Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Perancangan Alat Penangkap Gambar Pelaku Kejahatan Berbasis Node MCU ESP32 CAM
Ichwan Purwata
Teknik Informatika
STMIK Lombok Praya
Praya, Indonesia ichwanpurwata2017@gmail.com Maulana Ashari Sistem Informasi STMIK Lombok Praya, Indonesia aarydarkmaul@gmail.com Wire Bagye Teknik Informatika STMIK Lombok Praya, Indonesia wirestmik@gmail.com Saikin Sistem Informasi STMIK Lombok Praya, Indonesia eken.apache@gmail.com Diterima : November 2022 Disetujui : November 2022 Dipublikasi
: Januari 2023
Abstrak  :  Gambar  merupakan  salah  satu  alat  bukti  tindak kejahatan.  Gambar  dapat  memberikan  banyak  informasi dianataranya  tentang  pelaku,  jam  kejadian,  cara  terjadi  dan lainnya.  Ada  banyak  alat  yang  telah  dihasilkan  dengan menggunakan  Node  MCU  ESP32  CAM.  Penggunaan  ESP  32 CAM  karena  memiliki  fitur  kemampuan  menangkap  gambar dengan modul kamera yang telah terpasang. Penggunaan ESP 32  CAM  banyak  digunakan  pada  proyek  Internet  of  Things (IoT)  karena  memiliki  modul  Wifi  yang  terpasang  onboard. Pada  proyek  penangkap  gambar  yang  mendeteksi  manusia maka  ESP  32  CAM  membutuhkan  modul  tambahan  sebuah Sensor  PIR  Motion.  Ada  banyak  jenis  sensor  PIR  Motion dengan  jarak  jangkau  yang  beragam  dan  waktu  respon  yang berbeda.  Pada  penelitin  ini  dilakuakan  pengujian  beberapa jenis sensor PIR Motion untuk mendapatkan data PIR Motian dengan jangkauan terjauh dan respon tercepat. Dikembangkan rancangan  alat  penangkap  gambar  berbasis  ESP  32-CAM. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sensor  PIR  Motion terbaik  ialah  seri  HC-SR501  dan  rancangan  rangkaian  alat penangkap  gambar  dapat  bekerja  pada  ruang  gelap  dan memiliki sumber tegangan sendiri dari batrai yang dapat diisi ulang.

## Kata Kunci : ESP32 CAM; PIR Motion; Penangkap Gambar
Abstrack : Pictures are one of the evidence of a crime. Images can provide a lot of information including about the perpetrator, the time of the incident, how it happened and others. There are many tools that have been generated using the Node MCU ESP32 CAM. The  use  of  ESP  32  CAM  because  it  has  the  ability  to  capture images with a camera module that has been installed. The use of ESP 32 CAM is widely used in Internet Of Things (IoT) projects because it has a Wifi module installed onboard. In the project of capturing images that detect humans, the ESP 32 CAM requires an additional module, a PIR Motion Sensor. There are many types of PIR Motion sensors with varying ranges and different response times.  In  this  study,  several  types  of  PIR  Motion  sensors  were tested to obtain Motian PIR data with the farthest range and fastest response. ESP 32-CAM based image capture tool was developed. The results show that the best PIR Motion sensor is the HC-SR501 series and the design of the image capture device can work in a dark  room  and  has  its  own  voltage  source  from  a  rechargeable battery.
Keywords: ESP32 CAM; PIR Motion; Image Capture.

