## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 803-811 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Gender Recognition in a Multiaccent Environment Using Multi Layer Perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) Methods
Pengenalan Jenis Kelamin dalam Lingkungan Multiaksen Menggunakan Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan
Gated Recurrent Unit (GRU)

## Kurniawan Danil
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Indonesia
E-Mail: 2010511077@mahasiswa.upnvj.ac.id
Received Feb 13th 2024; Revised Mar 05th 2024; Accepted May 2nd 202 Corresponding Author: Kurniawan Danil

## Abstract
Gender  recognition  in  a  multiaccent  environment  is  a  complex  challenge  in  the  development  of  artificial  intelligence systems. This system works by detecting the input voice in a voice file, then analyzing the voice to detect the gender of the voice source. This research is the beginning of the development of voice-based systems using artificial intelligence that are useful for the ease of human interaction with devices to increase the productivity and accessibility of system users. This research  explores  artificial  intelligence  approaches  using  two  neural  network  models,  namely  Multi  Layer  Perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU). The data used is 4000 data with a division of 2000 female voice data and 2000 male voice data. The division of training data is 80% and test data is 20% of the total data. The evaluation results of model testing using MLP with 2 hidden layers of (128 & 64) got an accuracy of 79%, average precision 79%, recall 79%, and f1 score  79%.  While  the  use  of  the  GRU  method  with  a  GRU  layer  of  64  units  gets  an  accuracy  result  of  75%,  average precision 75.5%, recall 75.5%, and f1 score 75%. Thus, in this study, the MLP model has superior performance in detecting gender based on voice in a multiaccent environment.
Keyword: Gender Recognation, GRU, MLP, Multiaccent

## Abstrak
Pengenalan  jenis  kelamin  dalam  lingkungan  multiaksen  merupakan  tantangan  kompleks  dalam  pengembangan  sistem kecerdasan buatan. Sistem ini bekerja dengan mendeteksi suara masukkan dalam suatu file suara, selanjutnya dilakukan analisis  terhadap  suara  tersebut  guna  mendeteksi  jenis  kelamin  dari  sumber  suara.  Penelitian  ini  merupakan  awal  dari pengembangan  sistem  berbasis  suara  menggunakan  kecerdasan  buatan  yang  bermanfaat  untuk  kemudahan  interaksi manusia  dengan  gawai  guna  peningkatan  produktivitas  dan  aksesibilitas  dari  pengguna  sistem.  Penelitian  ini mengeksplorasi  pendekatan  kecerdasan  buatan  dengan  menggunakan  dua  model  jaringan  saraf,  yaitu  Multi  Layer Perceptron (MLP) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan sebanyak 4000 data dengan pembagian 2000 data suara perempuan dan 2000 data suara laki-laki. Dilakukan pembagian data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20% dari total keseluruhan data. Hasil evaluasi pengujian model menggunakan MLP dengan 2 hidden layer sebesar (128 & 64) mendapat hasil akurasi sebesar 79%, rata- rata  hasil  precision  79%, recall 79%, dan  skor f1 79%. Sedangkan penggunaan metode GRU dengan lapisan GRU sebanyak 64 unit mendapat hasil akurasi 75%, rata-rata hasil precision 75,5%, recall 75,5%, dan skor f1 75%. Dengan demikian, pada penelitian ini, Model dengan MLP memiliki performa yang lebih unggul dalam mendeteksi jenis kelamin berdasarkan suara dalam lingkungan multiaksen.
Kata Kunci: GRU, MLP, Multiaksen, Pengenalan Jenis Kelamin

