## PERANCANGAN SMART – TV MENGGUNAKAN PERINTAH SUARA DENGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL

## Adi Kurniawan Saputro
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan,  Indonesia
adi.kurniawan@trunojoyo.
ac.id
Miftachul Ulum Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Universitas Trunojoyo
Madura,
Bangkalan,  Indonesia
miftachul.ulum@trunojoyo .ac.id Anton Karim Program Studi Teknik Elektro,
Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo
Madura, Bangkalan,  Indonesia ak3299718@gmail.com Riza Alfita., ST., MT. Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Universitas Trunojoyo
Madura, Bangkalan,  Indonesia yogya_001@yahoo.com
Abstract — Salah satu teknologi yang sedang berkembang saat ini adalah perintah suara yang mengolah suara menjadi suatu perintah agar dapat dikenal oleh alat elektronik. Penelitian ini menggambarkan  pengenalan  pola  suara  untuk  mengontrol, menghidupkan,  mematikan  dan  mengganti channel televisi secara  otomatis  sebagai  pengganti remote .  Alat  ini  bertujan untuk  memberikan  inovasi  dalam  pengembangan  dunia teknologi  yang  dititik  beratkan  pada  pengenalan  perintah suara.  Metode  yang  digunakan  adalah Hidden  Markov  Model untuk mengeksekusi fungsi perangkat melalui perintah suara . Sinyal  suara  dicuplik  sehingga  menjadi  sinyal  digital kemudian  dinormalisasi  dan  diproses  dengan preprocessing signal  menggunakan  metode  LPC  ( Linear  Predective  Coding ) selanjutnya  dianalisis  dan  dicari  nilai  probabilitas  yang maksimum  sehingga  dapat  dikenali  menggunakan Hidden Markov Model (HMM). Dengan konsep tersebut maka smart-tv dapat dikendalikan dengan perintah suara dari penggunannya.
Kata kunci : Voice Command, Televisi, HMM, LPC

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  sangat  pesat.  Kita  dapat melakukan banyak hal dengan teknologi, salah satunya adalah saat kita menggunakan remot untuk mengontrol suatu benda. Kita dapat menjumpai  berbagai  alat  tersebut  pada  beberapa  peralatan  rumah tangga  hingga  alat  kerja  kantor.    Alat  tersebut  berguna  untuk mempermudah  pekerjaan  manusia.  Sebagai  salah  satu  contoh pemanfaatan perintah suara sebagai alat pengontrol televisi. Sistem kontrol  dengan  menggunakan  suara  menjadi  salah  satu  alternatif yang  mudah  dan  efektif  terutama  untuk  para  pengguna  yang memiliki  keterbatasan  fisik.  Namun  penerapan  sistem  kontrol menggunakan suara tidak mudah dilakukan oleh mesin. Diperlukan suatu metode pembelajaran pada mesin untuk dapat mengekstraksi dan  mengenali  ciri  atau  pola  suara  dengan  mempelajari  ciri-ciri sebelumnya.
Perintah  suara  adalah  sutau  teknologi  yang  dapat  mengolah suara menjadi suatu perintah yang dapat dikenal oleh suatu mesin elektronik.  Dengan  munculnya  teknologi  ini  memungkinkan seseorang  memberikan  perintah    pada  mesin  elektronika  dengan menggunakan  suara  yang  masuk  melalui microfon [1].  Dengan menerapkan teknologi Pengenalan perintah suara, sistem ini dapat menghidupkan  dan  mematikan  peralatan  rumah  tangga  dengan bantuan  dari  mikrokontroler Arduino  uno .  Diharapkan  dengan dikembangkannya  sistem  tersebut  akan  memudahkan  manusia yang  memiliki  keterbatasan  dalam  fisik  maupun  dapat meningkatkan kenyamanan dalam kehidupan sehari-hari.
Terdapat beberapa metode untuk mengekstrak ciri sinyal suara diantaranya  LPC  ( Linear  Predective  Coding ).  LPC    mencuplik sinyal  suara  sehingga  menjadi  sinyal  digital,  kemudian dinormalisasi dan diproses dengan preprocessing signal dan HMM ( Hidden  Markov  Model )  [2]  untuk  mengeksekusi  perintah  suara.
Metode ini telah diaplikasikan pada beberapa bidang diantaranya, game teka-teki  silang,  kontrol  aplikasi winamp ,  deteksi  emosi, deteksi kelainan jantung, kontrol lampu dan kipas angin.

