View of Sistem Keamanan Sepeda Motor Menggunakan Voice Recognition Yang Terintegrasi Dengan Helm

(1)

480 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

st th

Sistem Keamanan Sepeda Motor Menggunakan Voice Recognition Yang Terintegrasi Dengan Helm

Muhammad Wildan^1*, Anggraini Hesti², Sendy Anan³, Muhammad Rofiq⁴

1,2, 3,4

Sistem Komputer, Fakultas Teknologi dan Desain, Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang^{1,2, 3,4}

e-mail: ¹[email protected], ²[email protected], ³[email protected], [email protected]^*4

Abstrak

Pencurian motor merupakan kriminalitas yang setiap tahunnya selalu terjadi peningkatan, mengunci stang motor dirasa belum aman karena teknik pembobolan kunci saat ini bermacam-macam. Dengan adanya kejadian tersebut, maka diperlukan peningkatan dalam sistem keamanan sepeda motor

Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem keamanan sepeda motor menggunakan voice recognition yang terintegrasi dengan helm. Penelitian ini merancang sistem keamanan untuk sepeda motor menggunakan mikrokontroller arduino nano. Secara garis besar desain sistem terdiri dari voice recognition sebagai akses untuk menyalakan sepeda motor yang ditanam dihelm, modul NRF24l01 sebagai komunikasi secara wireless antara voice recognition sebagai transmitter yang tertanam dihelm dan receiver yang tertanam di motor, modul relay untuk menyalakan kunci kontak dan menyalakan motor, serta OLED untuk menampilkan informasi.

Berdasarkan hasil analisa dan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa sistem keamanan sepeda motor dapat bekerja dengan baik, alat ini dapat menyalakan kunci kontak dan motor menggunakan kode suara yang sudah ditetapkan pada modul voice recognition serta dapat menampilkan informasi keadaan motor sehingga dapat meminimalkan tindak kejahatan pencurian terhadap sepeda motor. Tingkat akurasi prototype sebesar 85% dan suara lebih peka pada kondisi sepi

.

Kata kunci— Sistem Keamanan, Voice Recognition, Arduino, Helm, Motor

1. PENDAHULUAN

Kasus pencurian motor sepanjang tahun 2016 menempati posisi kedua setelah penipuan.

Sebagian pemilik kendaraan bermotor hanya dengan mengunci stang sudah merasa cukup aman, padahal teknik pembobolan kunci saat ini semakin bermacam-macam. Biasanya teknik pencurian dilakukan dengan menggunakan kunci letter T atau cairan yang dimasukkan pada lubang kunci motor. Sistem keamanan penutup lubang kunci bawaan sepeda motor pun rupanya dapat dibuka dengan kunci berbentuk kotak yang memiliki empat lubang kecil. Selain mengunci stang, pengamanan lain yang sampai saat ini relatif masih digunakan adalah menggunakan kunci gembok yang dipasang pada piringan cakram sehingga roda tidak bisa berjalan, akan tetapi dengan gembok pun masih bisa dibobol oleh pencuri

Dengan kasus tersebut dikembangkan sebuah teknologi dalam menghidupkan sepeda motor yang awalnya menggunakan metode konvensional atau manual yaitu menggunakan engkol atau terlebih dahulu dengan kunci kontak, sekarang mengalami perkembangan yaitu dengan password, sidik jari dan voice recognition [1].Voice recognition system adalah suatu proses pengenalan ucapan berupa kata yang memungkinkan pengguna untuk memberikan masukan atau perintah ke sensor dengan suara. Manusia tidak perlu lagi menggunakan kunci,

(2)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 481

Muhammad Wildan, et., al [Sistem Keamanan Sepeda Motor Menggunakan Voice Recognition yang Terintegrasi Dengan Helm]

hanya dengan menggunakan suaranya manusia dapat menyalakan dan mematikan sepeda motor.

Pengenalan suara merupakan salah satu teknik penting dalam mengembangkan sistem keamanan sepeda motor.

