## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.16, No. 2, Tahun 2022 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Pemanfaatan Fingerprint dan Voice Recognition Untuk Menghidupkan Sepeda Motor Berbasis Arduino

## Samsul Arifin
Program Studi Sistem Komputer Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang samsul@asia.ac.id
ABSTRAK . Banyaknya kasus pencurian sepeda  motor dikarenakan faktor keamanan kunci ganda  yang  kurang.  Dalam pembuatan  alat  sistem  menghidupkan  sepeda  motor  ini  berupa  Arduino  Mega,  Sensor Fingerprint , Voice  Recognition , Relay 2 ch, Push button, buzzer, LCD I2C, dan Step down. Cara kerja alat dengan memberikan tegangan ke alat, maka sistem keamanan kendaran motor sudah aktif. Untuk mengaksesnya hanya menempelkan sidik jari pada sensor fingerprint dan menggunakan perintah suara untuk dapat menggunakan kendaraan tersebut.Dalam hasil pengujian sistem yang bekerja, dari  pengujian  dan  pengukuran  sensor  fingerprint  yang  didapatkan  besar  nilai  Error  sebesar  3,3%  pada  sidik  jari  yang terdapat  kotoran,basah  maupun  luka,  sedangkan  dari  pengujian  dan  pengukuran  sensor  voice  recognition  dengan  noise kecil 92% serta noise besar 52% dan berbeda suara  dengan noise kecil 32%, tingkat keberhasilan untuk  memanfaatkan sensor  cukup  baik,  sehingga  dapat  menghidupkan  sepeda  motor  dengan  sidik  jari  dan  kode  suara  dengan  data  yang tersimpan dalam mikrokontroller tanpa menggunakan kunci konvesional.
Kata Kunci : Arduino Mega; Fingerprint; Voice Recognition; Keamanan Motor
ABSTRACT . The number of cases of motorcycle theft due to the lack of double lock security. In making the tool to turn this motorcycle on, it is Arduino Mega, Fingerprint Sensor, Voice Recognition, Relay 2ch, Push button, buzzer, LCD I2C, and Step down. The way the tool works is by providing voltage to the tool, then the motor vehicle safety system is active. To access it, just put your fingerprint on the fingerprint sensor and use voice commands to be able to use the vehicle. In the results  of  testing  the  system  that  works,  from  testing  and  measuring  the  fingerprint  sensor,  the  error  value  is  3.3%  for fingerprints that contain dirt, wet and injuries, while from testing and measuring speech recognition sensors with 92% small noise and 52% large noise and different voices with 32% small noise, the success rate for utilizing the sensor is quite good, so that it can turn on a motorcycle with fingerprints and voice codes. with data stored in the microcontroller without using conventional keys.
Keywords : Arduno Mega; Fngerprint; Voice Recognition; Motorcycle Security

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi saat ini meningkat sangat pesat yang berpengaruh dan memiliki arti penting dalam kehidupan manusia. Dalam perkembangan dan kecanggihan teknologi, dibutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas dan  siap  menghadapi  kecanggihan  teknologi,  agar  manusia  tidak  ketinggalan  atau  dengan  kata  lain  dapat memanfaatkan teknologi yang ada. Namun perkembangan ini juga tidak terlepas dari banyaknya tindak pidana pencurian  sepeda  motor  (Alam  et  al.,  2021)dan  tentunya  mendorong  pemilik  untuk  berhati-hati  dengan kendaraannya guna meminimalisir kemungkinan terjadinya pencurian (Oroh & Kendekallo, 2014) . Untuk meningkatkan  keamanan  pada  sepeda  motor  yang  hanya  menggunakan  kunci  kontak  konvensional  untuk menyalakan motor, sehingga sangat mudah para pencuri untuk mengambil sepeda motor tersebut. Tingginya angka  tindak  pencurian  sepeda  motor,  adapun  faktor  yang  menyebabkan  para  pencuri  lolos  aksinya dikarenakan  kelalaian  pemilik  motor  yang  tidak  mengunci  kendaarannya  ataupun  membiarkan  kunci konvensional menempel pada motornya ditepi jalan dan tidak hanya itu, di tempat umum dalam keadaan ramai ataupun ditempat sepi, siang  maupun  malam  hari, pencuri pun  berani  melakukan aksinya  mencuri  motor di depan  halaman  rumah  bahkan  sampai  masuk  dalam  garasi  pemilik.  