## PENGENALAN BENTUK BENDA BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN TRANSDUCER MIKROFON DAN TEKNOLOGI KINECT
Siska Aulia * , Lifwarda dan Yustini
Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang
* Corresponding author, e-mail: siska.auliaa@gmail.com
Abstrak — Pengolahan suara atau pengenalan kata berkembang pesat sehingga dapat digunakan untuk berbagai aplikasi  seperti  menggerakan  suatu  sistem atau  kontrol gerak dan  media pembelajaran berbasis  multimedia. Implementasi pengenalan suara dan deteksi citra pada penelitian ini  menggunakan transducer mikrofon dan teknologi kinect. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  dan mengenali  suatu  objek  dengan  perintah  kata,  seperti  lingkaran,  segitiga,  segiempat  dan  segibanyak.  Dalam pengolahan  suara  dilakukan  ekstraksi  ciri  suara  dengan Mel-Frequency  Cepstrum  Coeffecient (MFCC). Pemodelan  kata  dilakukan  dengan  menggunakan  pemodelan  statistik  yaitu Hidden  Markov  Model (HMM). HMM  mampu  memberikan  mekanisme  yang  efisien  untuk  memodelkan  secara  statistik  keragaman  dalam ucapan  atau  kata.    Pengambilan  data  sampel  dengan transducer  mikrofon secara offline dan online. Pada penelitian ini pencocokan pola kata melalui proses pelatihan dan pengujian kata. Keluaran sistem ini berupa kata yang dikenali berdasarkan probabilitas tertinggi dan menampilkan bentuk benda berdasarkan kata yang dikenali. Prosesnya  setelah  kata  dikenali,  sistem  akan  mentracking  citra  benda  berdasarkan  bentuk  benda kemudian  menampilkan  bentuk  benda  yaitu  lingkaran,  segitiga,  segiempat  dan  segibanyak.  Hasil  pengujian dengan  tranducer  mirofon,  untuk  sumber  terlatih  85%,  sumber  tidak  terlatih  81,5%,  dan  pengujian  dengan Kinect sumber tidak terlatih 84% sehingga sistem pengenalan kata dapat diimplementasikan dengan teknologi Kinect.

## Kata Kunci : speech processing, HMM, MFCC, kinect
Abstract — Voice  processing  or  speech  recognition  is  growing  rapidly  hence  it  can  be  used  for  various applications  such  as  moving  a  system  or  motion  control  and  multimedia-based  learning  media. Implementation  of  speech  recognition  and  image  detection  in  this  study  using  microphone  transducer  and kinect technology. This study aims to produce a system that can identify and recognize an object with word commands, such as circles, triangles, rectangles and many. In sound processing, sound feature extraction is carried out with Mel-Frequency Cepstrum Coeffecient (MFCC). Word modeling  was done using statistical modeling, namely the Hidden Markov Model (HMM). HMM is able to provide an efficient mechanism for statistically modeling diversity in words or words.  Data were collected with offline and online microphone transducers. This study matches the pattern of words through training and testing process. The output of this system is a recognizable word based on the highest probability and displaying the object shape based on the recognized  word,  namely  circle,  triangle  and  quadrilateral.  Test  results  with  mirofon  tranducers,  for  85% trained  sources,  81.5%  untrained  sources,  and  84%  untrained  Kinect  source  testing  hence  that  word recognition systems can be implemented with Kinect technology.

## Keywords : speech processing, HMM, MFCC, Kinect

## Pendahuluan
Kemajuan teknologi semakin meningkat pada berbagai  bidang.  Bidang  pengolahan  suara  dan bidang  pengolahan  citra  diimplementasikan dalam perangkat lunak maupun perangkat keras. Teknologi  Kinect  merupakan  suatu  perangkat keras  yang  memanfaatkan  bidang  pengolahan suara  dan  citra.  Kinect  dikembangkan  oleh Microsoft sebagai sensor gerak untuk video game
dalam  operasi  windows.  Pada  penelitian  ini teknologi  Kinect  digunakan  untuk  mengenali bentuk  benda  berdasarkan  suara  atau  kata  yang diucapkan dan pengolahan citra bentuk.
Pengenalan  ucapan  atau  kata  digunakan supaya manusia dan mesin dapat berkomunikasi dengan  media  suara.  Penelitian  menggunakan suara  yang  berperan  dalam  teknologi  Human machine  yaitu  Automatic  Speech  Regocnition (ASR)   adalah   suatu   proses  dimana computer
mengenal kata-kata yang diucapkan manusia [1]. Bidang pengolahan suara salah satunya dimanfaatkan sebagai media pembelajaran dalam mengucapkan kata. Penderita tunarungu merupakan pengguna yang membutuhkan media pembelajaran  pengucapan  kata[2,3].  Media pembelajaran  yang  memanfaatkan  pengolahan citra yaitu berbasis multimedia. Media pembelajaran  ini  memudahkan  guru  dalam menyampaikan informasi ketika sulit disampaikan melalui perkataan.
Penelitian ini kombinasi pengolahan suara dan pengolahan  citra.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi  dan  mengenali  suatu  objek dengan perintah kata, seperti lingkaran, segitiga, segiempat dan segibanyak. Pencocokan pola kata dengan Hidden Markov Model dan deteksi benda berdasarkan  bentuk  dan  ukuran  benda.  Output dari  sistem  ini  dimanfaatkan  sebagai  media pembelajaran  berbasis  multimedia  dan  sebagai referensi  modul  pengolahan  suara  untuk teknologi Kinect.

