## EKSPERIMEN PENGENALAN UCAPAN AKSARA LAMPUNG DENGAN CMU SPHINX 4
Sri Ningsih 1) , Saniati 2)
1),  2) Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. H. ZA. Pagaralam, No 9-11, Labuhanratu, Bandarlampung Email : sriningsih00889@gmail.com 1) , saniati@teknokrat.ac.id 2)

## Abstrak
Aksara  Lampung  sebagai  salah  satu  identitas masyarakat Lampung dalam perkembangannya terakhir ini minim apresiasi dari masyarakat. Upaya pelestarian dilakukan dengan mengenalkan budaya Lampung salah satunya  aksara.  Pengenalan  aksara  Lampung  dapat melalui  beberapa  aspek  yaitu  mendengar,  berbicara, membaca, dan menulis. Untuk mengaktifkan kemampuan dari aspek-aspek tersebut dapat memanfaatkan  teknologi,  salah  satunya  adalah  speech recognition  dalam  membantu  mempelajari  pengucapan bahasa dan aksara. Eksperimen pengenalan ucapan ini memanfaatkan  CMU  Sphinx  4  sebagai  library  untuk membangun model pengenalan ucapan dengan berbasis Hidden  Markov  Model.  Tahapan  dalam  eksperimen pengenalan  ucapan  ini  adalah  training  dan  testing. Masukan  dalam  pengenalan  ucapan  ini  berupa  suku kata  aksara  Lampung,  kata,  dan  frasa.  Dan  keluaran dari masukan tersebut berupa teks suku kata, kata, dan frasa  yang  diucapkan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  akurasi  pengenalan  ucapan  suku  kata sebesar  52,47%,  pengenalan  kata  74,03%,  dan pengenalan  frasa  57,83%  dari  3  skenario  eksperimen. Pengenalan  ucapan  terbaik  adalah    untuk  kata, sedangkan  untuk  suku  kata  mendapatkan  akurasi terendah, dikarenakan antar suku kata aksara Lampung hampir sama pelafalannya.
Kata  Kunci: Aksara  Lampung,  Pengenalan  Ucapan, Suku Kata, Kata, Frasa, CMU Sphinx4, Hidden Markov Model.

## 1. Pendahuluan
Pada  setiap  daerah  di  Indonesia  memiliki  bahasa  yang menjadi simbol identitas budaya masing-masing daerah. Provinsi Lampung sendiri memiliki bahasa daerah yaitu Bahasa  Lampung,  Bahasa  Lampung  sebagai  salah  satu identitas masyarakat Lampung dalam perkembangannya terakhir  ini  dikhawatirkan  perkembangannya  karena minimnya  apresiasi  masyarakat  terhadap  bahasa Lampung  termasuk  sastra  lisan  maupun  aksara Lampung. Upaya pelestarian dilakukan dengan mengenalkan budaya Lampung salah satunya aksara.
Pengenalan  aksara  Lampung  dapat  melalui  beberapa aspek  yaitu  mendengar,  berbicara,  membaca,  dan menulis.  Untuk  mengaktifkan  kemampuan  dari  aspek- aspek  tersebut  pemanfaatan  teknologi  dapat  digunakan
salah  satunya  adalah speech  recognition dalam membantu  mempelajari  bahasa  dan  aksara[1]. Speech recognition atau  pengenalan  ucapan  adalah  salah  satu aplikasi  yang  memungkinkan  sistem  komputer  dapat memahami  dan  mengenali  kata-kata  yang  diucapkan dengan  digitalisasi  kata  dan  pencocokan  sinyal  digital tersebut  dengan  suatu  pola  yang  tersimpan  pada perangkat sistem komputer tersebut. Speech recognition juga  memiliki  cakupan  aplikasi  yang  luas,  seperti Command  recognition , Dictation , Interactive  Voice Response dan dapat juga digunakan untuk pembelajaran bahasa asing[2].
Kemajuan sistem speech recognition banyak memunculkan  program-program open  source salah satunya  yaitu  CMU  Sphinx.  CMU  Sphinx  yang dikembangkan  oleh  salah  satu  peneliti  dari Carnegie Mellon  University merupakan  software  pengenalan suara yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi suara ucapan untuk kemudian melakukan berbagai tugas yang diperintahkan.    Di  dalam  penelitian  ini  penulis  tertarik untuk  menggunakan  CMU  Sphinx-4  seperti  pada penelitian  Walker  [3].  CMU  Sphinx-4  merupakan pengembangan  perangkat  terbaru  dalam  CMU  Sphinx dimana  keseluruhan  sistem  dibangun  dengan  bahasa pemrograman  Java.  Penelitian  ini  menggunakan  CMU Sphinx-4  karena  memiliki  beberapa  kelebihan  yang mendukung,  yaitu adanya tutorial  yang disediakan oleh Sphinx, open source , serta tersedianya forum diskusi di sourceforge .  Selain  itu  beberapa  penelitian  terkait berhasil  menerapkan  pada  beberapa  bahasa  berbeda seperti Bangla[4], Hindi[5] serta Indonesia[6].
Diketahui  bahwa  pelafalan  aksara  Lampung  memiliki struktur  pelafalan  yang  berbeda  dengan  bahasa  Inggris sehingga  pada  penelitian  ini  penulis  melakukan eksperimen  dengan  CMU  Sphinx-4  untuk  mengenali lafal aksara Lampung.

## 2. Rancangan Arsitektur
Arsitektur  dari  eksperimen  pengenalan  ucapan  untuk aksara  Lampung  ini,  secara  umum  dibagi  dalam  dua tahap  yaitu training dan testing seperti  pada  gambar  1. Dua tahap ini juga digunakan pada riset Fitriliana [7]. Tahap training membutuhkan  dua  data  yaitu speech data  dan text data.  Speech  data  diperlukan  untuk menghasilkan acoustic model dari  proses training .
Sebelum  digunakan  untuk  proses training , speech data melalui  proses  ekstraksi  ciri.  Pada  proses  ekstraksi  ciri penggunaan Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC)  menghasilkan  vector  ciri  yang  digunakan untuk proses training . Dimana proses ini akan melewati tahapan-tahapan  yaitu pre-emphasis,  frame  blocking, windowing,  power  spectrum, dan mel  spectrum . Sedangkan  untuk text data  digunakan  pada  proses training dan menghasilkan Language Model .
Gambar 1 . Arsitektur eksperimen pengenalan ucapan untuk aksara Lampung.
Pada tahap testing , acoustic model dan language model yang  dihasilkan  oleh  proses training digunakan  pada proses decoder .  Proses decoder ini,  dilakukan pengenalan  suara  dari  hasil  ekstraksi  ciri speech input dan menghasilkan output berupa text.
Penerapan  arsitektur  pada  fase training dilakukan dengan  menyiapkan  sejumlah  data  seperti  Data  Teks, Speech Corpus, Transcription File, Language Dictionary,  Language  Model,  Control  File,  Filler Dictionary dan Phone File.
Data  teks  yang  digunakan  adalah  20  suku  kata  aksara Lampung (Ka, ga, nga, pa, ba, ma, ta, da, na, ca, ja, nya, ya,  a,  la,  ra,  sa,  wa,  ha,  gha)  dan  40  kata  umum  dalam Bahasa Lampung (Adik apak, beli, bighu, cerai, gelagh, ghibu,  ghik,  ghuwa,  handak,  indui,  jama,  kabagh, kamagh,  kapan,  kawai,  kemaman,  kota,  lambam, lampung, lapah, lulus, mengan, mi, mid, mobil, motogh, nginum,  niku, pakai, pedom, pekon, pulau, sai, sampai, sikam,  sore,  suluh,  taman,  umar),  dimana  40  kata-kata ini dapat disusun menjadi beberapa frasa.
Setelah menentukan data teks untuk pengenalan ucapan, maka  dibutuhkan  data  suara  untuk  penelitian  ini. Peneliti  melakukan  proses  perekaman  dari  tiap  kata yang  telah  ditentukan  pada  data  teks.  Dalam  penelitian ini,  perekaman  suara  dilakukan  oleh  satu  orang,  yaitu penulis.  Proses  rekaman  dilakukan  dengan  perangkat lunak Audacity.
