## RANCANG BANGUN PURWARUPA SISTEM PENGUNCI LEMARI DENGAN PENGENALAN SUARA
1 Laksamana Akbar Dzulfikar, 2 Emy Haryatmi, 3 Tri Agus Riyadi
12 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma, 3 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 akbardzulfikar09@gmail.com, 2 emy_h@staff.gunadarma.ac.id,
3 ta_riyadi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Sistem  keamanan  berbasis  teknologi  modern  telah  banyak  diterapkan  di  kehidupan sehari-hari  salah  satunya  adalah  penerapan  sistem  keamanan  pada  kunci  pintu  lemari. Perintah  suara  merupakan  salah  satu  media  pengoperasian  sistem  home  automation  yang banyak diminati. Pada penelitian ini  dibuat sistem pengunci lemari dengan metode pengenalan suara.  Sistem  keamanan  ini  menggunakan  suara  untuk  membuka  kunci  pintu  lemari  dan menguncinya.  Alat ini  dirancang  dengan  menggunakan  modul  elechouse  voice  recognition  v3, Arduino  Uno  R3  sebagai  mikrokontroler,  motor  servo  9g  dan  lampu  LED.  LED  berfungsi sebagai indikator tambahan pada saat penguncian lemari. Perancangan sistem pengunci lemari ini  menggunakan  pengenalan  suara  dengan  dua  kondisi  pergerakan  motor  servo.  Hasil penelitian menunjukkan kondisi pertama jika suara pengguna terdeteksi sebagai suara dengan signature  “on”  maka  motor  servo  akan  bergerak  membuka  kunci  lemari  dan  LED  sebagai indikator tambahan akan menyala. Kondisi kedua yaitu jika suara pengguna terdeteksi sebagai suara dengan signature “off” maka motor servo akan bergerak menutup kunci lemari dan LED sebagai  indikator  tambahan  akan  mati.  Baud  rate  yang  memiliki  tingkat  keberhasilan  paling tinggi adalah 2400 bps.
Kata Kunci : mikrokontroler, pengenalan suara, sistem keamanan, sistem pengunci.

## Abstract
Modern technology-based security systems have been widely applied in daily life, one of which is the application of security systems on cabinet door locks. Voice commands are one of the  most  popular  home  automation  media  operating  systems.  In  this  study,  a  cabinet  locking system was made  with a speech recognition method. This security system uses sound to unlock cabinet doors and lock them. This tool is designed by using the v3 voice recognition elechouse module, Arduino Uno R3 as a microcontroller, 9g servo motor and LED lights. LED functions as an additional indicator when locking cabinets. The design of this cabinet locking system uses voice  recognition  with  two  servo  motor  movement  conditions.  The  results  show  the  first condition  if the  user's  voice is  detected  as a  sound  with  a  signature "on"  then  the  servo  motor will move to unlock the cabinet and the LED as an additional indicator will light up. The second condition is  if  the  user's  voice  is  detected  as  a sound with  an  "off" signature,  the  servo  motor will move to close the cabinet lock and the LED as an additional indicator will turn off. Baud rate has the highest success rate is 2400 bps.
Keywords : microcontroller, locking system, security system, voice recognition.

## PENDAHULUAN
Teknologi  modern  pada  zaman  ini banyak  dipergunakan  pada  berbagai  aspek kehidupan  salah  satunya  pada  teknologi pengunci. Salah satu penerapan sistem pengunci adalah  kunci  berbagai  pintu,  seperti  pada pintu  lemari  hingga  kotak  deposit.  Sistem pembukaan  dan  penguncian  pintu  secara elektronik  maupun  mekanik  telah  banyak dipergunakan.  Sistem  penguncian  yang  telah diterapkan  pada  lemari  antara  lain  adalah menggunakan  akses  berupa  tombol  angka password [1],  pengenalan  biometrik  pada sidik jari  manusia [2], dan dengan  kartu yang memiliki  kode  unik  [3].  Setiap  akses  yang telah  disebutkan  memiliki  kelebihan  dan kekurangan masing-masing. Penguncian dengan tombol angka password memiliki kekurangan dapat dimasukan oleh siapapun yang mengetahui angka password tersebut.  Penguncian  dengan smartphone dapat  digunakan  oleh  siapapun yang  menggunakan smartphone tersebut.
