Implementasi Kontrol Lampu dan Kipas Secara Implisit Menggunakan Suara Dengan Metode Text Processing Berbasis Embedded System

  

Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 7067-7073 http://j-ptiik.ub.ac.id

Implementasi Kontrol Lampu dan Kipas Secara Implisit Menggunakan

Suara Dengan Metode Text Processing Berbasis Embedded System

_{1 2 3} Wildo Satrio , Dahnial Syauqy , Hurriyatul Fitriyah

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: wildo.satrio@gmail.com, dahnial87@ub.ac.id, hfitriyah@ub.ac.id

  

Abstrak

  Teknologi suara dapat digunakan sebagai kontrol terhadap berbagai macam peralatan elektronik, diantaranya lampu dan kipas. Dalam penerapannya kalimat yang dipakai untuk kontrol terhadap peralatan tersebut terbatas dan harus mengetahui kalimat apa yang dapat dipakai untuk menggunakan sistem tersebut. Berdasarkan masalah tersebut maka dibuat kontrol kipas dan lampu secara implisit menggunakan suara. Arduino sebagai sistem kontrol terhadap lampu dan kipas dengan memanfaatkan Android untuk pengolahan suara dengan metode text processing. Data suara yang masuk lewat Android diubah menjadi teks. Setiap teks yang berbentuk kalimat dipisah menjadi satuan kata. Kemudian tiap kata dicocokkan dengan database yang telah dibuat sebelumnya menggunakan algoritme stopword

  

removal wordlist . Hasil pencocokan tersebut dikirim ke Arduino dan dilakukan pengolahan data untuk

  menghasilkan output berupa kontrol lampu dan kipas. Dari hasil pengujian, sistem ini memiliki nilai keberhasilan 100% pada pengujian fungsional dan pengujian pengolahan input suara user. Pada pengujian keberhasilan sistem untuk mengolah kalimat implisit user menjadi output yang diinginkan memiliki akurasi sebesar 96,67%. Selanjutnya untuk pengujian performa aplikasi untuk mengolah kalimat, sistem memiliki rata-rata waktu bertambah 1 detik sesuai banyak kata yang dimasukkan, sedangkan untuk proses pengolahan kalimat bertambah sebesar 200 nano detik seiring dengan banyaknya masukan kata.

  Kata kunci: Arduino, Android device, Implisit, Teknologi Suara, Text Processing

Abstract

  

Voice technology can be used as a control over various types of electronic equipment, including lights

and fans. In its application the sentence used for control of the equipment is limited and must know what

sentence can be used to use the system. Based on this problem, control fan and lights with implicitly

command using voice. Arduino as a control system for lights and fans by using Android for sound

processing with text processing methods. Voice data entered via Android is converted to text. Each

sentence-shaped text is separated into unit words. Then each word is matched with a database that has

been created previously using the stopword removal wordlist algorithm. The matching results are sent

to Arduino and the data is processed to produce output in the form of light and fan control. From the

test results, this system has a 100% success value in functional testing and testing of user voice input

processing. In testing the success of the system to process the user's implicit sentence into the desired

output, it has an accuracy of 96.67%. Furthermore, to test the performance of the application to process

sentences, the system has an average time of 1 second increase according to the many words entered,

while the sentence processing process increases by 200 nano seconds along with the number of input

words.

  Keywords: Arduino, Android device, Implicit, Text Processing, Speech Recognition

  suara saat ini banyak digunakan untuk kontrol 1. berbagai macam peralatan elektronik. Karena

   PENDAHULUAN

  sistem saklar yang telah ada sebelumnya kurang Sebagai media komunikasi utama, suara efektif untuk beberapa kalangan. Bagaimana digunakan sebagai media komunikasi antara perangkat

• – perangkat elektronik ini dapat manusia dengan mesin. Teknologi pengenalan

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

7067

  Gambar 1. Perancangan Sistem

  user yang b berbeda, dan yang b terakhir uji

  suara dengan perantara Android

  device

  menggunakan speech recognition Google dan melakukan text processing dengan database

  SQLite untuk diproses menjadi gerakan quadcopter. Penelitian yang dikerjakan

  menggunakan text processing yang merupakan bagian b dari text mining yang b mana metode ini berfokus pada pengolahan kalimat. Kata hasil pengolahan dimasukkan ke dalam indeks dan diolah dengan mengelompokkan kata inti dan kata imbuhan.

