## Metode Wavelet-MFCC dan Korelasi dalam Pengenalan Suara Digit

## (Wavelet-MFCC Method and Correlation in Digit Voice Recognition)
Zaurarista Dyarbirru [1]* , Syahroni Hidayat [2]
[1] Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora
[2] Lembaga Pengembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, Sekawan Institute
E-mail: zaurarista17@gmail.com , s.hidayat@universitasbumigora.ac.id

## KEYWORDS: ABSTRACT
Automatic Speech Recognition, MFCC method, wavelet, wavelet- MFCC, K-Fold Cross Validation Voice  is  the  sound  emitted  from  living  things.  With  the  development  of  Automatic  Speech Recognition  (ASR)  technology,  voice  can  be  used  to  make  it  easier  for  humans  to  do something, for example in the process of typing short messages with voice input. ASR systems generally have 3 main processes, namely pre-processing, feature extraction, and recognition.
In  ASR,  the  feature  extraction  process  has  a  very  important  role  because  it  can  affect  the recognition  results.  The  feature  extraction  methods  that  are  commonly  applied  to  ASR  are MFCC  and Wavelet.  Each of  them  has  advantages  and  disadvantages. MFCC  can  work  to imitate  the  way  the  ear  works,  but  the  application  of  Fourier  transforms  in  the  conversion process  is  prone  to  loss  of  information,  while  Wavelets  can  map  signals  into  the  time  and frequency  domains  at  the  same  time  without  losing  information.  Therefore,  this  study  will combine  the  wavelet  feature  extraction  method  and  MFCC  to  maximize  the  advantages  of both. The proposed method is called Wavelet-MFCC. For the recognition process using the correlation method. Determination of system performance using the Word Recognition Rate (WRR) method which is validated with K-Fold Cross Validation with the number of folds is 5. The  research  dataset  used  is  a  secondary  dataset  containing  voice  recording  digits  0-9  in English.  The  results  show that  the digit recognition system that has  been built provides the highest  average  accuracy  of  63%  for  digit  4  (four)  by  using  wavelet  daubechies  db3  and wavelet  dyadic  transform  method.  As  for  the  wavelet  decomposition  method  used,  it  is concluded that the use of dyadic wavelet transformation is better than wavelet packet.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Sistem pengenalan suara, metode MFCC, wavelet, wavelet-MFCC, K- Fold Cross Validation Suara adalah  bunyi  yang  dikeluarkan dari makhluk  hidup.  Dengan  adanya perkembangan teknologi  Automatic  Speech  Recognition  (ASR),  suara  dapat  digunakan  untuk mempermudah manusia dalam melakukan sesuatu, misalkan pada proses pengetikan pesan singkat  dengan  input  suara.  Sistem  ASR  umumnya  memiliki  3  proses  utama,  yaitu pemrosesan  awal,  ekstraksi  ciri,  dan  pengenalan.  Pada  ASR  proses  ekstraksi  ciri  memiliki peran  yang  yang  sangat  penting  karena  dapat  mempengaruhi  hasil  pengenalan.  Metode ekstraksi ciri yang sudah umum diterapkan pada ASR adalah MFCC dan Wavelet. Masing- masing memiliki kelebihan dan kekurangan. MFCC dapat bekerja meniru cara kerja telinga namun  penerapan  transformasi  fourier  dalam  proses  konversinya  mengakibatkan  rentan terjadi kehilangan informasi, sementara Wavelet dapat memetakan sinyal ke dalam domain waktu dan frekuensi dalam waktu bersamaan tanpa kehilangan informasi. Oleh karena itu, penelitian  ini  akan  menggabungkan  metode  ekstraksi  ciri  wavelet  dan  MFCC  untuk memaksimalkan  kelebihan  yang  ada  pada  keduanya.    Metode  yang  diusulkan  disebut Wavelet-MFCC. Untuk proses pengenalan suara menggunakan metode korelasi. Penentuan performa  sistem  menggunakan  metode  Word  Recoginition  Rate  (WRR)  yang  divalidasi dengan  K-Fold  Cross  Validation  dengan  jumlah  fold  adalah  5.  Dataset  penelitian  yang digunakan berupa dataset sekunder berisi suara perekaman digit 0-9 dalam bahasa inggris. Hasil menunjukkan bahwa sistem pengenalan suara digit yang telah dibangun memberikan akurasi  rata-rata  tertinggi  63%  untuk  digit  4  (empat)  dengan  menggunakan  wavelet daubechies  db3  dan  metode  transformasi  wavelet  dyadic.  Sedangkan  untuk  metode dekomposisi  wavelet  yang digunakan,  disimpulkan  bahwa  penggunaan trasformasi  wavelet dyadic lebih baik dari wavelet paket.

