Abstrak: Bidang teknologi informasi terus menerus terjadi perkembangan yang pesat. Perkembangan teknologi tidak lepas dari  beberapa  faktor  seperti  sentuhan,  penglihatan  maupun  suara.  Setiap  manusia  dengan  manusia  yang  lain  memiliki perbedaan  karakteristik,  salah  satunya  yang  dapat  dilihat  yaitu  dari  suaranya.  Pemrosesan  suara  adalah  konsep  yang sangat  penting  untuk  semua  jenis  sistem  yang  membutuhkan  interaksi  manusia  dalam  aktivitas  sehari-hari.  Adapun  salah satu teknik yang digunakan dalam pemrosesan ucapan yaitu klasifikasi, yang berdampak langsung pada sistem pengenalan ucapan. SimpleRNN dan LSTM adalah model deep learning yang bisa dipakai untuk mengklasifikasikan sentimen. Metode ini  bisa  mengolah  data  dengan  berurutan  seperti  suara,  video,  dan  teks.  Hasil  penelitian  ini  mampu  memberikan  akurasi 90% pada data uji dan akurasi 95% pada data latih.
Kata Kunci— gender , klasifikasi, pengenalan suara, RNN
Abstract : The information technology field continues to progress rapidly. Technological progress is kept in check with such factors as touch, sight, and sound. Each man with another man has a characteristic difference, one that can be seen is by his voice.  The  processing  of  sound  is  an  essential  concept  to  all  kinds  of  systems  that  require  human  interaction  in  its  daily activities. One of the techniques used in processing speech is classification, which has a direct effect on speech recognition systems. SimpleRNN and LSTM are  models of deep learning that can be used to classify sentiment. It can process data in such  a  sequence  as  sound,  video,  and  text.  These  results  provide  accuracy  90%  of  the  test  data  and  95%  accuracy  to  the training data.
Keywords— gender, classification, voice recognition, RNN

## I. P ENDAHULUAN
idang  teknologi  informasi  terus  menerus  terjadi  perkembangan  yang  pesat.  Perkembangan teknologi  tidak  lepas  dari  beberapa  faktor  seperti  sentuhan,  penglihatan  maupun  suara.  Setiap manusia dengan manusia  yang lain memiliki perbedaan karakteristik, salah satunya  yang dapat dilihat  yaitu  dari  suaranya  atau  istilah  lainnya  yaitu  biometrik.  Biometrik  merupakan  ilmu  mengenai pengenalan  suatu  ciri  khas  manusia  dari  keunikanya.  Setiap  manusia  mempunyai  keunikan  yang berbeda dengan yang lainnya. Selain ciri khas dari bentuk wajah, DNA, sidik jari, dan iris, ada keunikan lain yang termasuk ciri khas dari manusia yaitu suara [1].
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  manusia  dapat  mengenali  suara  dengan  mudah,  yaitu  dengan  cara mendengarkan dengan penuh pemahaman yang diucapkan oleh manusia, dan manusia juga mempunyai kecerdasan  dalam  mengenali  pola  suara.  Namun,  jika  ada  ribuan  bahkan  jutaan  suara  untuk diklasifikasi,  akan  menyulitkan  manusia,  sehingga  diperlukan  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan suara secara otomatis. Tidak seperti kasus dalam komputer, proses pengenalan suara merupakan proses yang sulit, karena komputer memerlukan mekanisme logika standar untuk mengenali pola suara [2].
Suara  laki-laki  dan  perempuan  mempunyai  masing-masing  karakteristik,  karena  getaran  yang berbeda  di  tenggorokan,  dan  dengan  memproses  sinyal  suara,  karakteristik  ini  akan  diperoleh  dari sesuatu yang dapat dikenal oleh sistem. Dengan fitur ini, sistem bisa melakukan identifikasi gender dari sinyal  suara  [3].  Suara  yang  diolah  termasuk  hal  yang  penting  bagi  sebuah  sistem  yang  memerlukan interaksi dari manusia. Teknik yang dipakai dalam pengolahan suara yaitu klasifikasi dengan pengaruh langsung  suatu  sistem  pengenalan  suara  [4].  Kendala-kendala  yang  mungkin  terjadi  saat  proses