Pada  sistem  penguncian  dengan  pengenalan sidik jari manusia hanya dapat dilakukan oleh seseorang  yang  sidik  jarinya  telah  terekam oleh  sistem,  namun  jika  sidik  jari  tersebut terkena  goresan  atau  luka  dapat  membuat sensor  sidik  jari  menjadi  susah  dalam mengidentifikasi sidik jari.
Penelitian mengenai penggunaan pengenalan  suara  telah  banyak  dilakukan diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan oleh  Imario,  Sudiharto,  dan  Ariyanto  [4]. Penelitian  tersebut  menguji  validasi  suara
berbasis pengenalan suara ( voice recognition ) menggunakan easy VR  3.0.  Sensor  utama yang digunakan adalah sensor pengenal suara, dengan  menggunakan  modul easy VR  3.0. Pengenalan  suara  digunakan  sebagai  akses pintu  yang  menggunakan  kunci solenoid untuk membuka  kunci  dan  menutup  kunci.  Suara yang dikenali memiliki keunikan sendiri yaitu jika  suara  yang  direkam  adalah  suara  laki- laki,  modul  beberapa  kali  mengenali  suara yang terekam  walaupun yang  mengucapkannya bukan  suara  asli  telah  terekam  ke  dalam modul.  Berbeda  dengan  perempuan,  modul lebih dapat membedakan suara untuk pengguna perempuan yang telah terekam dalam modul.
Penelitian  lain  mengenai  penggunaan pengenalan  suara  dilakukan  oleh  Seppiawan, Nurussa'adah,  dan  Siwindarto  untuk  sistem keamanan pintu pagar otomatis menggunakan voice  recognition [5].    Pada  penelitian  tersebut menggunakan  modul Easy VR  3.0  sebagai modul  pengenal  suara.  Suara  dijadikan  sebagai akses  utama  untuk  pembukaan  pintu  pagar otomatis. Arduino Uno R3 digunakan sebagai mikrokontroller  yang  menghubungkan  serial modul sebagai input (masukan) dan motor DC sebagai output (keluaran). Pengujian  dilakukan dengan  percobaan  pengucapan  suara  dengan jarak-jarak  yang  berbeda,  maka  ditemukan jarak  yang  ideal  dalam  pengucapan  suaranya. Suara  yang  masuk  menggunakan microphone dihubungkan  dengan  modul wireless yang selanjutnya  suara  tersebut  diterima  oleh modul Easy VR3  dengan  jarak  10  meter. Untuk  kecepatan  respon  pergerakan  motor
DC  yang  digunakan  untuk  tiap  suara didapatkan hasil respon yang sama.
Penelitian  selanjutnya  telah  dilakukan oleh  Dani,  Adriansyah,  dan  Hermawan  yaitu merancang aplikasi voice command recognition berbasis  Android  dan  Arduino  Uno  [6].  Pada penelitian  tersebut  digunakan  suara  sebagai akses  utama  untuk  menghidupkan  dan mematikan  kipas  dan  lampu.  Namun  suara yang  terekam  adalah  suara  yang  dikenali berdasarkan  kata  yang  diucapkan,  bukan dikenali  berdasarkan  pengguna.  Suara  direkam melalui smartphone dan  akan  dideteksi  oleh modul Bluetooth yang  terhubung  dengan Arduino Uno R3. Suara dapat dideteksi karena
Arduino  Uno  R3  menggunakan  Google voice command yang  mana  Google  memiliki  banyak kata  yang  telah  disimpan  sehingga  Arduino Uno R3 dapat mengenali kata yang diucapkan dengan suara siapapun yang mengucapkannya.
