@thesis{thesis,
		author={Kedi  Wadenla Maizir},
		title ={“Perancangan dan Implementasi Starter Mobil
Otomatis Menggunakan Suara Dengan Metode Hidden Markov Model Berbasis Komputer Mini”},
		year={2014},
		url={http://scholar.unand.ac.id/9901/},
		abstract={Smart car merupakan pengintegrasian mobil dengan sistem komputasi.
Dengan adanya Smart car, kenyamanan bagi para pengguna mobil semakin
meningkat. Pengontrolan starter mobil dengan suara merupakan salah satu bentuk
pengintegrasian mobil dengan sistem komputasi.Pengontrolan starter mobil
dengan suara ini membutuhkan sebuah sistem yang dapat mengenali perintah
yang diucapkan (speech recognition) dan menterjemahkan perintah tersebut untuk
mengontrol starter mobil. Sebuah sistem pengenalan suara membutuhkan
decoder, acoustic model, language model dan dictionary. Hidden Markov Model
(HMM) merupakan sebuah metode pengenalan suara yang paling popular
digunakan saat sekarang. Dengan menggunakan Julius decoder dan acoustic
model yang dibuat dengan HMM dan menerapkannya pada Raspberry Pi maka
akan diperoleh sebuah sistem yang dapat mengontrol starter mobil. Tingkat
akurasi sistem ini dipengaruhi oleh karakteristik suara dan cara pengucapan dari
pengguna. Berdasarkan hasil uji yang dilakukan oleh trainer dan 10 orang penguji
non trainer dimana terdiri dari 5 orang laki-laki dan 5 orang perempuan didapat
rata-rata keberhasilan untuk suara trainer sebesar 100% dan tingkat keberhasilan
non trainer sebesar 37%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa alat sudah mampu
membedakan jenis suara dan mampu menerjemahkannya sebagai perintah untuk
menyalakan dan mematikan mobil.}
		}