Syerlie Annisa, Email: syerlieannisa@gmail.com

## Inter Aural Time Difference (ITD) : Optimizing Sound Source Localization through Robot Head Movement
Arif Budiman 1 , Ary Ramadhan 2 , Syerlie Annisa 3 , Angga Elpatsa 4
1 Universitas Negeri Padang, arifbudiman@fbs.unp.ac.id, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
2 Universitas Negeri Padang, aryramadhan@fbs.unp.ac.id, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
3 Universitas Negeri Padang, syerlieannisa@fbs.unp.ac.id, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
4 Universitas Negeri Padang, anggaelpatsa@fbs.unp.ac.id, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : November 13, 2023 : Desember 8, 2023 : Desember 21, 2023
Metode  Inter  Aural  Time  Difference  (ITD)  dapat diterapkan  dalam  konteks  lokalisasi  sumber  suara  yang terinspirasi  oleh  prinsip-prinsip  mekanisme  pendengaran manusia.  Robot  yang  dikembangkan  memiliki  berbagai potensi  aplikasi,  seperti  di  sektor  robotik  layanan,  robot bergerak,  dan  pengendalian  kamera.  Metode  ITD digunakan  untuk  mengukur  perbedaan  waktu  kedatangan suara yang diterima oleh dua mikrofon. Sinyal suara yang  diterima  oleh  kedua  mikrofon  dianalisis  melalui teknik  cross-correlation,  dimana  nilai  puncak  cross- correlation digunakan sebagai parameter untuk mengukur sudut asal sumber suara. Arduino Uno digunakan sebagai komponen  utama  perancangan  robot  kemudian  dibantu oleh  sensor  suara  serta  motor  servo.  Sumber  suara  yang digunakan adalah suara beberapa frekuensi dari generator Matlab.  Frekuensi  suara  yang  digunakan  adalah  300  Hz dengan  sudut  datangnya  sumber  suara  yang  bervariasi antara 5o sampai 170o. Rentang suara yang mampu dibaca oleh robot antara 300 Hz hingga 10,000 Hz sehingga sistem lebih  fleksibilitas  dalam  menangani  berbagai  situasi  dan sumber  suara  yang  karakteristik  frekuensinya  beragam. Hasil  dari  Penelitian  menemukan  bahwa  robot  mampu mengidentifikasi  lokasi  asal  sumber  suara  dalam  bidang setengah  lingkaran  (0°-180°)  dengan  tingkat  kesalahan rata-rata  sekitar  5,90%.  Tingkat  keberhasilan  penelitian mencapai  94%,  menunjukkan  efektivitas  metode  ITD dalam lokalisasi sumber suara. Hal ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam mengoptimalkan robot  dalam  menemukan  dan  mengikuti  sumber  suara dengan akurasi yang tinggi.
Kata Kunci :

## Inter Aural Time Difference
Lokalisasi Robotik Cross correlation Frekuensi

## Abstract
The Inter Aural Time Difference (ITD) method can be employed for sound source localization and it  inspired  by  the  principles  of  the  human  auditory  system..  The  developed  robot  holds  various potential  applications,  particularly  in  the  fields  of  service  robotics,  mobile  robots,  and  camera
control. The ITD method is utilized to measure the time difference of sound arrival received by two microphones.  The  sound  signals  captured  by  both  microphones  are  analyzed  using  cross- correlation techniques, with the peak cross-correlation value serving as a parameter to determine the angle of the sound source's origin. During the robot's design phase, the Arduino Uno serves as the  primary  component,  complemented  by  sound  sensors  and  servo  motors.  The  sound  source employed comprises multiple frequencies generated using Matlab. The sound frequency employed is 300 Hz, with the sound source's arrival angle varying from 5° to 170°. The robot can detect sound frequencies ranging from 300 Hz to 10,000 Hz, providing flexibility in handling diverse situations and sound sources with varying frequency characteristics. The research results indicate that the robot  can  accurately  identify  the  sound  source  within  a  semi-circular  field  (0°-180°)  with  an average error rate of around 5.90%. The research achieves a success rate of 94%, demonstrating the effectiveness of the ITD method in sound source localization. These findings can serve as a solid foundation for further development to optimize the robot's ability to accurately locate and track sound sources in a high-accuracy manner.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi telah menciptakan  beragam  jenis  robot  yang bertujuan untuk mendukung dan mempermudah berbagai aktivitas
manusia(Eldardeer  et  al.,  2021).  Seiring dengan peningkatan ketergantungan manusia pada  teknologi  robotik,  terdapat  tantangan yang semakin kompleks dalam hal antarmuka dan  interaksi  manusia  dengan  robot.  Hal  ini tercermin dalam seringnya terjadinya insiden dan  kesulitan  dalam  berkomunikasi  dengan robot,  yang  kadang-kadang  mengarah  pada kecelakaan (Rea et al., 2020).
