## TEKNIK PENGENALAN SUARA MUSIK PADA ROBOT SENI TARI
Indra Dwisaputra 1 , Ocsirendi 2 1,2 Jurusan Teknik Elektro dan Informatika - Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung Jl. Timah Raya Kawasan Industri Air Kantung Sungailiat, 0717-93586 dwisaputra.indra@gmail.com

## Abstract
The dancing robot has become an annual competition in Indonesia that needs to be developed to improve robot performance. The dancing robot is a humanoid robot that has 24 degrees of freedom. For 2018 the theme raised was "Remo Dancer Robot". Sound processing provides a very important role in dance robots. This robot moves dancing to adjust to the rhythm of the music. The robot will stop dancing when the music is mute. The resulting sound signal is still analogous. Voice signals must be changed to digital data to access the signal. Convert analog to digital signals using Analog Digital Converter (ADC). ADC data is taken by sampling time 254 data per second. The sampling data is stored and grouped per 1 second to classify the parts of Remo Dance music. The results of data classification are in the form of digital numbers which then become a reference to determine the movement of the robot. Robots can recognize conditions when music is in a mute or a play condition.
Keywords : ADC, Humanoid Dancing Robot, Signal Processing

## Abstrak
Robot  senitarisudahmenjadi  kompetisi  tahunan  di  Indonesia  yang  perlu  untuk  dikembangkan dalam  meningkatkan  performa  robot.  Robot  seni  tari  merupakan  robot  humanoid  yang  memiliki  24 derajat  kebebasan.  Untuk  tahun  2018  tema  yang  diangkat  adalah  "Robot  Penari  Remo".  Pengolahan suara  memberikan  peran  yang  sangat  penting  pada  robot  seni  tari.  Robot  ini  bergerak  menari menyesuaikan dengan bagian irama musik.  Robot  akan berhenti menari saat  musik pada kondisi bisu. Sinyal  suara  yang  dihasilkan  masih  bersifat  analog.  Sinyal  suara  harus  dirubah  ke  data  digital  untuk mengakses sinyal. Mengubah sinyal analog ke digital menggunakan Analog Digital Converter (ADC). Data ADC diambil dengan sampling time 254 data per detik. Data sampling disimpan dan dikelompokkan per 1 detik untuk mengklasifikasikan bagian-bagian dari musik Tari Remo. Hasil klasifikasi data berupa bilangan digital yang kemudian menjadi acuan untuk menentukan gerakan robot. Robot dapat mengenali kondisi saat musik dalam kondisi bisu.
Kata kunci: ADC, Robot Tari Humanoid, Pemroses Signal

