Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Jl. Srijaya Negara, Bukit Lama, Bukit Besar, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30139 Email : meutiadelirachmawati@gmail.com 1) , arahmanhamid.60@gmail.com 2) , ade_silvia@polsri.ac.id 3)

## ABSTRAK
In  the  rapid  development  of  technology,  there  is  a  high  crime  rate.  Therefore  becomes  very  important. Many efforts can be made to secure a place and room, such as installing a security lock on the door or using a CCTV  camera.  But  this  is  not  enough  to  prevent  crime  from  happening.  Night  Vision  is  the  ability  to  see either  in  a  biological  or  technological  sense  in  a  dark  environment.  Night  vision  capability  can  be  achieved using two approaches, namely increasing the visible spectrum of the wave spectrum or increasing the ability to see low light intensities. Night vision has advantages and disadvantages, especially in conditions of very low light  intensity.  This  technology  has  developed  from  time  to  time  such  as,  there  is  the  camera  that  uses sophisticated and modern electronic systems. Therefore, in this study, modern technology was designed with a smart security system that can be used to maintain home security or hunt at night.
Keyword : Night Vision, Auto Color, Raspberry PI

## PENDAHULUAN
Bentuk  kejahatan  pencurian  yang  banyak  mendapat  perhatian  yaitu  kasus  pencurian  yang  terjadi  di kawasan tempat tinggal atau perumahan. Pencurian rumah kosong, pencurian kendaraan bermotor, pencurian dengan  penipuan,  perampokan,  serta  pembobolan  rumah (breaking  &  entering) merupakan  kejahatan  yang umumnya  terjadi  di  lingkungan  masyarakat  saat  ini  [1].  Solusi  yang  biasa  digunakan  para  pemilik  rumah hanya  dengan  mengandalkan  kunci  atau  gembok  rumah  untuk  mengamankan  rumah  mereka.  Untuk  itu dibutuhkan sesuatu yang mendukung kemanan ekstra rumah kita agar terhindar dari para pencuri tersebut.
Teknologi  kini  semakin  berkembang  dengan  pesat,  dengan  bantuan  teknologi  dapat  mambantu  kegiatan sehari-hari  supaya  lebih  dipermudahakan.  Salah  satu  teknologi  yang  marak  berkembang  yaitu  komputer seukuran  kartu kredit bernama Raspberry Pi  [2]. Perangkat IoT  yang dapat  membantu automatisasi berbagai pekerjaan  dimanfaatkan  dengan  bantuan  raspberry  pi  untuk  pembuatan,  seperti  penerapan  Raspberry  Pi sebagai Wireless Access Point [3], Wifi Router [4], hingga Server [5]. Raspberry Pi juga memiliki kelebihan lain yaitu dapat digunakan sebagai komputer.
Salah  satu  sistem  yang  berbasis  komputer  adalah  sistem  keamanan  berupa  suatu  perangkat  yang  dapat menjaga  secara full  time dan real  time [6].  Sebagaimana  Raspberry  Pi  sebagai  komputer,  ditemukannya sistem keamanan komunikasi jarak jauh yang mereka gunakan dimanapun berada yaitu teknologi ponsel yang sesuai  dengan  kebutuhan  manusia.  Sistem  keamanan  diaplikasikan  dengan  memasangkan  kamera  pada bangunan  sebagai  pengawas  untuk  keamanan  sekitar  [7]. Pencahayaan  yang  ekstrim  tentunya  akan menimbulkan sistem pengawasan  menjadi tidak akurat dari perubahan sistem  mendeteksi  adanya objek pada kenyataannya objek tersebut tidak ada. Pada intensitas cahaya rendah akan menghasilkan hasil yang berbeda dengan  intensitas  cahaya  sedang  maupun  tinggi.  Pada  prosesnya  intensitas  cahaya  akan  berpengaruh  dalam hasil pembuatan Model tiga dimensi itu secara geometrik dan radiometrik objek terekam [8]. Pada penelitian ini digunakan kamera night vision untuk membantu melihat dalam gelap. Kamera Night  Vision merupakan  kemampuan  untuk  melihat  baik  dalam  lingkungan  gelap  [9].  Sumber- sumber  yang  tidak  bisa  ditangkap  oleh  kamera  biasa  mampun  didibaca  oleh  kamera night  vision yang memiliki  kemampuan  mengumpulkan.  Cahaya  yang  berasal  dari  bulan,  bintang,  atau  lampu  yang  ada  di sekitar  objek  merupakan  sumber  yang  bisa  ditangkap  kamera night  vision .  Perubahan  pencahayaan  menjadi salah  satu  kendala  dalam  berbagai  deteksi  dan  identifikasi  pada  sistem  pengawasan  yang  memanfaatkan kamera video [10]. Pencahayaan yang ekstrim tentunya akan menimbulkan sistem pengawasan menjadi tidak akurat  dari  perubahan  sistem  mendeteksi  adanya  objek  pada  kenyataannya  objek  tersebut  tidak  ada.  Dari