Pengendalian robot secara umum dilakukan  melalui  operator,  perangkat komputer,  atau  alat  kendali  jarak  jauh (Firasanti & Sucipto, 2019). Oleh karena itu, kebutuhan untuk mengembangkan pendekatan  yang  memungkinkan  robot berinteraksi  secara  lebih  langsung  dengan manusia sangat diperlukan (Meyer & Aquino- Junior,  2020).  Manusia  berkomunikasi melalui pendengaran sehingga mengintegrasikan  kemampuan  ini  ke  dalam desain  robot  merupakan  langkah  yang menarik (Rachavarapu et al., 2021).
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini merancang  sebuah  robot  yang  mampu
mendeteksi  lokasi  sumber  suara.  Robot  ini memiliki  bentuk  yang  menyerupai  kepala manusia dan menggunakan mikrofon sebagai "telinga" untuk menangkap suara serta motor servo digunakan untuk menggerakkan kepala robot menuju sumber suara.
Proses pendeteksian sumber suara melibatkan  beberapa  tahapan,  termasuk akuisisi  sinyal  suara  yang  kemudian  diolah oleh  robot  sebagai  data  masukan  untuk menggerakkan  motor  servo.  Data  yang diterima  masih  perlu  diproses  lebih  lanjut karena  robot  belum  memiliki  informasi mengenai  sumber  suara  mana  yang  pertama kali terdeteksi (Gutierrez-Parera et al., 2022). Oleh  karena  itu,  perbandingan  sinyal  suara menjadi  langkah  selanjutnya.  Salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  mengolah sinyal  suara  adalah  metode Interaural  Time Difference (ITD) (Pan et al., 2020).
Metode  ITD  adalah  pendekatan  yang menghitung  perbedaan  waktu  ( delay )  antara sinyal  suara  yang  diterima  oleh  kedua mikrofon  (Otani  et  al.,  2021).  Hal  ini memungkinkan robot untuk mendeteksi sinyal yang  tiba  lebih  awal  dan  menggunakannya sebagai masukan untuk menggerakkan motor servo sehingga kepala robot dapat menghadap ke arah sumber suara. Dengan demikian, robot
memiliki  kapabilitas  untuk mendeteksi  suara dalam rentang sudut 360º.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Experimental Research
Penelitian  yang  dilakukan  merupakan experimental research (penelitian percobaan). Penelitian  jenis  ini  bertujuan  untuk mempelajari  sesuatu  dengan  memvariasikan beberapa  kondisi  dan  mengamati  efek  yang terjadi  (Calis  et  al.,  2021).  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  arah  datangnya sumber  suara  pada  robot  yang  ditunjang dengan penjelasan melalui studi literatur dan perancangan sistem sebagai berikut :
2.1.1 Robot
Robot  adalah  manipulator  multi  fungsi  dan dapat diprogram ulang yang dirancang untuk menggerakkan  material,  alat,  atau  perangkat khusus melalui sejumlah gerakan terprogram untuk melakukan aktifitas tertentu (Hutagalung & Dahriansah, 2019). Penelitian ini  menggunakan  robot  yang  dirupai  seperti kepala  manusia  untuk  menentukan  sumber suara  melalui  pergerakan  kepalanya.  Robot tersebut dilengkapi dengan sensor suara yang membantu  menerima  dan  mengukur  besar kecilnya suara yang masuk sebelum di proses. Kemudian  terdapat  motor  servo  yang membantu pergerakan kepala robot.
2.1.2 Interaural Time Difference
Interaural Time Difference (ITD) merupakan perbedaan  waktu  kedatangan  suara  antara kedua  telinga  yang  akan  mengidentifikasi lokasi  atau  asal  suara  dalam  arah  dan  jarak (Johansson  et  al.,  2022).  Pada  penelitian  ini ITD  diterapkan  ke  dalam  dua  buah microphone  yang  akan  menggunakan Cross Correlation sebagai  metodenya  (Liaquat  et al.,  2021). Cross  Correlation atau  korelasi silang  adalah  sebuah    metode  untuk menghitung  kesamaan  antara  dua  sinyal (Marsalek  et  al.,  2020). Cross  Correlation
dihitung    sebagai  fungsi  dari  time  delay dengan  menggunakan  metode  perkalian product yang  digeser yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Cross Correlation
Cross  corelation  antara  sinyal  dan  dapat dinyatakan dengan rumus sebagai berikut :
(1)
Dimana  xi  adalah  sinyal  yang  diterima  oleh microphone kanan (sebagai sinyal referensi), yi    adalah  sinyal  yang  diterima  oleh microphone  kiri  serta  x ̅ dan  y ̅ merupakan rata-rata  nilai  sinyal  microphone  kanan  dan microphone  kiri  (Elektro,  2020).  Sedangkan N  adalah  jumlah  sample  per  satuan  waktu. Setelah  nilai  cross  corelation  didapatkan, selanjutnya  dicari  nilai  perbedaan  waktu antara microphone kiri dan kanan ( txy ) yang didapat dari persamaan berikut :
(2)
Dimana ∆ adalah waktu saat suara disampling (  ∆  =  2.2676x10 - 5  s  )                dan  σ  adalah parameter    geser  (σ  =  0,±1,±2,…)  yang didapat dari pergeseran puncak tertinggi hasil Cross  Correlation (Schoepe  et  al.,  2022).