## K LASIFIKASI G ENDER B ERDASARKAN S UARA M ENGGUNAKAN R ECURRENT N EURAL N ETWORK
(RNN)
Diva Tifanny Adherda 1) , Missi Hikmatyar 2) , dan Ruuhwan 3)
1, 2, 3) Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan
1, 2,3) Jl. Peta No.177, Kahuripan, Kec. Tawang, Kota Tasikmalaya, Jawa Barat 461115 (0265) 326058 e-mail:1903010018@unper.ac.id 1) , missi @unper.ac.id 2) , ruuhwan@unper.ac.id 3)
B
ekstraksi  adalah  suara  saat  kondisi  seorang  sakit,  dan  lingkungan,  contohnya  seperti  efek  mikrofon, kebisingan, dan gema. Maka dari itu, pada tahap preprocessing diperlukan proses penghilangan noice.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  [5]  dapat  ditarik  kesimpulan,  pembuatan  sistem  untuk  mengenali ucapan Bahasa Indonesia menggunakan MFCC dan RNN, menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi yaitu 73.55%. Adapun penelitian lain yang dilakukan [6] dengan judul Klasifikasi suara berdasarkan gender dengan metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) memberikan  akurasi rata-rata terendah sebesar 71,5% dan tertinggi  sebesar  76,2%.  Selanjutnya,  pada  penelitian  yang  di  lakukan  [7]  dengan  judul  klasifikasi penyakit  jantung  menggunakan  metode RNN memberikan  nilai  akurasi  model  klasifikasi  terbaik  4% pada setiap kasus. Yaitu untuk kasus data yang tidak seimbang, menghasilkan akurasi pelatihan sebesar 99,81%  dan  akurasi  uji  sebesar  99,81%.  Sedangkan  untuk  data  seimbang,  akurasi  pelatihan  adalah 99,98°  dan  akurasi  tes  adalah  99,96%. Selain  itu  pada  penelitian  yang  dilakukan  [8]  dengan  judul klasifikasi gender berdasarkan  suara  dengan  metode naïve  bayes dan  MFCC  menghasilkan  tingkat akurasi keberhasilan yaitu sebesar 87% dari jumlah data 100 sampel.
Metode Recurrent neural network (RNN) adalah metode yang dapat dengan baik mengenal ucapan, karena  kemampuannya  yaitu  mengenali  suatu  informasi  dengan  berbagai  varian  seperti  halnya  sinyal ucapan.  RNN  memiliki  kemampuan  dalam  menyimpan  memori  atau feedback  loop yang memungkinkan  mengenali  suatu  pola  data  [2].  Pada  tugas  pengklasifikasian  suara,  SimpleRNN  dapat digunakan  untuk  mengambil  urutan  fitur  suara  sebagai  input  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam kategori  tertentu.  Adapun  LSTM  dirancang  khusus  untuk  mengatasi  masalah-masalah  dengan  memori jangka  panjang  dalam  deret  waktu.  Pintu-pintu  ( gate )  dalam  LSTM  memungkinkan  jaringan  untuk mengatur aliran informasi dan mengontrol memori jangka panjang.
Tujuan  penelitian  adalah  menentukan  tingkat  akurasi  dengan  melakukan  klasifikasi gender dengan menggunakan  metode RNN yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  untuk  keperluan  terkait  dengan  hal-hal yang  membutuhkan  klasifikasi  suara.  Dengan  metode  ini,  diharapkan  sistem  mampu  mengenali  suara berdasarkan gender yang menghasilkan akurasi dengan tingkatan yang baik dan optimal.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Deep Learning
Deep  learning merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  bidang AI yang  menggunakan  banyak lapisan  dalam  pemrosesan  data  non-linier  yang  diimplementasikan  dalam fitur  extraction ,  klasifikasi dan  pengenalan  pola. Deep  learning yaitu  metode  untuk  menangani  masalah  dalam  kerangka pembelajaran  komputer  yang  menggunakan  konsep chain  of  interest. Suatu  ide  rantai  dapat memperdayakan komputer untuk mempelajari berbagai ide kompleks dengan menggabungkan berbagai ide yang kurang kompleks. Maka dari itu, hal ini bisa membantu untuk menghasilkan pemahaman yang lebih  mendalam  terkait  proses deep  learning itu  sendiri  berdasarkan  banyak  lapisan  yang  telah digambarkan dalam grafik [9] .

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  penganalisisan  data  dengan  membentuk  suatu  model  untuk mendeklarasikan objek ke dalam kategori yang telah ditentukan. Dalam klasifikasi data terdiri dari dua tahapan,  yaitu  yang pertama adalah pelatihan  atau pembelajaran  ( learning ),  yaitu  algoritma klasifikasi melatih  sebuah  model  dengan  menganalisa  kumpulan  data  pelatihan.  Pada  tahap  selanjutnya,  model yang  dilatih,  dipakai  sebagai  pengklasifikasian  data  uji.  Akurasi  pengklasifikasian  data  uji  adalah presentase data uji yang diklasifikasikan [10].

## C. Pengenalan Suara
Suara  manusia  adalah  getaran  yang  dihasilkan  dari  pita  suara  manusia  dan  dapat  didengar  oleh manusia itu sendiri. Getaran yang dimaksudkan ini dapat berupa suara berbicara, suara berteriak, suara menangis,  dan  suara  yang  lainnya.  Pengenalan  suara  adalah  proses  mengidentifikasi  dan  memahami pola-pola  atau  ciri-ciri  dalam  sinyal  suara  untuk  mengklasifikasikan  atau  menerjemahkan  suara  ke dalam  bentuk  yang  dapat  dimengerti  oleh  komputer  atau  sistem.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk mengubah  sinyal  suara  menjadi  informasi  yang  berguna,  seperti  teks,  perintah,  atau  tindakan  tertentu. Berdasarkan  pembagian  klasifikasi  frekuensi  suara,  frekuensi  suara  dibagi  menjadi  3  jenis,  yaitu
infrasonik  yang  mana  frekuensi  suara  dibawah  20  Hz,  kemudian  frekuensi  audiosonik  yang  mana frekuensi tersebut getaran suaranya berada diantara 20 Hz sampai dengan 20000 Hz dan yang terakhir adalah frekuensi ultarasonik, dimana frekuensi ini getaran suaranya berada lebih dari 20000 Hz [8].

## D. Gender
Klasifikasi gender dilakukan  terhadap  dua  jenis  kelas  yaitu  perempuan  dan  laki-laki.  Suara  yang dihasilkan dari kedua gender memiliki perbedaan berdasarkan bentuk tenggorokannya. Perbedaan suara dapat diketahui dengan menggunakan teknik pemrosesan sinyal audio yang tepat. Banyak metode telah disarankan  untuk  membangun  suatu  sistem  klasifikasi gender berbasis  suara  berkualitas  tinggi,  tetapi secara umum, masih kurang efisien terhadap derau atau noise [11].
1. Laki-laki
Gambar  1. Gelombang Suara Laki-Laki
2. Perempuan
Gambar  2. Gelombang Suara Perempuan

## E. Recurrent neural network (RNN)
Metode  RNN  dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  mengenali  ucapan  karena  dengan  kemampuannya mengenali informasi dengan banyaknya varian waktu seperti sinyal ucapan. RNN merupakan jaringan dengan  minimum  satu feedback  loop ,  yaitu recurrent  network mempunyai  satu layer neuron  tunggal yang masing-masing memberikan feedback output-nya sebagai masukan dari keseluruhan neuron . RNN memiliki kemampuan menyimpan memori atau feedback loop yang dapat mengenali pola data dengan baik [5].
Pada proses RNN ( Recurrent Neural Network ) data akan berulang kali dipanggil untuk  memproses input,  yaitu  disebut  juga  dengan  data sequential .  Proses  klasifikasi  deret  waktu  dan  data  sekuensial adalah  fitur  ciri  khasnya.  Data  time  series  adalah  data  yang  disatukan  secara  kronologis  dari  interval tertentu, sedangkan data sekuensial adalah data sampel yang dilakukan proses dengan berurutan yang di mana setiap deret saling berhubungan.

