram
Pada bagian ini pemilik rumah dapat melakukan beberapa perintah dimana hanya perlu menggunakan pesan dari bot telegram  yang  nantinya  setiap  pesan  yang  ada,  sudah  di berikan masing-masing fungsinya pada sistem.
1.  Fungsi Ambil Gambar
Pengujian      memberikan      perintah  /takepic  lewat  pesan teks  untuk  memberikan  perintah  untuk  mengambil gambar.

## Gambar 11. Perintah Mengambil Gambar
Dan  hasil  dari  menjalankan  fungsi  ambil  gambar  bisa dilihat                   pada Gambar 12.

## 2.  Pengujian Perintah Video
Pengujian   memberikan   perintah /takevideo 10 lewat pesan teks  untuk  memberikan  perintah  untuk  mengambil  video kurang lebih sepuluh detik dan bisa dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Pengujian Perintah Ambil Vidio
Dan hasil dari menjalankan fungsi ambil video bisa dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil Notifikasi Mengambilan Vidio
3. Pengujian Perintah Buka Pintu
Pengujian  perintah  /open  lewat  pesan  teks  untuk memberikan  perintah untuk membuka  pintu  seperti  terlihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Pengujian Perintah Membuka Pintu

## 4. Pengujian Perintah Tutup Pintu
Pengujian  perintah  /close  lewat  pesan  teks  untuk memberikan  perintah  untuk  menutup  pintu  bisa dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Pengujian Perintah Menutup Pintu
Dan hasil dari perintah tutup pintu bisa dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Pengujian Perintah Menutup Pintu
5. Pengujian Perintah Daftar Wajah Pengujian  perintah  /regis  vani  lewat  pesan  teks  untuk memberikan perintah untuk menjalankan fungsi daftar wajah bisa dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Pengujian Perintah mendaftarkan wajah
hasil dari menjalankan perintah daftar wajah   hasilnya akan di simpan pada folder dataseet.
Gambar 19. Pengujian Proses Deteksi Wajah dan Ambil Gambar
Gambar 20. Pengujian Pengambilan Gambar Wajah Pada Dataseet
6. Pengujian Perintah Text To Speech
Pengujian  perintah  /speak  kalimat  lewat  pesan  teks  untuk memberikan perintah untuk menjadikan pesan teks menjadi suara bisa dilihat pada Gambar 21 yang hasilnya hanya bisa di dengar lewat speaker.
Gambar 21. Pengujian Perintah Text To Speech
7. Fungsi On / Off Sistem Ketika  peneliti  melakukan  pengujian  perintah  /on  atau  /off lewat  pesan  teks  untuk  memberikan  perintah    untuk mengubah nilai variable pada sistem jika nilai 1 maka sistem dihidupkan jika nilai 0 maka sistem akan off bisa dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22. Pengujian On/Off Sistem

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dari  hasil  rancang  bangun doorcam  pendeteksi  wajah  dengan  sistem  kontrol  lewat internet  messaging  sebagai  berikut:  1).  Pengguna  dapat menerima  notifikasi  pesan  hasil  tangkapan  gambar  wajah serta pesan suara serta fungsi kontrol lewat pesan. Perintah fungsi Text menjadi suara berhasil, dimana hasilnya dapat di  dengarkan  lewat  speaker.  Pengguna  dapat  menerima pesan  suara  yang  dikirimkan;  2).  Pengguna  berhasil melakukan  buka  dan  tutup  pintu  dengan  pesan  text  lewat telegram;  3).  Sistem  dapat  mendeteksi  pengenalan  wajah dan melakukan pencocokan wajah dari hasil ekstraksi data histogram pada folder dataset.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada P3M Politeknik  Negeri  Manado  yang  telah  memfasilitasi penelitian  ini  dan  Pengelola  Jambura  Journal  of  Electrical and  Engineering  (JJEEE)  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik  Universitas  Negeri  Gorontalo,  sebagai  sarana berbagi dan bertukar pikiran demi perbaikan  penelitian ini, seta  semua  pihak yang  tidak dapat  disebutkan  satu  persatu sehingga karya tulis ini bisa terlaksana.