File  transkrip  diperlukan  untuk  merepresentasikan  apa yang  pembicara  ucapkan  dalam  file  audio.  Dialog pembicara dicatat sehingga kata yang diucapkan/direkam  sama  persis  dengan  kata  yang dituliskan,  dengan  diapit  silencetag  (tag  dimulai  degan 
  dan  diakhiri  dengan  
),  kemudian  diikuti  oleh file  ID  yang  merepresentasikan  suara  yang  direkam. Transcription  file ada  dua  macam  yaitu  satu transcription  file untuk  proses training dan  satu transcription file untuk proses testing .
Language dictionary merupakan  file  yang  berisi  setiap pasangan  kata  beserta  pelafalan  (fonem)  nya.  Fonem merupakan  konsep  penting  dalam  representasi  ucapan [8]  ,  dan  setiap  kata  yang    melalui  proses training dan testing akan dicantumkan kedalam language dictionary .
Language model (model  bahasa)  berfungsi  untuk mendeskripsikan peluang kata yang akan dipanggil saat kata atau frasa diucapkan. Penggunaan language model ini dapat meningkatkan akurasi pengenalan suara karena model  ini  memberikan  sistem,  pengetahuan  tentang konteks kata yang akan dikenali.
Control  file merupakan  sebuah file teks  yang mengandung  semua  nama  dari file audio  dengan  tanpa mencantumkan ekstensi dari file tersebut (.wav).
Filler dictionary merupakan Language Dictionary yang berisi non-speech sounds yang dipetakan sesuai dengan non-speech sound unit .
Phone  file merupakan  sebuah  teks  sederhana  yang memberi  penjelasan  pada  trainer  bahwa  fonem  yang dicantumkan  merupakan  bagian  dari  file  training.  File terdiri  dari  satu  fonem  pada  tiap  baris,  harus  sesuai dengan  fonem  dalam Language  Dictionary (aksara.dic) dan tidak diperbolehkan adanya duplikasi.
Proses  training  dilakukan  menggunakan  data  training sebanyak  300  file  suara  ucapan  penulis  yang merepresentasikan 60 kata dalam dictionary .
Setelah acoustic  model dan language model telah didapatkan  dari  tahap training ,  kemudian  dilakukan tahap testing .  Eksperimen tersebut dilakukan pada tiga jenis skenario yang bervariasi dari jenis kata (suku kata, kata,  dan  frasa ), sumber  suara  penguji,  serta microphone .  Sedangkan  lingkungan  lainnya  juga dibatasi seperti lingkungan, jumlah percobaan dan jarak microphone terhadap  sumber  suara.  Berikut  tiga  jenis skenario tersebut.
Skenario Eksperimen 1:
a. Sumber suara penguji : trained speaker (suara peneliti)
b. Lingkungan : closed room
c. Microphone : Genius MIC01A
d. Kata yang diuji coba : 20 suku kata aksara Lampung, 40 kata, 20 frasa
e. Jumlah percobaan : 30 kali pengucapan setiap suku kata, kata, dan frasa
f. Jarak microphone dan sumber suara 5 cm
Skenario Eksperimen 2:
a. Sumber suara penguji : trained speaker (suara peneliti)
b. Lingkungan : closed room
c. Microphone : Realtek Audio 6.0.1.6128
d. Kata yang diuji coba : 20 suku kata aksara Lampung, 40 kata, 20 frasa
e. Jumlah percobaan : 30 kali pengucapan setiap suku kata, kata, dan frasa
f. Jarak microphone dan sumber suara 5 cm
Skenario Eksperimen 3: a. Sumber suara penguji : un trained speaker ( female speaker )
b. Lingkungan : closed room
c. Microphone : Genius MIC01A
d. Kata yang diuji coba : 10 suku kata aksara Lampung, 40 kata, 20 frasa
e. Jumlah percobaan : 30 kali pengucapan setiap suku kata, kata, dan frasa
f. Jarak microphone dan sumber suara 5 cm

## 3. Hasil Pengujian
Dari  hasil  uji  coba  menurut  skenario  eksperimen  yang telah  ditetapkan,  kemudian  dibandingkan  berdasarkan jenis  kata  yang  digunakan  yaitu  suku  kata,  kata  dan frasa. Tabel 1  menunjukkan  hasil eksperimen  dengan 3 skenario  terhadap  pengenalan  suku  kata  pada  aksara Lampung.