Untuk mengembangkan sistem keamanan sepeda motor menggunakan voice recognition dibutuhkan pemasangan pada perangkat keselamatan sepeda motor seperti helm. Pentingnya menggunakan helm kendaraan motor, yaitu untuk menjaga keselamatan pengendara roda dua.

Salah satu penyebab fatalitas kecelakaan yang dialami oleh pengendara sepeda motor adalah cedera pada kepala. Pada umumnya cedera pada kepala terjadi akibat pengendara sepeda motor tidak menggunakan helm. Sebagaimana dikemukakan oleh Nayazi (Kompas.com, 2018), pada tahun 2017 terdapat sekitar 5.000 orang korban meninggal akibat tidak menggunakan helm.

Dengan teknologi akses kendaraan bermotor roda dua yang sangat rahasia ini membuat tidak sembarang orang bisa akses ke kendaraan motor tersebut [1]. Dalam penerapan teknologi voice recognition yang terintegrasi dengan helm maka dengan sistem ini akan mengatasi seringnya terjadi kehilangan kendaraan motor yang marak terjadi pada saat ini serta mengurangi tingkat kecelakaan motor roda dua akibat tidak menggunakan helm.

Berdasarkan later belakang diatas maka dilakukan penelitian tentang system keamanan sepeda motor dengen menerapkan teknologi voice recognition yang terintegrasi dengan helm dengan luaran dalam bentuk prototipe.

Ada beberapa penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya yaitu pada tahun 2020 Anita Rahayu dan Hendri melakukan penelitian dengan judul “Sistem Kendali Rumah Pintar Menggunakan Voice Recognition Module V3 Berbasis Mikrokontroller dan IOT”. Penelitian mereka menggunakan Voice Recognition V3 sebagai pengolah suara. Perintah suara merupakan salah satu media pengoperasian sistem home automation yang banyak diminati. Pengoperasian sistem yang sangat mudah dan tidak membutuhkan banyak tenaga merupakan alasan utama bahwa perintah suara sangat cocok digunakan untuk sistem home automation. Voice Recognition adalah suatu sistem yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui suaranya, Voice Recognition dapat dikatakan sebagai suatu proses di mana mesin atau program menerima dan menafsirkan dikte serta memahami dan menjalankan perintah yang diucapkan. Sistem kendali rumah pintar memungkinkan pemilik rumah mengendalikan peralatan elektronik dirumah dengan menggunakan perintah suara. Pengolahan suara digital dapat dikembangkan untuk mempermudah kehidupan manusia. Dalam hal ini suara manusia dapat diolah untuk dikonversi agar dimengerti oleh suatu responden sehingga perintah yang terucap dapat direspon oleh alat yang dikendalikan. Pengolahan suara digital dikontrol dengan aplikasi untuk mengenali adanya perintah suara yang dideteksi, yang sering disebut dengan Voice Recognition [2]

Penelitian lainnya pada tahun 2019 laksamana akbar dzulfikar, Emy Haryatmi, Tri Agus Riyadi melakukan penelitian yang berjudul “Rancanga Bangun Purwarupa Sistem Pengunci Lemari Dengan Pengenalan Suara”. Pada penelitian tersebut menggunakan module Easy VR 3.0 sebagai modul pengenal suara. Suara dijadikan sebagai akses utama untuk pembukaan pintu pagar otomatis. Arduino Uno R3 digunakan sebagai mikrokontroller yang menghubungkan serial modul sebagai input (masukan) dan motor DC sebagai output (keluaran). Pengujian dilakukan dengan percobaan pengucapan suara dengan jarak-jarak yang berbeda, maka ditemukan jarak yang ideal dalam pengucapan suaranya. Suara yang masuk menggunakan microphone dihubungkan dengan modul wireless yang selanjutnya suara tersebut diterima oleh modul Easy VR3 dengan jarak 10 meter. Untuk kecepatan respon pergerakan motor DC yang digunakan untuk tiap suara didapatkan hasil respon yang sama. [3]

Kemudian pada tahun 2020 Abdul Rosyid, Agus Setia Budi, dan Purnomo Hadi Susilo melakukan penelitian yang berjudul “Kontrol Sistem Starter Sepeda Motor Berbasis Mikrokontroller Dengan Smartphone Android Menggunakan Voice Recognition”. Teknologi akses menghidupkan sepeda motor mengalami perkembangan yang awalnya menggunakan