  Parameter yang akan diuji berupa uji masukan perintah suara secara implisit dengan

  keberhasilan sistem dalam memahami input

  pengolahan suara sebagai kontrol terhadap

  user . Dengan adanya skripsi ini, penulis

  berusaha mengembangkan teknologi sistem kontrol kipas dan lampu supaya lebih mudah pengaturannya dalam b berbagai bidang khususnya melalui suara.

  2. PERANCANGAN DAN

  IMPLEMENTASI

  Tahap perancangan terbagi menjadi tiga bagian yaitu perancangan komunikasi, sistem Android, sistem Arduino.

  2.1. Perancangan dan Implementasi ^{Perancangan Sistem Perancangan sistem Android Perancangan Komunikasi Sistem Perancangan sistem Arduino}

  quadcopter. Quadcopter dikendalikan melalui

  b menerapkan

• – perangkat elektronik yang diberi kecerdasan buatan. Salah satu penerapan IoT adalah sistem monitoring atau kontrol yang menggunakan sensor dan actuator pada sebuah lingkungan rumah atau yang disebut dengan istilah smart home. Lingkungan rumah yang cerdas memiliki jaringan lokal sendiri yang terdiri dari sensor, aktuator, display, elemen komputasi yang terhubung dalam sebuah sistem

  Speech recognition adalah b teknologi

  mengerti Bahasa manusia yang kompleks dan beragam, merupakan suatu tantangan bagi teknologi saat ini(Arildsen,2017). Bahasa manusia yang kompleks ini salah satunya adalah kalimat implisit. Konsep sebuah objek yang memiliki kecerdasan dan kemampuan untuk mentransfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi antara manusia dan mesin atau mesin dan mesin dikenal dengan istilah

  Internet of Thing (IoT).

  Internet of Things (IoT) secara umum,

  menggambarkan sebuah jaringan koneksi dari perangkat

  embedded ke dalam peralatan rumah tangga (Björkskog,2010).

  komputer masa kini yang digunakan untuk mengidentifikasi suara b yang diucapkan oleh seseorang. Implementasi Speech recognition dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan, seperti perintah b suara untuk menjalankan sebuah aplikasi komputer, mengendalikan perangkat

  ”

• – perangkat elektronik, dan lain
• – lain. Cara

  b kerja yang

  dilakukan oleh sistem dengan mendeteksi tingkat penekanan b suara, lalu dicocokkan dengan database yang tersedia (Kisumal, 2010). Selain pada perangkat

  input suara dari user dan tempat pengolahan

  kalimat. Arduino akan menerima dan mengolah data dari Android device. Hasil proses pada Arduino akan dijadikan perintah untuk menyalakan lampu dan kipas.

  Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang berjudul “Voice Controlled Smart Home” yang dilakukan oleh (Amrutha S,2015) menghasilkan sebuah sistem dengan suara sebagai dasar perintah untuk melakukan kontrol terhadap berbagai peralatan rumah tangga secara otomatis. Penelitian ini menggunakan suara sebagai input dengan memanfaatkan HM 2007 speech recognition chip. Chip ini mengirimkan Perintah suara dalam bentuk bahasa biner yang dimengerti oleh mikrokontroller. Kata-kata tertentu dari pembicara tertentu akan secara otomatis diakui yang didasarkan pada informasi yang termasuk dalam gelombang ucapan individu.

  Penelitian kedua yang b berjudul “Sistem kendali Navigasi Quadcopter menggunakan suara melalui smartphone dan arduino dengan metode text processing

• – perangkat yang telah disebutkan, speech recognition juga dapat diterapkan ke berbagai macam mikrokontroller, seperti Arduino, AVR dan Raspberry Pi. Untuk penelitian ini akan menggunakan mikrokontroller Arduino, karena perangkat lunaknya mudah dikemabangkan dan mencakup semua kebutuhan dalam penelitian. Smartphone atau Android device digunakan sebagai tempat

  Komunikasi Sistem akan dilakukan pengolahan lebih lanjut.

  Database dibuat dengan nama Database.db.

  Perancangan komunikasi membahas Tahap selanjutnya membuat tabel dengan nama tentang alur komunkasi sistem agar pada tahap Kalimat_inti. Tabel ini memiliki dua kolom implementasi dapat berjalan sesuai dengan yaitu kolom NAMA dan b kolom PERINTAH, harapan. Perancangan sistem b dapat dilihat pada yang nantinya dua kolom ini akan diisi dengan gambar 2. kumpulan kata kata inti b dan perintah. Kolom pada b tabel b diisi dengan perintah untuk kontrol lampu dan kipas. Isi kata pada database tabel Kalimat_inti dapat dilihat pada Tabel 1.