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
beberapa  penelitian,  Kamera Night  Vision diterapkan  untuk  mendapatkan  keputusan  seperti  tracking  [9] sebagai pengganti pos untuk memantau lingkungan sekitar. Selain itu, kamera night vision juga diterapkan dalam    mendeteksi  wajah  ,  mendeteksi  manusia,  dan  mendeteksi  benda  [11][12][13].  Sementara  dalam penelitian lainnya, kamera night vision digunakan dalam keamanan [2][6] untuk membantu menjaga keamaan seperti kamera pengawas atau CCTV. Hasil pengujian dalam penelitian ini mampu menentukan jarak kamera dengan objek yang ingin dilihat pengguna.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  dibuat  dalam  bentuk  diagram  secara  keseluruhan.  Bentuk  diagram  merupakan bagian  terpenting  karena  bisa  mengetahui  tahapan-tahapan  yang  akan  dicapai  dalam  perancangan  ini. Perancangan  dalam  penelitian  ini  menjadi  dua  bagian,  yaitu  perancangan  perangkat  keras  ( hardware) dan perancangan  perangkat  lunak  ( sofware) .  Perancangan  perangkat  keras  diawali  dengan  perancangan  diagram blok  sistem  secara  sekeluruhan.  Sehingga  keseluruhan  blok  digaram  rangkaian  tersubut  akan  menghasilkan suatu  sistem  yang  dapat  difungsikan.  Dari  tahap  perancangan  perangkat  tersebut,  keduanya  diintegrasikan menjadi sistem keamanan pintar kamera night vision .
Gambar 1. Tahapan Keseluruhan Penelitian
1. Perancangan Perangkat Keras
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
Pada  perancangan  perangkat  keras  ini  terdiri  dari  pemilihan  komponen  yang  digunakan  dan  membuat rangkaian desain skematik yang digambarkan melalui blok diagram, sehingga dapat dibuat suatu sistem yang sesuai yang diharapkan. Blok diagram untuk perancangan perangkat keras ditunjukkan pada gambar 2. Dalam merancang  kamera night  vision ,  Raspberry  PI  sebagai  mikrokontroller  yang  terhubung  dengan  internet bertugas  untuk  menjalankan  sistem  dan  terkoneksi  dengan  LCD sehingga  dapat  membaca  objek  yang  di tangkap oleh kamera dan di monitoirng melalui layar LCD.
2. Perancangan Perangkat Lunak
Pengolahan  matematis  dari  keseluruhan  program  sangatlah  penting,  karena  itu  perangkat  lunak  pada peneleitian  ini  di  buat  untuk  membantu  program  berjalan  dengan  baik.  Inti  dari  perangkat  lunak  ini  ialah perancangan alur  kerja kamera night vision dalam  membaca objek yang ada. Gambar 3 adalah  blok diagram perancangan perangkat lunak.
Gambar 3. Blok Diagram Sistem Perangkat Lunak ( Software )
A. Rangkaian Keseluruhan Sistem
Pada  Gambar  4  merupakan  rancangan  rangkaian  alat  keseluruhan.  Catu  daya  sebagai  power  untuk menghidupkan  alat,  raspberry  pi  bertugas  sebagai  mikrokontroller  untuk  menggerakkan  alat,  kamera  untuk membantu melihat objek, dan LCD untuk memonitoitng objek yang di baca kamera.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89

## Gambar 4. Rancang Rangkaian Keseluruhan
B. Pengolahan Data
Setelah  melalui  tahapan  perancangan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak,  maka  selanjutnya  adalah proses pengolahan data.  Pada  hasil  uji jarak  kamera dan objek yang terbaca diperoleh hasil jenis data dalam bentuk tabel, program python membantu menjalakan kamera untuk melihat objek tersebut.
