Fakultas Ilmu Komputer
7067
Implementasi Kontrol Lampu dan Kipas Secara Implisit Menggunakan
Suara Dengan Metode Text Processing Berbasis Embedded System
Wildo Satrio1, Dahnial Syauqy2, Hurriyatul Fitriyah3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1wildo.satrio@gmail.com, 2dahnial87@ub.ac.id, 3hfitriyah@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
1. PENDAHULUAN
Sebagai media komunikasi utama, suara digunakan sebagai media komunikasi antara manusia dengan mesin. Teknologi pengenalan
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 – 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
embedded ke dalam peralatan rumah tangga (Björkskog,2010).
Speech recognition adalahbteknologi komputer masa kini yang digunakan untuk mengidentifikasi suarabyang diucapkan oleh seseorang. Implementasi Speech recognition dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan, seperti perintahbsuara untuk menjalankan sebuah aplikasi komputer, mengendalikan perangkat – perangkat elektronik, dan lain – lain. Carabkerja yang dilakukan oleh sistem dengan mendeteksi tingkat penekananbsuara, lalu dicocokkan dengan database yang tersedia (Kisumal, 2010). Selain pada perangkat – 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
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 yangbberjudul “Sistem
kendali Navigasi Quadcopter menggunakan suara melalui smartphone dan arduino dengan metode text processing” bmenerapkan pengolahan suara sebagai kontrol terhadap
quadcopter. Quadcopter dikendalikan melalui 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 bagianbdari text mining yangbmana 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
user yangbberbeda, dan yangbterakhir uji keberhasilan sistem dalam memahami input user. Dengan adanya skripsi ini, penulis berusaha mengembangkan teknologi sistem kontrol kipas dan lampu supaya lebih mudah pengaturannya dalambberbagai 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
Komunikasi Sistem
Perancangan komunikasi membahas tentang alur komunkasi sistem agar pada tahap implementasi dapat berjalan sesuai dengan harapan. Perancangan sistembdapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Perancangan komunikasi sistem
Sistem dimulai saat pengguna memberikan masukan suara ke Android. Hasil pengolahan suara akanbmenghasilkanbdata dengan tipe
String. Lalu dilakukan proses Text Processing, yaitu pemecahan kalimat menjadi kata, lalu tiap katabdicek didalam database yang telah berisi kumpulan data. Data hasil olahannya akan dikirim ke Arduino melalui komunikasi
Bluetooth.
Arduino membutuhkan software serial untukbinisialisasi Bluetooth module HC-05. Data yang diterima akan dilakukan Text
Processing, yaitu pengolahan kata menjadi suatu perintah untuk kontrol terhadap lampu dan kipas.
Isi
2.2. Perancangan dan Implementasi Sistem Android
Androidbdevice berfungsi sebagai tempat
inputbsuarabdan melakukan proses Text Preprocessing. Dengan menggunakan Android Studio sebagai tempat untuk pembuatan dan pengembanganbsoftwarebpengolahan suara. Hasil pengolahanbText Preprocessing dikirim ke Arduinobmelalui komunikasi Bluetooth dan
akan dilakukan pengolahan lebih lanjut.
Database dibuat dengan nama Database.db. Tahap selanjutnya membuat tabel dengan nama Kalimat_inti. Tabel ini memiliki dua kolom yaitu kolom NAMA danbkolom PERINTAH, yang nantinya dua kolom ini akan diisi dengan kumpulan kata kata intibdan perintah. Kolom padabtabelbdiisi 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’
“PAGI” ‘4’
“SIANG” ‘4’
Selain untuk tempat pembuatan database di Android terdapat proses Text Preprocessing. Tahap pertama dari Text Preprocessing adalah melakukan case folding, yaitu mengubah kata
Gambar 3. Implementasi sistem Aplikasi Android
Proses pengolahan Teks yang terdapat di dalam Android dapat dilihat pada Gambar 4.
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 – 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.
2.3. Perancangan dan Implementasi Sistem pada Arduino
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.