  Tabel 1. Kata inti

  Nama Perintah

  “PANAS” ‘1’ “GERAH” ‘1’

  “KERINGAT” ‘1’ “DINGIN” ‘2’

  “EMBUN” ‘2’ “HUJAN” ‘2’

  “MENDUNG” ‘2’ “FLU” ‘2’

  “ANGIN” ‘2’ “GELAP” ‘3’

  “MALAM” ‘3’ “MENDUNG” ‘3’

  “BACA” ‘3’ “MEMBACA” ‘3’

  “SILAU” ‘3’ “CERAH” ‘4’

  “TERANG” ‘4’ Gambar 2. Perancangan komunikasi sistem

  “PAGI” ‘4’ “SIANG” ‘4’

  Sistem dimulai saat pengguna memberikan Selain untuk tempat pembuatan database di masukan suara ke Android. Hasil pengolahan

  Android terdapat proses Text Preprocessing. suara akan b menghasilkan b data dengan tipe

  Tahap pertama dari Text Preprocessing adalah

  String. Lalu dilakukan proses Text Processing,

  melakukan case folding, yaitu mengubah kata yaitu pemecahan kalimat menjadi kata, lalu tiap

  input menjadi huruf besar semua. Lalu

  kata b dicek didalam database yang telah berisi pemisahan kalimat menjadi kata disebut dengan kumpulan data. Data hasil olahannya akan proses Tokenisasi. Kemudian melakukan dikirim ke Arduino melalui komunikasi pencocokan kata dengan database database.db,

  Bluetooth .

  menggunakan algoritme Stopword removal Arduino membutuhkan software serial

  wordlist memanfaatkan tabel Kata_inti. Hasil untuk b inisialisasi Bluetooth module HC-05.

  implementasi sistem pada Android dapat dilihat Data yang diterima akan dilakukan Text pada Gambar 3. Processing, yaitu pengolahan kata menjadi suatu perintah untuk kontrol terhadap lampu dan kipas.

  Isi

2.2. Perancangan dan Implementasi Sistem Android

  Android b device berfungsi sebagai tempat

  input b suara b dan melakukan proses Text Preprocessing . Dengan menggunakan Android

  Studio sebagai tempat untuk pembuatan dan pengembangan b software b pengolahan suara. Hasil pengolahan b Text Preprocessing dikirim ke Arduino b melalui komunikasi Bluetooth dan

• – kata ini akan dicocokkan dengan database yang ada di dalam Android. Kata yang cocok akan menghasilkan perintah yang kemudian akan dikirimkan ke Arduino secara sekuensial.

  pin 10 dan pin RX dihubungkan dengan pin 11 Arduino. Sedangkan b untuk b Relay b pin b

  Gambar 4. Alur Pemisahan Kalimat Gambar 4 merupakan alur pengolahan teks yang terjadi di dalam Android. Kalimat yang masuk akan diubah menjadi huruf besar semua yang disebut dengan proses Case Folding.

  Kemudian dipisah menjadi satuan kata, proses ini disebut dengan Tokenisasi. Kemudian kata

  Gambar 3. Implementasi sistem Aplikasi Android Proses pengolahan Teks yang terdapat di dalam Android dapat dilihat pada Gambar 4.

  VCC dihubungkan dengan pin

  Gambar 6 merupakan hasil implementasi sistem pada Arduino. Lingkaran berwarna kuning merupakan Bluetooth module HC-05, lingkaran merah merupakan Relay, dan lingkaran hitam merupakan baterai yang berfungsi untuk penggerak kipas.

  HC-05 ada 4 pin yang dihubungkan ke Arduino, yaitu b pin VCC dihubungkan dengan

  5V Arduino, pin GND dihubungkan dengan

  Ground Arduino, pin TX dihubungkan dengan

2.3. Perancangan dan Implementasi Sistem pada Arduino

  Gambar 5. Perancangan sistem pada Arduino Gambar 6. Implementasi sistem pada Arduino

  11 VCC GND TX RX

  Data array akan diinisialisasikan menjadi suatu output. Pengelompokkan data dapat dilihat pada Tabel 3.

  integer ke lampu dan kipas untuk diklarifikasiakan menjadi sebuah tipe data array.

