## R ANCANG & B ANGUN B EL R UMAH O TOMATIS B ERBASIS I O T D AN F ACE

## R ECOGNITION D ENGAN A PLIKASI A NDROID M ENGGUNAKAN ESP32-CAM
Rizki Amelia Lestari 1
1 Teknik Informatika, STMIK “AMIKBANDUNG” e-mail: 1 rizkiamelia843@gmail.com

## A BSTRAK
Sebagian  masyarakat  biasa  melakukan  kegiatan  bertamu  untuk  mempererat  tali  silaturahim dengan orang lain. Namun saat tamu memasuki area rumah dan tiba di pintu masuk, terkadang penghuni rumah sedang tidak ada di rumah atau tidak mengetahui jika ada tamu yang sedang berkunjung. Selain itu jika penghuni rumah sedang beraktifitas di dalam rumah dan berada jauh dari pintu masuk rumah membuat suara tamu tidak terdengar. Untuk mengatasi permasalahan di atas maka di zaman sekarang ini dapat dimanfaatkan teknologi dalam bidang internet of things (IoT) yaitu untuk pembuatan prototype bel rumah otomatis berbasis IoT dan face recognition dengan menggunakan modul ESP32-CAM serta aplikasi Android sebagai media notifikasi. Prototype bel rumah otomatis ini dibangun menggunakan komponen ESP32-CAM, sensor PIR, buzzer serta API face recognition sebagai database pengenalan wajah.  Untuk  pembangunan prototype aplikasi  Android  sebagai  media  notifikasi  menggunakan software  Android  Studio  dan  Firebase  sebagai  basis  datanya.  Adapun metode  yang  digunakan  yaitu metode prototyping .  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan,  diketahui  bahwa  sensor  PIR mampu mendeteksi tamu degan jarak kurang lebih 200 meter dan ESP32-CAM dapat melakuan deteksi wajah dengan rentang jarak 40-80 cm sedangkan persentase error fungsional sebesar 16.6%. Hal ini menunjukkan bahwa hasil pengujian pada bel rumah otomatis bisa berjalan baik.
Kata Kunci : IoT, face recognition , bel rumah otomatis, ESP32-CAM, aplikasi Android
1. P ENDAHULUAN
Menurut Badan Pusat Statistik indeks kebahagiaan Indonesia tahun 2021 didominasi oleh aspek- aspek diantaranya: 1) keharmonisan keluarga (82.56%), 2) keadaan lingkungan (81.56%), 3) kondisi keamanan (81.20%), 4) hubungan sosial (79.10%) dan 5) kesehatan (76.29%)  [1]. Dari data tersebut dapat dilihat jika hubungan sosial merupakan aspek yang berpengaruh dalam mempengaruhi tingkat kebahagiaan di Indonesia. Salah satu cara dalam melaksanakan hubungan sosial adalah dengan bertamu. Bertamu  merupakan  kegiatan  berkunjung  ke  rumah  orang  lain  dalam  rangka  mempererat  tali silaturahim  [2].  Dalam  kegiatan  bertamu  biasanya  tamu  akan  mengetuk  pintu,  menekan  bel  atau mengucapkan salam untuk izin masuk rumah orang lain.
Namun saat tamu berkunjung terkadang penghuni rumah sedang tidak ada di rumah dan penghuni rumah tidak tahu jika ada tamu yang sempat berkunjung ke rumah. Selain itu suara tamu yang kurang keras saat mengetuk pintu atau mengucapkan salam mengakibatkan penghuni rumah sedikit lebih lama untuk membukakan  pintu. Sehingga diperlukan bel rumah otomatis dengan fitur notifikasi ke penghuni rumah baik saat di rumah maupun di luar rumah.
Telah dilakukan penelitian terkait Bel Rumah Otomatis berbasis IoT menggunakan sensor PIR dan  NodeMCU.  Sujono  dan  Aqilah  (2021)  [3]  dalam  penelitiannya  membuat  bel  rumah  otomatis berbasis  IoT  menggunakan  modul  mini  sensor  PIR,  NodeMCU,  Buzzer  dan  aplikasi  Blynk  untuk notifikasi pengguna. Sensor PIR akan mendeteksi pengunjung lalu data akan diolah oleh NodeMCU, yang nantinya akan mengeksekusi Blynk untuk mengirimkan notifikasi dan buzzer untuk mengeluarkan suara. Hasilnya bel rumah akan berbunyi jika jarak pengunjung dengan pintu > 30 cm dan jika lebar sudut sensor dengan pengunjung rata-rata sudut 60 𝑜 .
Selanjutnya Plasida (2021) [4] dalam penelitiannya mengenai sistem pemantau kedatangan tamu berbasis  internet  of  things  (IoT)  menggunakan  modul  ESP32-CAM,  infrared  sensor  (IR),  buzzer, solenoid doorlock, FTDI, relay dan chat bot aplikasi telegram untuk pengendali pengguna. Sensor IR akan  mendeteksi  telapak  tangan  pengguna  yang  mendekat  dengan  jarak  0,5  –  3  cm  sebagai  tombol touchless  kemudian  akan  dilakukan  foto  otomatis  yang  nantinya  dikirimkan  ke  chat  bot  aplikasi Telegram. Pengguna dapat melakukan pengendalian pada pintu seperti buka kunci pintu, tutup kunci pintu  dan  foto  otomatis  lewat  chat  bot  aplikasi  Telegram.  Hasilnya  informasi  berupa  gambar  dan
chatting yang dikirimkan pengguna melalui chat bot Telegram dapat diterima oleh ESP32-CAM dalam waktu  kurang  dari  3  detik sehingga  dapat  digunakan untuk memantau  kedatangan  tamu  secara  real- time.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan bel rumah  otomatis  berbasis  IoT  menggunakan  ESP32-CAM  dengan  aplikasi  Android  sebagai  media monitoring dan notifikasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  prototyping  dimana  terdapat  5  tahapan  diantaranya  1) Communication, 2) Quick Plan, 3) Modelling Quick Design, 4) Construction, 5) Deployment Delivery & Feedback. Menurut Noor Santi (2018) prototyping merupakan suatu metode pengembangan sistem yang  menggunakan  prndekatan  untuk  membuat  suatu  program  dengan  cepat  dan  bertahap  sehingga segera  dapat  dievaluasi  oleh  pemakai  [5].  Berikut  merupakan  penerapan  metode  prototyping  pada penelitian ini :