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin maju, pengenalan jenis kelamin menjadi aspek penting dalam berbagai aplikasi  teknologi,  termasuk  pengembangan  sistem  kecerdasan  buatan.  Identifikasi  jenis  kelamin  dapat digunakan  dalam  berbagai  konteks,  seperti  keamanan,  pemasaran  personalisasi,  dan  pengalaman  pengguna
yang  lebih  baik.  Dalam  lingkungan  multiaksen,  di  mana  data  yang  diterima  berasal  dari  berbagai  sumber, pengenalan jenis kelamin menjadi lebih kompleks.
Klasifikasi  jenis  kelamin  dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  suara  pria  dan  wanita  [1]. Pengelompokan ini memiliki kegunaan sebagai dasar untuk mengenali karakteristik ucapan dan ekspresi emosi pembicara. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa pitch suara seorang wanita cenderung memiliki nilai yang  lebih  tinggi  daripada  pitch  suara  seorang  pria,  yang  kemudian  digunakan  sebagai  fitur  dalam  proses klasifikasi jenis kelamin. Meskipun demikian, secara matematis, perbedaan antara suara wanita dan pria tidak begitu  signifikan  [4].  Namun,  sejak  masa  kanak-kanak,  manusia  telah  terlatih  untuk  mengidentifikasi perbedaan  antara  suara  pria  dan  suara  wanita,  sehingga  mereka  menjadi  sangat  peka  terhadap  perbedaan tersebut. Menurut para ahli, frekuensi suara pria umumnya berkisar antara 65 hingga 260 Hertz, sedangkan frekuensi suara wanita dicatat dalam rentang 100 hingga 525 Hertz [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Handoko  dalam  klasifikasi  gender  dan  usia  berdasarkan  suara pembicara. Tingkat keberhasilan yang dihasilkan dalam penelitian tersebut sebesar 96,4% [2]. Penelitian yang lainnya dilakukan oleh Safriadi dalam implementasi metode MFCC dan Naive Bayes untuk pengenalan jenis suara pria dan wanita, untuk proses pelatihan dan pengujian menggunakan suara sejumlah 100 sampel. Tingkat keberhasilan dalam penelitian tersebut sebesar 87% [11].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Alwi  dkk  tentang  pengenalan  jenis  kelamin  dan  rentang  umur dengan metode Backpropagation Neural Network mendapatkan hasil akurasi yang kurang baik yaitu 0,18357 [8]. Penelitian oleh Rosa Andrie Asmara dkk tentang klasifikasi jenis kelamin pada citra wajah menggunakan metode  Naive  Bayes  dengan total  61 data  latih  menghasilkan  nilai  akurasi  hingga 80%  [9].  Penelitian oleh Susetyo  Bagas  dkk  pada  tahun  2012  tentang  aplikasi  pengenalan  gender  menggunakan  suara  dengan menggunakan berbagai rasio pembagian data menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu 75,76% [10].
Perbedaan mendasar penelitian ini dengan penelitian terdahulu terletak pada pengembangan model yang digunakan serta ruang lingkup data penelitiannya. Penelitian sebelumnya lebih banyak berfokus pada pengujian menggunakan  metode  klasik  pembelajaran  mesin  serta  data  suara  penelitian  yang  homogen.  Sedangkan penelitian ini dilakukan eksperimen dengan metode kecerdasan buatan jaringan syaraf yang lebih kompleks dan data suara yang heterogen yaitu lingkungan suara multiaksen. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali metode  efektif  dalam  mengidentifikasi  jenis  kelamin  dalam lingkungan multiaksen. Fokus utama penelitian ini adalah penerapan dua model jaringan saraf, yaitu Multi Layer Perceptron (MLP) dan Gated Recurrent Unit (GRU).  MLP  dikenal  efektif  dalam  memproses  data  tabular,  sementara  GRU  memiliki  kemampuan  untuk mengatasi masalah dalam data berkesinambungan, seperti data waktu.
Melalui percobaan pengembangan kedua model, diharapkan dapat menghasilkan perbandingan model yang  mampu  mengenali  jenis  kelamin  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  lingkungan  multiaksen. Pemilihan metode yang tepat dalam mengatasi variasi data yang kompleks dan multidimensional diharapkan dapat  meningkatkan  kinerja  sistem  pengenalan  jenis  kelamin.  Sehingga  sampai  pada  penarikan  kesimpulan metode mana yang lebih baik dari metode lainnya.
Selain itu, penelitian ini juga akan mengevaluasi performa model dengan menggunakan dataset yang representatif  dari  lingkungan  multiaksen.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi pada  pengembangan  sistem  pengenalan  jenis  kelamin  yang  dapat  diaplikasikan  secara  luas  dalam  berbagai konteks teknologi, memberikan solusi yang lebih handal dan efisien dalam menghadapi tantangan lingkungan multiaksen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Multi Layer Perceptron (MLP)
Multi Layer Perceptron (MLP) merupakan metode umum yang sederhana dalam melakukan pengenalan pola [12]. Metode ini terdiri atas kumpulan neuron yang tersusun menjadi suatu lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output [13]. Feed Forward Network merupakan golongan besar dari  MLP [14]. Penentuan setiap lapisan sangat menentukan kinerja dari metode ini sehingga perlu menjadi perhatian khusus dalam pengembangannya. Atsitektur jaringan, algoritma pembelajaran, dan fungsi aktivasi merupakan elemen yang menyusun MLP [15]. Beberapa sumber menyatakan bahwa tidak ada kaidah pasti yang mengatur tentang penetapan arsitektur yang baik dalam pengembangan metode ini. Arsitektur MLP dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.2 Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) merupakan jenis arsitektur jaringan saraf berulang (RNN) yang mirip dengan LSTM (Long Short-Term Memory) [16]. Seperti LSTM, GRU dirancang untuk memodelkan data sekuensial dengan memungkinkan informasi diingat atau dilupakan secara selektif seiring waktu. Namun, GRU memiliki arsitektur  yang  lebih  sederhana  dibandingkan  LSTM,  dengan  parameter  yang  lebih  sedikit,  sehingga  lebih mudah  untuk  dilatih  dan  lebih  efisien  secara  komputasi  [17].  GRU  memproses  data  berurutan  satu  elemen dalam satu waktu, memperbarui status tersembunyinya berdasarkan masukan saat ini dan status tersembunyi
sebelumnya  [18].  Pada  setiap  langkah  waktu,  GRU  menghitung  “vektor  aktivasi  kandidat”  yang menggabungkan informasi dari masukan dan keadaan tersembunyi sebelumnya. Vektor kandidat ini kemudian digunakan untuk memperbarui keadaan tersembunyi untuk langkah waktu berikutnya  [19]. Arsitektur GRU terdiri  atas  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  gerbang  reset,  gerbang  pembaharuan,  vektor  aktivasi kandidat, dan lapisan keluaran [20][21], arsitektur GRU dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Multi Layer Perceptron
Gambar 2. Gated Recurrent Unit