  Android, Arduino akan mengolah data tersebut menjadi suatu perintah terhadap lampu dan kipas. Arduino akan mengirimkan data tipe

  IN2 Setelah menerima data yang dikirim dari

  IN1

  VCC GND

  10

  5V, pin b

  3

  2

  5V GND

  Pin Arduino Mega HC-05 Relay

  Tabel 2 Koneksi Pin

  Arduino pada penelitian ini akan dilengkapi dengan module Bluetooth HC-05 yang berfungsi sebagai media untuk menerima data hasil olahan dari Android. Pada Arduino juga terpasang Relay yang berfungsi sebagai saklar untuk kontrol terhadap lampu dan kipas. Perancangan dan implementasi sistem pada Arduino dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.

  IN1 dihubungkan b ke b pin b 2, pin IN2 dihubungkan dengan pin 3, GND dihubungkan dengan

  Ground Arduino. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 3 Perintah Output

  Data Perintah

  6

  7

  7

  8

  8 User

  9

  9

  7

  7 User

  5

  5

  6 User

  9

  9

  9

  5

  5 User

  9

  9

  4

  4 User

  8

  8

  9 User

  3

  3 User

  22 ^{2 2} ₂₃ User

  = 136 136 x 100% = 100%

  database dan pengolahan teks dengan persamaan 1.

  30 ^{2 2} Jumlah 136 136 Data yang telah diperolah dari hasil pengujian akan dihitung nilai persentase akurasi

  29 ^{7 7} ₃₀ User

  28 ^{9 9} ₂₉ User

  27 ^{2 2} ₂₈ User

  26 ^{3 3} ₂₇ User

  25 ^{3 3} ₂₆ User

  24 ^{2 2} ₂₅ User

  23 ^{2 2} ₂₄ User

  21 ^{2 2} ₂₂ User

  3 ₁₀ User

  20 ^{4 4} ₂₁ User

  19 ^{4 4} ₂₀ User

  18 ^{2 2} ₁₉ User

  17 ^{3 3} ₁₈ User

  16 ^{2 2} ₁₇ User

  15 ^{5 5} ₁₆ User

  14 ^{6 6} ₁₅ User

  13 ^{3 3} ₁₄ User

  12 ^{2 2} ₁₃ User

  11 ^{6 6} ₁₂ User

  10 ^{3 3} ₁₁ User

  3

  6

  1

  b

  2. Pengujian proses pengolahan teks.

  1. Pengujian fungsional sistem.

  ” dibagi menjadi beberapa bagian yaitu :

  Pengujian pada penelitian “Kontrol Lampu dan Kipas Secara Implisit Menggunakan Suara dengan Metode Text Processing

  3. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS

  6

  diterima dari Android bernilai satu maka Arduino akan mengirim perintah untuk mengirimkan perintah untuk menghidupkan kipas. Jika data yang diterima bernilai dua maka Arduino akan mengirim perintah untuk mematikan kipas. Jika data yang diterima bernilai tiga maka Arduino akan mengirim perintah untuk menghidupkan lampu dan jika data yang diterima bernilai empat maka Arduino akan mengirim perintah untuk mematikan lampu.

  Text Preprocessing yang dikirim oleh Android device melalui koneksi Bluetooth. Jika data yang

  Pada tabel 3 merupakan hasil pengolahan

  Lampu Nyala Lampu Mati

  4 Kipas Nyala Kipas Mati

  3

  2

  = Jumlah Nilai benar

  Nilai Keseluruhan

  4. Pengujian performa aplikasi.

  b

  x 100% (1) Dari persamaan 1 maka didapat hasil perhitungan sebagai b berikut.

  = 150 150 x 100% = 100%

  Pengujian fungsional sistem ini dapat ditarik kesimpulan berhasil, b karena b memiliki persentase tingkat kebenaran sebesar 100%.

  3.2. Pengujian Proses Pengolahan Teks

  Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui sistem sudah mampu atau tidak dalam mengolah kalimat input user untuk mendapatkan kata inti. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.

  Tabel 5. Pengujian Pengolahan teks

  No Pengguna Banyak Kata Jumlah Benar

  1 User

  1

  6

  6

  2 User

  2

  3. Pengujian sistem dengan individu yang berbeda.

3.1. Pengujian Fungsional Sistem

  No Masukan kata Hasil Benar Hasil Salah

  30

  50 Jumlah 150 Dari hasil pengujian dengan berjumlah 150 kata input, dapat dihitung nilai benar dengan persamaan 1.

  5

  5

  40

  4

  4

  3

  Tabel 4. Hasil pengujian fungsional sistem

  20

  2

  2

  10

  1

  1

  Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah sistem sudah dapat saling berkomunikasi dengan baik dan dapat melakukan pengolahan suara dan Text Processing. Sistem diuji dari segi Android dan Arduino, pengujian dilakukan sebanyak 10x per masukan kata. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.

