Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479

## Aplikasi Pengenalan Suara untuk Pengamanan Software Komputer Menggunakan Metode MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficients) dan HMM (Hidden Markov Model)

## Ichbal Septian El Bashart
GMF Aero Asia Soekarno Hatta Tangerang, Indonesia
ichbalia1smanda@gmail.com

## Triyanto Pangaribowo
Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta, Indonesia
triyanto.pangaribowo@mercubuana.ac.id
Abstrak—   Proses  pengolahan  sinyal  suara  dapat menggunakan    digital    signal  processing    dan algoritma  tertentu  yang  dapat  mengolah  baik  itu dengan    fungsi  matematis    ataupun    persamaan sehingga    dapat    dikenali.    Suara    sendiri    memiliki sinyal  informasi  yang  tidak  terbatas  dan  memiliki banyak  kegunaan  penerapan sehari  –  hari  termasuk diantaranya    adalah    untuk    proses    kontrol    dan identifikasi aplikasi komputer misalnya. Perancangan    aplikasi    pengenalan    suara    untuk membuka    aplikasi    komputer  berdasar    pengguna nya  dilakukan  dengan  2  proses  utama  yaitu  dengan menggunakan    algoritma    untuk    ekstraksi pencocokan    ciri.    Ekstraksi    ciri  merupakan    fitur untuk  mendapatkan  ciri  atau  elemen  suara  yang bisa    membeda  bedakan    masing-masing    suara manusia.    Metode    yang    digunakan    dalam    tugas akhir    ini    untuk    ekkstraksi    suara    adalah    MFCC (Mel    Frequency    Cepstral  Coefficient).    Proses selanjutnya    adalah    pencocokan    fitur    ciri    dengan menggunakan  HMM  (Hidden  Markov  Model). Hasil  pengujian  dari  penelitian  ini  dapat  diketahui apabila    semakin    adanya  kemiripan  suara  saat pengujian dengan  saat pelatihan  maka  aplikasi  yang terbuka  akan    sesuai    dengan    aplikasi    yang disuarakan.  Hasil  pengujian  suara  untuk mengenali suara  yang  ada  pada  database  suara  yang  tertinggi 80%    dan    untuk  suara    diluar    database    hanya   0- 40%,  dengan  kondisi  aplikasi  yang  terbuka  masih ada  perbedaan  antara  aplikasi  yang  diinginkan dengan hasil keputusan sistem..
Kata  Kunci—  Ekstraksi  dan  pencocokan  ciri,    Mel Frequency  Cepstral    Coefficient,  Hidden  Markov Model.

