Vol. 15, No. 2, June 2022, pp. 92~100 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i2.12922  92

## Rancang Bangun Sistem Kendali Pintu Pagar Otomatis
Berbasis Pengolahan Citra Digital Pelat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Optical Character Recognition (OCR)
Syah Alam 1 , Firman Fauzi 2 , Gunawan Tjahjadi 3 , Ridzki Saputro Sya’ban 4
1,3 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Trisakti, DKI Jakarta, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Elektro, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia, DKI Jakarta, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Sep 9, 2019 Revised May 20, 2020 Accepted Jun 11, 2020
The gate is the main access to enter and exit the vehicle. In general, the gate is opened and closed manually by humans so it takes time and effort. This study proposes the design of an automatic gate control system based on digital image processing of vehicle number plates using the Optical Character Recognition (OCR)  method  to  be  able  to  recognize  vehicle  number  plates.  The  vehicle number plate image will be recorded by a USB camera and processed using MATLAB to recognize each character on the vehicle number plate. Then the results of processing the vehicle number plate image are compared with the number plate database that has been inputted into the system. If the number plate  is  registered  in  the  database,  MATLAB  will  forward  the  command  to Arduino Uno to drive the servo motor to open the gate. From the test results, it takes 7 seconds to process the vehicle number plate image processing until the gate is open. The percentage of successful reading of vehicle number plate characters by the MATLAB system is 100% of the 6 number plates tested with an accuracy of 100%. This research can be recommended as an automatic gate control system for security in buildings and homes.

## Keywords:
automatic gate digital image processing optical  character  recognition microcontroller vehicle number plate
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Syah Alam, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat, DKI Jakarta Email: syah.alam@trisakti.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  saat  ini  sangat  membantu  manusia  dalam  melakukan kegiatan  sehari-hari.  Dengan  memanfaatkan  IPTEK,  banyak  hal  yang  dapat  dilakukan  tanpa  harus mengeluarkan banyak tenaga dan waktu. Pintu pagar merupakan sebuah akses untuk masuk atau keluar dari rumah atau gedung. Pintu pagar berguna untuk mengendalikan  akses lalu lintas kendaraan yang masuk dan keluar  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Umumnya,  pintu  pagar  dikontrol  secara  manual  untuk memverifikasi siapa saja yang ingin masuk dan dioperasikan oleh operator. Berkat kemajuan teknologi, hal- hal tersebut dapat dilakukan secara otomatis tanpa harus ada penjaga untuk verifikasi siapa saja yang ingin masuk dan pintu pagar dapat terbuka dan tertutup secara otomatis juga. Pekerjaan yang pada awalnya harus dilakukan secara manual, saat ini dapat bekerja sendiri atau dikendalikan secara otomatis dengan menggunakan bantuan  sistem  mikrokontroller  dan Internet  of  Things (IoT)  [1]–[3].  Salah  satu  penerapan  sistem mikokontroller adalah untuk beberapa penerapan antara lain sistem pintu pagar otomatis [4][5], sistem palang pintu kereta otomatis [6]dan sistem keamanan rumah tangga otomatis [7], [8]. Beberapa pendekatan metode diusulkan  untuk  mengontrol  sistem  kendali  pintu  pagar  otomatis  antara  lain  menggunakan  sensor  deteksi halangan [9], sensor deteksi suara [10] dan pendekatan deteksi citra digital [11].