  3 Dari hasil pengujian dan perhitungan pengujian pengolahan teks memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.

3.3. Pengujian Sistem dengan Individu Berbeda

  Pengujian ini dilakukan untuk menguji efektivitas dan akurasi sistem dalam mengolah kalimat input implisit menjadi suatu perintah kontrol lampu dan kipas dari user yang berbeda

  Dari pengujian 30 user di atas yang dilihat pada Tabel 6 dihitung persentase akurasi sistem berdasarkan kecocokan keinginan user dengan output yang dihasilkan oleh sistem, dapat dihitung ada 29 yang cocok dan 1 yang tidak cocok. Dengan menggunakan persamaan 1 akurasi pengujian sistem dengan individu yang berbeda adalah

  30 Dingin sekali pagi ini Kipas Mati Kipas Mati

  29 Panas Banget di luar Kipas Nyala Kipas Nyala

  28 Sudah siang nih Lampu Mati Lampu Mati

  27 Ya udah malam nih Lampu Nyala Lampu Nyala

  26 Dingin banget nih Kipas Mati Kipas Mati

• – beda. Sebanyak 30 user yang berbeda akan melakukan input kalimat implisit ke sistem. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6.

  5 Siang gini kok gelap ya Lampu Nyala Lampu Nyala

  29 30 x 100% = 96,67% Dari hasil penghitungan Sistem ini memiliki akurasi sebesar 96,67%.

  25 Ya uah malam nih Lampu Nyala Lampu Nyala

  3 Kamarnya butuh cahaya Lampu Nyala Tidak Ada

  2 Kamarnya dingin banget nih Kipas Mati Kipas Mati

  1 Kok kamarnya panas banget Kipas Nyala Kipas Nyala

  Hasil output sistem

  No Kalimat input Keinginan user

  Tabel 6. Hasil pengujian 30 user yang berbeda

  =

  3.4. Pengujian Performa Aplikasi

  23 Sekarang lagi gelap Lampu Nyala Lampu Nyala

  Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui

  delay yang ada pada Android untuk melakukan

  pengolahan suara. Mulai dari waktu yang dibutuhkan untuk input suara sampai dengan melakukan proses Text Preprocessing. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 7

  Tabel 7 Hasil Pengujian Performa Aplikasi

  Pengujian Rata-Rata Hasil pengujian Pengolahan suara(ms) Text Preprocessing(ns)

  Input 1 Kata 3443,5 3417,6 Input 2 Kata 4481,1 3647,3 Input 3 Kata 4944,7 3900,2 Input 4 Kata 5408,3 4143,2 Input 5 Kata 6551,6 4269,6

  Dari data yang didapat disimpulkan bahwa rata-rata waktu yang diperlukan untuk pengolahan input suara ±1 detik sesuai dengan banyaknya kata input, sedangkan waktu untuk melakukan pengolahan Text Preprocessing memiliki rata-rata yang bertambah sebesar ± 200

  nano second seiring dengan banyaknya kata input .

  Berdasarkan lima pengujian di atas membuktikan bahwa waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses Text Preprocessing sangat cepat dan akan bertambah waktu prosesnya seiring dengan banyaknya kata input. Sedangkan waktu pengolahan suara juga akan bertambah terus seiring dengan banyaknya input.

