Implementasi Edge-AI dengan algoritma Long-Short Term Memory (LSTM) untuk mengontrol peralatan elektronik berdasarkan kebiasaan pengguna adalah solusi untuk mengatasi keterbatasan teknologi smart home yang bergantung pada cloud computing. Sistem ini memanfaatkan edge computing pada Raspberry Pi 4 untuk memproses data secara lokal tanpa bergantung pada cloud, sehingga meningkatkan keamanan dan ketersediaan sistem. Algoritma LSTM dipakai untuk mempelajari pola penggunaan perangkat dan memprediksi waktu yang tepat untuk menyalakan atau mematikan perangkat. Evaluasi menunjukkan akurasi tinggi untuk model pembelajaran perangkat AC, TV, dan WPM. Perangkat AC mencapai akurasi 99.96% pada hari kerja dan 100% pada akhir pekan. Perangkat TV dan WPM mencapai akurasi 97.58% dan 97.34% pada hari kerja, dengan penurunan masing-masing sekitar 1.5% dan 1.2% pada akhir pekan. Evaluasi kinerja model juga menyoroti potensi peningkatan untuk perangkat WPM dalam mengurangi false positives dan meningkatkan keseimbangan antara presisi dan recall.