Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556

## Implementasi Voice Recognition pada Pengendalian Pergerakan Lengan Robot
Ary Anugrah Febriansyah 1 , Henry Candra 2 , Susan Sulaiman 3
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti ary062001600023@std.trisakti.ac.id 1 , henrycandra@trisakti.ac.id 2 , *susan@trisakti.ac.id 3

## INTISARI
Di dalam kehidupan manusia yang semakin meningkat dari waktu ke waktu, robot sering digunakan untuk menangani berbagai tugas yang tidak dapat ditangani oleh manusia, seperti di bidang nuklir dan kimia berbahaya.  Robot, khususnya jenis lengan robot  juga memegang peranan  penting dalam  proses  produksi  di  dunia  industri.  Pada  penelitian  ini,  dibangun  sebuah lengan robot yang pergerakannya  dikendalikan menggunakan suara. Suara manusia memiliki karakter yang berbeda-beda pada setiap individu. Pengenalan suara adalah kemampuan mesin atau program untuk menerima dan memahami perintah lisan dengan cara membandingkan perintah suara dengan suara yang telah disimpan di dalam basis data, agar perintah suara tersebut dapat dikenali. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan Voice  Recognition berbasis  Arduino  Uno  menggunakan  modul voice recognition V3 pada lengan robot yang terdiri dari 4 servo SG90. Pada pengujian yang dilakukan oleh user dengan berbagai jarak pengujian yang bervariasi dari 5 cm sampai dengan 30cm, sistem berhasil mengenali suara dengan tingkat keberhasilan rata-rata  sebesar  87%  dan  eror  sebesar  13%  .  Pada  pengujian  yang  dilakukan  oleh  2  partisipan  yang  bukan user sistem menunjukkan  kinerja  yang  cukup  baik  dan  diperoleh  rata-rata  tingkat  keberhasilan  9%  dan  eror  91%.  Selisih  waktu  yang dibutuhkan oleh lengan robot untuk memindahkan objek seberat 16 gram dan 30 gram sesuai perintah suara adalah 0,4936 detik.
Kata kunci: Arduino, Lengan Robot, Modul Voice Recognition V3 , Pengenalan Suara

## ABSTRACT
In human life that is increasing from time to time, robots are often used to handle various tasks that cannot be handled by humans,  such  as  in  the  fields  of  nuclear  and  hazardous  chemicals.  Robots,  especially  types  of  robot  arms  also  play  an important role in the production process in the industry. In this study, a robot arm was built which movements are controlled by using voice. Human voice has different characters for each individual. Voice recognition is the ability of a machine or program to receive and understand spoken commands by comparing voice commands with voices that have been stored in the  database,  so  that  the  voice  commands  can  be  recognized. This  study  aims  to  implement  Arduino  Uno-based  Voice Recognition using a V3 voice recognition module on a robot arm consisting of 4 SG90 servos. In tests conducted by user which distances varying from 5cm to 30cm the system succeeded in recognizing voices with an average success rate of 87% and 13% error. In tests conducted by 2 participants who are not in the data base, the performance was quite good with the average success rate  of 9% and 91% error. The  time difference required by the robot arm to move an object weighing  16 grams and 30 grams according to voice commands is 0.4936 seconds.
Keywords: Arduino, Robot Arm, Voice Recognition Module V3, Voice Recognition