## II. B AHASA DAN M ETODE

## A. Implemetasi
Dalam  metode  eksprimen  pengujian  sistem  terbagi  menjadi beberapa bagian percobaan  di antaranya pengujian terhadap sensor IR (Infrared ), bluetooth , dan pengujian program mikrokontroler.

## B. Hidden Markov Model (HMM)
HMM merupakan model statistik yang menggambarkan urutan peristiwa.  HMM  memiliki  keuntungan  bahwa  dinamika  temporal fitur    Prasetio,  dkk,  Pengenalan  Emosi  Berdasarkan  Suara  ucapan dapat terdeteksi oleh Matrik state transisi. Selama clustering, sinyal ucapan diambil dan probabilitas untuk setiap sinyal suara dihitung. Output  klasifikasi  didasarkan  pada  probabilitas  maksimum  yang dimiliki model yang telah dihasilkan sinyal tersebut [3].
Dalam  perancangan,  sistem  ini  mampu  mendetesi  dan mengklasifikasikan  berdasarkan  suara  yang  diterima.  Sistem pengenalan  suara  untuk  mengenali  chanel  TV  apa  yang  akan diproses  dan  dilakukan  pergantian.  Secara  umum,  teknik pengenalan suara dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Teknik Pengenalan Suara

## C. Linear Predective Coding (LPC)
Ekstrasi  penegenalan  suara  adalh  merubah  glombang  suara menjadi  beberapa  tipe.  Salah  satu  caranya  dengan  menggunakan metode LPC diturunkan dari ide dasar bahwa contoh sinyal ucapan pada  saat  ke  n,  s(n),  dapat  didekati  sebagai  kombinasi  linier  dari sejumlah p contoh ucapan sebelumnya[4], sebagai berikut :
𝑆 ≈ 𝑎 𝑠(𝑛 − 1) + 𝑎 𝑠(𝑛 − 2) + ⋯ + 𝑎 𝑠(𝑛 − 𝑖) (1)

## 𝑆 = 𝑎 𝑠
Langkah-langkah analisis LPC untuk mendapatkan koefisien LPC pada proses ekstraksi ciri suara adalah sebagai berikut [5]:
Sinyal Masukan (Sampel Suara) Ekstraksi Ciri (Pitch, Energi, Formant) Klasifik as i (HMM) Hasil Klasifika si (Chanel
TV )
1. Preemphasis
2. Frame blocking
3.Windowing
4. Analisis autokorelasi
5. Analisis LPC
6. Konversi parameter LPC
7. Pembobotan Parameter
8. Turunan Temporal Koefisien Cepstral
Pada  setiap  frame  dari  sinyal  setelah  melalui  proses windowing,  kemudian  dilakukan  analisis  autokorelasi  dan dilakukan  tahap  Analisa  hingga  turunan  temporal  koefisien cepstral. Analisa proses autokorelasi sebagai berikut:
𝑟 (𝑚) = 𝑋 (𝑛)𝑋 (𝑛 + 𝑚), 𝑚 = 0,1, … . , 𝑝..                (2)

## D. Bluetooth HC-05
Bluetooth HC-05 merupakan module komunikasi nirkabel pada frekuensi  2.4Ghz  dengan  pilihan  koneksi  dapat  sebagai slave ataupun master. Sangat mudah digunakan dengan mikrokontroller untuk membuat aplikasi wireless . Interface yang digunakan adalah serial RXD, TXD, VCC dan GND. Built in LED sebagai indikator koneksi bluetooth . Tegangan input bluetooth versi ini 3.6 – 6 V , jangan menghubungkan dengan sumber daya lebih dari 7 V. Arus saat unpaired sekitar  30mA  dan  saat  paired  sebesar  10mA.  4  pin 3.3  V  dapat  langsung  dihubungkan  ke  berbagai  macam mikrokotroller  (khusus  Arduino,  8051,  8535,  AVR,  PIC,  ARM, MSP430, etc.). Jarak efektif jangkauan sebesar 10 meter, meskipun dapat mencapai lebih dari 10 meter, namun kualitas koneksi makin berkurang.[6]
Gambar 2 . Modul Bluetooth HC-05