## F. SimpleRNN
SimpleRNN merupakan  suatu  tipe  arsitektur  jaringan  saraf  buatan  yang  digunakan  dalam pembelajaran mesin untuk tugas yang melibatkan data urutan, seperti teks atau seri waktu. Arsitektur ini merupakan salah satu bentuk dasar dari RNN dan biasanya digunakan untuk masalah  yang melibatkan urutan  data  yang  pendek  atau  sederhana. SimpleRNN memiliki  kemampuan  untuk  "mengingat" informasi sebelumnya dalam urutan data dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat prediksi atau analisis terhadap data selanjutnya dalam urutan tersebut. Namun, satu masalah dengan SimpleRNN
adalah  kemampuannya  untuk  mengatasi  masalah vanishing gradient ,  yang  dapat  membuatnya  sulit untuk menangkap ketergantungan jangka panjang dalam data urutan yang panjang.

## G. Long Short Term Memory (LSTM)
LSTM adalah  salah  satu  modifikasi  dari  recurrent  neural  networkatau RNN . LSTM adalah  jenis arsitektur  jaringan  saraf  rekuren  ( RNN )  yang  dirancang  khusus  untuk  mengatasi  masalah  masalah vanishing  gradient dan  mengatasi  ketergantungan jarak jauh dalam data  urutan panjang. LSTM adalah pengembangan  lebih  lanjut  dari  jaringan  saraf  rekuren  konvensional,  seperti SimpleRNN ,  dengan kemampuan untuk "mengingat" informasi jangka panjang dari data urutan yang masuk.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Untuk  memberikan  gambaran  mengenai  proses  pada  pengerjaan  penelitian  ini.  Berikut  adalah  alur metodologi penelitian yang peneliti buat.

## Gambar  3. Metodei Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  awal  penelitian,  peneliti  melakukan  identifikasi  permasalahan  berdasarkan  penelitian- penelitian  yang  berkaitan  dengan  deep  learning,  artificial  intelligent  dan  Metode Recurrent  Neural Network .  Pada  penelitian  yang  sudah  ada  maupun  yang  belum  pernah  ada  yang  membahas permasalahan pada sistem voice recognition dari sisi belakang dan juga atas dengan menggunakan deep learning.

## B. Pengumpulan Data
Langkah  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  berbagai  cara  untuk  mengumpulkan  informasi  yang dibutuhkan, yaitu:
1. Studi literatur yaitu suatu metode pengumpulan data dengan melakukan review dan membandingkan literatur yang berasal dari jurnal, buku, dan juga hasil penelitian sebelumnya.
2. Data sampel berjumlah 100 file suara berfomat mp3. Sampel suara memuat 50 suara laki-laki dan 50 suara perempuan. Data tersebut diperoleh dari rekaman suara pada handphone dengan durasi berkisar antara 3-7 detik.

## C. Labeling Data
Labeling data bertujuan untuk membuat data pengujian dan data pelatihan. Pelabelan dilakukan pada data yang belum ada label jenis kelaminnya. Pelabelan dilakukan secara subjektif. Nama-nama tersebut kemudian dinotasikan dengan dua label yaitu L untuk gender laki-laki dan P untuk gender perempuan.

## D. Preprocessing
Proses ini yaitu tahap yang mentransformasi data dari yang bentuknya tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur. Preprocessing adalah proses untuk menghilangkan bagian yang tidak dibutuhkan untuk pengubahan  data  yang  berkualitas  yaitu  data  yang  telah  memenuhi  syarat  untuk  dilakukan  eksekusi. Bentuk pembersihan data ini yaitu dengan cara menghapus data suara yang double dan menghilangkan noise pada  sampel  suara.  Data  yang  sudah  terstruktur  tersebut  kemudian  akan  dianalisis  untuk menentukan  polaritas  suara  apakah  laki-laki,  atau  perempuan.  Setelah  data  di  preprocessing,  data menjadi dataset yang siap untuk diproses. Lalu data dipecah menjadi 2, data latih dan data uji.

## E. Feature Extraction
Proses  pengubahan  data  menjadi  representasi  yang  lebih  sederhana  dan  informatif  yang  dapat digunakan  untuk  mewakili  karakteristik  penting  dari  data  tersebut.  Ketika  data  memiliki  banyak  fitur (variabel)  atau fitur-fiturnya memiliki dimensi  yang tinggi,  ekstraksi  fitur membantu  untuk  meringkas informasi ke dalam representasi yang lebih ringkas dan lebih mudah diolah.

