IDENTIFIKASI CIRI MUSIK DENGAN MENGGUNAKAN MEL-FREKUENSI CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCCs)

Indonesian Art Robot Contest (KRSI) is a new division in the series of events of the Indonesian Robot Contest. In this competition each of robot is required to be able to dance following the music. So that the robot can do the job well in the contest, then needed a system that can recognize the special characteristics of the musical accompaniment. To recognize the special characteristics of the musical accompaniment, in this final project is created system identification of musical characteristic with mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). TMS320C6713 DSK is used as a voice signal processing system. Voice signals are processed with filter bank, then be synthesized to obtain a combined frequency which have been isolated. Signals are processed further, with framing windowing then the MFCCs (FFT, Log, IFFT, Lifter, cepstrum FFT) process. The results of the MFCCs is normalized, so that could be used as input for artificial neural network (ANN), ANN output is used to give a decision in calling a stored memory dance motion on the microcontroller Based on the results of testing, a robot or machine can be run with the sounds of music. Motion of robot based on coefficient patterns of MFCC. There are 12% coefficient patterns that can be used for ANN learning with convergent error. MFCC coefficient pattern, which is not used ANN learning can still be recognizable, it shows a similar with patternt that used for learning. Suitability of dance motion with music is 37%, it shows the suitability of motion is less. Key words: signal, filter bank, frequency, microcontroller, ANN, coefficient, MFCC

Desain kontrol altitude hold pada Miniature Aerial Vehicle (MAV)

The unmanned aerial vehicle (UAV) technology has been attracts the interest of many researchers in the past decades for development. Considering the lack of research on this field and the huge potentials use UAV in Indonesia, we hoped that this research will be a stepping stone for UAV development in Indonesia. On this final project, Miniature Aerial Vehicle(MAV) coaxial is the UAV’s type being used. MAV in the final project controlled from the Ground Segment to set manually to the motion of the elevator, roll, or yaw. Sensor data and control data in the experiment are sent to the ground segment. PID is used to control autonomous MAVs to maintain altitude with the feedback data from the sonar sensors. Experiment shows altitude hold MAV that error average 31,91% . Keywords: Ground Segment, sensors, MAV helicopter, PID control, Experiments

Sistem Pengenalan Wajah Pada Mesin Absensi Mahasiswa Menggunakan Metode PCA Dan DTW

Penerapan mesin absensi kehadiran di PENS sudah dilakukan beberapa tahun lalu, namun masih menggunakan smart card, sehingga belum efektif dan akurat dalam pengambilan data. Untuk itu dicoba untuk melakukan penelitian dengan menggabungkan mesin absensi menggunakan pengenalan wajah. Pengenalan wajah dalam penelitian ini menggunakan sebuah webcam untuk menangkap suatu citra kondisi ruangan pada waktu tertentu yang kemudian diidentifikasi wajah yang ada. Beberapa metode yang digunakan dalam penelitian disini adalah ekstraksi fitur akan menggunakan metode PCA atau Eigenface. Sedangkan untuk pengambilan keputusan, digunakan metode Dynamic Times Wrapping ( DTW ) dan Euclidean Distance. Pengujian menggunakan 90 data training dan 45 data uji. Kontribusi yang digunakan mulai dari 2 hingga 10 kontribusi PCA. Dari hasil pengujian, tingkat keberhasilan pengenalan menggunakan DTW sebesar 20% dan 40% hingga 82% untuk euclidean distance. Pada sistem ini, digunakan parameter jarak un\tuk mengukur tingkat keakurasiannya. Jarak yang digunakan adalah 50cm, 100cm, dan 150cm. Adapun Hasil pengenalan yang diperoleh dari masing-masing jarak tersebut adalah 40%, 10%, dan 10%. Sedangkan apabila menggunakan metode pengenalan euclidean distance, didapakan hasil dari masing-masing tersebut adalah 80%, 70%, dan 40%

SISTEM ABSENSI MAHASISWA SECARA VISUAL MENGGUNAKAN WEBCAM DENGAN DYNAMIC TIMES WARPING

Sistem yang akan dibangun pada tugas akhir ini adalah berupa sistem yang akan melakukan absensi terhadap mahasiswa dan penghitung mahasiswa yang hadir dalam waktu perkuliahan. Pada aplikasinya, pengenalan wajah ini menggunakan sebuah webcam untuk menangkap suatu citra kondisi ruangan pada waktu tertentu yang kemudian akan mengidentifikasi wajah yang ada. Setelah itu, akan dilakukan pengenalan wajah sebagai sistem absensi dan menghitung jumlah mahasiswa yang hadir. Ada beberapa macam metode yang dapat digunakan dalam pengenalan wajah. Secara khusus dalam proposal ini, ekstraksi fitur akan menggunakan metode PCA atau Eigenface. Sedangkan untuk pengambilan keputusan, digunakan metode Dynamic Times Wrapping ( DTW ) dan Euclidean Distance. Pengujian menggunakan 90 data training dan 45 data uji. Kontribusi yang digunakan mulai dari 2 hingga 10 kontribusi PCA. Dari hasil pengujian, tingkat keberhasilan pengenalan menggunakan DTW sebesar 20% dan 40% hingga 82% untuk euclidean distance. Pada sistem ini, digunakan parameter jarak unutk mengukur tingkat keakurasiannya. Jarak yang digunakan adalah 50cm, 100cm, dan 150cm. Hasil pengenalan yang diperoleh masing-masing adalah 40%, 10%, dan 10%. Sedangkan apabila menggunakan metode pengenalan euclidean distance, masing-masing adalah 80%, 70%, dan 40%. Sistem ini akan melakukan pengenalan wajah dan mengenali semua wajah yang telah berhasil dideteksi. Kemudian menyimpannya sebagai data pelatihan absensi wajah. Sehingga sistem ini diharapkan dapat mempercepat proses absensi mahasiswa dan meminimalkan penggunaan kertas yang saat ini masih banyak digunakan. Kata kunci : absensi, webcam, wajah, eigenface, DTW, euclidean distance, data pelatiha

Sistem Kontrol Inverted Pendulum Pada Balancing Mobile Robot

Sistem kontrol merupakan suatu sistem yang menjadi pusat perhatian di bidang robotika. Dengan adanya sistem kontrol ini, robot bisa menjadi lebih cerdas dan canggih. Robot berpendulum ini akan berusaha menyetimbangkan sistemnya agar pendulum tetap tegak 900. Sebagai deteksi kemiringan antara robot dengan lantai digunakan sensor Sharp GP2D12 yang menghasilkan output tegangan analog. Data dari sensor ini akan diolah oleh Mikrokontroler ATMega 16, karena data yang dibawa oleh Sharp GP2D12 ini mempunyai noise, maka data harus difilter. Filter yang dipakai adalah Single Exponential Filtering yang bisa mereduksi noise secara optimal disamping juga mempunyai respon waktu yang cepat. Setelah selesai pemrosesan, hasil filter akan diolah dengan kontrol PID. Dengan sistem kontrol ini, robot mempunyai respon yang cepat untuk bergerak maju mundur searah dengan arah gerak jatuhnya pendulum. Prosentasi sistem keberhasilan PID ini adalah 90%

Pengendalian Robot Lengan Beroda Dengan Kamera Untuk Aplikasi Pengambilan Obyek

Penggunaan robot dalam kehidupan manusia semakin bertambah tiap tahunnya, hal ini karena penggunaan robot dapat membantu meringankan pekerjaan manusia. Dalam proyek akhir ini akan dikembangkan robot mobile yang dapat melakukan tugas yang diberikan, yakni mampu mengambil obyek yang telah ditentukan, penggunaan pengolahan citra juga semakin berkembang dalam teknologi komputerisasi dan juga sangat membantu dalam menyelesaikan tugas manusia, bahkan terkadang sangat sulit dilakukan manusia. Penggunaan dua metode pendeteksian obyek dapat mendukung dari sistim ini untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, template metching yang digunakan untuk pendeteksian obyek yang telah dipilih, dan viola-jones yang digunakan sebagai bantuan untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Hasil pendeteksian yang digunakan untuk tracking mencapai 90%, pada rencana pengembangan kedepanya diharapkan munculnya suatu robot yang menerapkan pengolahan citra, untuk diaplikasikan pada kehidupan sehari-hari

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global

Pengembangan teknik otomasi pergerakan robot untuk dapat beroperasi di dunia nyata sudah menjadi bahan penelitian bagi pengembangan mobile robot di dunia saat ini. Untuk dapat mencapai suatu posisi yang diinginkan dari posisi awal, mobile robot membutuhkan suatu sistem navigasi yang dapat mengarahkan mobile robot tersebut ke posisi yang diinginkan. Untuk itu peneliti membuat sistem pengendali robot menggunakan metode neural network dengan menggunakan umpan balik kamera. Kamera berfungsi sebagai pemantau pergerakan robot yang nantinya akan diumpan balikkan ke dalam PC untuk mengetahui jalur yang harus ditempuh oleh robot dan posisi robot. Neural network digunakan untuk kontrol posisi pergerakan robot, fase learning neural network dilakukan secara offline (didalam PC) sedangkan fase mapping (penggunaan) dilakukan pada mikrokontroler yang terdapat pada robot. Data yang akan diajarkan dalam proses learning adalah data error sudut dan nilai PWM motor kanan dan PWM motor kiri. Persen keberhasilan dalam pengenalan data yang diajarkan adalah 95%. Sedangkan persen keberhasilan untuk pengontrolan robot menggunakan metode neural network backpropagation adalah 70%