## 2.3 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan melewati beberapa tahap yang digambarkan dalam diagram alur  yang ditunjukkan pada gambar 5.

## 2.3.1  Akuisisi Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  suara  dengan  ekstensi  .mp3  berisi  percakapan  satu  orang  dengan menggunakan Bahasa Inggris pada masing-masing file, data suara dapat berisi suara pria maupun wanita dari berbagai kalangan usia dan aksen bahasa. Seluruh data diambil dari open dataset kaggle dengan total 4000 data, dengan pembagian 2000 data jenis kelamin laki-laki dan 2000 data jenis kelamin perempuan.
Gambar 3. Sampel Data Suara

## 2.3.2  Instalasi Modul
Sebelum melanjutkan ke tahapan selanjutnya, terlebih dahulu dilakukan instalasi modul yang diperlukan namun  belum  tersedia  pada  Google  Colab,  modul  tersebut  antara  lain python_speech_features dan pydub seperti ditampilkan pada gambar 4.
Gambar 4. Instalasi Modul
Gambar 5. Tahapan Penelitian

## 2.3.3  Baca Dataset
Untuk  dapat  melihat  isi  dari  dataset,  perlu  dilakukan  pembacaan  data  yang  sudah  terlebih  dahulu diunggah pada media penyimpanan Google Drive. Pada tahap ini juga dapat dilihat karakteristik dan informasi data. Data yang digunakan berupa dua tipe file. Pertama, file dengan ekstensi CSV berisi path lokasi file MP3, teks suara, umur, jenis kelamin, dan aksen pembicara. Kedua, file suara dengan ekstensi MP3 itu sendiri.