## F. Pembuatan Model RNN
Tahapan ini yaitu melakukan proses rancangan klasifikasi dengan metode RNN:
Gambar  4. Flowchart Model Recurrent Neural Network (RNN)

## G. Uji Coba Implementasi
Uji coba implementasi merupakan tahap pengklasifikasian dilakukan satu per satu sesuai banyaknya sampel  dan  dilakukan  berulang  sesuai  dengan  metode  RNN.  Uji  coba  ini  dilakukan  untuk memperlihatkan  bahwa  pengklasifikasian  telah  berjalan  dengan  semestinya  yaitu  input  dataset,  proses dan output sesuai dengan kebutuhan.

## H. Evaluasi
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  untuk  mengukur  dan  menganalisis  kinerja  sebuah  model  atau sistem yang bertujuan untuk mengklasifikasikan suara ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan  sebelumnya.  Proses  evaluasi  ini  bertujuan  untuk  menilai  sejauh  mana  model  atau  sistem yang dibangun dapat mengenali dan membedakan berbagai kelas suara dengan akurat.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  memperoleh  data  audio  dari  sumber  audio  secara  real  time  Data diperoleh  dari  rekaman  suara  pada Handphone dengan  durasi  berkisar  antara  3-7  detik  dengan  format
.mp3.  Adapun  faktor-faktor  yang  dipertimbangkan  dalam  pengumpulan  data  yaitu  kualitas  suara, jumlah sampel, dan keseimbangan data. Terdiri dari 100 pembicara yaitu 50 laki-laki dan 50 perempuan yang diminta untuk mengucapkan kalimat yang telah ditentukan. Rekaman suara pria diberi kode "L", sedangkan rekaman suara wanita diberi kode "p" .

## Gambar  5. Pengumpulan Data

## B. Labeling Data
Dalam  konteks  pengenalan  gender  menggunakan  suara,  label  data  mengidentifikasi  apakah  suara yang  dikaitkan  dengan  setiap  sampel  adalah  suara  laki-laki  atau  perempuan  dengan  cara  memberikan tag atau kategori pada data suara yang sudah dikumpulkan. Setiap sampel suara akan diberi label yang sesuai dengan jenis kelamin yang terkait dengan suara tersebut.
Gambar  6. Contoh Penamaan Pada Tiap-tiap Dataset
Adapun jika di representasikan pada semua data dapat ditunjukan pada tabel berikut
Tabel 1. Pembagian label pada tiap kelas
Kelas Label Jumlah Data Laki-laki 0 50 Perempuan 1 50 Jumlah Data 100

## C. Prepocessing
Tahap pra-pemrosesan ( pre-processing ) dalam pengenalan gender menggunakan suara yaitu tahap di mana data suara dari dataset dipersiapkan sebelum masuk ke tahap ekstraksi fitur atau pelatihan model. Tahap Preprocessing ini  bertujuan  untuk  mengurangi  kebisingan  atau  suara  yang  tidak  relevan  pada data suara yang telah dikumpulkan menggunakan website penghilang noice online pada link https://noisereducer.media.io/speech-enhancement.
Pada  tahap preprocessing ,  Dataset  yang  digunakan  dibagi  menjadi  dua  bagian  pada  proses  data splitting, yaitu:
a. Data  latih:  dipakai  untuk  melatih  model  pengenalan  pola  dalam  data  audio  dan  memetakan  pola tersebut  ke  label  gender  yang  sesuai.  Data  pelatihan  terdiri  dari  beberapa  rekaman  suara  dari  jenis kelamin yang berbeda.
b.  Data uji: dipakai untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih.

## Gambar  7. Rasio Data latih dan data uji 80:20 dan 60:40
Pada gambar 7, memuat gambaran diagram yang merupakan perbandingan dua rasio yaitu yang pertama 80 data latih,  dan 20 data uji, kemudian  yang  kedua  yaitu 60 data latih  dan 40 data uji. Perbandingan rasio  tersebut  bertujuan  untuk  memastikan  dan  mendapatkan  perkiraan  bahwa  evaluasi  model  lebih objektif tentang seberapa baik performa dari model yang di uji atau dilatih.

