Vol. 11  No. 01 (2019) p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397

## Lampu Sein Helm Sepeda Berbasis Voice Recognition
Indra Dwisaputra 1 , Parulian Silalahi 2 , Bayu Cahyawan 3 , Imam Akbar 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro dan Informatika, Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat dwisaputra.indra@gmail.com

## Abstract
Bicycles are not equipped with the turn signal. For driving safety, a bicycle helmet with a turn signal is designed with voice rrecognition. It is using the Arduino Nano as a controller to control the ON and  OFF  of  turn  signal  lights  with  voice  commands.  This  device  uses  a  Voice  Recognition  sensor  and microphone that placed on a bicycle helmet. When the voice command is mentioned in the microphone, the Voice Recognition sensor will detect the command specified, the sensor will automatically read and send a signal to Arduino, then the turn signal will light up as instructed, the Arduino on the helmet will send an indicator signal via the Bluetooth Module. The device is able to detect sound with a percentage of 80%. The tool can work with a distance of <2 meters with noise <71 db.
Keywords : arduino; bicycle helmet; bluetooth; microphone; sein light voice recognition

## Abstrak
Sepeda  pada  umumnya  belum  dilengkapi  dengan  lampu  sein.  Pengendara  sepeda  umumnya memberi  tanda  berbelok  dengan  menjulurkan  tangan.  Konstruksi  sepeda  yang  ramping  menyebabkan produsen  sepeda  kesulitan  dalam  menambahkan  lampu  sein.  Untuk  keselamatan  berkendara  maka dirancanglah suatu alat lampu Sein helm sepeda berbasis Voice Recognition. Perangkat ini menggunakan Arduino  Nano  sebagai  kontroler  yang  dirancang    untuk  mengendalikan  hidup  dan  matinya  lampu  sein dengan perintah suara. Alat ini menggunakan sensor Voice Recognition dan microphone yang di letakkan pada helm sepeda.  Pada  saat  perintah suara diberikan ke microphone maka sensor Voice Recognition akan  mendeteksi  perintah yang  di  sebutkan. Secara  otomatis sensor akan  membaca  dan  mengirimkan sinyal  ke Arduinountuk diproses. Lampu sein akan menyala sesuai perintah pengendara. Perangkat juga dilengkapi dengan pengendalian secara manual yang diletakkan di setang sepeda. Arduino pada kontrol manual  akan  mengirimkan  sinyal  indikator  melalui  Modul  Bluetooth  ke  helm.  Pengiriman  data menggunakan  Bluetooth  untuk  efisiensi  instalasi  perkabelan.  Alat  mampu  mendeteksi  suara  dengan presentase 80%. Alat dapat bekerja dengan jarak < 2 meter dengan kebisingan < 71 db.
Kata Kunci : arduino; bluetooth; helm sepeda; lampu sein; microphone voice recognition

## 1.   PENDAHULUAN
Sepeda  merupakan  salah  satu  alat  transportasi  darat  untuk  jarak  dekat.  Berbagi  jalan  dengan motor,  mobil  dan  truk  merupakan  fakta  kehidupan  bersepeda  di  perkotaan.  Semestinya,  sepeda  dan aktivitas  bersepeda  memiliki  semua  hak  dan  tanggung  jawab  yang  sama  dengan  pengguna  jalan  raya lainnya. Oleh karena itu, inilah pentingnya menggunakan Helm sepeda, yaitu untuk menjaga keselamatan pengendara sepeda. Sepeda juga belum dilengkapi dengan kelengkapan pengaman lainnya seperti lampu tanda untuk penguna jalan yang lainnya seperti lampu sein.
Alat  ini  juga  dilengkapi  dengan  kendali  lampu  sein  menggunakan  suara.  Penelitian  tentang perintah ke peralatan menggunakan Voice Recognition (VC) sudah  banyak  diaplikasikan. Salah satunya dibuat untuk mengendalikan robot mobil dengan hasil pengujian didapatkan error pergerakan rata-rata sebesar  1.55%  dengan  waktu  respon  4-7  detik  [1].  Pengenalan  suara  dengan  cara  pengelompokan
berdasarkan data rata-rata sampling nilai ADC dapat dilakukan untuk mengenali suara [2]. Banyaknya data suara yang disimpan membutuhkan prosessor yang besar dalam penyimpanan data perintah suara [3]. Teknik  mendeteksi  musik  dapat  dilakukan  dengan  cara  beat  detection  menggunakan  metode  Infinite Impulse Respone, namun hasil menunjukan filter IIR bandpass tidak bisa bekerja dengan frekuensi cutoff dibawah  1  KHz  [4].  Pengenalan  perintah  suara  untuk  mengendalikan  navigasi  robot  juga  dapat menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) [5]. Metode pengenalan suara menggunakan Linear Predictive Coding (LPC) dan Hidden Markov Model (HMM) mendapatkan hasil 87%.
Untuk mengembangkan lampu sein pada sepeda ada banyak cara yaitu dengan memasang lampu sein pada sepeda tersebut atau dengan memasangkan pada perangkat bersepeda lainnya seperti pada helm sepeda. Selain itu pengaktifan lampu sein juga terdapat banyak cara yaitu dengan tombol/manual ataupun dengan perintah suara. Aplikasi untuk lampu sein dengan perintah suara dapat menggunakan sensor  Voice  Recognition.  Voice  Recognition  adalah  proses  identifikasi  suara  berdasarkan  kata  yang diucapkan  dengan  melakukan  konversi  sebuah  sinyal  akustik,  yang  ditangkap  oleh  audio  device (perangkat  input  suara).  Voice  Recognition  juga  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk  mengenali perintah kata dari suara manusia dan kemudian diterjemahkan menjadi suatu data yang dimengerti oleh komputer.

