M. BERRYL MUCHTADA

Salah satu proses yang membutuhkan peningkatan teknologi adalah sistem pencatatan muatan truk sawit. Proses konvensional yang mengandalkan input manual sering kali tidak efisien dan memerlukan waktu lebih panjang untuk validasi. Oleh karena itu, dibutuhkan solusi berupa sistem timbangan otomatis berbasis IoT yang mampu membaca berat secara real-time menggunakan load cell, mendeteksi plat nomor kendaraan menggunakan kamera dan algoritma AI 8 berbasis YOLOv12, serta mengekstraksi teks plat nomor melalui Optical Character Recognition (OCR). Sistem ini diharapkan mampu menghasilkan data yang lebih akurat dan terintegrasi tanpa intervensi manual.

M. Berryl Muchtada

Sistem smart door lock berbasis pengenalan wajah menggunakan arsitektur MobileFaceNet dengan pretrained ArcFace Loss dalam format TensorFlow Lite yang dijalankan pada Raspberry Pi 4B. Sistem ini menerapkan metode Incremental Enrollment untuk memungkinkan penambahan identitas pengguna baru secara dinamis, serta mengoptimalkan pipeline preprocessing melalui face alignment, super resolution, dan CLAHE guna meningkatkan kualitas citra sebelum proses ekstraksi fitur. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan ArcFace Loss mampu mencapai akurasi puncak sebesar 96,68%, dengan performa validasi 97,54% pada dataset CFP-FP dan 97,42% pada AgeDB-30, serta menghasilkan Equal Error Rate (EER) sebesar...