Pada  kendaaran  motor  hanya  memiliki keamanan  yang  berupa kunci konvensional dan penutup  magnet lubang kunci. Namun cara tersebut  kurang efektif  dan  kemanan  yang  kurang,  pencuri  sudah  mulai  pintar  dan  banyak  akal  untuk  mengantisipasi  hal tersebut.  Cara  yang  paling  sering  digunakan  oleh  para  pencuri  adalah  menggunakan  kunci  letter  T  dan menggunakan kunci magnet maupun mencongkel penutup lubang kunci untuk membuka tempat kunci motor secara paksa. Salah satu teknologi sistem keamanan cerdas di bidang alat transportasi adalah sistem keamanan cerdas kendaraan bermotor khususnya sepeda motor (Juwariyah et al., n.d.).
Untuk  menjaga  keamanan  ini,  memerlukan  sistem  keamanan  yang  lebih  baik untuk  meningkatkan keamanan  tersebut,  sebagai  keamanan  tersebut  penulis  memanfaatkan  keunikan  biometrik  yang  dimiliki manusia. Biometrik adalah teknologi sistem yang menggunakan bagian tubuh manusia untuk tanda pengenal.
Teknologi  ini  memanfaatkan  bagian tubuh  manusia  yang  berbeda  dan  permanen  seperti  sidik  jari, mata dan wajah.  Untuk  saat  ini  banyak  yang  menggunakan  sidik  jari  sebagai  keamanan,  adapun  teknologi  biometrik yang lain berupa perintah suara manusia untuk mengendalikan sebuah alat atau perangkat tanpa komunikasi secara fisik, konsep dari perintah suara ini yaitu suara manusia diterima melalui mikrofon, instruksi yang masuk dalam  perangkat  mikrofon  diubah  dari  sinyal  suara  analog  ke  digital.  Maka  penulis  tertarik  untuk mengembangkan  penelitian  teknologi  keamanan  motor  menggunakan  sensor  sidik  jari  ( fingerprint )  sebagai inputan  karena  memiliki  keamanan  yang  cukup  tinggi  dan  dikombinasikan  dengan  perintah  suara  untuk menyalakan  mesin  kendaraan.  Dengan  Judul  ”Pemanfaatan  Fingerprint  &  Voice  Recognition  Untuk Menghidupkan Sepeda Motor Berbasis Arduino Mega 2560”.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian  perancangan dan pengembangan dalam ruang lingkup eksperimen. Hasil penelitian ini diharapkan mampu untuk memberikan peningkatan keamanan pada kendaraan sepeda motor.

## 2.1. Gambaran Umum Sistem
Sepeda  motor  merupakan  moda  transportasi  yang  menjadi  andalan  masyarakat  untuk  melakukan perjalanan (Massara  &  Wicaksono,  2018) .  Sistem  keamanan  sepeda  motor  yang  akan  dikembangkan memiliki beberapa perbedaan dengan penelitian yang telah ada sebelumnya. Sistem yang dibuat menggunakan fingerprint sebagai input untuk mendeteksi sidik jari dari pengguna sepeda motor. System ini juga didukung dengan  mikrokontroller  sebagai  otak  untuk  mengolah  data  dari  fingerprint  (Isyanto  et  al.,  2016).  Prototype pengaman  pintu ruang  menggunakan kamera dan fingerprint berbasis arduino mega dapat membantu dalam meningkatkan  keamanan  pada  ruang  dan  berdasarkan  hasil  analisis  secara  diskriptif  ditemukan  bahwa perangkat tersebut dapat berjalan dengan efektif  (iskandar, 2017). Pengenal sidik jari dengan keluaran suara dan LED adalah sebuah alat yang digunakan untuk mendeteksi sidik jari yang ada pada seseorang (Lutfi et al., n.d.).