93
Pada penelitian sebelumnya [12] telah membuat sistem otomatisasi gerbang dengan yang dikendalikan secara  wireless  menggunakan  remote  kontrol  RF315.  Namun,  penelitian  yang  diusulkan  belum  dapat memverifikasi pelat nomor kendaraan sehingga masih bersifat manual berdasarkan pengamatan dari operator. Selanjutnya dalam  juga mengusulkan model sistem identifikasi pelat nomor kendaraan menggunakan sensor kamera  dan  mikrokontroler  berbasis Arduino  Uno  menggunakan  metode Canny [12].  Namun,  model  yang diusulkan hanya dapat digunakan dengan jarak maksimal 10 cm dengan sistem kendali menggunakan RFID sehingga diperlukan proses tagging dari pengemudi kendaraan pada saat memasuki pintu gerbang. Untuk itu diperlukan sistem yang lebih baik dari sisi jarak dan otomatisasi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Penelitian ini mengusulkan rancang bangun sistem kendali pintu pagar otomatis yang berbasis pengolahan citra  digital  dengan  mendeteksi  pelat  nomor  kendaran  dengan  jarak  maksimal  20  cm.  Citra  digital  direkam menggunakan kamera yang dilengkap dengan lampu pencahayaan untuk meningkatkan resolusi dan fokus dari hasil  rekamat  pelat,  selanjutnya  untuk  sistem  otomatis  gerbang  dikendalikan  menggunakan  mikrokontroller arduino  uno  yang  dikoneksikan  dengan  sensor limit  switch ,  sensor  ultrasonik  dan  motor  servo.  Sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi keberadaan dari kendaraan sedangkan sensor limit switch digunakan sebagai pengendali sistem buka tutup dari gerbang. Hasil perekaman citra diolah dan diproses menggunakan MATLAB dan diverifikasi dengan database yang telah diinputkan dalam sistem menggunakan metode Optical Character Recognition (OCR). Gerbang akan terbuka  secara otomatis jika pelat nomor telah sesuai dengan data yang terinput di database pada sistem. Penelitian ini dapat direkomendasikan sebagai salah satu opsi untuk sistem keamanan gedung dan rumah khususnya untuk pengendali pintu gerbang.

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  beberapa  perangkat  elektronika  yaitu  mikrokontroller Arduino  Uno,  sensor limit  switch ,  sensor  ultrasonik,  kamera  dan  lampu  pencahayaan.  Selanjutnya  metode penelitian dan Blok diagram dari sistem yang diusulkan ditampilkan pada gambar 1 dan gambar 2.
Mulai Studi Literatur Pengujian Komponen Persiapan Komponen Pendukung Perakitan alat dan prototipe Pengujian Prototipe Akurasi dan Tingkat Keberhasilan Pengujian Analisa Performansi Alat Selesai Perbandingan hasil dengan studi literatur lain Sesuai Tidak Sesuai Sesuai Tidak Sesuai Optimasi Gambar 1. Diagram alir tahapan penelitian
Gambar 1. Blok diagram sistem gerbang otomatis.
Gambar 1 menunjukkan diagram alir tahapan penelitian sedangkan gambar 2 menunjukkan blok diagram dari  prototipe  sistem  kendali  otomatis  pintu  pagar  yang  diusulkan.  Tahapan  awal  adalah  sensor  ultrasonik mendeteksi adanya kendaraan yang mendekati pagar dengan jarak yang sudah ditentukan dan memberi perintah kepada Arduino Uno untuk mengaktifkan kamera pada pintu pagar untuk mengambil citra dari pelat nomor kendaraan tersebut. Setelah citra pelat nomor kendaraan sudah diambil, maka citra tersebut diteruskan ke PC yang  sudah  terprogram  MATLAB  untuk  di  olah.  Pengolahan  citra  ini  dilakukan  untuk  memverifikasi  pelat nomor kendaraan yang ingin masuk atau keluar. Untuk mendapatkan akurasi yang baik digunakan model OCR ( Optical Character Recognition ). Selanjutnya, jika pelat nomor kendaraan dikenali, maka aplikasi MATLAB akan memberikan perintah kepada Arduino Uno untuk menyalakan motor servo agar pagar terbuka. Jika pelat nomor  kendaraan  tidak  dikenali,  maka  akan  muncul  notifikasi  bahwa  pelat  nomor  tersebut  tidak  dikenali sehingga pagar tidak akan terbuka.
Untuk dapat mengendalikan pintu gerbang secara otomatis, dilakukan proses pengawatan dari rangkaian pengendali.  Rangkaian  ini  menunjukkan  hubungan  dari  masing-masing  komponen  dalam  modul  yang diusulkan.  Selain  itu,  pada  modul  yang  diusulkan  juga  ditambahkan  tombol  darurat  yang  berfungsi  sebagai tombol reset jika terjadi permasalahan atau kegagalan sistem. Rangkaian pengendali beserta sistem pengawatan dari modul yang diusulkan ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Sistem pengawatan modul pengendali gerbang otomatis.
