e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
Sistem Keamanan Rumah Berbasis Internet of Things Menggunakan Metode Rapid Application Development
Milhatun Nida 1* , Riri Nurazizah 2 , M. Farhan Basyari 3 , Valmadia Alviana Gunawan 4 1,2,3,4 Program Studi Informatika, Universitas Majalengka *221410005@unma.ac.id

## Abstrak
Sistem keamanan rumah konvensional sering kali tidak memiliki kemampuan untuk memantau dan menanggapi secara  real-time, yang  membuat  mereka  rentan  terhadap gangguan  keamanan  dan  intervensi  yang  tertunda. Penelitian ini merupakan sistem keamanan rumah berbasis Internet of Things (IoT) yang menggunakan metode Rapid  Application  Development.  Sistem  ini  terdiri  dari  hardware-hardware  yang  menggunakan  Arduino  Uno, ESP32CAM dan modul sensor PIR untuk mendeteksi gerakan, kamera ESP32CAM yang mengambil gambar, dan papan Arduino Uno yang memproses dan mengirimkan data. ESP32CAM mengambil gambar dari sensor PIR dan mengirimkannya ke server cloud saat mendeteksi gerakan. Aplikasi smartphone kemudian memungkinkan pengguna untuk mengetahui potensi gangguan secara real-time melalui notifikasi foto. Kemampuan sistem untuk memberikan bukti visual langsung tentang aktivitas mencurigakan, yang memungkinkan respons yang cepat dan terinformasi, menentukan keefektifan sistem. Sistem ini juga murah dan mudah digunakan, sehingga berbagai pengguna  dapat  menggunakannya.  Penggunaan  komponen  yang  mudah  diakses  dan  perangkat  lunak  open source mengurangi biaya dan menyederhanakan pengaturan, yang memungkinkan penerapan yang luas dari produk keamanan yang diperbarui ini.
Kata kunci: Arduino Uno, ESP32CAM, IoT, Kamera, Keamanan Rumah, Notifikasi Foto, Sensor PIR

## Abstract
Conventional home security systems often lack the ability to monitor and respond in real-time, which makes them vulnerable to security breaches and delayed interventions. This research is an Internet of Things (IoT) based home security system that uses hard programming methods. This system consists of hardware that uses Arduino Uno, ESP32CAM and PIR sensor modules to detect movement, an ESP32CAM camera that takes pictures, and an Arduino Uno board that processes and transmits data. ESP32CAM takes images from the PIR sensor and sends them to the cloud server when it detects motion. The smartphone application then allows users to find out about potential  disruptions  in  real-time  through  photo  notifications.  The  system's  ability  to  provide  immediate  visual evidence of suspicious activity, allowing for a rapid and informed response, determines the system's effectiveness. This system is also cheap and easy to use, so a wide range of users can use it. The use of easily accessible components and open-source software reduces costs and simplifies setup, enabling widespread adoption of this updated security product.
Keywords: Arduino Uno, Camera, ESP32CAM, Home Security, IoT, Photo Notification, PIR Sensor

## 1. Pendahuluan
Di  era  yang  sangat  maju  ini,  sistem  keamanan sangat penting mengingat tingkat kejahatan yang meningkat.Masalah  yang  terjadi  adalah  pelaku kejahatan  sudah  memahami  teknis  sistem keamanan  yang  terpasang,  seperti  CCTV,  yang
menggunakan DVR untuk menyimpan rekaman, sehingga  mereka  dapat  menghilangkan  jejak kejahatannya  dengan  merusak  DVR  [1].  Ketika pemilik rumah meninggalkan rumah untuk waktu yang  lama,  banyak  pencurian terjadi  [2].   Untuk mencegah  hal-hal  seperti  ini  terjadi,  teknologi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
yang  sudah  ada  seperti  Internet  of  Think  (IoT), yang  memungkinkan  kita  untuk  memantau  dan mengontrol  situasi  melalui  smartphone  kita  [3]. agar dapat segera diterapkan untuk meningkatkan keamanan dan kenyamanan hidup di rumah.