## Tinjauan Pustaka

## 2.1 Proses Pembentukan Sinyal Suara pada Manusia
Proses  berbicara  dapat  terjadi  jika  manusia mampu  mengeluarkan  sinyal  akustik  yang  kita sebut  dengan  suara.  Suara  manusia  dihasilkan dengan  adanya  interaksi  antara  organ-organ pembentuk  sinyal.  Alat-alat  pembentuk  sinyal suara  pada  manusia  dapat  dilihat  pada  Gambar 1[1].
Gambar 1. Organ penghasil suara manusia [1].
Suara yang dihasilkan pada organ-organ suara dibangkitkan karena adanya tekanan udara yang dihasilkan  dari  paru-paru  yang  kemudian dialirkan  ke  batang  tenggorokan.  Udara  yang
mengalir  melewati  batang  tenggorokan  akan masuk ke larynk . Disana terdapat pita-pita suara sehingga ketika udara melewatinya akan bergetar sehingga  akan  menghasilkan  pulsa-pulsa  udara. Pulsa-pulsa udara ini akan masuk ke vocal tract . Pada  bagian  ini  terjadi  resonansi  pulsa-pulsa udara  yang  kemudian  membentuk  pola-pola suara yang menghasilkan sinyal suara.
Teknologi  pengenalan  ucapan  bertujuan menciptakan  suatu  cara  yang  efisien  agar  suatu mesin  (komputer)  mampu  menerima  informasi lewat  perkataan  serta  beraksi  dengan  cepat  dan tepat sesuai dengan informasi tersebut. Penelitian tentang  pengenalan  ucapan  adalah  bagian  dari pengembangan  teknologi  komputer  dengan kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligent )  yang dapat  “mendengar”,  ”mengerti”,  dan  “beraksi” sesuai  dengan  informasi  perkataan yang diberikan [1].
2.2 Sistem Pengenalan Kata
Pengenalan  kata  atau  ucapan  merupakan upaya agar manusia dan mesin dapat berkomunikasi  dengan  media  suara.  Secara umum  suatu  sistem  pengenalan  kata  terdiri  atas dua  proses  utama.  Proses  pertama  adalah ekstraksi  parameter  dan  proses  kedua  adalah pencocokan  pola.  Proses  ini  dapat  dilihat  pada gambar 2 [1,5]:
Gambar 2.Blok diagram sistem pengenalan kata

## 2.2.1 Ekstraksi Sinyal Suara
Banyak metoda yang digunakan dalam proses ekstraksi sinyal suara. Ekstraksi sinyal suara atau ekstraksi parameter digunakan untuk mendapatkan parameter dari kata yang diucapkan.  Ekstraksi  parameter  ini  dapat dilakukan  dengan  berbagai  cara  diantaranya dengan  Linear  Predictive  Coding  (LPC),  Mel Frequency  Cepstrum  Coefficient  (MFCC)  dan lain-lain.
Pada penelitian ini digunakan Mel-Frequency Cepstrum  Coeffecient yang  bekerja  berdasarkan prinsip sistem pendengaran manusia dalam skala mel,  sehingga  karakteristik  parameter    sinyal input yang dipilih sesuai dengan parameter yang
diinginkan. MFCC ini  menggunakan filter bank
berbentuk segitiga untuk menentukan koefesiennya,  dengan  frekuensi  tengah  berjarak linier  terhadap  frekuensi  dibawah  1000  Hz  dan logaritmis  frekuensi  diatasnya  [5].  Dari  metode ini  didapatkan  parameter  yang  mewakili karakteristik  gelombang  suara.  Diagram  blok MFCC  ( Mel  Frequency  Cepstrum  Coeffecient ) seperti gambar 3.
Gambar 3. Blok diagram ekstraksi ciri MFCC[5]