## I. PENDAHULUAN
Pengembangan teknologi robot di dalam kehidupan manusia semakin meningkat dari waktu ke waktu.  Robot  sering  digunakan  untuk  menangani berbagai  tugas  yang  tidak  dapat  ditangani  oleh manusia, seperti di bidang nuklir, kimia, perjalanan ke luar  angkasa  dan  tugas-tugas  lain  yang  dilakukan  di
lingkungan  yang  berbahaya.  Saat  ini  robot  juga merupakan  bagian  yang  memegang  peranan  penting pada  proses  produksi  dalam  bidang  industri.  Robot memiliki  banyak  kelebihan,  di  antaranya  biaya  yang digunakan untuk mengoperasikan robot jauh lebih kecil dibandingkan tenaga manusia dengan fungsi yang sama dan  setelah  program  di  input,  robot  mampu  bekerja berulang  kali tanpa  jenuh  dengan  akurasi  yang  tinggi
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Implementasi Voice Recognition …(Febriansyah, dkk.)
[1].  Lengan  robot  merupakan  robot  yang  memiliki lengan seperti manusia, memiliki bentuk lengan-lengan kaku  yang  terhubung  secara  seri  dan  juga  memiliki sendi yang dapat berputar, memanjang atau memendek. Tujuan dibuatnya lengan robot adalah untuk membantu pekerjaan manusia [2].
Suara  manusia  memiliki  karakter  yang  berbeda - beda  pada  setiap  individu,  tetapi  ada  kasus  di  mana suara  yang  didengar  secara  langsung  sama  dengan individu  yang  lain  [3].  Pengenalan  suara  ( Voice Recognition) adalah  suatu  sistem  yang  dapat mengidentifikasi  seseorang  melalui  suaranya, voice recognition dapat  dikatakan  sebagai  proses  di  mana mesin  atau  program  menerima,  menafsirkan  perintah dan menjalankan perintah tersebut [4].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Indra Dwisaputra dkk. pada tahun 2019 dengan judul “Lampu Sein Helm Sepeda Berbasis Voice Recognition ”  diperoleh  akurasi  sebesar  80%  dari  10 kali percobaan [5]. Adapun penelitian yang dilakukan oleh Anita Rahayu dan Henri pada tahun 2020 dengan judul  “Sistem  Kendali  Rumah  Pintar  Menggunakan Voice Recoginition Module V3 Berbasis Mikrokontroler  dan IOT ”  memiliki  akurasi  sebesar 100% pada jarak 5 cm, sebesar 61,5% pada jarak 20 cm dan sebesar 30,4 % pada jarak 100 cm [6].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat rancangan pengendalian lengan robot dengan pengenalan  suara  menggunakan Voice  Recognition Module V3 berbasis  Arduino dengan  menghitung tingkat  keberhasilan  dan  eror pada  jarak  pengujian  5 cm, 15 cm, 25 cm, dan 30 cm. Selain itu akan dihitung pula  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan perintah  dengan  memindahkan  benda objek sesuai perintah suara bagi benda objek seberat 16 gram dan 30 gram.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Lengan Robot
Lengan  robot  adalah  robot  mekanik  yang gerakannya  dibuat  menyerupai  anatomi  lengan manusia.  Lengan  robot  memiliki  beberapa  sendi pergerakan dan pencengkram ( gripper ) yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  [7].  Kinematika  robot lengan terdiri atas pergerakan rotasi dan translasi. Pada gerakan  rotasi  yaitu  gerakan  berputar  pada  sebuah
sumbu yang tetap, gerakan tersebut dapat berputar pada sumbu  x,  y  maupun  z.  Sedangkan  pada  gerakan translasi, artinya terdapat pergeseran sumbu koordinat pada  jarak  tertentu  dari  sumbu  koordinat  semula. Lengan  robot  dapat  diprogram  ulang  secara  fleksibel oleh pengguna dan pada umumnya dapat dikendalikan dengan menggunakan mikrokontroler yang terhubung ke tiap motor penggeraknya.

## B. Suara
Suara  merupakan  alat  komunikasi  paling mendasar  bagi  manusia.  Suara  manusia  memiliki karakter  yang  berbeda  pada  setiap  individu  [8]. Pengucapan  kata  yang  sama  dengan  panjang  waktu sama  mungkin  juga  memiliki  perbedaan  ditengah pengucapan,  karena  adanya  perbedaan dari kecepatan kata  yang  diucapkan.  Sesuai  batasan  sinyal  audio, rentang  pendengaran  manusia  yaitu  20  Hz  hingga 20.000  Hz.  Karena  pada  dasarnya  sinyal  audio merupakan  sinyal  suara  yang  dapat  diproses  oleh pendengaran manusia, dimana 20 Hz adalah frekuensi terendahnya  dan  20.000  Hz  adalah  frekuensi tertingginya.  Saat  ini,  dengan  adanya  perkembangan teknologi,  suara  tidak  hanya  digunakan  untuk melakukan komunikasi antar manusia tetapi juga dapat digunakan  untuk  berkomunikasi  dengan  perangkat teknologi untuk mempermudahkan manusia melakukan sesuatu. Pemanfaatan sinyal audio meliputi perekaman, manipulasi sinyal dan reproduksi gelombang suara [9]. Sinyal suara dapat dikategorikan sebagai berikut:
1. Sinyal waktu kontinu dan sinyal waktu diskrit. Sinyal waktu kontinu terdefinisi untuk setiap nilai pada sumbu  waktu t,  t adalah bilangan riil dan sinyal waktu diskrit adalah sinyal yang terdefinisi hanya pada nilai waktu diskrit n, di mana n adalah bilangan bulat seperti diperlihatkan pada Gambar 1.