Kunci masih digunakan sebagai cara utama untuk menjaga  keamanan  rumah,  dan  karena  sifatnya yang konvensional, mereka dapat dengan mudah menggandakan  kunci  atau  membongkar  paksa pintu  rumah  [4].    Maka  dari  itu  Konsep  rumah pintar  ini  memasukkan  berbagai  teknologi, termasuk sistem keamanan rumah. Sejauh yang kita  ketahui,  pintu  rumah  masih  banyak  dikunci secara manual atau konvensional [5]. Selain itu, pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dapat dicapai  dengan menggabungkan sistem keamanan  pintar  dengan  manajemen  data  dan analisis.
Smart  door  bell  adalah  sistem  yang  akan dibangun  yang  akan  mendeteksi  kehadiran seseorang  dan  mengirimkan  notifikasi  ke perangkat  web  browser  pengguna.  Sistem  juga akan  mencatat  waktu  pendeteksian  dalam database  dan  memberikan  visual  pada smartphone  pengguna,  berupa  gambar  atau video [6]. Banyak sekali system dengan konsep smart  home  ini  Salah  satunya  adalah  sistem pengenalan  wajah.  Ini  adalah  jenis  sistem keamanan  pintu  kontemporer  yang  tidak membutuhkan  alat  fisik  untuk  mengontrolnya.
Selain itu, dapat dikontrol dari jarak jauh melalui Internet of Things (IoT) [7].
Penelitian ini bertujuan untuk membuat perangkat yang dapat memonitor keamanan dan peralatan rumah. Aplikasi secara otomatis mengirimkan foto ke  pemilik  rumah.  Namun,  kekurangan  alat  ini adalah  gambar  hanya  dapat  diakses  dalam bentuk  foto  [8].  Untuk  mendukung  sistem keamanan  otomatis  yang  bergantung  pada Internet of Things, berbagai sensor dihubungkan ke  sistem  tersebut,  yang  memiliki  kemampuan untuk  mengumpulkan  sinyal  dari  benda-benda tertentu  dan  menggunakannya  sebagai  garis pedoman untuk keamanan [9].
Salah satu biometrik yang paling umum saat ini adalah  biometrik  wajah.  Contohnya,  aplikasi pengenalan  wajah  untuk  penguncian  lapisan dapat ditemukan pada beberapa smartphone [10]. Jika ada foto wajah yang terekam pada kamera, proses deteksi  wajah akan  mencocokkan  setiap piksel  dan  mengklarifikasinya  sebagai  "wajah" atau  "bukan  wajah".  Setelah  selesai,  jika  wajah ditemukan, pintu rumah akan terbuka [11]. Pada keamanan non-biometrik, bagian wajah lebih sulit ditiru,  diubah,  atau  dicuri  jika  dibandingkan dengan  kunci  pintu  atau  password  [12].  Alat  ini dapat  mendeteksi  wajah  seseorang  di  pintu rumah dan menginformasikan keberadaan orang tersebut—baik itu orang yang dikenal atau tidak [13]. Agar sistem ini dapat mengidentifikasi wajah dengan  benar,  sistem  kecerdasan  buatan  juga
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
diperlukan  [14].  Sebagai  contoh,  sistem  dapat mengidentifikasi  aktivitas  yang  meningkat  pada malam  hari  yang  tidak  biasa  dan  mengirimkan notifikasi kepada pengguna. Dengan menggunakan  analisis  data  jangka  panjang, sistem  dapat  mengidentifikasi  kebiasaan penghuni  rumah  dan  membedakan  antara aktivitas normal dan mencurigakan.
