Teknologi pintar perlahan mengubah cara kita hidup di dalam rumah, kantor, dan berbagai bangunan lainnya. Jika dulu lampu, pendingin ruangan, dan peralatan listrik bekerja dengan cara yang sama setiap saat, sekarang perangkat itu bisa “belajar” dan menyesuaikan diri dengan kebiasaan penggunanya. Tujuannya sederhana tetapi sangat penting: mengurangi pemborosan energi tanpa mengganggu kenyamanan penghuni gedung.

Mengapa ini penting? Bangunan merupakan salah satu penyumbang terbesar konsumsi energi di dunia. Pendingin ruangan, pemanas, lampu, komputer, hingga peralatan rumah tangga lain menggunakan energi dalam jumlah besar setiap hari. Masalahnya, banyak energi terbuang percuma. Misalnya, AC tetap menyala meski tidak ada orang di ruangan, atau lampu menyala semalaman karena lupa dimatikan. Jika pemborosan ini terjadi di ribuan rumah dan kantor, dampaknya pada lingkungan tentu sangat besar.

Baca juga artikel tentang: Paradigma Thermodynamic Dalam Desain Bangunan Hijau: Kajian Eksploratif

Para ilmuwan kini mengembangkan cara agar perangkat di dalam gedung bisa bekerja lebih cerdas, yakni dengan menyesuaikan kinerjanya berdasarkan aktivitas manusia secara otomatis. Di sinilah teknologi baru yang dikembangkan dalam penelitian ini memainkan peran penting.

Mengenali aktivitas manusia tanpa kamera

Penelitian ini membahas sebuah model kecerdasan buatan berbasis deep learning hibrida yang menggunakan radar Ultra-Wideband (UWB) untuk mengenali aktivitas manusia. Radar UWB bekerja dengan memancarkan sinyal gelombang radio berenergi rendah yang memantul dari tubuh manusia. Dari pantulan sinyal tersebut, komputer bisa menebak apa yang sedang dilakukan seseorang, misalnya berjalan, duduk, berbaring, atau bergerak cepat.

Berbeda dengan kamera, radar UWB tidak merekam gambar wajah atau tubuh manusia. Teknologi ini hanya membaca pola gerakan. Karena itu, privasi lebih terlindungi. Teknologi ini juga tetap bisa bekerja dalam kondisi gelap atau penuh hambatan fisik, misalnya ketika seseorang berada di balik dinding tipis.

Agar sistem ini bekerja, para peneliti melatih model deep learning menggunakan data sinyal radar. Data tersebut kemudian diproses sehingga komputer dapat mengenali pola aktivitas manusia dengan akurasi tinggi.

Mengapa aktivitas manusia penting untuk efisiensi energi?

Perangkat seperti AC, pemanas, atau lampu seharusnya bekerja sesuai kebutuhan manusia. Namun selama ini, peralatan tersebut berjalan berdasarkan pengaturan tetap. Misalnya, AC disetel pada suhu 22 derajat sepanjang hari, tanpa peduli apakah ruangan kosong atau ramai. Padahal kebutuhan energi akan berbeda ketika:

• Ruangan kosong
• Hanya ada satu orang
• Ruangan penuh orang
• Penghuni sedang banyak bergerak
• Penghuni sedang beristirahat

Dengan teknologi pengenalan aktivitas manusia, sistem bangunan dapat menyinkronkan kinerja perangkat listrik dengan perilaku penghuni. Jika radar mendeteksi bahwa ruangan kosong, AC bisa otomatis menurunkan intensitas kerja. Jika seseorang baru masuk, suhu kembali diatur agar nyaman. Jika penghuni sedang tidur, sistem dapat menghemat energi tanpa mengganggu kenyamanan.

Disinilah peran Internet of Things (IoT). Perangkat-perangkat di gedung saling terhubung, berbagi data aktivitas, suhu, kelembaban, dan kebutuhan energi, lalu dikendalikan oleh algoritma kecerdasan buatan.

Laboratorium IoT di ICAR-CNR dengan konfigurasi baru, berisi meja rapat, beberapa monitor dan komputer kerja, serta perangkat dan sensor yang digunakan untuk penelitian IoT (Khan, dkk. 2025).