C. Anlisis Data
Dalam  pengujian  ini,  analisis  data  dilakukan  dengan  menguji  data  yang  dikumpulkan  serta  melakukan analisis  terhadap  hasil  kinerja  alat.  Dalam  pengujiana  ini  alat  akan  diujicobakan  dengan  meletakkan  kamera pada  rumah  dalam  keadaan  gelap.  Selanjutnya,  hasil  pemantauan  akan  ditampilkan  melalui  layar  LCD sehingga memudahkan untuk memonitoring hasil yang dilihat kamera.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perancangan  sistem  berupa  integrasi  antara  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang  terbentuk dalam  suatu  alat  sistem  monitoring  kualitas  udara.  Alat  ini  diletakkan  pada  sebuah box untuk  mengurangi resiko kerusakan, sehingga tetap bekerja optimal pada kondisi sedang proses pengambilan data.
Gambar 5. Hasil Perancangan Perangkat Keras ( Hardware )
Pada  proses  pengujian  alat  ini,  kamera  akan  di  letakkan  pada  lokasi  yang  telah  di  tentukan  sebelumnya. Ketika kamera di hidupkan otomatis kamera akan melihat objek yang adadi lokasi tersebut berada. Serta foto ku tersimpan per detiknya di dalam raspberry pi .
A. Langkah – Langkah Pengujian
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
Dalam proses pengujian agar dapat mengatasi dan mengurangi kesalahan saat melakukan pengujian, maka perlu dilakukan beberapa langkah-langkah berikut ini: 1. Tentukan lokasi dilakukannya pengujian.
2. Siapkan rangkaian alat yang akan dilakukan pengujian dan perangkat lainnya.
3. Periksa terlebih dahulu rangkaian alat yang akan diuji untuk memastikan bahwa keseluruhan rangkaian dalam keadaan baik.
4. Tentukan benda yang akan menjadi bahan pengujian.
B. Hasil Pengujian dalam Keadaan Tidak Ada Cahaya
Pengujian  dilakukan  dalam  keadaan  di  sekitar  tidak  ada  cahaya,  dimana  semua  lampu  di  matikan secara  total  sampai  tidak  ada  cahaya  sedikitpun.  Hasil  dari  pengukuran  jarak  dan  objek  warna  dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1.Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hitam Keadaan Tidak Ada Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 20% 20% 10% Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10% 10% 10% Tabel 2. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Kuning Keadaan Tidak Ada Cahaya Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 40% Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10%
Tabel 3. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hijau Keadaan Tidak Ada Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
5  m 40% Hijau 10% Tabel 4. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Biru Keadaan Tidak Ada Cahaya Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 40% Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10%
Pada tabel 1-4 merupakan hasil pengujian jarak dan objek warna pada keadaan tidak ada cahaya. Hasil yang di  dapatkan  dari  pengujian  jarak,  menunjukkan  bahwa  pada  jarak  50  cm  –  3  m  objek  masih  bisa  terlihata dengan baik, Sedangkan pada jarak 3,5 m – 5 m objek masih bisa terlihat tetapi tidak terlalu jelas. Hasil yang di dapatkan dari pengujian objek warna, menunjukkan bahwa pada warna hitam, kuning, hijau, dan biru warna sangat tidak terlihat di karenakan kamera infrared tidak bisa membaca warna ketika tidak ada cahaya.