Hal-hal di atas inilah yang kemudian mendorong penulis untuk membuat sistem pemantauan tamu dengan memanfaatkan platform IoT, Arduino Uno, dan  ESP32-Cam  untuk  memperkuat  sistem keamanan rumah [15].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem  keamanan  rumah  berbasis  IoT  yang menggunakan  ESP32CAM  untuk  mendeteksi gerakan,  mengambil  gambar  objek,  dan mengirimkan  notifikasi  foto  secara  real-time kepada pengguna melalui aplikasi Telegram.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan sebagai  referensi  terkait  keamanan  rumah berbasis  iot  menggunakan  Arduino  uno  dan ESP32CAM serta nontifikasi foto, antara lain :
- Penelitian  Tahun  2019  oleh  Sutarti,  Sunny Samsuni, Isnan Asseghaf, dalam jurnal Jurnal Dinamika  Informatika  yang  berjudul  “Sistem Keamanan  Rumah  melalui  Pengenalan Wajah  Menggunakan  Webcam  dan  Library
Opencv Berbasis Raspberry Pi“. Merancang keamanan  rumah  dengan  memanfaatkan library opencv berbasis iot untuk mendeteksi wajah  dan  memberikan  peringatan  dini melalui  push  nontifikasi  menggunakan Raspberry Pi [1]. Sistem ini dapat membantu melindungi  rumah  dan  penghuninya  dari berbagai  ancaman  dengan  menggunakan teknologi  terbaru  dan  menerapkan  langkah- langkah keamanan yang tepat.
- Achmad Syahril Fadillah dan Purwanto studi 2022  pada  "Prototipe  Keamanan  Rumah Menggunakan  Esp32  Cam  Dan  Sensor  Pir Dengan  Aplikasi  Android"  mengusulkan menggunakan  Arduino  uno  dan  pir  sensor gerakan, menangkap gambar dan mengirimkannya ke smartphone. [3].
- Penelitian  “perancangan  sistem  pintu otomatis  menggunakan  esp32cam”  oleh uradi, Ahmad Martani, Irma Arfiani dan sarli pada JTEK (jurnal teknologi komputer) tahun 2022,  membuat rancangan sistem kunci pintu otomatis  yang  menggunakan  pengenalan wajah  esp32cam  (tanpa  iot).  metode penelitian  yang  dipakai  research  and development [4]. Integrasi ini memungkinkan personel  yang  berwenang  memiliki  akses yang mudah dan aman.  Wajah individu akan secara  otomatis  dikenali  oleh  sistem  dan diizinkan untuk masuk, tetapi jika ada wajah yang tidak dikenal, sistem akan memberikan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
peringatan.    Oleh  karena  itu,  kenyamanan dan  keamanan  dapat  ditingkatkan  secara bersamaan.
- penelitian  yang  paling  berkaitan  berjudul “design sistem keamanan pintu menggunakan face detection” oleh Rachmat Muwardi  dan  Reyhan  Rahmat  Adisaputro pada  JTE  (Jurnal  teknologi  elektro)  tahun 2021, membuat rancangan sitem keamanan pintu yang menggunakan pengenalan wajah. Selama proses pengenalan wajah, mikrokontroller  arduino  uno  dan  esp32cam yang  berbasis  iot  akan  mengirimkan tangkapan foto yang diambil melalui telegram,
apakah pintu terbuka dengan wajah dikenali atau  tidak.  Metode  penelitian  yang  dipakai research and development [7].
- Selain  itu  penelitian  yang  berjudul “Prancangan  Sistem  Keamanan  Rumah Menggunakan  Deteksi  Wajah  Berbasis Machine Learning Menggunakan Tensorflow” oleh  afrizal,  seta  juli,  gandeva  bayu  tahun 2022  pada  e-proceeding    telkom  university. Mikrokontroler,  yang  menggunakan  modul kamera  raspi  dan  rapberry  pi  3  model  b sebagai keamanan rumah, mendeteksi area menggunakan  tensorflow  dan  mengirimkan nontifikasi  berupa  tangkapan  gambar  objek [13].  Modul  kamera  Raspi  dan  sistem keamanan rumah pintar berbasis mikrokontroler  ini  sangat  mudah  digunakan
dan  dapat  dikonfigurasi,  dan  dapat diintegrasikan  dengan  berbagai  perangkat IoT lainnya.

