SISTEM GERBANG OTOMATIS BERBASIS PENGENALAN SUARA DAN PLAT NOMOR KENDARAAN

Abstract

Pagar merupakan elemen penting yang digunakan untuk membatasi suatu wilayah dari akses yang tidak diinginkan. Pengendalian pagar pada umumnya masih dilakukan secara konvensional, sehingga memerlukan waktu dan tenaga yang menjadikannya tidak efisien, terutama pada saat kondisi cuaca buruk. Berdasarkan permasalahan tersebut, banyak studi yang berusaha untuk mengembangkan sistem pagar otomatis. Namun sebagian besar masih berfokus pada model pagar palang parkir dan belum menerapkan mekanisme event-trigger serta autentikasi ganda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pagar otomatis berbasis sliding gate yang lebih efisien dan reliable dengan menerapkan dua metode autentikasi serta mekanisme event-trigger. Sistem dibangun dengan Raspberry Pi sebagai pengendali utama, sensor ultrasonik untuk deteksi kendaraan, webcam untuk pengambilan gambar, serta model YAMNet berbasis TensorFlow Lite untuk mendeteksi suara klakson sebagai pemicu sistem. Proses autentikasi dilakukan melalui layanan Automatic License Plate Recognition (ALPR) dari Plate Recognizer, dengan opsi cadangan berupa aplikasi web yang juga menampilkan log akses kendaraan. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi klakson dua kali, mengenali plat kendaraan secara real-time, dan menggerakkan motor DC untuk membuka serta menutup pagar secara otomatis. Sistem terbukti meningkatkan efisiensi dan keamanan kontrol akses pada model sliding gate.

Pagar merupakan elemen penting yang digunakan untuk membatasi suatu wilayah dari akses yang tidak diinginkan. Pengendalian pagar pada umumnya masih dilakukan secara konvensional, sehingga memerlukan waktu dan tenaga yang menjadikannya tidak efisien, terutama pada saat kondisi cuaca buruk. Berdasarkan permasalahan tersebut, banyak studi yang berusaha untuk mengembangkan sistem pagar otomatis. Namun sebagian besar masih berfokus pada model pagar palang parkir dan belum menerapkan mekanisme event-trigger serta autentikasi ganda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pagar otomatis berbasis sliding gate yang lebih efisien dan reliable dengan menerapkan dua metode autentikasi serta mekanisme event-trigger. Sistem dibangun dengan Raspberry Pi sebagai pengendali utama, sensor ultrasonik untuk deteksi kendaraan, webcam untuk pengambilan gambar, serta model YAMNet berbasis TensorFlow Lite untuk mendeteksi suara klakson sebagai pemicu sistem. Proses autentikasi dilakukan melalui layanan Automatic License Plate Recognition (ALPR) dari Plate Recognizer, dengan opsi cadangan berupa aplikasi web yang juga menampilkan log akses kendaraan. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi klakson dua kali, mengenali plat kendaraan secara real-time, dan menggerakkan motor DC untuk membuka serta menutup pagar secara otomatis. Sistem terbukti meningkatkan efisiensi dan keamanan kontrol akses pada model sliding gate.