Penggunaan green house dalam budidaya tanaman merupakan salah satu cara untuk membuat lingkungan mendekati kondisi optimum pertumbuhan tanaman. Manusia mampu melakukan proses pemanenan dengan lebih cepat namun salah satu kelemahan utamanya adalah terkait faktor kelelahan disebabkan pekerjaan seperti mengangkut dan memindahkan tanaman saat dilakukan pemanenan. Adanya mobile robot field yang dapat membawa hasil tanaman merupakan salah satu alternatif yang dapat mengurangi faktor kelelahan pada proses pemanenan manual. Sebab kemampuan robot sebagai asisten untuk membawa hasil panen, maka diperlukan kemampuan kognitif pada robot yang dapat secara realtime mengenali sekitarnya termasuk membedakan dan menjalankan perintah dari pengenalan suara (voice recognition).
Pengimplementasian voice recognition ini menggunakan kontrol primer Raspberry Pi yang menggunakan bahasa pemrograman python dengan library librosa untuk ekstraksi fitur MFCC sebagai inputan untuk arsitektur artificial neural network, melakukan prediksi terhadap input suara dan mengirim data hasil prediksi untuk kontrol Arduino Mega untuk mengatur sinyal yang masuk ke motor penggerak. Pergerakan robot menggunakan metode differential drive steering atau mengatur kecepatan roda kanan dan kiri untuk menghasilkan gerakan yang diinginkan, pengujian gerakan robot diuji pada dua tempat yaitu permukaan rata dan tidak rata dan didapatkan kecepatan yang cenderung stabil dengan beban angkut bervariasi. Adapun hasil prediksi yang dilakukan oleh robot mencapai rata-rata akurasi 92% klasifikasi suara pada dengan energi noise rata-rata 44 dB saat di dalam ruangan, dan akurasi 47% saat diluar ruangan dengan kondisi noise rata-rata 63.4 dB.

Kata kunci: robot mobile, pengenalan suara, deep learning