Abstrak —  Pada  pembuatan  Purwarupa  Mesin  Cetak  Huruf Braille ITS sejak tahun 2012 yang dikerjakan oleh Tim FTE ITS yang  bekerjasama  dengan  Direktorat  Pembinaan  PK-LK Dikdas,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Dasar,  Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  sampai  pada  tahun  2017  sudah banyak mengalami perkembangan. Banyak nya perkembangan ini  membuat  purwarupa  ini  memiliki  kelebihan  dan  banyak fitur.  Salah  satunya  kemudahan  dalam  pengoperasian  serta kompatibel  dengan  sistem  operasi  komputer  modern.  Dengan adanya  sistem  operasi  komputer  modern  ini  sangat memudahkan operator purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS. Tetapi sistem operasi ini masih memiliki kemelahan yaitu masih membutuhkan operartor non-tunanetra. Dengan adanya perangkat  antarmuka  berbasis  suara  yang  terkoneksi  pada sistem operasi, purwarupa ini dapat dioperasikan oleh operator penyandang tunanetra juga sehingga dapat lebih memudahkan pengoperasian  purwarupa.  Dirancang  menggunakan  Voice Recognition  Module  by  Elechouse  dan  STM32F4  Discovery, sistem ini memasukkan database dari suara yang sudah dilatih berupa  data  hexadecimal  kedalam  STM32  yang  lalu berkomunikasi  dengan  purwarupa.  Dengan  4  perintah  suara untuk  mengoperasikan  purwarupa  ini,  hasil  yang  didapat bekerja  dengan  rata-rata  keberhasilan  pengenalan  suara sebesar  60,94%  menggunakan  referensi  suara  orang  lain  dan 77,92% menggunakan referensi suara sendiri.
Kata  Kunci — Kontrol  Suara,  Mesin  Cetak  Braille,  Modul Pengenalan Suara, Perangkat Antarmuka

## I. PENDAHULUAN
EJAK  tahun  2012  lalu  ITS  sedang  menggarap  riset purwarupa  dari  Mesin  Cetak  Huruf  Braille.  Purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ini merupakan pengembangan dari mesin cetak dari norwegia yang dimiliki SLB YPAB. Dengan bekerja sama dengan Direktorat Pembinaan PK-LK Dikdas, Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Dasar,  dan  Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Tim  dari  FTE  ITS  membuat purwarupa  dari  Mesin  Cetak  Huruf  Braille  dengan  hampir 85%  menggunakan  suku  cadang  lokal  buatan  Indonesia. urwarupa  yang  dikembangkan  oleh  Tim  FTE  ITS  ini memiliki  kelebihan  dan  beberapa  fitur  antara  lain  adalah hemat energi, mudahnya pengoperasian dan pemeliharaannya,  mampu  mencetak  karakter  normal  braille sebanyak  400  karakter/detik  dengan  maksimum  42 karakter/baris,  dan  dapat  mencetak  langsung  pada  2  sisi kertas[1].  Purwarupa  Mesin  Cetak  Huruf  Braille  ITS  ini mempunyai  manfaat  yang  besar  bagi  para  penyandang tunanetra,  terutama  sebagai  media  untuk  memudahkan pembelejaran pada Sekolah Luar Biasa yang ada di Indonesia.
Dalam  pengoperasian  sebuah  alat  diperlukan  adanya sistem  antarmuka  ( interface )  yang  dapat  memudahkan interaksi antara manusia sebagai user dengan alat yang akan dioperasikan. Pengembangan-pengembangan mengenai
bagaimana interaksi antara  manusia dan  mesin terus  melaju pesat, sektor pengembangan ini lebih sering dikenal sebagai Human Machine Interface atau Human Machine Interaction atau Human Computer Interaction. Sejak awal penggarapan riset  Purwarupa  Mesin  Cetak  Huruf  Braille  ITS  ini  sudah terdapat  banyak  fitur-fitur  yang  dikembangkan  untuk membuat purwarupa ini menjadi semakin sempurna, namun masih  ada  beberapa  kelemahan  yang  sebenarnya  dapat dikembangkan  agar  lebih  memudahkan  pengoperasiannya. Salah  satu  kelemahannya  yaitu  dalam  hal  pengoperasian. Walaupun  sistem  operasi  nya  sudah  berbasis  komputer modern, purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS ini masih membutuhkan operator yang  bukan  merupakan penyandang tunanetra.  Jika  operator  nya  juga  merupakan  penyandang tunanetra,  maka  harus  adanya  upaya  dari  mereka  untuk menghafalkan dan juga membiasakan/latihan untuk mengoperasikan  dengan  jangka  waktu  yang  cukup  lama, untuk  itu  dalam  memudahkan  penyandang  tunanetra  untuk dapat mengoperasikan purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS ini dibutuhkan perangkat antarmuka yang dibuat khusus untuk penyandang tunanetra.