## I. P ENDAHULUAN
Angka  kriminalitas  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat relative  tinggi  sesui  dengan  catatan  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  tahun  2020  terdapat  6.963  kasus kejahatan yang dilaporkan  ke  Kepolisian.  Jumlah  kejahatan    pencurian dengan pemberatan berada di posisi kedua dengan 610 kasus [1]. sasaran pencurian daerah perkotaan ialah pertokoan dan ATM  sedangkan  daerah  pedesaan  menyasar  hewan  ternak dan  tabung  gas.  Kerugian  akibat  pencurian  ini  berdampak pada perekonimian dan trauma pada korban.
Bukti  kejahatan  pencurian  sulit  didapatkan  jika  terjadi pada  daerah  yang  tidak  terpasang  CCTV  seperti  kandang ternak  dan  perumahan  masyarakat  desa.  membantu masyarakat  Nusa  Tenggara  Barat  dalam  menyelesaikan permasalahan  sector  Ekononomi,  Budaya,  Keamanan,  Dan Pariwisata  Halal.  Dengan  alat  penangkap  gambar  tindakan pencurian  maka  dapat  dilakukan  identifikasi  pelaku kejahatan,  waktu  terjadi  tindakan.  Gambar  pelaku  dapat menjadi alat bukti laporan ke kepolisian dan waktu kejadian perkara  menjadi  acuan  masyarakat  dalam  melakukan penjagaan lingkungan.
Telah  banyak  alat  pemantau  menggunakan  ESP32 CAM  yang  dapat  menyajikan  gambar  foto  maupun  video. Metode    operasional  alat  dapat  berjalan  lokal  maupun  inter lokal dengan mengimplementasikan Internet of Things (IoT). ESP32 CAM dilengkapi dengan modul kamera  OV2640 dan OV7670 beserta LED flash. Kualitas gambar yang dihasilkan sebesar  2  Megapixel.Modul  ESP32  CAM  tidak  dilengkapi dengan LED Infrared sehingga pengambilan gambar diruang gelap  dengan  jarak  lebih  dari  3  meter  memiliki  kualitas sangat rendah bahkan tidak dapat diindentifikasi[2].
Semakin  meningkatnya  tindak  kejahatan  pencurian mendorong  kebutuhan  perangkat    pemantauan  dan  kontrol peralatan  rumah  tangga  jarak  jauh  [3].  Sistem  pemantauan dan  kontrol  jarak    Implementasi  system  elektronik  atau mekatronika  terkontrol  untuk  mengendalikan  perangkat rumah  tangga  selanjutnya  disebut  Rumah  Pintar  ( Smart Home )  [4].  Teknologi  Rumah  pintar  telah berkembang  dari kinerja  fungsi  menghidup  dan  mematikan  peralatan  remot kontrol berbasis Bluetooth dan Wireless menjadi monitoring
jarak jauh bahkan mampu mengirim gambar melalui jaringan Internet yang lebih dikenal dengan Internet of Things (IoT) [5]. Implementasi Internet of Things dapat digunakan dalam berbagai  bidang  [6][7].  Modul  Node  MCU  ESP32  CAM merupakan salah satu yang mendukung Sistem Rumah Pintar dan  telah  terbukti  kehandalannya  dalam  implementasi pengoperasian  modul  kamera  .  Implemetasi  Node  MCU ESP32 CAM pada Smart  Home berbasis Internet of Things menunjukkan keseluruhan pengujian berhasil mengambil dan mengirim  gambar[8].  ESP32  CAM  telah  digunakan  untuk menangkap gambar pada embedded system yang diterapkan dalam  system  kehadiran  berbasis  Pengenalan  Wajah  [9]. Pemanfaatan modul kemera telah digunakan untuk memindai QR code pada pengembangan alat Smart Home berbasis QR Code[8].  Pada  teknologi  yang  lebih  tinggi  telah  digunakan pada system pendeteksi golongan darah dengan jarak pindai 20  centimeter  [11].  Hasil  pemindaian  gambar  ditampilkan melalui aplikasi Telegram, WEB, dan TFT SPI [12][13].