Hasil cross corelation antara sinyal xi dan yi akan  menghasilkan  ITD  (Interaural  Time Difference)  antara  microphone  kanan  dan microphone kiri. Puncak tertinggi hasil cross correlation  antara  sinyal  xi  terhadap  yi menunjukan  selisih  perbedaan  waktu  sinyal
yang  diterima  oleh  microphone  kanan  dan microphone  kiri  (Gonzalez-Billandon  et  al., 2020).  Puncak  dari  hasil Cross  Correlation akan  bergeser  kekiri,  apabila  sinyal  yi mendahului  sinyal  xi  (sebagai  sinyal referensi)  dan akan bergeser kekanan apabila sinyal  xi  mendahului  sinyal  yi.  Pergeseran hasil  puncak Cross  Correlation dipengaruhi oleh  sinyal  referensi  (microphone  yang berfungsi    menangkap  sinyal  referensi)  dan arah  lokasi  sumber  suara  (Citation,  2020). Penentuan  arah  lokasi    sumber  suara  dapat dilihat  pada  gambar  2,  hasil  puncak Cross Correlation akan  berada sebelah kanan saat sinyal  referensi  yang  digunakan  sinyal  yang ditangkap    oleh  microphone  kanan  (sesuai dengan  gambar  2).  Untuk  mengetahui  posisi sudut datang arah sumber suara dapat dihitung dengan persamaan:
(3)
Maka sudut lokasi sumber suara :
(4)
Dimana θ (theta) adalah sudut lokasi sumber suara, c adalah kecepatan suara diudara yang didapat dari persamaan 1, s adalah jarak antara 2  buah  microphone  dan  txy  adalah  selisih perbedaan waktu yang diterima oleh masing- masing microphone (Rusli et al., 2018). Nilai txy diperoleh dari hasil puncak tertinggi Cross Correlation .

## Gambar 2. Geometri Posisi Sumber Suara
2.1.3 Rancangan Sistem
Rancangan  sistem  dimulai  dari  perancangan perangkat  keras  dengan  mendesain  bentuk
robot, perakitan kepala robot serta perancangan  elektronika  robot  yang  terdiri dari  rangkaian  mikrokontroler,  motor  servo dan  dua  buah  microphone  dengan  diagram blok  sistem  pada  gambar  3  dan  rangkaian komponen  perancangan  sistem  pada  gambar 4.

## Gambar 3. Diagram Blok Sistem

## Gambar 4. Perancangan rangkaian komponen
Secara  mekanik,  pergerakan  kepala  robot yang  mengikuti  sumber  suara  dapat  dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Mekanik sistem kerja kepala robot
2.1.4 Kebutuhan Sistem
Alat  penelitian  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  berupa  hardware  dan  software sebagai berikut :
a. Hardware
PC/  Laptop,  Arduino  Uno,  Sensor  suara (microphone),  Motor  servo,  Amplifier, Filter, Kepala Sintesis
b. Software
Arduino IDE, Matlab

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  mencakup  keseluruhan sistem  diantaranya  implementasi  perangkat keras  dan  implementasi  perangkat  lunak. Implementasi  perangkat  keras  dilakukan untuk  mengetahui  antar  komponen  sistem saling  terhubung  dan  memeriksa  elemen- elemen  sistem  telah  berjalan  sesuai  dengan fungsi yang diharapkan (Semnas & Ft Unila, 2018).  Sedangkan  pada  tahap  implementasi perangkat  lunak,  dirancang  sebuah  program yang  dapat  menerima,  memproses  dan mengeluarkan  hasil  data  dengan  baik  dan sesuai dengan tujuan pembuatan sistem.