Dengan  adanya  perangkat  antarmuka  dengan  basis pengenalan  suara,  ditambah  lagi  dengan  fitur  tombol  yang bersuara  para  penyandang  tunanetra  dapat  dengan  mudah mengoperasikannya  tanpa  harus  menghafal  tombol  operasi dari purwarupa mesin itu sendiri.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Produksi Sinyal Manusia Secara Fisiologis
Suara  adalah  salah  satu  elemen  yang  berperan  penting dalam  kehidupan  manusia  karena  suara  adalah  salah  satu media  manusia  untuk  berkomunikasi.  Suara  juga  dapat menyatakan  informasi  pribadi  seperti  status  sosial, kepribadian  seseorang,  dan  juga  kondisi  emosional  dari pembicaranya[2].  Suara  merupakan  alat  utama  dalam  hal berkomunikasi baik antar manusia maupun manusia dengan mesin.  Karena  itu  sebelum  kita  bisa  meproses  sinyal  suara dalam  bentuk  sinyal  digital,  kita  harus  terlebih  dahulu mengerti bagaimana proses sinyal suara terbentuk dari dalam tubuh manusia.
Secara  fisiologis,  suara  manusia  diproduksi  melalui  3 proses utama yaitu proses pernafasan yang mana dikerjakan oleh  paru-paru  sebagai  sumber  energi.  Proses  kedua  adalah proses  pembunyian  yang  dikerjakan  oleh  laring.  Setelah disalurkan dari paru-paru melalui trakea, energi berupa aliran udara  akan  sampai  pada  laring  yang  bekerja  sebagai resonator. Proses pada laring yang paling utama adalah pita suara.  Pita  suara  yang  terbuka  dan  tertutup  secara  cepat membuat aliran udara dari trakea menjadi terhalang oleh pita

## Perancangan Perangkat Antarmuka Berbasis Pengenalan Suara pada Purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS untuk Operator Tunanetra
Nicolas Rezadhi Pradipta, Tasripan, Hendra Kusuma Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : tasripan@ee.its.ac.id
S
suara  dan  membuat  pita  suara  bergetar  dan  menghasilkan suara.
Kedua  organ  (baca:  paru-paru  dan  laring)  bersama menyesuaikan  nada,  kenyaringan,  dan  kualitas  suara,  dan selanjutnya  menghasilkan  pola  prosodi  suara[3].  Proses ketiga adalah artikulasi, suara yang dihasilkan oleh pita suara di  modifikasi  menjadi  suara  yang  dapat  dimengerti  dan menghasilkan  vokal  dan  konsonan.  Artikulasi  ini  lah  yang membuat adanya warna suara pada masing-masing manusia. Pada  Gambar  1.  dapat  kita  lihat  terbaginya  komponen fisiologis  dari  organ  suara  manusia  yaitu,  komponen subglotal, laring, dan komponen supraglotal (supralaryngeal). Ketiga komponen inilah yang membedakan tempat terjadinya 3 proses yang sudah dijelaskan diatas.
Gambar 1. Komponen fisiologis organ suara manusia[4].

## B. Pengenalan Suara
Pengenalan  suara  merupakan  salah  satu  metode  dari Human-Machine  Interaction yang  dikembangkan  agar manusia  dapat  mengoperasikan  suatu  mesin  dengan menggunakan  suara.  Proses  pengenalan  suara  dapat  dibagi menjadi pengenalan pembicara dan pengenalan ucapan. Pada pengenalan pembicara ( Speaker
Recognition)
pengidentifikasian  suara  nya  berdasarkan  suara  orang  yang berbicara  sedangkan  pada  pengenalan  ucapan  ( Speech Recognition) yang  di  identifikasi  adalah  suara  berdasarkan kata  yang  diucapkan.  Sistem  pengenalan  suara  memiliki tujuan  utama  untuk  mengerti  lalu  memberi  aksi  pada informasi suara yang diberikan[5].