(3)

482 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

metode konvensional atau manual menggunakan engkol atau terlebih dahulu dengan kunci kontak, sekarang mengalami perkembangan yaitu dengan password atau sidik jari. Akses pada suatu kendaraan bermotor roda dua yang sangat rahasia atau motor khusus yang tidak sembarang orang bisa akses ke kendaraan motor tersebut. sistem ini akan mengatasi seringnya terjadi kehilangan kunci motor yang biasanya digunakan untuk menghidupkan mesin kendaraan bermotor. Hal yang sama sering terjadi ketika kita hendak berangkat kerja atau hendak beraktifitas seringkali lupa menaruh kunci kendaraan, maka berapa waktu yang akan dialokasikan jika kunci motor belum ditemukan. Sehingga dengan adanya sistem ini akan memangkas waktu yang seharusnya digunakan untuk menyelesaikan pekerjaan manusia.

Teknologi smartphone dengan sistem voice recognition yang dikoneksikan dengan Arduino UNO ATmega328 bisa dikoneksikan dengan peralatan elektronika bahkan dengan peralatan yang lebih besar dan volatse lebih besar melalui relay dengan mekanisme tertentu. Cukup mengontrol dengan smartphone ini maka sistem akan merespon dan mesin kendaraan bermotor kita akan secara otomatis hidup.[1]

2. METODE PENELITIAN

2.1 Analisa Sistem

Analisa dari sistem keamanan sepeda motor ini digunakan sebagai pengaman sepeda motor sekaligus mengingatkan pengendara untuk memakai helm untuk mengendarai sepeda motor, untuk menyalakan sepeda motor menggunakan modul voice recognition dengan mengucapkan kode suara yang sudah di setting sebelumnya.

Jika kode suara yang di ucapkan cocok maka arduino memprosesnya kemudian mengirim data kode suara ke transmitter yang sudah di sambungkan receiver lalu arduino memproses data dari receiver jika data yang dikirm dan di terima sesuai dengan data yang dikirim oleh transmitter maka arduino akan mentrigger relay untuk menyalakan kontak dan menyalakan sepeda motor.

Jika kode suara tidak sesuai yang di ucapkan oleh pengemudi maka sistem dari voice recognition yang terintgerasi dengan helm tidak akan merespon dan tidak ada data yang terkirim oleh transmitter ke receiver maka sepeda motor tidak dapat menyala.

2.2 Arsitektur Sistem

Arsitektur sistem terdiri dari Arduino nano, nrf 24l01, baterai, step down, voice recognition, modul relay 2 channel, oled, tp4506. Dalam arstitektur sistem ini arduino nano sebagai mikrokontroler saling berhubungan dengan sistem atau modul yang lain. Arsitektur sistem ditunjukkan pada Gambar 1.

(4)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 483

Gambar 1. Arsitektur Sistem

2.3 Rancangan Perangkat Keras Keseluruhan Sistem

Rangkaian perangkat keras keseluruhan sistem terdiri atas rangkaian keseluruhan pada helm dan rangkaian keseluruhan pada motor. Untuk Rangkaian keseluruhan sistem ini menggabungkan rangkaian dari sub-bab yaitu terdiri dari arduino nano, modul voice recognition, modul nrf24l01 modul relay 2 channel, dan modul oled I2C. Berikut adalah gambar rangkaian secara keseluruhan. Pada rancangan ini bagian input berupa 1 buah modul voice recognition, untuk komunikasi wireless 2 buah modul nrf24l01 , output 1 buah relay 2 channel, 1 buah modul oled I2C, dan bagian proses 2 buah arduino nano yang terhubung satu sama lain secara wireless.Rangkaian keseluruhan perangkat keras pada helm ditunjukkan dalam Gambar 2 sedangkan pada motor ditunjukkan dalam Gambar 3.