## E. Mikrokontroler Arduino uno
Mikrokontroler  adalah  sistem  mikroprosesor  lengkap  yang terkandung  di  dalam  sebuah chip .  Mikrokontroler  berbeda  dari mikroprosesor  serba  guna  yang  digunakan  dalam  sebuah  PC (Personal  Computer), karena  sebuah  mikrokontroler  umumnya telah  berisi  komponen  pendukung  sistem  minimal  mikroprosesor, yakni memori dan antarmuka I/O.[7]
Pada  perancangan  alat    ini  terdapat  beberapa  tahapan  agar perencanaan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Berikut  rancangan sistem dalam bentuk blok diagram.
Gambar 3. Mikrokontroler Arduino uno
Pada  perancangan  alat    ini  terdapat  beberapa  tahapan  agar perencanaan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Berikut  rancangan sistem dalam bentuk blok diagram.

## Gambar 4. Disain Blok Diagram
Pada  blok  diagram  gambar  4  perangkat  keras  terdapat  input berupa  HC-05 bluetooth dan output berupa  IR.  HC-05  menerima sinyal berupa character dari android yang kemudian diproses pada Arduino Uno. arduino tersebut akan mencocokkan character yang dikirim oleh Smartphone tersebut. Hasilnya akan dikirim pada TV melalui IR berupa kode remote pada TV tersebut .

## 1. Alur Diagram Alat
Gambar 5. Flowchart Sistem
Pada  gambar  5 flowchat smart  tv  dijelaskan  bahwa  awal  mula adalah  proses  penerimaan  data  pada buetooth yang  akan  diproses dan  dibandingkan  dengan  pengiriman  suara  dengan  metode  LPC. Metode  tersebut  digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  pada  pengiriman data pada TV. Jika suara terdeteksi maka pengiriman tersebut akan dilanjutkan dengan mengirimkan pada TV melalui IR.

## 2. Konsep  Sistem
Gambar 6. Konsep Sistem
Pada gambar 6 dijelaskan pada konsep sistem tersebut terdapat suara pengguna Smartphone , sart - TV dan TV . Pada konsep tersebut dimulai  dari  sura  pengguna  yang  menyebutkan  kata-kata  tentang channel TV seperti SCTV, Indosiar, GlobalTV dll. Suara tersebut akan diambil oleh smartphone yang sudah terdapat aplikasi smart - TV .  Aplikasi  tersebut  akan  mengirimkan  kode  pada Smart - TV sehingga Smart-TV dapat mengganti channel atau setting pada TV secara  otomatis[8]. Dengan  mengolah  suara  menjadi  suatu perintah  yang  dapat  dikenal  oleh  suatu  mesin  sehingga memungkinkan  seseorang  melakukan remote pada  aplikasi yang ada pada computer.

## 3. Perancangan Sistem

## Gambar 7. Perancangan Sistem
Pada  perancangan  sistem  ini  terdapat  arduino  uno, power supply , Bluetooth , dan IR. Pada arudino pin yang digunakan adalah pin Rx dan Tx untuk menghubungkan Bluetooth . Kemudian pin 3 digunakan untuk menghubungkan IR. Untuk Vinput menggunakan power supply 12 V [9] untuk mensupply arduino Uno. Pada modul buletooth HC05  terdapat  4  pin  dimana  pin  tersebut  dilengkapi dengan  VCC,  GND,  TX  dan  RX.  Pin  tersebut  dihubungkan  pada arduino  uno  sehingga buetooth dapat  digunakan  sebagai  mana fungsinya. Untuk modul IR menggunakan pin 3 karena umumnya pin 3 digunakan untuk mengontrol IR.
.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem  kerja  alat  ini  sangat  sederhana  dan  mudah  dalam penggunaan sehari-hari. Kita hanya melakukan perintah suara pada smartphone  kita.  Selanjutnya  smartphone  akan  mengirim  data dengan  merubah  sinyal  suara  menjadi  digital dengan  format  hexa ke bluetooth alat yang telah kita buat dan  di proses oleh arduino untuk memindahkan cahanel tv sesuai dengan yang kita inginkan.