Pada  umumnya  proses  dari  pengenalan  suara  dapat  kita lihat pada Gambar 2. Dapat kita lihat pada Gambar 2. terdapat dua  fase  yaitu  fase  pelatihan  dan  fase  pencobaan  atau pengenalan.  Pada  fase  pertama  yaitu  fase  pelatihan,  suara masuk  kedalam  sistem  ekstraksi  fitur  dan  disimpan  dalam suatu  perangkat.  Suara-suara  yang  terkumpulkan  dan disimpan dalam perangkat dianggap sebagai referensi.
Proses  pelatihan  ini  biasanya  dilakukan  beberapa  kali, karena  merupakan  proses neural  network proses  latihan  ini jika dilakukan lebih banyak akan membuat suara yang akan dikenali lebih akurat.
Gambar  2.  Blok  diagram  pengenalan  suara  fase  latihan  dan  fase pencobaan[6].
Pada  fase  pencobaan  atau  pengenalan,  dengan  berbekal data  referensi  pada  perangkat,  sinyal  suara  dimasukan  lagi kedalam  sistem  ekstraksi  fitur  lalu  sinyal  suara  akan  di
bandingkan  dengan  data  referensi,  kemudian  diterjemahkan sebagai  data  keluaran.  Data  keluaran  dapat  berupa  tulisan ataupun perintah.
Pada Gambar 2. dapat kita lihat adanya feature extraction atau ekstrasi fitur. Pada ekstraksi fitur inilah terdapat banyak metode  yang  dikembangkan  untuk  membuat  sistem pengenalan  suara.  Ekstraksi  fitur  merupakan  bagian  utama pada sistem pengenalan suara. Hal ini dapat dianggap sebagai jantung  dari  sistem[5].  Terdapat  4  ekstraksi  fitur  yang terkenal  pada  pengenalan  suara  yaitu Linear  Predictive Coding , Mel-Frequency  Cepstrum,  RASTA  Filtering, Probabilistic  Linear  Discriminate  Analysis .  Pada  modeling sistem  atau  pengukuran  kesamaan  untuk  membandingkan pola dari suara masukan dengan referensi biasanya digunakan Hidden  Markov  Model walaupun  masih  ada  banyak  model lain yang bisa digunakan.

## C. Voice Recognition Module V3
Sistem  pengenalan  suara  pada  Studi  ini  dibantu menggunakan  modul voice  recognition versi  3.1  yang diciptakan  oleh  Elechouse,  sebuah  perusahaan  yang menciptkan modul-modul  elektrik.  Elechouse Voice Recognition V3 (VR3) merupakan speaker-dependent modul berbasis  chip  serial  dengan  memory  flash  winbond W25Q16DV. Modul ini mendukung sampai 80 perintah suara tetapi  hanya  memilki  7  perintah  suara  yang  dapat  bekerja dalam  satu  waktu.  Perintah  suara  dapat  dikelompokkan menjadi  grup-grup  yang  berisi  maksimal  7  perintah  suara. Terdapat  dua  acara  dalam  mengoperasikan  modul  ini  yaitu port serial dan general input pins . Dan juga memiliki general output  pins yang  dapat  diatur  untuk  menciptakan  beberama macam  gelombang  yang  sesuai  dengan  perintah  suara  yang terekognisi. Modul ini memiliki fitur Arduino library , user- control General Pin Output , dan lebar kata yang dapat dilatih sebanyak 1500ms.
Tabel 1.
Parameter VR3 Module Parameter Voltage 4.5 – 5.5 Volt Current <40mA Digital Interface 5V  TTL  for  UART  interface  and GPIO Analog Interface 3.5mm mono-channel microphone connector Size 31mm X 50mm Recognition Accuracy 99% (under ideal environment)
Bentuk  fisik  dari voice  recognition  module  v3 (VR3)  ini seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Bentuk fisik Voice Recognition Module V3 .
