PENERAPAN IOT PADA SISTEM KEAMANAN PINTU RUMAH DENGAN ESP8266 MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".