## I. PENDAHULUAN
Suara adalah bunyi yang dikeluarkan dari makhluk hidup.  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi, suara  dapat  digunakan  untuk  mempermudah manusia  dalam  melakukan  sesuatu.  Selama  lebih dari  lima  dekade,  pengenalan  suara  otomatis  telah menjadi  bidang  penelitian  aktif.  Pengenalan  suara memiliki potensi besar untuk menjadi faktor penting dari interaksi antar manusia dan komputer. [1]
Automatic  Speech  Recognition  (ASR)  adalah suatu  sistem  yang  memungkinkan  komputer  untuk menerima  masukan  berupa  ucapan.  Teknologi  ini memungkinkan  suatu  perangkat  untuk  mengenali dan  memahami  suara  yang  diucapkan  dengan  cara digitalisasi  huruf  dan  mencocokkan  sinyal  digital tersebut  dengan  suatu  pola  tertentu  yang  tersimpan dalam suatu perangkat. Hasil dari identifikasi huruf yang  diucapkan  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk tulisan  atau  dapat  dibaca  oleh  perangkat  teknologi sebagai  sebuah  perintah  untuk  melakukan  suatu pekerjaan.  [2].  ASR  sistem  terdiri  dari  tiga  proses yaitu fitur ekstraksi, pelatihan, dan Matching.
Proses ekstraksi ciri merupakan salah satu bagian terpenting  dalam  ASR,  karena  kemampuan  ASR dalam  mengenali  masukan suara sangat bergantung pada ciri yang diekstraksi. Dua metode ekstraksi ciri yang  sejauh  ini  terbukti  memberikan  performa terbaik  bagi  ASR  adalah  MFCC  dan  Wavelet.  Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) diperkenalkan  oleh  Davis  dan  Mermelstein  pada tahun  1980  mengusulkan  menggunakan  MFCC ekstraksi  fitur  untuk  sistem  pengenalan  suara  [3]. Sedangkan metode Wavelet sudah banyak digunakan  dalam  melakukan  kompresi  data, klarifikasi  citra  dan  pengolahan  citra.  Penggunaan metode ektraksi ciri MFCC sampai sejauh ini masih memberikan  hasil  yang  baik  untuk  sistem  ASR berbasis  angka.  Akan  tetapi  metode  MFCC  hanya dapat  bekerja  pada  resolusi  waktu terbatas.  Hal  ini memungkinkan  terjadinya  kehilangan  informasi pada  suara  yang  diproses.  Berbeda  dengan  MFCC, Wavelet memiliki kemampuan Multi-resolusi karena basis  fungsi  yang  digunakan  dapat  bekerja  pada domain  waktu  dan  frekuensi  secara  bersamaan sehingga tidak terjadi kehilangan informasi.
Penelitian  pengenalan  suara  telah banyak dilakukan,  Puspitasari  dkk.  menggunakan  MFCC dan  SOM  dalam  pengenalan  ucapan  angka  satu sampai  sepuluh  dalam  bahasa  Indonesia  dan
melakukan  analisis  faktor  yang  mempengaruhi akurasi dari pengenalan ucapan untuk mengembangkan sistem pengendali perangkat listrik [4].  Amalia  melakukan  pengenalan  pola  suara berupa  digit  0  sampai  9  dengan  menggunakan MFCC  untuk  proses  ekstraksi  dan  algoritma backpropagation  untuk  menguji  dan  melatih  hasil ekstraksi  [5].  Sedangkan  Emilia  dkk.  menganalisis tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  HMM dengan  data  suara  dalam  bahasa  Indonesia  yang hanya difokuskan pada pengucapan kata nol, kosong, dan satu sampai sembilan [6]. Hidayat dkk. membuat sistem pengenalan suara suku kata bahasa Indonesia dengan  memanfaatkan MFCC dan Wavelet sebagai pengekstraksi ciri. Hasil  menunjukkan ciri  Wavelet dapat  memberikan  hasil  pengenalan  yang  setara dengan ciri MFCC [7]. Hal ini dikarenakan Wavelet memiliki  kelebihan  dari  MFCC,  yaitu  dapat mengolah data secara keseluruhan ke dalam domain frekuensi-waktu  tanpa  terjadi  kehilangan  data  asli [7].
Berdasarkan  pemaparan  di  atas,  akan  dilakukan penelitian  tentang  pengenalan  suara  digit  dengan menggunakan  gabungan  metode  ekstraksi  ciri Wavelet-MFCC. Untuk pengenalan suara menggunakan metode korelasi. Perhitungan performa  sistem  menggunakan  metode  Word Recognition Rate (WRR) yang divalidasi dengan K- Fold Cross Validation.

