91
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari data hasil percobaan dan pengujian aplikasi pengenalan ucapan terhadap pangenalan ucapan user untuk pengendalikan putaran kipas AC, Maka dapat disimpulkan
sebagai berikut: 1. Berdasarkan data hasil pengenalan ucapan terhadap ucapan user maka program dapat
mengenali ucapan user yaitu hidup, lambat, cepat dan mati, serta program dapat dijalankan.
2. Pengujian terhadap ucapan 3 user dengan penggunaan nilai variabel batas potong 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, segment averaging 4, 8, 16, 32, 64, 128, 265 dan K-Nearest Neighbor 1,
3, 5, 7 dapat mempengaruhi tingkat pengenalan ucapan secara tidak real time dan real time
. 3. Hasil pengujian secara tidak real time dengan menggunakan variabel batas potong 0,2,
segment averaging 128 dan K-Nearest Neighbor 7 menghasilkan tingkat pengenalan
terbaik yaitu 81,6 . Dengan pengujian tersebut dilakukan pengambilan data secara real time
dengan hasil pengenalan ucapan user mencapai 85,8 . 4. Pengiriman data serial secara tidak real time dan secara real time dapat mengendalikan
kecepatan putaran kipas AC sesuai ucapan dari 3 user.
5.2 Saran
Aplikasi pangenalan ucapan untuk pengendalikan putaran kipas AC ini masih terdapat sejumlah kekurangan, sehingga perlu pengembangan lebih lanjut. Saran bagi
pengembangan sistem ini selanjutnya yaitu 1. Pembuatan aplikasi ucapan untuk lebih banyak user, dengan metode lain yang tidak
memerlukan database yang cukup banyak. 2. Pembuatan komunikasi jarak jauh antara kipas dan alat yang dibuat menggunakan
wireless .
92
DAFTAR PUSTAKA
[1] http:hermansugianto101112.blogspot.com, diakses tanggal 27 Maret 2014
[2] http:bengkel-oi.blogspot.com201307kipas-angin-cara-memperbaikinya.html,
diakses tanggal 27 Maret 2014 [3]
http:nationalgeographic.co.idberita201301pemanasan-global-rekor-suhu-panas- naik-lima-kali-lipat, diakses tanggal 14 april 2014
[4] Bahtiar, Y., Arysta, 2005 , Pengatur Kecepatan Kipas Angina AC Berbasis
Mikrokontroler AT89S51 [5]
http:elib.unikom.ac.idfilesdisk1600jbptunikompp-gdl-muhamadazh-29986-8- unikom_m-2.pdf, diakses tanggal 3 Mei 2014
[6] http:elektronika-dasar.web.idteori-elektronikamicrophone, diakses tanggal 5 mei
2014 [7]
Sigiro, Agnesia, Stevani, instrumentasi virtual menggunakan labview dan soundcard,
http:download.portalgaruda.orgarticle.php?captcha=dryopsarticle=129798val =4120title=yt0=Download2FOpen, di akses tanggal 5 Mei 2014
[8] http:elista.akprind.ac.iduploadfiles5361_Modul2.pdf, diakses tanggal 5 mei
2014 [9]
Eka Kartikasari, Yesika, 2006, Pembuatan Software Pembuka Program aplikasi Komputer Berbasis Pengenalan Sinyal Suara, PENS-ITS, Surabaya
[10] Sumarno, Linggo., 2013, Pengenalan Nada Pianika Menggunakan Jendela Gaussian
DCT dan Jarak Kosinus., vol. 17, no 1, hal 8-10. [11] http:library.binus.ac.ideCollseThesisdocBab22007-2-00228-IF20Bab2.pdf,
diakses tanggal 16 April 2014 [12]
Jain, A.K. Fundamentals of Digital Image Processing. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1989
[13] Cha, Sung-Hyuk, 2007. Comprehensive Survey on DistanceSimilarity Measures
between Probability Density Functions., Vol 1, no 34,hal 303. [14]
Pratt, William K. Digital Image Proccesing Second Edition. New York: John Wiley Sons, Inc.,1991
Kategori