SKRIPSI DIGITAL
Implementasi Sistem Keamanan Akses Parkir Sepeda Motor Berbasis Computer Vision Menggunakan Metode Rule-Based Di Area Parkir Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang = Implementation Of A Computer Vision-Based Motorcycle Parking Access Security System Using A Rule-Based Method In The Parking Area Of The Department Of Electrical Engineering At Semarang State Polytechnic
Muhamad Ikballul Nafil, “Implementasi Sistem Keamanan Akses Parkir Sepeda Motor Berbasis Computer Vision Menggunakan Metode Rule-Based di Area Parkir Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang”, Skripsi DIV Teknologi Rekayasa Instalasi Listrik Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Eriko Arvin Karuniawan, S.ST., M.Eng. & Adeguna Ridlo Pramurti, S.Pd., M.Eng., Agustus 2026, 217 halaman.
Area parkir sepeda motor Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang yang bersifat privat masih menggunakan verifikasi akses secara manual berbasis STNK, sehingga menimbulkan penumpukan kendaraan pada jam sibuk dan tidak memiliki pencatatan identitas pengguna secara digital. Skripsi ini bertujuan merancang sistem keamanan akses dan ketertiban parkir sepeda motor khusus mahasiswa Politeknik Negeri Semarang berbasis computer vision menggunakan algoritma InsightFace untuk pengenalan wajah dan metode rule-based sebagai logika kontrol palang parkir. Metode yang digunakan meliputi integrasi kamera, komputasi InsightFace pada PC, komunikasi MQTT broker Mosquitto, aktuasi ESP32 dan driver motor BTS7960, kalibrasi PWM untuk pergerakan palang yang halus, logika keselamatan berbasis delay 3 detik, serta pengujian fungsionalitas, akurasi rule-based, akurasi InsightFace terhadap variasi jarak, pencahayaan, dan atribut penghalang wajah, dan konsumsi daya. Hasil pengujian menunjukkan seluruh skenario fungsionalitas dinyatakan Pass, rule-based mencapai akurasi 100% pada delapan skenario, dan InsightFace mencapai akurasi keseluruhan 66,67%, tertinggi pada wajah tanpa penutup dengan pencahayaan cukup pada jarak 25 sampai 100 cm, dan terendah pada wajah tertutup masker dan helm. Dari segi efisiensi waktu operasional, sistem yang diusulkan berhasil mempercepat proses akses masuk menjadi rata-rata 5 detik, jauh lebih cepat dan konsisten dibandingkan sistem verifikasi manual yang memakan waktu bervariasi antara 10 hingga 17 detik. Aktuator palang hanya menambah beban daya 5,4 Watt, sedangkan beban terbesar berasal dari komputasi deep learning pada PC. Kontribusi independen skripsi ini adalah integrasi logika rule-based berbasis delay sebagai sistem keselamatan alternatif tanpa sensor fisik tambahan, dipadukan dengan verifikasi wajah InsightFace untuk otomasi akses parkir yang real-time dan mandiri.
Kata kunci: Computer Vision, InsightFace, Face Recognition, Rule-Based, MQTT
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah