Tunanetra adalah istilah umum yang digunakan ketika kondisi seseorang tidak dapat melihat objek disekitarnya. Untuk memudahkan aktivitas kesehariannya, penyandang tunanetra membutuhkan alat bantu seperti sistem alat keamanan untuk mengantisipasi tindak kriminal. Keadaan dengan rasa aman dalaam melakukan kegiatan sehari-hari adalah salah satu kebutuhan penting dalam kehidupan manusia pada umumnya. Untuk itu perlu dirancang sistem keamanan kepada penyandang tunanetra untuk mengantisipasi hal-hal yang tidak diinginkan. Alat yang akan dirancang menggunakan mikrokontroller raspberry pi 3, kamera raspberry pi v1.3, sensor pir, sensor suara, mc38 magnet dan speaker. Sistem alat yang dirancang membutuhkan masukan berupa citra yang selanjutnya akan di proses melalui kamera untuk menentukan apakah objek tersebut manusia atau bukan. Citra masukan tersebut akan di proses menggunakan metode Haar Cascade. Hasil dari implementasi sistem alat keamanan ini dapat dikategorikan berhasil dengan Black-Box Testing. Berdasarkan pengujian, didapat hasil akurasi sistem dalam mengidentifikasi objek manusia. Pada posisi wajah diam didapat hasil akurasi sebesar 97%, pada posisi sudut wajah didapat hasil akurasi 94%, dan pada objek yang bergerak didapat hasil akurasi sebesar 81%.

Blind is a general term used when a person is unable to see objects around him. To facilitate their daily activities, blind people need assistive devices such as a security system to anticipate criminal acts. The situation with a sense of security in carrying out daily activities is one of the important needs in human life in general. For this reason, it is necessary to design a security system for blind people to anticipate things that are not desirable. The tool to be designed uses a raspberry pi 3 microcontroller, a raspberry pi v1.3 camera, a pir sensor, a sound sensor, a mc38 magnet and a speaker. The tool system designed requires input in the form of images which will then be processed through the camera to determine whether the object is human or not. The input image will be processed using the Haar Cascade method. The results of the implementation of this security tool system can be categorized as successful by the test of the Black-Box Testing. Based on the test, the results of the system accuracy in identifying human objects are obtained. At a stationary face position, the accuracy is 97%, at the angle of the face, the accuracy is 94%, and for moving objects, the accuracy is 81%.