## REFERENSI
[1]  F.  Martunus,  “Implementasi  face  recognition  dengan opencv  pada  ‘smart  CCTV’  untuk  keamanan  brankas berbasis IoT.” Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah …, 2020.
[2]  R. Slamet, F. A. Rakhmadi, and L. Awaludin, “Rancang Bangun Alat Deteksi Penyusup Menggunakan Kamera, Raspberry  PI  4  Model  B  dan  OpenCV  4,” Sunan Kalijaga J. Phys. , vol. 3, no. 1, pp. 19–27.
[3]  S.  Sutarti,  S.  Samsuni,  and  I.  Asseghaf,  “Sistem Keamanan Rumah melalui Pengenalan Wajah Menggunakan  Webcam  dan  Library  Opencv  Berbasis Raspberry Pi,” J. Din. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 13–26, 2019.
[4]  B.  Benny et  al. ,  “Sistem  Pengamanan  Pintu  Rumah Dengan  Raspberry  Pi  Berbasis  Internet  of  Things,” J. Ilm. Core IT Community Res. Inf. Technol. , vol. 10, no.
1, 2022.
[5]  S.  G.  Anggraeni,  “Pengembangan  Sistem  Doorcam Berbasis Mini Pc Raspberry Pi.” Universitas Komputer Indonesia, 2018.
[6]  F. M. Alwy, “Masker Detektor Sebagai Hak Akses Pintu Masuk  Gedung  B  Politeknik  Harapan  Bersama Menggunakan  Web  Camera  Berbasis  Raspberry  PI.” Politeknik Harapan Bersama Tegal, 2021.
[7]  R.  S.  Anwara,  T.  Hasanuddina,  and  S.  M.  Abdullah, “Sistem Keamanan Pintu Asrama  Berbasis Pengenalan Wajah dengan Algoritma Haar Cascade,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam ISSN , vol. 2721, p. 901, 2022.
[8]  W. Ariansyah, D. N. Ilham, and R. A. Candra, “Opening Doors  Using  Internet  Of  Things  (IoT)  Based  Face Recognition,” Brill. Res. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, 2021.
[9]  M. N. Baay, A. N. Irfansyah, and M. Attamimi, “Sistem Otomatis  Pendeteksi  Wajah  Bermasker  Menggunakan Deep  Learning,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  A64– A70, 2021.
[10] M.  Hernanda  and  E.  A.  Yulanda,  “Rancang  Bangun Sistem  Pendeteksi  Masker  dan  Suhu  Tubuh  Sebagai Kontrol Akses Masuk Ruangan Berbasis Raspberry Pi 4 Model B,” Pros. SEINTEK Univ. Pamulang , vol. 1, no. 2, pp. 356–370, 2022.
[11] M.  Nabila,  R.  Idmayanti,  and  I.  Rahmayuni,  “Deteksi Wajah  Bermasker  Menggunakan  Webcam  dan  AWS EC2 Berbasis Raspberry Pi,” JITSI J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 124–133, 2021.
[12] A.  P.  P.  Prasetyo,  “Sistem  Pemilah  Sampah  Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN,” SISFOTENIKA , vol. 13, no. 1, pp. 76–90, 2023.
[13] I.  K.  Putra,  F.  Dewanta,  and  S.  Astuti,  “Sistem  Pintu Gerbang Otomatis Menggunakan Deep Learning Object Detection,” eProceedings Eng. , vol. 9, no. 6, 2023.
[14] R. I. Ramadhan, H. Fitriyah, and E. R. Widasari, “Sistem Deteksi Daun Busuk pada Pakcoy Hidroponik menggunakan Metode Thresholding pada Warna Hue dan Saturasi berbasis Raspberry Pi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 554– 563, 2023.
[15] A.  Sintawati,  I.  Windarti,  and  I.  Baihaqi,  “Prototipe Sistem  Keamanan  Pintu  Inkubator  Bayi  melalui Pengenalan  Wajah  menggunakan  Kamera  Web  dan OpenCV  berbasis  Raspberry  Pi.  Techno.  Com,  21(3), 579-595.,” J.  Minfo  Polgan ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1293– 1305, 2023.
[16] N. Rahmat and M. Rasmila, “Implementasi Raspberry Pi 3  pada  sistem  pengontrol  lampu  berbasis  Raspbian Jessie,” Implementasi  Raspberry  Pi  3  pada  Sist. Pengontrol Lampu Berbas. Raspbian Jessie , 2022.