Rancang Bangun Smart Lock Home Berbasis IoT dengan Deteksi Wajah Menggunakan Face Recognition YOLOv8

Abstract

Sistem keamanan rumah tinggal konvensional yang mengandalkan kunci manual maupun kartu akses memiliki kelemahan berupa risiko duplikasi, kehilangan, maupun penyalahgunaan oleh pihak yang tidak berwenang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji sistem pengenalan wajah berbasis kecerdasan buatan yang diintegrasikan dengan mekanisme smart lock home untuk meningkatkan keamanan akses pintu rumah secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi pengambilan data citra wajah anggota keluarga menggunakan modul ESP32-CAM, pelabelan data secara manual melalui platform Roboflow, serta pelatihan model deteksi objek menggunakan arsitektur YOLOv8n dengan variasi epoch sebesar 100, 150, dan 200. Sistem dilengkapi dengan mekanisme liveness detection untuk mencegah upaya spoofing, serta notifikasi berbasis Telegram dan aktuator solenoid door lock sebagai bagian dari integrasi Internet of Things. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8n mampu mengenali enam kelas wajah anggota keluarga dengan nilai precision dan recall di atas 0,99 serta nilai mAP@0,5-0,95 berkisar antara 0,90 hingga 0,98. Model YOLOv8n dipilih sebagai model implementasi karena menghasilkan peforma dengan waktu inference yang jauh lebih efisien, yaitu berkisar 80 hingga 120 milidetik. Pengujian jarak menunjukkan sistem mampu mendeteksi wajah hingga jarak 80 cm dengan confidence di atas 0,82, sedangkan pengujian pencahayaan menunjukkan peforma optimal tercapai pada tingkat cahaya di atas ambang minimum 40 Lux sesuai SNI 6197:2020. Sistem juga berhasil membedakan wajah terdaftar dan tidak terdaftar secara konsisten, disertai respon otomatis berupa pembukaan maupun penolakan akses pintu. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi YOLOv8n dengan sistem IoT mampu menghasilkan sistem keamanan pintu berbasis pengenalan wajah yang akurat, responif, dan layak diterapkan pada kondisi lingkungan rumah tinggal.