Penelitian  mengenai voice  recognition menggunakan modul elechouse voice recognition juga  dibuat  oleh  Nugroho, Setyawan, dan Basuki [7]. Penelitian tersebut menggunakan modul elechouse voice recognition untuk  alat  bantu  penderita disabilitas  menggunakan  mikrokontroller Arduino  Uno  R3.  Pada  penelitian  tersebut, microphone yang digunakan adalah microphone
dengan  kualitas  standar,  maka  jika  pengguna tidak  mengucapkan  suara  dengan  jarak  dekat maka  suara  tidak  dapat  terekam  dan  tidak dikenali  secara  baik.  Hal  ini  dimungkinkan karena nilai baud rate yang digunakan kurang tepat  sehingga  suara  tidak  dapat  terekam  dan tidak  dikenali  dengan  baik.  Berdasarkan  hal tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  dirancang sebuah  sistem  yang  dapat  membuka  dan menutup  pintu kunci lemari dengan menggunakan  metode  pengenalan  suara ( voice  recognition) berdasarkan  beberapa nilai baud  rate yang  berbeda  supaya  suara dapat dikenali dengan baik.

## METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  pengunci  lemari dengan  menggunakan  pengenalan  suara  dibagi atas dua bagian, yaitu sistem perekaman suara dan  sistem  pengunci  lemari.  Sistem  perekaman suara  merupakan  perekaman  terhadap  suara pengguna  yang  dapat  digunakan  untuk membuka  dan  mengunci  pintu  lemari.  Sistem pengunci  lemari  ini  berdasarkan  dari  sistem perekaman suara. Suara yang dapat digunakan pada  sistem  pengunci  lemari  untuk  membuka dan  mengunci  lemari  hanya suara yang  telah tersimpan dalam sistem.

## Perancangan Sistem Perekaman Suara
Gambar 1 merupakan perancangan untuk perekaman  suara  yang  membutuhkan input (masukan)  berupa  suara  yang  dimasukkan pada  modul voice  recognition karena  modul tersebut  belum  menyimpan  suara.  Suara pengguna  yang  direkam  merupakan  sinyal analog  yang  bersumber  dari  manusia  dan direkam  dengan  menggunakan microphone .
Pengucapan  suara  pengguna  harus  memenuhi beberapa  kriteria  seperti  pengucapan  yang jelas,  tinggi  rendah  nada  suara  harus  sesuai, serta  intonasi  suara. Microphone digunakan untuk mengubah input (masukan) berupa sinyal analog menjadi sinyal digital. Microphone yang digunakan  adalah  jenis microphone dengan jack 3.5mm jenis stereo 3 pole TRS ( Tip Ring Sleeve ). Suara pengguna yang diucapkan pada microphone akan  masuk  ke  modul elechouse voice recognition V3. Modul akan mendeteksi suara  yang  telah  diubah  dari  sinyal  analog menjadi  sinyal  digital  pada  perekaman  suara dengan  modul voice  recognition yang membutuhkan mikrokontroller. Mikrokontroller yang  digunakan  adalah  Arduino  Uno  R3  dan dibutuhkan untuk mengaktifkan fungsi  modul voice recognition .
Proses  perekaman  suara  membutuhkan beberapa  kali  pengulangan  pengucapan  suara sehingga  modul  dapat  merekam  suara  jika suara  telah  cocok  pada  percobaan  pengulangan suara.  Suara  yang  tersimpan  dapat  diproses menjadi output (keluaran) dengan mikrokontroller Arduino  Uno  R3.  Pada  proses  perekaman suara,  Arduino  Uno  R3  akan  mendefinisikan suara  dengan  variabel  “ signature ”  dan
“recordnum”.  Teknik  perekaman  pada  modul dengan melatih ( train ) modul terlebih dahulu.
