Dalam era transformasi digital yang pesat, teknologi voice assistant seperti Google Assistant, Siri, dan Bixby telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari, menawarkan interaksi berbasis suara yang praktis dan efisien. Namun, meskipun adopsinya terus meningkat, tantangan dalam menciptakan pengalaman pengguna yang natural dan intuitif masih menjadi perhatian utama. Salah satu aspek penting dalam menciptakan interaksi yang lebih manusiawi adalah microinteraction, yaitu elemen desain kecil yang memberikan umpan balik langsung dan memperkuat komunikasi dua arah antara pengguna dan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap penerapan komponen microinteraction, meliputi triggers, rules, feedback, serta loops dan modes pada tiga voice assistant terkemuka: Google Assistant, Siri, dan Bixby. Analisis difokuskan pada tiga aspek utama, yaitu user interface, user experience, dan usability, dengan menggunakan metodologi penelitian User-Centered Design (UCD) dan menerapkan prinsip Eight Golden Rules dan Usability Heuristics. Metodologi penelitian ini melibatkan pengumpulan data melalui analisis implementasi, usability testing, wawancara kontekstual, evaluasi ahli, dan kuesioner pengguna, serta analisis tematik terhadap temuan empiris. Hasil System Usability Scale menunjukkan Google Assistant memiliki rata-rata skor usability tertinggi, yaitu 75,29, sedangkan hasil User Experience Questionnaire Plus menunjukkan Bixby paling unggul dari segi kualitas pengalaman pengguna secara keseluruhan. Hasil usability testing menunjukkan bahwa masing-masing voice assistant memiliki keunggulan dan kelemahan dalam penerapan microinteraction. Google Assistant unggul dalam konsistensi feedback, Siri menonjol dalam interaksi natural dan aspek visual, sedangkan Bixby menunjukkan performa visual yang baik, tetapi belum optimal pencegahan kesalahan. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi solusi general dan spesifik yang dievaluasi kembali melalui prototipe low-fidelity dan high-fidelity. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi dalam pengembangan desain interaksi berbasis suara yang lebih inklusif, responsif, dan natural