BAB III METODE PENELITIAN
3.5 Prinsip Kerja Alat
Prinsip kerja dari alat ini adalah dengan mengkoneksikan smartphone dengan Bluetooth HC-05 kemudian memberikan masukan berupa perintah suara pada smartphone android yang sudah di install aplikasi perintah suara.
Apabila perintah yang diucapkan sesuai dengan perintah pada aplikasi maka akan dieksekusi dengan mengirimkan data berupa angka melalui koneksi bluetooth ke Arduino Uno. Sebagai contohnya diberikan perintah “buka pintu”
maka smartphone akan mengirimkan nilai 1 , data tersebut akan diproses oleh Arduino untuk melakukan pengontrolan beban berupa motor servo dengan memberikan output dari pin digital Arduino ke motor servo untuk menggerakkan pintu / pagar.
Apabila perintah yang diucapkan tidak sesuai dengan daftar perintah yang ada pada aplikasi di smartphone maka tidak ada yang dieksekusi pada Arduino atau tidak akan berpengaruh pada beban yang dikontrol.
3.6 Alat dan Bahan
Pembuatan alat meliputi realisasi dari seluruh rancangan rangkaian yang telah dibuat. Dimulai dari persiapan alat dan bahan yang akan digunakan dan tahapan pembuatan alat.
BAB 4 PEMBAHASAN
4.1 Pengertian Speech Recognition
Speech Recognition adalah proses identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan dengan melakukan konversi sebuah sinyal akustik, yang ditangkap oleh audio device (perangkat input suara).
Speech Recognition juga merupakan sistem yang digunakan untuk mengenaliperintah kata dari suara manusia dan kemudian diterjemahkan menjadi suatu datayang dimengerti oleh komputer. Pada saat ini, sistem ini digunakan untukmenggantikan peranan input dari keyboard dan mouse.
Keuntungan dari sistem ini adalah pada kecepatan dan kemudahan dalam penggunaannya. Kata – kata yang ditangkap dan dikenali bisa jadi sebagai hasil akhir, untuk sebuah aplikasi seperti command & control, penginputan data, dan persiapan dokumen. Parameter yang dibandingkan ialah tingkat penekanan suara yang kemudian akan dicocokkan dengan template database yang tersedia.
Sedangkan sistem pengenalan suara berdasarkan orang yang berbicara dinamakan speaker recognition. Pada makalah ini hanya akan dibahas mengenai speech recognition karena kompleksitas algoritma yang diimplementasikan lebih sederhana daripada speaker recognition. Algoritma yang akan diimplementasikan pada bahasan mengenai proses speech recognition ini adalah algoritma FFT (Fast Fourier Transform), yaitu algoritma yang cukup efisien dalam pemrosesan sinyal digital (dalam hal ini suara) dalam bentuk diskrit.
Algoritma ini mengimplementasikan algoritma Divide and Conquer untuk pemrosesannya. Konsep utama algoritma ini adalah mengubah sinyal suara yang berbasis waktu menjadi berbasis frekuensi dengan membagi masalah menjadi
beberapa masalah yang lebih kecil. Kemudian, setiap masalah diselesaikan dengan cara melakukan pencocokan pola digital suara.
4.2 Sejarah Speech Recognition
Biometrik, termasuk di dalamnya speech recognition, secara umum digunakan untuk identifikasi dan verifikasi. Identifikasi ialah mengenali identitas subyek, dilakukan perbandingan kecocokan antara data biometric subyek dalam database berisi record karakter subyek. Sedangkan verifikasi adalah menentukan apakah subyek sesuai dengan apa yang dikatakan terhadap dirinya.
Biometrik merupakan suatu metoda untuk mengenali manusia berdasarkan pada satu atau lebih ciri-ciri fisik atau tingkah laku yang unik. Biometric Recognition atau biasa disebut dengan Sistem pengenalan biometric mengacu pada identifikasi secara otomatis terhadap manusia berdasarkan psikological atau karakteristik tingkah laku manusia. Ada beberapa jenis teknologi biometric antara lain suara (speech recognition).