## II. M ETODOLOGI
Sitem  pengenalan  digit  dengan  Wavelet-MFCC ditunjukkan  pada  Gbr.  1.  Masukan  sistem  berupa isyarat tutur, kemudian diterapkan pemrosesan awal. Setelah  melalui tahap pemrosesan awal, suara akan diekstraksi cirinya dengan  metode Wavelet-MFCC. Hasil  ekstraksi  kemudian  dijadikan  sebagai  ciri model/referensi.  Ciri  referensi  akan  dipanggil kembali  pada  proses  pengujian  menggunakan metode korelasi. Hasil korelasi kemudian disimpan untuk dihitung akurasinya dan divalidasi dengan k- fold  cross  validation.  Gambaran  proses  validasi ditunjukkan pada Gbr. 2.
Lebih detil tentang setiap proses yang terdapat di dalam diagram alir Gbr. 1 dan Gbr. 2 akan dijelaskan pada sub bagian selanjutnya.
Proses Awal Ekstraksi Ciri Wavelet-MFCC Proses Awal
Ekstraksi Ciri Wavelet-MFCC Koef. Model Uji Korelasi Pelatihan Pengujian Selesai Tingkat Kemiripan Model/ Referensi Isyarat Tutur Isyarat Tutur
Gbr. 1. Sistem Pengenal Digit dengan Wavelet-MFCC
Hitung WRR Akurasi Fold ke-n Hitung Rata-rata Akurasi Start Fold > 5 Akurasi Rata-rata Sistem Selesai Tingkat Kemiripan
Gbr. 2. Proses validasi sistem Pengenal Digit dengan Wavelet-MFCC

## A. Dataset Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder.  Data  diperoleh  dari https://github.com/Jakobovski/free-spoken-digit- dataset (Jackson, 2019). Data berupa rekaman suara pengucapan  digit  nol  (0) sampai  sembilan (9)  yang diucapkan  dalam  bahasa  inggris  oleh  empat  orang pembicara  laki-laki.  Dua  diantaranya  adalah pembicara asli, sementara dua yang lain tidak. Setiap pembicara  mengucapkan  satu  pengucapan  digit sebanyak lima puluh kali.  Dengan demikian jumlah total  data  yang  digunakan  adalah  dua  ribu  sampel suara.  Dalam  proses  perekamannya  digunakan frekuensi sampling (fs) sebesar 8 kHz. Dari seluruh data  yang  ada  20%  akan  dijadikan  sebagai  data  uji dan sisanya dijadikan sebagai data latih. Penerapan k-fold cross validation menjadikan setiap data akan menjadi dataset uji dalam setiap prosesnya.

## B. Pemrosesan Awal
Terdapat  dua proses pada tahap pengolahan awal penelitian  ini  yaitu,  normalisasi  dan  penapisan dengan preemphasis.

## 1)  Normalisasi
Normalisasi  bertujuan  untuk  menyeragamkan nilai amplitudo isyarat suara sehingga amplitudo maksimal  masing-masing  sampel  isyarat  suara adalah  -1  dan  1.  Untuk  memperoleh  isyarat ternormalisasi  yaitu  dengan  membagi  tiap-tiap sampel  suara  dengan  nilai  maksimum  harga mutlak  sampel  suara  tersebut,  berdasarkan persamaan (1). Pada Gbr. 3. ditunjukkan diagram alir proses normalisasi.
𝑆 𝑛𝑜 (𝑛) = 𝑆(𝑛) 𝑚𝑎𝑥 (𝑎𝑏𝑠(𝑆(𝑛))) (1)

## 2)  Preemphasis
Untuk membuat tapis preemphasis merujuk pada persamaan  (2).  Tapis  ini  diaplikasikan  untuk memperbaiki  isyarat  dari  gangguan  derau sehingga  akan  meningkatkan  kualitas  suara  dan ciri yang diekstraksi. Nilai alfa α yang digunakan pada proses ini adalah sebesar 0.97, berdasarkan percobaan awal [8]. Prosesnya yaitu mengurangi nilai  sampel  ke-n  dengan  dirinya  sendiri  yang telah  dikalikan  dengan  α.  Pada  Gbr.  4. ditunjukkan diagram alir sistem preemphasis.
𝑦[𝑛] = 𝑥[𝑛] − 𝛼𝑥[𝑛 − 1] (2) Mulai
Isyarat tutur S 1 ≤ l ≤ L Snorm(l) = S(l)/Smax L = panjang S Smax = max(||S||) Selesai l > L Sinyal Normalisasi l = l+1 YA TIDAK
Gbr. 3. Diagram Alir Proses Normalisasi
Mulai Isyarat Ternormalisasi (X) N = panjang isyarat Alpha = 0.97 2 ≤ n ≤ N Sf(n) = X(n) - X(n-1)*alpha Selesai n > N Sinyal Terfilter n = n+1 YA TIDAK
Gbr. 4. Diagram alir proses Tapis Preemphasis