D. STM32F4 Discovery Papan tunggal STM32F4 Discovery adalah mikrokontroller  menggunakan  chip  STM32F407VG  yang merupakan  mikrokontroller  yang  high  performance  dengan ARM  Cortex-M4  32-bit  yang  dapat  beroperasi  hingga frekuensi  168  MHz.  Papan  tunggal  ini  dilengkapi  dengan digital  accelerometer,  digital  microphone,  audio  DAC  yang terintegrasi dengan claas D speaker driver, USB OTG micro-
AB connector. Papan tunggal ini sangat cocok untuk aplikasi yang  menggunakan  audio.  Salah  satu  fitur  yang  digunakan pada  Studi  ini  adalah  pin  UART.  UART  ( Universal Asynchronous  Receiver  Transmitter )  merupakan  salah  satu bentuk  komunikasi  serial  yang terdapat pada papan tunggal STM32F4 Discovery .  Tugas  utama  dari  UART  adalah mengirim  dan  menerima  data  serial,  konfigurasi  pin  dari UART  hanya  pin  Rx  dan  pin  Tx.  Pin  Rx  merupakan  pin receiver yaitu  yang  menerima  data,  dan  pin  Tx  merupakan pin transmitter yaitu  yang  mengirim  data.  Papan  tunggal STM32F4 Discovery mempunyai 2 pin UART yaitu UART 4 dan  UART  5,  dan  memilki  4  pin  USART  yang  bisa  diatur untuk menjadi pin UART.
Gambar 4. Pinout STM32F4 Discovery [7].

## E. Diagram Blok Sistem Antarmuka
Dalam  Studi  ini,  sistem  yang  dibuat  adalah  antarmuka untuk  purwarupa  Mesin  Cetak  Huruf  Braille  ITS menggunakan  dua  fitur  yaitu  pengenalan  suara  dan  juga tombol  dengan  keluaran  suara  dari  buzzer  yang  diproses menggunakan papan tunggal STM32F4 Discovery.

## Gambar 5. Diagram blok perangkat sistem antarmuka.
Pada Gambar 5 dapat dilihat diagram blok dari keseluruhan sistem  dari  antarmuka  ini.  Dapat  dilihat  dari  diagram  blok bahwa  sistem  antarmuka  untuk  mengendalikan  purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS ini terbagi menjadi dua sistem yaitu sistem Auto Interface dan Manual Interface yang mana pada  sistem  Auto  menggunakan  kontrol  dengan  perintah pengelan  suara  otomatis  sedangkan  pada  sistem  interface yang Manual  menggunakan tombol  yang  memberi  keluaran berupa suara sebelum digunakan untuk mengontrol purwarpa Mesin Cetak Huruf Braille ITS. Dari kedua sistem antarmuka ini jika digabungkan akan sangat membantu para penyandang tunanetra untuk mengoperasikan Mesin Cetak Huruf Braille ITS.

## F. Perancangan Antarmuka Otomatis
Pada perancangan  sistem  antarmuka  otomatis,  digunakan komponen berupa Elechouse Voice Recognition Module V3
sebagai  modul  pengenalan  suara  nya,  sebuah  electret condenser microphone sebagai sensor suara, dan FTDI Serial to  USB  yang  digunakan  untuk  memantau  dan  mengambil serta memindahkan data secara serial dari modul pengenalan suara  menuju  papan  tunggal  STM32F4  Discovery  untuk selanjutnya  diproses  agar  dapat  menghasilkan  keluaran berupa data 2 bit yang akan dikirim ke board pada purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS.