Metode Hidden Markov Model mulai diperkenalkan dan dipelajari pada akhir tahun 1960, metode yang berupa model statistik dari rantai Markov ini semakin banyak dipakai pada tahun-tahun terakhir terutama dalam bidang speech recognition, seperti dijelaskan oleh Lawrence R. Rabiner dalam laporannya yang berjudul “A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition”
Proses dalam dunia nyata secara umum menghasilkan observable output yang dapat dikarakterisasikan sebagai signal. Signal bisa bersifat diskrit (karakter dalam alfabet) maupun kontinu (pengukuran temperatur, alunan musik). Signal bisa bersifat stabil (nilai statistiknya tidak berubah terhadap waktu) maupun nonstabil (nilai signal berubah-ubah terhadap waktu).
Dengan melakukan pemodelan terhadap signal secara benar, dapat dilakukan simulasi terhadap sumber dan pelatihan sebanyak mungkin melalui proses simulasi tersebut. Sehingga model dapat diterapkan dalam sistem prediksi, sistem pengenalan, maupun sistem identifikasi. Secara garis besar model signal dapat dikategorikan menjadi 2 golongan yaitu : model deterministik dan model statistikal.
Model deterministik menggunakan nilai-nilai properti dari sebuah signal seperti: amplitudo, frekuensi, fase dari gelombang sinus. Sedangkan model statistikal
menggunakan nilai-nilai statistik dari sebuah signal seperti: proses Gaussian, proses Poisson, proses Markov, dan proses Hidden Markov.
Suatu model HMM secara umum memiliki unsur-unsur sebagai berikut:
- N, yaitu jumlah state dalam model. Secara umum state saling terhubung satu dengan yang lain, dan suatu state bisa mencapai semua state yang lain dan sebaliknya (disebut model ergodic). Namun hal tersebut tidak mutlak, terdapat kondisi lain dimana suatu state hanya bisa berputar ke diri sendiri dan berpindah ke satu state berikutnya, hal ini bergantung pada implementasi dari model.
- M, yaitu jumlah observation symbol secara unik pada tiap statenya, misalnya:
karakter dalam alfabet, dimana state adalah huruf dalam kata.
- State Transition Probability { } -> ij A a
- Observation Symbol Probability pada state j, { } () -> j Bb k - Initial State Distribution -> i p p
Dengan memberikan nilai pada N, M, A, B, dan p , HMM dapat digunakan sebagai generator untuk menghasilkan urutan observasi. dimana tiap observasi t o adalah salah satu simbol dari V, dan T adalah jumlah observasi dalam suatu sequence.
4.3 Skema Utama dan Algoritma Speech Recognition
Terdapat 4 langkah utama dalam sistem pengenalan suara:
- Penerimaan data input
- Ekstraksi, yaitu penyimpanan data masukan sekaligus pembuatan database untuk template.
- Pembandingan / pencocokan, yaitu tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada template.
- Validasi identitas pengguna.
Gambar 4.1 Skema Speech Recognition
Secara umum, speech recognizer memproses sinyal suara yang masuk dan menyimpannya dalam bentuk digital. Hasit proses digitalisasi tersebut kemudian dikonversi dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkannya dengan template suara pada database sistem.
Gambar 4.2 Spektrum Suara
Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilahan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan
secara paralel. Proses yang pertama kali dilakukan ialah memproses gelombang kontinu spektrum suara ke dalam bentuk diskrit. Langkah berikutnya ialah proses kalkulasi yang dibagi menjadi dua bagian :
- Transformasi gelombang diskrit menjadi array data.
- Untuk masing-masing elemen pada aiTay data, hitung "ketinggian" gelombang (frekuensi).