## C. Ekstraksi Ciri Wavelet-MFCC
Gambaran  umum  proses  ekstraksi  ciri  Wavelet- MFCC ditunjukkan pada Gbr. 5. Isyarat tutur sebagai masukan  pada  tahap  pemrosesan  awal  akan dinormalisasi  dan  dihilangkan  deraunya  dengan proses preemphasis. Selanjutnya,  isyarat tutur yang telah melalui
pemrosesan awal akan diimplementasikan transformasi wavelet kepadanya.
Pada  proses  transformasi  ini  terdapat  dua  jenis metode dekomposisi yang diterapkan yaitu dekomposisi wavelet  dyadic dan  dekomposisi wavelet  packet .  Pada  dekomposisi  wavelet  dyadic, hanya  kanal Aproksimasi  (cA) yang  akan didekomposisi  untuk  level  selanjutnya,  sedangkan pada proses dekomposisi wavelet packet baik kanal Aproksimasi  (cA)  maupun  kanal  Detail  (cD)  akan didekomposisi  pada  level  selanjutnya.  Selanjutnya hasil  dekompoisi  pada  level  terakhir  yang  akan diubah  menjadi  koefisien  ciri  MFCC.  Gambaran proses ekstraksi ciri wavelet secara detail baik untuk dekomposisi  wavelet  dyadic  dan  wavelet  packet ditunjukkan  pada  Gbr.  6  dan  Gbr.  7.  Pada  kedua gambar dekomposisi dilakukan sampai level 3.
Pemrosesan Awal Isyarat Tutur Transformasi Wavelet Ciri MFCC Ekstraksi Ciri MFCC
Gbr. 5. Proses ekstraksi ciri Wavelet-MFCC
Gbr. 6. Skema Pembentukan Ciri MFCC Wavelet Dyadic pada dekomposisi level 3
Pada  penelitian  ini,  untuk  proses  ekstraksi  ciri Wavelet-MFCC, digunakan wavelet Daubechies db3, db5, dan db7. Pemilihan wavelet Daubechies seperti yang telah dilakukan dalam beberapa penelitian yang telah lalu seperti, [9], [10] yang telah memanfaatkan wavelet family Daubechies pada sinyal suara fonem dan suku kata. Sedangkan untuk level dekomposisi yang  diimplementasikan  adalah  level  6.  Sehingga pada proses pembentukan ciri MFCC untuk wavelet dyadic terdapat 7 kanal yang digunakan, yaitu cA6, cD6, cD5, cD4, cD3, cD2, dan cD1. Sementara itu untuk  hasil  dekomposisi  wavelet  packet  jumlah kanal yang diproses lebih banyak, yaitu sebanyak 2 6 = 64 kanal pada pembentukan ciri MFCC.
Gbr. 7. Skema Pembentukan Ciri MFCC Wavelet Packet pada dekomposisi level 3
Pada  proses  MFCC  diterapkan  frame  dengan panjang 25 milidetik dengan overlapping sebesar 10 milidetik.  Fungsi  window  yang  digunakan  adalah window  Hamming.  Ukuran  data  pada  proses  Fast Fourier  Transform  (FFT)  adalah  512.  Sementara jumlah  cepstrum  yang  dibentuk  adalah  13  yang
diambil dari proses wraping dengan filterbank yang memiliki  filter  segitiga  sebanyak  26.  Sehingga, masing-masing  digit  setelah  proses  ekstraksi  ciri MFCC  akan  memiliki  panjang  runtun  ciri  yang berbeda. Untuk ciri wavelet-MFCC dengan wavelet dyadic  memiliki  panjang  runtun  91  ciri,  sedangkan untuk  wavelet  packet  panjang  runtunnya  832  ciri. Jumlah ini diperoleh dari pengambilan hanya 13 dari total 26 koefisien MFCC yang dijadikan sebagai ciri dari setiap kanal hasil dekomposisi.