## C. Hasil Pengujian dalam Keadaan Kurang Cahaya
Pengujian  dilakukan  dalam  keadaan  kurang  cahaya,  dimana  semua  lampu  di  matikan  dan  di  tambahkan sedikit  cahaya  dari Handphone .  Hasil  dari  pengukuran  jarak  dan  objek  warna  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini :
Tabel 5. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hitam Keadaan Kurang Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 20% 20% 10% Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10% 10% 10%
Tabel 6. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Kuning Keadaan Kurang Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 40% Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
Tabel 7. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hijau Keadaan Kurang Cahaya Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 40% Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10%
Tabel 8. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Biru Keadaan Kurang Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 60% 40% 40% Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru 30% 30% 30% 30% 30% 30% 20% 20% 10% 10%
Tabel 5-8 merupakan hasil pengujian jarak dan objek warna pada keadaan sedikit cahaya. Hasil yang di dapatkan dari pengujian jarak, menunjukkan bahwa pada jarak 50 cm – 3 m objek masih bisa terlihata dengan baik,  Sedangkan  pada  jarak  3,5  m  –  5  m  objek  masih  bisa  terlihat  tetapi  tidak  terlalu  jelas.  Hasil  yang  di dapatkan dari pengujian objek warna, menunjukkan bahwa pada warna hitam, kuning, hijau, dan biru warna sangat  tidak  terlihat  di  karenakan  kamera  infrared  tidak  bisa  membaca  warna  ketika  dengan  adanya  sedikit cahaya. Hasil yang di dapat terdapat kemiripan pada pengujian sebelumnya dikarenakan kamera night vision ini dalam keadaan kurangnya cahaya tidak bisa membaca warna yang terdapat pada objek.

## D. Hasil Pengujian dalam Keadaan Ada Cahaya
Pengujian dilakukan dalam keadaan banyak cahaya, dimana pada ruangan dihidupkan satu lampu bohlam . Hasil dari pengukuran jarak dan objek warna dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 9. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hitam Keadaan  Ada Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam Hitam 80% 80% 80% 80% 70% 70% 70% 70% 50% 50%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89
Tabel 10. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Kuning Keadaan  Ada Cahaya Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning Kuning 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% Tabel 11. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Hijau Keadaan  Ada Cahaya Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau Hijau 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80%
Tabel 12. Hasil Pengujian Jarak dan Objek Warna Biru Keadaan  Ada Cahaya
Jarak Persentase Warna Persentase 50 cm 1 m 1,5 m 2 m 2,5 m 3 m 3,5 m 4 m 4,5 m 5  m 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru Biru 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80%
Tabel 9-12 merupakan hasil pengujian jarak dan objek warna pada keadaan adanya cahaya. Hasil yang di dapatkan  dari  pengujian  jarak,  menunjukkan  bahwa  pada  jarak  50  cm  –  4  m  objek  sangat  terlihata  dengan baik, Sedangkan pada jarak 4,5 m – 5 m objek masih bisa terlihat tetapi tidak terlalu jelas karena jarak yang sudah jauh. Hasil yang di dapatkan dari pengujian objek warna, menunjukkan bahwa pada warna hitam dari 50cm – 2 m warna cukup terlihat akan tetapi masih kurang jelas, warna kuning, Hijau , Biru dari 50cm – 5 m warna  terlihat  karena  bantuan  cahaya  dari  lampu.  Hasil  pada  warna  hitam  sedikit  berbeda  dikarena  warna tersebut gelap jadi kamera night vision tidak bisa membaca terlalu jelas, sedangkan warna yang lain terbaca karena dibantu dengan cahaya dari lampu.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 11 No. 2 September 2021 ISSN 2088-2424 (cetak); ISSN 2527-3892 (elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Meutia Deli Rachmawati 1) , Abdul Rakhman 2) , Ade Silvia Handayani 3)
Perancangan Sistem Keamanan Pintar Kamera Night Vision Auto Color Berbasis Raspberry PI Jurnal Qua Teknika , (2021), 11(2): 81 – 89

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  rancang  bangun  bangun  sistem  keamanan  pintar  kamera night  vision auto  color berbasis  raspberry  PI  dapat  disimpulkan  yaitu  keamanan  pada  sistem  ini  dirancang  dengan mikrokontroller  berbasisi  Raspberry  PI, infrared pada  kamera  sebagai  alat  yang  membantu  membaca  objek, dan  LCD  sebagai  untuk  menampilkan  objek  yang  di  tangkap  kamera.  Pengujian  dalam  penelitian  ini  telah mendapatkan  hasil  pada  jarak  50cm  –  3  m  merupakan  jarak  objek  yang  bisa  dibaca  dengan  baik  oleh kamera,sedangkan pada jarak 3,5 m – 5 m objek masih bisa dilihat tetapi tidak terlalu jelas. Pada 3 percobaan cahaya tersebut tidak berpengaruh pada kulitas foto yang tersimpan , hasil gambar tetap terlihat seperti yang kita  lihat  pada  LCD.  Dari  hasil  pengujian  objek  warna  pada  kamera  ,  warna  sangat  susah  untuk  dibaca  oleh kamera night vision karena infrared tidak bisa membaca warna.