## (a)                                                   (b)
Gambar 1. (a) Sinyal kontinu; (b) Sinyal diskrit
2. Sinyal analog dan sinyal digital
Sinyal analog adalah apabila amplitudo dari data suatu  sinyal  terus  menerus  ada  dalam  rentang  waktu tertentu  dan  mempunyai  variasi  nilai  amplitudo  yang tak terhingga. Sedangkan sinyal digital adalah apabila
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Implementasi Voice Recognition …(Febriansyah, dkk.)
amplitudo dari suatu sinyal tidak kontinu dan memiliki amplitudo  yang  terbatas  dengan  besaran  0  dan  1. Gambar  2  memperlihatkan  sinyal  analog  dan  sinyal digital.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Sinyal analog; (b) Sinyal digital
Discrete  Fourier  Transform (DFT)  merupakan metode  transformasi  matematis  untuk  sinyal  waktu diskrit ke dalam domain frekuensi, dapat didefinisikan dengan rumus berikut:
( ) =   ∫ ( ) (1)
S(f)      = sinyal dalam domain frekuensi s(t)      = sinyal dalam domain waktu = konstanta dari nilai sebuah sinyal
f = frekuensi
t = waktu
Penelitian ini digunakan Fast Fourier Transform (FFT)  yang  merupakan  suatu  algoritma  yang digunakan  untuk  merepresentasikan  sinyal  dalam domain  waktu  diskrit  dan  domain  frekuensi.  FFT dipergunakan untuk mengurangi kompleksitas transformasi  yang  dilakukan  dengan  DFT . Proses perekaman  dalam  FFT  disimpan  dalam  bentuk gelombang  digital  berupa  gelombang  spektrum  suara yang  berbasis  frekuensi  sehingga  lebih  mudah menganalisa  spektrum  frekuensi  suara  yang  telah direkam [10].

## C. Pengenalan Suara
Pengenalan perintah suara adalah suatu pengendalian  perangkat  alat  elektronik  dengan menggunakan  perintah  suara.  Dengan  cara  tersebut
maka  perangkat  elektronik  dapat  bergerak  atau dikendalikan dengan perintah suara dari user . Tombol tidak  diperlukan  untuk  mengoperasikan  perangkat elektronik karena semua dapat dikendalikan oleh suara [11]. Modul pengenal suara atau voice recognition ini dapat  digunakan  pada  banyak  aplikasi  pengontrolan yang  membutuhkan  pendeteksian  bukan  hanya  suara melainkan  percakapan  seperti home  automation (di mana user dapat mengontrol nyala lampu, kunci pintu, televisi,  atau  perangkat  lainnya)  atau  sebagai  modul pelengkap sensor pendengaran pada robot [12].

## D. Motor Servo
Motor servo adalah sebuah motor yang dirancang dengan  sistem  umpan  balik  tertutup,  sehingga  dapat diatur posisi perputaran motor. Umpan balik berfungsi untuk  memberikan  informasi  pada  rangkaian  agar motor bergerak sesuai dengan yang diinginkan. Ada 2 jenis motor servo yaitu standard dan continuous . Motor servo standard hanya  mampu  berputar  180  derajat, sedangkan  motor  servo continous dapat  berputar  360 derajat [13].