## 3.1 Communication
Pada tahap ini dilakukan proses analisis dari data yang didapatkan. Teknik pengumpulan data berupa observasi (pengamatan) dan studi literatur (mempelajari referensi). Dari teknik pengumpulan data yang dilakukan didapatkan permasalahan dimana saat tamu berkunjung, penghuni rumah sedang tidak ada dirumah sehingga penghuni rumah tidak tahu siapa saja tamu yang berkunjung saat penghuni rumah tidak dirumah. Serta penghuni rumah  yang terkadang tidak mendengar ada sauara tamu yang berkunjung dikarenakan sedang berada di ruangan yang jauh dari pintu masuk atau sedang beraktifitas di dalam rumah.

## 3.2 Quick Plan
Pada tahap ini dilakukan perencanaan terhadap identifikasi masalah yang ditemukan sebelumnya. Bel rumah yang dikembangkan berbasis IoT dan face recognition dengan modul utama ESP32-CAM. Flowchart dimulai dengan menghubungkan modul ESP32-CAM dengan WiFi yang tersedia, kemudian sensor PIR akan mendeteksi gerakan.
Jika terdeteksi maka akan dilakukan ambil foto otomatis dan pengecekan apakah terdeteksi wajah melalui foto. Jika terdeteksi wajah maka foto akan dikirim ke API face recognition untuk pengecekan apakah wajah dikenali sebagai penghuni rumah. Jika wajah tidak terdeteksi maka akan dilakukan ambil foto ulang.
Kemudian API face recognition mengembalikan response dengan nilai confidence , apabila nilai confidence dibawah 60.00 maka wajah dikenali sebagai tamu yang output nya berupa bel yang menyala dan notifikasi pada aplikasi Android. Apabila nilai confidence diatas 60.00 maka wajah dikenali sebagai penghuni rumah yang output nya LED hijau menyala. Alur kerja yang direncanakan ditunjukkan pada gambar 1.