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan    aplikasi    dalam    komputer    atau    perangkat personal    seperti  Smartphone,  Tablet   dan   lainnya    memiliki banyak  fitur  aksibilitas  kontrol  dengan menggunakan  suara atau  pun  dengan  gestur  pola  retina  mata.  Namun  kontrol suara  lebih  mendapatkan  atensi  dalam  melakukan  kontrol aplikasi dan melakukan pencarian  keyword  tertentu  di  mesin pencari    berbasis    web.  Perkembangan teknologi    pengenalan suara    di    berbagai    aplikasi    baik    itu    perangkat    komputer maupun    mobile    phone    sangat    berkembang    dan    semakin menunjukkan    manfaat  dan    kemudahan    dalam    mengakses segala  sesuatu  degan  instan  hanya  dengan melatih perangkat untuk terbiasa dengan suara pemiliknya.
Seperti    halnya    mengetik    di    keyboard    atau    menekan tombol  di  keypad handphone, suara  manusia  bisa dijadikan masukan  dari    suatu  sistem    yaitu  sistem  pengenalan    suara. Tentunya  dibutuhkan  mikropon  sebagai  alat  penerima  sinyal suara. Salah satu penerapannya adalah  memanfaatkan suara dari pengguna  dalam  merespon    pertanyaan    atau    bisa    juga dimanfaatkan    untuk    berdialog.    Untuk  mendapatkan  hasil berupa pengenalan suara yang baik dengan akurasi yang tinggi tentunya  dibutuhkan  beberapa  metode  untuk  ekstraksi  ciri dan    pencocokan    ciri.  Bisa    juga    menggunakan    metode pemodelan    sinyal.    Proses    pengenalan    suara  sendiri    cukup sulit    mengingat    suara    manusia    selalu    berubah-ubah    tiap waktu. Sehingga  dibutuhkan  metode  yang  benar-benar  bisa membuat  sistem  mengenali suara  yang  sudah  disimpan.  Ada beberapa  metode  untuk  ekstraksi  ciri  dimana sinyal  masukan yang  berdurasi  panjang  akan  diubah  ke  bentuk  frame  yang
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
lebih kecil supaya bisa lebih mudah didapatkan ciri dari sinyal suara  itu  sendiri.        Metode  tersebut    seperti    LPC    (Linear Predictive    Coefficient),    MFCC    (Mel  Frequency    Cepstrum Coefficient).  Metode  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini adalah  MFCC  karena  berdasarkan  karakter  respon  frekuensi telinga    yang   tidak  linier.   Proses   lainnya    yaitu   melakukan pemodelan    sinyal    menggunakan    HMM  (Hidden    Markov Model).  Dengan  metode  HMM,  maka  kita  bisa  mendapatkan parameter  tersembunyi  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis yang    lebih    jauh.  Adapun    metode    untuk    pencocokan    ciri HMM    tersebut    menggunakan    pbservasi  dan    state    untuk mencocokan    masukan    dengan    database.    Dengan    proses- proses tersebut,  pengenalan  suara  baru  bisa  dikatakan  berhasil jika    mampu    mengenali  suara    pelatih.Pengenalan    suara memfokuskan  untuk  bagaimana  sistem  yang dirancang  bisa mempelajari    dan    mengenali    suara    dari    masing-masing individu yang mempunyai keunikan masing-masing.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Karakteristik Sinyal Wicara Manusia
Sinyal    wicara    dihasilkan    dari    kerjasama    antara  organ tubuh    yang    satu  dengan    yang    lainnya    diantaranya    lungs (paru  -  paru),  glottis  (bersamaan  dengan vocal  cords)  dan articulation    tract    (mouth/rongga    mulut    dan    nose    cavity/ rongga hidung).Organ  vokal  itu  saling  berkaitan  satu  sama lain  sehingga    menghasilkan  suara  tertentu  seperti  yang ditunjukkan gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Skema representasi Organ vokal manusia
Organ    telinga    manusia    sendiri    mampu    membedakan frekuensi  antara  30 dan  16.5  KHz  ,  dengan  kisaran  suara manusia  rata-rata  300-3400  Hz.  Pada prosesnya  gelombang suara  yang  merambat  melalui  udara  berbentuk  gelombang. Semakin  pendek  gelombang  semakin  tinggi  frekuensi  suara tersebut.  [1]
Gambar 2. Proses pengolahan sinyal suara hingga terbentuk suatu sinyal

## B. Proses Pengenalan Wicara
Proses    pengenalan    wicara    dapat    dilakukan    setelah pengambilan  suara masukan  suara  dari  pengguna  dilakukan Di  dalam  proses  pengolahan  sinyal wicara  terdapat  dua  fase yaitu    fase    pembelajaran    dan    fase    pengujian.    Fase pembelajaran  merupakan  fase  ketika  masukan  sinyal  wicara melalui  proses ekstraksi  ciri  lalu  ditempatkan  di  database suara.    Sedangkan    fase    pengujian  diakukan    dengan membandingkan  sinyal  wicara  yang  masuk  dengan  sinyal wicara    yang  sudah  terdapat  di    database  suara.  Jika  nilainya sama  atau  mendekati di  dalam  range  yang  diinginkan,  maka didapatkan    keputusan    bahwa    pengenalan  suara    dapat ditentukan.    Tujuan    dari    pengenalan    suara    adalah    untuk identifikasi.  Identifikasi  yang  dimaksud  adalah  untuk mengenali  suara  dari  pengguna  yang  tak  dikenal    dari    suara yang  dikenal.  Proses  pertama  dari  pengenalan  suara  adalah akuisisi    data    dan    pre-processing.    Akuisisi    data    yaitu menerima    masukan    sinyal  wicara  melalui  mikrofon  di komputer atau laptop. Sinyal wicara merupakan sinyal analog. Setelah    melalui    mikrofon    sinyal    wicara    menjadi    sinyal
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
digital.    Sinyal  wicara    melalui  proses  pre-processing    yaitu front  end  detection  dan  filtering.  Dari  proses    front    end detection  sinyal  wicara  akan  dihilangkan  bagian  awal  dan akhir  yang    biasanya    berupa    silence.    Sehingga    akan didapatkan  inti  dari  sinyal  wicara yang sudah tidak terdapat silence di awal dan akhir sinyal wicara.