## E. Parameter Kerja Sistem
Pada  penelitian  ini  akan  dihitung  tingkat keberhasilan dari Voice Recognition Module V3 dalam mengenali  perintah  suara  yang  sudah  disimpan  ke dalam  basis  data . Tingkat  keberhasilan  merupakan ukuran  yang  digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik kerja  dari  sistem  [14].  Tingkat  keberhasilan  dapat dihitung dengan persamaan (2).
% ℎ = . 100% (2)

## III. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, perancangan alat yang dibuat berupa  pembuatan  lengan  robot  yang  bergerak mengikuti  perintah  suara.  Proses  pengenalan  suara terjadi  di  modul Voice  Recognition  V3 dan menggunakan  mikrokontroler  Arduino  Uno  R3. Terdapat 5 (lima) perintah suara yang akan disimpan ke dalam basis data.
Pengujian akan  dilakukan  sebanyak  350  kali, terdiri dari masing-masing 10 kali pada setiap perintah suara oleh user yang ada dalam basis data dengan jarak pengujian 5 cm, 15 cm, 25 cm, dan 30 cm, 10 kali pada setiap perintah suara yang dilakukan oleh partisipan 1 (pria) yang tidak ada dalam basis data dan 10 kali pada
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
setiap perintah suara yang dilakukan oleh partisipan 2 (wanita)  yang tidak ada dalam basis data, 5 kali pada setiap  perintah  suara  dengan  bobot  objek  seberat  12 gram  dan  5  kali  pada  setiap  perintah  suara  dengan bobot  objek  seberat  30  gram  untuk  mendapatkan berapa  waktu  yang  diperlukan  lengan  robot  untuk memindahkan  benda  dengan  bobot  yang  berbeda. Diagram  blok  dari  sistem  yang  dibuat  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok sistem
Microphone berfungsi  memberikan  masukan untuk diproses di dalam modul Voice Recognition V3 dan Arduino, jika perintah suara dikenali maka motor servo akan bergerak sesuai dengan perintah suara yang diberikan.

## A. Prinsip Kerja Sistem
Diagram alir sistem yang dibuat ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram alir sistem
Penelitian  ini  mempunyai  beberapa  tahapan. Pertama,  suara  masukan  akan  diproses  oleh  modul Voice  Recognition  V3 .  Pada  tahap  ini  perintah  suara akan  di- input dan  disimpan  kedalam  modul Voice Recognition  V3 menggunakan software Arduino IDE seperti yang ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan software Voice Recognition Module V3 di Arduino IDE
Setelah suara dicocokkan, jika sesuai dengan yang ada di basis data maka akan diterima Arduino Uno dan memberikan  perintah  kepada Servo untuk  bergerak sesuai perintah suara.

## B. Perancangan Rangkaian Alat
Perancangan  rangkaian  pada  penelitian  ini menggunakan  Arduino  Uno  sebagai  mikrokontroler dan  modul Voice  Recognition V3  sebagai  alat  untuk menyimpan perintah suara. Lengan robot menggunakan 4 (empat) servo yang terdiri dari, servo base,  servo  2,  servo  3  dan  servo gripper .  Gambar  6 memperlihatkan gambar perancangan rangkaian alat .

## Gambar 6. Rangkaian alat
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  pin signal servo base berada di pin 8 Arduino, pin signal servo 2 berada di pin 9 Arduino, pin signal servo 3 berada di pin 10 Arduino, pin signal servo gripper berada pada pin  11  Arduino,  untuk  modul Voice  Recognition  V3, RX  berada  di  pin  3  Arduino  dan  TX  berada  di  pin  2 Arduino.  Setelah  itu  suara  yang  masuk  akan dicocokkan oleh data suara yang ada di basis data. Jika
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Implementasi Voice Recognition …(Febriansyah, dkk.)
suara yang dicocokkan sesuai dengan yang ada di basis data maka akan diterima Arduino Uno dan memberikan perintah  kepada servo untuk  bergerak  sesuai  perintah suara. Penelitian ini, lengan robot menggunakan 4 buah motor  servo  SG90  seperti  yang  diperlihatkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Lengan robot
1. Servo Base yang  berfungsi  untuk  bergerak  ke kanan,  ke  kiri,  atau  kebelakang  sesuai  perintah user.
2. Servo  2  yang  berfungsi  untuk  pergerakan  maju atau mundur pada lengan robot.
3. Servo 3 yang berfungsi untuk pergerakan naik atau turun pada lengan robot.
4. Servo  pencengkram (gripper) yang  berfungsi
untuk mencengkram objek .