## 2.   METODE PENELITIAN
Penelitian ini dibuat berdasarkan eksperimen. Sebelum melakukan eksperimen terlebih dahulu dibuat  desain  hardware  untuk  mendapatkan  sistem  hardware  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Setiap hardware dipelajari dan dilihat kesesuaiannya dengan hardware yang lainnya. Setiap hardware diujicoba terpisah guna mengetahui kemampuan dan kesesuaian masing-masing komponen dengan penelitian ini. Setelah pengujian terpisah baru dilakukan ujicoba alat keseluruhan.

## 2.1.   Voice Recognition
Voice Recognition
adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan komputer  untuk  menerima  masukan  berupa  kata  yang  diucapkan.  Teknologi  ini memungkinkan  suatu  perangkat  untuk  mengenali  dan  memahami  kata-kata  yang  diucapkan  dengan cara digitalisasi kata dan mencocokkan sinyal digital tersebut dengan suatu pola tertentu yang tersimpan dalam suatu perangkat. Kata-kata yang diucapkan diubah bentuknya menjadi sinyal digital dengan cara mengubah gelombang suara menjadi sekumpulan angka yang kemudian disesuaikan dengan kode-kode tertentu untuk mengidentifikasikan kata-kata tersebut [6]. Perangkat yang digunakan pada penelitian ini adalah Modul Voice Recognition V3.

## 2.2.   Desain Sistem Hardware
Desain sistem hardware yang digunakan ada dua bagian. Bagian pertama diletakkan di setang sepeda.  Bagian  kedua  diletakkan  pada  helm.  Hardware  pertama  dan  kedua  dapat  mengirim  dan menerima  data  melalui  komunikasi  bluetooth.  Gambar  hardware  bagian  pertama  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar  1. Desain hardware pada setang sepeda
Untuk  menyalakan lampu sein  di  helm dapat  menggunakan tombol  yang  diletakkan  di setang sepeda  atau  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  perintah  suara.  Desain  sistem  hardware  yang menggunakan perintah suara dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar  2. Desain Hardware pada helm
Modul  voice  recognition  v3  digunakan  sebagai  sensor  penerima  suara.  Data  yang  diperoleh kemudian diproses oleh arduino untuk dikenali. Terdapat dua buah lampu sein yang diletakkan pada helm yaitu lampu sein  kiri  dan lampu sein  kanan.  Bluetooth digunakan untuk menerima data  dari hardware yang ada pada setang sepeda.

## 2.3.   Perakitan Posisi Lampu Sien
Posisi  penempatan  lampu  sein  berada  pada  bagian  depan  atas  helm  sebelah  kiri  dan  kanan supaya dapat dilihat  pengguna jalan  lain yang berlawanan arah  dan  pada  bagian belakang helm ada  2 lampu sein yang berada di sebelah kiri dan kanan supaya dapat dilihat pengguna jalan yang berada searah atau di belakang pengguna helm, untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar  3. Penempatan Posisi Lampu Sein Bagian Depan dan Belakang

