Abstract:
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memberikan peluang
besar dalam menciptakan sistem keamanan rumah yang cerdas dan terintegrasi.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem
keamanan rumah pintar berbasis IoT dengan dukungan metode Bayesian Network
sebagai sistem pendukung pengambilan keputusan secara real-time. Sistem
menggunakan sensor PIR untuk mendeteksi gerakan, ESP32 sebagai
mikrokontroler utama, dan ESP32-CAM untuk menangkap gambar area pintu
rumah, yang kemudian dikirim secara otomatis melalui jaringan WiFi ke aplikasi
Telegram saat terdeteksi aktivitas mencurigakan. Metode Bayesian Network
digunakan untuk menganalisis probabilitas ancaman berdasarkan variabel waktu,
intensitas, dan frekuensi gerakan, sehingga memungkinkan sistem menghadapi
ketidakpastian dan memberikan keputusan yang lebih akurat. Hasil pengujian
menunjukkan sistem mampu memberikan notifikasi dengan cepat, memiliki tingkat
deteksi tinggi, serta kesalahan deteksi (false alarm) yang rendah, sehingga dapat
disimpulkan bahwa sistem ini efektif sebagai solusi keamanan rumah yang adaptif,
efisien, dan mudah diakses dari jarak jauh melalui perangkat mobile.