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Pengambilan dan Pengujian Data Suara
Data  suara  adalah  sekumpulan  data  yang dimasukkan ke sistem dan juga dimasukkan ke dalam basis  data,  digunakan  untuk  menggerakkan  lengan robot.  Data  suara  yang  akan  disimpan  sebanyak  5 perintah suara .
Pada  Gambar  8  terlihat  proses  pengambilan perintah suara yang telah berhasil. Record 0 mewakili perintah  “satu”, Record  1 mewakili  perintah  “dua”, Record 2 mewakili perintah “tiga”, Record 3 mewakili perintah  “empat”  dan Record  4 mewakili  perintah “lima”.
Gambar 8. Proses pengambilan perintah suara
Lima data suara yang sudah ada di basis data akan diuji  di software  Arduino  IDE .  Gambar  9 memperlihatkan  contoh  pengujian  data  suara  untuk perintah suara “satu”.

## Gambar 9. Pengujian data suara perintah “satu”
Pada Gambar 9, terlihat telah dilakukan pengujian perintah  suara  “satu”  dan  yang  ada  di  dalam  kotak merah menunjukkan data suara sesuai dengan yang ada di  basis  data  dimana  angka  0  pada VR  Index menunjukkan perintah suara “satu”.
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556

## B. Pengujian Lengan Robot
Dalam  penelitian ini ada lima  pergerakan lengan robot.  Gambar  10  menunjukkan  lengan  robot  akan bergerak sesuai perintah yang diberikan. Lengan robot akan  bergerak  mengambil objek yang  ada  pada lambang “X” dan objek akan diletakkan pada lambang sesuai perintah, misalkan user memberi perintah “satu” maka lengan robot akan memindahkan barang yang ada di lambang X ke lambang 1.
Gambar 10. Uji lengan robot
Tabel  1  memperlihatkan  sudut  (derajat)  posisi awal  atau posisi standby jika  lengan  robot  tidak  ada input perintah suara yang dikenali dari masing-masing servo pada lengan robot .
Tabel 1. Posisi awal lengan robot
No Nama servo Derajat 1 Base servo 90 o 2 Servo 2 45 o 3 Servo 3 90 o 4 Servo gripper 180 o
Pada  Gambar  11  diperlihatkan  pergerakan  awal lengan robot jika ada perintah suara yang dikenali dari arah  samping.  Jika user memberi  perintah  “satu”, “dua”, “tiga”, “empat” atau “lima” maka servo 2 akan merubah sudut derajatnya untuk memanjang dan servo gripper juga  merubah sudut  derajatnya  untuk mencengkram objek yang ada pada lambang X.
Gambar 11. Pergerakan awal dilihat dari samping
Pada  tahap  selanjutnya,  robot  akan  bergerak tergantung  dari  perintah  suara  yang  dikenali.  Berikut adalah gambar pergerakan lengan robot sesuai dengan perintah  yang  diberikan . Gambar  12a,  12b,  12c,  12d, 12e,  dan  12f  memperlihatkan  posisi  awal  dan pergerakan  lengan  robot  untuk  memindahkan objek ketika ada perintah ”satu”, ”dua”, ”tiga”, ”empat”, dan ”lima”.
Gambar 12a. Posisi awal lengan robot
Gambar 12b. Pergerakan dengan perintah “satu ”
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Gambar 12c. Pergerakan dengan perintah ”dua”
Gambar 12d. Pergerakan dengan perintah ”tiga”
Gambar 12e. Pergerakan dengan perintah ”empat”
Gambar 12f. Pergerakan dengan perintah ”lima”
Dari  Gambar  12a,  12b,  12c,  12d,  12e,  dan  12f dapat disimpulkan bahwa lengan robot telah bergerak sesuai dengan perintah suara yang diberikan.
Tabel  2  memperlihatkan  pergerakan  servo-servo yang bergerak sesuai perintah suara yang diberikan.
Tabel 2. Pergerakan lengan robot No Servo Pergerakan satu dua tiga empat lima 1 Servo2 110 o 110 o 110 o 110 o 110 o 2 Servo gripper 0 o 0 o 0 o 0 o 0 o 3 Servo 2 45 o 45 o 45 o 45 o 45 o 4 Base servo 0 o 30 o 180 o 150 o 120 o 5 Servo 2 110 o 110 o 110 o 110 o 110 o 6 Servo gripper 180 o 180 o 180 o 180 o 180 o 7 Servo 2 45 o 45 o 45 o 45 o 45 o 8 Base servo 90 o 90 o 90 o 90 o 90 o