## 2.3.2 Hidden Markov Model
Hidden  Markov  Model  (HMM)  merupakan suatu  rantai  Markov  dimana  setiap  state  akan membentuk  observasi.  Disini  deret  observasi diketahui  untuk  menduga  deretan  state  yang tersembunyi.  Sebagai  contoh,  state  yang tersembunyi tersebut bisa saja merupakan sebuah kata atau fonem, dan observasi merupakan suatu sinyal akustik[1].
Hidden Markov Model memiliki 5 parameter yaitu[1,5]:  N  adalah  jumlah  state  pada  model. Tiap state diberi nama {1, 2, 3,…, N} dan tiap state pada saat t disimbolkan qt.  M adalah jumlah dari  simbol  observasi  per  state.  Jumlah  simbol observasi  yang  berbeda  tiap  state  yang dilambangkan dengan V= {V1, V2, V3,…, VM}.
Matrik  probabilitas  transisi  antar  state  adalah (A=a ij ), dimana aij = P[q t+1 = j |q t = i] , 1 ≤ i, j ≤ N Distribusi probabilitas symbol Observation pada sebuah  state  yaitu  B  =  {b j (k)},  dimana  b j (k)  = P[O t = V k |q t = j ],1 ≤ k ≤ M simbol distribution in state j, j = 1, 2, 3,…,N . Probabilitas state awal , π = { π i } dimana π i = P(q 1 = S i )   1 ≤ i ≤ N Pelatihan  kata  menggunakan  HMM  yaitu metoda  Baum-Welch  atau  metoda  E xpectation- Maximalization  Method (EM).  Algoritma  EM dirancang  untuk  menangani  kasus  dimana terdapat  data  yang  hilang  (data  yang  tidak lengkap)[1,5].  Dalam  kasus  Hidden  Markov  ini data yang hilang adalah deretan state.
Metoda  EM  memilih 𝛌 =  (A,  B,  π)  yang memiliki  P(O|  )  yang  maksimal  dengan menggunakan  prosedur  iterasi.  Hasil  akhir  dari pengenalan  sinyal  dengan  HMM  yaitu  model sinyal,  adalah  membandingkan  model  sekarang dinyatakan  sebagai  λ=(A,B,  π)  dan  model  re - estimasi dinyatakan sebagai ) , , (   B A  . Jika P(O|  ) > P(O| λ) maka terdapat model baru yaitu  . Model baru ini memiliki kemungkinan yang lebih  besar  sebagai  model  yang  dihasilkan  oleh deret  observasi  yang  diamati.  Iterasi  akan berhenti sampai kondisi konvergen[1].

## 2.3 Transducer Mikrofon
Mikrofon  berfungsi  sebagai  transducer  yaitu dapat  mengubah  gelombang  suara  manusia menjadi sinyal listrik. Mikrofon selalu dihubungkan  dengan  alat  pengeras  suara ( amplifier ), agar keluaran mikrofon dalam bentuk sinyal  listrik  yang  masih  lemah  tersebut  dapat diperkuat semaksimal mungkin sesuai kebutuhan dan hasilnya dapat didengar melalui speaker .
Mikrofon  dinamis  terdiri  dari  sebuah membran yang lentur, sebuah magnet dan sebuah lilitan  sebagaimana  yang  ditunjukkan  gambar  4 suara yang berupa tekanan udara yang bervarisasi dari  mulut  akan  mengenai  membran  fleksibel sehingga membran tersebut akan bergerak-gerak sesuai  dengan  tekanan  udara  dari  suara. Dibelakang  membran  menempel  lilitan,  lilitan tersebut  juga  akan  bergerak  sesuai  dengan gerakan membran. Gerakan lilitan akan memotong  garis  medan  magnet  sehingga  akan dihasilkan  energi  listrik.  Energi  listrik  yang dihasilkan  sebanding  dengan  variasi  tekanan udara yang dikeluarkan oleh mulut.
Gambar 4. Prinsip Kerja Mikrofon  [12]