## 2.3.4  Visualisasi Data
Visualisasi terhadap data dilakukan untuk menyajikan informasi dalam bentuk visual dari data. Tahap ini dilakukan dengan bantuan library seaborn . Berikut ini merupakan hasil visualisasi data yang tersaji dalam bentuk gambar di bawah ini.
Gambar 6. Barchart Fitur Age (Umur)
Diagram diatas menggambarkan komposisi data dalam fitur umur pada dataset. Berdasarkan gambar tersebut, komposisi kelompok usia 12 dan 13 tahun menempati urutan teratas. Hal ini berarti kedua kelompok umur tersebut lebih dominan jumlahnya pada dataset penelitian.
Gambar 7. Barchart Fitur Age (Umur) Berdasarkan  Gender (Jenis Kelamin)
Diagram diatas merupakan bentuk lebih rinci dari diagram sebelumnya yang hanya menampilkan umur saja. Pada diagram kali ini ditambahkan perincian gender berdasarkan usia, dapat dilihat bahwa pada setiap kelompok  umur  memiliki  komposisi  gender  berbeda-beda.  Ini  berarti  sebaran  jenis  kelamin  pada  setiap kelompok usia cukup merata dan tidak ada penumpukan jenis kelamin pada usia tertentu/dominansi data.
Gambar 8. Barchart Fitur Accent (Aksen)
Diagram  diatas  menampilkan  komposisi  aksen  yang  ada  pada  dataset.  Aksen  Amerika  Serikat  dan Inggris  menempati  tempat  teratas  pada  diagram  tersebut.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua aksen  tersebut  lebih  dominan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  penggunaan  dataset  terbuka  sehingga  data  tersebut merupakan data yang diambil secara global di seluruh dunia.
Gambar 9. Barchart Fitur Gender (Jenis Kelamin)
Diagram  diatas  menampilkan  jumlah  komposisi  jenis  kelamin  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Dapat  dilihat  bahwa  dalam  diagram  tersebut,  komposisi  jenis  kelamin  laki-laki  dan  perempuan  memiliki jumlah yang sama. Hal ini sejalan dengan penggunaan dataset berjumlah 4000 data dengan rincian 2000 data suara laki-laki dan 2000 data suara perempuan.

## 2.3.5  Eksplorasi Data
Eksplorasi  data  dilakukan  untuk  menggali  lebih  dalam  informasi  yang  terkandung  dalam  data.  Pada pemrosesan  suara,  tahap  ini  biasa  dilakukan  untuk  melihat spectrogram atas  data  suara. Library yang digunakan dalam proses ini antara lain mktemp, wavfile, dan IPython.
Gambar 10. Spectrogram Suara Pria Berumur 20 Tahun
Gambar 11. Spectrogram Suara Wanita Berumur 20 Tahun

## 2.3.6  Praproses Data
Praproses data dilakukan dengan beberapa tahapan antara lain menghapus nilai null pada kolom umur, jenis  kelamin,  dan  aksen,  serta  penghapusan  nilai  ‘other’  pada  fitur  jenis  kelamin.  Selanjutnya  dilakukan penghapusan  fitur  data  yang  tidak  digunakan  yakni  pada  kolom  durasi.  Kemudian  data  tersebut  dipecah menjadi  2  data  baru  berdasarkan  jenis  kelamin.  Tahapan  praproses  juga  dilakukan  terhadap  data  suara, penghapusan data suara dilakukan jika data suara tersebut tidak ada pada file CSV hasil proses pembersihan data  sebelumnya.  Sehingga  dihasilkan  file  CSV  serta  data  suara  yang  sudah  siap  untuk  masuk  ke  tahap berikutnya.

## 2.3.7  Ekstraksi Fitur
Seluruh data baik dalam dataframe jenis kelamin laki-laki maupun perempuan akan melewati proses ini sebelum pembentukan model, tahap ini akan mengekstraksi fitur yang ada pada data suara. Keluaran tahapan ini  adalah  array dua dimensi,  dan  setelah  ekstraksi  fitur  selesai  dilaksanakan  kedua dataframe  laki-laki  dan perempuan akan digabungkan menjadi satu data utuh untuk tahap pengembangan model.

## 2.3.8  Pengembangan Model
Sebelum masuk ke tahapan pengembangan model, terlebih dahulu dilakukan pemisahan data latih dan data uji dengan komposisi (80:20). Selanjutnya hasil pemisahan data tersebut akan masuk ke masing-masing model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Akurasi Model
Hasil  dari  melakukan  training  model  MLP  dan  GRU  didapat  akurasi  berdasarkan  tabel  laporan klasifikasi model berikut.
Tabel 1. Laporan Klasifikasi Model Model Class Precision Recall F1-score Accuracy MLP 0 79% 78% 78% 79% 1 78% 79% 79% GRU 0 77% 72% 74% 75% 1 74% 79% 76%
Tabel  diatas  merupakan  hasil  pengujian  masing-masing  model.  Ukuran  pengujian  performa  model dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  parameter  seperti  precision,  recall.  F1  skor,  serta  nilai  akurasi. Parameter class menggambarkan kelas data, karena hanya ada dua jenis kelamin yaitu laki-laki dan perempuan, maka kelas data hanya ada dua yaitu kelas laki-laki yang digambarkan dengan karakter 0 dan kelas perempuan yang  digambarkan  dengan  karakter  1.  Konfigurasi  model  yaitu  model  MLP  dengan  hidden-layer  masing- masing memiliki 128 dan 64 neuron. Kemudian model GRU yang memiliki 64 unit. Didapatkan hasil pengujian model MLP dengan nilai akurasi 79% dan model GRU dengan nilai akurasi 75%. Setiap parameter pengujian menunjukan suatu angka, semakin tinggi angka tersebut menunjukan semakin baik model tersebut.