Gambar 2. Rangkaian Perangkat Keras Keseluruhan pada Helm

(5)

484 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

Gambar 3. Rangkaian Perangkat Keras Keseluruhan pada Motor

2.4 Flowchart Sistem

Pada Flowchart sistem menjelaskan cara kerja keseluruhan sistem yang diawali dengan inputan inisialisasi sistem yang dilakukan arduino nano, setelah itu proses koneksi menggunakan modul NRF24l01 yang alamat dari transmitter dan receiver disamakan agar kedua modul NRF24l01 tersambung jika sistem yang ada di helm dan sepeda motor tersambung maka akan melanjutkan ke proses selanjutnya dan jika tidak maka akan menunggu hingga keadaan kedua sistem tersambung, setelah kedua sistem tersambung maka sistem akan membaca data kode suara berupa nilai hexadesimal dari voice recognition inputan ini berupa kode suara yang sudah di latih atau yang sudah didaftarkan, terdapat 4 kode suara yang didaftarkan yaitu , Tes, Siapakan, Nyalakan, Matikan, sesudah mendapatkan inputan berupa suara dan suara tersebut sesuai maka akan dikirim secara wireless oleh transmitter dan kemudian diterima oleh receiver untuk di olah lagi dan akan mentrigger modul relay untuk menylakan kunci kontak kemudian menyalakan motor, jika tidak maka tidak mendapatkan akses pada sepeda motor untuk menyalakan kunci kontak dan menyalakan sepeda motor, kedua sistem akan selalu terhubung hingga salah satu sistem dimatikan. Flowchart sistem ditunjukkan dalam Gambar 4.

(6)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 485

Gambar 4. Flowchart Sistem 2.5 Pengacuan Pustaka

2.5.1 Sistem Keamanan

Keamanan merupakan masalah yang penting dan utama dalam sistem komputer yang terhubung dalam suatu jaringan. Data maupun informasi menjadi target serangan oleh pihak- pihak yang tidak bertanggung jawab sehingga perlu untuk menjaga integritas data dan informasi [4]

2.5.2 Sepeda Motor

Sepeda motor adalah kendaraan beroda dua yang digerakkan oleh sebuah mesin. Sepeda motor masih menjadi andalan utama dan paling terjangkau bagi mayoritas masyarakat Indonesia, kendaraan roda dua tersebut dipilih sebagai alat transportasi. Sifatnya yang praktis dan efisien. membuat sepeda motor menjadi favorit. Penggunaan sepeda motor untuk kebutuhan

(7)

486 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

mobilitas harian sangatlah efektif dibandingkan penggunaan kendaraan lainnya. Sehingga hal ini lah yang mendorong banyaknya pengguna sepeda motor diIndonesia. karena harga sepeda motor yang relatif terjangkau dan dengan adanya kemudahan untuk masyarakat memilikinya [5]

2.5.3 Helm

Helm merupakan bagian dari perlengkapan kendaraan bermotor berbentuk topi pelindung kepala yang berfungsi melindungi kepala pemakainya apabila terjadi benturan (SNI, 2007).

Selain itu helm juga berfungsi untuk melindungi pemakainya dari debu, pasir, dan objek-objek kecil lainnya yang membahayakan saat berkemudi. Oleh sebab itu Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 1992 pasal 23 mewajibkan pengendara sepeda motor untuk memakai helm sebagai pelindung kepala. Mengingat. [6]

2.5.4 Bahasa Pemrograman C

Bahasa Pemrograman C++ adalah bahasa Pemrograman Komputer Tingkat Tinggi (High Level Language), tapi C++ juga dimungkinkan untuk menulis Bahasa Pemrograman tingkat rendah (Low Level Language) di dalam pengkodingan karena C++ merupakan peluasan dari Bahasa Pemrograman C yang tergolong dalam Bahasa Pemrograman tingat menengah (Middle Level Language), yang berarti Bahasa Pemrograman C++ memiliki semua fitur dan kelebihan yang bahasa pemrograman C miliki, termasuk kelebihan Bahasa C yaitu kita dimungkinkan untuk menggunakan Bahasa Pemrograman Assembly didalam pengkodingan C++, dan juga menyediakan fasilitas untuk memanipulasi memori tingkat rendah.[7]

2.5.5 Voice Recognition

Menggunakan voice recognition dari Geetech Modul ini dapat mengenali suara pengguna. modul menerima perintah konfigurasi atau merespons melalui antarmuka port serial.