Voice  recognition  V3  adalah  modul  pengenalan  suara  dari  Elechouse  berbasis  chip  serial  Winbond W25Q16DV dan memori flash. Modul ini dapat mendukung 80 perintah suara, tetapi hanya dapat menjalankan 7 perintah suara, yang dapat bekerja dengan semua orang secara bersamaan dengan rantan panjang kata 1500 ms. Perintah suara dalam modul ini disimpan dalam grup sebagai perpustakaan. 7 perintah suara dapat diimpor ke  dalam  pengenal.  Ini  berarti  bahwa  7  perintah  aktif  secara  bersamaan ( Voice  Recognition  Module  V3 , n.d.) . Voice Regnition V3 juga sudah banyak diaplikasikan untuk sistem keamanan ataupun pengaplikasian sistem secara otomatis (Rahayu, n.d.).
Sistem  keamanan  sepeda  motor  dengan  menggunakan  sidik  jari  dan  keluaran  berupa  suara.  Ketika sistem keamanan aktif maka relay akan memutus sinyal tegangan ke coil sehigga mesin tidak bisa dihidupkan (Agus Jafar et al., n.d.). Sistem keamanan yang berikutnya juga dilengkapi dengan tambahan SMS dan GPS yang bisa digunakan untuk mengendalikan jarak jauh (Abraham Jason Santoso, 2021).
Gambar 1. Gambaran Model Input pada Motor
3. PEMBAHASAN
3.1. Rancang Bangun Program
Pada dasarnya prinsip kerja sistem secara keseluruhan dari prototype  pemanfaatan fingerprint dan voice recognition  untuk  menghidupkan  sepeda  motor  ini  yaitu  pada  dasarnya  kunci  kontak  konvensional  diganti dengan  menggunakan  sidik  jari  manusia  dan  kode  suara  yang  sudah  tersimpan  dan  terprogram  pada mikrokontroller  arduino  mega  2560,  jika  sidik  jari  dan    kode  suara  valid  atau  terdaftar  maka  data    tersebut
dikirim diproses langsung menuju ke motor untuk mentrigger module relay 2 channel untuk menyalakan kunci kontak dan menstater motor, jika sidik jari dan  kode suara tersebut tidak valid atau tidak terdaftar maka kunci kontak tidak dapat di hidupkan dan motor tidak bisa dinyalakan.
Untuk  lebih  jelasnya  dapat  melihat  alur  dari  program  pada  Sistem  pemanfaatan  fingerprint  dan  voice recognition untuk menghidupkan sepeda motor di bawah ini yaitu :

## 1. Alur Program Keseluruhan
Gambar 2. Blok alur sistem keseluruhan
Dari gambar 2 di atas maka dapat dijelaskan  urutan dari tiap blok diagramnya sebagai berikut:
1. Power  supply  dari  aki  motor  yang  menuju  ke  step  down  untuk  menurukan  tegangan  dan  akan menyupplay tegangan ke arduino mega 2560 beserta modul I/O.
2. Sensor Fingerprint  menerima  inputan  sidik  jari kemudian akan diteruskan ke arduino  mega 2560 yang akan diproses datanya.
3. Sensor voice recognition menerima inputan dari kode suara pengguna kemudian akan diproses data dalam aduino mega 2560.
4. Push button menerima inputan berupa 0 dan 1 untuk proses pemilihan menu pada sistem yang telah diprogram dalam arduino mega 2560.
5. Module relay 2 channel yang akan menerima data perintah valid dari arduino mega 2560 yang akan mentrigger relay dalam keadaan on untuk kunci kontak dan stater mesin sebagai outputan.
6. Modul LCD I2C  menerima data dari proses arduino mega 2560 dan menampilkan informasi yang pemrosesan  yang berupa karakter sebagai outputan.
