Sistem Smart Door Lock Terintegrasi IoT dan Face Recognition Berbasis Edge Computing
DOI:
https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v6i2.1930Kata Kunci:
Edge Computing, Pengenalan wajah, ESP32-CAM, Automasi, IOTAbstrak
Sistem keamanan pintu pengenalan wajah berbasis IOT saat ini sering mengalami latensi tinggi dan rentan gagal saat koneksi internet tidak stabil akibat pemrosesan data yang terpusat di cloud, sehingga memerlukan pemrosesan lokal (edge computing) agar respons otentikasi dan kendali jarak jauh menjadi lebih cepat dan real-time. Serta Penggunaan kunci Pintu fisik memiliki berbagai kelemahan, yaitu mudah hilang, rusak, atau diduplikasi. Oleh karena itu, Pada penelitian ini membahas rancangan dan implementasi edge computing sistem keamanan pintu dengan face recognition berbasis Internet of Things dengan kendali jarak jauh. Sistem ini menggunakan ESP32-CAM sebagai alat pengambil sampel wajah, NodeMCU ESP32 sebagai alat pengendali akuator, serta solenoid door lock sebagai mekanisme buka dan tutup pintu. Proses verifikasi wajah dilakukan secara lokal pada edge server menggunakan Python dan OpenCV tanpa menggunakan cloud, sehingga meningkatkan kecepatan respon dan keamanan data. Sistem ini juga dilengkapi dengan aplikasi Android sebagai kendali jarak jauh untuk membuka dan menutup pintu. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengenali wajah yang terdaftar dengan baik, mengontrol pintu secara otomatis, serta mengakses pintu dari jarak jauh. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi keamanan pintu rumah yang lebih efektif, efisien dan modern.
Unduhan
Referensi
M. Z. Abdillah, M. U. Harun Al Rasyid, and R. Sigit, “The Implementation of Face Recognition Using Deep Metric Learning for Automatic Door Openers Based on Edge Computing,” JOIV?: International Journal on Informatics Visualization, vol. 10, no. 1, p. 146, Jan. 2026, doi: 10.62527/joiv.10.1.3851.
P. Badoni, M. Wadhwa, and R. Walia, “System of IntelliGuard Access Using IoT,” in 2024 International Conference on Intelligent Systems for Cybersecurity (ISCS), IEEE, May 2024, pp. 1–6. doi: 10.1109/ISCS61804.2024.10581055.
N. Harun and M. Shamian Zainal, “Development of Face Recognition Smart Door Lock System Using ESP32-CAM and Telegram Application As Media Control and Monitoring,” Progress in Engineering Application and Technology, vol. 4, no. 2, pp. 35–048, 2023, doi: 10.30880/peat.2023.04.02.004.
M. Nasir and U. Erdiansyah, “Implementation of WebSocket in an IoT-Based Smart Home Door Security System Using ESP32-CAM with Face Recognition,” Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering, vol. 6, no. 1, pp. 55–67, 2026, doi: 10.30811/jaise.v6i1.9052.
T. Handayani, A. Basuki, S. Sudiana, and I. Dirgantara, “Rancang Bangun Sistem Keamanan Pintu menggunakan Metode Pengenalan Wajah berbasis Internet of Things,” AVITEC, vol. 5, no. 1, p. 1, Dec. 2022, doi: 10.28989/avitec.v5i1.1393.
D. A. Pratama and M. B. Ulum, “RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN RUMAH DENGAN FACE RECOGNITION BERBASIS ESP32-CAM,” Jurnal Komputasi, vol. 12, no. 1, pp. 70–78, Apr. 2024, doi: 10.23960/komputasi.v12i1.241.
E. P. Lumbanraja, S. Saniman, and T. Tugiono, “Sistem Monitoring Keamanan Brankas Menggunakan Face Recognition Berbasis Mikrokontroler ESP32-CAM,” Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD), vol. 2, no. 3, pp. 169–176, May 2023, doi: 10.53513/jursik.v2i3.6560.
Dr.Ravi Bolimera, Dr.S.Karthick, Sunkoju.Karthikeya, Vavilala.Ankith Kumar, and Resoju.Sai Siddhartha, “ESP32-CAM FACE DETECTION AUTOMATIC DOOR LOCK,” International Journal of Data Science and IoT Management System, vol. 4, no. 4(2), pp. 107–111, Dec. 2025, doi: 10.64751/ijdim.2025.v4.n4(2).pp107-111.
F. Firdayanti et al., “Integrated Face Recognition and IoT-Based Electronic Equipment Management System,” Journal of Applied Science, Technology & Humanities, vol. 1, no. 1, pp. 35–48, Feb. 2024, doi: 10.62535/k4rv4267.
E. Octavia, R. Dijaya, A. Eviyanti, and N. L. Azizah, “Rancangan Bangun Sistem Keamanan Rumah Kost Berbasis IoT dengan ESP32-Cam,” Indonesian Journal of Applied Technology, vol. 1, no. 3, p. 16, Jul. 2024, doi: 10.47134/ijat.v1i3.3073.
Rizal Fahmi Alifa, “Analisis Skalabilitas Sistem Pengenalan Wajah menggunakan Library Face Recognition di Lingkungan Cloud Computing,” Explore, vol. 14, no. 2, pp. 113–117, Jul. 2024, doi: 10.35200/ex.v14i2.120.
B. Das and K. K. Halder, “Face Recognition Using ESP32-Cam for Real-Time Tracking and Monitoring,” in 2024 International Conference on Advances in Computing, Communication, Electrical, and Smart Systems (iCACCESS), IEEE, Mar. 2024, pp. 01–06. doi: 10.1109/iCACCESS61735.2024.10499606.
V. Viantyezar Septyanlie, V. Ikawati, E. Subiyanta, N. Lestari, and J. K. Saleh I Desa Cipinang Kecamatan Rajagaluh, “Face Recognition-Based Door Lock Security System Using TensorFlow Lite,” Journal homepage: Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM), vol. 6, no. 2, 2024, doi: 10.33650/jeecom.v4i2.
A. Ipanhar, T. K. Wijaya, and P. Gunoto, “PERANCANGAN SISTEM MONITORING PINTU OTOMATIS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN ESP32-CAM,” SIGMA TEKNIKA, vol. 5, no. 2, pp. 333–350, Nov. 2022, doi: 10.33373/sigmateknika.v5i2.4590.
Suradi, A. Martani, I. Arfiani, and Sarli, “Perancangan Sistem Pintu Otomatis Menggunakan ESP32CAM,” Jurnal Teknologi dan Komputer (JTEK), vol. 2, no. 01, Jun. 2022, doi: 10.56923/jtek.v2i01.60.
P. D. P. Adi and Y. Wahyu, “Performance evaluation of ESP32 Camera Face Recognition for various projects,” Internet of Things and Artificial Intelligence Journal, vol. 2, no. 1, pp. 10–21, Feb. 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.512.
A. Anisa, G. A. Mutiara, and M. R. Alfarisi, “Implementation of Real-Time Face Recognition for Secure Weapon Storage Access Control,” Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics, vol. 8, no. 2, pp. 689–695, Apr. 2026, doi: 10.35882/jeeemi.v8i2.1608.
##submission.downloads##
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 ardi syawaldipa, Ideva Gaputra, Andre Febrian Kasmar, Dian Eka Putra
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