Ketika  suara  akan  disimpan,  maka  masukan command :  sig train 0  on. Command tersebut artinya  suara  direkam  dan  disimpan  pada record  0 dengan signature “on”,  lalu  serial monitor  akan  mencetak  atau  menunjukan perintah  “ Speak  Now ”.  Lalu  suara  dari  kata diucapkan  sekali  yaitu  “on”,  dan  saat  serial monitor mencetak atau menunjukkan perintah “ Speak  Again ”  suara  diucapkan  sekali  lagi “on”.  Jika  dua  suara  yang  telah  diucapkan sama atau cocok, serial  monitor akan  mencetak perintah “ Success ” dan “ record 0 ” telah terekam oleh modul. Jika dua suara tidak sama, ulangi prosedur  sebelumnya  hingga  dua  suara  yang direkam sama atau cocok.
Pada saat merekam suara terdapat dua lampu  LED  pada  modul  yang  digunakan  saat proses  perekaman.  Setelah  mengirimkan perintah  perekaman,  LED  warna  kuning  akan berkedip  secara  cepat  yang  artinya  bersiap untuk  mengucapkan kata. Kata yang  diucapkan harus jelas pada saat LED merah menyala dan proses perekaman berhenti ketika LED merah mati.  Selanjutnya,  LED  kuning  berkedip kembali  untuk  bersiap  mengulang  kata  yang telah  diucapkan sebelumnya. Pada saat kedua suara  yang  direkam  dinyatakan  sama  maka LED  merah  dan  LED  kuning  akan  berkedip secara  bersamaan.  Namun  jika  perekaman gagal  LED  kuning  dan  LED  merah  akan berkedip  secara  cepat.  Kata  pertama  yang direkam  adalah  suara  dengan signature ”on”. Pada  serial  monitor  ketik command “sigtrain
0 on ” . Selanjutnya terkirim dan serial monitor akan memberikan perintah “ Speak Now ”. Suara diucapkan dan serial monitor akan memberikan perintah  “ Speak  Again ”,  kemudian  suara diucapkan  kembali.  Jika  kedua  suara  telah sama  atau  cocok  maka  serial  monitor  akan mencetak  “ success ”,  dan  “ Record  0 ”  serta “ SIG  (signature)  : on”.  Kata  Kedua  yang direkam  adalah  suara  dengan signature “ off ” pada  serial  monitor  ketik command  “sigtrain 1  off” .  Selanjutnya  terkirim  dan  serial
monitor  akan  memberikan  perintah  “ Speak Now ”,  kemudian  suara  diucapkan  dan  serial monitor  akan  memberikan  perintah  “ Speak Again ”. Suara diucapkan kembali, jika kedua suara  telah  sama  atau  cocok  maka  serial monitor  akan  mencetak  “ success ”,  dan “ Record  1 ”  serta  “ SIG  (signature)  :  off ”.
Suara  yang  telah  terekam  dapat  disimpan dengan command “ load  0  1 ” signature “on”, dan  suara  dengan signature “ off ”  ke  modul voice recognition.

## Perancangan Sistem Pengunci Lemari Dengan Pengenalan Suara
Gambar 2. Sistem Pengunci Lemari dengan Pengenalan Suara
Perancangan  sistem  pengunci  lemari dengan  pengenalan  suara  terlihat  pada Gambar  2.  Sistem  penguncian  ini  hanya merespon suara yang sama dengan suara yang telah  terekam.  Suara  tersebut  memiliki  akses untuk  membuka  dan  menutup  kunci  lemari. Apabila  suara  pengguna  yang  terdeteksi cocok  dengan  suara  yang  tersimpan,  maka suara  dikirimkan  menuju  Arduino  Uno melewati jalur UART ( Universal Asynchronous  Receiver-Transmitter )  dengan komunikasi  serial  RX  ( received )  dan  TX ( transmitted ).  Suara  yang  diterima  modul voice  recognition selanjutnya  dikirimkan
melalui  pin  TX  modul voice  recognition menuju  pin  digital  2  Arduino  Uno  yang dijadikan  sebagai  RX  untuk  menerima masukan ( input ) dari modul voice recognition seperti terlihat pada Gambar 3.