3.1.1 Implementasi Perangkat Keras
Implementasi  perangkat  keras  merupakan proses  perancangan  komponen-komponen kepala  robot  yang  sesuai  dengan  rancangan awal  (Hujja,  2021).  Kepala  robot  dirancang dengan  mengunakan  papan  akrilik  sebagai kerangka  untuk  meletakan  rangkaian  dari komponen-komponen yang diperlukan. Papan akrilik disusun rapi dan dirancang menyerupai kepala  manusia.  Hasil  dari  perancangan kepala robot dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampak depan kepala robot
3.1.2 Implementasi Perangkat Lunak
Implementasi  perangkat  lunak  merupakan proses pengkodean dari flowchart pada proses perancangan  untuk  menjalankan  sistem dengan  baik  (Gutierrez-Parera  et  al.,  2022). Pengkodean  dilakukan  pada  mikrokontroler dengan  menggunakan  Arduino  IDE  untuk memproses data suara yang masuk dari kedua sensor suara untuk menghasilkan sudut yang akan  menggerakkan  motor  servo  (Muis  & Thirafi,  2020).  Tampilan  aplikasi  arduino dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan aplikasi Arduino IDE
3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan 5 metode pengujian  yang  akan  dijabarkan  sebagai berikut :
3.2.1 Pengujian kalibrasi nilai ADC sensor
Untuk mengukur nilai ADC sensor, dilakukan dengan memberi tegangan input pada arduino uno  dan  menggunakan  program  untuk mengukur  nilai  ADC,  sehingga  nilai  ADC sensor  akan  ditampilkan  pada  serial  monitor (Wiener,  2021).  Tegangan  keluaran  sensor suara kanan pada multimeter digital berkisar dari 2,39 V sampai 2,45 V dengan tegangan referensi 5 V.  Sedangkan, pada sensor suara kiri,  tegangan  keluaran  berkisar  dari  2,07  V sampai 2,10 V saat mendengar suara, seperti tabel dibawah :
Tabel 1. Pengujian nilai ADC sensor suara kanan
No V out (sensor) V ref Out ADC (serial monitor) Out ADC manual (perhitungan) Error (%) 1 2,455 5 505 502,29 0,54 2 2,394 5 496 489,81 1,26 3 2,397 5 495 490,42 0,93 4 2,495 5 511 510,47 0,10 5 2,394 5 487 489,81 0,57 6 2,395 5 475 493,49 3,75 7 2,396 5 450 490,22 8,20 8 2,397 5 471 490,42 3,96 9 2,397 5 480 490,42 2,12 10 2,395 5 471 493,49 4,56 11 2,396 5 494 490,22 0,77 12 2,396 5 502 490,22 2,40 13 2,397 5 467 490,42 4,78 14 2,397 5 484 490,42 1,31 15 2,394 5 480 489,81 2,00 16 2,396 5 462 490,22 5,76 17 2,395 5 506 493,49 2,54 18 2,395 5 516 493,49 4,56 19 2,394 5 495 489,81 1,06 20 2,395 5 498 493,49 0,91 Total Error Rata-Rata 2,60

## Tabel 2. Pengujian nilai ADC sensor suara kiri
No V out (sensor) V ref Out ADC (serial monitor) Out ADC manual (perhitungan) Error (%) 1 2,410 5 512 493,08 3,84 2 2,408 5 493 492,67 0,07 3 2,409 5 509 492,88 3,27 4 2,407 5 490 492,47 0,50 5 2,409 5 508 492,88 3,07 6 2,408 5 494 492,67 0,27 7 2,410 5 517 493,08 4,85 8 2,407 5 480 492,47 2,53 9 2,410 5 536 493,08 8,70 10 2,408 5 493 492,67 0,07 11 2,410 5 521 493,08 5,66 12 2,409 5 496 492,88 0,63 13 2,409 5 506 492,88 2,66 14 2,407 5 486 492,47 1,31
No V out (sensor) V ref Out ADC (serial monitor) Out ADC manual (perhitungan) Error (%) 15 2,409 5 510 492,88 3,47 16 2,407 5 489 492,47 0,70 17 2,407 5 463 492,47 5,98 18 2,408 5 485 492,67 1,56 19 2,407 5 475 492,47 3,55 20 2,409 5 493 492,88 0,02 Total Error Rata-Rata 2,64
Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan sebanyak  20  kali  tersebut,  didapat  bahwa persentase  error  rata-rata  pada  sensor  suara kanan  2,60%,  sedangkan  persentase  error rata-rata pada sensor suara kiri sebesar 2,64%. Hal  itu  membuktikan,  bahwa  sensor  suara 97% berfungsi dengan baik.