Implementasi  ESP32  CAM  berbasis Internet  of  things menggunakan  beberapa  layanan  pengiriman  data  dan informasi. Layanan  berfungsi sebagai broker atau penyambung sehingga pengiriman data dapat dilakukan dari ESP32 CAM ke perangkat tujuan. Blink merupakan aplikasi untuk  keperluan  menjalankan  system  berbasis  IoT  [14]. Telegram menyediakan Aplications Program Interface untuk keperluan komunikasi dengan perangkat IoT [15]. Message Queuing  Telemetry  Transport (MQTT)  merupakan  standar pesan  untuk  IoT  yang  bekerja  menggunakan  metode subscribe  dengan  pemrograman  yang  minim[16].  delay transfer pada  MQTT  sebesar  0.008634  Detik  dan  nilai throughput 9,2 MBit/sec. Sehingga pengeiriman gambar dari ESP32  CAM  dapat  berjalan  pada  bandwith  rendah  beserta latency tinggi[17].
Implementasi  ESP32  CAM  diintergrasikan  dengan modul  atau  komponen  lain  untuk  menajalankan  fungsi tertentu dan telah dilakukan pengukuran kinerja pada modul tersebut. Dalam mendeteksi manusia digunakan sensor suhu tubuh passive infrared sensor  (PIR) Motion sebagai  input. Jika  manusia  atau  mahluk  hidup  melintas  pada  area  yang dijangkau sensor PIR Motion maka dapan menjadi masukkan untuk ESP32 CAM untuk menjalankan program menangkap dan  mengirim  gambar  melalui  jaringan  Internet.  Hasil Pengujian dilakukan pada jangkauan efektif dari PIR Motion menunjukkan jarak efetif 0 sd 5 meter dan pengujian waktu respon menunjukkan waktu tunda rata rata 2,7 detik[18][19].
Telah  dilakukan  pengujian  penggunaan  Node  MCU ESP32  CAM  dalam  beberapa  implementasi.  Implementasi pada  Machine  Learning  digunakan  untuk  tugas-tugas pembelajaran  mesin  sekala  kecil  (tinyML)  dengan Kemudahan  penggunaan  platform  seperti  Arduino  IDE, MicroPython  dan  TensorFlow  Lite  (TF)  memyimpulkan bahwa  ESP32  CAM  dapat  digunakan untuk  beberapa  tugas pembelajaran  mesin  sederhana  dan  untuk  pengambilan gambar kamera dan mempersiapkan prosesor lain yang lebih kuat  [20][21].  Pada image prosesing perubahan  pixel  dari ESP32  CAM  digunakan  sebagai  dasar  perhitungn menggunakan  rumus  regresi  polinomial.  Keakuratan pengukuran pada ketinggian 1 cm sampai 7 cm dengan nilai kesalahan  relatif  sebesar  1,26%.  Untuk  ketinggian  8  cm pengukuran  tidak  akurat  dengan  nilai  kesalahan  relatif 250,31% [22]. Penggunaan  pada system deteksi curah hujan menunjukan  hasil  pengujian  berjalan  dengan  baik  melalui
pengolahan  gambar  yang  dihasilkan  ESP32  CAM menggunakan software python berupa histogram (skala abu- abu)  yang  akan  dianalisa  menggunakan Fourier Transform Metode  analisis  [23].  Pada  system  pengenalan  wajah menemukan  bahwa    bahwa  ESP32  CAM  tidak  dapat membedakan wajah asli dan foto wajah[24][25]. Implemetasi pada system pengukuran kecepatan kendaraan menghasilkan kualitas  yang  rendah  sehinga  perlu  dilakukan  peningkatan kualitas  kamera  untuk  meningkatkan  citra  gambar  yang dihasilkan [26].
Pada  penelitian  dilakukan  pengujian  berbagai  jenis sensosr  PIR Motion dan  penambahan  LED Infrared . pengujian  berbagai  jenis  sensor  PIR  dilakukan  untuk mendapat  data  spesifikasi  jarak  jangkau  dari  berbagai  tipe sensor PIR Motion . Data ini dapat digunakan sebagai acuan pennggunaan  sensor  yang  sesuai  dengan  kondisi  lokasi penggunaan  alat.  Penambahan  LED Infrared bertujuan memberikan  pencahaay  diruang  gelap  agar  gambar  dapat diidentifikasi oleh mata manusia. LED Infrared tidak terlihat oleh  mata  namun  memberikan  pencayaan  yang  baik  pada gambar yang dihasilkan oleh kamera.