7. Buzzer yang akan menjadi output surara beep peringatan jika  dan kesalahan penginputan didalam proses arduino mega 2560.
Adapun flowchart sistem keseluruhan jalannya program yang dapat dilihat sebagai berikut:

## Gambar 3. Flowchart sistem Keseluruhan
Dalam  perancangan  rangkaian  arduino  mega  membutuhkan  12  pin  yang  beberapa  diantaranya digunakan  untuk  dua  komunikasi  serial.  Arduino  mega  memiliki  4  komunikasi  serial  sehingga  ini  akan memudahkan  dalam  melakukan  perancangan  program.  Komunikasi  serial  yang  pertama  digunakan  untuk membaca data modul fingerprint dan komunikasi yang kedua digunakan untuk membaca data dari modul voice recognition.
Gambar 4. Kelanjutan flowchart sistem Keseluruhan
Pada Flowchart di Gambar 4 menjelaskan tentang cara kerja keseluruhan sistem yang diawali dengan mulai selanjutnya inisialisasi pin yang dilakukan arduino mega 2560. Sepeda motor dalam keadan kunci kontak off dan starter off, selanjutnya sistem bekerja mendeteksi sidik jari yang akan diverifikasi dengan menempelkan sidik  jari  pengguna,  apakah  sidik  jari  pengguna  dengan  akun  ==>1  atau  akun  ==1   terdaftar,  jika  sidik  jari pengguna dengan akun ==1 terdaftar maka kunci kontak menyala dan akses voice recognition aktif. Sedangkan jika sidik  jari pengguna dengan akun ==1 terdaftar maka akan  masuk ke  menu sistem,  menu pertama  yaitu kembali  ke  tap  finger  awal,  jika  pilihan  manage  user  maka  akan  tampil  di  lcd  memilih  ID  pengguna  untuk didaftarkan/diganti maupun akan dihapus. Jika pilihan change maka pengguna memverifikasi sidik jari untuk didaftarkan/diganti,  jika  pilihan  delete  maka  langsung  penghapusan  sidik  jari  pengguna.  Setelah  dari mensetting user  maka akan kembali ke tampilan  awal untuk  menempelkan  sidik  jari. Dan apabila  sidik  jari pengguna  ter  verifikasi  benar  pada  penempelan  pertama  maka  kunci  kontak  akan  menyala  dan  akses  voice recognition aktif, selanjutnya jika ada inputan kode suara yang sesuai maupun menempelkan sidik jari kedua maka akan menstater mesin sepeda motor yang selanjutnya terakhir, jika menempelkan sidik jari ketiga atau menginputkan kode suara mati maka kunci kontak dan mesin akan mati.
3.2. Hasil Pengujian

## 3.2.1. Pengujian Sensor Fingerprint
Dengan Tujuan untuk mengetahui fungsi alat apakah modul sensor fingerprint dapat membaca sidik jari pengguna dengan baik serta informasi yang diterima oleh arduino mega dengan berhasil. Dilihat tabel 1 sampai dengan table 4 dengan pengujian sidik jari pengguna yang bersih, basah, kotor ,dan terluka.
Tabel 1. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user pertama pada percobaan pertama.
U se r 1 Jari yang digunakan
Kondisi jari saat Enroll Kondisi jari saat mengakses Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari   On Jari Telunjuk  Off Jari Tengah  Off Jari Manis   On Jari kelingking  Off
Tabel 2. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user pertama pada percobaan kedua.
U se r 1 Jari yang digunakan
Kondisi jari saat Enroll Kondisi jari saat mengakses Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari   On Jari Telunjuk  Off Jari Tengah  Off Jari Manis   On Jari kelingking   Off
Tabel 3. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user pertama pada percobaan ketiga.