## 1. PENDAHULUAN
Robot Seni tari mulai banyak dikembangkan di Indonesia sejak Kontes Robot Seni Tari Indonesia (KRSTI)  mulai  diselenggarakan.  KRSTI  merupakan  suatu  ajang  kompetisi  perancangan,  pembuatan  dan pemrograman robot yang disertai dengan unsur-unsur seni dan budaya bangsa Indonesia khususnya seni tari yang telah terkenal di bumi pertiwi. KRSI pertamakali diadakan pada tahun 2010 dengan tema “Robot Penari Jaipong”, tahun 2011 dengan tema “Robot Penari Pendet”, tahun 2012 dengan tema “Robot Penari Klono  Topeng”,  tahun  2013  mengangkat  tema  “Robot  Penari  Piring”,  tahun  2014  mengangkat  tema “Robot  Penari  Hanuman  Duto”,  pada  tahun  2015  mengangkat  tema  “Robot  Penari  Bambangan  Cakil”, pada tahun 2016 mengangkat tema “Robot Penari Topeng Betawi”, pada tahun 2017 mengangkat tema “Robot Penari Gending Sriwijaya” (Panduan KRSTI 2018). Untuk KRSTI 2018, kembali guna membangkitkan kecintaan dan pelestarian budaya Nasional maka tema yang diangkat adalah “Robot Penari Remo”.
Robot  bergerak  berdasarkan  suara  musik  Tari  Remo  sehingga  pengolahan  data  suara  musik menjadi sangat penting. Pengembangan dan pemodelan sistem kendali melalui suara untuk lengan palsu telah dibuat dan diterapkan pada four-jointed arm robot. Hasil didapatkan penggunaan sistem kendali suara lebih efisien 11% namun membutuhkan prosessor yang besar dalam penyimpanan data perintah suara. (Koksal Gundogdu, 2017). Salah satu teknik mendeteksi musik adalah dengan cara beat detection menggunakan  metode Infinite Impulse Respone, namun hasil menunjukan filter IIR bandpass tidak bisa bekerja dengan frekuensi cutoff dibawah 1 KHz. (Achmad Fausi, dkk.  2011). Sistem pengenalan irama
musik  dengan  mengkombinasikan  metode  Filter  Bank,  Power  Sinyal,  Thresholding  dan  Feed  Forward Artificial Neural Network (ANN). Penggunaan kombinasi beberapa metode pengolahan sinyal dengan ANN sudah cukup baik untuk menghasilkan keputusan gerakan tari.  Berdasarkan pengujian pengolahan sinyal secara  real  time  pada  perangkat  keras  dan  pengujian  secara  offline  data  real  time  pada  ANN  di  PC, diperoleh hasil yang cukup baik dengan prosentase keberhasilan / akurasi 100%. (Bima Sena, dkk, 2010). Pengenalan  perintah  suara  terisolasi  untuk  mengendalikan  navigasi  robot  dapat  menggunakan  Fast Fourier Transform (FFT). Hasil diperoleh robot dapat mengenali 70% perintah suara. (Hooman Heidari, 2012).
Penelitian  ini  akan  membahas  tentang  pengenalan  suara  musik  dengan  memanfaatkan pembacaan nilai Analog Digital Converter (ADC) dari output signal analog suara. Nilai ADC didapat dari sampling data yang cepat. Data ADC dikemudian di masukkan ke array dan disimpan. Data array diproses untuk ditentukan bagian musik dari Tari Remo. Hasil penentuan bagian musik tersebut akan diteruskan ke aktuator untuk digerakkan sesuai gerakan yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis data pembacaan lagu Tari Remo pada Robot Seni  Tari.  Analisis  yang  dimaksud  adalah  mempelajari  nilai  data  ADC  yang  didapat  dari  lagu  tari  Remo kemudian  membuat  bagian-bagian  hasil  pembacaan  dalam  array.  Metode  penelitian  dilakukan eksperimen.  Eksperimen  yang  dimaksud  adalah  pengujian  langsung  dilakukan  pada  robot  yang sebenarnya. Perancangan sistem pada penelitian ini ada dua hal utama sistem hardware dan software.

## 2.1. Desain Sistem Hardware
Sistem hardware yang akan dibuat disesuaikan dengan spesifikasi sistem keseluruhan yang akan dibangun. Setiap Jenis hardware dipelajari spesifikasi dan teknis penggunaannya agar sesuai dan relevan terhadap satu sama lainnya. Adapun blok diagram hardware robot keseluruhan dapat dilihat pada gambar 1.
Sound Sensor
(analog) Sound Processing (Arduino Uno) Robot Processing (CM 530) Servo Motor (24 Buah)
Gambar 1 Blok Diagram Hardware
Sensor  suara  yang  digunakan  adaalah  sensor  suara  tipe  analog  sensor.  Signal  analog  yang dihasilkan  diolah  menggunakan  mikrokontroler  tipe  arduino  Uno.  Pemilihan  Arduino  Uno  dikarenakan mikrokontroler ini sudah dilengkapi dengan pin ADC yang sesuai dengan sound sensor yang digunakan. Mikrokontroler jenis ini juga sudah dilengkapi dengan pin Tx Rx sebagai komunikasi serial pengiriman data dari Arduino ke CM 530 sebagai processing utama robot. CM 530 juga dilengkapi pin yang kompetibel dengan  motor  servo  jenis  Dynamixel.  Komunikasi  keduanya  menggunakan  Universal  Asynchronous Receiver Transmitter (UART) ke Transistor-Transistor Logic (TTL).

