Kendali Kursi Roda Pintar Berdasarkan Suara pada Lingkungan Bising menggunakan GFCC dan ResNet50 berbasis TX2

Abstrak

Pada tahun 2023, sebanyak 22,97 juta jiwa atau sekitar 8,5% dari jumlah penduduk di Indonesia merupakan penyandang disabilitas (Kementerian Koordinator Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan Republik Indonesia, 2023). Penyandang disabilitas tunadaksa yang memiliki kelumpuhan pada bagian tangan maupun kaki akan kesulitan dalam menggerakkan kursi roda secara mandiri. Hal ini disebabkan kursi roda yang ada dipasaran hanya memfasilitasi penyandang disabilitas yang dapat mengendalikan kursi rodanya secara mandiri menggunakan tangan. Maka dibutuhkan kursi roda yang dapat dikendalikan tanpa menggunakan tangan, salah satu solusinya memanfaatkan perintah suara untuk mengendalikan kursi roda secara mandiri. Oleh sebab itu, penulis mengusulkan sistem kendali kursi roda pintar menggunakan perintah suara. Selain itu, agar meningkatkan mobilitas pengguna kursi roda maka perintah suara akan melakukan klasifikasi pada lingkungan bising menggunakan fitur ekstraksi Gammatone-Frequency Cepstral Coefficients (GFCC) dan klasifikasi ResNet50. Adapun hasil akurasi integrasi dilakukan oleh 3 subjek dilingkungan hening dan 3 subjek dilingkungan bising. Hasil yang diperoleh terhadap pengujian lima kelas yaitu maju, mundur, kanan, kiri, berhenti menunjukkan bahwa pengujian pada lingkungan hening memperoleh rata-rata akurasi 88% dan pada lingkungan bising memperoleh rata-rata akurasi 80%.