Pendahuluan
Rumah pintar (smart home) semakin populer, namun keamanan masih menjadi perhatian utama. Penelitian ini mengintegrasikan kontrol suara untuk perangkat rumah dan pengenalan wajah untuk sistem keamanan pintu.
Arsitektur Sistem
Hardware: Raspberry Pi 4 sebagai pusat kendali, kamera untuk pengenalan wajah, microphone untuk input suara, relay untuk mengontrol lampu dan perangkat, solenoid lock untuk pintu.
Software: Python dengan library OpenCV untuk face recognition, Google Speech-to-Text untuk konversi suara ke teks, dan Flask untuk antarmuka web.
Pengenalan Wajah
Menggunakan algoritma Local Binary Patterns Histograms (LBPH) dan deep learning FaceNet. Dataset 100 gambar per penghuni rumah (total 5 penghuni). Threshold pengenalan 85% untuk membuka pintu.
Kontrol Suara
Perintah suara diproses menjadi intent: “nyalakan lampu ruang tamu”, “matikan AC”, “kunci pintu”. Natural Language Understanding menggunakan Rasa NLU dengan training 500 contoh kalimat.
Hasil Pengujian
Pengenalan wajah: akurasi 96,5% dalam kondisi pencahayaan baik, turun menjadi 88% dalam kondisi gelap (dengan infrared). Kontrol suara: akurasi 94% untuk pengguna dengan akses lokal, 82% untuk aksen asing.
Pembahasan
Sistem berhasil mengintegrasikan dua fungsi utama: kemudahan (kontrol suara) dan keamanan (pengenalan wajah). Log aktivitas tersimpan untuk audit. Fitur tambahan: notifikasi jika wajah tidak dikenal terdeteksi.
Kesimpulan
Smart home system dengan multimodal interface (suara + wajah) memberikan keseimbangan antara kenyamanan dan keamanan. Biaya total Rp 3,8 juta, lebih murah dari sistem komersial sejenis.
Kata Kunci: Smart Home, Pengenalan Wajah, Kontrol Suara, Raspberry Pi, IoT Security