Objek permasaiahan yang akan dibagi adalah masukan berukuran n, berupa data diskrit gelombang suara.Ketika mengkonversi gelombang suara ke dalam bentuk diskrit, gelombang diperlebar dengan cara memperinci berdasarkan waktu. Hal ini dilakukan agar proses algontma seianjutnya (pencocokan) lebih mudah dilakukan.
Namun, efek buruknya ialah array of array data yang terbentuk akan lebih banyak.
Gambar 4.3 Contoh Hasit Konversi Sinyal Diskrit
Dari tiap elemen array data tersebut, dikonversi ke dalam bentuk bilangan biner. Data biner tersebut yang nantinya akan dibandingkan dengan template data suara.
Proses divide and conquer:
- Pilih sebuah angkaN, dimana N merupakan bilangan bulat kelipatan 2.Bilangan ini berfungsi untuk menghitung jumlah elemen transformasi FFT.
- Bagi dua data diskrit secara (dengan menerapkan algoritma divide and conquer) menjadi data diskrit yang lebih kecii berukuran N = N,.N2.
- Objek data dimasukkan ke dalam table (sebagai elemen tabel).
- Untuk setiap elemen data, dicocokkan dengan data pada template (pada data template juga dilakukan pemrosesan digitalisasi menjadi data diskrit, dengan cara yang sama dengan proses digitalisasi data masukan bam yang ingin dicocokkan).
- Setiap masalah disatukan kembali dan dianalisis secara keseluruhan, kecocokan dari segi tata bahasa dan apakah data yang diucapkan sesuai dengan kata yang tersedia pada template data.
- Verifikasi data. Jika sesuai, proses iebih lanjut, sesuai dengan aplikasi yang mengimplementasikan algoritma ini.
4.4 Implementasi Speech Recognition
Hardware yang dibutuhkan dalam implementasi Speech Recognition :
- Sound card : Merupakan perangkat yang ditambahkan dalam suatu Komputer yang fungsinya sebagai perangkat input dan output suara untuk mengubah sinyal elektrik, menjadi analog maupun menjadi digital.
- Microphone : Perangkat input suara yang berfungsi untuk mengubah suara yang melewati udara, air dari benda orang menjadi sinyal elektrik.
- Komputer atau Komputer Server : Dalam proses suara digital menterjemahkan gelombang suara menjadi suatu simbol biasanya menjadi suatu nomor biner yang dapat diproses lagi kemudian diidentifikasikan dan dicocokan dengan database yang berisi berkas suara agar dapat dikenali.
Contoh Implementasi teknologi Speech Recognition :
Saat ini pada tahun 2010 Microsoft windows vista dan windows 7, speech recognition telah disertakan dalam system operasinya. sebagaimana fungsi dari speech recognition menterjemahkan pengucapan kata – kata kedalam bentuk teks digital. Salah satu implementasi speech recognition adalah pada konfrensi PBB dimana seluruh Negara tergabung dalam keanggotaannya, fungsi speech recognition dalam hal ini menterjemahkan bahasa pembicara dari suatu Negara kedalam bahasa yang dipahami pendengar.
Contoh penggunaan lain speech recognition adalah Perawatan kesehatan.Dalam perawatan kesehatan domain, bahkan di bangun meningkatkan teknologi pengenalan suara, transcriptionists medis (MTs) belum menjadi usang.
Layanan yang diberikan dapat didistribusikan daripada diganti. Pengenalan pembicaraan dapat diimplementasikan di front-end atau back-end dari proses dokumentasi medis. Front-End SR adalah salah satu alat untuk mengidentifikasi kata-kata yang ucapkan dan ditampilkan tepat setelah mereka berbicara Back-End SR atau SR tangguhan adalah di mana penyedia menentukan menjadi sebuah sistem dikte digital, dan suara yang diarahkan melalui pidato-mesin pengakuan dan draft dokumen diakui dirutekan bersama dengan file suara yang asli ke MT / editor, yang mengedit draft dan memfinalisasi laporan. Ditangguhkan SR sedang banyak digunakan dalam industri saat ini.