3.2.2 Pengujian Jenis Sumber Suara
Pengujian  untuk  menentukan  jenis  sumber suara  yang  mampu  diterima  baik  oleh  robot dilakukan dengan suara manusia, suara sirine ambulan,  suara  siulan  orang  dewasa  dan frekuensi  generator  dari  Matlab  yang  dapat dilihat pada tabel 3 berikut.

## Tabel 3. Pengujian jenis sumber suara
No Sumber suara Respon pergerakan robot Gambar grafik
1 Suara manusia Lambat 2 Sirine ambulan Sedang 3 Siulan dewasa Cepat 4 Frekuensi generator
Matlab Cepat
Berdasarkan  pengujian  empat  jenis  sumber suara  tersebut,  diambil  kesimpulan  bahwa suara yang cocok digunakan untuk pengujian robot  adalah  suara  frekuensi  generator  dari
Matlab  karena robot merespon  dengan  cepat dan grafik sinyalnya selalu stabil.
3.2.3 Pengujian Frekuensi Sumber Suara
Pengujian  frekuensi  sumber  suara  dilakukan untuk mengetahui frekuensi berapa saja yang mampu  diterima  oleh  robot.  Pengujian dilakukan  sebanyak  10  kali  dengan  rentang frekuensi  yang  berbeda-beda.  Rincian pengujian terdapat pada tabel 4.

## Tabel 4. Pengujian frekuensi sumber suara
No Rentang Frekuensi Respon 1 1Hz-200Hz Tdk ada 2 200Hz-1000Hz Ada 3 1000Hz-1500Hz Ada 4 1500Hz-2000Hz Ada 5 2000Hz-2500Hz Ada 6 2500Hz-3000Hz Ada 7 3000Hz-5000Hz Ada 8 5000Hz-10000Hz Ada 9 10000Hz-15000Hz Tdk ada 10 15000Hz-20000Hz Tdk ada
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  dilihat  respon robot  saat  menerima  berbagai  macam frekuensi.  Frekuensi  suara  yang  digunakan merupakan  hasil  generated  dari  aplikasi Matlab. Frekuensi sumber suara yang mampu diterima  robot  antara  200  Hz  sampai  10000 Hz  karena  pada  saat  diberikan  frekuensi tersebut, robot merespon dan berputar ke arah sumber suara.
3.2.4 Pengujian  jarak  suara  yang  mampu diterima sensor
Pengujian  jarak  sensor  ke  sumber  suara dilakukan  untuk  mengetahui  sampai  mana sensor  suara  dapat  menerima  sinyal  suara. Pengujian ini dilakukan pada masing-masing sensor  suara  kiri  dan  kanan.  Pengujian dilakukan  dengan  memvariasikan  jarak  dari
sensor  suara  dengan  sumber  suara.  Sumber suara yang digunakan memiliki frekuensi 300 Hz  dan  hasil  dari  pengujian  tersebut  dapat dilihat pada tabel 5 dan 6.

## Tabel 5. Pengujian jarak yang mampu diterima sensor suara kanan
No Frekuensi suara Jarak sensor suara ke sumber suara (cm) Rata-Rata ADC (Hz) 1 0 0 487,28 2 300 5 487,66 3 300 10 487,5 4 300 20 487,46 5 300 30 487,33 6 300 50 487,3 7 300 100 487,34 8 300 150 487,28

## Tabel 6. Pengujian jarak yang mampu diterima
sensor suara kiri No Frekuensi suara Jarak sensor suara ke sumber suara (cm) Rata-Rata ADC 1 0 0 486,05 2 300 5 487,64 3 300 10 487,56 4 300 20 487,42 5 300 30 487,53 6 300 50 486,43 7 300 100 486,13 8 300 150 486,19
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  5, jarak  maksimum  sumber  suara  yang  mampu ditangkap sensor suara kanan adalah 150 cm. Hal  itu  dapat  dilihat  pada  saat  jarak  sumber suara  150  cm,  gambar  grafik  dan  rata-rata adcnya  mendekati  nilai  pada  saat  tidak  ada suara.  Begitupun  halnya  dengan  hasil pengujian sensor suara kiri pada tabel 6.  Jarak maksimum  sumber  suara  yang  mampu ditangkap sensor suara kiri juga 150 cm. Tetapi, jarak ideal yang mampu menggerakkan  robot  mengarah  ke  sumber suara adalah dari 0 cm sampai 20 cm. Karena
pada  jarak  150  cm,  nilai  ADC  tidak  selalu berubah sedangkan pada jarak 0 cm sampai 20 cm, nilai ADC selalu berubah-ubah, sehingga dapat  diperoleh  nilai Cross  Correlation . Semakin  besar  perubahan  nilai  ADC menunjukkan  sumber  suara  diterima  dengan baik.