## D. Pengenalan
Metode  korelasi  diimplementasikan  pada  proses pengenalan  dalam  penelitian  ini.  Metode  korelasi adalah  satu  penelitian  untuk  mengetahui  hubungan dan tingkat hubungan antara dua variabel atau lebih tanpa  ada  upaya  untuk  mempengaruhi  variabel tersebut sehingga tidak terdapat manipulasi variabel. Dalam  penerapannya  akan  dicari  nilai  koefisien korelasi.  Koefisien  korelasi  adalah  ukuran  statistik yang menghitung kekuatan hubungan antara gerakan relatif  dua  variabel.  Nilai  berkisar  antara  -1  dan  1. Angka yang dihitung lebih besar dari 1 atau kurang dari  -1  berarti  bahwa  ada  kesalahan  dalam pengukuran  korelasi.  Korelasi  -1  menunjukkan korelasi  negatif  sempurna,  sedangkan  korelasi  1 menunjukkan  korelasi  positif  sempurna.  Korelasi  0 menunjukkan tidak ada hubungan antara pergerakan kedua  variabel.  Koefisien  korelasi  diukur  dengan persamaan (3):
𝜌 𝑥𝑦 = 𝐶𝑜𝑣(𝑟 𝑥 , 𝑟 𝑦 ) 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 (3)
Didalam  penelitian  ini  nilai  koefisien  yang digunakan berkisar antar 0 dan 1[11].

## E. Word Error Rate (WER)
Word Error Rate adalah metrik umum dari kinerja pengenalan  suara  atau  sistem  terjemahan  mesin. Kesulitan  umum  mengukur  kinerja  terletak  pada kenyataan  bahwa  urutan  kata  yang  dikenali  dapat memiliki  panjang  yang  berbeda  dari  urutan  kata referensi (seharusnya yang benar). WER diturunkan dari  jarak Levenshtein, bekerja pada  level kata dan bukannya  level  fonem.  Masalah  ini  diselesaikan dengan  terlebih  dahulu  menyelaraskan  urutan  kata yang  dikenali  dengan  urutan  kata  referensi
(diucapkan)  menggunakan  penyelarasan  string dinamis[12], [13]. Tingkat kesalahan kata kemudian dapat dihitung sebagai:
𝑊 𝐸 𝑅 = 𝑆 + 𝐷 + 𝐼 𝑁 𝑥100% (4)
Di  mana S adalah  jumlah kata yang tersubstitusi, D adalah jumlah kata yang terhapus, I adalah jumlah sisipan  kata,  dan N adalah  jumlah  kata  dalam referensi. Saat melaporkan kinerja sistem pengenalan  ucapan,  dapat  digunakan  tingkat pengenalan  kata  Word  Recognition  Rate  (WRR). WRR  diturunkan  dari  persamaan  WER  yang dinyatakan sebagai:
𝑊𝑅𝑅 = 1 − 𝑊𝐸𝑅 = 𝑁 − 𝑆 − 𝐷 − 𝐼 𝑁 = 𝐶 − 𝐼 𝑁 (5)
dengan C = N -  ( S  +  D ),  jumlah  kata-kata  yang dikenali dengan benar.

## F. Validasi K-Fold Cross Validation
.Untuk  menjaga  agar  variasi  hasil  pengenalan tetap rendah, terkait dengan pemilihan data latih dan data  uji,  dilakukan  K  fold  cross  validation.  Pada teknik  ini,  data  dibagi  sejumlah  K  dataset.  Dataset ke-1  digunakan  sebagai  data  uji  sedangkan  dataset ke-2,  3,  ...,  K  digunakan  sebagai  data  latih. Kemudian, hasil akurasi dicatat. Selanjutnya  proses diulangi  dengan  dataset  ke-2  sebagai  data  uji  dan dataset  ke-1,  3,  ...,  K  digunakan  sebagai  data  latih. Proses diulangi sampai sejumlah K kali dan akurasi total adalah jumlah akurasi dibagi K [14], [15].
Penerapan k-fold  cross  validation pada dataset dalam  penelitian  ini  menggunakan  jumlah fold 5. Sehingga  pada  setiap fold digunakan  20%  data sebagai dataset uji dan sisanya sebagai dataset latih. Untuk fold pertama  20  persen  data  pertamanya adalah data ke-1 sampai data ke-400 yang digunakan sebagai  data  uji  untuk  mendapatkan  akurasi  sistem pada fold pertama  tersebut.  Begitu  seterusnya sehingga  pada fold ke-5  digunakan  data  ke-1601 sampai  data  ke-2000  untuk  mendapatkan  akurasi sistem  pada fold kelima.  Kemudian  hasil  seluruh akurasi dari fold ke-1 hingga fold ke-5 dihitung rata- ratanya  untuk  mendapatkan  akurasi  sistem  yang valid.  Ilustrasi  pembagian  data  pada  setiap  fold ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
TABEL I
P ENERAPAN K - FOLD CROSS VALIATION DENGAN JUMLAH FOLD 5, DATASET LATIH 20% DAN DATASET UJI 80%. FOLD Ke JUMLAH DATASET (2000 data) 20% 40% 60% 80% 100% 1 1-400
2 401-800
3 801-1200 4 1201-1600 5 1601-2000 Keterangan:
: dataset uji : dataset latih
Analisis  terhadap  penerapan  wavelet  Daubechies db3, db5, dan db7 dan penggunaan transformasi jenis dyadic dan packet akan dilakukan untuk mengetahui akurasi  terbaik  sistem  dan  metode  dekomposisi wavelet  yang  tepat  untuk  penelitian  pengenalan suara digit ini.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Akurasi Untuk db3
Hasil  akurasi  untuk  penerapan  wavelet  db3  pada pengenalan  suara  digit  0  sampai  9  dengan menggunakan  metode  dekomposisi  wavelet  packet dan  wavelet  dyadic  dapat  dilihat  pada  Gbr.  8. Akurasi pengenalan suara digit 0 sampai 9 lebih baik menggunakan  wavelet  dyadic  daripada  wavelet packet,  dimana  selisih  akurasi  keduanya  dapat mencapai lebih dari 5%. Pada akurasi menggunakan db3,  hasil  pembacaan  suara  tertinggi  berada  pada data  suara  digit  4  dengan  menggunakan  wavelet dyadic  dengan  akurasi  63%,  sedangkan  data  suara digit 4 dengan menggunakan wavelet packet dengan akurasi 50%.
Gbr. 8. Akurasi Daubecies db3
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ak ur as i( % ) Digit wavelet packet wavelet dyadic