## 3.3 Modelling Quick Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  desain  terhadap  prototype hardware dan software bel otomatis berbasis IoT dan face recognition . Berikut merupakan perancangan yang dilakukan : 3.3.1 Perancangan Hardware a. Diagram Blok
Diagram blok ditunjukkan pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Diagram Blok

## b. Rankaian Hardware
Rangkaian  hardware  bel  rumah  otomatis  berbasis  IoT  dan face  recognition ditunjukkan  pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3 Rangkaian Keseluruhan
Perancangan  rangkaian  hardware  keseluruhan  bel  rumah  otomatis  berbasis  IoT  dan face recognition meliputi komponen modul 1) ESP32-CAM, 2) FTDI, 3) LED 5mm Merah, 4) Sensor PIR, 5)  LED  5mm  Putih,  6)  Buzzer,  7)  LED  5mm  Hijau, 8)  Resistor  10K ohm  dan 9)  Resistor  1K  ohm. Daftar koneksi masing-masing modul terhadap pin modul ESP32-CAM ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 Daftar Koneksi Pin ESP32-CAM PIN ESP32-CAM 5V GND GPIO 3.3/5V  U0TXD  U0RXD 12 13 15  14  2 FTDI VCC  GND RX TX Sensor PIR - OUT + Buzzer - + LED Merah - + LED Putih - + LED Hijau - + 3.3.2 Perancangan Software

## a. Perancangan Aplikasi Android
Fitur yang akan dibangun pada aplikasi Android ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2 Kebutuhan Fungsional Aplikasi Android Nomor KF Deskripsi Aktor 1 Penghuni Rumah KF-001 Melihat data tamu KF-002 Menghapus data tamu KF-003 Mematikan bel KF-004 Mendapatkan Notifikasi ada tamu yang berkunjung
Dari  tabel  kebutuhan  fungsional  aplikasi  tersebut  diperjelas  dengan  menggunakan use  case diagram seperti yang ditunjukkan pada gambar 4 berikut.
Gambar 4 Use Case Diagram Kebutuhan Fungsional Aplikasi
Pada gambar diatas terdapat 1 aktor yaitu penghuni rumah yang merupakan aktor utama yang dapat melakukan seluruh aktivitas / case dalam aplikasi ini. Aktor penghuni rumah merupakan penghuni rumah yang menggunakan aplikasi Android ini untuk memonitoring siapa saja tamu yang berkunjung. Terdapat  4 aktivitas  / case yang  dapat  dilakukan  oleh  aktor  diantaranya mendapatkan  notifikasi ada tamu yang berkunjung, mematikan bel, melihat data tamu yang berkunjung dan menghapus data tamu yang berkunjung.
Kemudian  selanjutnya  dilakukan  perancangan  tampilan  untuk  aplikasi  Android  yang  akan dibangun. Perancangan tampilan aplikasi Android ditunjukkan pada gambar 5 berikut.

## Gambar 5 Perancangan Tampilan Aplikasi Android
b. Perancangan dengan Arduino IDE
Arduino IDE digunakan sebagai media untuk melakukan proses koding / pemrograman ke modul ESP32-CAM.  Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  pemrograman  yang  akan  diupload  ke  modul ESP32-CAM. Perancangan pemrograman disesuaikan dengan alur perencanaan pada tahap quick plan sebelumnya.

## 3.4 Construction
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan  bel  rumah  otomatis  baik  dari  segi  software  maupun hardware nya. Berikut merupakan tahap pembangunan bel rumah otomatis yang dilakukan :

## 3.4.1 Konfigurasi API Face Recognition
API face  recognition dilakukan  konfigurasi  dengan  2  tahapan  utama. Face  enrollment atau Training merupakan tahap untuk mengupload foto wajah yang didaftarkan ke database yang kemudian dilakukan proses training melalui API face recognition . Face matching atau Recognition merupakan
tahap untuk melakukan proses face detection yang diterapkan ke ESP32-CAM. Alur konfigurasi API face recognition ditunjukkan pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6 Tahapan Konfigurasi API Face Recognition

## 3.4.2 Pemasangan Rangkaian Komponen
Pemasangan  rangkaian  komponen  ke  dalam  wadah  box  bel  otomatis.  Pemasangan  dilakukan sesuai  dengan  perancangan  rancangan  hardware  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Pemasangan rangkaian komponen ditujukkan pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7 Tahapan Pemasangan Rangkaian Komponen

## 3.4.3 Tampilan Aplikasi Android
Aplikasi Android dibangun sesuai dengan perancangan tampilan aplikasi Android yang sudah dibuat sebelumnya. Tampilan aplikasi Android ditunjukkan pada gambar 8 berikut.
Gambar 8 Tampilan Aplikasi Android
Serta tampilan notifikasi aplikasi Android yang ditunjukkan pada gambar 9 berikut.