Gambar  2  menunjukkan  sistem  pengawatan  modul  pengendali  gerbang  otomatis  yang  dikendalikan menggunakan mikrokontroller arduino uno. Sensor HC-SR04 digunakan sebagai pendeteksi keberadaan dari kendaraan yang akan masuk ke pintu gerbang sedangkan limit swicth ( limit buka dan limit tutup) digunakan sebagai  sakelar  yang  nantinya  akan  membuka  gerbang  otomatis  yang  dikendali  dengan  motor  servo  yang ditunjukkan dengan tiga jenis lampu indikator yaitu lampu merah yaitu perekaman citra yang dilakukan oleh kamera yang dilengkap dengan lampu LED sebagai pencahayaan tambahan, lampu kuning yaitu proses deteksi dan  verifikasi  kendaraan  menggunakan  MATLAB  dan  metode  OCR  sedangkan  lampu  hijau  menunjukkan proses pembukaan pintu gerbang secara otomatis.
Servo
Arduino Uno Sensor HC-SR04 Limit Switch Lampu LED

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  pengujian  dan  pengamatan  antara  lain  hasil  perekaman  citra, akurasi dari perekaman citra dan jarak maksimal dari proses perekaman citra menggunakan kamera dari modul yang  diusulkan.  Hasil  pengujian  dan  pengamatan  dari  modul  yang  diusulkan  dipaparkan  dalam  bagian selanjutnya.

## 3.1 Pengujian perekaman pelat kendaraan berbasis citra
Pada pengujian ini dilakukan percobaan pembacaan pelat nomor oleh aplikasi  MATLAB. Pengujian ini bertujuan  agar  sistem  dapat  mengenali  pelat  nomor  yang  sudah  terdaftar  dalam database dan  yang  belum terdaftar. Pengujian ini juga bertujuan untuk mengetahui jarak ideal kamera untuk mengambil gambar pelat nomor dan untuk mengetahui persentase keberhasilan pembacaan karakter pelat nomor kendaran oleh sistem. Selanjutnya, pelat yang di deteksi akan diverifikasi dengan yang telah di daftarkan dalam database.
Database ini bertujuan untuk menyimpan daftar pelat nomor kendaraan yang diizinkan untuk melewati pintu pagar. Bagi kendaraan yang pelat nomornya ada dalam daftar database, ketika selesai proses pengolahan citra pelat nomor oleh sistem, maka  muncul pemberitahuan “Gerbang dibuka”, kemudian pintu pagar akan terbuka. Jika pelat nomor kendaraan tidak ada dalam daftar database, maka akan muncul pemberitahuan “Pelat Nomor  Tidak  Terdaftar”  dan  pagar  tidak  akan  terbuka. Database pelat  nomor  ini  dibuat  dalam  format Microsoft  Excel . Gambar  3  menunjukkan  tampilan  untuk  pelat  nomor  yang  sudah  ada  dalam database dan belum sedangkan gambar 4 menunjukkan tampilan database pelat nomor.
(a) (b) Gambar 3. Hasil perekaman dan verfikasi citra dari pelat kendaraan; (a) terdaftar, (b) tidak terdaftar
Gambar 4. Tampilan database pelat nomor kendaraan dalam Microsoft Excel
Database pelat  kendaraan  yang  ditunjukkan  gambar  4  disimpan  dalam  satu  folder  aplikasi MATLAB . Selanjutnya, jika ingin menambah daftar pelat nomor kendaraan, maka hanya bisa di tulis dalam kolom A1. Perintah MATLAB untuk  membaca pelat  nomor dalam database ini yaitu  database  =  readcell ('database.xlsx', 'Range', 'A1'); .