## B. Akurasi Untuk db5
Gbr. 9. Akurasi Daubecies db5
Hasil  akurasi  untuk  penerapan  wavelet  db5  pada pengenalan  suara  digit  0  sampai  9  dengan menggunakan  dekomposisi  wavelet  packet  dan wavelet  dyadic  dapat  dilihat  pada  Gbr.  9.  Pada akurasi  menggunakan  db5,  hasil  pengenalan  suara tertinggi berada pada data suara digit 4 menggunakan  wavelet  dyadic  dan  wavelet  packet dengan  akurasi  yang  sama,  yaitu  56,5%.  Meskipun demikian,  secara  umum  untuk  akurasi  pengenalan suara  digit  0  sampai  9  masih  lebih  baik menggunakan  wavelet  dyadic  daripada  wavelet packet.

## C. Akurasi Untuk db7
Hasil  akurasi  untuk  penerapan  wavelet  db7  pada pengenalan  suara  digit  0  sampai  9  dengan menggunakan  dekomposisi  wavelet  packet  dan wavelet  dyadic  dapat  dilihat  pada  Gbr.  10.  Pada akurasi dengan menggunakan db7, hasil pengenalan suara  tertinggi  berada  pada  data  suara  digit  4 menggunakan wavelet packet dengan akurasi 59,5% sementara  dengan  wavelet  dyadic  akurasinya  53%. Meskipun demikian pengenalan suara digit 0 sampai 9 dengan menggunakan wavelet dyadic masih lebih dominan  dibandingkan  menggunakan  wavelet packet.
Gbr. 10. Akurasi Daubecies db7

## D. Akurasi Menggunakan Wavelet Dyadic
Gbr. 11. Akurasi Rata-rata Impelementasi Wavelet Dyadic
Hasil  akurasi  rata-rata  penerapan  wavelet  dyadic dapat  dilihat  pada  Gbr.  11.  Akurasi  tertinggi didominasi oleh db3, kemudian db5 dan terakhir db7. Hasil  pengenalan  suara  menggunakan  wavelet dyadic mengalami penurunan akurasi yang dipengaruhi  oleh  peningkatan  orde.  Sebagaimana diketahui proses dekomposisi wavelet dyadic hanya diterapkan pada koefisien aproksimasi(A). Sehingga penurunan akurasi dapat dipengaruhi oleh proses ini.

## E. Akurasi Menggunakan Wavelet Packet
Hasil  akurasi  rata-rata  penerapan  wavelet  packet dapat  dilihat  pada  gambar  4.25.  Akurasi  tertinggi didominasi oleh db7, kemudian db5 dan terakhir db 3.  Hasil  pengenalan  suara  menggunakan  wavelet packet  mengalami  peningkatan  akurasi  yang dipengaruhi  oleh  penurunan  orde.  Sebagaimana diketahui  proses  dekomposisi  wavelet  packet diterapkan  pada  koefisien  aproksimasi  (A)  dan dekomposisi  (D).  Sehingga  peningkatan  akurasi dapat dipengaruhi oleh proses ini.
0 10 20 30 40 50 60 70 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ak ur as i( % ) Digit wavelet packet wavelet dyadic 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ak ur as i( % ) Digit wavelet packet wavelet dyadic 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A ku ras i( %) Digit db3 db5 db7
Gbr. 12. Akurasi Rata-rata Impelementasi Wavelet Packet