## Gambar 9 Tampilan Notifikasi Aplikasi Android

## 3.5 Deployment, Delivery & Feedback
Pada tahap ini dilakukan pemasangan alat yang sudah dirangkai pada pintu rumah. Kemudian dilakukan  pengujian  singkat  terhadap  alat  sebelum  nantinya  dilakukan  pengujian  keseluruhan. Pemasangan alat pada pintu rumah ditunjukkan pada gambar 10 berikut.

## Gambar 10 Tahapan Pemasangan Alat Pada Pintu

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 Pengujian Sensor PIR berdasarkan Jarak
Pada pengujian ini dilakukan uji coba sensor PIR terhadap objek dengan  jarak tertentu. Sensor PIR  sudah  diatur  sensitivitas  nya  dengan  memutar  potensiometer  sebelah  kanan  /  jarak  ke  arah  kiri penuh  dan  potensiometer  sebelah  kiri  /  waktu  ke  arah  kiri  penuh.  Objek  yang  diuji  memiliki  tinggi sekitar 155-160 cm. Pengujian sensor PIR berdasarkan jarak ditunjukkan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3 Pengujian Sensor PIR Berdasarkan Jarak Objek Tinggi Objek Jarak 300 cm  200 cm  100 cm Penghuni 1  158 cm x √ √ Penghuni 2  155 cm x √ √ Penghuni 3  157 cm x √ √ Tamu 1 159 cm x √ √ Tamu 2 155 cm x √ √ Tamu 3 160 cm x √ √
Keterangan: √ = sensor PIR aktif x = sensor PIR tidak aktif
Dari hasil tersebut didapatkan kesimpulan bahwa sensor PIR akan aktif jika objek pada rentang jarak dibawah kurang lebih 200 cm.

## 4.2 Pengujian Deteksi Wajah Berdasarkan Jarak
Pada  pengujian  ini  dilakukan  uji  coba  kamera  terhadap  wajah  objek  dengan  jarak  tertentu. Deteksi wajah ini dapat dilakukan jika sensor PIR mendeteksi adanya gerakan. Objek yang disertakan yaitu  penghuni  dan  tamu  dengan  rentang  tinggi  badan  155-160  cm.  Pengujian  deteksi  wajah berdasarkan jarak ditunjukkan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4 Pengujian Deteksi Wajah Berdasarkan Jarak
Objek Tinggi Objek Jarak Wajah Ke Kamera 100 cm  80 cm  60 cm  40 cm  20 cm Penghuni 1  158 cm x √ √ √ x Penghuni 2  155 cm x x √ √ x Penghuni 3  157 cm x √ √ √ x Tamu 1 159 cm x √ √ √ x Tamu 2 155 cm x x √ √ x Tamu 3 160 cm x √ √ √ x
Keterangan : √ = face detection berhasil dijalankan x = face detection gagal dijalankan Dari hasil tersebut didapatkan bahwa face detection berhasil dijalankan jika jarak wajah dengan kamera pada rentang 40 – 80 cm.

## 4.3 Pengujian Deteksi Wajah Bedasarkan Kondisi Cahaya
Pada pengujian ini dilakukan uji coba deteksi wajah dengan kondisi cahaya terang dan gelap. Kondisi  terang  artinya  kondisi  area  tempat  bel  otomatis  dipasang  dalam  kondisi  pencahayaan  yang cukup dengan lampu, kondisi gelap artinya kondisi area tempat bel otomatis dipasang dalam kondisi pencahayaan  yang  kurang  tanpa  lampu.  Pengujian  deteksi  wajah  berdasarkan  kondisi  cahaya ditunjukkan pada tabel 5 berikut.
Tabel 5 Pengujian Deteksi Wajah Berdasarkan Kondisi Cahaya
Objek Kondisi Cahaya Terang  Gelap Penghuni 1 √ X Penghuni 2 √ X Penghuni 3 √ X Tamu 1 √ X Tamu 2 √ X Tamu 3 √ X Keterangan :
√ = face detection berhasil dijalankan x = face detection gagal dijalankan Dari hasil tersebut didapatkan bahwa face detection berhasil dijalankan jika cahaya dalam kondisi terang dan gagal jika cahaya dalam kondisi gelap.

