RANCANG BANGUN PROTOTYPE PINTU OTOMATIS BAGI PENYANDANG DISABILITAS BERBASIS SUARA MANUSIA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Keamanan rumah merupakan aspek penting terutama bagi penyandang disabilitas yang memerlukan akses yang mudah dan mandiri. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pintu otomatis berbasis suara manusia menggunakan pendekatan Deep Learning untuk membantu pengguna membuka dan mengunci pintu secara otomatis. Sistem dibangun menggunakan NodeMCU ESP8266, sensor PIR, motor servo, relay, dan solenoid door lock, dengan komunikasi berbasis MQTT yang terhubung ke website sebagai antarmuka pengguna. Model pengenalan suara dikembangkan menggunakan model Transfer Learning Yamnet yang diimplementasikan sistem Speech Command dengan dataset sebanyak 450 data suara (buka, tutup, dan background noise) serta dilatih sebanyak 100 epoch. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengenali perintah suara dengan akurasi 97–100% pada data latih dan 99–100% pada data validasi. Sistem bekerja optimal pada jarak microphone 5–20 cm dari pengguna dan jarak deteksi sensor PIR 1–5 meter dari pintu. Secara keseluruhan, sistem pintu otomatis berbasis suara ini mampu bekerja secara real-time, meningkatkan aksesibilitas serta keamanan rumah, khususnya bagi penyandang disabilitas fisik.