## F. Akurasi Perbandingan WP dan WD

## Gbr. 13. Perbandingan Akurasi Rata-rata Wavelet Packet dan Wavelet Dyadic
Hasil  akurasi  perbandingan  wavelet  packet  dan wavelet  dyadic  dapat  dilihat  pada  Gbr.  13.  Pada perbandingan akurasi menggunakan wavelet packet dan  wavelet  dyadic,  wavelet  packet  mengalami kenaikan  sedangkan  wavelet  dyadic  mengalami penurunan.  Meskipun  demikian  nilai  akurasi terendah  dari  wavelet  dyadic  masih  lebih  tinggi daripada akurasi tertinggi dari wavelet packet. Oleh karena  itu untuk pengenalan suara digit 0 sampai  9 lebih  baik  menggunakan  wavelet  dyadic  daripada menggunakan wavelet packet.

## IV. PENUTUP
Penerapan  wavelet  Daubechies  dalam  system pengenalan suara digit 0-9 telah dilakukan. Wavelet daubechies yang digunakan adalah db3, db5, dan db7. Adapun metode transformasi wavelet yang diterapkan  adalah  transformasi  wavelet  dyadic  dan
wavelet  packet  dengan  level  dekomposisi  ke  6. Pengenalannya menggunakan korelasi yang divalidasi  dengan  menghitung  WER  dan  K-fold Validation.
Dari  seluruh  hasil  yang  telah  ditampilkan  pada subbab  4.3.  sampai  4.8.  didapatkan  hasil  bahwa untuk  pengenalan  digit  yang  terbaik  setelah diterapkannya  metode  ini  adalah  digit  yang  dapat dikenali  paling  baik  adalah  digit  4  dengan  akurasi tertingginya  63  %  pada  wavelet  dyadic  db3. Sedangkan  untuk  penggunaan  metode  transformasi antara wavelet dyadic dan wavelet packet, diketahui bahwa  dalam  penelitian  ini  penggunaan  wavelet dyadic  masih  lebih  baik  dari  penerapan  wavelet packet.  Namun  jika  melihat  dari  tren  grafik  yang ditunjukkan pada gambar 4.26. dapat diprediksi akan adanya peningkatan penerapan transformasi wavelet packet untuk peningkatan orde waveletnya. Namun dibutuhkan  penelitian  lebih  jauh  untuk  dapat membuktikannya.
Secara  umum,  akurasi  yang  diperoleh  pada penelitian ini dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, di  antaranya  dataset  yang  digunakan,  algoritma pengenalan  dan  metode  validasi  yang  diterapkan. Untuk  dataset  yang  digunakan,  karena  dataset  ini merupakan  dataset  sekunder,  maka  variable  luar yang  mempengaruhinya  sangatlah  besar.  Sehingga untuk  meminimalisir  pengaruh  variable  tersebut diterapkan metode k-fold validation. Hasil menunjukkan  bahwa  penggunaan  dataset  ini  dapat memberikan akurasi maksimal sekitar 63 %, khusus pada penelitian ini.
Pengaruh  kedua  adalah  algoritma  pengenalan, koefisien  korelasi,  yang  diterapkan.  Algoritma  ini sebenarnya  sangat  baik  untuk  diterapkan  jika menggunakan  ciri  statistik  dan  dengan  jumlah  data yang tidak terlalu besar. Akurasi yang rendah setelah menerapkan  algoritma  koefisien  korelasi  dapat disebabkan  karena  fitur  ciri  yang  diperoleh  dari penerapan  wavelet-MFCC  dapat  dikatakan  sangat besar. Seperti  pada ekstraksi wavelet packet, setiap model  memiliki  fitur  sebanyak  832  ciri.  Sehingga jika diterapkan korelasi terhadapnya akan mempengaruhi  variabilitasnya.  Padahal  ciri  yang baik haruslah memiliki variabilitas yang tinggi antar satu ciri dengan ciri yang lainnya.
Penelitian  ke  depannya  dapat  difokuskan  pada peningkatan  akurasi  sistem  misalkan  dengan mengaplikasikan  algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST).  Selain  itu,  masih  dimungkinkan  untuk
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A kur as i( %) Digit db3 db5 db7 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 db3 db5 db7 Ak ur asi (% ) wavelet packet wavelet dyadic
108   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 2, Agustus 2020, hlm. 100-108
menerapkan  jenis  wavelet  family  yang  lain  dengan orde  yang  lebih  tinggi  untuk  mengeksplorasi  jenis wavelet  terbaik  pada  pengembangan  sistem pengenalan suara digit.