## D. Feature Extraction
Pada  proses feature  extraction mengacu  pada  proses  mengubah  sinyal  suara  mentah  menjadi representasi yang lebih kompak dan informatif yang dapat digunakan oleh algoritma pengenalan suara atau  model  pembelajaran  mesin  untuk  memahami  ciri-ciri  penting  dari  suara  tersebut.  Tujuan  proses feature  extraction adalah  untuk  mengurangi  dimensi  data  suara  dan  menyoroti  informasi  yang  paling relevan  dan  membedakan  dari  sinyal  suara.  Sinyal  suara  disini  bebentuk  data  kontinu  dalam  bentuk gelombang.
Gambar  8. Feature Extraction

## E. Pembuatan Model RNN
Pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan framework  Tensorflow dan library Simple RNN. Library menyesuaikan  dengan  proses  pembangunan  model  dan  mampu  menentukan  parameter  dari berbagai  komponen  pendukung  model  sehingga  model  memperoleh  performa  yang  optimal  dalam memahami data uji dan latih yang diberikan sebagai input. Dalam pengujian ini, SimpleRNN dan LSTM dipanggil  dengan  parameter  satuan  64.  Hal  tersebut  dibuat  dengan  mempertimbangkan  secara komprehensif (menyeluruh) akurasi pelatihan, akurasi tes, waktu pelatihan, dan menghindari overfitting . Untuk pemodelan pada code nya dapat dilihat pada gambar 9

## Gambar  9. Source Code Pemodelan RNN
Pada dasarnya untuk klasifikasi biner dengan dua kelas bisa menggunakan aktivasi softmax maupun sigmoid .  Keduanya  dapat  digunakan  sebagai  fungsi  aktivasi  pada layer  output dalam  model.  Alasan
penulis lebih menggunakan aktivasi sigmoid karena fungsi aktivasi tersebut biasanya digunakan dalam klasifikasi  biner  karena  menghasilkan  output  antara  0  dan  1.  Output  yang  dihasilkan  dapat diinterpretasikan  sebagai  probabilitas  kelas  positif.  Selain  itu,  jika  penulis  menggunakan  aktivasi softmax maka nantinya akurasinya akan cenderung lebih kecil dibandingkan dengan sigmoid. Pada  tahap  pembuatan  model  ini  nantinya  RNN  berulang  kali  melakukan  perhitungan  yang  sama untuk input yang diberikan.

## Gambar  10. Ilustrasi Proses pengulangan RNN
Arsitektur tersebut bisa di sederhanakan dengan bentuk pada gambar seperti Gambar 11.

## Gambar  11. Arsitektur Sederhana RNN
Pada gambar diatas menjelaskan proses dari RNN. Jaringan ini sedikit berbeda dari RNN biasa. Jika di RNN semua input masuk dan melewati lapisan tersembunyi lalu mengeluarkan output , tetapi di RNN ada proses loop . Setiap masukan yang masuk dan menghasilkan keluaran dimasukkan kembali sebagai masukan untuk diproses di lapisan tersembunyi dan seterusnya agar output sesuai dengan target [16].
Menurut  [11]  Kelemahan  model  menggunakan  arsitektur simpleRNN dapat  diatasi  dengan  cara menutupi  keterbatasan  model  melalui  penggabungan  model  dengan  arsitektur  berbeda.  Model  dengan kelebihan  pada  sisi  yang  menjadi  kelemahan simpleRNN diperhitungkan  sebagai  pasangan  arsitektur yang  cocok  dalam  pembuatan Hybrid  Model .  Pada  penelitian  [12]  memanfaatkan  penggabungan arsitektur simpleRNN dan  LSTM  untuk  memprediksi  masa  sisa  pakai  turbin  angin,  LSTM  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  memprediksi  data  dengan  ketergantungan  jangka  panjang  ( Long  Term ). Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa Hybrid  Model mampu  mengatasi  kelemahan arsitektur simpleRNN ,  model  mampu  mengatasi  ketergantungan  jangka  panjang  dan  memberikan performa yang baik pada hasil evaluasi.
Adapun alur dalam memproses data suara menjadi output dapat ditunjukan pada gambar berikut:

