LENGAN ROBOT DENGAN PERINTAH SUARA MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

ARNAN. Lengan Robot Dengan Perintah Suara Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (Mfcc) Dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (Anfis).(dibimbing oleh Muhammad Basri dan Andi Muhammad Syafar).
Dalam dunia industri, robot sangat berguna karena dapat menjalankan tugas yang berulangulang dengan efisien dan akurat. penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem
kendali lengan robot berbasis perintah suara menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Sistem
dirancang untuk mengenali perintah suara dalam waktu nyata, sehingga memungkinkan lengan robot bergerak sesuai dengan instruksi pengguna. Penelitian ini menggunakan
metode eksperimen dengan melakukan pengujian terhadap fungsi rangkaian alat untuk mengevaluasi kesesuaiannya dengan spesifikasi dan ekspektasi yang telah ditetapkan.
Eksperimen dilakukan melalui empat skenario pengujian, yaitu pengujian suara langsung dengan model ANFIS enam kata, pengujian database dengan model ANFIS enam kata,
pengujian suara langsung dengan model ANFIS dua kata, dan pengujian database dengan model ANFIS dua kata.Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi rata-rata sistem bervariasi secara signifikan di setiap skenario. Pengujian suara langsung dengan model enam kata menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 58,33%, sedangkan pengujian database dengan model enam kata mencapai 70,83%. Pada pengujian suara langsung dengan model dua kata, akurasi rata-rata tercatat sebesar 83,33%, dan pengujian database model dua kata dengan suara database menghasilkan akurasi rata-rata tertinggi, yaitu 98,33%.