Gambar 5. Perancangan sistem pada Arduino
Gambar 6. Implementasi sistem pada Arduino
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, yaitubpin VCC dihubungkan dengan 5V Arduino, pin GND dihubungkan dengan
Ground Arduino, pin TX dihubungkan dengan pin 10 dan pin RX dihubungkan dengan pin 11 Arduino. SedangkanbuntukbRelaybpinbVCC dihubungkan dengan pin 5V, pinbIN1 dihubungkanbkebpinb2, pin IN2 dihubungkan dengan pin 3, GND dihubungkan dengan
Ground Arduino. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Koneksi Pin
Pin Arduino
Mega
HC-05 Relay
5V GND
2 3 10 11
VCC GND
TX RX
VCC GND IN1 IN2
Setelah menerima data yang dikirim dari Android, Arduino akan mengolah data tersebut menjadi suatu perintah terhadap lampu dan kipas. Arduino akan mengirimkan data tipe
integer ke lampu dan kipas untuk
Tabel 3 Perintah Output
Text Preprocessing yang dikirim oleh Android
device melalui koneksi Bluetooth. Jika data yang 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.
3. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian pada penelitian “Kontrol Lampu dan Kipas Secara Implisit Menggunakan Suara dengan Metode Text Processing” dibagi menjadi
beberapa bagian yaitu :
1. Pengujian fungsional sistem.
2. Pengujian proses pengolahan teks.
3. Pengujian sistem dengan individu yang berbeda.
4. Pengujian performa aplikasi.
3.1. Pengujian Fungsional Sistem
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.
Tabel 4. Hasil pengujian fungsional sistem
No Masukan
kata Hasil Benar Hasil Salah
1 1 10 0
Dari hasil pengujian dengan berjumlah 150 kata input, dapat dihitung nilai benar dengan
persamaan 1.
𝑥 =Jumlah Nilai benarNilai Keseluruhanbbx 100% (1)
Dari persamaan 1 maka didapat hasil perhitungan sebagaibberikut.
𝑥 = 150150 x 100% = 100%
Pengujian fungsional sistem ini dapat ditarik kesimpulan berhasil, bkarenabmemiliki 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 pengujian akan dihitung nilai persentase akurasi
database dan pengolahan teks dengan
persamaan 1.
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 – beda. Sebanyak 30 user yang berbeda akan melakukan input kalimat implisit ke sistem. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian 30 user yang berbeda
No Kalimat input Keinginan user
Hasil output sistem
1 Kok kamarnya
panas banget Kipas Nyala Kipas Nyala
2 Kamarnya dingin
banget nih Kipas Mati Kipas Mati
3 Kamarnya butuh
cahaya Lampu Nyala Tidak Ada
4 Ruangannya
terlalu gelap Lampu Nyala Lampu Nyala
5 Siang gini kok
gelap ya Lampu Nyala Lampu Nyala
6 Silau nih lagi
insomnia Lampu Mati 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
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
19 Panas banget nih
gelap Lampu Nyala Lampu Nyala
24 Terang banget nih Lampu Mati Lampu Mati
luar Kipas Nyala Kipas Nyala
30 Dingin sekali pagi
ini Kipas Mati Kipas Mati
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
𝑥 =2930 x 100% = 96,67%
Dari hasil penghitungan Sistem ini memiliki akurasi sebesar 96,67%.
3.4. Pengujian Performa Aplikasi
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
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
4. KESIMPULAN
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
speech recognition Google dan melakukan text preprocessing dengan database SQLite untuk 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%.
Dari percobaan yang dilakukan sebanyak 30 user, sistembmemilikibnilaibkebenaran sebesar 29 dan memiliki nilai salah sebesar 1. Dengan melihatbnilai yang telah diperoleh dari pengujianbpadabbab sebelumnyabdapat 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.
5
. DAFTAR PUSTAKAAmrutha, S. (2015). Voice Controlled Smart Home.
Chapaneri, S. V. (2012). Spoken Digits Recognition using Weighted MFCC.
International Journal of Computer Applications, 40(3), 7.
Faisal Baig, S. B. (2012). Controlling Home Appliances Remotely Through Voice Command. Cornell University Library.
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.
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.
San Francisco: No Starch Press.
J., D. (n.d.). Google says Voice earch faster and more accurate. Retrieved 9 25, 2017, Quadcopter Menggunakan Suara Melalui Smartphone dan Arduino Menggunakan Text Processing.
S, S. S. (2014). Speech Recognition based Control System . 2014 Third ICT
International Student Project
Conference (ICT-ISPC).
Setyo, W. A. (2016). Desain Interaksi Aplikasi Pengendali Smart Home Menggunakan Voice Berbasis Android. Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB, 7.
V., C. S. (2012). Spoken Digits Recognition using Weighted MFCC. International Journal of Computer Applications .
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 Dual H-Bridge Motor Driver. 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.
International Journal Of