## Gambar  122. Alur proses pemodelan RNN
Penting untuk memilih jumlah epoch yang tepat  saat melatih model. Maka dari itu, pada penelitian ini  digunakan  perbandingan epoch . Epoch adalah  jumlah  kali  keseluruhan  dataset  diberikan  ke  dalam model selama proses pelatihan. Setiap epoch melibatkan proses penggunaan data latih untuk melakukan pembelajaran dan penyesuaian bobot dan parameter model. Pada awal pelatihan, model mungkin belum mempelajari  pola  dan  hubungan  dalam  data  pelatihan  dengan  benar.  Selama  masa  ini,  model  secara bertahap meningkatkan kinerja dan meningkatkan akurasi. Namun, salah satu faktor yang diperhatikan yakni  kemungkinan  terjadinya underfitting dan overfitting . Epoch yang  terlalu  sedikit  dapat menyebabkan underfitting , di  mana model gagal  mempelajari pola kompleks dalam data pelatihan. Di sisi  lain,  terlalu  banyak epoch dapat  menyebabkan overfitting ,  di  mana  model  "menghafal"  data pelatihan dengan baik, tetapi gagal menggeneralisasi data baru.
Pada penelitian kali ini, dilakukan pelatihan model terhadap data latih Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akurasi Data Uji Data Uji (%) Epoch 50 100 150 200 250 20 0.60 0.80 0.60 0.90 0.75 40 0.77 0.67 0.57 0.65 0.60
Dapat dilihat bahwa hasil pengujian akurasi menggunakan perbandingan data uji 20% dan 40% serta perbandingan lima epoch antara 50-250.  Hasil terbaik  yang didapatkan pada model RNN  adalah  pada persentase data uji 20% dan data latih 80% yang terletak pada epoch 200.

## Gambar 13. Hasil Akurasi Data Latih dan Data Uji
Pada hasil  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi tertinggi  yaitu data latih  sebesar 95%  dan data uji sebesar 90%.

## F. Uji Coba Implementasi
Setelah model berhasil dibuat, proses berlanjut ke tahap implementasi. Proses ini dilakukan dengan membuat dua fungsi yaitu:
a. Fungsi  rekam.  Tujuan  dari  fitur  ini  adalah  untuk  menangkap audio langsung  dari  pengguna  dan mengubahnya menjadi file audio .
Gambar 14. Proses Perekaman Suara
b. Fungsi  identifikasi.  Fungsi  ini  bertujuan  untuk  mengolah file  audio yang  direkam  melalui  proses ekstraksi data, sehingga dapat dijadikan input untuk digunakan oleh model. Fungsi ini menampilkan hasil pengenalan apakah suara tersebut termasuk dalam kategori Laki-laki atau Perempuan.

## Gambar 15. Proses Identifijasi Suara

## G. Evaluasi
Untuk  membantu  dalam  evaluasi  kinerja  model  klasifikasi  dengan  memberikan  gambaran  tentang sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  dengan  benar  dan  sejauh  mana  model  mengalami  kesalahan dalam  melakukan  klasifikasi.  Maka  perlu  untuk  mengetahui  hasil  performa  model Recurrent  Neural Network (RNN),  dengan  adanya  tahapan  evaluasi.  Parameter  yang  digunakan  untuk  performansi klasifikasi yaitu akurasi, precision , recall dan F1-score .
Gambar 16. Confusion Matrix
1. Accuracy
Accuracy merupakan  proses  pengukuran  sejauh  mana  model  dapat  membuat  prediksi  yang  benar secara  keseluruhan.  Ini  dinyatakan  sebagai  rasio  prediksi  yang  benar  ( True  Positive  dain  True Negative ) terhadap keseluruhan jumlah data. Untuk mencari nilai accuracy yaitu:
Accuracy = (1) = = =  0,9 * 100%
=  90%
2. Precison
Precision merupakan proses mengukur sejauh mana prediksi positif model adalah benar. Dinyatakan sebagai rasio True Positive terhadap total prediksi positif.
Precision
=
(2)
=
=   1.00 =   100%
3. Recall
Recall yaitu  proses  mengukur  sejauh  mana  model  mampu  mengidentifikasi  semua instance positif yang sebenarnya. Dinyatakan sebagai rasio True Positive terhadap total instance positif ( True Positive dan False Negative ). Untuk mencari nilai recall yaitu:
Recall =