## R EFERENSI
[1]  R. L. K. Venkateswarlu, R. Raviteja, and R. Rajeev, “The Performance  Evaluation  of  Speech  Recognition  by Comparative  Approach,”  in  Advances  in  Data  Mining Knowledge Discovery and Applications estimating, vol. i, no. tourism, 2016, p. 13.
[2]  J. M. T. S., D. Puspitaningrum, and B. Susilo, “Penerapan Speech  Recognition  Pada  Permainan  Teka-Teki  Silang Menggunakan  Metode  Hidden  Markov  Model  (HMM) Berbasis Desktop,” J. Rekrusif, vol. 4, no. 1, pp. 119–129, 2016.
[3]  S.  B.  Davis  and  P.  Mermelstein,  “Comparison  of Parametric  Representations  for  Monosyllabic  Word Recognition  in  Continuously  Spoken  Sentences,”  IEEE Trans.  Acoust.,  vol.  28,  no.  4,  pp.  357–366,  1980,  doi: 10.1109/TASSP.1980.1163420.
[4]  M. Puspitasari, J. Supardi, and Y. Sazaki, “PENGENALAN  SUARA  MENGGUNAKAN  MEL FREQUENCY  CEPSTRAL  COEFFICIENTS  DAN SELF  ORGANIZING  MAPS,”  ePrints  Sriwij.  Univ.,
2014,
[Online].
Available:
http://eprints.unsri.ac.id/5493/1/PENGENALAN_SUAR A_MENGGUNAKAN_MEL_FREQUENCY_CEPSTR AL_COEFFICIENTS_DAN_SELF_ORGANIZING_M APS.pdf.
[5]  S. Amalia, “Pengenalan Digit 0 Sampai 9 Menggunakan Ekstraksi  Ciri  MFCC  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,” J. Tek. Elektro ITP, vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2017, doi: 10.21063/jte.2017.3133601.
[6]  N. R. Emillia, Suyanto, and W. Maharani, “Penggunaan Hidden  Markov  Model  Dan  Genetic  Algorithm  Untuk Pemodelan  Automatic  Speech  Recognition  Pada Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia ( Speech To Text )
Usage of Hidden Markov Models and Genetic Algorithm for Automatic Speech,” Universitas Telkom, 2011.
[7]  S. Hidayat, R. Hidayat, and T. B. Adji, “Sistem Pengenal Tutur Bahasa Indonesia Berbasis Suku Kata Menggunakan  MFCC,  Wavelet  Dan  HMM,” in  CITEE, 2015, no. September, pp. 246–251.
[8]  Abriyono  and  A.  Harjoko,  “Pengenalan  Ucapan  Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri LPC, MFCC, dan JST,” IJCCS, vol. 6, no. 2, pp. 23–34, 2012.
[9]  O.  Farooq  and  S.  Datta,  “Phoneme  recognition  using wavelet based features,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 150, no. 1–2, pp. 5–15, 2003, doi: 10.1016/S0020-0255(02)00366-3.
[10]  S.  Hidayat,  R.  Hidayat,  and  T.  B.  Adji,  “Speech Recognition  of  Kv-Patterned  Indonesian  Syllable  Using Mfcc, Wavelet and Hmm,” Kursor, vol. 8, no. 2, p. 67, 2015, doi: 10.28961/kursor.v8i2.63.
[11]  S.  Hidayat,  Abdurahim,  and  M.  Tajuddin,  “Evaluation and design of wavelet packet cepstral coefficient (WPCC) for a noisy Indonesian vowels signal,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1211, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1211/1/012023.
[12]  S.  K.  Gaikwad,  B.  W.  Gawali,  and  P.  Yannawar,  “A Review  on  Speech  Recognition  Technique,”  Int.  J. Comput.  Appl.,  vol.  10,  no.  3,  pp.  16–24,  2010,  doi: 10.5120/1462-1976.
[13]  X. Huang, A. Acero, and H.-W. Hon, Spoken Language Processing:  A  Guide  to  Theory,  Algorithm  and  System Development. Prentice Hall, 2001.
[14]  A.  Rizal,  “Perbandingan  Skema  Dekomposisi  Paket Wavelet  untuk  Pengenalan  Sinyal  EKG,”  J.  Nas.  Tek. Elektro  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  4,  no.  2,  2015,  doi: 10.22146/jnteti.v4i2.145.
[15]  M.  R.  A.  Nasution  and  M.  Hayaty,  “Perbandingan Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  dan  SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.