Hasil deteksi Rekaman Citra Verifikasi Verifikasi Hasil deteksi Rekaman Citra Daftar pelat kendaraan
96

## 3.2 Pengujian jarak deteksi perekaman citra
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui jarak ideal pengambilan gambar pelat nomor oleh kamera yang dapat diukur oleh sensor HC-SR04. Jarak antara kamera dan pelat nomor dapat mempengaruhi hasil foto untuk pengolahan  citra  pelat  nomor.  Dari  hasil  pengujian  tersebut,  dapat  ditentukan  jarak  ideal  kamera  untuk mengambil  gambar  dari  pelat  nomor.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  satu  kali  pengambilan  gambar  pada percobaan pertama dengan jarak 10 cm, 20 cm, 30 cm dan 40 cm dan ukuran pelat nomor dalam pengujian ini adalah dengan panjang 9.1 cm dan lebar 20 cm. Pelat nomor yang di ujikan dalam pengujian ini juga dengan pelat  nomor  yang  sudah  terdaftar  dalam  database  yaitu  dengan  nomor  B  633  RHT.  Hasil  pengujian pengambilan gambar pelat nomor ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Jarak Pengambilan Gambar
Jarak Hasil Foto Pengolahan Citra Hasil
10 cm Salah 20 cm Benar 30 cm Salah
40 cm
Salah
Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat dilihat bahwa pada jarak 20 cm adalah jarak ideal pengambilan gambar  pelat  nomor  yang  menghasilkan  foto  yang  dapat  di  olah  oleh  MATLAB  untuk  membuka  pagar otomatis. Selain itu, karakter pada pelat nomor terlihat jelas dan hasil pengolahan citra pelat nomor pada jarak ini juga sesuai dengan yang terdaftar di database.

## 3.3 Pengujian akurasi dan keberhasilan deteksi citra pelat kendaraan bermotor
Guna  mengetahui  persentase  keberhasilan  pembacaan  karakter  pelat  nomor  kendaraan  oleh  sistem, dilakukan  pengujian  dengan  percobaan  pembacaan  beberapa  pelat  nomor  kendaraan  yang  telah  terdaftar  di database.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  jarak  ideal  yang  sudah  didapat  pada  pengujian sebelumnya yaitu 20 cm. Pengujian ini juga dilakukan dengan pengambilan gambar pelat nomor kendaraan pada  percobaan  pertama  dengan  jumlah  sampel  6  buah  pelat  kendaraan  bermotor.  Hasil  deteksi  dari  pelat kendaran ditunjukkan pada tabel 2.

## Tabel 2. Pengujian Pembacaan Karakter Pelat Nomor
Karakter Pelat Nomor Sebenarnya Hasil Foto Hasil Pembacaan Hasil Akhir B 492 PDH Benar B 1496 SL Benar B 396 RSS Benar B 633 RHT Benar B 2019 RSF Benar B 2021 ST Benar
Pengujian ini dilakukan dengan  6 buah pelat nomor kendaraan yang telah terdaftar di dalam database. Hasil  pengujian  pada  tabel  2  menunjukkan  bahwa  6  buah  pelat  nomor  kendaraan  telah  berhasil  diuji  dan diverifikasi  sesuai  dengan  databse  yang  telah  diinputkan  di  MATLAB.  Dari  hasil  pengujian  tersebut, didapatkan  nilai  persentase  keberhasilan  pembacaan  karakter  pelat  nomor  kendaraan  oleh  sistem.  Untuk menghitung persentase ini dapat menggunakan persamaan sebagai berikut:
Tingkat keberhasilan (%) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑎𝑐𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖
× 100 (1)
Dengan menggunakan persamaan (1) didapatkan bahwa tingkat keberhasilan dari modul yang diusulkan adalah 100  %  dimana  keseluruhan  dari  6  sampel  plat  kendaraan  berhasil  di  deteksi  dan  diverifikasi  sesuai  dengan database yang telah diinputkan di MATLAB.