3.2.5 Pengujian mekanik robot
Pengujian  mekanik  robot  ini  dilakukan dengan  menggunakan  frekuensi  generator yaitu osiloskop untuk membangkitkan sinyal 300  Hz  sebagai  sumber  suara  yang dihubungkan ke speaker. Pengujian dilakukan sebanyak  10  kali  dengan  sudut  datangnya sumber suara berbeda-beda.
Gambar 8. Sinyal frekuensi 300 Hz pada osiloskop
Tabel 7. Pengujian perputaran kepala robot secara mekanik No Sudut datangnya sumber suara ( o ) Sudut perputaran kepala robot ( o ) Error (%) 1 5 18 260 2 25 25 0 3 45 50 11,11 4 65 68 4,62 5 80 75 6,25 6 90 87 3,33 7 100 107 7 8 125 132 5,60 9 150 145 3,33 10 170 163 4,12 Error Rata- Rata 30,54
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  7, dapat dilihat bahwa persentase error rata-rata pada saat pembacaan sudut datangnya sumber suara masih cukup besar. Error rata-rata yang didapat dari 10 kali pengujian adalah 30,54%. Hal  ini  karena  perbedaan  sensitifitas  dari kedua microphone.
3.2.6 Pengujian  Metode Interaural  Time Diffence (ITD)
Pengujian  metode interaural  time  difference bertujuan  untuk  mengetahui  keberhasilan robot dalam menemukan lokasi sumber suara. Metode interaural  time  difference adalah metode yang membandingkan waktu kedatangan  sumber  suara  pada  dua  buah sensor suara. Pengujian metode ini dilakukan sebanyak 10 kali dengan arah sudut datangnya sumber suara berbeda-beda.
Gambar 9. Hasil pengujian pergerakan kepala robot pada sumber suara 65 o
Gambar  9,  merupakan  pengujian  dengan meletakkan  sumber  suara  pada  sudut  65 o . Hasil  yang  diperoleh,  kepala  robot  bergerak ke  arah  63 o .  Derajat  sudut  yang  digunakan untuk  pengujian  merupakan  derajat  sudut pada motor servo.
Gambar 10. Grafik sinyak suara dan hasil Cross Correlation
Gambar  10  merupakan  gambar  yang ditangkap sensor suara pada saat sumber suara
berasal  dari  sudut  65 o .  Dari  gambar  dapat dilihat  perbandingan  sinyal  suara  yang didapat  sensor  suara  kanan  dan  sensor  suara kiri.  Gambar  dengan  grafik  warna  merah adalah  gambar  sinyal  yang  ditangkap  sensor suara kanan sedangkan gambar dengan grafik hijau  merupakan  gambar  yang  ditangkap sensor  suara  kiri.  Gambar  ketiga  merupakan hasil  dari Cross  Correlation antara  kedua sinyal.  Pada  gambar  10  tentang Cross Correlation ,  terlihat  perbedaan  waktu  antara kedua sinyal.
Nilai cross correlation digunakan untuk  mendapatkan  besar  sudut.  Besar sudut  perputaran  kepala  robot  diperoleh berdasarkan perhitungan berikut : Diketahui :
1. C udara = 384 m/s , ( Cepat rambat suara di udara).
2. s = 0,15 m, ( Jarak antara kedua microphone )
3. ∆ /  delta  =  2.2676x10 -5 s    = 0,00002 s, ( Durasi penyamplingan suara ) 4. σ / sigma = 9 , ( Pergeseran puncak tertinggi  hasil cross  correlation setelah dilakukan proses sampling saat sudut 65 o yang bernilai 9.)
5. 𝑡 𝑥𝑦 =   ∆   ×  σ , ( Perbedaan waktu antara microphone kiri dan kanan ).