## II. METODE
Untuk  mendapatkan  data  jarak  jangkauan  maksimal yang  dapat  dideteksi  oleh  sensor  PIR  maka  dilakukan Tahapan penelitian berdasarkan gambar 1.
Selesai Mulai Analisa Pengumpulan Data Implementasi Pengukuran Pengembangan

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  kembali  kebutuhan  alat bahan  yang  dipelurkan  serta  penelitian  terkait  metode peningkatan  kualitas  gambar  ESP32  CAM.  Analisa dilakukan  dengan  mengumpulan  informasi  kebutuhan  alat untuk pengembnagan desain alat penangkap gambar tindakan kejahatan.  Analisa  kebutuhan  modul  dan  perangkat pendukung operasional ESP 32 CAM

## Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menelusuri  kembali melalui web pengindeks artikel penelitian internasional untuk mendapatkan data penelitian terbaru terkait Optimasi ESP32 CAM. Pengumpulan data juga dilakukan untuk mendapatkan spesifikasi  beberapa  modul  dan  komponen  yang  digunakan pada penelitian terbaru pada penggunaan ESP 32 CAM untuk menangkap gambar.

## Implementasi
Pada tahapan dilakukan pengujian pada berbagai sensor PIR Motion serta  desain  skema  rangkaian  rancangan  alat  Alat
Penangkap  Gambar  Pelaku  Kejahatan  Berbasis  Node  MCU ESP32  CAM.  pengujian  dilakukan  dengan  merangkai berbagai  PIR Motion dalam  satu  papan  Tercetak  (PCB) sehingga  adapat  dijalankan  pengujian  pada  waktu  yang bersamaan dan jarak sensor dan objek yang seragam.

## Pengukuran
Pengujian  dan  pengukuran  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil penelitian sebagai rujukan pengambangan alat berbasis ESP  32  CAM  dan  Sensor  PIR  Mition.  Pengukuran  jarak jangkauan maksimal dari beberapa Sensor PIR Motion yang dipasang  pada  satu  papan  PCB  sehingga  dapat  dilakukan pengujian  pada  waktu  yang  bersamaan  dan  posisi  jarak sensor yang seragam.

## Pengembangan
Dilakukan  pengembangan  desain  alat  Penangkap  Gambar Pelaku Kejahatan Berbasis Node MCU ESP32 CAM. Desain ini  merupakan  pengembangan  ( Development )  dari  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan.  Pengembangan  yang dilakukan  guna  menambah  kemampuan  atau  kualitas hasilkinerja ESP 32 CAM dalam menangkap gambar.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan  perakitan berbagai sensor PIR dalam sebuah papan PCB seperti pada gambar 2. Tujuan perakitan ini ialah untuk  melakukan  pengujian  berbagai  sensor  PIR  dalam waktu  yang  bersamaan.  Perangkat  pendukung  dalam pengujian  ini  ialah  sebuah  arduino  nano  sebagai  pemroses utama, sensor Ping untuk mendapatkan jarak objek manusia serta  penambahan  dua  buah  laser  untuk  memastikan  sudut pembacaan sensor PIR telah terarah pada objek manusia saat pengujian.

## Gambar 2. Berbagai PIR Motion Sersor pada PCB
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada  objek  manusia. Pengujian dilakukan pada ruang tertutup untuk menghindari noise  dari  hewan  atau  orang  lain  yang  melintas.  Pengujian dilakukan pada siang hari dengan menggunakan sebuah tripot untuk  penempatan  PCB  sedngkan  objek  manusia  bergerak mendekati sensor. Jarak awal yang digunakan ialah 12 meter dengan  mempertimbangkan  jarak  terjauh  objek  pada implementasi ialah sejauh 12 meter.