## 4.4 Pengujian Pengenalan Wajah
Pada pengujian ini dilakukan uji coba pengenalan wajah. Pengenalan wajah dilakukan apabila deteksi wajah berhasil dijalankan. Pengenalan wajah dibagi menjadi 2 kategori yaitu penghuni rumah dan tamu. Penghuni rumah merupakan data wajah yang terdaftar di database API face recognition dan tamu  merupakan  data  wajah  yang  tidak  terdaftar  di database API face  recognition .  Pengujian pengenalan wajah ditunjukkan pada tabel 6 berikut.
Tabel 6 Pengujian Pengenalan Wajah Objek Wajah dikenali sebagai penghuni rumah Penghuni 1 √ Penghuni 2 √ Penghuni 3 √ Tamu 1 √ Tamu 2 X Tamu 3 X
Keterangan : √ = wajah dikenali sebagai penghuni rumah x = wajah dikenali sebagai tamu
Pada objek tamu 1 wajah dikenali sebagai penghuni rumah, hal ini karena wajah objek memiliki kemiripan dengan wajah objek penghuni rumah sehingga dalam response pada API face recognition persentase confidence yang didapat yaitu 64.00 sehingga tamu 1 diindikasikan dengan penghuni rumah. Dari hasil tersebut didapatkan bahwa pengenalan wajah bisa dijalankan walaupun terdapat kelemahan yaitu pada wajah tamu yang mirip dengan penghuni rumah sehingga dideteksi sebagai penghuni rumah oleh pengenalan wajah ini.

## 4.5 Pengujian Fungsionalitas Aplikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pada  aplikasi  Android.  Pengujian  fungsionalitas  aplikasi ditunjukkan pada tabel 7 berikut.
Tabel 7 Pengujian Fungsionalitas Aplikasi Fungsi Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Keterangan Melihat data tamu Dapat  mengambil  data dari data tamu Berhasil  mendapatkan  data  tamu  dan menampilkan  data  tamu  pada  halaman lihat data tamu Sesuai
Menghapus data tamu Dapat  menghapus  data dari data tamu Berhasil  menghapus  data  tamu  dan menampilkan  toast  data  dihapus  pada halaman lihat data tamu Sesuai Mematikan bel  Dapat mematikan bel pada alat Berhasil  memperbarui  data  kondisi  bel menjadi OFF Sesuai Melihat notifikasi Dapat mendapatkan notifikasi  yang  di  trigger oleh alat Berhasil  menampilkan  notifikasi  dari trigger alat Sesuai

## 4.6 Pengujian Seluruh Fungsionalitas
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  apakah  alat  yang  sudah  dibuat  sesuai  dengan perencanaan yang dibuat sebelumnya, yaitu bel rumah otomatis berbasis IoT dengan face recognition yang  keluarannya  jika  terdeteksi  sebagai  tamu  maka  bel  rumah  akan  menyala  dan  notifikasi  akan dikirim ke aplikasi Android. Pengujian ditunjukkan pada tabel 8 berikut.
Tabel 8 Pengujian Seluruh Fungsionalitas Objek Jumlah Pengujian Total (Sesuai) 1x 2x Penghuni 1 √ √ 2/2 Penghuni 2 √ √ 2/2 Penghuni 3 √ √ 2/2 Tamu 1 X x 0/2 Tamu 2 √ √ 2/2 Tamu 3 √ √ 2/2
Keterangan : √ : Sesuai harapan x : Tidak sesuai harapan
Pada  objek  tamu  1  dilakukan  2  kali  pengujian  dan  hasilnya  2  pengujian  tersebut  tidak  sesuai harapan,  hal  ini  dikarenakan  objek tamu  1  terdeteksi sebagai  penghuni  rumah  sehingga tidak  sesuai harapan.  Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  error  menggunakan  rumus  persentase  error  [6]. Rumus persentase error ditunjukkan pada rumus (1)
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = [𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙] 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑥 100% (1)
Keterangan :
Nilai eksperimental = jumlah nilai berhasil yang didapatkan saat pengujian Nilai yang diterima = jumlah pengujian yang dilakukan saat pengujian
Terdapat 2 kali pengujian dengan 6 objek maka pengujian keseluruhan dilakukan sebanyak 12 kali. Dari 12 kali pengujian tersebut didapatkan hasil  pengujian berhasil sebanyak 10 pengujian dan hasil  pengujian  tidak  berhasil  sebanyak  2  pengujian.  Perhitungan  persentase  error  ditunjukkan  pada rumus 1 berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 12−10 12 𝑥 100% = 16.6%
(1)
Dari hasil perhitungan menggunakan 6 wajah dengan masing-masing pengujian sebanyak 2 kali menghasilkan nilai error sebanyak 16.6%. didapatkan kelemahan dari alat ini yaitu pada wajah tamu yang mirip dengan penghuni rumah sehingga dideteksi sebagai penghuni rumah padahal itu merupakan tamu serta tidak bisa membedakan wajah asli dan wajah di foto.