## 2.4  Kinect
Kinect  merupakan  sensor  gerak  yang dikembangan oleh Microsoft  untuk video game
console Xbox  dan  computer  dengan  sistem operasi Windows. Kinect dapat menginterpretasikan gesture secara  spesifik, sehingga  pengguna  dapat  melakukan  kontrol tanpa  menyentuh game  controller [3].  Saat  ini, Kinect sudah dilengkapi dengan speech recognition atau  pendeteksian  suara.  Namun, bahasa  yang  dapat  dideteksi  masih  meliputi bahasa  Inggris,  Perancis,  Spanyol,  Italia,  dan Jepang. Sensor Kinect memiliki tiga bagian [3], seperti  ditunjukkan  gambar  5,  yaitu:  kamera RGB, sensor kedalaman dan mikrofon.
Untuk  menjalankan  fungsi  sebagai  sensor suara, Kinect memiliki multi- array microphone s yang  terdiri  dari  empat  mikrofon  untuk menyimpan suara dari pengguna. Mikrofon inilah yang  nantinya  akan  menangkap  suara  untuk kemudian diproses lebih lanjut. Kinect memiliki Analog  to  Digital Converter (ADC)[8].  Dengan adanya  ADC,  maka  tahap  pengolahan  sinyal suara yang masuk akan berkurang. Karena pada umumnya  proses  pengenalan  suara  dilakukan dengan mikrofon biasa dan menghasilkan sinyal analog.
Kinect  SDK  merupakan  sebuah  perangkat lunak  yang    digunakan  untuk  membantu pengembang perangkat lunak dalam mengembangkan  aplikasi  yang  dikembangkan menggunakan  sensor  Kinect.  Kinect  SDK memiliki beberapa kemampuan mendengar baik secara  keseluruhan  maupun  fitur  [3],  sebagai berikut:
a. Raw sensor stream Akses low  level dari  sensor  sensor  pada  Kinect yang terdiri dari kamera RGB, sensor kedalaman, dan mikrofon.
b. Skeletal tracking Akses  untuk  mendeteksi  gambar  kerangka  dari satu  atau  dua  pemain  yang  ada  pada  jangkauan Kinect.  Dengan  adanya skeletal  tracking ini Kinect  telah  dapat  mendeteksi  sendi-sendi  pada kerangka manusia.
c. Advance audio capabilities Memiliki  integrasi  dengan  Windows speech recognition API.  Di  mana  Kinect  telah  dapat mengenali beberapa  bahasa,  seperti  Inggris, Jepang, Korea, Italia,
Spanyol, dan Jerman. Selain itu Kinect memiliki kemampuan Acoustic  echo  cancellation, dan noise suppression . Acoustic  echo  cancellation (AEC)  dapat  menghilangkan echo yang  muncul ketika pengguna mengucapkan suara. Sedangkan
noise  suppression sendiri  akan  meningkatkan tingkat kejernihan suara[8].
Gambar 5.  Konfigurasi Teknologi Kinect[8]

## 2.5 Geometri Bentuk Benda dan Warna 2.5.1 Geometri Bentuk Benda
Lingkungan  memberikan  berbagai  materi yang dapat kita pelajari. Pada lingkungan sekitar dapat  dijumpai  berbagai  macam  bentuk  yang mempunyai  nama,  ciri,  ukuran,  fungsi,  dan sebagainya.  Definisi  bentuk  dalam  kamus  besar Bahasa  Indonesia  adalah  rupa  atau  wujud  yang ditampilkan. Bentuk  adalah  wujud,  bangun  atau rupa  yang  mempunyai  pola  dasar  lingkaran, kotak, dan segitiga [9].
Pada  pembelajaran  anak  di  Taman  Kanak- kanak (TK),  materi  tentang  bentuk sangat perlu diajarkan sejak dini. Materi tentang bentuk yang diajarkan  pada  anak  usia  TK  adalah  bentuk- bentuk geometri [9]. Geometri adalah ilmu yang menjabarkan  tentang  bentuk  dua    dimensi (persegi,  segitiga,  lingkaran,  segi    empat, heksagon,  trapesium)  dan  tiga  dimensi  (kubus, balok,  tabung).  Pemahaman  bentuk  geometri adalah kemampuan untuk mengingat, mengenal, mengidentifikasi, hingga mengaplikasikan berbagai  wujud  seperti  bentuk  dua  dimensi  dan tiga  dimensi  melalui  informasi  yang  konkret. Adapun pengertian pemahaman bentuk geometri pada penelitian ini diartikan sebagai kemampuan  menunjuk  dan  mencari  4  benda yang  berbentuk  geometri  (segiempat,  segitiga, lingkaran, segibanyak) yang mempunyai ciri-ciri tertentu.  Tampilan  bentuk  benda  berdasarkan kata atau suara yang dikenali [9].
Salah satu jenis bentuk geometri yaitu bangun datar. Bangun datar adalah bangun yang rata dan mempunyai dua dimensi yaitu panjang dan lebar tetapi  tidak  mempunyai  tinggi  dan  tebal  [9]. Bangun  datar  ditinjau  dari  segi  sisinya  dapat digolongkan  menjadi  dua,  yakni  bangun  datar bersisi  lengkung (lingkaran dan  elips)  dan  lurus (segitiga, segiempat, segilima,segienam).