## 3.4 Pengujian sistem pengendali pagar otomatis
Dalam pengujian ini dilakukan percobaan dari keseluruhan sistem yang sudah dibuat yaitu dari pembacaan pelat nomor kendaraan sampai pintu pagar terbuka. Selanjutnya, dalam percobaan ini dilakukan juga percobaan
98 pada kondisi kurang cahaya (malam atau mendung) dan pengujian tombol darurat.  Desain keseluruhan dari prototipe modul sistem kendali pintu gerbang otomatis berbasis pengolahan citra ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan prototipe modul sistem kendali pintu gerbang otomatis berbasis pengolahan citra
Pada percobaan ini dilakukan pembacaan pelat nomor kendaraan untuk membuka pagar. Dari pengujian sebelumnya,  sudah  diperoleh  jarak  ideal  untuk  pengambilan  gambar  pelat  nomor  kendaraan  yaitu  20  cm. Dalam rentang jarak 21 cm sampai dengan 30 cm, LED warna kuning akan hidup yang menandakan kendaraan bersiap untuk berhenti. Ketika kendaraan sampai pada jarak 20 cm, LED kuning akan mati dan LED merah akan hidup yang berarti kendaraan harus berhenti untuk pengambilan gambar pelat nomor. Gambar pelat nomor akan diambil oleh kamera dan di teruskan ke sistem untuk dilakukan pengolahan citra pelat nomor tersebut. Selanjutnya,  ketika  proses  pengolahan  citra  pelat  nomor  selesai  dan  pelat  nomor  sudah  terdaftar  dalam database, LED warna hijau akan hidup dan pagar akan terbuka. Jika pelat nomor tidak terdaftar dalam database , maka LED warna merah akan hidup kembali yang berarti kendaraan tidak diizinkan untuk masuk.
Gambar 5. Tampilan prototipe modul sistem kendali pintu gerbang otomatis berbasis pengolahan citra
Ketika  gambar  pelat  nomor  kendaraan  berhasil  diambil,  kemudian  gambar  diproses  oleh  sistem MATLAB  untuk  diolah.  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  proses  pengolahan  citra  pelat  nomor  kendaraan terdapat 6 tahap. Pada tahap pertama ditunjukkan hasil  gambar asli  yang di ambil oleh  kamera. Pada tahap kedua, gambar di ubah hanya menjadi warna hitam dan putih. Tahap ketiga, noise atau titik-titik kecil pada gambar  di  hilangkan.  Tahap  keempat,  sistem  akan  mengambil  karakter  pada  gambar.  Tahap  kelima,  sistem akan  mendeteksi  karakter  pada  gambar.  Tahap  keenam,  karakter  gambar  pelat  nomor  akan  dibandingkan dengan gambar asli pelat nomor. Hasil dari pembacaan pelat nomor oleh sistem akan dimunculkan pada sebelah kanan  tampilan  sistem  (dibawah  tombol  ‘AMBIL  FOTO’).  Jika  hasil  pembacaan  benar  dan  pelat  nomor kendaraan sudah terdaftar di dalam database, maka akan muncul notifikasi ‘Plat Nomor Terdaftar’ berwarna hijau dan pintu pagar akan terbuka. Jika pembacaan salah atau pelat nomor tidak terdaftar di dalam database, maka notifikasi yang muncul adalah ‘Plat Nomor Tidak Terdaftar’ berwarna merah dan pintu pagar tidak akan terbuka. Dari hasil pengujian, didapatkan waktu proses deteksi dari citra pelat kendaraan yang direkam yaitu 7 detik sampai dengan pintu pagar terbuka.
Selanjutnya, untuk  mencegah kegagalan deteksi pada kondisi  malam  hari dan  kondisi  intesitas cahaya kurang  maka  diusulkan  penambahan  lampu  LED  yang  berfungsi  memberikan  pencerahan  tambahan  untuk meningkatkan  kualitas  dari  citra  yang  direkam  menggunakan  kamera.  Hasil  pengujian  dari  lampu  LED ditunjukkan pada gambar 6.
