Penelitian ini mengembangkan sistem rumah pintar menggunakan Raspberry Pi dengan pengenalan suara berbasis Keyword Spotting (KWS) dan Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini dirancang untuk mengenali perintah suara sederhana seperti "nyalakan lampu" atau "buka pintu" dalam lingkungan yang tenang maupun bising. Data audio diproses menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk mengekstrak fitur yang digunakan dalam pelatihan model CNN. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi rata-rata 85,07% dalam kondisi ideal dan 74,74% dalam kondisi bising. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembangan sistem rumah pintar berbasis suara.
Copyrights © 2025