## 2.5.2 Ruang Warna RGB
Sebuah  jenis  warna,  dapat  kita  bayangkan sebagai sebuah vektor di ruang dimensi-3. Yang biasanya  dipakai  dalam  matematika,  koordinat- ujungnya dinyatakan dalam bentuk tiga bilangan, yaitu komponen-x, komponen-y dan komponen- z. Misalnya, sebuah vektor dituliskan sebagai r = (x,y,z).  Untuk  warna,  komponen-komponen tersebut  digantikan  oleh  komponen  R(Red), G(Green),  B(Blue).  Jadi,  sebuah  jenis  warna ditulis  misalnya  sebagai: warna =  RGB(30,  75, 255).  Ruang  wana  RGB  dapat  dilihat  pada gambar  6.  Dalam  ungkapan  ini  warna  putih  = RGB(255,255,255),  sedangkan  warna hitam = RGB(0,0,0).

## Gambar 6. Ruang warna RGB[1]
2.5.3 Ekstraksi ciri citra
Ekstraksi ciri citra adalah tahapan mengekstrak  ciri  informasi  dari  objek  didalam citra yang ingin dibedakan atau dikenali dengan objek lainnya. Ciri yang telah diekstrak kemudian digunakan  sebagai  parameter  nilai  masukan untuk  membedakan  antara  objek  satu  dengan lainnya pada tahapan identifikasi atau klasifikasi.

## 1. Ekstraksi Ciri Bentuk
Untuk membedakan bentuk objek satu dengan objek  lainnya,  dapat  menggunakan  parameter yang  disebut  dengan ‘eccentricity’ . Eccentricity merupakan  nilai  perbandingan  antara  jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. Eccentricity memiliki  rentang  nilai  antara  0 hingga 1. Objek yang berbentuk memanjang/mendekati  bentuk  garis  lurus,  nilai eccentricitynya  mendekati  angka  1,  sedangkan objek  yang  berbentuk  bulat/lingkaran,  nilai eccentricitynya mendekati angka 0. Penghitungan  eccentricity  diilustrasikan  pada gambar 7. Persamaan Eccentricity:
2 2 1 a b e   (1)
Gambar 7. Ilustrasi Penghitungan eccentricity
Parameter  lainnya  yang  dapat  digunakan untuk  membedakan  bentuk  suatu  objek  yaitu ‘metric’ . Metric  merupakan  nilai  perbandingan antara luas   dan  keliling  objek.  Metric  memiliki rentang  nilai  antara  0  hingga  1.  Objek  yang berbentuk  memanjang/mendekati  bentuk  garis lurus,  nilai  metricnya  mendekati  angka  0, sedangkan objek yang berbentuk bulat/lingkaran, nilai metricnya mendekati angka 1. Penghitungan metric  diilustrasikan  pada gambar  8.  Persamaan perhitungan metric:
2 4 C xA M  
(2)
Gambar 8. Ilustrasi Penghitungan metric

## Metode Penelitian
Sistem  dan  simulasi  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan pengenalan bentuk benda berdasarkan  kata  dikenali  didalam Personal Computer menggunakan  transducer  mikrofon dan  teknologi  Kinect.  Pada  gambar  9  Blok diagram implementasi pengenalan bentuk benda dan gambar 10 blok diagram sistem pengenalan kata untuk identifikasi bentuk benda.
Berdasarkan  gambar  10  proses  implementasi pengenalan  bentuk  benda  berdasarakan  suara dengan Mikrofon dan Kinect  dijelaskan sebagai berikut.  Pengenalan  kata  dimulai  dengan mengucapkan  kata “lingkaran” , “segitiga”, “segiempat” dan “segibanyak” menggunakan transducer  mikrofon  dan  Kinect.  Sinyal  suara yang  dirubah  menjadi  sinyal  akustik  melalui tranducer mikrofon dan Kinect merupakan sinyal analog. Kemudian dirubah menjadi sinyal digital
melewati sound  card komputer  dan  disimpan dikomputer.  Perangkat  lunak  pencocokan  pola kata  (pelatihan  dan  pengujian)  menggunakan HMM dan pengolahan citra bentuk benda.
Proses pengenalan kata atau pencocokan pola kata  dengan  HMM  dijelaskan  sebagai  berikut. Pertama melakukan  ekstraksi parameter atau ciri dengan  MFCC.  Outputnya  merupakan  model
akustik  yang  berisikan  vector  parameter. Pelatihan  kata  dengan  Hidden  Markov  Model. Proses pelatihan ini akan membentuk model kata. Model  kata  ini  disimpan  pada  database. Pengujian kata menggunakan HMM tipe Isolated Word dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 9. Blok diagram implementasi pengenalan bentuk benda berdasarakan suara dengan mikrofon dan kinect
Gambar 10. Sistem pengenalan kata dengan metode hidden markov model
Gambar 11.  Blok diagram pengenalan kata dengan hmm tipe isolated word [1,6]
Proses  pengujian  sistem  atau  simulasi pengenalan  bentuk  benda  berdasarkan  suara sebagai berikut:
a. Pertama  proses  pengenalan  kata  dimulai dengan  mendeteksi  awal  dan  akhir  suara yang diucapkan sumber.
b. Proses ekstraksi parameter untuk  pelatihan dan  pengujian  dilakukan  dengan  cara  yang sama.
c. Sinyal  akustik  berupa  vector  parameter suara  dilakukan  pemodelan  HMM,  dan dibandingkan  dengan  model-model  kata yang disimpan dalam database.
d. Proses pembandingan ini akan menghasilkan  suatu  perbedaan  ukuran kemiripan  (kemungkinan  atau  probabilitas) dari  masing-masing  model  kata.  Kemudian
untuk pengambilan keputusan dipilih perbandingan  yang  memiliki  probabilitas yang  paling  besar  sebagai  kata  yang dikenali.
e. Pemilihan  bentuk  benda  berdasarkan  kata dikenali  dan  ekstraksi  citra  berdasarkan bentuk. Pada proses ekstraksi citra menggunakan ruang warna RGB.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian ini  ,  proses  pengujian sistem yang  dibangun  ada  2  yaitu  pengenalan  bentuk beda  dengan  mikrofon  dan  pengenalan  bentuk beda dengan Teknologi Kinect. Sistem Pengenalan    bentuk  benda  ini  terbagi  2  yaitu secara offline  dan online. Pada pengujian secara online, sumber langsung mengucapkan kata pada sistem  yang  dibuat  dan  langsung  dikenali.
Sedangkan  cara  offline,    suara  direkam  terlebih dahulu.