Jawab :
cos 𝜃  =   ( 𝑐. 𝑡 𝑥𝑦 𝑠 ) 𝜃  =   cos −1 ( 𝑐. 𝑡 𝑥𝑦 𝑠 )
cosϴ = 384 × ( 9 × 0,00002) 0,15 = 0,4608 ϴ = cos -1 0,4608
=  1,0918 ×  57,29  (  180/π,  nilai untuk menentukan sudut)  = 62,55 o
Tabel 8. Pengujian metode Interaural Time Difference
N o Sudut datangn ya sumber suara Sudut hasil pengukura n manual pada motor servo Sudut perhitunga n serial monitor Perhitunga n Cross Correlatio n serial monitor Error sudut (%) Wakt u (detik ) 1 5 20 23 18 15,00 2,95 2 25 25 29 17 16,00 2,73 3 45 56 59 10 5,36 2,78 4 65 60 63 9 5,00 2,61 5 80 65 66 8 1,54 2,53 6 90 80 78 4 2,50 1,87 7 100 115 111 7 3,48 2,67 8 125 130 124 11 4,62 3,13 9 150 137 132 13 3,65 3,09 1 0 170 160 157 18 1,88 3,25 Rata-Rata 5,90 2,67
Pada Tabel 8, dapat dilihat bahwa persentase error  dalam  pembacaan  sudut  datangnya sumber suara masih cukup besar. Error rata- rata  pembacaan  sudut  sebesar  5,90%, sedangkan  rata-rata  waktu  yang  diperlukan robot bergerak ke sumber suara sebesar 2,67 detik.  Besarnya  persentase  error  rata-rata pembacaan  sudut  dipengaruhi  oleh  tingkat sensitifitas  dari  kedua  sensor  suara  yang berbeda. Hal ini dapat dilihat pada saat sudut datangnya sumber suara 90 o , robot bergerak ke  arah  sudut  78 o dan  ketika  sumber  suara datang dari arah 170 o , robot bergerak ke sudut 157 o .

## 4. Simpulan
Kemampuan  prototype  kepala  robot  dalam menangkap  sinyal  suara  sudah  cukup  bagus dengan  persentase  error  rata-rata  pembacaan sudut  sebesar  5,90%  dengan  tingkat keberhasilan  rata-rata  sebesar  94%  yang dikuatkan  dengan  persentase  fungsi  sensor
suara  baik  sebesar  97%  dengan  persentase error rata-rata sensor suara kanan 2,60% dan sensor  suara  kiri  sebesar  2,64%  pada  saat diberi  suara  dengan  frekuensi  1894  Hz. Kemudian  besar  nilai  frekuensi  yang  dapat diterima  sensor  suara  adalah  dari  300  Hz sampai 10000 Hz dan jarak ideal sensor suara berfungsi  dengan  baik  adalah  dari  0  cm sampai 20 cm dari kepala sensor suara dengan jarak maksimal penerimaan suara 150 cm.

## 5. Referensi
Calis,  M.,  Van  De  Par,  S.,  Heusdens,  R.,  &
Hendriks,  R.  C.  (2021).  Localization Based  On  Enhanced  Low  Frequency Interaural  Level  Difference. Ieee/Acm Transactions  On  Audio  Speech  And Language  Processing , 29 ,  3025 – 3039.
Https://Doi.Org/10.1109/Taslp.2021.31
11583
Citation,  O.  (2020). Development  Of  A Perceptual  Model  For  The  Trade-Off Between  Interaural  Time  And  Level Differences  For  The  Prediction  Of Auditory Image Position .
Eldardeer, O., Sciutti, A., Tata, M. S., Rea, F.,
& Tata, M. (2021). Auditory Perception For  Interactive  Robots:  A  Cognitive Framework To Include Motor Commands  And  Working  Memory  In
The  Process  Of  Auditory  Sound.  In Researchgate.Net (Vol.  1,  Issue  1). Association For Computing Machinery. Https://Www.Researchgate.Net/Profile/ Omar-Eldardeer- 2/Publication/356253294_Auditory_Per ception_For_Interactive_Robots_A_Co gnitive_Framework_To_Include_Motor _Commands_And_Working_Memory_I n_The_Process_Of_Auditory_Sound_L ocalization/Links/61937ba93068c54fa
Elektro, D. T. (2020). Lokalisasi Suara Pada Unmanned  Aerial  Vehicle  Dengan
Metode  Interaural  Time  Difference Menggunakan Mikrokontroler Stm32f429 . Firasanti,  A.,  &  Sucipto,  P.  W.  A.  (2019). Penentuan  Lokasi  Sumber  Suara Menggunakan  Directional  Microphone Array. Telka - Telekomunikasi,
Elektronika,  Komputasi  Dan  Kontrol , 5 (1), 65 – 73. Https://Doi.Org/10.15575/Telka.V5n1.6
5-73
Gonzalez-Billandon, J., Grasse, L., Tata, M., Sciutti,  A.,  &  Rea,  F.  (2020). Self- Supervised Reinforcement Learning For Speaker  Localisation  With  The  Icub Humanoid Robot . Http://Arxiv.Org/Abs/2011.06544 Gutierrez-Parera,  P.,  Lopez,  J.  J.,  Mora- Merchan, J. M., & Larios, D. F. (2022). Interaural Time Difference Individualization  In  Hrtf  By  Scaling Through  Anthropometric  Parameters. Eurasip Journal On Audio, Speech, And Music Processing , 2022 (1).