Tahap pertama merupakan pelatihan perintah suara.  Pada modul Elechouse  Voice  Recognition  3  Module harus dilakukan proses pelatihan awal agar modul dapat mengenali suara  yang  nantinya  akan  dijadikan  command  dalam mikrokontroller. Proses pelatihan modul ini dapat dilakukan dengan  dua  cara  yaitu  menggunakan  library  dan  sample program dari Arduino atau bisa juga dengan cara komunikasi serial  menggunakan  serial  terminal  dengan  bantuan  FTDI Serial  to  USB.  Pada  sistem  Auto  Interface  ini  digunakan  4 perintah  suara  yaitu  kata-kata  “Test  Print”,  “Satu”,  “Dua”, “Tiga”  dengan  menggunakan  admin  suara  pria  dan  wanita. Karena 4 perintah suara dengan dua kategori  yaitu pria dan wanita  bertotalkan  8  perintah  suara  yang  harus  dilatih sedangkan  modul  Voice  Recognition  V3  hanya  dapat menjalankan 7 perintah dalam waktu yang sama maka untuk masing-masing  kategori  jenis  kelamin  nantinya  akan  diuji satu per satu. Untuk pria diunggah dengan index 0 1 2 3 dan untuk wanita dengan index 10 11 12 13.
Tabel 2. Daftar kata yang dilatih Kategori Index Kata yang dilatih Admin Pria Sigtrain 0 Test Print Sigtrain 1 Satu Sigtrain 2 Dua Sigtrain 3 Tiga Admin Wanita Sigtrain 10 Test Print Sigtrain 11 Satu Sigtrain 12 Dua Sigtrain 13 Tiga
Setelah  proses  pelatihan  kata  dilakukan  maka  proses selanjutnya  adalah  mengunggah  index-index  kata  tadi kedalam  modul.  Untuk  index  yang  sudah  terlatih  ( Trained ) tetapi  tidak  diunggah  kedalam  modul  akan  tetap  tersimpan didalam  modul  tetapi  tidak  bisa  diaktifkan  karena keterbatasan  modul.  Setelah  index-index  yang  diinginkan diunggah  kedalam recognizer ,  baru  pengenalan  suara  dapat dicoba.
Tahap  kedua  adalah  mengetahui  data  serial  yang  dikirim oleh modul Voice Recognition Module V3 saat modul tersebut merekognisi  suatu  suara  yang  cocok  dengan  index,  karena modul  ini  terintegrasi  dengan  Arduino  sedangkan  dalam Studi ini  mikrokontroller  yang digunakan adalah STM32F4 Discovery .  Maka  proses  pengambilan  data  serial  ini menggunakan FTDI  Serial  to  USB dan  dengan  bantuan aplikasi  serial  monitor  bernama hterm .  Untuk  membuat modul  berada  pada  posisi stand  by dan  siap  untuk merekognisi  suara,  masing-masing  index  yang  dibutuhkan harus diunggah terlebih dahulu. Untuk menggunggah, modul harus menerima data serial hex dengan format | AA| 3+n | 30 | R0 | ... | Rn | 0A | dengan N merupakan index dari perintah yang ingin diunggah. Pengiriman data hex ini dilakukan oleh FTDI  Serial  to  USB pada hterm .  LED  pada  modul  yang tadinya menyala akan menjadi blink ini menandakan modul sudah  diunggah  oleh  index-index  perintah  dan recognizer pada  modul  siap  merekognisi.  Setelah  melakukan  rekognisi suara dapat dilihat bahwa hasil rekognisi suara modul adalah pengiriman  data  hexadecimal  setiap  kali  salah  satu  index terekognisi. Dapat dilihat dari hasil pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Hex yang Dikirim Modul Berdasarkan Pengenalan suara Admin Pria Kata yang dikenali Data yang dikirim modul (Hex) “Test Print” AA|11|0D|FF|00|00|0A|74|65|73|74|50|72|69|6E|74|4D|0A “Satu” AA|0C|0D|00|FF|01|01|05|73|61|74|75|4D|0A “Dua” AA|0B|0D|00|FF|02|00|04|64|75|61|4D|0A
“Tiga”
AA|0C|0D|00|FF|03|01|05|74|69|67|61|4D|0A
Di  bawah  dapat  dilihat  diagram  alir  dari  keseluruhan sistem perangkat lunak yang terjadi antara Voice Recognition Module  V3 dan  STM32F4 Discovery pada  Gambar  6.  (a), Gambar 6. (b), dan Gambar 6. (c). Dapat dilihat pada Gambar 6.  (a)  dijelaskan  mengenai  komunikasi  antara Voice Recognition  Module  V3 yaitu  proses  inisiasi  modul  untuk membuat  modul  pada  posisi standby dengan  mengirimkan data Hexadecimal “Load Recognizer” dengan data |AA | 3+n |  30  |  R0  |  …  |  Rn  |  0A|.  Jika  pada  posisi standby modul mengenali  perintah  suara,  maka  modul  akan  mengirimkan data hexadecimal dari perintah suara yang dikenali yang akan disimpan pada buffer.