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Pengenalan kata pada alat
Pada proses ini berbagai kata diujicoba untuk menemukan jenis kata yang mudah dikenali oleh sensor suara. Uji coba alat dilakukan dengan membandingkan suara dari beberapa sumber dan kondisi. Volume suara akan diukur menggunakan aplikasi Sound Meter. Sebelum membuat program dan rekaman yang  akan  dibuat  sebagai  perintah  suara  dilakukan  beberapa  percobaan  untuk  mendapatkan  perintah suara  yang  tepat  dan  persentase  keberhasilan  yang  tinggi  untuk  kata-kata  sesuai  perintah  untuk menghidupkan dan mematikan lampu sein. Data hasil pengujian tanpa kebisingan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Uji Coba Rekaman Tanpa Kebisingan No Rekaman Percobaan Persentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Kiri (79db)           100 2 Kanan (75db)           100 3 Normal (75db)           50
Dari  hasil  percobaan  di  atas  menggunakan  rekaman  untuk  merekam  dan  untuk  memanggil perintahnya untuk suara atau perintah belok kiri dan kanan tanpa kebisingan bisa mencapai keberhasilan 100% dari 10 kali percobaan karena suara yang direkam dan perintah untuk memanggilnya sama atau stabil, tetapi untuk perintah normal hanya 50% dari sepuluh kali percobaan karena suara yang keluar dari rekaman  susah  untuk  di  tangkap  Voice  Recognition  karena  suaranya  tidak  jelas  dan  pengucapannya samar-samar. Sedangkan dengan kebisingan 71 db tingkat keberhasilannya lebih rendah karena ada faktor
pengganggu suara yang di tangkap oleh Voice Recognition. Data hasil percobaan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Uji Coba Rekaman Dengan Kebisingan (71 db) No Rekaman Percobaan Persentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Kiri(79db)           80 2 Kanan(75db)           70 3 Normal(75db)           30

## 3.2.  Pengujian pengenalan suara  orang yang berbeda-beda
Selanjutnya  percobaan  untuk  menghidupkan  sein  sebelah  kiri  dilakukan  beberapa  uji  coba terdahap suara yang berbeda-beda yaitu suara perekam 1 dan perekam 2 sebagai suara yang direkam dan suara 1 dan suara 2 sebagai suara yang berbeda dari suara yang direkam. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Hasil Uji Coba Sien Belok Kiri Tanpa Kebisingan.
No Suara Percobaan Prosentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Reg1 (74db)           80 2 Reg2 (79db)           90 3 Suara1 (77db)           50 4 Suara2 (81db)           40
Dari  hasil  percobaan  di  atas untuk  perintah  menghidupkan  lampu  sein  sebelah  kiri  dari  suara perekam dapat menghidupkan lampu sein rata-rata 85% dari 10 kali percobaan. Sedangkan selain suara perekam hanya 40% tanpa kebisingan. Voice Recognition (VR) hanya mendeteksi suara dari perekam pada VR  tersebut  tetapi  kenapa  dengan  suara  orang  yang  berbeda  VR  masih  bisa  mendeteksi  perintah walaupun dengan persentase rendah karena masih bisa mendeteksi suara tersebut. Sedangkan apabila ada pengaruh kebisingan sebesar 71db persentase keberhasilannya sudah berkurang. Hasil uji coba untuk Sein Belok Kanan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Hasil Uji Coba Sien Belok Kanan Tanpa Kebisingan
Dari hasil percobaan di atas untuk perintah menghidupkan lampu sein sebelah kanan dari suara perekam dapat menghidupkan lampu sein rata-rata 80% dari 10 kali percobaan sedangkan selain suara perekam  hanya  40%  tanpa  kebisingan  karena  Voice  Recognition  (VR)  hanya  mendeteksi  suara  dari perekam pada VR tersebut tetapi kenapa dengan suara orang yang berbeda VR masih bisa mendeteksi perintah walaupun dengan persentase rendah karena masih bisa mendeteksi suara tersebut. Sedangkan apabila  ada  pengaruh  kebisingan  sebesar  71db  persentase  keberhasilannya  sudah  berkurang.  Hasil  uji coba untuk mematikan sein dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Hasil Uji Coba Untuk Mematikan Sein Tanpa Kebisingan
No Suara Percobaan Persentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1. Reg 1 (74db)           90 2. Reg 2 (78db)           80 3 Suara 1 (77db)           50 4 Suara 2 (79db)           30 No Suara Percobaan
Persentase Keberhasilan
(%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Reg 1 (74db)           80 2 Reg 2 (78db)           80 3 Suara1(75db)           40 4 Suara1(80db)           30
D ari hasil percobaan di atas untuk perintah mematikankan lampu sein sebelah kanan maupun sebelah  kiri  dari  suara  perekam  dapat  mematikan  lampu  sein  rata-rata  85%  dari  10  kali  percobaan sedangkan  selain  suara  si  perekam  hanya  40%  tanpa  kebisingan  karena  Voice  Recognition  (VR)  hanya mendeteksi suara dari perekam pada VR tersebut tetapi kenapa dengan suara orang yang berbeda VR masih  bisa  mengenal  perintah  suaranya  walaupun  dengan  persentase  rendah  karena  masih  bisa mendeteksi  suara  tersebut.  Sedangkan  apabila  ada  pengaruh  kebisingan  sebesar  71db  persentase keberhasilannya sudah berkurang.