Rekaman Citra
Hasil deteksi
Verifikasi
Gambar 6. Hasil pengujian lampu LED pada modul yang dirancang

## 4. PENUTUP
Pada penelitian ini telah berhasil dirancang dan direalisasikan sistem kendali gerbang otomatis berbasis citra  menggunakan  metode  OCR  ( Optical  Character  Recognition ).  Prototipe  sistem  kendali  terdiri  dari mikrokontroller arduino uno sebagai modul pengendali yang dikoneksikan dengan sensor limit swicth sebagai sakelar otomatis, sensor HC-SR04 sebagai deteksi  keberadaan kendaraan  yang akan  masuk ke  gerbang dan motor  servo  sebagai  penggerak  untuk  membuka  dan  menutup  palang  pintu  gerbang  masuk.  Guna meningkatkan kualitas pencahayaan ditambahkan lampu LED yang ditempatkan di bagian depan pintu gerbang sedangkan  citra  dari  pelat  kendaraan  direkam  menggunakan webcam .  Hasil  perekaman  citra  digital  diolah menggunakan  perangkat  MATLAB  dengan  metode  OCR  yang  terdiri  dari  6  tahap  verifikasi.  Dari  hasil pengujian dilapangan didapatkan tingkat keberhasilan dari modul yang diusulkan adalah 100% dari 6 sampel citra  pelat  yang  diuji  dengan  dimensi  panjang  9.1  cm  dan  lebar  20  cm  sedangkan  jarak  optimal  deteksi didapatkan  20  cm.  Selain  itu,  waktu  deteksi  yang  diperoleh  adalah  7  detik  sampai  dengan  gerbang  terbuka dengan  akurasi  deteksi  100%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  prototipe  yang  diusulkan  telah  berhasil mendeteksi citra dari pelat kendaraaan sesuai dengan database yang tersimpan di sistem. Penelitian ini dapat direkomendasikan menjadi solusi untuk sistem gerbang otomatis pada rumah tinggal ataupun perumahan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini di dukung sepenuhnya oleh Lembaga Penelitian Universitas Trisakti yang bekerja sama dengan Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. S. Gunawan, I. R. H. Yaldi, M. Kartiwi, and H. Mansor, “Performance evaluation of smart home system using internet of things,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 400–411, 2018, doi: 10.11591/ijece.v8i1.pp400- 411.
[2] H. Rajab and T. Cinkelr, “IoT based Smart Cities,” 2018 Int. Symp. Networks, Comput. Commun. ISNCC 2018 , no. November, pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/ISNCC.2018.8530997.
[3] N. H. Motlagh, M. Mohammadrezaei, J. Hunt, and B. Zakeri, “Internet of things (IoT) and the energy sector,” Energies , vol. 13, no. 2, pp. 1–27, 2020, doi: 10.3390/en13020494.
[4] I. R. Muttaqin and D. B. Santoso, “Prototype Pagar Otomatis Berbasis Arduino Uno Dengan Sensor Ultrasonic Hc- SR04,” Je-Unisla , vol. 6, no. 2, pp. 41–45, 2021.
[5] I. Yusti, “Pengontrolan Pintu Pagar Otomatis Menggunakan Android,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 21, no. 1, p. 97, 2021, doi: 10.36275/stsp.v21i1.365.
[6] S. Pratama, A. Taqwa, and I. Salamah, “Palang Pintu Kereta Api Otomatis Berbasis Arduino,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 173, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.137.
Lampu LED Webcam Sensor HC-SR04 Gerbang Otomatis
100
[7] J. Wardoyo, N. Hudallah, and A. B. Utomo, “Smart Home Security System Berbasis Mikrokontroler,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 367–374, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2684.
[8] P. Agung, A. Z. Iftikhor, D. Damayanti, and M. Bakri, “Sistem Rumah Cerdas Berbasis Internet of Things Dengan Mikrokontroler Nodemcu Dan Aplikasi Telegram,” J. Tek. dan Sist. Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 8–14, 2020, doi: 10.33365/jtikom.v1i1.47.
[9] L. Tambunan and M. I. A. Tanjung, “Jaringan Sistem Informasi Robotik ( Jsr ) Android Application,” Jar. Sist. Inf. Robot. , vol. 3, no. 2, p. 2, 2019, [Online]. Available: http://www.ojsamik.amikmitragama.ac.id/index.php/js/article/view/64/67.
[10]  A. Dwi Putra and A. Prayogo, “Teknologi Pengendali Perangkat Elektronik Menggunakan Sensor Suara,” Jtst , vol. 02, no. 02, pp. 46–59, 2021.
[11]  S. Subiyanto, D. Priliyana, M. E. Riyadani, N. Iksan, and H. Wibawanto, “Face recognition system with PCA-GA algorithm for smart home door security using Rasberry Pi,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 210– 216, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13590.
[12]  D. Wibowo, T. Al Fit, R. Baihaqi, W. H. Sugiharto, and M. I. Ghozali, “Sistem Parkir Mobil Cerdas Menggunakan Citra Digital Dan Microcontroller Atmega328,” J. Dialekt. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2020, doi: 10.24176/detika.v1i1.5513.