## 2.2 Desain Sistem Software
Bagian ini membahas bagaimana metode dari menerima suara kemudian masuk ke pengolahan suara hingga ke keputusan gerakan robot. Adapun Blok diagram metode sistem software dapat dilihat pada gambar 2.
Analog Signal Sampling Signal Data Digital
Digital Signal Processing Robot Action
Decision
Gambar 2. Blok diagram sistem software
Signal  analog didapat dari sensor suara  yang membaca suara  dari mikrophone. Dalam percobaan menggunakan  lagu  dari  suara  musik  Tari  Remo.  Sampling  time  yang  digunakan  adalah  20ms.  Setelah disampling  menghasilkan data  digital. Untuk  mengetahui  bagian-bagian dari lagu diolah melalui digital signal processing. Data  hasil  pengolahan kemudian dibagi-bagi dalam beberapa  bagian sehingga dapat diputuskan untuk gerakan robot sesuai dengan yang diinginkan.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pembacaan Signal ADC Kondisi Suara Musik
Pengujian yang pertama kali dilakukan adalah pengambilan data ADC untuk pembacaan musik tari remo. Adapun blok diagram proses pembacaan signal ADC dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Blok Diagram pembacaan data ADC
Pengujian dilakukan dengan menghubungkan jack sound laptop dengan modul bluetooth speaker. Data dari bluetooth dikirim ke modul bluetooth HC-05 yang terhubung dengan mikrokontroler. Data nilai ADC  yang  diterima  Bluetooth  speaker  diproses  oleh  mikrokontroler  Arduino  Nano.  Data  kemudian dikirimkan menggunakan komunikasi serial ke Microsoft Excel menggunkan software PLX-DAQ. Sample data diambil menggunakan sampling time frekuensi tinggi. Sampling time yang digunakan adalah 254 data per detik. Mikrokntroler menggunakan ADC 1024 byte yang mewakili tegangan 0-5 V. Perhitungan jumlah data untuk 3 menit lagu tari remo adalah sebagai berikut:

## Jumlah Data = 60 s  × 3 menit x 254 Jumlah Data = 45720 data
Dikarenakan jumlah data yang terlalu banyak tidak memungkinkan untuk ditampilkan seluruhnya. Dari data diatas dapat dilihat bahwa rentang nilai yang didapat adalah 0 ≤ ADC ≤ 179. Masih banyaknya terdapat nilai 0 menyebabkan sulit untuk memutuskan apakah kondisi musik Tari Remo dalam keadaan mute atau play. Sehingga diperlukan pengolahan signal digital.Berikut dibawah ini adalah sample selama 4 detik.
Bluetooth Sound
Speaker Bluetooth HC-05 Data ADC
Gambar 4. Grafik Data ADC Tari Remo
Data dari sensor dilakukan menggunakan persamaan rata-rata. Penghitungan rata-rata dilakukan dengan  menjumlahkan  seluruh  nilai  data  suatu  kelompok  sampel,  kemudian  dibagi  dengan  jumlah kelompok sampel tersebut. Jadi jika suatu kelompok sampel acak dengan jumlah saample n maka bisa dihitung rata-rata dari sampel tersebut dengan rumus sebagai berikut:
x̅ = 1 n (x 1 + x 2 + ⋯ +   x n )
Atau,
x̅ = 1 n ∑ x i n i=1
Keterangan: 𝑥̅ = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑥 𝑖 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑘𝑒 − 𝑖 𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒
Rata-rata diambil dengan jumlah 254 data. Sehingga menghasilkan sampling time setelah di olah adalah  satu  detik.  Data  hasil  pengolahan  rata-rata  nilai  ADC  pada  musik  tari  remo  selama  3  menit ditunjukan pada gambar 4.3. Dari hasil pengambilan data ADC diatas dengan kondisi minimum saat musik berlangsung selama 3 menit adalah 7 dan maksimum adalah 75. Sehingga rentang kerja 7 ≤ ADC ≤ 75. Jika dirata-ratakan adalah 29,26. Karena data ADC adalah bilangan bulat maka dibulatkan 29.
Gambar 5. Grafik Data ADC Tari Remo