## 3.2 Hasil Evaluasi
Pada  model  MLP  digunakan  konfigurasi  2  hidden  layer  berukuran  (128,64),  Hasil  pengujian mendapatkan nilai akurasi sebesar 79%. Rincian pengujian model dapat dilihat pada gambar confusion matrix dibawah ini. Dapat dilihat bahwa model tersebut berhasil memprediksi suara jenis kelamin laki-laki sebanyak 140065 data suara berbanding kesalahan prediksi sebanyak 39156 data suara dan berhasil memprediksi suara jenis  kelamin  perempuan  sebanyak  142416  data  suara  berbanding  kesalahan  prediksi  sebanyak  38017  data suara. Komposisi inilah yang akhirnya menghasilkan nilai ukur akurasi model sebesar 79%, serta dinilai cukup baik dalam performanya.

## Gambar 12. Confusion Matrix MLP
Kemudian  pada  model  GRU  digunakan  konfigurasi  dengan  lapisan  GRU  sebanyak  64  unit  dengan mendapatkan nilai akurasi sebesar 75%. Rincian pengujian model dapat dilihat pada gambar confusion matrix dibawah ini. Dapat dilihat bahwa model tersebut berhasil memprediksi suara jenis kelamin laki-laki sebanyak 128425 data suara berbanding kesalahan prediksi sebanyak 50796 data suara dan berhasil memprediksi suara jenis  kelamin  perempuan  sebanyak  142724  data  suara  berbanding  kesalahan  prediksi  sebanyak  37709  data suara. Komposisi inilah yang akhirnya menghasilkan nilai ukur akurasi model sebesar 75%, serta dinilai cukup baik dalam performanya.
Gambar 13. Confusion Matrix GRU