## 3.3.   Pengujian pengaruh jarak pengucapan Voice Recognition
Selanjutnya percobaan untuk menghidupkan dan mematikan lampu sein dari jarak 2 meter kami melakukan beberapa uji coba terdahap suara yang berbeda-beda yaitu suara perekam 1 dan perekam 2 sebagai suara yang direkam dan suara1 dan suara 2 sebagai suara yang berbeda dari suara yang direkam, dapat dilihat pada Tabel 6 dan 7.
Tabel 6. Data Hasil Uji Coba Untuk Jarak 2 Meter Tanpa Kebisingan
No Suara Percobaan Persentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Reg1(69db)           70 2 Reg2(72db)           70 3 Suara1(72db)           20 4 Suara2(74db)           10

## Tabel 7. Data Hasil Uji Coba Untuk Mematikan Sein dengan Kebisingan (71db)
No Suara Percobaan Persentase Keberhasilan (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Reg1(69db)           50 2 Reg2(72db)           40 3 Suara1(72db)           0 4 Suara2(74db)           0
Dari hasil percobaan di atas apabila kita melakukan perintah suara dari jarak 2 meter maka suara masih bisa dikenal VR untuk perekam persentase keberhasilannya mencapai 70% dari 10 kali percobaan tanpa  gangguan  kebisingan  sedangkan  selain  suara  perekem  hanya  10-20%  dari  10  kali  percobaan sedangkan percobaan dengan pengaruh kebisingan 71db persentasenya lebih kecil bahkan untuk suara selain perekam VR tidak dapat mengenal perintah suaranya.

## 3.4.   Perbandingan dengan kebisingan dan tanpa kebisingan
Keseluruhan  data  pengujian  dengan  kebisingan  dan  tanpa  kebisingan  dibandingkan,  untuk melihat seberapa besar pengaruh faktor kebisingan. Grafik perbandingan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Perbandingan performa tanpa kebisingan dan dengan kebisingan
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 tanpa kebisingan dengan kebisingan
Faktor kebisingan sangat mempengaruhi keberhasilan dalam penggunaan voice recognition. Dari grafik didapatkan rata-rata performa alat berkurang 17,368% akibat pengaruh kebisingan. Maka dalam hal ini saat pengontrolan menggunakan voice recognition perlu memperhatikan kondisi suara disekitar.

## 4.   SIMPULAN
Penelitian telah dilakukan sesuai dengan yang diharapkan. Adapun kesimpulan yang didapat dari hasil peneilitian ini adalah sebagai berikut:
1. Alat  mampu  menyalakan  lampu  sein  dengan  perintah  suara  dengan  persentase  80%  dari  10  kali percobaan.
2. Alat tidak bisa bekerja pada saat cuaca ekstrem seperti angin kencang karena faktor gangguan.
3. Dari jarak 2 meter dengan kebisingan 71db alat tidak dapat berfungsi pada perintah suara  orang lain selain perintah suara perekam.
4. Pengaruh kebisingan rata-rata mengurangi performa voice recognition sebesar 17,368%.
5. Alat  mampu  bekerja  dengan  tombol  Push  Button  di  sepada  tanpa  menggunakan  suara  dengan komunikasi Bluetooth.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].   Eko Sulistyo (2017), “Mobile Robot Dengan Pengontrolan Perintah Suara Berbasis Android”, Jurnal Manutech Vol. 9, No. 2, Desember 2017: 14– 88.
[2].  Indra Dwisaputra, Ocsirendi (2018), “Teknik Pendeteksian Suara Musik pada
Robot Seni Tari”, Manutech Journal, Vol.10, No. 01, Desember 2018.
[3].  Koksal Gundogdu, Sumeyye Bayrakdar, Ibrahim Yucedag (2018), “Developing and modeling of voice control  system  for  prosthetic  robot  arm  in  medical  systems”,  Journal  of  King  Saud  University- Computer and Information Science. Volume 30, Issue 2, April 2018, Pages 198-205.
[4].    Achmad  Fausi,  Bima  Sena  Bayu,  Fernando  Ardilla  (2011).  “Sistem  Deteksi  Musik  Dengan  Metode Deat-Detection  pada  Arm  Robot  4-DOF  Berbasis  TMS320VC5402”,  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya.
[5].   Hooman  Heidari,  Suresh  Gobee  (2012),”  Isolated  Word  Command  Recognition  for  Robot Navigation”, Internasional Symposium on Robotics and Intelligent Sensors.
[6].  https://id.wikipedia.org/wiki/Pengenalan_ucapan (diakses tanggal 25 Februari 2019).