Pada  Gambar  6.  (b)  dijelaskan  mengenai  proses pembandingan input data yang disimpan pada buffer dengan buffer  database  yang  sudah  ada  pada  STM32F4.  Proses pembandingan dilakukan per satu bit nya. Saat ada bit yang sama  penghitung  nya  bertambah  terus  sampai  ke  input  bit terakhir.
Pada  Gambar  6.  (c)  dijelaskan  proses  komunikasi perangkat antarmuka ke pada purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille  ITS.  setelah  proses  pembandingan  input  dengan database  dan  penghitung  setiap  perintah  suara  terakumulasi lalu  dibandingkan  penghitung  mana  yang  memiliki  jumlah paling  besar  (jumlah  penghitung  =  jumlah  bit  yang  sama dengan database). Output yang diberikan oleh papan tunggal STM32F4- Discovery nantinya  akan  dikoneksikan  menjadi input  pada  papan  tunggal  yang  ada  pada  purwarupa  Mesin Cetak  Huruf  Braille  ITS.  Komunikasi  antara  perangkat antarmuka  dengan  purwarupa  Mesin  Cetak  menggunakan 2bit  data  yang  sudah  dikonfigurasikan  pada  purwarupa  itu sendiri.
Tabel 4.
Konfigurasi Perintah dari STM32F4 ke purwarup a Perintah Suara Bit yang dikirimkan Perintah pada purwarupa - 11 Standby “Test Print” 11 Standby “Satu” 00 Test Print 1 “Dua” 01 Test Print 2 “Tiga” 10 Test Print 3
Pada  Gambar  7,  bit  yang  selalu  masuk  untuk  membuat purwarupa  ini  berada  pada  keadaan  standby  adalah  bit  11. Jika  ada  perintah  yang  mengirimkan  bit  “00”,  “01”,  “10” harus langsung dikembalikan ke bit 11 kembali untuk posisi standby  sehingga  perintah  “Satu”,  “Dua”,  dan  “Tiga” merupakan perintah berupa trigger saja.

## G. Perancangan Antarmuka Manual
Pada  perancangan  manual  yang  ditunjukkan  pada Gambar8  digunakan  3  buah  push  button,  buzzer  dan  papan tunggal  STM32F4  Discovery  sebagai  mikrokontroller  nya, buzzer  digunakan  untuk  mengeluarkan  suara  saat  tombol ditekan.  Push  button  dikoneksikan  dengan  pin  input  pada STM32F4 dan pin output dikoneksikan pada buzzer. Karena terdapat  3  perintah  yang  harus  dikomunikasikan  terhadap purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS, maka dibutuhkan 3 buah push button dengan bunyi buzzer yang masing-masing
berbeda  untuk  membedakan  masing-masing  tombol  dengan suara.
(a)
(b)
(c)
Gambar 6. Flowchart auto interface (a) (b) (c) .
Perancangan  ini  menggunakan  counter  pada  push  button saat, push button ditekan kurang dari 3 detik maka output dari push  button  tersebut  adalah  buzzer,  sedangkan  saat  push button ditekan lebih dari 3 detik maka output dari push button adalah  komunikasi  pada  purwarupa.  Bentuk  komunikasi ketiga  push  button  ini  sama  seperti  pada  perancangan antarmuka otomatis.

## H. Perancangan Perangkat Elektrik
Pin  yang  digunakan  adalah  PA3  sebagai  Tx  dan  PA2 sebagai  Rx,  PD13  dan  PD15  adalah  D0  dan  D1  untuk dikonesikan pada Purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS, PD13  dan  PD15  juga  merupakan  pin  LED  papan  tunggal STM32F4 Discovery ,  sehingga  dapat  dipantau  keluarannya melalui  LED.  PD12  dikoneksikan  dengan buzzer dan  juga merupakan  pin  LED  pada  papan  tunggal  STM32F4 Discovery . PD0, PA15, PA13 adalah pin push button .