## C. Ekstraksi Ciri metode MFCC
Ekstraksi    ciri    merupakan    langkah    untuk   mendapatkan informasi  dari  suatu sinyal  wicara  dan  proses  mendapatkan sederetan    besaran    pada    bagian    sinyal  masukan  untuk menetapkan  pola  pembelajaran  atau  ketika  fase  training. Karena  sinyal  wicara  mempunyai  informasi  dan  ciri  yang berbeda  dari  setiap penggunanya.  Dari  ekstraksi  ciri  sinyal wicara  akan  didapatkan  data  yang berdimensi  lebih  kecil, yang    digunakan    untuk    merepresentasikan    masing-masing wicara    yang    diucapkan.    Metode    yang    digunakan    untuk proses    ekstraksi    ciri    ini  adalah  Mel    Frequency  Cepstrum Coefficient  (MFCC).  Hasil  dari  proses  ekstraksi  ciri    berupa koefisien-koefisien    Mel    yang    akan    disimpan    di    database suara (Codebook) [2].
Hasil  keluaran  pada  ekstraksi  ciri  dengan  Metode  MFCC [3]    ini    adalah  cepstrum    yang    nantinya    akan    dipetakan membentuk  codeword.  Sebelum   itu dilakukan  proses  pre- processing    yaitu    Sampling    ,    front    end    detection,    pre- emphasize,    frame    blocking,    windowing.    Seperti    pada gambar  3  bagan    proses MFCC berikut.

## Gambar 3. Blok Diagram MFCC
Pada    blok    diagram    MFCC    diatas    pertama    diawali dengan    membagi    sinyal  menggunakan    Fast    Fourier Transform    (FFT).    Setelahnya    diakukan    windowing    pada setiap    hasil    frame.    Windowing    dimaksudkan    untuk meminimalisasi  diskontinuitas    sinyal    dan    distorsi    spectral. Kemudian  dilakukan  proses  mel- frequency  wrapping  untuk memperoleh    sinyal    spektrum    dalam    mel-scale    dari  hasil FFT.    Langkah    terakhir    adalah    erubah    hasil    log    mel spectrum        kedalam  domain    waktu    dan    menghasilkan koefisien  MFCC  sebagai  hasil  akhir.  Urutan proses cara kerja MFCC dilanjutkan pada sub bab berikut ini.

## D. Kuantisasi Vektor
Kuantisasi    vector  [4]  merupakan  teknik  kuantisasi    yang dilakukan  pemodelan  dari    fungsi    kepadatan    probababilitas dengan    distribusi    vector.    Kuantisasi    vector  memetakan
vector dengan dimensi k pada ruang  vektor Rk menjadi  suatu bentuk vektor  berhigga  Y=  (y(i)  :  I  =  1,2,…n)  Vektor  y(i) disebut    sebagai    vektor    kode.  Dimana    vektor    data    yang diperloeh    dari    hasil    ekstraksi    atau    codeword dikumpukan sehingga disebut codebook.
(1)
Dimana xj adalah komponen ke-j dari vektor masukan dan yij adalah komponen j dari centroid yi.
E. MM (Hidden Markov Model) [5]
Berdasarkan    prinsip    probabilitas.    Model    tersebur digunakan    untuk    memprediksi  suatu  keluaran  berdasarkan data-data yang telah dimasukkan dan hasil dari proses pelatihan yang  telah  dilakukan.  Model  statistic  ini  merupakan  suatu sistem    yang  diasumsikan    sebagai    Markov    chain    dengan parameter-parameter  yang  belum diketahui  dan  parameter- parameter  yang  tersembunyi  tersebut  harus  ditentukan dari parameter yang dapat diamati. Parameter model  yang diambil kemudian  dapat  digunakan    untuk    keperluan    analisa selanjutnya,  misalkan  aplikasi  pengenalan gelombang suara. Bentuk  umum  dari  rantai  markov  adalah  bentuk  ergodic seperti  yang dilihat  pada  gambar  4 (a).  Namun  dapat  juga dimodelkan  dengan  left-right Markov seperti gambar 4(b).
Gambar 4. Model Maarkov (a) ergodic dan (b) left-right

## F. Matlab
Matlab  merupakan  singkatan  dari  MATrix  LABoratory, dalam    bahasa  pemrograman  yang  dikembangkan  oleh  The Mathwork Inc. Bahasa pemrograman Matlab  sangat  berbeda dengan  pemrograman  lainnya  seperti  C++,  maupun  basic yang  lain.  MATLAB  adalah  sebuah  Bahasa  dengan  kinerja tinggi  (high performance)  untuk  komputasi  teknik.  Matlab mengintegrasikan    komputasi  visualisasi,    dan    pemrograman dalam  suatu  model  yang  sangat  mudah  untuk dipakai dimana masalah-masalah  dan  penyelesaiannya  diekspresikan  dalam notasi matematika yang familiar. Penggunaan Matlab meliputi bidang bidang :
 Matematika Komputasi.
 Pembentukan Algoritma.
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
 Akuisisi Data.
 Pemodelan, simulasi dan embuatan prototype.
 Analisa data, eksplorasi dan visualisasi.
 Grafik keilmuan dan bidang rekayasa.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan dan Blok Diagram Sistem
Perancangan  berikut  merupakan  hasil  dari  studi  literatur yang  telah dilakukan  sehingga  menghasilkan  blok  diagram sistem    pada    gambar    5    dimana  sistem    akan    digunakan sebagai  prosedur  dalam  pembuatan  sistem.  Secara  umum konfigurasi dari blok sistem pengenalan suara sebagai berikut.

## Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Pada  gambar  5  blok  diagram  dimulai  dari  masukan  sinyal suara manusia yang  didapatkan  dari  suara  pengguna.  Sinyal suara    tersebut    diterima    oleh  mikrofon.  Sinyal    suara    yang masih  analog  akan    berubah    menjadi  digital.  Dengan menggunakan  aplikasi  yang  dibuat  akan  memproses  sinyal suara  yang  sudah diterima  oleh  mikrofon  dan  menghasilkan hasil    yang    diinginkan    yaitu    membuka  aplikasi    komputer yang    diinginkan.    Aplikasi    komputer    yang    diharapkan terbuka pada  Tugas  Akhir   ini  dibatasi   sejumlah  7,   yaitu Matlab,  Microsoft  Word, Microsoft Excel, Microsoft Power Point, Notepad, Media player, Adobe Reader.
B. Aplikasi Speech Recognition dengan Matlab [6]
pembuatan   aplikasi  pengenalan   suara  untuk  mengolah suara    sehingga  menemukan    keputusan    membuka    aplikasi yang  diinginkan  digambarkan  dalam blok diagram berikut ini :
Gambar 6. Blok Diagram Sistem Pengolahan Suara
Sinyal  suara  direkam  untuk  mendapatkan  ciri  dari  sinyal suara    yang    akan  dibandingkan    dengan    sinyal    suara    yang menjadi  masukan  di  fase  pengujian. Proses  perekaman  suara dilakukan  dengan  menggunakan  software  WavePad. Dengan menggunakan  WavePad,  terdapat  fitur  untuk  merekam  dan juga  bisa mengedit  sinyal  yang  diinginkan.  Misalkan  ingin menghilangkan    noise.    Maka  sinyal    yang    tidak   diinginkan bisa    dipotong.    Proses    perekaman    menggunakan  software WavePad ini digunakan ketika fase pembelajaran. Suara-suara yang  telah  direkam    diproses    sehingga    menghasilkan    fitur yang  diinginkan.  Ketika  fase pengujian,  proses  perekaman langsung  melalui  interface  yang  disediakan  yang berupa GUI Matlab.  Sehingga  suara    langsung  diterima  oleh  Matlab  dan langsung diproses.  Sinyal  suara  masuk  melalui  mikrofon  di PC  atau  laptop.  Sinyal suara yang masih analog akan diubah menjadi sinyal digital ketika melalui mikrofon  karena  terdapat ADC  atau  Analog  to  Digital  Converter.  Sinyal  suara pada umumnya   merupakan  sinyal  kontinyu.  Agar  sinyal  dapat diproses  oleh komputer,  maka  harus  diubah  terlebih  dahulu dari  data  sinyal  kontinyu  ke  sinyal diskrit.  Hal  itu  dapat dilakukan    dengan    proses    sampling,    kuantisasi    dan pengkodean.  Setelah  mengalami  proses  konversi  dari  analog ke  digital,  sinyal  suara  yang  sudah  melalui  proses-proses tersebut,  akan  memasuki  proses  pre- processing  yaitu  pre- emphasis,    frame    blocking    dan    windowing.    Pre-emphasis merupakan  filter  yang  akan  menaikkan  energy  ketika  berada di    frekuensi    yang  lebih    tinggi.    Frame    blocking    akan membagi    sampel    suara    menjadi    frame    yang  lebih    kecil dengan    adanya    overlapping    untuk    menjaga    sinyal    dari hilangnya    ciri  atau    karakteristik.    Windowing    akan menghilangkan  diskontinuitas  dari  sinyal yang  sudah  diframe blocking.  Proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode  MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient).    Sinyal  suara  yang masih  berada  di  domain  waktu  diubah  ke  domain frekuensi menggunakan  FFT  (Fast  Fourier  Transform).  Sinyal  suara akan  lebih mudah  diolah  ketika  berada  di  domain  frekuensi. Proses  untuk  mendapatkan koefisien  Mel  nya  adalah  Mel Filter  Bank.  Sinyal  yang  sudah  berada  di  domain frekuensi akan  difilter  dengan  bandpass   filter  berbentuk  triangular. Hasil multiplikasi  antara  spektrum  sinyal  dengan  koefisien filterbank  akan dikonversikan ke domain waktu menggunakan DCT (Discrete Cosine Transform) sehingga  hasilnya  disebut MFCC.  Perlu  diketahui  MFCC  masih  mempunyai beberapa kekurangan,    sehingga    diperlukan    penambahan    fitur    yang berhubungan dengan perubahan.cepstral-nya.Salah satu diantara nya adalah dengan  membatasi koefisien Mel-nya 13- 26.

## C. Pembuatan Database Codebook
Nilai-nilai    delta    energi    yang    berbeda-beda    atau    hasil akhir    MFCC    akan  disimpan    dalam    database    berupa    file
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
dengan   format  mat.  Database   ini  akan  mempunyai kolom dan baris yang akan ditempati nilai-nilai setiap command nama aplikasi.    Kolom    dan    baris    yang    disediakan    disesuaikan dengan  panjang  sinyal suara  yang  digunakan.  Setelah  data disimpan  dengan  baik  maka  dibbuatlah codebook  ,  dimana pada  tahap  ini  dilakukan  proses  ekstraksi  sampel  suara  dan titik    –    titik    vector    hasil    dari    prosses    FFT,    Selanjutnya dilakukan    pemetaaan    titik  codebook  dengan  menggunakan teknik kuantisasi vektor (VQ) dimana ruang dari vektor  yang besar  menjadi  daerah  yang  terbatas  (cluster).  Setiap  cluster merepresentasikan  sebuah  titik  centroid  yang  disebut codeword.  Semua  codeword  disebut    codebook.    Titik-titik sampel    yang    berdekatakan    dikuantisasikan    ke    suatu  titik vektor    sehingga    diperoleh    beberapa    titik    vektor    atau centroid.  Kemudian  nilai-nilai  centroid  dari  setiap  sampel database    pelatihan    dengan    dependant    satu  user    disimpan dalam  sebuah  codebook  hasil  pelatihan  masing   –  masing kondisi  benaar  untuk  membuka  beberapa  aplikasi.  Gambar  7 berikut diagram alir untuk proses dari pembuatan database dan codebook
Gambar 7. Diagram Alir Pembuatan Database Codebook

## D. Parameter dan Pengenalan HMM (Hidden Markov Model)
Proses    selanjutnya    yakni    mencari    parameter-parameter HMM    yang  dibutuhkan  dalam  proses  pengenalan  dan pencocokan  dengan  database  yang  telah  diibuat.    Untuk mendapatkan    parameter-parameter    tersebut    diperlukan masukan  atau    disebut    state    dalam    HMM.    Seperti    yang dijelaskan  pada  bab  2  sebelumnya, keluaran  dalam  proses pembuatan    codebook        yang    berupa    nilai    –    nilai    posisi centroid  ,  merupakan  state  pada  proses  ini.  Centroid  akan membentuk    suatu  urutan    yang    mewakili  urutan  penggalan masing-masing  sampel.  Ururtan  centroid ini  yang  dijadikan
urutan  state  dalam  pembentukan  parameter  HMM.  Untuk melakukan    porses    pembelajaran    pada    HMM    dilakukan dengan    perhitungan    LoP  (Log  of  probability)  untuk pengulangan 10 kali pada  masing-masing  label. Maka setelah proses    selesai    akan    dikeluarkan    grafik    nilai    besar    LoP sesuai  dengan iterasi yang dilakukan sehingga dapatdilanjutkan ke proses pengenalan. Nilai LoP tertinggi  dari  beberapa  label yang  ada  akan   dianggap  sebagai  hasil  benar  yang sesuai database  pada  codebook  pada  saat  proses  pelatihan.  Gambar 8 diagram  alir menjelaskan proses pembuatan dan pengenalan parameter HMM.
Gambar 8. Diagram Alir Pengenalan Parameter HMM

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan    diadakanya    pengujian    dan    analisa    untuk pengolahan  sinyal  suara adalah  untuk  mendapatkan  ciri  atau parameter  dari  sinyal  suara  yang  akan digunakan  sebagai database  maupun  masukan.Tahapan  pengolahan  sinyal  suara diantaranya  sebagai  berikut  :  perekaman  suara,  front  end detection,  pre-emphasis,  frame    blocking,    windowing,    FFT (Fast  Fourier  Transform),  Mel  Filter  Bank, Discrete  Cosine Transform,    Delta    Energy    dan    Spectrum    lalu    terakhir
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
dilakukan  pencocokan  ciri  dengan  HMM  (Hidden  Markov Model).

## A. Memasukan Nilai ke Database Suara
Hasil  nilai  dari  masing-masing  sinyal  suara  dengan  kata berbeda,  ditempatkan    dalam    satu    database    suara.Database bisa  ditempatkan  dalam  sebuah folder atau file. Dalam  file pun  bias  berupa  format teks file,  mat file, dat file dan lain- lain.  Dalam  Tugas    Akhir    ini,    yang  digunakan  untuk menempatkan  nilai-nilai ke  database,  berupa  mat  file.  File mat  merupakan  fasilitas  dari  Matlab  untuk menyimpan  nilai- nilai    yang    diinginkan.    File    mat    menyimpan    data    dalam biner.  File  mat  dibuat  disesuaikan  dengan  jumlah  data  yang akan digunakan pada proses pencocokan  ciri.  Penggunaan  file mat  yang  pada  tugas  akhir  ini  adalah database.mat  yang berisi  nilai  –  nilai  vektor  frame  dari  ekstraksi  ciri  7  perintah aplikasi  yang  akan  dibuka.  Jika  kita  lihat  pada  command window    matlab    maka  gambar    4.15    berikut    merupakan banyak  nilai  yang  ada  dalam  database.mat  yang digunakan untuk  menyimpan  ciri  tersebut  terdiri  dari  7  baris  dan  4812 kolom.
Gambar 9. Database Vektor Frame Suara Yang Telah Dibuat
Dari  tabel  yang  berisi  frame  baris  dan  kolom  tersebut nantinya pada GUI terdapat suatu  syntax  untuk  menguji  dan mencocokkan  ciri  dengan  probabilitas  dengan menggunakan HMM  (Hidden  Markov  Model).  Baris  dan  kolom  database tersebut  hingga    ditemukan    hasil    yang    sesuai    koefisien probabilitas    tertinggi.    Hasil  selektivitas  dari  program pengenalan  yang ada pada GUI akan  membuka aplikasi yang sesuai  dengan  suara  yang  dimasukkan  pengguna  didalam aplikasi yang telah dibuat.
B. Simulasi JTR GD KRDB pada aplikasi ETAP 16.0Pembandingan  Hasil  Ekstrasi  dengan  HMM  (Hidden markov Model)
GUI  matlab  yang  telah  dibuat  akan  diproses  sehingga menghasilkan  nilai  ciri  terprediksi.  Nilai  ciri  suara  masukan akan  dibandingkan  dengan  nilai  ciri  yang    tersimpan    pada database  suara.  Dari  proses  pelatihan  model  dan  observasi masukan    dan    keluaran    menggunakan    fungsi-fungsi    dan model  HMM  maka  akan  dihasilkan  probabilitas  yang  paling mendekati  dengan  salah  satu  nilai  ciri  dari pembuka  aplikasi windows.  Apabila  ada  satu  deret  data  hasil  keluaran  dari probabilitas  perhitungan  HMM  maka  data  observasi  akan dibandingkan    dengan  yang    ada  pada  database  dari  7    nilai yang  didapatkan    maka  akan  dicari    nilai    yang  paling mendekati  dengan  salah  satu  aplikasi  ,berikut  hasil  salah satu    observasi  yang    merupakan    7    kolom    data    output observasi    maka    yang    terbesar    yang    akan  diambil  untuk kemudian membuka aplikasi yang sesuai urutan data tersebut.
1.3960        0.3301        0.8137        0.6530        0.7961        1.0320 0.6487
Maka  dari  urutan  ans/hasil  yang  diambil  dari  run  aplikasi dan keluar di command window  maka urutan pertama   yaitu adobe    reader    akan  terbuka  pada    aplikasi  dan  berikut    ini gambar  4.16  merupakan  perbandingan  nilai  hasil  observasi HMM  dengan    lainnya    yang    melakukan    pencocokan    ciri dengan  sinyal  suara  masukan dengan ciri suara yang ada pada database.
Gambar 10. Ilustrasi Nilai Ekstraksi Ciri Yang Tersimpan

## C. Pengujian Aplikasi Pengenalan Suara
Pada    proses    pengujian    terdapat    GUI    (Graphic    User Interface)    pada   matlab  yang    merupakan    antarmuka    untuk pengguna    dapat    melakukan    pengujian    suara  gambar    11 berikut  ini  merupakan  tamppilan  GUI  aplikasi  pengenalan
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
suara  untuk  membuka  program  dengan  perintah  suara pengguna.
Gambar 11. Tampilan GUI Pengguna
Untuk  Melakukan  peekaman  suara  maka  dapat  ditekan pada  tombol  cek suara .  Seanjutnya  suara  akan  di  proses oleh  sistem  dan  program  tesgui  dan gambar  sinyal  suara akan  ditampilkan  pada  grafik  yang  ada  di  tengah  program dan  apabila  ekstraksi  suara  input  pada  cek  suara  akan  sama dengan  probabilitas salah  satu  database  suara  maka  aplikasi yang  dimaksud  di  awal  akan  terbuka. Untuk   mengulangi masukan  suara  maka  dapat  menekan  tombol  reset  yang  ada. Aplikasi  maka  pengguna  dapat  mengulang  melakukan  input suara  dari  awal kembali.  Pengujian  yang  dilakukan  dengan membandingkan  data  probabilitas vektor  ekstraksi  ciri  suara yang  dimasukkan  lewat  GUI  dengan  yang  ada  pada database suara.    Pengujian    ini    mengambil    sampel    dengan    suara pengguna  sebanyak  10  pengulangan  serta  dalam  keadaan  di ruangan  terbuka  dan  tertutup. Maka  setiap  pembicara  akan menyuarakan  masing  –  masing  nama  dari  tiap aplikasi. Tabel 1 merupakan hasil pengujian dari keseluruhan.
Tabel 1. Pengujian Suara
Hasil  pengujian  seperti  pada  tabel  1  dilakukan  diruang terbuka    tempat  kerja  dan    lingkungan  aula  kampus  dengan kondisi agak ramai  menggunakan  mic external  dengan  jack 3.5    mm    terkoneksi    pada    laptop    atau    handphone    untuk merekam    suara    pengguna    pengujian.    Sebagaimana    dapat dilihat    pengujian  dilakukan    yaitu    sebanyak    sepuluh    kali mengulai  tiap  aplikasi  yang  akan  dibuka maka  data  yang paling  banyak  memiliki  kecocokan  adalah  Microsoft  excel. Karena  jenis  database  yang  digunakan  terbatas  jadi  hanya dapat    menyimpan  vektor  dan  nilai  probabilitas  model  dari suara  pengguna  hanya  satu  kali  saja  ,  jadi  masih  ditemukan error  pada  saat  pengecekan  suara  untuk  membuka  suatu aplikasi,  karena    suara    bersifat    dinamis    jadi    paling    tidak harus  ada  kemiripan  dari  intonasi dan  tinggi  suara  dengan rekaman    suara    yang    dimasukkan    untuk    ekstraksi    ciri    di database saat pengujian berlangsung.
Jika  diaplikasikan  untuk  jenis  speaker  independent  atau orang  selain  pengguna maka  perlu  ditambah  lagi  sehingga pengguna    lain    yang    ingin    proteksi    software  komputernya dapat  memasukkan  database  suara  nya  dalam  GUI  yang  di kustomisasi  dengan  halaman  login  dan  pelatihan  suara  dari pengguna    baru    lewat  aplikasi.    Dari    hasil    pengujian    yang telah  disebutkan  tadi  dapat  diurutkan prosentase  keberhasilan dari  10  iterasi  data  yang  diujicobakan  oleh  pengguna maka hasil  tertinggi  adalah  Microsoft  excel  lalu  adobe  reader  dan Microsoft  word.  Ketiga    aplikasi    tersebut    paling    sering terbuka    oleh    penguji    karena    adanya  kesamaan    intonasi  , panjang suara dan pelafalan  yang  mirip dengan  file rekaman suara  yang  ada  pada  database.

## Gambar 12. Pengecekan Suara Pada GUI
Selanjutnya    pengujian    dilanjutkan    dengan    responden yang  terdiri  dari  10  orang laki-laki  dan  10  perempuan,  tabel 2    dan    3  berikut    merupakan    hasil    dari  pengujian    dari responden    diluar   suara   pelatih    yang    suara  terdapat    pada database suara.  Besar  prosentase  merupakan  banyak  dapat membuka    aplikasi,    karena  aplikasi    bersifat    speaker dependant  atau  hanya  pelatih  saja  yang  mampu membuka
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
aplikasi karena untuk mengamankan komputer dari akses orang lain.
Tabel 2. Pengujian responden Suara laki-laki
Tabel 3. Pengujian responden Suara perempuan
Dari kedua tabel pengujian untuk responden  laki-laki dan perempuan dapat diilihat  bahwa  prosentase  pengenalan  untuk membuka    aplikasi    dengan    database  suara    tunggal    yang merupakan  referensi  sistem  sebagai  penentu  aplikasi  mana yang  terbuka  namun  dalam  pengujian  prosentase  didapat merupakan    banyak  aplikasi    yang    terbuka    dalam    10    kali percobaan.  Maka  dari  keseluruhan  yang banyak  aplikasi  yg terbuka  lebih  pada  responden  laki-laki  dimana  yang  sama gender    dengan    penulis.Selain    itu    intonasi,pelaffalan    dan durasi  masukan  suara juga penting untuk penentuan kecocokan dengan  database  tunggal  sehingga  HMM  dapat  memprediksi model  yang  sama  dengan  yang  dilatih  dan  probabilitas  yang memiliki  nilai  mendekati  nilai  ciri  di  tiap  baris  ciri  database suara.
Metode  yang  digunakan  sebagai  ekstraksi  ciri  merupakan MFCC    (Mel  Frequency    Cepstrum    Coefficient)dimana metode    ini    baik    digunakan    untuk    sinyal  suara  karena langkah-langkah ekstraksi ciri suara kedalam bentuk koefisien dapat berbeda  satu  masukan  suara  yang  tersimpan  dengan
yang  lain  dan  mampu melakukanya secara kontinyu satu deret sinyal  dengan  durasi  tertentu.  Maka  selanjutnya  untuk melaukukan prediksi dan pembandingan dengan masukan suara lain    melalui    pembuatan    model    observasi    digunakan algoritma    HMM  (Hidden    Markov    Model).    HMM    akan melakukan    proses    perhitungan    probabilitas  model    dari observasi  untuk  keluarran  ciri  pada  database  yang  memiliki 7    baris  perintah  dengan  nilai  yang  berbeda  untuk  kemudian menentukan  mana  nilai  yang  mendekati  ciri  pada  perintah pembuka  aplikasi    yang  akan  dibuka.Semakin  tinggi  nilai observasi  mel  yang  teramati  oleh  sistem  dengan  nilai  total baris  di  tiap perintah  membuka  aplikasi  maka  semakin  mirip suara    masukan    saat    pengujian  dengan  suara  pada  database sehingga aplikasi yang dimaksud dapat terbuka.

## V. KESIMPULAN
Sistem    yang    telah    dibuat    mampu    mendeteksi    nilai probabilitas    yang  paling    mendekati    dengan    perhitungan menggunakan    algoritma    HMM  dengan    mengambil    nilai observasi  probabilitas  terbesar  dari  korelasi suara  masukan dan  suara  yang  tersimpan  pada  database.  Maka probabilitas tertinggi  didapatkan  yaitu  80%  dengan  masukan  suara  yang memiliki  kemiripan  dari  segi  lafal  dan  intonasi  sehingga menghasilkan  koefisien  yang  mirip  dengan  suara  pada database.
Aplikasi    yang    banyak    terbuka    adalah    Microsoft    excel dimana    lafal    dan  intonasi    dari    penguji    saat    melakukan pengucapan  aplikasi  selain  Microsoft  excel  jadi  terdeteksi menjadi  Microsoft  excel,  hal  ini dikarenakan kemiripan lafal dan  intonasi  aplikasi  lain  dengan  Microsoft  excel    sehingga hasil  probabilitasnya  mengarah  pada  aplikasi  Microsoft excel

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Pada  bagian  ini  dituliskan  ucapan  terima  kasih  terhadap pihak-pihak  yang  membantu  terselesaikannya  penelitian  ini serta  ucapan  terima  kasih  terhadap  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L.    Rabiner    and    B.-H.    Juang,  Fundamentals    of speech  recognition, Englewood Cliffs:  Prentice-Hall International, 1993
[2] Bala Anjali, Abhijeet Kumar, Nindhika Birla,  Voice Command  Recognition  System    Based    On    MFCC And    DTW,    International    Journal    of  Engineering Science  and  Technology  Vol.  2  (12),  7335-7342, 2010.
[3] Tiwari    Vibha,    MFCC    and    its    applications    in speaker    recognition,  International  Journal  on
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
Emerging Technologies 1(1): p:19-22, 2010.
[4] E.    Schukat    –    Talamazzini,  Automatische Spracherkennung, Braunschweig, Wiesbaden: Vieweg Verlag, 1995.
[5] Rabiner,  Lawrence.  "A  tutorial  on  hidden  Markov models    and    selected  applications    in    speech recognition."  Proceedings  of  the  IEEE  77.2 (1989):
257-286.
[6] Chadawan  Ittichaichareon,  Siwat  Suksri,  Thaweesak Yingthawornsuk, Speech  Recognition  using  MFCC, International    Conference    on  Komputer    Graphics, Simulation    and    Modeling    (ICGSM'2012)Pattaya (Thailand)July 28-29, 2012.