## 3.2  Pembacaan Signal ADC Kondisi Mute
Pengujian berikutnya adalah pembacaan nilai ADC pada saat kondisi mute. Prosedur pengujian yang dilakukan sama dengan pengujian signal ADC kondisi suara musik. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar  3.4.Dari  hasil  pengambilan  data  ADC  diatas  dengan  kondisi  minimum  saat  mute  berlangsung
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 1 37 73 1 0 9 1 4 5 1 8 1 2 1 7 2 53 2 8 9 3 2 5 3 6 1 3 9 7 4 3 3 4 6 9 5 0 5 5 4 1 5 7 7 6 1 3 6 4 9 6 8 5 7 2 1 7 5 7 7 93 8 2 9 8 6 5 9 0 1 9 3 7 9 7 3 ADC awal 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118 127 136 145 154 163 Data ADC
selama 3 menit adalah 1 dan maksimum adalah 4. Sehingga rentang kerja 1 ≤ ADC ≤ 1. Jika dirata-ratakan adalah 1,44. Karena data ADC adalah bilangan bulat maka dibulatkan 1.
Gambar 6. Nilai ADC kondisi mute

## 4. SIMPULAN
Penelitian telah dilakukan sesuai dengan yang diharapkan. Adapun kesimpulan yang didapat dari hasil peneilitian ini adalah sebagai berikut:
1.   Dengan sampling time 254/detik nilai ADC tidak bisa langsung digunakan sebagai acuan ada tidaknya suara musik dikarenakan masih banyak ADC yang bernilai “0”.
2.   Penggunaan rata-rata nilai ADC per 1 detik efektif untuk meminimalisir nilai “0” dari data ADC suara musik.
3.   Robot dapat membedakan antara kondisi mute dan play suara musik dengan membuat batasan nilai terendah untuk kondisi play yaitu kurang dari 7.
4.    Robot dapat bergerak selama kondisi musik play dan berhenti bergerak selama kondisi musik mute

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi, Buku Panduan Kontes Robot Seni Tari Indonesia 2018, 2018.
[2].  Achmad  Fausi,  Bima  Sena  Bayu,  Fernando  Ardilla,  “Sistem  Deteksi  Musik  Dengan  Metode  Deat- Detection pada Arm Robot 4-DOF Berbasis TMS320VC5402”, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, 2011.
[3].  Bima Sena, Ardik Wijayanto, “Sistem Identifikasi Ciri Musik untuk Robot Penari Jaipong”, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, 2010.
[4].  Koksal Gundogdu, Sumeyye Bayrakdar, Ibrahim Yucedag, “Developing and modeling of voice control system for prosthetic robot arm in medical systems”, Journal of King Saud University-Computer and Information Science.
[5].  Hooman  Heidari,  Suresh  Gobee,  ”  Isolated  Word  Command  Recognition  for  Robot  Navigation”, Internasional Symposium on Robotics and Intelligent Sensors, 2012.
[6].  https://id.wikipedia.org/wiki/Robot_humanoid (diakses pada tanggl 27 Februari 2018)
[7].  https://id.wikipedia.org/wiki/Pemrosesan_sinyal_audio (diakses pada tanggl 27 Februari 2018)
[8].    Datasheet RTC DS1307
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141 148 155 162 ADC Mute