U se r 1 Jari yang digunakan
Kondisi jari saat Enroll
Kondisi jari saat mengakses
Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari   On Jari Telunjuk  Off Jari Tengah  Off Jari Manis   On Jari kelingking   Off
Pada tabel  pengujian  sensor  fingerprint  diatas, terdapat  kolom  kondisi  led  yang  berisi  keadaan  led tersebut. Pada LED akan menyala disaat kondisi On, jika  akses sidik jari diterima dan sesuai yang terdaftar pada saat enroll sehingga LED akan menyala. Apabila Led masih dalam keadaan Off akses sidik jari ditolak atau tidak sesuai yang terdaftar ataupun tidak terdeteksi dengan kondisi sidik jari saat enroll sehingga led akan tetap mati.
Setelah didapatkan data untuk sensor fingerprint, langkah berikutnya yaitu melakukan pengujian yang sama kepada user kedua yang tercantum dalam tabel berikut:
Tabel 4. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user kedua pada percobaan pertama.
U se r 2
Jari yang digunakan
Kondisi jari saat Enroll Kondisi jari saat mengakses Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari  Off Jari Telunjuk   On Jari Tengah  Off Jari Manis  Off Jari kelingking   On
Tabel 5. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user kedua pada percobaan kedua.
U se r 2
Jari yang digunakan Kondisi jari saat Enroll Kondisi jari saat mengakses Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari  Off Jari Telunjuk   On Jari Tengah  Off Jari Manis  Off Jari kelingking   On
Tabel 6. Pengujian Sensor Fingerprint dengan kondisi sidik jari dari user kedua pada percobaan ketiga.
U se r 2 Jari yang digunakan
Kondisi jari saat Enroll Kondisi jari saat mengakses Kondisi LED Bersih Kotor Basah Terluka Bersih Kotor Basah Terluka Ibu Jari  Off Jari Telunjuk   On Jari Tengah  Off Jari Manis  Off Jari kelingking   On
Berdasarkan kedua hasil pengujian dari masing-masing user, data diatas dapat diambil tolak ukur jika sensor fingerprint dapat diakses apabila kondisi jari dalam keadaan bersih maka akses dapat diterima, selain itu jika kondisi jari yang lain akan ditolak. Jadi dari kedua data dapat disimpulkan seperti dalam tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7. Kalkulasi Pengujian dari Hasil Kedua User.
U se r 1 Jari yang digunakan Kondisi jari yang
digunakan Pengujian yang dilakukan Kesalahan hasil yang didapatkan Ibu jari Bersih 3x 0x Jari telunjuk Kotor 3x 0x Jari tengah Terluka 3x 0x Jari Manis Bersih 3x 0x Jari Kelingking Basah 3x 1x
U se r 2 Ibu jari
Kotor 3x 0x Jari telunjuk Bersih 3x 0x Jari tengah Basah 3x 0x Jari Manis Terluka 3x 0x Jari Kelingking Bersih 3x 0x
Kesimpulan dari hasil tabel 7 dapat dikalkulasi jika dari kedua user telah melakukan 3x pengujian dari masing-masing sidik jari tangan kanan yang sebanyak 5 jari,maka error didapatkan dari rumus berikut:
%𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100%
3(pengujian) x 10(jumlah Jari) = 30x hasil pengujian.
Dari pengujian diatas, terdapat kesalahan pembacaan 1x, maka dapat diambil besar nilai %error yaitu 3,3 %

## 3.2.2. Pengujian Modul Voice Recognition V3
Dengan tujuan untuk mengetahui  fungsi dari  modul  voice recognition  yang dapat  membaca perintah kode suara yang diucapkan pengguna yang kemudian data informasi diterima oleh arduino mega.
Dalam pengujian tabel diperoleh 20% per jarak yang tertera yaitu 5 cm, 25 cm, 50 cm, 75 cm dan 100 cm maka hasil yang dikenali akan berjumlah 100% yang selanjutnya akan dirata rata untuk menghasilkan nilai pengujian akhir.