SISTEM KONTROL INVERTED PENDULUM PADA BALANCING MOBILE ROBOT

ABSTRAK Sistem kontrol merupakan suatu sistem yang menjadi pusat perhatian di bidang robotika. Dimana dengan adanya sistem kontrol ini, robot bisa menjadi lebih cerdas dan canggih. Pada proyek akhir ini akan dibangun sebuah sistem kontrol inverted pendulum pada mobile robot. Inverted pendulum adalah pendulum yang mempunyai titik berat diatas titik tumpunya. Balancing Robot ini selalu menyetimbangkan sistemnya agar pendulum tetap tegak. Sebagai deteksi kemiringan antara robot dengan lantai digunakan sensor Sharp GP2D12. Sensor ini mempunyai output tegangan analog. Data dari sensor ini akan diolah oleh Mikrokontroler ATMega 16. Karena data yang dibawa oleh Sharp GP2D12 ini mempunyai noise, maka data harus difilter. Filter yang dipakai adalah Single Exponential Filter yang bisa mereduksi noise secara optimal disamping juga mempunyai respon waktu yang cepat. Setelah selesai pemrosesan, data diolah dengan menggunakan kontrol PID. Dengan sistem kontrol ini, robot akan bergerak maju mundur searah dengan arah gerak jatuhnya pendulum. Prosentase keberhasilan kontrol PID pada robot ini adalah 90% dengan robot tidak pernah jatuh tetapi berosilasi kecil. Kata Kunci : Inverted Pendulum, Sharp GP2D12, Single Exponential Filter, PID, Balancing Robot

SISTEM IDENTIFIKASI CIRI MUSIK UNTUK ROBOT PENARI JAIPONG

Robot penari jaipong adalah sebuah robot humanoid yang dapat bergerak secara serasi dengan irama lagu yang sedang dimainkan. Gerakan yang dimainkan merupakan kombinasi dari 21 derajat kebebasan actuator penyusunnya. Keserasian gerakan robot yang ditampilkan sangat bergantung pada kemampuan robot untuk mengenali irama yang dimainkan dengan menggunakan kombinasi dari beberapa metode, yaitu Filter Bank, Power Sinyal, Thresholding dan Feed Forward Artificial Neural Network (ANN). Dimana struktur dan parameter ANN sebelumnya telah diperoleh dari proses pembelajaran secara offline. Dari kombinasi beberapa metode yang telah digunakan, diperoleh hasil pengenalan pola gerakan offline mencapai 100% selama durasi waktu pemutaran lagu. Dengan kata lain, metode yang digunakan dalam penelitian ini sudah cukup memenuhi persyaratan dalam hal kecepatan proses yang lebih cepat (delay kecil) dan akurasi antara gerakan dengan irama masukan

SISTEM PENGAMAN PEMBUKA PINTU MENGGUNAKAN VERIFIKASI SUARA DAN PEMBACAAN ID BERUPA RFID

Pengenalan wicara merupakan teknologi terapan dari pengolahan sinyal digital yang telah banyak digunakan dan diterapkan pada berbagai bidang. Contoh dari penerapan teknologi pengenalan wicara ini adalah untuk memberikan perintah pada suatu alat dengan menggunakan pengenalan orang melalui suara (speaker recognition) yang digunakan untuk keamanan. Pada proyek akhir ini, dibuat suatu sistem pengenalan wicara untuk membuka pintu rumah dimana pada sistem ini digunakan mikrokontroler ATmega32 dan ATmega8535. Metode pengenalan yang digunakan adalah berbasis speaker dependent dengan menggunakan perintah sesuai dengan masing-masing user. Pengolahan data sinyal sistem ini lebih ditekankan pada sisi hardware sehingga proses yang terjadi pada mikrokontroler lebih ringan. Sistem ini terdiri dari mic kondensor sebagai sensor, rangkaian penguat, rangkaian filter bank, mikrokontroler ATmega32 dan ATmega8535, dan rangkaian peak detektor dengan menggunakan supply tegangan dari baterai 9 volt. Proses yang dilakukan adalah suara input yang masuk akan diperkuat oleh rangkaian penguat dan selanjutnya akan di identifikasi pada filter bank, output dari filter bank akan diolah di dalam ADC mikrokontroler sehingga nantinya akan mengaktifkan motor servo dan pintu akan terbuka. Tingkat keberhasilan yang diperoleh adalah 77,5%. Hasil dari sistem pengenalan wicara ini (proyek akhir), diharapkan dapat dikembangkan untuk kontrol yang lebih aplikatif sehingga memberikan pilihan lain untuk pengendalian peralatan