Dengan modul ini, kita dapat mengontrol mobil, motor atau perangkat listrik lainnya dengan menggunakan perintah suara.[8]

Modul ini dapat menyimpan 15 buah instruksi suara. Ke-15 buah tersebut dibagi menjadi 3 kelompok, dengan 5 dalam satu kelompok. Pertama kita harus merekam instruksi suara kelompok demi kelompok. Setelah itu, kita harus mengimpor satu grup dengan perintah serial sebelum dapat mengenali 5 instruksi suara dalam grup itu. Jika kita perlu menerapkan instruksi digrup lain, kita harus mengimpor grup terlebih dahulu. Modul ini adalah speaker independen.

Jika teman Anda yang mengucapkan instruksi suara alih-alih Anda, ia mungkin tidak mengidentifikasi instruksi tersebut. Untuk pengingat bahwa independens pembicara membutuhkan MIC yang lebih bagus untuk menerima suara atau kepekaan suara. Mic bawaan dari modul ini tidak cukup baik untuk untuk speaker-independent. Berikut ini adalah tabel untuk menyambungkan Arduino ke modul Voice Recognition dari geetech.

Modul ini dapat di konfigurasi dengan mengirimkan perintah melalui port serial.

Konfigurasi tidak akan terhapus setelah dimatikan. Antarmukanya adalah 5V TTL. Format data serial: 8 bit data, tanpa paritas, 1 stop bit. Baud rate default adalah 9600 dan baud rate dapat diubah.

2.5.6 Relay 2 Channel

Relay adalah Saklar (Switch) yang dioperasikan secara listrik dan merupakan komponen Electromechanical yang terdiri dari 2 bagian utama yakni Elektromagnet (Coil) dan Mekanikal (seperangkat Kontak Saklar/Switch). Relay menggunakan Prinsip Elektromagnetik untuk menggerakkan Kontak Saklar sehingga dengan arus listrik yang kecil (low power) dapat menghantarkan listrik yang bertegangan lebih tinggi. Sebagai contoh, dengan relay yang

(8)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 487

menggunakan Elektromagnet 5V dan 50mA mampu menggerakan Armature relay (yang berfungsi sebagai sakelarnya) untuk menghantarkan listrik 220V 2A.[9]

2.5.7 Oled

OLED (Organic Light-Emitting Diode) adalah Light-Emitting Diode (LED) dimana lapisan emissive electroluminescent merupakan lembaran senyawa organik yang akan memancarkan cahaya bila dilalui arus elektrik. Lapisan bahan semikonduktor organik ini diletakkan diantara dua elektroda [10]

2.5.8 Arduino Nano

Arduino Nano adalah papan pengembangan (development board) mikrokontroler yang berbasis chip ATmega328P dengan bentuk yang sangat mungil. Secara fungsi tidak ada bedanya dengan Arduino Uno. Perbedaan utama terletak pada ketiadaan jack power DC dan penggunaan konektor Mini-B USB. Arduino Nano adalah board Arduino terkecil, menggunakan mikrokontroller Atmega 328 untuk Arduino Nano 3.x dan Atmega168 untuk Arduino Nano 2.x.

Varian ini mempunyai rangkaian yang sama dengan jenis Arduino Duemilanove, tetapi denganukuran dan desain PCB yang berbeda. Arduino Nano tidak dilengkapi dengan soket catu daya, tetapi terdapat pin untuk catu daya luar atau dapat menggunakan catu daya dari mini USB port. Arduino Nano didesain dan diproduksi oleh Gravitech.[11]

2.5.9 NRF24l01

NRF24L01 merupakan modul komunikasi jarak jauh yang menggunakan frekuensi pita gelombang radio 2.4-2.5 GHz ISM (Industrial Scientific and Medical). nRF24L01 memiliki kecepatan sampai 2Mbps dengan pilihan opsi date rate 250 Kbps, 1 Mbps, dan 2 Mbps.