Gambar 7. Proses komunikasi pada Purwarupa.
Gambar 8. Wiring diagram perangkat antarmuka.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Pengujian  dilakukan  dengan  pengujian  pengenalan  suara pada  antarmuka  otomatis  dan  komunikasi  antara  perangkat antarmuka  dengan  purwarupa  Mesin  Cetak  Huruf  Braille ITS.

## A. Pengujian Pengenalan Suara
Pada  tahap  pengujian  pengenalan  suara  oleh Voice Recognition V3 Module by Elechouse dilakukan menggunakan Arduino untuk menguji keberhasilan rekognisi suara  pada  modul.  Pengujian  dilakukan  dengan  3  kali percobaan  yaitu,  8  orang  pria  diuji  dengan  database  admin pria,  8  orang  wanita  diuji  dengan  referensi  database  admin wanita. Lalu 3 orang pria dan  wanita diuji dengan referensi database nya masing-masing. Pria dan wanita yang menjadi penguji berumur 20-22 tahun.
Dari ketiga cara uji coba tersebut (Pria – Admin, Wanita – Admin, Pria & Wanita – Sendiri) didapat sebuah hasil dimana rata-rata  persentase  tingkat  keberhasilan  dari  sistem Auto Interface yang  menggunakan  modul Voice  Recognition  V3 Module by Elechouse adalah seperti  yang ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Rata-Rata Persentase Keberhasilan Uji Coba Persentase Pria-Admin 55,63% Wanita-Admin 66,25% Referensi Orang Lain 60,94% Admin-Admin 77,92%
Setiap ujicoba dilakukan pengujian per perintah suara dan didapati  bahwa  terdapat  perintah  suara  yang  lebih  mudah dikenali dan terdapat perintah suara yang susah dikenali dapat dilihat datanya pada Gambar 9 (a), Gambar 9 (b).
(a)
(b)
Gambar  8.  (a)  Diagram batang  keberhasilan  rekognisi  perintah  suara  pada pria (b) Diagram batang keberhasilan rekognisi perintah suara pada wanita.
Gambar  10.  Diagram  batang  perbandingan  persentase  keberhasilan rekognisi.
Setelah  melihat  data  pada  Gambar  10  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  dari  pengujian  menggunakan  referensi  suara sendiri  hasilnya  akan  jauh  lebih  bagus,  walaupun  terdapat sedikit  penurunan  pada  kata  “Tiga”  dari  60%  menjadi 58,33%.
0 50 100 Test Print Satu Dua Tiga
Ju m lah Be rh asi l Keberhasilan Rekognisi (Pria) Nico Anggar Dika Gery Hery Richard Rheza Rizal 0 50 100 Test Print Satu Dua Tiga Ju m lah Be rh asi l Keberhasilan Rekognisi Wanita Embeng Sierly
Putri Monic Qumi Della Nadia Cut 11 (Standby) 0 0 0 1 1 0
Pada  pengujian  menggunakan  modul Voice  Recognition V3  Module  by  Elechouse didapatkan  bahwa  persentase keberhasilan  menggunakan  referensi  suara  sendiri  memiliki jumlah  yang lebih besar dibanding pengujian  menggunakan referensi  suara  orang  lain.  Namun  dalam  pengujian menggunakan  referensi  suara  sendiri  juga  memiliki  sedikit error,  hal  ini  dikarenakan  oleh  beberapa  faktor  lain  yaitu intonasi  dan  volume  suara  serta  jarak  penguji  terhadap mikrofon.  Hal  ini  terjadi  juga  dalam  penelitian  “ Testing  of Other  Languages  Usage  in  Addition  to  the  Default Languages  for  the  Easy  Voice  Recognition  Module ”  oleh Rustam  Asnawi  dan  Muhammad  Said  yang  menggunakan modul  pengenalan  suara Easy  VR  3.0 bahwa  modul mengenali  suara  melalui  pengenalan  perintah  suara  dan pengenalan  dari  intonasi  suara.  Orang  yang  tahu  perintah suara dan tidak mengucapkan perintah suara dengan intonasi yang tepat seperti pada referensi, akan ditolak oleh sistem[8]. Dari  hal  ini  dapat  diketahui  bahwa  intonasi  sangat berpengaruh pada beberapa modul pengenalan suara.