Suara  pengguna  yang  masuk  ke  dalam mikrokontroller  dikondisikan  menjadi  2. Kondisi  pertama  untuk  membuka  kunci  dan menghidupkan  lampu  LED.  Kondisi  kedua untuk  menutup  kunci  dan  mematikan  lampu LED.  Kunci  lemari  digerakkan  oleh  motor servo  berdasarkan  suara  yang  telah  dikenali. Lampu LED membutuhkan resistor agar tidak mendapatkan muatan yang berlebih.
Sistem Perekaman Suara Motor Servo dan LED untuk membuka dan mengunci pintu lemari Mikrokontroller

## Gambar 3. Rangkaian Pengunci Lemari menggunakan Suara
Gambar 4. Flowchart Sistem Pengunci Lemari dengan Pengenalan Suara
Flowchart pada  Gambar  4  merupakan alur  kerja  dari  pengunci  lemari  dengan pengenalan  suara  untuk  mengunci  dan membuka  kunci.  Masukan  suara  yang  masuk ke  dalam  mikrokontroller  didefinisikan  sebagai “rekaman”.  Rekaman  untuk  membuka  kunci dan  menutup  kunci  seperti  dengan  kondisi yang  telah  dibuat.  Jika  suara  yang  masuk terdefinisi  sebagai  rekaman  dengan signature “ off ”  maka  kunci  lemari  akan  bergerak mengunci  lemari  dan  lampu  LED  akan  mati. Jika  suara  yang  masuk  terdefinisi  sebagai rekaman  dengan signature “ on ”  maka  kunci lemari  akan  bergerak  membuka  kunci  lemari dan lampu LED akan menyala.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  terhadap  rancangan  sistem pengunci lemari dilakukan berdasarkan 4 nilai baud  rate yang  berbeda-beda  yaitu  2400  bps, 4800  bps,  9600  bps,  dan  19200  bps.  Setiap pengujian  nilai baud  rate dilakukan  10  kali percobaan  sehingga  total  percobaan  yang dilakukan  sebanyak  40  kali.  Pada  pengujian ini  digunakan  masing-masing  dua  kata  untuk membuka  dan  menutup  kunci.  Kata  “buka” dan  “alpha”  digunakan  untuk  membuka kunci.  Kata  “tutup”  dan  “beta”  digunakan untuk  menutup  kunci.  Pengujian  pertama dengan  nilai baud  rate sebesar  2400  bps diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Perancangan dengan Nilai Baud Rate sebesar 2400 bps Suara Pengguna Pengujian Hasil Percobaan Yang Berhasil Delay Sigtrain Persentase Keberhasilan Kondisi Kunci Buka 1 7 < 2 detik On 70% Terbuka Tutup 1 6 < 2 detik Off 60% Tertutup Alpha 1 6 < 2 detik On 60% Terbuka Beta 1 7 < 2 detik Off 70% Tertutup Buka 2 7 < 2 detik On 70% Terbuka Tutup 2 7 < 2 detik Off 70% Tertutup Alpha 2 7 < 2 detik On 70% Terbuka Beta 2 7 < 2 detik Off 70% Tertutup
Pada  Tabel  1  ditunjukkan  berdasarkan hasil  pengujian  dengan  menggunakan baud rate sebesar  2400  bps  dengan  persentase keberhasilan  pengenalan  suara  hingga  kunci dapat  terbuka  dan  tertutup  sebesar  60%  dan 70%  pada  pengujian  pertama.  Persentase keberhasilan  pengenalan  suara  hingga  kunci dapat  terbuka  dan  tertutup  sebesar  70%  pada pengujian yang kedua. Pengenalan suara berhasil
membuka  dan  menutup  kunci  lemari. Delay yang  dihasilkan  antara  pengucapan  dengan kondisi kunci sebesar kurang dari 2 detik.