Transceiver terdiri dari synthesizer frekuensi terintegrasi, kekuatan amplifier, osilator kristal, demodulator, modulator dan Enhanced ShockBurst ™ mesin protokol. output daya, saluran frekuensi, dan setup protokol yang mudah diprogram melalui antarmuka SPI. Konsumsi arus yang digunakan sangat rendah, hanya 9.0mA pada daya output -6dBm dan 12.3mA dalam mode RX. Built-in Power Down dan mode standby membuat penghematan daya dengan mudah realisasi. [12]

2.5.10 Module TP405

Baterai pada perangkat ini dilengkapi dengan modul TP4056 sebagai charger.

Tegangan kerja pada modul charger TP4056 adalah 4,5V hingga 5,5V. Modul charger TP4056 memiliki dua LED indikator, yaitu LED berwarna merah yang menandakan mode pengisian baterai / charging dan LED berwarna hijau yang menandakan mode penuh / full charge. Modul charger TP4056 dilengkapi dengan proteksi, jadi apabila baterai sudah terisi penuh, maka catu daya untuk rangkaian langsung di-supply dari tegangan 5 V yang berasal dari modul charger.[13]

(9)

488 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada hasil pembahasan akan ditunjukkan hasil perancangan perangkat keras dan pengujian sistem.

3.1 Hasil Perancangan Perangkat Keras Sistem

Berikut ini adalah hasil perancangan dari sistem keamanan sepeda motor menggunakan voice recognition yang teritegrasi dengan helm. Menampilkan hasil implementasi alat yang dibuat dan di instalasi pada helm dan sepeda motor yang terdiri dari arduino nano sebagai mikrokontroller, modul NRF24l01 sebagai komunikasi secara wireless, modul voice recognition sebagai input suara, modul OLED, modul relay 2 channel sebagai output yang dibuat dalam satu kesatuan menjadi rangkaian untuk sistem keamanan sepeda motor yang ditunjukkan dalam Gambar 5 dan Gambar 6.

Gambar 5. Hasil Perancangan Perangkat Keras pada Helm

(10)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 489

Gambar 6. Hasil Perancangan Perangkat Keras pada Motor

3.2 Hasil Analisa dan Pengujian

Berikut hasil pengujian dan analisanya. Pengujian ini bertujuan untuk mengukur validasi suara pada kondiis ideal (tenang). Pengujian dilakukan menggunakan suara 5 orang.

Suara yang diuji yaitu suara yang benar (sesuai dengan hasil perekaman) dan suara yang salah (tidak sesuai dengan hasil perekaman). Kevalidan suara ditunjukkan dengan kesesuaian gambar yang tertera dalam Oled serta diukur waktu respon dari sistem.

Pengujian dilakukan dengan beberapa kondisi yaitu kondisi ideal (tenang) dan kondisi kurang ideal (ramai atau ada noise suara lain), Untuk masing-masing hasi pengujian pada kondisi ditunjukkan dalam Tabel 1 sampai Tabel 4.

Tabel 1. Hasil Pengujian Suara Benar pada Kondisi Ideal (Tenang) Penguji Validasi Suara (Kondisi Ideal)

Hasil Tes Siapkan Nyalakan Matikan

Penguji (A) P(1s) P(1s) P(2s) P(2s) Sesuai Penguji (B) P(1s) P(1s) P(2s) P(2s) sesuai Penguji (C) P(1s) P(1s) P(2s) P(2s) sesuai Penguji (D) P(1s) P(1s) P(2s) P(2s) sesuai Penguji (E) P(1s) P(1s) P(2s) P(2s) Sesuai Presentase pengujian suara oleh 5 penguji 100%

Berdasarkan hasil pengujian pada pembacaan validasi suara yang berasal dari 5 penguji yang berbeda yang dilakukan sebanyak satu kali setiap penguji dan dalam kondisi ideal atau tanpa noise, dari hasil 5 kali percobaan tingkat kecepetan dan keakuratan suara dengan rata-rata kecepetanya 1 – 2 detik dan untuk keakuratan suara validasi semuanya akurat.