Banyak aplikasi Electronic Medical Records (EMR) dapat menjadi lebih efektif dan dapat dilakukan lebih mudah bila digunakan dalam hubungannya dengan pengenalan-mesin bicara. Pencarian, query, dan pengisian formulir semua bisa lebih cepat untuk melakukan dengan suara dibandingkan dengan menggunakan keyboard.
4.5 Pengujian Alat
Pada prosedur uji coba program akan dijelaskan tentang cara pengoperasian alat serta langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menjalankan prototype.
4.5.1 Pengujian Jarak Konektifitas Bluetooth
Gambar 4.4 Jarak Konektifitas Buletooth
Konektifitas Bluetooth merupakan kunci utama untuk menjalankan keseluruhan sistem alat. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana perangkat Bluetooth pada Alat dan Handphone dapat terkoneksi. Berdasarkan pengukuran yang telah dilakukan jarak maksimum yang dapat ditangkap oleh Bluetooth adalah sebesar 12m. Berikut merupakan tabel hasil pengukuran jarak Bluetooth.
Jarak (meter) Konektifitas
3 m Terhubung
6 m Terhubung
9 m Terhubung
12 m Terhubung
15 m Tidak terhubung
Tabel 4.1Tabel Pengukuran Jarak Konektifitas Bluetooth
4.5.2 Pengujian Mikrokontroler Terhadap Motor Servo
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui bahwa mikrokontroler sudah bisa bekerja dengan baik untuk memberikan suplay terhadap motor servo.
Gambar 4.5 Pintu Gerbang Tertutup
Gambar 4.6 Pintu Gerbang Terbuka
4.5.3Pengujian Penggerak Motor Servo
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon motor servo terhadap data slider yang dikirimkan melalui android. Pengujian dialukan dengan melakukan pengiriman informasi dengan cara menggeser slider pada aplikasi dan mengemati respon pergerakan motor servo berdasarkan sudut derajat putar yuang dihasilkan.
Adapun jenis motor servo yang digunakan adalah tipe standar dengan kemampuan rotasi dari 0 derajat hingga 180 derajat.
Posisi Motor Servo Kunci
Motor Servo Pintu
Terbuka 90o 90o
Tertutup 0o 0o
Table 4.2 Sudut Motor Servo 4.5.4 Pengujian Speech Recognition
Hasil pengujian yang dilakukan melalui pengujian perangkat keras menunjukkan bahwa semua alat dan komponen berfungsi dengan baik dan bisa menjalankan fungsi system secara keseluruhan. Pengujian melalui eksprimen dilakukan terhadap:jarak jangkau bluetooth dan akurasi penggunaan kata sandi berbasis suara. Hasil yang diperoleh sebagai berikut:
1) Pengujian terhadap jangkauan Bluetooth menunjukkan bahwa jarak koneksi bluetoot huntuk mengirim data pada mikrokontroler berkisaran antara1 sampai dengan 15 meter berdasarkan observasi yang dilakukan dalam rentang 15 meter.Setelah jarak lebih besar dari 15 meter, maka koneksi Bluetooth terputus.
2) Pengujian terhadap kata sandi yang diucapkan sebagai input suara untuk mengetahui akurasi pengenalannya terhadap kata sandi yang diucapkan sebagai inputan suara untuk mengetahui akurasi pengenalannya .Kata sandi yang digunakan ada dua kategori,yaitu: a)tutup pintu,untuk memerintahkan kepada system menutup dan menguncipintu;b)buka pintu,untuk memerintahkan kepada system untuk melepas kunci dan membuka pintu.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bagaimana pengaruh intonasi suara terhadap akurasi dan pengucapan katasan diserta Bahasa yang digunakan melalui smartphone.Intonasi suara dalam eksperimen ini terdiri atas delapan jenis,yaitu:lembut;sedan;nada panjang;keras;cepat;kecil;suara samar;dan jelas tapi ribut.bahasa yang digunakan adalah Bahasa Indonesia.Hasil tersebut diperoleh seperti ditunjukkan tabel 4.3.