Pengujian  kedua  dengan  dengan  nilai baud  rate sebesar  4800  bps  diperlihatkan  pada Tabel  2.  Hasil  pengujian  dengan  menggunakan nilai baud rate sebesar 4800 bps pada Tabel 2 memperlihatkan tingkat keberhasilan pengenalan suara  hingga  kunci  terbuka  dan  tertutup
sebesar 40% dan 50% pada pengujian pertama. Pengujian  kedua  diperoleh  tingkat  keberhasilan pengucapan  suara  dengan  kondisi  kunci
sebesar  50%. Delay yang  dihasilkan  antara pengucapan  dan  kondisi  kunci  masih  kurang dari 2 detik.
Tabel 2. Hasil Pengujian Perancangan dengan Nilai Baud Rate sebesar 4800 bps Suara Pengguna Pengujian Hasil Percobaan Yang Berhasil Delay Sigtrain Persentase Keberhasilan Kondisi Kunci Buka 1 5 < 2 detik On 50% Terbuka Tutup 1 4 < 2 detik Off 40% Tertutup Alpha 1 5 < 2 detik On 50% Terbuka Beta 1 4 < 2 detik Off 40% Tertutup Buka 2 5 < 2 detik On 50% Terbuka Tutup 2 5 < 2 detik Off 50% Tertutup Alpha 2 5 < 2 detik On 50% Terbuka Beta 2 5 < 2 detik Off 50% Tertutup
Pengujian  ketiga  dengan  menggunakan nilai baud  rate sebesar  9600  bps.    Hasil pengujian  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Hasil pengujian  pertama  dan  kedua  dengan baud rate 9600  bps  pada  Tabel  3  memperlihatkan persentase  keberhasilan  pengenalan  suara
dengan  kondisi  kunci  sebesar  30%  dan  40%. Delay antara  pengucapan  dan  kondisi  kunci dibawah 2 detik. Walaupun tingkat keberhasilan- nya  rendah,  namun  kondisi  kunci  masih memperlihatkan  hasil  yang  sesuai  dengan sigtrain .
Tabel 3. Hasil Pengujian Perancangan dengan Nilai Baud Rate sebesar 9600 bps
Suara Pengguna Pengujian Hasil Percobaan Yang Berhasil Delay Sigtrain Persentase Keberhasilan Kondisi Kunci Buka 1 4 < 2 detik On 40% Terbuka Tutup 1 3 < 2 detik Off 30% Tertutup Alpha 1 4 < 2 detik On 40% Terbuka Beta 1 4 < 2 detik Off 40% Tertutup Buka 2 3 < 2 detik On 30% Terbuka Tutup 2 4 < 2 detik Off 40% Tertutup Alpha 2 4 < 2 detik On 40% Terbuka Beta 2 3 < 2 detik Off 30% Tertutup
Pengujian  terakhir  dengan  menggunakan baud  rate sebesar  19200  bps  diperlihatkan pada Tabel 4. Berdasarkan Tabel 4 persentase keberhasilan  pengenalan  suara  dan  kondisi kunci  dengan baud  rate sebesar  19200  bps
adalah  20%  dan  30%.  Dibandingkan  dengan nilai baud rate yang lain maka pada baud rate 19200 bps memiliki keberhasilan paling kecil. Delay antara  pengenalan  suara  dan  kondisi kunci masih dibawah 2 detik.