  24 Terang banget nih Lampu Mati Lampu Mati

  22 Panas bos ini aduh Kipas Nyala Kipas Nyala

  6 Silau nih lagi insomnia Lampu Mati Lampu Mati

  Kipas Nyala Lampu Mati

  7 Aduh gerah pulang kerja Kipas Nyala Kipas Nyala

  8 Yah hujan Kipas Mati Kipas Mati

  9 Udah pagi nih Lampu Mati Lampu Mati

  10 Keringat nih gerah Kipas Nyala Kipas Nyala

  11 Hore udah tidak gerah Kipas Mati Kipas Mati

  12 Sudah malam ikan bobo Lampu Nyala Lampu Nyala

  13 Masih siang nih tapi kaya malam Lampu Nyala Lampu Nyala

  14 Keringat nih habis futsal Kipas Nyala Kipas Nyala

  15 Ruangannya terlalu panas dan terlalu terang

  Kipas Nyala Lampu Mati

  21 Gerah bos Kipas Nyala Kipas Nyala

  16 Suhu ruangannya enak tapi terlalu gelap

  Lampu Nyala Lampu Nyala

  17 Ruangannya terang sekali jadi tidak bisa tidur

  Lampu Mati Lampu Mati

  18 Sepertinya ruangan terlalu dingin Kipas Mati Kipas Mati

  4 Ruangannya terlalu gelap Lampu Nyala Lampu Nyala

  20 Dingin dan gelap nih Lampu Nyala

  Kipas Mati Lampu Nyala

  Kipas Mati

  19 Panas banget nih bos Kipas Nyala Kipas Nyala

4. KESIMPULAN

  Kisumal, H. (2010). Aplikasi Perintah Suara Pada Windows. In Zainul, & Kodhijah (Eds.), Aplikasi Perintah Suara Pada

  International Journal Of Communication Systems, 2 , 25.

  . Retrieved 11 27, 2017, from https://www.bananarobotics.com/shop/ How-to-use-the-L298N-Dual-H- Bridge-Motor-Driver Xia Feng, Y. T. (2012). Internet of Things.

  Dual H-Bridge Motor Driver

  Vibeke, A. (2017). Teaching computers to understand human language. Vyskovsky, A. (2015). Any Object Tracking and Following. Prague: IEEE. Williams, W. a. (2010). How to use the L298N

  Journal of Computer Applications .

  V., C. S. (2012). Spoken Digits Recognition using Weighted MFCC. International

  Setyo, W. A. (2016). Desain Interaksi Aplikasi Pengendali Smart Home Menggunakan Voice Berbasis Android. Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB, 7 .

  International Student Project Conference (ICT-ISPC) .

  S, S. S. (2014). Speech Recognition based Control System . 2014 Third ICT

  Pallas, F. A. (2017). Sistem Kendali Navigasi Quadcopter Menggunakan Suara Melalui Smartphone dan Arduino Menggunakan Text Processing.

  Windows (p. 21). Jakarta: Universitas Islam negeri Jakarta.

  Berdasarkan dari hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.

  Android device dapat digunakan untuk pengolahan kalimat implisit menggunakan

  more accurate . Retrieved 9 25, 2017,

  San Francisco: No Starch Press. J., D. (n.d.). Google says Voice earch faster and

  Fauzi, M. A. (2017). Retrieved 10 2, 2017, from http://malifauzi.lecture.ub.ac.id/ Geddes, M. (2016). Arduino Project Handbook : 25 Practical Project To Get You Started.

  Fauzan, M. (2013). Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Online Library .

  Faisal Baig, S. B. (2012). Controlling Home Appliances Remotely Through Voice Command. Cornell University Library.

  International Journal of Computer Applications, 40 (3), 7.

  Amrutha, S. (2015). Voice Controlled Smart Home. Chapaneri, S. V. (2012). Spoken Digits Recognition using Weighted MFCC.

  5 . DAFTAR PUSTAKA

  Dari percobaan yang dilakukan sebanyak 30 user , sistem b memiliki b nilai b kebenaran sebesar 29 dan memiliki nilai salah sebesar 1. Dengan melihat b nilai yang telah diperoleh dari pengujian b pada b bab sebelumnya b dapat disimpulkan bahwa Kontrol lampu dan kipas menggunakan suara secara implisit dengan metode Text Processing memiliki akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 96,67%. Waktu yang dibutuhkan untuk Android dalam melakukan pengolahan suara dan proses Text Processing akan bertambah terus seiring dengan banyaknya input kata yang diberikan.

  nantinya diproses menjadi kontrol terhadap kipas dan lampu. Hasil pengujian fungsional dinyatakan berhasil dengan tingkat keberhasilan 100%. Untuk mengimplementasikan sistem kontrol kipas dan lampu secara implisit menggunakan suara dengan metode Text Processing dibutuhkan Arduino sebagai sistem kontrol dan Android untuk pengolahan kata. Sistem berhasil mengolah kalimat input user di Android dan mengirim hasil olahannya ke Arduino dengan tingkat keberhasilan 100%.

  speech recognition Google dan melakukan text preprocessing dengan database SQLite untuk

  from http://www.androidauthority.com/googl e-voice-search-improvements-644532