## C. Pengujian Voice Recognition
Tabel 3a, 3b, 3c menyajikan hasil pengujian yang dilakukan  oleh user yang  data  suaranya  sudah  ada  di dalam  basis  data  dengan  jarak  pengetesan  yang berubah-ubah, berturut-turut yakni 5 cm, 15 cm, 25 cm dan 30 cm.
Tabel 3a. Pengujian oleh user dengan jarak 5 cm
No Jumlah Percoba an Perint ah Sukses Gagal Tingkat Keberha silan (%) Eror (%) 1 10 “satu” 10 0 100 0 2 10 “dua” 10 0 100 0 3 10 “tiga” 10 0 100 0 4 10 “empat ” 10 0
100 0 5 10 “lima” 10 0 100 0 Rata-rata 100 0
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Tabel 3b. Pengujian oleh user dengan jarak 5 cm, 15 cm, 25 cm, dan 30 cm
No Jarak objek 5cm 15cm 25cm 30cm B (%) E (%) B (%) E (%) B (%) E (%) B
(%) E (%) 1 100 0 100 0 70 30 60 40 2 100 0 100 0 100 0 90 10 3 100 0 100 0 80 20 80 20 4 100 0 100 0 90 10 70 30
5 100 0 100 0 60 40 40 60 R 100 0 100 0 80 20 68 32 B=tingkat keberhasilan   E=Eror R=rata-rata
Tabel 3c. Rata-rata tingkat keberhasilan dan eror dari user
No Jarak (cm) Tingkat keberhasilan (%) Eror (%) 1 5 100 0 2 15 100 0 3 25 80 20 4 30 68 32 Rata-rata 87 13
Terlihat bahwa pada jarak 5 cm dan 15 cm tingkat keberhasilan adalah 100%, kemudian pada jarak 25 cm tingkat keberhasilan turun menjadi 80%, dan pada jarak 30cm  turun  lagi  menjadi  68%.  Dari  hasil  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  keberhasilan  semakin menurun seiring dengan pertambahan jarak pengujian yang  semakin  jauh.    Rata-rata  tingkat  keberhasilan yang  diperoleh adalah  sebesar  87 %  dan eror  sebesar 13%.
Tabel 4a dan 4b menyajikan hasil pengujian yang dilakukan  oleh  partisipan  1  (pria)  dan  partisipan  2 (wanita)  yang  data suaranya  tidak  ada  di  dalam  basis data dengan jarak pengujian 5 cm.
Tabel 4a. Pengujian oleh partisipan 1 dan partisipan 2
No Partisipan 1 Partisipan 2 B (%) E (%) B(%) E (%) 1 0 100 0 100 2 20 80 20 80 3 10 90 0 0 4 20 80 0 0 5 20 80 0 0 R 14 86 4 96
Tabel 4b. Rata-rata tingkat keberhasilan dan eror dari partisipan No Partisipan Tingkat keberhasilan (%) Eror (%) 1 Partisipan 1 14 86 2 Partisipan 2 4 96 Rata-rata 9 91
Dari  Tabel  4b  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rata-rata akurasi  dan  eror  dari  pengujian  yang  dilakukan  oleh Partisipan 1 dan Partisipan 2 sebagai bukan user yang perintah  suaranya  tidak  berada  di  dalam  basis  data adalah  sebesar  9%  dan  rata-rata  eror  91%.  Tingkat keberhasilan  partisipan  1  adalah  14%,  lebih  besar daripada tingkat keberhasilan partisipan 2 yang hanya sebesar 4%, hal ini disebabkan oleh user dan partisipan 1  sama-sama  pria  yang  karakter  suaranya  lebih  mirip dibandingkan  dengan  suara  wanita  sebagai  partisipan 2.