Tabel 8. Pengujian modul VR3 dengan jarak suara (Noise kecil)
LED Kode Perintah 5 cm 25 cm 50 cm 75 cm 100 cm Perintah yang dikenali (%) LED Merah Merah     80 LED Hijau Hijau      100 LED Biru Biru      100 LED Mati Mati      100 LED Blink Blink     80 Rata-rata hasil data kode perintah dikenali (%) 92 %
Kesimpulan dari tabel 8 yang menunjukkan hasil rata-rata dari kode perintah yang dikenali oleh sensor voice recognition yaitu 92% dengan noise kecil. Semakin jauh jarak pengucapan kode perintah suara dengan mic pada modul voice recognition akan mengurangi kesensifitas pengenalan kode perintahnya.
Tabel 9. Pengujian modul VR3 dengan jarak suara (Noise besar)
LED Kode Perintah 5 cm 25 cm 50 cm 75 cm 100 cm Perintah yang dikenali (%) LED Merah Merah   40 LED Hijau Hijau   40 LED Biru Biru     80 LED Mati Mati    60 LED Blink Blink   40 Rata-rata hasil data kode perintah dikenali (%) 52 %
Berdasarkan  tabel  9  menunjukkan  hasil  keberhasilan  dengan  rata-rata  yaitu  52%  dengan  jarak  dan noise  yang  besar,  dengan  demikian  semakin  banyak  noise  yang  ada  dan  jarak  akan  sagat  mempengaruhi
pengenalan kode perintah suara yang diucapkan pengguna. Dalam pengujian tabel diperoleh 20 % per suara yang berbeda yaitu suara 1,2,3,4, dan 5 maka hasil yang dikenali akan berjumlah 100% yang selanjutnya akan dirata rata untuk menghasilkan nilai pengujian akhir seperti dalam tabel 10 dan 11.
Tabel 10. Hasil Pengujian modul VR3 dengan suara pengguna berbeda (Noise kecil) LED Kode Perintah Suara Perintah yang dikenali (%) 1 2 3 4 5 LED Merah Merah    60 LED Hijau Hijau   40 LED Biru Biru    60 LED Mati Mati    60 LED Blink Blink   40 Rata-rata hasil data kode perintah dikenali (%) 52 % Tabel 11. Hasil Pengujian modul VR3 dengan suara pengguna berbeda (Noise besar)
LED Kode Perintah Suara Perintah yang dikenali (%) 1 2 3 4 5 LED Merah Merah   40 LED Hijau Hijau  20 LED Biru Biru   40 LED Mati Mati  40 LED Blink Blink  20 Rata-rata hasil data kode perintah dikenali (%) 32 %
Berdasarkan  dari  dua  tabel  10  dan  11  dapat  disimpulkan  bahwa  perbedaan  suara  pembacaan  kode perintah  suara  yang  masuk  juga  mempengaruhi  pengenalan  terhadap  sensifitas  kepekaan  dari  modul  voice recognition. Sehingga perbandingan hasil dari pengujian jarak dan perbedaan suara dalam keadaan noise kecil atau besar modul voice recognition ini cukup baik untuk mengenali suara pengguna. Jika kode perintah suara dapat dikenali  meskipun adanya  noise besar  maupun kecil dengan  jarak ataupun suara pengucapan berbeda akan dapat menyalakan LED dengan baik melainkan jika tidak dapat dikenali maka LED tidak menyala.

## 3.2.3. Pengujian Keseluruhan
Tujuan dari pengujian keseluruhan rangkaian ini untuk mengetahui apakah sensor fingerprint dan voice recognition dapat  menerima  inputan sidik  jari dan kode suara yang sudah terdaftar dan kemudian data akan diterima pada arduino mega untuk dikelola sehingga informasi ditampilkan pada LCD I2C serta mengaktifkan buzzer  ketika  ada  kesalahan  atau  kegagalan  dalam  menginputkan  dan  mengirimkan  output  ke  modul  relay untuk mentrigger mengaktifkan kunci kontak serta menstater mesin motor.