## Gambar 3. Pengujian berbagai sensor  PIR Motion
Untuk  mendapatkan  data  hasil  pembacaan  beberapa sensor  PIR Motion dalam  teks  maka  digunakan    dengan aplikasi  arduino  IDE.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  data  dari  serial  monitor  Arduino  IDE diperlihatkan  pada  gambar  3.  Serial  monitor  ini  dapat menampilkan  current  time.  Selain  current  time  ditampilkan juga  jarak  objek  manusia  dengan  posisi  sensor  PIR Motion dilihat  pada  gambar  4.  Data  jarak  ini  diperoleh dari  sebuah sesnsor jarak ultrasonic.
Gambar 4. Hasil pengujian berbagai sensor PIR Motion .
Hasil pengujian berbagai sensor dinyatakan dalam tabel 1.
Tabel 1. jarak jangkau sensor PIR Motion No PIR Motion Rata rata Jarak (Meter) 1 HC-SR505 3,5 2 HC-SR501 4,2 3 SR602 3,7 4 AM312 3,2 5 D203s 2,4 6 PIR 507 2,9
Perancangan  skema  rangkaian  alat  penangkap  gambar tindak kejahatan berbasis Node MCU ESP32 CAM dilakukan dengan  mengacu  pada  hasil  pengujian  berbagai  sensor  PIR Motion . Table 1 menunjukkan bahwa PIR Motion jenis HC- SR501  memiliki  kemampuan  membaca  objek  manusia dengan  jarak  terjauh  yaitu  4,2  Meter.  Berdasarkan  data tersebut maka pada rancangan skema rangkaian menggunakan  PIR Motion HC  SR501.  Pada  rancangan rangkaian gambar 5, dilengkapi dengan batrai lithium 18650 sebagai sumber tegangan. Ditambahkan modul charger untuk mengisi  baterai  dan  sekaligus converter dari  tegangan  3,7 Volt DC menjadi 5 Volt DC. Tegangan 5 Volt DC diperlukan untuk menjalankan Node MCU ESP 32 Cam, Modul Relay, Modul Pir Motion .

## Gambar 5. Skema Rangkaian
Dilakukan  perancangan  box  alat  penangkap  gambar dengan  desain  ditunjukkan  gambar  6.  Pada  gambar  6 dideskripsikan    penempatan  sensor,  saklar,  Port  USB, kamera,  dan  LED  Infrared.  Penambahan  modul  LED  Infra red  bertujuan  memberikan  cahaya  pada  ruang  gelap  pada objek.  Dengan  aplikasi  LED  Infrared  maka  objek  manusia akan terlihat lebih jelas pada hasil penangkapan gambar oleh kamera  ESP32  CAM.  Hal  ini  mengacu  pada  cara  kerja kamera  CCTV  yang  menambahkan  Infrared  untuk memberikan sinar tak kasat mata pada objek. Infrared tidak terlihat  oleh  mata  manusia  sehingga  fungsi  ESP  32  CAM sebagai  pengintai  untuk  mendapatkan  gambar  pelaku  dapat berjalan dengan lebih baik.
Gambar 6. Pemasangan pada Boks

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  pengujian  sensor  PIR Motion menunjukkan bahwa  seri  terbaik  dengan  katagori  jarak  pembacaan  ialah seri HC-SR01. Telah dirancang skema rangakaian dan desain Boks  alat  penangkap  gambar  berbasis  Node  MCU  ESP32- CAM yang mampu bekerja pada ruang gelap dengan sumber tegangan baterai yang dapat diisi ulang.
U CAPAN T ERIMA K ASIH Ucapan terima kasih ditujukan kepada
KEMENRISTEKDIKBUD  selaku  sumber  dana  penelitian ini.  Bagian  LPPM  STMIK  Lombok  selaku  penyalur  dana kegiatan.

