Menerbangkan quadcopter membutuhkan latihan berulang untuk dapat berhasil mengendalikannya dengan baik. Namun, kendala terbesar yang diamati oleh Federal Aviation Administration adalah dalam pengoperasian quadcopter kebanyakan pilot salah menekan tombol controller sehingga mengakibatkan quadcopter hilang atau rusak. Dalam penelitian ini solusi yang ditawarkan adalah bagaimana pilot dapat mengendalikan controller serta mempertahankan visual untuk memproses informasi secara multitasking. Mengendalikan quadcopter dengan pendekatan Natural User Interface (NUI) dapat membantu pilot. Speech recognition untuk memberikan fungsi dan aksi pada sistem yang telah didefiniskan sebagai command dan control sistem. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) sebagai metode ekstrasi ciri dan Artificial Neural Network (ANN) sebagai algoritma identifikasi command, sehingga quadcopter dapat melakukan pitch, roll, yaw, naik keatas, dan turun kebawah. Dalam pengujian yang dilakukan pada penelitian ini quadcopter mampu bergerak sesuai dengan command yang diberikan oleh user, sistem speech recognition menghasilkan nilai akurasi rata – rata tertinggi pada 2 hidden layer dengan nilai sebesar 93% dan waktu proses rata – rata sebesar 1,09 detik. Aplikasi monitoring dan Controlling juga berhasil diterapkan.