## D. Pengujian  Waktu  yang  Dibutuhkan  Untuk Memindahkan Objek
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan berapa lama waktu yang dibutuhkan lengan robot untuk memindahkan  objek  dengan  bobot  yang  berbeda. Bobot objek yang  digunakan  adalah  12  gram  dan  30 gram.  Pengujian  ini  dilakukan  pada  jarak  5cm sebanyak 50 kali , terdiri dari 5 kali pada setiap perintah suara pada berat objek 12 gram dan 5 kali pada setiap perintah  suara  dengan  berat objek 30  gram,  seperti diperlihatkan pada Tabel 5a dan 5b.
Tabel 5a. Pengujian waktu untuk berat objek 12 gram
No Perintah Pengujian Rata- rata (s) 1(s) 2(s) 3(s) 4(s) 5(s) 1 “satu” 8,50 8,44 8,57 8,66 8,48 8,530 2 “dua” 8,35 8,30 8,40 8,46 8,39 8,380 3 “tiga” 8,44 8,46 8,44 8,39 8,43 8,432 4 “empat” 8,40 8,35 8,32 8,30 8,33 8,340 5 “lima” 8,20 8,29 8,27 8,31 8,26 8,266 Total 41,948 Rata-rata waktu keseluruhan 8,3896
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Tabel 5b. Pengujian waktu untuk berat objek 30 gram
No Perintah Pengujian Rata- rata (s) 1(s) 2(s) 3(s) 4(s) 5(s) 1 “satu” 9,10 9,09 9,10 9,04 9,03 9,072 2 “dua” 8,97 9,00 8,98 9,09 8,98 9,004 3 “tiga” 8,97 8,89 8,92 8,90 8,84 8,904 4 “empat” 8,80 8,69 8,72 8,59 8,90 8,740 5 “lima” 8,38 8,80 8,71 8,85 8,74 8,696 Total 44,416 Rata-rata waktu keseluruhan 8,8832
Tabel 5a dan 5b  menunjukkan bahwa waktu rata- rata  keseluruhan  pergerakan  lengan  robot  untuk memindahkan objek dengan  berat  12  gram  adalah 8,3896  detik  sedangkan  untuk  memindahkan objek dengan  berat  30  gram  adalah  8,8832  detik,  dengan demikian  selisih  waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan antara objek dengan berat 12 gram dan berat 30 gram adalah 0,4936 detik. Hal ini menunjukkan bahwa berat objek berpengaruh pada waktu yang dibutuhkan untuk memindahkan objek ,  semakin  berat objek ,  semakin lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memindahkan objek .

## E. Pengujian Sinyal Audio dan Spektrum Audio
Pengujian ini dilakukan untuk melihat amplitudo dan  spektrum  suara  dari user dan  partisipan.  Gambar 13a, 13b,14a, dan 14b menampilkan contoh hasil sinyal audio  dan  spektrum  audio dengan  mengambil sampel dari  data  perintah  suara  “satu” user dan  partisipan  2 menggunakan software Matlab.
(a) (b)
Gambar 13. (a) Sinyal audio user ; (b) Spektrum audio user
(a) (b)
Gambar 14. (a) sinyal audio partisipan 2 (b) spektrum audio partisipan 2
Dari Gambar 13 dan 14 telah diperlihatkan sinyal audio  dan  spektrum  audio  dari user (pria)  dan partisipan 2 (wanita). Hasilnya adalah untuk amplitudo tertinggi sinyal suara user adalah 0,45 sedangkan untuk partisipan  2  adalah  0,15.  Spektrum  sinyal  dari user lebih lebar jika dibandingkan dengan spektrum sinyal dari partisipan 2.

## V. KESIMPULAN
Perancangan  lengan  robot  menggunakan  4 servo dengan lima perintah suara yaitu ”satu”, ”dua”, ”tiga”, ”empat” dan ”lima” telah berhasil baik. Lengan robot akan  bergerak  sesuai  dengan  perintah  suara  yang diberikan. Pengujian pertama dilakukan oleh user yang perintah suaranya ada di dalam basis data dengan jarak berturut-turut 5 cm, 15 cm, 25 cm dan 30 cm. Tingkat keberhasilan  semakin  menurun  seiring  dengan pertambahan jarak pengujian yang semakin jauh. Pada jarak 5 cm dan 15 cm tingkat keberhasilan 100%, pada jarak 25 cm tingkat keberhasilan 80%, dan pada jarak 30  cm  tingkat  keberhasilan  menjadi  68%,  sehingga rata-rata tingkat keberhasilan adalah 87% dengan eror 13%.  Pada  pengujian  yang  dilakukan  oleh  2  orang partisipan yang bukan user dan perintah suaranya tidak ada  di  dalam  basis  data  diperoleh  rata-rata  tingkat keberhasilan  9%  dan  91%  eror.  Tingkat  keberhasilan dipengaruhi juga oleh kemiripan karakter suara. Hal ini terlihat  dari  tingkat  keberhasilan  partisipan  1  yang lebih besar daripada tingkat keberhasilan partisipan 2, hal  ini  disebabkan  oleh user dan  partisipan  1  sama- sama  pria  yang  karakter  suaranya  lebih  mirip dibandingkan  dengan  suara  wanita  sebagai  partisipan 2.  Berat objek berpengaruh  kepada  waktu  yang dibutuhkan  untuk  memindahkan objek ,  makin  berat objek ,  makin  lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 86-95 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2556
Implementasi Voice Recognition …(Febriansyah, dkk.)
memindahkannya. Hal ini terlihat dari rata-rata selisih waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memindahkan objek dengan berat 12 gram dan berat objek 30 gram sebesar 0,4936 detik.