Tabel 4. Hasil Pengujian Perancangan dengan Nilai Baud Rate sebesar 19200 bps Suara Pengguna Pengujian Hasil Percobaan Yang Berhasil Delay Sigtrain Persentase Keberhasilan Kondisi Kunci Buka 1 2 < 2 detik On 20% Terbuka Tutup 1 3 < 2 detik Off 30% Tertutup Alpha 1 2 < 2 detik On 20% Terbuka Beta 1 2 < 2 detik Off 20% Tertutup Buka 2 3 < 2 detik On 30% Terbuka Tutup 2 3 < 2 detik Off 30% Tertutup Alpha 2 2 < 2 detik On 20% Terbuka Beta 2 2 < 2 detik Off 20% Tertutup
Berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan terhadap empat nilai baud rate, nilai baud rate sebesar  2400  bps  memperlihatkan  hasil  yang paling  baik  dibandingkan  dengan  nilai lainnya. Hal ini dikarenakan tingkat keberhasilan  pengenalan  suara  terhadap kondisi  kunci  lebih  tinggi  yaitu  hingga  70% dari  10  kali  pengujian  untuk  setiap  kata  yang diucapkan. Nilai baud rate sebesar 19200 bps menghasilkan tingkat keberhasilan pengenalan pengucapan dengan kondisi kunci hanya  sebesar  20%  -  30%  dari  10  kali pengujian untuk setiap kata yang diucapkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan pengujian  maka  sebuah  sistem  pengunci lemari dengan pengenalan suara telah berhasil dibuat.  Hasil  pengujian  memperlihatkan bahwa  dengan baud  rate sebesar  2400  bps, suara lebih banyak dikenali yaitu hingga 70% dari  10  kali  pengujian  dibandingkan  dengan suara  yang  memiliki  nilai baud  rate lainnya yang  telah  diuji.  Sistem  berhasil  mengenali
suara  untuk  membuka  dan  menutup  kunci lemari. Delay yang  dihasilkan  dari  semua pengujian  antara  pengucapan  suara  dengan kondisi  kunci  dibawah  2  detik.  Hal  tersebut menunjukkan perancangan sistem sudah baik.
Hasil  pengujian  pada  penelitian  ini hanya  mencapai  70%,  sehingga  sistem  ini perlu dirancang ulang supaya tingkat keberhasilan  hingga  100%.  Pada  penelitian selanjutnya  sistem  pengunci  lemari  dengan pengenalan suara dapat dikembangkan menggunakan modul pengenalan suara lainnya  yang  telah  dibuat  sendiri  atau  yang tersedia  dipasaran  sehingga  sistem  pengunci lemari menjadi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Pratama, Merancang  pengantar- mukaan  kunci  pembuka  pintu  mobil berbasis  mikrokontroller . Universitas Gunadarma: Jakarta,  2013.
[2] R.  Ulansari,  “Perancangan  Keamanan Akses  Ruang  Menggunakan  Verifikasi Biometrik  Pengenalan  Wajah  dan  Sidik
Jari,” Tesis ,  Universitas  Gunadarma,
Jakarta, 2015.
[3] M.  S.  Alam,  “Rancang  Bangun  Sistem
Keamanan  Benda  Museum  Menggunakan RFID Berbasiskan Mikrokontroller Atmega  8535,” Skripsi ,  Universitas
Gunadarma, Jakarta, 2013.
[4] A.  Imario,  D.  W.  Sudiharto,  dan  E.
Ariyanto,  “Uji  Validasi  Suara  Berbasis
Pengenalan  Suara  (Voice  Recognition)
Menggunakan  Easy  Vr  3.0,” Prosiding SNATIF ke 4, Fakultas Teknik,
Universitas Muria Kudus, 2017, hal. 801
– 806.
[5] A.  N.  Seppiawan,  Nurussa'adah,  dan  P.
Siwindarto,  “Sistem  Keamanan  Pintu
Pagar  Otomatis  Menggunakan  Voice
Recognition,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Elektro  Universitas  Brawijaya ,  vol.  2, no. 6, hal. 1 – 6, 2014.
[6] A.  W.  Dani,  A.  Adriansyah,  dan  D.
Hermawan, “Perancangan Aplikasi
Voice  Command  Recognition  Berbasis Android  dan  Arduino  Uno,” Jurnal Teknologi  Elektro,  Universitas  Mercu Buana , vol. 7, no. 1, hal. 11 – 19, 2016.
[7] A.  B.  Nugroho,  H.  Setyawan,  dan  L.  A.
Basuki,  “Pembuatan  prototype  robot beroda  berbasis  mikrokontroller  dan sensor  easy  voice  recognition  sebagai alat  bantu  penderita  disabilitas,” Jurnal Teknologi  Proses  dan  Inovasi  Industri , vol. 2, no. 1, hal. 37 – 41, 2016.