Intonasi Suara
Tabel 4.3menunjukkan bahwa pengenalan suara terhadap kata tutup pintu dan buka pintu memiliki tingkat akurasi keberhasilan sebesar 62.5% dan tingkat kegagalan sebesar 37.5%. Serta dapat dilihat juga hasil rata – rata waktu proses mode online sekitar 5.6 detik dan mode offline sekitar 3.1 detik. Untuk waktu proses pada mode online dapat berubah-ubah sesuai dengan kondisi jaringan internet yang digunakan pada saat itu. Fluktuasi input suara baik kategori„tutup pintu‟maupun kategori„buka pintu‟terhadap nilai akurasi pengenalan suara dideskripsikan secara grafikpada gambar 4.7
Gambar 4.7 Grafik Akurasi 4.6 Evaluasi
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil yang bisa evaluasi dari program pintu geser otomatis ini, yaitu :
1. Pengujian jarak konektifitas Bluetooth
Berdasarkan data hasil pengujian pada jarak jangkau android terhadap Bluetooth pada rangkaian dapat diketahui bahwa jarak pengujian teerjauh yang berhasil didapatkan adalah sejauh 12 meter. Dengan kondisi seperti ini, maka jarak ideal yang diharapkan pada perancangan sudah dicapai sesuai dengan harapan.
2. Pengujian mikrokontroler terhadap motor servo
Pada pengukuran mikrokntroler terhadap motor servo dilakukan dengan mengukur voltase mikrokontreler yang terhubung dengan motor servo didapatkan hasil pengukuran yang stabil dengan nilai 4,9V. Tegangan ini didapatkan karena telah melewati rangkaian regulator, sehingga nilai pada regulator ini memiliki selisih sebesar 0,1V yang yang seharusnya 5V. Kondisi ini dapat diakibatkan oleh hasil komponen atau toleransi alat ukur yang digunakan pada proses pengukuran.
3. Pengujian penggerak motor servo
Pengujian pada motor servo dilakukan untuk jenis motor servo tipe standar dengan kemampuan rotasi dari 0 derajat hingga 180 derajat. Pada table pengujian tersebut,
0
didapatkan respon pengendalian motor servo berdasarkan derajat yang dihasilkan terhadap data yang dikirimkan melalui android.
Hasil penelitian diperoleh dari data pengujian dari blok diagram sistem secara menyeluruh.
1. Pengujian koneksi Bluetooth
Pengujian koneksi Bluetooth dilakukan untuk mengetahui jarak transmisi antara Bluetooth yang terdapat pada smartphone Android dengan Bluetooth HC-05 yang sudah terintegrasi dengan board Arduino Uno. Pengujian koneksi Bluetooth diperlihatkan pada Tabel 4.4
Jarak Antara Sistem Bluetooth Keterangan
1 meter Lancar menerima perintah
1,5 meter Lancar menerima perintah
2 meter Lancar menerima perintah
2, 5 meter Lancar menerima perintah
3 meter Lancar menerima perintah
3,5 meter Lancar menerima perintah
4 meter Lancar menerima perintah
4,5 meter Lancar menerima perintah
5 meter Lancar menerima perintah
5,5 meter Lancar menerima perintah
6 meter Lancar menerima perintah
6,5 meter Lancar menerima perintah
7 meter Lancar menerima perintah
7,5 meter Lancar menerima perintah
8 meter Lancar menerima perintah
8,5 meter Lancar menerima perintah
9 meter Lancar menerima perintah
9,5 meter Lancar menerima perintah
10 meter Lancar menerima perintah
10.5 meter Lancar menerima perintah
11 meter Lancar menerima perintah
11,5 meter Koneksi Terputus
Tabel 4.4 Pengujian Koneksi Bluetooth
2. Pengukuran Spesifikasi Sistem
Pengukuran spesifikasi sistem dilakukan untuk mengetahui kinerja dari prototype pintu gerbang otomatis yang telah dibuat. Pengukuran spesifikasi sistem diperlihatkan pada Tabel 4.5