B. Pengujian  Komunikasi  antara  Perangkat  Antarmuka dengan Purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS
Pada purwarupa Mesin Cetak Huruf Braille ITS, terdapat 3 pola test print, pola ini dapat dilihat pada  Gambar 10. (a), Gambar 10. (b), Gambar 10. (c). Seperti yang sudah dibahas pada sub-bab Perancangan Antarmuka Otomatis, bahwa dari 4 perintah suara, yang mengirimkan output pada purwarupa hanya 3 dengan output pengiriman bit 00, bit 01, bit 10.
Pengujian komunikasi pada purwarupa ini dilakukan oleh Pak  Tasripan  yang  suaranya  sudah  terlebih  dahulu  dilatih kedalam  sistem,  hasil  uji  coba  dapat  dilihat  Gambar  11, Gambar 12, dan Gambar 13.
Gambar  10.  (a)  Pola  Test  Print  Satu (b)  Pola  Test  Print  Dua  (c)  Pola  Test Print Tiga.
Gambar 11. Hasil test print 1.
Gambar 12. Hasil test print 2.

## Gambar 13. Hasil test print 3.
Pada hasil pengujian masing-masing perintah suara sudah dapat  dilihat  bahwa  semua  perintah  suara  sudah  dapat berkomunikasi dengan baik dengan menjalankan perintahnya dengan  benar  pada  purwarupa  yang  ditunjukkan  pada Gambar 11., Gambar 12., Gambar 13.

## IV. KESIMPULAN
Sistem interface hardware yang dibuat dengan dua sistem Auto dan Manual Interface mampu  berjalan  dengan  baik dengan  keberhasilan  60,94%  dengan  referensi  suara  orang lain dan 77,92% referensi suara sendiri, namun ada beberapa hal  yang  mempengaruhi keberhasilan  yaitu kondisi ruangan sekitar,  semakin  ramai  kondisi  ruangan  akan  semakin  sulit modul mampu dalam mengenali suara. Intonasi dan volume suara,  volume  suara  yang  lebih  tegas  dan  keras  saat  proses pelatihan  modul  akan  lebih  mudah  dikenali  nantinya  saat diuji,  intonasi  juga  sangat  berpengaruh,  dengan user yang sama tetapi mengubah nada intonasi juga sedikit lebih susah dikenali  oleh  modul,  begitupula user yang  berbeda  tetapi berusaha  memiripkan  nada  atau  intonasi  dari  suara referensinya  akan  sedikit  lebih  mudah  untuk  dikenali.  Dan berdasarkan data tingkat keberhasilan dapat dilihat referensi dengan suara sendiri lebih akurat daripada dengan referensi suara orang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Anon ITS Siap Pasarkan Mesin Cetak Braille - ITS News [2]   Zhang Z 2016 Mechanics of Human Voice Production and Control J. Acoust. Soc. Am. 140 2614–35
[3]   Honda K 2008 Physiological Processes of Speech Production Springer Handbook of Speech Processing (Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg) pp 7–26
[4]   Rubin  P  and  Vatikiotis-Bateson  E  1998  Measuring  and  Modeling Speech  Production Animal  Acoustic  Communication (Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg) pp 251–90
[5]   Narang S and Divya Gupta M 2015 International Journal of Computer Science  and  Mobile  Computing  Speech  Feature  Extraction Techniques: A Review vol 4
[6]   Muaidi H, Bin A, Al-Ahmad A, Khdoor T, Alqrainy S and Alkoffash M  2014  Arabic  Audio  News  Retrieval  System  Using  Dependent Speaker Mode, Mel Frequency Cepstral Coefficient and Dynamic Time Warping Techniques Res. J. Appl. Sci. Eng. Technol. 7 5082–97
[7]   Anon stm32f4 discovery pinout - Members Albums Category - Virtual Pinball Universe
[8]   Asnawi  R  and  Said  M  2018  Testing  of  Other  Languages  Usage  in Addition to  The  Default  Languages  for  The  Easy  Voice  Recognition Module 2018  International  Conference  on  Electronics  Technology (ICET) (IEEE) pp 321–4