## Tabel 1. Tabel hasil pengenalan suku kata
Eksperimen Jumlah Percobaan Jumlah Akurat Persentase Akurasi Eksperimen 1 600 382 63,67% Eksperimen 2 600 281 46,83% Eksperimen 3 300 124 41,33%
Dari tabel di atas didapatkan selisih perbandingan yang tidak  begitu  jauh. Pada eksperimen pertama didapatkan hasil  akurasi  63,67%  dimana  akurasi  pengenalan  suku kata  yang  paling  tinggi  dibanding  eksperimen  2  dan eksperimen  3  yang  mendapatkan  akurasi  46,83%  dan 41,33%.  Suku  kata  yang  memiliki  akurasi  terbaik  dari hasil  uji  coba  banyak  terdapat  pada  eksperimen  1 dimana ada 6 suku kata (ka, ba, da, ja, nya, dan sa) yang memiliki  tingkat  akurasi  mencapai  100%.  Untuk  kata terendah  akurasinya  terdapat  3  suku  kata  (ga,  na,  dan ca)  yang  memiliki  tingkat  akurasi  0%  dan  2  suku  kata yang memiliki akurasi hanya 3,33% (a) dan 6,67% (wa). Sedangkan  untuk  hasil  pengenalan  suku  kata  pada eksperimen  2  dimana  menggunakan microphone yang berbeda  dari  eksperimen  1,  tidak  terdapat  akurasi pengenalan yang berhasil mencapai 100% dan suku kata yang memiliki akurasi tertinggi yaitu “sa” 96,67%.
Untuk  eksperimen  terakhir  yaitu  eksperimen  3  yang menggunakan  suara  untrained  speaker  sebagai  suara penguji  dengan microphone yang  sama  seperti eksperimen  1,  didapatkan  hasil  yang  tidak  begitu  baik juga untuk tingkat akurasi pengenalannya. Dari 10 suku kata  pilihan  yaitu  5  suku  kata  berakurasi  baik  dan  5 suku  kata  berakurasi  buruk,  terdapat  2  suku  kata  yang memiliki  tingkat  akurasi  baik  yaitu  “ja”  dan  “sa” 93,33%.  Dan  suku  kata  dengan  akurasi  buruk  adalah “ga”, “ca”, dan “wa” yang memiliki akurasi 0%.
Berdasarkan  persentase  akurasi  dari  hasil  uji  coba pengenalan  suku  kata  dari  masing-masing  eksperimen yang  telah  dilakukan.  Skenario  eksperimen  pengenalan suku kata lebih baik akurasinya pada eksperimen 1. Hal ini  disebabkan microphone yang  digunakan  lebih  baik daripada microphone pada  eksperimen  2.  Walaupun pada  eksperimen  3  menggunakan microphone seperti eksperimen  1,  suara  penguji  lebih  baik  akurasinya dengan  menggunakan  suara trained speaker dibanding suara untrained speaker .
Tabel 2. Tabel hasil pengenalan kata
Eksperimen Jumlah Percobaan Jumlah Akurat Persentase Akurasi Eksperimen 1 1200 1009 84,08% Eksperimen 2 1200 814 67,83% Eksperimen 3 1200 842 70,17%
Pada tabel 2 dapat dilihat persentase akurasi pengenalan kata  pada  beberapa  eksperimen  memiliki  hasil  yang jauh berbeda antara eksperimen 1 dibanding eksperimen 2  dan  eksperimen  3.  Akurasi  pengenalan  kata  pada eksperimen 1 memiliki akurasi yang tertinggi dibanding eksperimen lainnya. Kata yang memiliki akurasi hingga 100  %  cukup  banyak  yaitu  ada  10  kata  “ghuwa”, “indui”,  “sai  ”,  “suluh”,  “mengan”,  “mi”,  “nginum”, “kamagh”,  “kemaman”,  dan  “lapah”.  Dan  hasil  yang paling buruk tingkat akurasinya yaitu kata “apak” (0%), “kawai” (16,67%) dan “mid” (16,67%).
Hasil  eksperimen  2  yang  menggunakan microphone Realtek  Audio  6.0.1.6128  memiliki  akurasi  pengenalan kata  67,83%,  kata  dengan  akurasi  terbaik  adalah  “sai” (100%) dan kata dengan akurasi terendah adalah “apak” (0%).  Eksperimen  3  dimana  sumber  suara  penguji adalah  untrained  speaker  serta  lingkungan  dan microphone sama dengan eksperimen 1, tetap memiliki akurasi pengenalan yang kurang baik dari 40 kata yang diuji  coba.  Kata  yang  memiliki  akurasi  terbaik  adalah “sai” (100%) dan “ghuwa” (96,67%). Sedangkan untuk akurasi  pengenalan  kata  yang  memiliki  akurasi  buruk yaitu  kata  “apak”  dan  “mid”  (0%),  “ghibu”  (6,67%), dan “kawai” (13,33%).