(11)

490 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

Tabel 2. Hasil Pengujian Suara Benar pada Kondisi Tidak Ideal (Ramai)

Penguji Validasi Suara (Kondisi Tidak Ideal)

Hasil Tes Siapkan Nyalakan Matikan

Penguji (A) P(2s) P(2s) P(2s) × Matikan tidak merespon Penguji (B) P(2s) P(2s) × P(2s) Nyalakan tidak merespon Penguji (C) P(2s) P(2s) P(2s) × matikan tidak merespon

Penguji (D) P(2s) P(3s) × × Nyalakan dan matikan tidak merespon Penguji (E) P(2s) P(3s) P(2s) × Matikan tidak merespon

Presentase pengujian suara oleh 5 penguji 70%

Berdasarkan hasil pengujian pada pembacaan validasi suara yang berasal dari 5 penguji yang berbeda yang dilakukan sebanyak satu kali setiap penguji dan dalam kondisi kurang ideal atau ramai (noise), dari hasil 5 kali percobaan tingkat kecepetan dan keakuratan suara dengan rata-rata kecepetan responya 2 – 3 detik dan untuk keakuratan suara validasi ada beberapa penguji yang tidak bisa merespon validasi suara nyalakan dan matikan kurang akurat di karenakan kondisi lingkungan banyak terdapat noise atau ramai.

Tabel 3. Hasil Pengujian Suara Salah pada Kondisi Ideal (Tenang) Penguji Validasi Suara (Kondisi Ideal)

Hasil Oke Lanjutkan Ready Berhenti

Penguji (A) × × × × Tidak Merespon

Penguji (B) × × × × Tidak Merespon

Penguji (C) × × × × Tidak Merespon

Penguji (D) × × × × Tidak Merespon

Penguji (E) × × × × Tidak Merespon

Berdasarkan hasil pengujian pada pembacaan validasi suara yang tidak sesuai yang berasal dari 5 penguji yang berbeda yang dilakukan sebanyak satu kali setiap penguji dan dalam kondisi ideal atau tanpa noise dari 5 kali percobaan suara yang tidak sesuai tidak ada satupun yang merespon dikarenakan kode suara tidak sesuai atau tidak valid.

Tabel 4. Hasil Pengujian Suara Salah pada Kondisi Ideal (Tenang) Penguji Validasi Suara (Kondisi Tidak Ideal)

Hasil Oke Lanjutkan Ready Berhenti

Penguji (A) × × × × Tidak Merespon

Penguji (B) × × × × Tidak Merespon

Penguji (C) × × × × Tidak Merespon

Penguji (D) × × × × Tidak Merespon

Penguji (E) × × × × Tidak Merespon

Berdasarkan hasil pengujian pada pembacaan validasi suara yang tidak sesuai yang berasal dari 5 penguji yang berbeda yang dilakukan sebanyak satu kali setiap penguji dan dalam kondisi kurang ideal atau ramai (noise), dari hasil 5 kali percobaan suara yang tidak sesuai tidak ada satupun yang merespon dikarenakan kode suara disak sesuai atau tidak valid dan dalam kondisi noise atau ramai.

(12)

Jatisi ISSN 2407-4322

Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E- ISSN 2503-2933 491

Berdasarkan hasil dan analisa keseluruhan 70%-100% dapat bekerja dengan baik dengan suara yang benar untuk semua kondisi. Sedangkan untuk surar yang salah maka dalam kondisi apapun maka suara tidak valid.

Faktor utama dari sistem keamanan sepeda motor menggunakan voice recognition yang terintgrasi dengan helm yaitu pada modul voice recognition harus menggunakan microphone yang terdapat fitur noise reduction agar supaya suara yang diteima oleh modul dapat dibaca dengan baik, pada alat ini yang dipasang dimotor rawan terhadap guncangan karena dipasang di batok kepala sepeda motor.

4. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan:

Suara manusia dapat di manfaatkan untuk keamanan sepeda motor berdasarkan irama dan kode suara tertentu.

Berdasarkan hasil pengujian kevalidan voice recognition sebesar 70%-100% untuk suara yang sesuai pada perekaman dan pada semua kondisi.