Parameter Keterangan Tegangan Kerja 5 volt
Arus Maksimal 350 mA Arus Stand By 50 mA
Tabel 4.5Pengukuran Spesifikasi Sistem
4.7 Penggunaan Sistem
Dalam proses ini merupakan tahap final percobaan perangkat lunak yang dilakukan untuk mengetahui apakah perangkat keras yang telah dibuat sudah sinkron dengan program yang dirancang. Adapun parameter yang hendak diuji :
#include <SoftwareSerial.h> // library serial
#include <Servo.h> // library motor servo
SoftwareSerial bluetooth(2, 3); // register pin serial bluetooth Servo Servo1; // register variabel motor servo -1
Servo Servo2; // register variabel motor servo -2 void setup()
{
Serial.begin(9600); // konfigurasi port serial monitor bluetooth.begin(9600); // konfigurasi port serial bluetooth Servo2.attach(5); // register pin data servo -2
Servo2.write(120);
delay(500);
Servo1.attach(4); // register pin data servo -1 Servo1.write(145);
if (bluetooth.available())// check terima data serial dari bluetooth { char inChar= bluetooth.read(); // baca input data serial
Serial.println(inChar); // tampilkan data ke serial monitor if(inChar == '1') // cek perintah input serial untuk buka pintu {
// Buka Pintu
Servo2.attach(5); // register pin data servo -2 Servo2.write(120);
delay(500);
Servo2.detach();
Servo1.attach(4); // register pin data servo -1 Servo1.write(35);
delay(500);
Servo1.detach();
pada program yang dibangun berupa proses pengiriman perintah gerak terhadap alat. Setelah dilakukan pengujian terhadap alat yang dibuat maka diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Pengujian Sinkronisasi
Dalam pengujian software atau suatu perangkat lunak untuk pengisian pada smartphone menggunakan arduino karena arduino adalah solusi terpaket yang terdiri dari board hardware dengan mikrokontroler AVR serta software yang dikembangkan menggunakan bahasa java dan bahasa C sebagai rujukan dalam pemprograman.
Berikut ini adalah syntax program:
Gambar 4.8 Syntax Program
}else if(inChar == '0')// cek perintah input serial untuk tutup pintu {
Gambar 4.9 Proses Compile Program
4.8 Implementasi Perancangan Antarmuka
Adapun impentasi perancangan antarmuka berdasarkan rancangan yang telah dilakukan pada Bab 3 adalah sebagai berikut.
1. Tampilan login
Login adalah tampilanyang pertama kali muncul pada saat aplikasi pertama kali dijalankan yang berisikan username dan password. Tampilan login dapat dilihat pada gambar 4.10.
Gambar 4.10 Tampilan login 2. Tampilan Notifikasi Login
Notifikasi login akan muncul, apabila kolom username atau password salah.
Tampilan notifikasi dapat dilihat pada gambar 4.11.
Gambar 4.11 Tampilan notifikasi login
3. Tampilan Menu Aplikasi
Tampilan ini adalah tampilan menu aplikasi yang muncul apabila berhasil login.
Tampilan menu aplikasidapat dilihat pada gambar 4.12.
Gambar 4.12 Tampilan Menu Aplikasi 4. Menu Pengaturan Username - Password
Menu ini digunakan untuk melakukan pengaturan ulang username dan password login pada aplikasi.Terdapat 2 kolom, yaitu username dan password, minimal pengisian data masing-masing kolom harus lebih dari 4 karakter.Setelah melakukan pengaturan kemudian tekan tombol “Save” untuk menyimpan pengaturan.Tampilan menu pengaturandapat dilihat pada gambar 4.13.