Tabel 3. Tabel hasil pengenalan frasa Eksperimen Jumlah Percobaan Jumlah Akurat Persentase Akurasi Eksperimen 1 600 392 66% Eksperimen 2 600 321 53,50% Eksperimen 3 600 328 54,67%
Hasil  pengenalan  frasa  dari  eksperimen  yang  telah dilakukan,  akurasi  tertinggi  adalah  eksperimen  1  yaitu 66%,  dan  eksperimen  2  mendapatkan  akurasi  terendah yaitu 53,50%.  Pada eksperimen 1 frasa dengan akurasi tertinggi  dengan  akurasi  mencapai  100%  ada  3  frasa (lihat tabel 4.12) dan akurasi pengenalan frasa terendah adalah frasa “mobil apak” dan “apak mid kota” dengan persentase  0%.    Eksperimen  2  memiliki  persentase akurasi  53,50%,  dimana  akurasi  frasa  tertinggi  pada eksperimen  2  terdapat  1  frasa  yang  mencapai  akurasi pengenalan  83,33%  “beli  mobil  bighu”.  Sedangkan akurasi  terendah  terdapat  2  frasa  dengan  akurasi  0% yaitu  “mobil  apak”  dan  “apak  mid  kota”.  Akurasi tertinggi pada eksperimen 3 hanya terdapat 1 frasa yang mencapai  96,67%  “beli  mobil  bighu”.  Dan  akurasi terendah  yaitu  0%  terdapat  2  frasa  yaitu  “mobil  apak” dan “apak mid kota”.
Berdasarkan  hasil  ini  semakin  memperjelas  bahwa microphone dan  sumber  suara  penguji  berpengaruh dalam  akurasi  pengenalan  suku  kata,  kata,  dan  frasa. Dimana  eksperimen  terbaik  untuk  pengenalan  suku kata,  kata,  dan  frasa  adalah  eksperimen  1  dengan microphone Genius MIC01A serta suara penguji adalah trained speaker .  Sedangkan  eksperimen  3  yang menggunakan microphone yang sama dengan eksperimen  1  dan untrained speaker sebagai  suara penguji  memiliki  hasil  akurasi  yang  rendah.  Tetapi walaupun  memiliki  akurasi  rendah  hasil  implementasi testing  pengenalan  ucapan  ini  dapat  mengenali  ucapan yang  tidak  hanya  bersumber  pada  ucapan trained speaker .
Hasil  keseluruhan  dari  rata-rata  akurasi  pengenalan ucapan  pada  suku  kata,  kata,  dan  frasa  dapat  diamati pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel hasil pengenalan suku kata, kata, dan frasa Jenis Ucapan Jumlah Percobaan Jumlah Akurat Persentase Akurasi Suku Kata 1500 787 52,47% Kata 3600 2665 74,03% Frasa 1800 1041 57,83%
Pada  pengenalan  suku  kata,  akurasi  pengenalan  ucapan didapatkan  52.47%  dari  total    jumlah  percobaan pengucapan  1500  kali  pengucapan  dengan  787
pengucapan  yang  tepat  dikenali.  Ada  beberapa  suku kata yang mendapatkan akurasi pengenalan suku kata 0 %  diantaranya  yaitu  suku  kata  “ga”,  “na”,  dan  “ca”. Suku kata “ga” sendiri sering dikenali sebagai “da” dan “ja”. Sedangkan suku kata “na” sering dikenali sebagai “ma”.  Dan  untuk  suku  kata  ca  sering  dikenali  sebagai “sa” dan “ja”. Pengenalan ucapan suku kata juga tingkat akurasinya  lebih  rendah  dibanding  akurasi  pengenalan kata dan frasa, hal ini dipengaruhi dari cara pengucapan yang  hampir  sama  antara  suku  kata  satu  dan  lainnya. Dari  hasil  pengenalan  suku  kata  ini  juga  peneliti  harus lebih  baik  lagi  dalam  melakukan  perekaman  suara  dan perancangan acoustic  model untuk  mengatasi  masalah pengenalan  ucapan  yang  memiliki  kemiripan  dalam pengucapannya.