Https://Doi.Org/10.1186/S13636-022- 00241-Y
Hujja,  R.  M.  (2021). Pengaruh  Penempatan Posisi  Multi-Mikrofon  Dengan  Sound Source Localization Terhadap Signal To Noise  Rasio  Harwanto  Zidqi  Putro, Roghib  Muhammad  Hujja,  S.Si.,  M.Cs. 68 – 70.
Hutagalung,  J.  E.,  &  Dahriansah.  (2019). Sistem  Pengendali  Robot  Pemotong Rumput Dengan Perintah Suara Berbasis  Android. Satin – Sains  Dan Teknologi  Informasi , 5 (1),  102 – 109. Http://Jurnal.Stmik-Amik-Riau.Ac.Id Johansson, J., Mäkivirta, A., Malinen, M., & Saari,  V.  (2022).  Interaural  Time Difference Prediction Using Anthropometric  Interaural  Distance. Aes: Journal Of The Audio Engineering Society , 70 (10), 843 – 857. Https://Doi.Org/10.17743/Jaes.2022.00
38
Liaquat, M. U., Munawar, H. S., Rahman, A., Qadir,  Z.,  Kouzani,  A.  Z., &  Mahmud, M. A. P. (2021). Sound Localization For Ad‐Hoc  Microphone  Arrays. Energies ,
14 (12), 1 – 27. Https://Doi.Org/10.3390/En14123446
Marsalek, P., Sanda, P., & Bures, Z. (2020).
On The Precision Of Neural
Computation  With  Interaural  Time Differences  In  The  Medial  Superior Olive . 1 – 16.
Http://Arxiv.Org/Abs/2007.00524
Meyer,  T.  S.  B.,  &  Aquino-Junior,  P.  T. (2020). Analysis  Of  Sound  Source Localization  And  Tracking  For  The
@Home  Service  Robot  In  Multiple
Distances . January 2020 , 6 – 10. Https://Doi.Org/10.29327/118637.1-2
Muis,  A.,  &  Thirafi,  M.  I.  (2020).  Rancang Bangun  Robot  Pembersih  Lantai Dengan Sensor Suara. Sinusoida , 22 (4),
54 – 64.
Otani,  M.,  Hirahara,  T.,  &  Morikawa,  D. (2021). Origin Of Frequency Dependence Of Interaural Time Difference. Acoustical  Science  And
Technology , 42 (4), 181 – 192. Https://Doi.Org/10.1250/Ast.42.181
Pan, Z., Zhang, M., Wu, J., & Li, H. (2020). Multi- Tones’  Phase  Coding  (Mtpc)  Of Interaural  Time  Difference  By  Spiking
Neural Network . 14 (8), 1 – 13.
Http://Arxiv.Org/Abs/2007.03274
Rachavarapu, K. K., Aakanksha, Sundaresha, V.,  &  Rajagopalan,  A.  N.  (2021).
Localize To Binauralize: Audio Spatialization  From  Visual  Sound Source  Localization. Proceedings  Of The  Ieee  International  Conference  On Computer Vision , 1910 – 1919. Https://Doi.Org/10.1109/Iccv48922.202 1.00194
Rea,  F.,  Kothig,  A.,  Grasse,  L.,  &  Tata,  M. (2020). Speech Envelope Dynamics For Noise-Robust  Auditory  Scene  Analysis In  Robotics. International  Journal  Of
Humanoid  Robotics , 17 (6),  1 – 18. Https://Doi.Org/10.1142/S0219843620 500231
Rusli,  M.,  Silman,  H.,  &  Son,  L.  (2018). Sound  Source  Position  Estimation  By Four  Microphones  Array  For  Machine Condition Monitoring . 222 – 230.
Schoepe, T.,
Gutierrez-Galan, D.,
Dominguez-Morales,  J.  P.,  Greatorex, H.,  Jimenez-Fernandez,  A.,  Linares- Barranco,  A.,  &  Chicca,  E.  (2022). Event-Based Sound Source Localization In  Neuromorphic  Event-Based  Sound Source  Localization  In  Neuromorphic Systems  Systems  Ieee  Transactions  On
Neural Networks And Learning Systems 1 Event-Based Sound Source Localization In Neuromorphic Systems . 0 – 13.
Https://Doi.Org/10.36227/Techrxiv.214 93290.V1
Semnas, P., & Ft Unila, S. (2018). Penentuan Sudut Datang Sumber Suara Menggunakan  Directional  Microphone Array . 1 (1), 2655 – 2914.
Wiener,  F.  (2021). Kata  Kunci — Multi- Mikrofon,  Ssl,  Snr,  Tdoa,  Gcc-Phat, Filter Wiener .