Gambar 4.13 Pengaturan User name - Password 5. Menu Pemilihan Bluetooth
Menu ini digunakan untuk menghubungkan bluetooth yang terdapat pada perangkat. Sebelum dihubungkan terlebih dahulu aktifkan bluetooth pada hp dan lakukan pairing bluetooth pada perangkat.Kemudian tekan tombol “Connect”
untuk menghubungkan bluetooth pada perangkat. Setelah itu pilih nama bluetooth yang terdaftar pada perangkat. Untuk memutuskan koneksi pada perangkat, tekan tombol “Disconnect”.
Tampilan pemilihan bluetoohdapat dilihat pada gambar 4.14 dan 4.15.
Gambar 4.14 Pemilihan Bluetooth
Gambar 4.15 Bluetooth status 6. Menu Speech Recognition
Menuini digunakan untuk mendeteksi speech recognition dengan cara menakan tombol speech (berbentuk mikrofon). Speech Recognition yang digunakan menggunakan fasilitas dari google speech yang membutuhkan koneksi internet.
Kemudian hasil teks speech recognition akan ditampilkan dibagian bawah tombol .Tampilan menuspeech recognition dapat dilihat pada gambar 4.16.
Gambar 4.16 Menu Speech Recognation
7. Menu Tombol Manual
Menu ini digunakan untuk membuka dan menutup pintu gerbang secara manual, tombol ini digunakan sebagai sistem cadangan apabila pada Hp tidak terdapat
Pada perancangan Simulasi alat pengendali pintu gerbang dan pintu garasi menggunakan bluetooth berbasis android ini masih kurang sempurna. Perakitan dan pembuatan perangkat ini masih memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan, diantaranya:
1. Kelebihan
Adapun beberapa kelebihan yang dimiliki perangkat Simulasi alat pengendali pintu gerbang dan pintu garasi menggunakan bluetooth berbasisandroid ini, antara lain :
a. Dengan adanya rangakaian alat ini, maka dapat mempermudah user/pengguna untuk membuka dan menutup pintu gerbang/garasi dengan memanfaatkan fasilitas Smartphone Android.
b. Dari rangkaian alat yang dibuat dengan menggunakan Arduino UNO yang digunakan untuk membuka dan menutup pintu gerbang dan pintu garasi maka user dan pengguna tidak memerlukan banyak operator.
2. Kekurangan
Adapun beberapa kekurangan yang dimiliki perangkat pengendali pintu gerbang dan pintu garasi menggunakan bluetooth berbasis android ini,antara lain :
a. Jika pintu gerbang dibuka maka pintu gerbang akan terbuka penuh tidak bisa dibuka setengah gerbang atau sebagian saja.
b. Jika pemasangan relay kurang baik maka Pintu gerbang dan pintu garasi tidak dapat dibuka
c. Jarak untuk pengontrolan pintu gerbang dan garasi tidak dapat diakses dengan jarak jauh maksimal dengan jarak kurang lebih 10 meter.
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan analisa yang dilakukan terhadap prototipe sistem otomatisasi pintu pagar berbasis mikrokontroler Arduino Uno R3 via Bluetooth Aplikasi Android, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Prototipe telah berhasil dirancang dengan gabungan dari Mikrokontroler sebagai pengendali pusat, Android sebagai input perintah, Bluetooth sebagai media komunikasi, Motor Servo sebagai penggerak pagar.
2. Sistem penggerak dan pengunci pintu gerbang mengguanak Motor Servo dengan maksimal putaran 180 derajat, dan bekerja pada tegangan 5 Volt.
3. Jarak transmisi maksimum dari modul bluetooth HC-05 ke bluetooth smartphone
3. Jarak transmisi maksimum dari modul bluetooth HC-05 ke bluetooth smartphone