Sistem Pengaman Brankas Menggunakan Kode Password dan Sidik Jari Berbasis Mikrokontroller

Khairul Agus Rizal, Naziruddin Naziruddin, Zamzami Zamzami

Abstract


Tingkat kriminalitas yang cukup tinggi khususnya dalam pencurian, menjadi latar belakang tingginya pengaman brankas yang mampu memberikan keamanan yang lebih efektif. Pengamanan brankas menggunakan sistem penguncian, mekanikkonvensional mudah dibobol dengan cara konvensional merupakan ilham untuk menciptakan sistem otomatisasi pengaman brankas yang lebih teruji kehandalannya.Perancangan otomatisasi pengamanan brankas dengan menggunakan kode password dan sidik jari berbasis mikrokontroler. Penguncian brankas yang diakses dengan masukan kode password dan sidik jari dengan mikrokontroler AT mega 16 sebagai pusat pengendali dan pengolah data. keypad sebagai media pemasuk password, LCD sebagai media penampil formasi, transistor sebagai komponen switcing, solenoid sebagai pembuka pintu brankas, dan power supply 12V, kesemuanya merupakan komponen pendukung rangkaian sistem. Alat ini dapat dibuka, apabila masukkan kode password dan sidik jari dengan benar.


Keywords


pengaman brankas; keypad; LCD; sensor fingerprint; mikrokontroler ATmega

Full Text:

PDF

References


Hadi, M. S., 2004. Mengenal Mikrokontroler. Malang: Teknik Elektro - Universitas Brawijaya.

Surjono, H. D., 2011. Elektronika Lanjut. Jember: Cerdas Ulet Kreatif.

Sharat S, C. A., 2006. Fingerprint Image Enhancement Using STFT Analysis. Pattern Recognition 40, Hal. 198-211.

Prabhakar, S., 2001. Fingerprint Clasification and Matching Using A Filterbank. USA: Computer Science & Engineering, Michigan State University.

Chaohong Wu, Z. S., 2004. Fingerprint Image Enhancement Method Using Directional Median Filter. Retrieved November 23, 2011, from htt://.www.cedar.buffalo.edu/:~govind/median.pdf

Davide Maltoni, D. M., 2003. Handbook of Fingerprint Recognition. New York: SpringerLink.

Yiang Zhang, Yuhua Jiao, A Fingerprint Enhancement Algorithm using a Federated Filter

Lavanya, B N., 2009. Fingerprint Verification Based on Gabor Filter Enhancement.

Anil Jain, Arun Ross, Salil Prabhakar. 2001. Fingerprint Matching using Minutiae and Texture Features.

Rahmad Syam, M. H., 2010. Determining the Standard Value of Acquisition Distortion of Fingerprint Images Based on Image Quality. ITB J. ICT Vol. 4, No. 2. , 115-132.

Peng Yang et.al., 2002, Face Recognition Using Ada-Boosted Gabor Feature. Institute of Computing Technology of Chinese Academy Science and Microsoft Research Asia, China.




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/litek.v13i1.1052

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Litek : Jurnal Listrik Telekomunikasi Elektronika



    

Published by:
Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe
Buketrata, Lhokseumawe, Aceh, Indonesia - 24301
P-ISSN: 1693-8097, E-ISSN: 2549-8762

Creative Commons License
Jurnal Litek : Jurnal Listrik Telekomunikasi Elektronika by Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at http://e-jurnal.pnl.ac.id/index.php/litek.