## REFERENSI
[1] R. P. Delia, “Analisis Determinan Penyebab Timbulnya Fear of Crime pada Kasus Pencurian di Kalangan  Ibu  Rumah,” J.  Kriminologi  Indones. ,  vol.  5,  no.  I,  pp.  67–76,  2009,  [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/108879-ID-analisis-determinan- penyebab-timbulnya-f.pdf.
[2] N.  A.  Samudera,  F.  T.  Elektro,  and  U.  Telkom,  “PERANCANGAN  SISTEM  KEAMANAN RUANGAN DESIGN OF ROOM SECURITY SYSTEM,” vol. 2, no. 2, pp. 3743–3754, 2015.
[3] R.  Novrianda  Dasmen,  “Implementasi  Raspberry  Pi  3  Sebagai  Wireless  Access  Point  Pada STIPER Sriwigama Palembang,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, pp. 387–393, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.943.
[4] H. Jefton, J. Andjarwirawan, and A. Noertjahyana, “Implementasi router dengan menggunakan Raspberry Pi 3,” pp. 1–6, 2017.
[5] D. Prihatmoko, “Pemanfaatan Raspberry Pi Sebagai  Server Web Untuk Penjadwalan Kontrol Lampu Jarak Jauh,” J. Infotel , vol. 9, no. 1, p. 84, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i1.159.
[6] F. Sirait, “Sistem Monitoring Keamanan Gedung Berbasis Rasberry Pi,” J. Teknol. Elektro , vol. 6, no. 1, pp. 55–60, 2016, doi: 10.22441/jte.v6i1.790.
[7] R. Rifandi et al. , “Raspberry Dengan Aplikasi Telegram Berbasis,” vol. 8, no. 1, 2021.
[8] A.  A.  Andika,  “Analisis  Pengaruh  Intensitas  Cahaya  Terhadap  Pemodelan  Objek  3D Menggunakan  Kamera  Digital  Single  Lens  Reflex  (Dslr),”  no.  2,  2019,  [Online].  Available: http://eprints.itn.ac.id/4026/.
[9] W.  E.  Majid,  G.  Yulisusianto,  and  R.  Santoso,  “Rancang  Bangun  Sistem  Tracking  Pada Kamera Night Vision Sebagai Pengganti Pos Dengar Berbasis Image Processing,” 2020.
[10] A.  Priadana,  “Performance  Analysis  of  Illumination  Invariant  Change  Detection  Method  for Detecting Image Change in Night Vision Camera,” Compiler , vol. 8, no. 2, pp. 175–186, 2019, doi: 10.28989/compiler.v8i2.514.
[11] Y.  A.  Mulyono,  D.  Setiadikarunia,  J.  T.  Elektro,  and  U.  K.  Maranatha,  “Pendeteksi  Posisi Keberadaan  Manusia  dalam  Ruangan  Menggunakan  Metode  Perbedaan  Citra  dengan  Sensor Webcam  Human  Position  Detection  in  the  Room  Based  on  Image  Difference  Method  Using Webcam Sensor,” vol. 5, no. 1.
[12] Alrynto, D. Syauqy, and F. Utaminingrum, “Sistem Deteksi Posisi Objek Acak Berbasis Image Processing  Pada  Platform  MyRIO,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 1120–1128, 2019.
[13] D.  E.  Kurniawan  and  S.  Fani,  “Perancangan  Sistem  Kamera  Pengawas  Berbasis  Perangkat Bergerak Menggunakan Raspberry Pi,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. III, no. 2, pp. 140–146,
2017.