Untuk suara yang salah (tidak semua) maka dapat bekerja dengan baik dengan suara yang benar untuk hasilnya 100% tidak valid.

5. SARAN

Dalam penelitian ini masih terdapat kekurangan dalam penelitian ini maka terdapat saran sebagai berikut:

Alat ini masih menggunakan kode/perintah suara default dan memerlukan program lain untuk mengubahnya kedepanya bisa merubah langsung tanpa memerlukan program lainya untuk merubah kode suara tersebut.

Penggunaan microfon yang memerlukan peredam suara agar suara yang diterima sensor lebih jelas

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini. Ucapan terimakasih kasih sampaikan kepada:

1. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi (Ditjen Diktiristek) melalui Direktorat Pembelajaran dan Kemahasiswaan (Belmawa)

2. Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang

3. Biro Kemahasiswaan Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang 4. Program Studi Sistem Komputer

DAFTAR PUSTAKA

[1] Rosyid, A. et al. (2020) ‘Kontrol Sistem Starter Sepeda Motor Berbasis Mikrokontroler Dengan Smartphone Android’, 2(2), pp. 7–12.

[2] Rahayu, A. (2020) ‘Sistem Kendali Rumah Pintar Menggunakan Voice Recognition Module V3 Berbasis Mikrokontroler dan IOT’, 06(02), pp. 19–32.

(13)

492 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 480-492 E-ISSN 2503-2933

[3] Dzulfikar, L. A., Haryatmi, E. and Riyadi, T. A. (2019) ‘Rancang Bangun Purwarupa Sistem Pengunci Lemari Dengan Pengenalan Suara’, Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 24(3), pp. 216–225. doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2398.

[4] Marisa Khairina, D. (2011) ‘Analisis Keamanan Sistem Login’, Jurnal Informatika Mulawarman, Vol. 6 No.(2), pp. 64–67.

[5] Massara, A. and Wicaksono, A. (2018) ‘Peran Sepeda Motor Bagi Masyarakat Berpendapatan Rendah di Kota Makassar’, Jurnal Transportasi, 18(3), pp. 161–168.

[6] Mulyo, B. T. and Yudiono, H. (2018) ‘Analisis Kekuatan Impak pada Komposit Serat Daun Nanas Untuk Bahan Dasar Pembuatan Helm SNI’, Jurnal Kompetensi Teknik, 10(2), pp. 1–8. doi: 10.15294/jkomtek.v10i2.16917.

[7] Ilmi Ramadhan, Bambang Sujatmiko (2018) Pengembangan Aplikasi Kamus Bahasa Pemrograman C++ Berbasis Android Untuk Meningkatkan Kompetensi Kognitif Mata Kuliah Struktur Data, https://ejournal.unesa.ac.id

[8] Elechouse (2014) ‘Voice Recognition Module V3’, Elechouse, p. 38. Available at:

http://www.elechouse.com/elechouse/images/product/VR3/VR3_manual.pdf.

[9] Alexander, D. and Turang, O. (2015) ‘Pengembangan Sistem Relay Pengendalian dan Penghematan Pemakaian Lampu Berbasis Mobile’, 2015(November), pp. 75–85.

[10] Setyawan, L. B. (2017) ‘Prinsip Kerja dan Teknologi OLED’, Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika, 16(02), pp. 121–132. doi: 10.31358/techne.v16i02.165.

[11] Iksal, Suherman, S. (2018) ‘Perancangan Sistem Kendali Otomatisasi On-Off Lampu Berbasis Arduino dan Borland Delphi’, Seminar Nasional Rekayasa Teknologi, (November), pp. 117–123.

[12] Shobrina, U. J., Primananda, R. and Maulana, R. (2018) ‘Analisis Kinerja Pengiriman Data Modul Transceiver NRF24l01, Xbee dan Wifi ESP8266 pada Wireless Sensor Network’, 2(4), pp. 1510–1517.

[13] Budiyanta, N. E., Wishnu, M. C. and Wohon, D. R. (2019) ‘Fidget Device’, 21(1), pp. 1–

8.