Tabel 12. Hasil Pengujian belum diterapkan pada sepeda motor
Penguji Validasi Sidik jari Validasi Suara Hasil Tap 1 Tap 2 Tap 3 Hidup Mati ON kontak (voice aktif) Stater Nyala
OFF kontak
Stater Nyala OFF Kontak Penguji 1      Berhasil semua Penguji 2      Berhasil semua Penguji 3      Berhasil semua Penguji 4      Berhasil semua
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 12 di atas yang berasal dari 4 penguji yang berbeda dilakukan satu kali dalam kondisi alat belum diterapkan pada sepeda motor dan sidik jari kondisi baik tidak ada kotoran, terluka ataupun  basah, dalam pengujian disekitar lingkungan tidak ada  noise ataupun keramaian. Hasil dari pengujian tersebut dengan rata-rata keakuratan dalam kedua sensor semuanya akurat.
Tabel 13. Hasil Pengujian alat diterapkan pada sepeda motor
Penguji Validasi Sidik jari Validasi Suara Hasil Tap 1 Tap 2 Tap 3 Hidup Mati ON kontak (voice aktif) Stater Nyala OFF kontak Stater Nyala OFF Kontak Penguji 1  -    Tap 2 tidak merespon Penguji 2     - Mati tidak merespon Penguji 3   - -  Tap 3 dan hidup tidak merespon Penguji 4    - - Hidup dan Mati tidak merespon
Penjelasan  dari  tabel  13  di  atas  bahwa  pengujian  yang  sudah  diterpakan  sepeda  motor  yang  dimana dalam kondisi sidik jari ada yang kotor, terluka dan basah, dalam pengujian tersebut di lingkungan sekitar ada
beberapa  nois  yang  didapat  seperti  suara  motor menyala,  suara  burung  dan  suara  orang  berbicara  sehingga pengujian didapatkan sedikit berkurang daripada pengujian yang belum diterapkan pada sepeda motor.
Tabel 14. Hasil Pengujian alat diterapkan pada sepeda motor dengan sidik jari dan kode suara tidak terdaftar
Penguji Validasi Sidik jari Validasi Suara Hasil Tap 1 Tap 2 Tap 3 Nyala Berhenti ON kontak (voice aktif) Stater Nyala OFF kontak Stater Nyala OFF Kontak Penguji 1 - - - - - Tidak merespon Penguji 2 - - - - - Tidak merespon Penguji 3 - - - - - Tidak merespon Penguji 4 - - - - - Tidak merespon
Berdasarkan tabel 14 di atas bahwa pembacaan sidik jari dan kode suara yang tidak terdaftar pengujian tidak ada yang merespon karena data yang diinputkan tidak sesuai dengan data yang tersimpan dalam arduino mega meskipun kondisi sidik jari baik tidak ada kotoran, terluka ataupun basah dan lingkungan disekitar tidak noise atau tidak ramai.
Berdasarkan  seluruh  pengujian  dapat  disimpulkan  hasil  dan  analisa  semuanya  dapat  bekerja  dan berfungsi  dengan  baik  meskipun  ada  pengujian  yang  tidak  merespon  dikarenakan  ada  faktor  yang mempengaruhi  sistem  alat  menghidupkan  sepeda  motor  yang  menggunakan  sensor  fingerprint  dan  voice recognition yaitu terdapat pada sidik jari yang kotor, terluka, dan basah dengan kondisi lingkungan yang bising sehingga  mempengaruhi  inputan  dari  voice  recognition  dan  pengucapan  kode  suara  harus  dekat  dengan mikrofon atau juga bisa menggunakan mikrofon dengan fitur noise reduction.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  selesai  dilakukan  terhadap  “Pemanfaatan  fingerprint  &  voice recognition untuk menghidupkan sepeda motor berbasis arduino mega 2560” dapat disimpulkan :
1. Sensor  fingerprint  berfungsi  sebagai  alat  akses  kontak  serta  menghidupkan  mesin  motor  dan keamanan utama, pada modul voice recognition sebagai cara menghidupkan mesin motor yang kedua selain  fingerprint.  Dengan  keamanan  sidik  jari  manusia  yang  susah  dibobol  sehingga  menjadi keamanan  utama,  apabila  ada  yang  mencoba-coba  tetapi  gagal  maka  akan  bunyi  buzzer  alarm peringatan.