## 4. KESIMPULAN
Model  MLP  dan  GRU  dapat  melakukan  pengenalan  jenis  kelamin  antara  laki-laki  dan  perempuan melalui suaranya dengan baik. Pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan rasio 80:20, atau data latih sebanyak 3200 data, dan data uji sebanyak 800 data. Menggunakan metode MLP dengan 2 hidden layer sebesar (128 & 64) mendapat hasil akurasi 79% dan rata-rata hasil precision 79%, recall 79%, dan f1-score 79%. Serta menggunakan metode GRU dengan lapisan GRU sebanyak 64 unit mendapat hasil akurasi 75% dan rata-rata hasil  precision  75,5%,  recall  75,5%,  dan  f1-score  75%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  model  MLP  memiliki performa yang lebih unggul dalam menangani data pengenalan jenis kelamin dalam lingkungan multiaksen.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada semua pihak yang telah berpartisipasi dan memberikan kontribusi berharga dalam penelitian ini. Ucapan terima kasih  saya sampaikan kepada seluruh individu dan lembaga yang telah memberikan  bantuan  serta  dukungan  yang  luar  biasa  dalam  memperlancar  jalannya  penelitian  ini.  Adapun kepada semua yang telah memberikan dukungan, nasihat, dan bantuan teknis selama proses penelitian,  saya ingin  mengucapkan  rasa  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  kontribusi  yang  berarti  bagi  kelancaran penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Handoko,  I.  T.,  &  Suyanto  (2019).  Klasifikasi  Gender  dan  Usia  berdasarkan  Suara  Pembicara Menggunakan Hidden Markov Model. nd. Journal on Computing, 4(3),. 99-106.
[2] Safriadi, S., & Rahmadani, R. (2020). Klasifikasi Gender Berdasarkan Suara dengan Naive Bayes dan Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient.  VOCATECH:  Vocational  Education  and  Technology  Journal, 2(1), 19-26.
[3] Rahardiani, N. O. (2017). Optimasi Bobot Multi-Layer Perceptron Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Klasifikasi Tingkat Resiko Penyakit Stroke (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
[4] Voice-Academy.  Male  and  Female  Voices.  https://uiowa.edu/voice-academy/male-female-voices. Online; Accessed 22 November 2023.
[5] Sari,  N.  R.,  &  Mar’atullatifah,  Y.  (2023).  PENERAPAN  MULTILAYER  PERCEPTRON  UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA. Jurnal Cakrawala Ilmiah, 2(8), 3261-3268.
[6] Husada, I. N., & Toba, H. (2020). Pengaruh Metode Penyeimbangan Kelas Terhadap Tingkat Akurasi Analisis Sentimen pada Tweets Berbahasa Indonesia. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 6(2).
[7] Gema A. P. & Suhartono Derwin. Recurrent Neural Network (RNN) dan Gated Recurrent Unit (GRU). diakses pada 26 November 2023, https://socs.binus.ac.id/2017/02/13/rnn-dan-gru/
[8] Alwi,  A.  A.,  Adikara,  P.  P.,  &  Indriati,  I.  (2020).  Pengenalan  Jenis  Kelamin  dan  Rentang  Umur berdasarkan  Suara  menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural  Network.  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 4(7), 2083-2093.
[9] Asmara, R. A., Andjani, B. S., Rosiani, U. D., & Choirina, P. (2018). Klasifikasi Jenis Kelamin Pada Citra Wajah Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Informatika Polinema, 4(3), 212-217.
[10] Bhaskoro, S. B. (2012). Aplikasi pengenalan gender menggunakan suara. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI).
[11] Utami,  S.  N.  (2022,  November  5).  Penentuan  Jenis  Kelamin  pada  Manusia.  KOMPAS.com.
https://www.kompas.com/skola/read/2022/11/05/112306769/penentuan-jenis-kelamin-pada- manusia#:~:text=KOMPAS.com%20%E2%80%93%20Berdasarkan%20jenis%20kelamin,menjadi%2 0laki%2Dlaki%20dan%20perempuan.
[12] L.   Sarangi,   M.   N.   Mohanty,   and   S. Pattanayak,  “Design  of  MLP  Based Model  for  Analysis of  Patient  Suffering from Influenza,” in Procedia  Computer Science, 2016, vol. 92, pp. 396–403, doi: 10.1016/j.procs.2016.07.396.
[13] G. E. Hinton, “Learning multiple layers of representation,” Trends    in    Cognitive Sciences,  vol.  11, no.  10.  pp.  428–434, Oct. 2007, doi: 10.1016/j.tics.2007.09.004.
[14] H.  K.  Cigizoglu,  “Estimation  and  forecasting  of  daily  suspended  sediment  data  by  multi-layer perceptrons,” vol. 27, pp. 185–195, 2004, doi: 10.1016/j.advwatres.2003.10.003.
[15] E.  Eǧrioǧlu,  Ç.  H.  Aladaǧ,  and  S.  Günay,  “A  new  model  selection  strategy  in  artificial  neural networks,” Appl. Math. Comput., vol. 195, no. 2, pp. 591–597, 2008, doi: 10.1016/j.amc.2007.05.005.
[16] O’Shaughnessy,  D.  (2024).  Trends  and  developments  in  automatic  speech  recognition  research. Computer Speech & Language, 83, 101538. https://doi.org/10.1016/j.csl.2023.101538
[17] Anishnama. (2023b, May 4). Understanding Gated Recurrent Unit (GRU) in deep learning. Medium. https://medium.com/@anishnama20/understanding-gated-recurrent-unit-gru-in-deep-learning- 2e54923f3e2
[18] Kostadinov, S. (2019, November 10). Understanding GRU Networks - towards Data science. Medium. https://towardsdatascience.com/understanding-gru-networks-2ef37df6c9be
[19] Verilia,  F.  A.,  Firdaus,  R.,  &  Septama,  H.  D. (2023).  Pengembangan  Pengenalan  Aktivitas  Manusia Secara  Real  Time  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan  Deep  Gated  Recurrent Unit. ULIL ALBAB: Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 2(2), 899-909.
[20] Adam,  A.  Z.  R.,  &  Setiawan,  E.  B.  (2023).  Social  Media  Sentiment  Analysis  using  Convolutional Neural Network (CNN) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI), 9(1), 119-131.
[21] Adelia,  R.,  Suyanto,  S.,  &  Wisesty,  U.  N.  (2019).  Indonesian  abstractive  text  summarization  using bidirectional gated recurrent unit. Procedia Computer Science, 157, 581-588.