## R EFFERENSI
[1]. ataboks,  “Jumlah  Kasus  Kejahatan  yang Dilaporkan Menurut Kabupaten/Kota di NTB
(2020),” 2020.
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/
2021/11/05/hampir-7-ribu-kasus- kejahatan-terjadi-di-ntb-pada-2020.
[2]. Ai- thinker, “ESP32 -CAM CAMera development board,” vol. 1, pp. 0– 4, 1375. [3]. P.  Kantha  &  Priyanka, “Realization  of  an  IoT System  to  Ensure  Doorway  Security  by Integrating  ESP32- CAM  with  Cloud  Server,” pp. 1235 – 1238, 2020.
[4]. F.  Alauddin,  “ Rancang  Bangun  Network Attached  Storage  (  NAS  )  Rancang  Bangun Network Attached Storage ( NAS ),” 2021.
[5]. D.  Noviani  and S.  Riyanto,  “Aplikasi  Sistem Keamanan Rumah Berbasis Internet of Things Menggunakan  Blynk,”  Pros.  Semin.  Nas. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 4, no. 1, pp. 2 – 3, 2021, [Online]. Available: http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SE NATIK/article/view/1946.
[6]. G.  Priyandoko,  “Rancang  Bangun  Sistem Portable Monitoring Infus Berbasis Internet of Things,” Jambura J. Electr. Electron. Eng., vol.
3, no. 2, pp. 56 – 61, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10508. [7]. M. Ismail, R. K. Abdullah, and S. Abdussamad,
“Tempat  Sampah  Pintar  Berbasis  Internet  of Things  (IoT)  Dengan  Sistem  Teknologi Informasi,”  Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng., vol.  3,  no.  1,  pp.  7 – 12,  2021,  doi:
10.37905/jjeee.v3i1.8099.
[8]. M.  F.  Wicaksono  and  M.  D.  Rahmatya, “Implementasi Arduino dan ESP32 CAM untuk Smart Home,” J. Teknol. dan Inf., vol. 10, no. 1,
pp. 40 – 51, 2020, doi: 10.34010/jati.v10i1.2836. [9]. N.  Jaini,  E.  Asri,  and  F.  Nova,  “Sistem Manajemen Kehadiran Menggunakan Metode Face Recognition Berbasis Web,” JITSI  J. Ilm. Teknol. Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 48 – 55, Jun. 2021, doi: 10.30630/jitsi.2.2.39.
[10]. R.  B.  S.  Bayu,  R.  P.  Astutik,  and  D.  Irawan, “Rancang  Bangun  Smarthome  Berbasis  Qr Code Dengan M ikrokontroller Module Esp32,” JASEE J. Appl. Sci. Electr. Eng., vol. 2, no. 01, pp. 47 – 60, 2021, doi: 10.31328/jasee.v2i01.60.
[11]. H. G. GHIFARI, D. DARLIS, and A. HARTAMAN, “Pendeteksi  Golongan  Darah  Manusia Berbasis  Tensorflow  menggunakan  ESP32- CAM,”  ELKOMIK A  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 9, no. 2, p. 359, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i2.359.
Camera 2MP Micro USB Saklar On/Off LED Infrared PIR Motion
[12]. A.  Rifaini,  S.  Sintaro,  and  A.  Surahman,  “ Alat Perangkap  Dan  Kamera  Pengawas  Dengan Menggunakan Esp32-Cam Sebagai ,” vol. 2, pp. 53 – 63, 2021.
[13]. P.  Rai  and  M.  Rehman,  “ESP32  Based  Smart Surveillance System,” in 2019 2nd
International  Conference  on  Computing, Mathematics  and  Engineering  Technologies (iCoMET),  Jan.  2019,  pp.  1 – 3,  doi: 10.1109/ICOMET.2019.8673463.
[14]. blynk,  “A  fully  integrated  suite of  IoT