Pada  pengenalan  ucapan  untuk  kata  didapatkan  hasil akurasi pengenalan yang paling baik yaitu 74,03%. Ada beberapa kata yang memiliki tingkat akurasi pengenalan yang  buruk  yaitu  “apak”,  “mid”,  dan  “kawai”.  Untuk pengenalan  kata  “apak”  sering  diterjemahkan  menjadi “a  pa”  dan  “pa”.  Untuk  pengenalan  kata  “mid”  sering diterjemahkan  sebagai  “mi”.  Dan  pengenalan  kata “kawai”  sering  diterhjemahkan  dengan  “pakai”, “sampai”,  dan  “sai”.    Pengucapan  kata  yang  memiliki cara  pengucapan  yang  hampir  sama/mirip  akan menyebabkan  penerjemahan  pada  pengenalan  ucapan akan  berbeda  dengan  kata  yang  diucapkan.  Selain  itu hal  tersebut  juga  akan  memengaruhi  pada  proses pengenalan  frasa,  dimana  kata  yang  memiliki  akurasi kurang  baik  akan  menerjemahkan  frasa  yang  tidak sesuai.  Seperti  kata  “apak”  yang  berpengaruh  pada pengenalan frasa “mobil apak”.
Akurasi  pengenalan  untuk  frasa  dalam  uji  coba didapatkan  hasil  57.83%  dari  total  1800  kali pengucapan  pada  frasa.  Terdapat  beberapa  frasa  yang tidak  dapat  dikenali,  seperti  frasa  “mobil  apak”  dan “apak  mid kota”. Hal  ini  dipengaruhi oleh kata “apak” yang memiliki akurasi pengenalan yang buruk, sehingga frasa yang memiliki kata “apak” akan memiliki akurasi yang buruk juga.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil eksperimen pengenalan ucapan untuk aksara  Lampung,  disimpulkan  bahwa  pengenalan ucapan  terbaik  terjadi  pada  jenis  pengucapan  kata, sedangkan  akurasi    pengenalan  terendah  terjadi  pada jenis  suku  kata  pelafalan  ucapan  suku  kata  aksara Lampung  dikarenakan  kemiripan  pelafalan  suku  kata yang  cukup  pendek  tersebut.  Selain  itu  dari  segi  lain yaitu microphone dan sumber suara penguji mempengaruhi akurasi pengenalan ucapan. Microphone Genius MIC01A dan suara trained speaker mendapatkan akurasi yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1] S.M. Abdou, dkk., "Computer Aided Pronounciation  Learning  System  Using  Speech
Recognition Techniques", Cairo University, 2006. [2] Azmi,  Mohamed  M.,  dkk.,  "Syllable-Based Automatic Arabic Speech Recognition Techniques", Cairo University, 2008.
[3] Walker,  Willie,  dkk.,  "Sphinx-4:  A  Flexible  Open Source  Framework  for  Speech  Recognition. Oakland", Sun Microsystem,  2004.
[4] Chowdhury,  Shammur  Absar.,  "Implementation  of Speech  Recognition  System  for  Bangla",  Dhaka: School  of  Engineering  and  Computer  Science BRAC University, 2010.
[5] Gupta,  Ripul.,  "Speech  Recognition  for  Hindi", Mumbai, Indian Institute of Technology, 2008.
[6] Ferdiansyah, Veri dan Purwarianti, Ayu., "Indonesian Automatic Speech Recognition System Using  English-Based  Acoustic  Model",    Bandung, Institut Teknologi Bandung, 2011.
[7] Fitriliana,  K.  Rahmadi,  A.  Siska,  "Pengenalan Ucapan  Metode  MFCC-HMM  untuk  Perintah Gerak  Robot  Mobil  Penjejak  Identifikasi  Warna". Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Universitas Andalas, Sumatra Barat, 2013.
[8] Sipayung,  Juan  Rio.  "Aplikasi  Pemilih  Menu Berpenggerak Suara Pada Sistem Operasi GNU/Linux", Universitas Sumatera Utara,  Medan, 2010.