## REFERENSI
[1] K. Kannan dan D. Selvakumar, “Arduino based voice  controlled  robot,” Int.  Res.  J.  Eng. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 49–55, 2015.
[2] W. Muldayani, D. Purwanto, dan T. A. Sardjono, “Pergerakan robot lengan berbasis perintah suara menggunakan  MFCC  dan  ANN,”  dalam Proc. SENTIA 2015 , 2015, vol. 7, no. 1, p. A-46-A-51.
[3] A.  Apriansyah,  Ilhamsyah,  dan  T.  Rismawan, “Prototype kunci otomatis pada pintu berdasarkan  suara  pengguna  menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor),” J. Coding
Sist. Komput. Univ. Tanjungpura , vol. 4, no. 1, pp. 45–56, 2016.
[4] Q.  Nada,  C.  Ridhuandi,  P.  Santoso,  dan  D. Apriyanto,  “Speech  recognition  dengan  hidden markov  model  untuk  pengenalan  dan  pelafalan huruf hijaiyah,” J. Al-Azhar Indones. Seri Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 19–26, 2019.
[5] I. Dwisaputra, P. Silalahi, B. Cahyawan, dan I. Akbar, “Lampu sein helm sepeda berbasis voice recognition,” MANUTECH J. Teknol. Manufaktur , vol. 11, no. 1, pp. 20–25, 2019.
[6] A.  Rahayu  dan  Hendri,  “Sistem  kendali  rumah pintar  menggunakan  voice  recognition  module v3  berbasis  mikrokontroler  dan  IoT,” JTEV (Jurnal Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 6, no. 2, pp. 19–32, 2020.
[7] A.  Uchrowi,  Lasmadi,  dan  S.  Soekarno,
“Pemodelan  dan  simulasi  robot  lengan  3  DOF menggunakan  V-REP,” AVITEC  (Aviation Electron.  Inf.  Technol.  Telecommun.  Electr. Control. , vol. 1, no. 1, pp. 87–98, 2019.
[8] N. Amalia, A. E. Fahrudin, dan A. V Nasrullah,
“Pengenalan  suara  vokal  bahasa  indonesia dengan  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  ciri transformasi wavelet diskrit,” J. Fis. FLUX , vol. 9, no. 2, pp. 131–143, 2012.
[9] R.  A.  L.  Sibarani,  “Identifikasi  sinyal  suara
menggunakan  metode  fast  fourrier  transform (FFT) berbasis MATLAB,” Universitas Sumatera Utara, 2018.
[10] H. Sujadi, I. Sopiandi, dan A. Mutaqin, “Sistem pengolahan  suara  menggunakan  algoritma  FFT (Fast  Fourrier  Transform),”  dalam Proc. SINTAK 2017 , 2017, pp. 101–107.
[11] M. K. A. Putra, S. R. Akbar, dan G. E. Setyawan, “Perancangan  sistem  keamanan  pada  smart home  menggunakan  voice  command  dengan konektivitas bluetooth,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 7417–7426, 2018.
[12] N.  Fadillah  dan  I.  Ahmad,  “Smart  bed  using voice  recognition  for  paralyzed  patient,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 854, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[13] S. Yanto dan A. Maradi, “Pemanfaatan android untuk  sistem  kendali  robot  penembak  dengan mikrokontroler,” Cyclotr. J. Tek. Elektro , vol. 3, no. 1, pp. 34–36, 2020.
[14] 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,” J.  Teknol.  Proses  dan  Inov.  Ind. , vol. 2, no. 1, pp. 37–41, 2016.