software,”
1375.
https://blynk- io.translate.goog/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x
_tr_hl=id&_x_tr_pto=op,sc.
[15]. A.  Jeklin, “Arduino  Telegram,”  2016. http://www.arduino.web.id/2021/03/bot- telegram-untuk-project-iot.html.
[16]. “MQTT:  The  Standard  for  IoT  Messaging.” https://mqtt.org.
[17]. Z. B. Abilovani, W. Yahya, and F. A. Bakhtiar,
“Implementasi  Protokol  MQTT  Untuk  Sistem Monitoring  Perangkat  IoT,”  J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp.  7521 – 7527,  2018,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[18]. A.  Setiawan  and  A.  Irma  Purnamasari, “Pengembangan Passive Infrared Sensor (PIR) HC-SR501  dengan  Microcontrollers  ESP32- CAM Berbasiskan Internet of Things (IoT) dan Smart  Home  sebagai  Deteksi  Gerak  untuk Keamanan  Perumahan,”  Prosisiding  Semin. Nas.  SISFOTEK  (Sistem  Inf.  dan  Teknol. Informasi),  vol.  3,  no.  1,  pp.  148 – 154,  2019,
[Online]. Available:
http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTE
K/article/view/118.
[19]. A. A. Ashar and D. H. R. Saputra, “Design and
Build a Safe Security System Using RFID With e-KTP  as  a  Tag  and  Monitoring  With  IoT-
Based Esp32-CAM With Telegram
Notifications,” Indones. J. Innov. Stud., vol. 15, pp. 1 – 13, 2021, doi: 10.21070/ijins.v13i.527. [20]. M. Z. H. Zim, “TinyML: Analysis of Xtensa LX6 microprocessor for Neural Network
Applications  by  ESP32  SoC,”  Cornel University, 2021.
[21]. K.  Dokic,  “Microcontrollers  on  the  edge  – is esp32  with  CAMera  ready  for  machine learning?,”  in  Lecture  Notes  in  Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics),  2020,  vol.  12119  LNCS,  pp. 213 – 220,  doi:  10.1007/978-3-030-51935- 3_23.
[22]. H.  Fitri  and  D.  Ivan  Finiel  Hotmartua Bagariang,  “Pemanfaatan  Esp32 -CAM  Untuk Mengukur  Ketinggian  Air  Menggunakan Metode Image Processing,” Semin. Nas. Terap. Ris. Inov. Ke-6 ISAS Publ. Ser. Eng. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 762 – 769, 2020.
[23]. B.  H.  Sirenden,  A.  Manao,  and  N.  Mn,  “JoTP Development  of  CAMera-Based  Rainfall Intensity,” vol. 3, no. 2, pp. 89 – 100, 2021, doi: https://doi.org/10.32734/jotp.v3i2.5407.
[24]. A.  Putra,  M.  Susilo,  D.  Darlis,  and  D.  A. Nurmantris,  “ Pengenalan  Wajah  Berbasis Esp32-Cam Untuk Sistem Kunci Sepeda Motor Esp32-Cam-Based  Face  Recognition  For Motorcycle ,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  1091– 1103, 2021, doi: https://doi.org/10.25124/jett.v8i2.4199. [25]. Y. Rahmawati, I. Uli, V. Simanjutak, and R. B.
Simorangkir,  “Volume  4  Nomor  2  Juli  2022
Rancang Bangun Purwarupa Sistem Peringatan Pengendara Pelanggar Zebra Cross
Berbasis  Mikrokontroler  ESP- 32  CAM,” Jambura J. Electr. Electron. Eng., vol. 4, no. 2, pp. 191 – 192, 2022.
[26]. N.  G.  Lam,  “Vehicle  Speed  Measurement Using,”  UNIVERSITY  OF  APPLIED  SCIENCES, 2021.