## A. Pengujian Sistem
Pada  pengujian  ini  bekerja  sesuai  ketentuan  yang  di  berikan atau sukses. Pengujian dilakun sebanyak 30 kali secara acak.

## T ABEL 1. H
ASIL PENGUJIAN KOMUNIKASI BLUETOOTH HC -05 No Pengiriman Android Penerimaan Bluetooth Jumlah kesalahan 1 A A 3 2 B B 2 3 C C 2 4 D D 4 5 E E 5 6 F F 4 7 G G 4 8 H H 4 9 I I 3 10 J J 4 Rata-rata keberhasilan
88.3 %
T ABEL II. H ASIL PENGUJIAN P EMBACAAN C HANEL No IR Kirim Channel TV Jumlah kesalahan 1 0x910 SCTV 3 2 0x10 Indosiar 5 3 0x810 Global tv 3 4 0x410 Rcti 4 5 0xc10 ANTV 4 6 0x490 Besar Volume 3 7 0xc90 Kecil Volume 4 8 0xA10 Power 3 Rata-rata keberhasilan 87.9 %

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian dijelaskan pada bagian ini : 1.Perancangan SMART - TV dapat  bekerja  sesuai  dengan metode HIDDEN MARKOV MODEL dengan  presentase keberhasilan  komunikasi Bluetooth  88.3% dan  hasil pengujian Pembacaan Chanel TV 87.9%. 2.Sistem komuniksi bekerja dengan baik, wireless bluetooth dan aplikasi android 3.Perlu dilakukan pengujian lebih pada metode LPC dengan kata yang lebih panjang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Purwarianti  and  H.  B.  Firdaud,  “Implementasi Pendiktean Bahasa Indonesia,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 4, no. 1, p. 51, 2011, doi: 10.21609/jiki.v4i1.152.
[2] R. Kusumawati, “Metode Linear Predictive Coding (LPC) Pada  klasifikasi  Hidden  Markov  Model  (HMM)  Untuk Kata Arabic pada penutur Indonesia,” Matics , vol. 8, no. 1, p. 32, 2016, doi: 10.18860/mat.v8i1.3481.
[3] B.  Schuller,  G.  Rigoll,  and  M.  Lang,  “Hidden  Markov model-based  speech  emotion  recognition,” Proc.  -  IEEE Int.  Conf.  Multimed.  Expo ,  vol.  1,  pp.  I401–I404,  2003, doi: 10.1109/ICME.2003.1220939.
[4] J. Sangeetha, S. Jothilakshmi, and R. N. Devendrakumar, “Efficient  continuous  speech  recognition  approaches  for dravidian  languages,” Int.  J.  Simul.  Syst.  Sci.  Technol. , vol. 15, no. 2, pp. 14–23, 2014, doi: 10.5013/IJSSST.a.15.02.03.
[5] S. N. Rohman, A. Hidayanto, and A. A. Zahra, “Aplikasi Pencirian  Dengan  Linear  Predictive  Coding  Untuk Pembelajaran  Pengucapan  Nama  Hewan  Dalam  Bahasa Inggris  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi Balik,” Transmisi , vol. 14, no. 4, pp. 1–9, 2012.
[6] B.  Sugiantoro,  “Aplikasi  Teknologi  Bluetooth  untuk Komunikasi Wireless,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2005
(SNATI 2005) , vol. 2005, no. Snati, pp. 1–7, 2010.
[7] P.  Handoko,  “Sistem  Kendali  Perangkat  Elektronika Monolitik Berbasis Arduino Uno R3,” no. November, pp. 1–2, 2017.
[8] M.  S.  Son,  “Pengembangan  Mikrokontroler  Sebagai Remote  Control  Berbasis  Android,” J.  Tek.  Inform. ,  vol. 11, no. 1, pp. 67–74, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i1.6293.
[9] K.  Semarang,  “Optimalisasi  Penggunaan  Alat  Praktikum Power Supply Switching dengan Menggunakan Topologi Half  Bridge  Konverter  sebagai  Alat  Bantu  Praktikum Elektronika  Analog,” Optim.  Pengguna.  Alat  Prakt. Power  Supply  Switch.  dengan  Menggunakan  Topol.  Half Bridg.  Konvert.  sebagai  Alat  Bantu  Prakt.  Elektron. Analog ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.14710/metana.v12i1.17509.