## 4.1. Pengujian dengan Transducer Mikrofon
Pada  pengujian  ini  dilakukan  secara  offline dan  online.  Pengujian  ini  dilakukan  terhadap sumber terlatih dan sumber tidak dilatih.

## 4.1.1 Pengujian dengan Transducer Mikrofon Secara Offline
Hasil simulasi ditunjukkan pada gambar 12 a, 12b, dan 12c. Gambar 12a adalah awal simulasi dimana diupload bentuk-bentuk benda yang akan dipilih.  Gambar  12b  adalah  proses  input  suara yang  menyebutkan  bentuk  benda  yang  ingin dipilih.  Gambar  12c  adalah  hasil  dari  simulasi dimana  sistem  sudah  berhasil  memilih  benda yang sesuai dengan input suara yang diberikan
Simulasi  dilakukan  untuk  pengujian  sumber suara terlatih dan tidak terlatih Pengujian pertama terhadap  sumber  telatih  dengan  10  kali pengucapan dapat dilihat pada tabel 1. Pengujian kedua  terhadap  50  sumber  tidak  terlatih  dengan satu kali pengucapan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Hasil pengujian pengenalan bentuk
benda sumber terlatih Kata yang diucapkan Jumlah ucapan Jumlah ucapan yang benar Jumlah ucapan yang salah Persen tase benar Lingkaran 10 10 0 100% Segitiga 10 8 2 80% SegiEmpat 10 9 1 90% SegiBanyak 10 7 3 70% Rata-rata 85%
Berdasarkan hasil pada tabel 1, dari 40 ucapan yang  diujikan,  sistem  mampu  mengenali  34 ucapan dengan benar atau tingkat keakuratannya 85%.

## Tabel 2 . Hasil pengujian pengenalan bentuk benda sumber tidak terlatih
Kata yang diucapkan Jumlah ucapan Jumlah ucapan yang benar Jumlah ucapan yang salah Persen tase benar Lingkaran 50 48 2 96% Segi tiga 50 38 12 76% Segi empat 50 42 8 84% Segi banyak 50 35 5 70% Rata-rata 81,5%
Gambar 12a. S imulasi upload citra ”jenis - jenis bentuk benda”
Gambar 12b. Simulasi input sinyal suara
Gambar 12c. Simulasi pengenalan bentuk benda berdasarkan sinyal suara dengan mikrofon untuk kata

## “segiempat”
Pada  pengujian  kedua  dengan  sumber  tidak terlatih,  sistem pengenalan ucapan yang digunakan adalah single observation.
Pengucapan  kata  bersifat isolated  word dimana deret observasi yang digunakan diambil dari satu orang  sumber  dengan  satu  kali  pengucapan  dan dibandingkan  dengan    model  kata  referensi
“lingkaran”,  “segitiga”,    ”segiempat”  dan “segibanyak”.
Tabel  2  pengujian  sumber  tidak  terlatih dengan  50  orang  sumber  yang  tidak  dilatih  dan masing-masing  sumber  mengucapkan  masing- masing kata satu kali. Hasil yang diperoleh dari 200  ucapan  yang  diujikan  maka  terdapat  163
ucapan  dapat  dikenali  sebagai  kata  yang  sesuai. Berarti keakuratan sebesar 81,5%.
4.1.2 Pengujian Pengenalan Bentuk Benda  dengan    Mikrofon  Secara