## =
= 0,8 = 80%

## 4. F1 - Score
F1-score merupakan harmonisasi antara precision dan recall . Ini memberikan keseimbangan antara ketepatan dan kelengkapan model. F1-Score lebih berguna ketika ada  ketidakseimbangan antara kelas positif dan negatif. F1-score juga menjadi salah satu metrik evaluasi klasifikasi yang digunakan untuk mengukur performa model dalam memprediksi kelas yang benar. Nilai terbaik F1-Score adalah 1.0 dan nilai  terburuknya  adalah  0.  Secara  representasi,  jika F1-Score punya  skor  yang  baik  mengindikasikan bahwa model klasifikasi punya precision dan recall yang baik. Untuk mencari nilai F1-score yaitu:
F1 − Score = (4) = ≈ 0,88

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## K ESIMPULAN
Pada hasil dan pembahasan penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan: 1. Melakukan klasifikasi gender berdasarkan suara dari 100 dataset yaitu 50 data suara laki-laki, dan 50 data  suara  perempuan  menggunakan  metode Recurrent  Neural  Network (RNN)  dengan  arsitektur simpleRNN dan LSTM .
2. Mengimplementasikan  dan  mengklasifikasikan  gender  berdasarkan  suara  dengan metode  Recurrent neural  network (RNN)  yang  dibangun  mampu  memberikan  akurasi  data  uji  sebesar  90%  dan  data latih 95% dengan perbandingan rasio 20:80 dan epoch 200.

## S ARAN
Peneliti  mengajukan  saran  untuk  penelitian  ini  lebih  baik  kedepannya,  termasuk  menambahkan dataset dan mengkombinasikan metode untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih optimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N.  Izzah,  “KLASTERING  SUARA  BERDASARKAN  GENDER  MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS  DARI  HASIL  EKSTRAKSI  FFT  (Fast  Fourier  Transform),” J.  Ilm. Soulmath  J. Edukasi Pendidik. Mat. , vol. 6, no. 1, pp. 47–58, 2018, doi: 10.25139/sm.v6i1.790.
[2] A.  Apsarini,  “Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Suara  Menggunakan  Metode  Learning Vector,” vol. 4, no. 7, pp. 2301–2308, 2020.
[3] D. A. Adi Rinaldi, Hendra, “Pengenalan Gender Melalui Suara dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” no. x, pp. 1–10, 2016.
[4] Y.  Mustaqim,  E.  Utami,  and  S.  Raharjo,  “KLASIFIKASI  AUDIO  MENGGUNAKAN WAVELET TRANSFORM DAN NEURAL NETWORK Yulianto,” J. Inform. Dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 122–130, 2019.
[5] P. Tridarma and S. N. Endah, “Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia Menggunakan MFCC dan Recurrent  Neural  Network,” J.  Masy.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  36–44,  2020,  [Online].
Available: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmasif/article/view/34874
[6] D.  E.  R.  Riska  Yessivirna  1  ,  Marji2,  “Klasifikasi  Suara  Berdasarkan  Gender  (Jenis  Kelamin)
Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Knn),” Univ. Brawijaya Malang , no. 37, pp. 1–31, 2015.
[7] H. Azis, Klasifikasi Penyakit Jantung  Menggunakan Metode Recurrent Neural Network (RNN) . 2018.
[8] S. Safriadi and R. Rahmadani, “Klasifikasi Gender Berdasarkan Suara Dengan Naive Bayes Dan Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient,” VOCATECH  Vocat.  Educ.  Technol.  J. ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 19–26, 2020, doi: 10.38038/vocatech.v2i1.45.
[9] F.  A.  Hermawati  and  R.  A.  Zai,  “Sistem  Deteksi  Pemakaian  Masker  Menggunakan  Metode Viola-Jones dan Convolutional Neural Networks (CNN),” Proceeding KONIK (Konferensi Nas. Ilmu Komputer) , vol. 5, pp. 182–187, 2021.
[10]  R. A. Asmara, B. S. Andjani, U. D. Rosiani, and P. Choirina, “KLASIFIKASI JENIS KELAMIN PADA CITRA WAJAH MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” pp. 212–217, 2018.
[11]  R.  B.  Handoko  and  S.  Suyanto,  “Klasifikasi  Gender  Berdasarkan  Suara  Menggunakan  Support Vector  Machine,” Indones. J. Comput. , vol. 4, no. 1, p. 9, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.1.244.