## 2.2. Landasan Teori
1. Arduino uno
Arduino  Uno  berfungsi  sebagai  mikrokontroler utama  dengan  mengintegrasikan  input  dari sensor  PIR  dan  output  ke kamera  ESP32-Cam. Dengan  demikian,  sistem  ini  dapat  mendeteksi pergerakan  dan  menangkap  gambar  sebagai bukti  visual  untuk  memudahkan  identifikasi  dan pengambilan tindakan.
2. ESP32CAM
Merupakan  modul  kamera  yang  mengambil gambar yang sudah terintegrasi dengan wifi atau bluetooth. Ini memungkinkan penggunaan dalam proyek IoT berbasis opensource karena memiliki library dan fitur Arduino Idea. Dapat diintegrasikan ke  perangkat  Arduino  Uno  [4].  ESP32CAM banyak  digunakan  untuk  membuat  perangkat rumah  pintar,  pengendalian  industri  nirkabel, pengidentifikasian QR nirkabel, sistem penempatan sinyal nirkabel, dan banyak aplikasi berbasis IoT lainnya [16].
3. Face Detection
Salah satu sistem keamanan modern dan inovatif saat  ini,  pengenalan  wajah  ini  dapat  digunakan untuk  berbagai  metode.  Salah  satu  aplikasinya adalah  esp32cam,  yang  dapat  digunakan  pada sistem  berbasis  iot  untuk  meningkatkan  akurasi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
proses  pengenalan  wajah,  sistem  ini  biasanya didukung  oleh  sensor  pir  dan  tensorflow  [7]. Teknologi ini memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi  sistem  keamanan,  Struktur  wajah  dapat digunakan  sebagai  pengakuan  dalam  sistem karena struktur wajah setiap orang berbeda-beda antara satu sama lain [16].
4. PIR (Passive Infrared Sensor)
Merupakan  sensor  gerak  yang  mendeteksi gerakan  dan  modul  kamera  mengambil  gambar setelah sensor mendeteksi gerakan  [8]. Kamera akan  mengambil  foto  dan  mengirimkannya  ke aplikasi  Telegram  pengguna  saat  sensor  PIR mendeteksi  intrusi.  Secara  real-time,  sistem  ini memungkinkan  pengguna memantau  keamanan rumah mereka dan mengambil tindakan cepat jika terjadi gangguan.
5. Rapid Application Development (RAD)
Metode  penelitian  ini  digunakan  untuk menghasilkan  produk  tertentu  dan  menguji efektivitas  rancangan,  seperti  yang  ditunjukkan dalam gambar alur berikut  [7]. Penelitian ini akan menghasilkan  produk  Rancang  Bangun  Rumah Pintar (Smart Home) Berbasis Internet of Things (IoT), jadi metode Rapid Application Development (RAD) merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini [17].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Tahapan Penelitian
Pada  bagian  metode  ini  menggunakan  metode prototipe  atau  eksperimen  untuk  membuat  studi Internet  of  Things  tentang  alat  Perancangan Sistem  Keamanan  Rumah  Berbasis  Internet  of Things  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development.  Prototype  ini  memungkinkan pengembangan lunak penangkat untuk mengidentifikasi  kebutuhan  pengguna  sambil mematuhi aturan dan spesifikasi teknologi lunak pengembangan.  Ini  memberi  pemrograman kemampuan  untuk  membuat  perangkat  lunak yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna [19] [20].
Gambar 1. Metode Rapid Application Development
Adapun  tahapan  dari  metode  Rapid  Application Development yang digunakan sebagai berikut : 1. Perencanaan Kebutuhan, didalamnya terdapat  studi  literatur,  observasi  dan wawancara, dan analisis kebutuhan.
2. Prototype Cycle
Prototype Cycle mencakup berbagai prototipe sistem, termasuk keras dan lunak perangkats, yang digunakan untuk peluncuran, demonstrasi,  dan  backlash,  dengan  sistem model berdasarkan analisis kebutuhan.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013

## 3. Pengembangan
Melibatkan pengembangan lunak yang lebih canggih, integration dengan perangkat keras (sensor,  kamera,  dll.),  dan  pengujian menyeluruh.
