Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Perancangan Dan Realisasi Sistem Pemberi Makan Kucing Otomatis Dengan Pengidentifikasi Wajah Kucing Menggunakan Metode LBPH
Muhammad Urfan Nafis (2019) | Skripsi | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Kucing merupakan hewan peliharaan terpopuler ke dua. Namun Pola makan yang tidak teratur dan jumlah pakan yang tidak jelas cenderung membuat kucing akan makan terus menerus, bermalas malasan, hingga menggemuk. Kucing obesitas berpotensi besar mengalami radang sendi (arthritis), diabetes dan penyakit jantung. Salah satu solusi nya adalah dengan menggunakan sistem pemberi makan otomatis. Namun belum adanya sistem pemberi makan kucing otomatis yang dapat mendeteksi kucing secara spesifik. Penggunaan RFID juga telah dilakukan tetapi penggunaan tag pada RFID mudah lepas dan mengganggu bagi sebagian kucing. Solusi untuk permasalahan ini adalah sebuah sistem pemberi makan kucing otomatis yang terintegrasi dengan program yang dapat mengidentifikasi kucing secara real-time. Sistem ini menggunakan 2 Mikrokontroller yaitu Raspberry Pi sebagai image prossesor pada subsistem pendeteksi dan pengidentifikasi kucing dan NodeMCU sebagai Kontroler subsistem pemberi makan kucing. Pendeteksi kucing ini menggunakan metode algortima haar cascade yang merupakan pemrograman yang ditujukan untuk real-time computer vision untuk mendeteksi bagian depan muka kucing (cat detection). Kemudian Proses pengidentifikasi kucing atau cat recognition dilakukan menggunakan metode LBPH (Local Binary Pattem Histogram) mengenal identitas dari kucing yang telah terdeteksi oleh pendeteksi kucing. Program ini diuji coba dengan 3 kucing yang telah terdaftar dan 2 kucing lain yang tidak terdaftar. Seluruh kucing dapat terdeteksi 100% hingga jarak 50 cm dari pendeteksian dan sistem mampu mengidentifikasikan kucing kucing terdaftar dengan confidence diatas 35% pada jarak deteksi hingga 45 cm. Sistem ini juga dilengkapi dengan sebuah aplikasi android untuk mengatur porsi pakan dan fitur pemberian makan secara manual. Kata Kunci: Pemberi Makan Kucing, Dispenser Pakan, LBPH, Firebase.
Ringkasan Alternatif
Cats are the second most popular pet. But irregular eating patterns and unclear amounts of feed tend to make cats eat continuously, lazy, until fat. Obese cats have the potential to experience arthritis (arthritis), diabetes and heart disease. One solution is to use an automatic feeding system. But there is no automatic granting system that can detect cats specifically. The use of RFID has also been done, but the use of RFID tags is easy to dislodge and disturb some cats. The solution to this problem is an automatic cat feeding system that is integrated with one that can identify cats in real time. This system uses 2 Microcontrollers, the Raspberry Pi as the image processor in the cat detection and identification subsystem and NodeMCU as the controller of the cat feed feeding subsystem. This cat detector uses the haar cascade algorithm method, which is a collection of programming functions intended for real-time computer vision to detect the front of a cat's face (cat detection). Then the cat identification process or cat recognition is done using the LBPH method (Local Binary Pattern Histogram) to recognize the identity of the cat that has been detected by cat detection. This program was tested with 3 registered cats and 2 other cats that were not registered. All cats can be detected 100% up to a distance of 50 cm from detection and the system is able to classify registered cat cats with confidence above 35% at a detection distance of up to 45 cm. This system is also equipped with an android application to adjust feed portions and manual feeding features. Keywords: Cat Feeder, Feed Dispenser, LBPH, Firebase.