## Online
Pengujian  pengenalan  bentuk  benda  secara online    yaitu  pengambilan  data  langsung,  dapat dilihat  pada  gambar  13a  dan  13b. Gambar  13a menampilkan  proses  rekam  suara,  dimana sumber mengucapkan kata lingkaran. Sedangkan gambar  13b  proses  rekam  telah  selesai,  dan menampilkan  sinyal  suara  dan  bentuk  benda dikenali lingkaran.
Gambar 13a. Simulasi pengambilan sinyal suara secara langsung (on line)
Gambar 13b. Simulasi online dengan mikrofon untuk kata “ lingkaran ”
Pada  pengujian  secara  online  ini  tingkat akurasi  masih  rendah,  sehingga  pengujian dilakukan  pada  sumber  terlatih  untuk  masing- masing  bentuk  benda  yaitu  lingkaran,  segitiga, segiempat dan segibanyak. Sistem sudah berhasil mengidentifikasi bentuk benda dengan pengucapan langsung.

## 4.2 Pengujian dengan Teknologi Kinect
Pada pengujian ini dilakukan secara langsung dengan sumber tidak dilatih. Pengujian dilakukan di  Laboratorium  Multimedia  Telekomunikasi Politeknik Negeri Padang dengan 25 mahasiswa. Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel  3  dan prosesnya pada gambar 14.
Tabel 3 . Hasil pengujian pengenalan bentuk benda dengan  kinect sumber tidak terlatih Kata yang diucapkan Juml ah ucapa n Jumlah ucapan yang benar Jumlah ucapan yang salah Persen tase benar Lingkaran 25 23 2 92% Segi tiga 25 21 3 84% Segi Empat 25 21 3 84% Segi Banyak 25 19 5 76% Rata-rata 84%
Pada  pengujian  ketiga  dengan  kinect  dan berdasarkan  tabel  3  terdapat  25  orang  sumber yang  tidak  dilatih  dan  masing-masing  sumber mengucapkan  masing-masing  kata  satu  kali dengan  kondisi  tidak  bergerak.  Hasil  yang diperoleh  dari  100  ucapan  yang  diujikan  maka terdapat  84  ucapan  dapat  dikenali  sebagai  kata yang sesuai. Berarti keakuratan sebesar 84%.
Gambar 14. Implementasi pengenalan bentuk benda berdasarkan sinyal suara dengan kinect untuk kata “segitiga”
Pada tulisan ini, pengujian pengenalan bentuk benda  telah  berhasil  dilakukan  dengan  2 teknologi  yaitu  transducer  mikrofon  dan teknologi  Kinect.  Hasil  pengujian  identifikasi atau  pengenalan  bentuk  benda  ada  2  yaitu perintah  kata  yang  dikenali  (menggunakan pengolahan suara) dan tracking objek (menggunakan  pengolahan  citra).  Keberhasilan akurasi  kata  dikenali  dapat  dilihat  pada  tabel  1, tabel  2  dan  tabel  3.  Sedangkan tracking objek mengikuti  kata  yang  dikenali  dan  dilanjutkan ekstraksi  citra  bentuk.  Jika  pengucapan  kata segitiga,  tetapi  yang  dikenali  lingkaran  maka bentuk  benda  yang  akan  tampil  lingkaran. Tracking objek  diawali  dengan  mengkonversi ruang  warna  citra  RGB  menjadi  grayscale, dimana digunakan dalam ekstraksi citra berbasis aturan (rule based) sederhana berdasarkan bentuk benda.  Pengujian  bentuk  benda  setelah  kata dikenali tidak hanya 4 jenis bentuk benda seperti gambar  13a,  akan  tetapi  dilakukan  dengan kombinasi warna dan bentuk atau posisi lain dari masing-masing bentuk benda. Pengujian kombinasi warna, bentuk dan posisi dari bentuk benda dapat dilihat pada gambar 12c dan 14.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa implementasi  pengenalan  suara/kata  berhasil dilakukan  dengan  menggunakan  tranduscer mikrofon dan teknologi kinect secara offline dan online.  Pencocokan  pola  kata  dengan  HMM berdasarkan probabilitas yang paling tinggi. Keberhasilan  sistem  pengujian  dengan  alat mikrofon  adalah  85%,  dan  81.5%  berturut-turut untuk  sumber  terlatih  dan  sumber  tidak  terlatih sementara  implementasi  dengan  Kinect  untuk sumber tidak terlatih adalah 84% . Terlihat bahwa teknologi  Kinect  memiliki  tingkat  keberhasilan yang  lebih  baik  dalam  mengenali  bentuk berdasarkan suara.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  didanai  dalam  kegiatan penelitian dosen Politeknik Negeri Padang yaitu Penelitian  Dana  Dipa  Politeknik  Negeri  Padang No. 238/PL9.1.4/LT/2018.