4. Implementasi Menginstal  sistem  keamanan  rumah  yang aman,  memberikan  instruksi  pengguna,  dan menawarkan  dukungan  teknis  terbaru memastikan  operasi  yang  efektif  dan memenuhi  kebutuhan  pengguna  secara konsisten.
Gambar 2. Analisis Fungsional Sistem
5. Gambar  3  di  atas  merupakan  gambaran ketika  ada  seorang  tamu  yang  datang  lalu kamera  ESP32CAM  akan  mendeteksi  tamu tersebut  kemudian  dari  kamera  ESP32CAM di sampaikan ke Arduino lalu di di sampaikan lagi  ke  Cloud  yang  nantinya  akan  muncul notifikasi ke telegram bot.
3.2. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi Pengumpulan data diperlukan untuk pengembangan  perangkat  lunak  dan  perangkat keras model prototipe dalam penelitian ini. Model prototipe  karena  versi  awal  sistem  yang digambarkan  lebih  besar  daripada  sistem  yang sebenarnya [18]
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  adalah  proses  penelitian  yang melibatkan pengumpulan informasi dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, internet, dan sumber lainnya,  menggunakan  data  dan  referensi  yang relevan

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Diagram Blok Rancangan
Gambar 3. Diagram Blok Sistem 4.2. Hasil Perakitan Alat
1. Penyambungan ESP32 CAM dan Sensor PIR
Mikrokontroler  ESP32CAM  yang  berfungsi sebagai  processing  unit  dihubungkan  dengan komponen  kamera  yang  akan  memberikan notifikasi  foto  ke  pemilik  rumah  dan  juga dihubungkan  dengan  sensor  PIR  untuk
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
mendeteksi  pergerakan.  Seperti  yang  terlihat didalam gambar 5.

## Gambar 4. Penyambungan ESP32CAM dan Sensor PIR
2. Hasil Pengujian Alat
Pengujian  alat  dilakukan  setelah  berhasil  di program melalui software Arduino IDE. Pengujian alat  dilakukan  sebelum  di  integrasikan  dengan aplikasi telegram untuk menguji apakah alat yang dirakit  berfungsi  secara  normal  atau  ada komponen  yang  rusak.  Pengujian  dilakukan dengan  menyalakan  alat  dan  jika  sensor  gerak terdeteksi maka solenoid door lock akan terbuka.
No. Percobaan Sensor PIR Solenoid Door Lock 1  Percobaan tanpa gerakan Tidak Terdeteksi Terkunci 2  Percobaan dengan gerakan Terdeteksi  Terbuka
Gambar 6. Kondisi solenoid terkunci
Gambar 7. kondisi solenoid terbuka

## 4.3. Integrasi dengan Telegram
Pengujian  Esp32Cam  dilakukan  dengan  sensor PIR  yang  mendeteksi  pergerakan  mengirimkan notifikasi  ke  Telegram  secara  terus  menerus. Ketika  banyak  pergerakan  yang  terdeteksi, notifikasi akan dikirimkan secara terus menerus.
Gambar 8. Alat dalam kondisi standby di telegram
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  telegram  dapat digunakan  untuk  mengontrol  sistem.  Alat menjalankan beberapa perintah. Untuk memulai, gunakan perintah "/start"; perintah "/photo" untuk mengambil  gambar;  perintah  "/flash"  untuk menghidupkan dan mematikan LED; dan perintah "/piron"  untuk  menghidupkan  dan  mematikan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
sensor PIR dalam kondisi standby; dan perintah "/piroff" untuk mematikan sensor PIR.
Gambar 9. Sensor PIR Mendeteksi Gerakan Dan C Mengirimkan Foto
Sensor PIR akan mendeteksi gerakan di sekitar alat  saat  dalam  kondisi  standby.  Gerakan  yang terdeteksi akan dikirim melalui notifikasi telegram dengan  gambar  area  yang  terdeteksi,  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.

## Firmware
Firmware  tertanam  dalam  Esp32-CAM  dan bertanggung jawab atas pengoperasian perangkat.  Berbagai  fungsi  penting  diatur  oleh firmware ini, seperti inisialisasi kamera (Gambar 8)  dan  pengiriman  foto  (Gambar  9).  Firmware akan mencoba menghidupkan kamera Esp32Cam  saat  memulai.  Jika  tidak  berhasil, firmware akan melakukan restart untuk mencoba lagi.
Selanjutnya,  firmware  akan  memantau  status sensor PIR. Jika sensor PIR menemukan gerakan dan  mengirimkan  sinyal  logika  HIGH,  firmware
akan  mengaktifkan  proses  pengiriman  foto  ke server  Telegram.  Ini  memungkinkan  pemilik rumah  untuk  menerima  notifikasi  foto  saat terdeteksi aktivitas mencurigakan. Firmware yang terintegrasi  dengan  Esp32Cam  memungkinkan sistem  untuk  beroperasi  secara  otomatis  dan menanggapi  peristiwa  yang  terjadi  di  sekitar rumah.
Gambar 10. Inisialisasi Kamera
Gambar 11. Kode Program Pengiriman Foto

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  berfokus  untuk  mengembangkan sistem  keamanan  rumah  berbasis  Internet  of Things  (IoT)  dengan  menggunakan  metode pengembangan  aplikasi  cepat  (RAD).  Tujuan utamanya  adalah  untuk  membuat  sistem  yang memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  intrusi dan  mengirimkan  notifikasi  melalui  aplikasi smartphone kepada pengguna.
Hasil  pengujian  sistem  memuaskan.  Sistem  ini mendeteksi  intrusi  dengan  cepat  dan mengirimkan notifikasi melalui aplikasi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
smartphone kepada pengguna. Selain itu, sistem ini  mudah  digunakan  dan  dipasang,  sehingga pengguna dengan keahlian teknis yang berbeda dapat mengaksesnya.
Sistem keamanan rumah berbasis IoT ini memiliki potensi  yang  besar  untuk  menjadi  solusi  yang inovatif  dan  praktis  untuk  meningkatkan keamanan  rumah  dan  memberikan  ketenangan bagi para penghuninya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] 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,  [Online].  Available: https://jdi.upy.ac.id/index.php/jdi/article/vie w/37
[2] W.  Yulita  and  A.  Afriansyah,  “Alat Pemantau  Keamanan  Rumah  Berbasis Esp32-Cam,” J.  Teknol.  dan  Sist. Tertanam , vol. 3, no. 2, pp. 2–10, 2022, doi: 10.33365/jtst.v3i2.2197.
[3] A. S. Fadillah and P. Purwanto, “Prototipe Keamanan  Rumah  Menggunakan  ESP32 Cam  dan  Sensor  PIR  Berbasis  Android,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1129–1136, 2022.
[4] Suradi,  A.  Martani,  I.  Arfiani,  and  Sarli, “Perancangan  Sistem  Pintu  Otomatis Menggunakan ESP32CAM,” J. Teknol. dan Komput. , vol. 2, no. 01, pp. 104–110, 2022, doi: 10.56923/jtek.v2i01.60.
[5] Ary  Purnomo,  Denny  Hardiyanto,  and Sulistyaning  Kartikawati,  “Smart  Doorlock System  Menggunakan  Kontrol  Android Blynk  Untuk  Pemantauan  Keamanan Rumah  Tinggal,” Semin.  Nas.  Pendidik. Tek. Elektro , vol. 01, pp. 01–10, 2022.
[6] D.  Watson  and  H.  Tjahyadi,  “Smart  Bell
Berbasis  Arduino  Dan  Web  Sebagai Aplikasi  IoT  Pada  Sistem  Keamanan Rumah,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 2, no. 2, pp.
70–78, 2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.19166/xxxx
[7] R. Muwardi and R. R. Adisaputro, “Design Sistem  Keamanan  Pintu  Menggunakan Face Detection,” J. Teknol. Elektro , vol. 12, no. 3, p. 120, 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i3.004.