Apa yang membuat model ini istimewa?

Model yang dikembangkan peneliti disebut hybrid deep learning model. Disebut “hybrid” karena menggabungkan beberapa teknik kecerdasan buatan sekaligus untuk meningkatkan ketepatan dalam membaca data radar.

Model ini dirancang untuk:

• Mengolah sinyal radar yang kompleks
• Mengenali pola gerak manusia
• Mengurangi kesalahan deteksi
• Bekerja secara real-time

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini mampu mengenali aktivitas manusia dengan akurasi yang sangat baik. Ini penting, karena kesalahan kecil dapat membuat sistem energi bekerja tidak optimal. Misalnya, jika sistem salah membaca seseorang yang sedang duduk sebagai tidak ada orang, lampu bisa tiba-tiba mati.

Model ini juga dirancang agar efisien sehingga dapat diterapkan pada berbagai perangkat IoT tanpa membutuhkan komputer super mahal.

Confusion matrix HDL4AR yang menunjukkan tingkat akurasi sangat tinggi pada hampir semua aktivitas (ditandai nilai mendekati 100% pada diagonal), dengan hanya sedikit kesalahan klasifikasi antar kelas (Khan, dkk. 2025).

Lebih ramah lingkungan dan manusiawi

Jika teknologi ini diterapkan secara luas, hasilnya bisa sangat besar. Perangkat listrik tidak lagi bekerja “buta”, tetapi berdasarkan perilaku nyata penghuni gedung. Ini akan:

• Mengurangi pemborosan energi
• Menurunkan biaya listrik
• Mengurangi emisi karbon
• Meningkatkan kenyamanan penghuni
• Mengurangi ketergantungan pada sensor berbasis kamera

Pendekatan ini juga memberi peluang bagi lansia atau pasien di rumah sakit. Sistem radar dapat membantu memantau aktivitas untuk keselamatan tanpa melanggar privasi.

Tantangan yang masih harus diselesaikan

Meski menjanjikan, teknologi ini tetap memiliki tantangan. Beberapa di antaranya:

1. Sistem harus bekerja stabil di berbagai jenis bangunan.
2. Setiap orang memiliki pola gerak berbeda, sehingga model harus sangat adaptif.
3. Teknologi harus tetap melindungi keamanan data.
4. Biaya penerapan harus terjangkau agar dapat digunakan luas.

Para peneliti menekankan bahwa pengembangan lebih lanjut tetap dibutuhkan agar teknologi ini benar-benar siap digunakan di dunia nyata.

Menuju gedung pintar yang benar-benar efisien

Gedung pintar bukan berarti penuh layar sentuh atau perangkat digital. Gedung pintar adalah gedung yang memahami penghuninya serta menggunakan energi secara bijak.

Teknologi pengenalan aktivitas manusia berbasis radar UWB dan deep learning ini membuka jalan menuju masa depan tersebut. Dengan memadukan IoT, kecerdasan buatan, dan sistem energi cerdas, kita bisa menciptakan lingkungan yang:

• Nyaman
• Aman
• Hemat energi
• Ramah lingkungan

Dan semua itu dapat terwujud tanpa harus mengorbankan privasi.

Teknologi seperti ini mengingatkan kita bahwa transformasi digital bukan hanya soal kecepatan internet atau perangkat terbaru. Yang lebih penting adalah bagaimana teknologi digunakan untuk membuat hidup kita lebih baik dan planet ini lebih lestari.

Jika riset-riset seperti ini terus berkembang, gedung tempat kita tinggal, bekerja, dan belajar kelak dapat menyesuaikan diri secara cerdas, seolah memahami kebutuhan manusia yang ada di dalamnya. Sebuah langkah kecil menuju masa depan energi yang lebih berkelanjutan.

Baca juga artikel tentang: Lebih Sehat dengan Bangunan Hijau: Mengapa Desain Ramah Lingkungan Dapat Meningkatkan Kualitas Hidup

REFERENSI:

Khan, Irfanullah dkk. 2025. A hybrid deep learning model for UWB radar-based human activity recognition. Internet of Things 29, 101458.