## 5. K ESIMPULAN
Pada  pembuatan  bel  otomatis  berbasis  IoT  dan face  recognition dengan  aplikasi  Android menggunakan ESP32-CAM didapatkan kesimpulan sebagai berikut. Berdasarkan hasil uji coba pada alat yang dibangun maka penghuni rumah dapat mengetahui ada tamu yang berkunjung meskipun pada saat  penghuni  rumah  sedang  ada  di  rumah  atau  di  luar  rumah  karena  bel  rumah  otomatis  tersebut mempunyai fitur notifikasi lewat bel rumah dan aplikasi Android. Hal ini membuktikan bahwa seluruh
fungsionalitas menghasilkan persentase error sebesar 16.6 %. Dengan demikian apabila tamu terdeteksi maka  bel  rumah  akan  menyala  dan  notifikasi  akan  diterima  oleh  penghuni  rumah  melalui  aplikasi Android.  Penghuni rumah dapat melakukan monitoring  tamu  yang  berkunjung saat  penghuni rumah sedang ada di rumah atau di luar rumah karena bel rumah otomatis yang dibangun mempunyai fitur untuk melihat data tamu yang berkunjung melalui aplikasi Android. Hal ini terbukti dari hasil pengujian fungsionalitas  pada  aplikasi,  pemilik  rumah  dapat  melakukan  pengolahan  data  seperti  melihat, menghapus,  mendapatkan  notifikasi,  mematikan  bel.  Dengan  demikian  penghuni  rumah  dapat melakukan monitoring tamu yang berkunjung secara mudah.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   B. P. Statistik, "Dimensi Kepuasan Hidup Indeks Kebahagiaan 2021," Badan Pusat Statistik, 11 Januari  2022.  [Online].  Available:  https://www.bps.go.id/indicator/34/627/1/dimensi-kepuasan- hidup-indeks-kebahagiaan.html. [Accessed 19 Juni 2023].
[2]   D. Charilsyah, "Mengajarkan Tata Cara Bertamu Kepada Anak Usia Dini (Untuk Guru dan Orang Tua)," EDUCHILD, vol. 5, no. 2, p. 154, 2016.
[3]   S. and E. Aqilah, "Bel Rumah Otomatis Berbasis IoT menggunakan Sensor PIR dan NodeMCU," Exact Paper in Compilation (EPIC), vol. 3, no. 3, pp. 383-390, 2021.
[4]   P. A. A. P. Basabilik, "Rancang Bangun Sistem Pemantau Kedatangan Tamu Berbasis Internet Of Things (Iot)," Prina Fisika, vol. 9, no. 2, pp. 110-116, 2021.
[5]   M.  Prabowo,  Metodologi  Pengembangan  Sistem  Informasi,  Salatiga:  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP2M) IAIN Salatiga, 2020.
[6]   A. M. Helmenstine, "How to Calculate Percent Error," ThoughtCo., 2 November 2020. [Online]. Available: https://www-thoughtco-com.translate.goog/how-to-calculate-percent-error- 609584?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x_tr_hl=id&_x_tr_pto=tc. [Accessed 15 Juli 2023].
[7]   M. F. Wicaksono and M. D. Rahmafya, "Implementasi Arduino dan ESP32-CAM untuk Smart Home," JATI, vol. 10, no. 1, pp. 41-50, 2020.
[8]   Y. Yudhanto and A. Aziz, Pengantar Teknologi Internet of Things, Surakarta: UNS Press, 2019.
[9]   A.  Suryansyah,  R.  Habibi  and  R.  M.  Awangga,  Penggunaan  Face  Recognition  untuk  Akses Ruangan, Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[10]  D. "DFR0602_Web.pdf," 15 August 2019. [Online]. Available:
https://media.digikey.com/pdf/Data%20Sheets/DFRobot%20PDFs/DFR0602_Web.pdf. [Accessed 30 May 2023].
[11]  N.  Safaat,  ANDROID  Pemrograman  Aplikasi  Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis Android, Bandung: Penerbit INFORMATIKA, 2015.