PENERAPAN IOT PADA SISTEM KEAMANAN PINTU RUMAH DENGAN ESP8266 MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
Notice bibliographique
Résumé
Pemilik rumah terkadang dapat lengah walaupun berada dirumah, berapa faktor seperti jauhnya akses pintu dengan tempat atau ruang beristirahat jadi pemilik rumah terkadang tidak mendengar suara derap langkah yang terlalu pelan sehingga tidak mengetahui keberadaan seseorang didekat pintu rumah, untuk mencegah tindakan kriminalitas yang mungkin terjadi pada pintu yang merupakan akses utama masuk kedalam ruangan diperlukan sebuah sistem keamanan yang dapat memberitahu pemilik rumah bahwa ada sesorang yang berada didekat pintu rumah,orang yang berada didekat pintu rumah kita bisa berniat baik seperti hanya bertamu atau mungkin anggota keluarga yang pulang maupun sebaliknya kita bisa mengantisipasinya terlebih dahulu. Sistem keamanan yang berbasis internet of thing yang akan mengirimkan pesan lewat telegram. Sistem pada alat ini terdiri dari Sensor Ultrasonik yang akan mendeteksi jarak objek seberapa dekat dengan pintu rumah , buzzer yang akan mengeluarkan bunyi saat sensor ultrasonik mendeteksi objek yang berada didekat pintu , ESP8266 digunakan sebagai modul yang akan menyambungkan perangkat kejaringan internet dan yang akan menjadi papan utama pada sistem keamanan. Dalam perancangan alat terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras terdiri Sensor Ultrasonik, Buzzer dan ESP8266. Sedangkan perangkat lunak digunakan aplikasi pemrogaman Arduino software. Hasil yang dicapai adalah sistem keamanan dapat memberitahu pemilik mengenai keberadaan seseorang yang dekat berada dengan pintu rumah sehingga pemilik dapat bersiaga dengan segala kemungkinan yang terjadi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».