[8] R.  Dwi  Putra  and  R.  Mukhaiyar, “Perancangan Sistem Pemantau
Keamanan Rumah Dengan Sensor Pir dan Kamera  Berbasis  Mikrokontroler  dan Internet  Of  Things  (Iot),” Ranah  Res.    J. Multidiscip.  Res.  Dev. ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 201–209, 2022, doi: 10.38035/rrj.v4i3.469.
[9] S.  Mohammad  Noviansyah,  “Sistem Pengamanan
Otomatis Dengan Pengenalan  Wajah  Berbasis  Internet  Of Things,” J.  AKRAB  JUARA ,  vol.  7,  no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[10] akalily  mardhiyya  muhammad  handika indriawan,  fildzah  shabrina,  “Sistem Keamanan  Pintu  Rumah  Berbasis  Face recognotopn,” juputer  J.  penerapan  ilmu- ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  23–29, 2022, doi: 10.30630/jitsi.3.1.56.
[11] A.  P.  Y.  Waroh,  N.  Sajangbati,  S.  K. Sawidin, M. A. S. Kondoj, and T. J. W. Tony J.  Wungkana,  “Sistem  Keamanan  Rumah Melalui  Pengenalan  Wajah  Dengan Webcam  Berbasis  Raspberry  Pi4,” Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  6, no.  1,  pp.  07–12,  2024,  doi: 10.37905/jjeee.v6i1.21714.
[12] Benny et  al. ,  “Sistem  Pengamanan  Pintu Rumah  Dengan  Raspberry  Pi  Berbasis Internet of Things,” J. Ilm. Core IT , vol. 10, no. 1, pp. 42–50, 2022, [Online]. Available: http://ijcoreit.org/index.php/coreit/article/vie w/308/445
[13] AfrizaL,  S.  J.  I.  Ismail,  and  G.  B.  Satrya, “Perancangan  Sistem  Keamanan  Rumah Menggunakan  Deteksi  Wajah  Berbasis
Machine Learning
Menggunakan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26013 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26013
Tensorflow,” e-Proceeding  Appl.  Sci. ,  vol.
8, no. 1, pp. 9–21, 2022.
[14] F.  F.  Fahrizal,  “Implementasi  Sistem Pengenalan  Wajah  Untuk  Keamanan Akses  Berbasis  Ubuntu  Menggunakan Python,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 5, no. 2, p. 210, 2021, doi: 10.31000/jika.v5i2.4509.
[15] M. Ramli, D. J. Mamahit, J. O. Wuwung, E. Upton, R. Mullins, and J. Lang, “Rancang Bangun  Sistem  Pemantau  Tamu  Pada Smart Home Berbasis Raspberry PI 3,” E- Journal Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 1–8,
2018.
[16] E.  N.  Rahmatunnisa,  B.  A.  Fernanda,  Y. Maulana,  and  A.  M.  H.  Aripin, “Implementasi  Sistem  Keamanan  Rumah Berbasis  Pengenalan  Wajah  untuk Peningkatan  Keamanan  Residensial,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 205–215, 2024, doi: 10.29408/jit.v7i1.23868.
[17] A. Sudianto, L. K. Wijaya, J. Jumawal, and M.  Mahpuz,  “Penerapan  Aplikasi  Warung
Media Berbasis Android Guna Meningkatkan  Promosi  dan  Penjualan”, INFOTEK, vol. 7, no. 1, pp. 267–275, Jan.
2024”
[18] D.  Trisatya,  “Digitalisasi  Pengembangan Sistem KKN Universitas Pancasakti Tegal Berbasis  GIS  Menggunakan  Metode Prototyping,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 10, no. 4, pp. 272– 280, 2023,
[19] A.  K.  Nalendra,  “Rapid  Application Development  (RAD)  model  method  for creating  an  agricultural  irrigation  system based on internet of things,” IOP Conf. Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1098,  no.  2,  p. 022103,  2021,  doi:  10.1088/1757- 899x/1098/2/022103.
[20] M. D. Purwanto, H. Sujadi, and I. Marina, “Perancangan  Alat  Monitoring  Kualitas Tanah Tanaman Kedelai Berbasis Internet Of Things,” pp. 272–277, 2024.