2. Sistem  dapat  meningkatkan  keamanan  berdasarkan  pengujian  berfungsi  dengan  baik  berdasarkan pengiriman  data  sidik  jari  dan  perintah  suara  ke  arduino  serta  LCD  dapat  menampilkan  informasi untuk pengguna yang dikirim dari arduino.
3. Pengujian sistem alat ini dilakukan langsung pada sepeda motor yang baterai berfungsi dengan baik serta mengurangi tingkat pencurian sepeda motor.

## 4.2 Saran
Setelah sudah menyelesaikan penelitian disarankan ada pengembangan lebih lanjut agar menghidupkan sepeda  motor  yang  menggunakan  fingerprint  dan  voice  recognition  yang  telah  dibuat  maka  penulis menyarankan sebagai berikut:
1. Sensor  fingerprint  diharapkan  menggunakan  yang tipe  lebih  tinggi  supaya  waktu  scan  finger  lebih cepat.
2. Menggunakan  program  kode  suara  default  yang  perlu  mengubah  program  lagi  sewaktu  mengganti kode suara untuk kedepannya agar programnya dijadikan satu.
3. Untuk  penggunaan  mikrofon  memerlukan  peredam  suara  agar  suara  yang  diterima  sensor  dengan lebih jelas
4. Untuk alat kedepannya dibuat tahan pada air dan ukurannya lebih dikecilkan supaya dapat meletakkan alat di dalam body sepeda motor.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abraham Jason Santoso, N. (2021). Seminar Nasional Hasil Riset Prefix-RTR SISTEM PENGAMAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN SIDIK JARI DAN GPS .
Agus Jafar, N., Hendra Rahmat, W., Afriliana, I., & Laksono, A. G. (n.d.). SISTEM KEAMANAN
SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN SIDIK JARI . Alam, S., Fikri Nasir, M., & Korespondensi, P. (2021). RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN MOTOR DENGAN PENGENALAN SIDIK JARI BERBASIS ARDUINO UNO (Vol. 1, Issue 1). https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sylog iskandar, A. (2017). SISTEM KEAMANAN PINTU BERBASIS ARDUINO MEGA. In JURNAL INFORMATIKA UPGRIS (Vol. 3, Issue 2).
Isyanto, H., Muchtar, H., & Burhan, J. (2016). PERANCANGAN SECURITY SYSTEM
KENDARAAN MENGGUNAKAN FINGER PRINT. In 1 êLEKTUM (Vol. 12, Issue 1).
PERANCANGAN SECURITY SYSTEM KENDARAAN.
Juwariyah, T., Dewi, A. C., Nasional, P., Veteran, ", Jakarta, ", & Selatan, J. (n.d.). RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN SEPEDA MOTOR DENGAN SENSOR SIDIK JARI .
Lutfi, B., Arifah, T. W., Beta, S., Teknik, J., Politeknik, E., Semarang, N., & Soedarto, J. H. (n.d.).
PENGENAL SIDIK JARI DENGAN KELUARAN SUARA DAN LED . Massara, A., & Wicaksono, A. (2018). PERAN SEPEDA MOTOR BAGI MASYARAKAT BERPENDAPATAN RENDAH DI KOTA MAKASSAR (Vol. 18, Issue 3).
Oroh, J. R., & Kendekallo, E. (2014). Rancang Bangun Sistem Keamanan Motor Dengan
Pengenalan Sidik Jari. )Pembimbing , 1 (2). Rahayu, A. (n.d.). JTEV (JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN VOKASIONAL) Sistem Kendali Rumah Pintar Menggunakan Voice Recognition Module V3 Berbasis Mikrokontroler dan IOT . http://ejournal.unp.ac.id/index.php/jtev/index Voice Recognition Module V3 . (n.d.).