## Daftar Pustaka
[1]
Aulia, Siska, "Implementasi Pengenalan Kata  Dengan  Metode  Mel  Frequency
Cepstrum  Coeffecient  Dan  Hidden Markov Model Untuk Mengontrol Gerak Robot  Mobil  Penjejak Identifikasi Warna",  Tugas  Akhir.  Padang:  Teknik Elektro Universitas Andalas. 2011. [2] Hardiyanti, Margareta, "Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Pengucapan  bagi  Penderita  Tunarungu Menggunakan Teknologi Kinect", Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya, 2013.
[3] Cahyarini  Ratri,  "Rancang  Bangun Modul  Pengenalan  Suara  Menggunakan Teknologi Kinect", Jurnal Teknik Pomits Vol. 2, No. 1, ISSN: 2337-3539. 2013.
[4] Kinect,  2018.  [Online].  Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Kinect.
[5] Fitrilina,  Kurnia  Rahmadi,  Aulia  Siska,
"Pengenalan  Ucapan  Metoda  MFCC- HMM  untuk  Perintah  Gerak  Robot Mobil  Penjejak  Identifikasi  Warna",
J urnal  Nasional  Teknik  Elektro ,  Vol  2 No.1 Maret 2013.
[6] Rabiner, "A Tutorial on Hidden Markov Model and Selected Aplication in Speech Recognition", Proceedings  of  the  IEEE , vol 77, No 2, 1989.
[7] L.  R.  Rabiner  and  B-H  Juang, Fundamentals  of  Speech  Recognition , Prentice  Hall,  Englewood  Cliffs,  New Jersey, 1993, chapter 6.
[8] S Aulia,  Lifwardaa  dan  V.  Veronica,
"The Implementation of Speech
Recognition Using Kinect Technology ” , International  Conference  of  Applied Science  on  Engineering,  Business, Linguistics and Information Technology ,
pp. 375-383, 2017.
[9] A.  Zunita, Peningkatan  Pemahaman Bentuk  Geometri  Melalui Pembelajaran Berbasis Multimedia Pada Anak Kelompok  B  TK  KKLKMD  Kuwon Bambanglipuro  Bantul ,  Yogyakarta: Fakultas  Ilmu  Pendidikan  Universitas Negeri Yogyakarta. 2013. [10] P.  S.  Sawai,  "Gesture  &  Speech Recognition  using  Kinect  Device – A Review", International  Conference  on
Science and Technology for Sustainable Development, Kuala  Lumpur,  May,
2016 .
[11] G.  Archana  ,  "Dynamic  Hand  Gesture Recognition  using  Hidden  Markov Model  by  Microsoft  Kinect  Sensor",
International  Journal  of  Computer
Applications ,  vol.150,  no.5,  September 2016.
[12] https://www.electronicstutorials.ws/ io/io_8.html
[13] D.  W.  J.  Stein,  "Detection  of  Random and  Sinusoidal  Signals  in  Hidden Markov  Noise", Procedding  of  the  30 th IEEE  Asilomar  Conference  on  Signal Systems and Computers , 464-468. 1997.
[14] M.  J.  Landau,  "Simulating  Kinect Infrared  and  Depth  Images", IEEE
Transactions  On  Cybernetics, Vol.  46,
No. 12, December 2016. [15] X. Chai, G Li, M. Zhou, "Sign Language Recognition and Translation with Kinect". In  Proceedings  of  IEEE
International  Conference  on  Automatic Face and Gesture Recognition , Shanghai, China,  April 2013.

## Biodata Penulis
Siska  Aulia ,  menyelesaikan  pendidikan  S1  dan S2  di  Universitas  Andalas.  Saat  ini  bekerja sebagai  dosen  di  Jurusan  Teknik  Elektro, Politeknik Negeri Padang.
Lifwarda ,  menyelesaikan pendidikan S1 di ITS Surabaya dan S2 di UPI YPTK Padang. Saat ini bekerja sebagai dosen di Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang.
Yustini, menyelesaikan pendidikan Diploma di Politeknik  Unand,  Diploma  IV  di  Institut Teknologi Bandung dan S2 di ISTN Jakarta. Saat ini  bekerja  sebagai  dosen  di  Jurusan  Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang.