MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 5 | No.  1 | Halaman 39 - 53
Juni 2020

## Analisis Forman Frekuensi pada Suara Manusia dengan Menggunakan Linear Prediction

## IRMA AMELIA DEWI, MUHAMMAD ICHWAN, SALMA SILFIANA
Program Studi Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung Email: irma_amelia@itenas.ac.id
Received 10 Maret 2020 | Revised 25 April 2020 | Accepted 28 Mei 2020

## ABSTRAK
Suara  manusia  merupakan  natural  language  sebagai  salah  satu  gaya  interaksi dengan komputer. Manusia mempunyai ragam suara yang berbeda, dapat dilihat dari  formant,  pitch  dan  volume  suara.  Masukan  perintah  suara  yang  baik  bagi komputer  dibutuhkan  proses  pencarian  kualitas  suara  berdasarkan  forman frekuensi. Pada penelitian ini tahapan proses diawali dengan pre-processing yaitu preemphasis, frame blocking dan windowing kemudian dilanjutkan pencarian nilai forman  menggunakan  Linear  Prediction.  Hasil  nilai  forman  yang  didapatkan dicocokan dengan nilai forman data latih yang berada pada database. Terdapat 2700  data  suara  uji  dengan  durasi  perekaman  suara  dilakukan  selama  1  detik. Berdasarkan hasil pengujian nilai forman yang diperoleh untuk F0 kisaran 0–423, nilai forman F1 kisaran 572-1678, nilai forman F2 kisaran 1536-2583, nilai forman F3 kisaran 2676-3384, nilai forman F4 kisaran 3519-4947.
Kata kunci : Forman, Frekuensi, Pitch , Linear Prediction

## ABSTRACT
Human  voice  is  a  natural  language  as  a  style  of  interaction  with  computers. Humans have a variety of sounds can be seen from the formant, pitch and volume. Entering voice commands that are good for the computer requires the search for sound  quality  based  on  formant  frequencies.  In  this  study,  the  process  stages begin  pre-emphasis,  frame  blocking  and  windowing  for  noise  reduction  and searching formant values using Linear Prediction. The formant value obtained is matched with the formant value of the training data in database. There are 2700 test sound data with recording duration is 1 second. Based on test results obtained formant  values  for  F0  range  of  0-423,  value  range  572-1678  formants  F1,  F2 formant values range from 1536 to 2583, the value of the range of 2676-3384 formant F3, F4 formant values of the range of 3519-4947.
Keywords : Formant, Frequency, Pitch, Linear prediction

## 1. PENDAHULUAN
Suara manusia merupakan sinyal multidimensi yang membawa berbagai jenis informasi seperti frekuensi dasar ( Pitch), energi dan durasi pengucapan. Sinyal suara juga dapat menyampaikan banyak informasi tentang pembicara seperti jenis kelamin, usia, identitas individu dan aspek lainnya (Devi , Erwin, & Surbakti, 2017) . Pitch (F0) merupakan nilai perbedaan frekuensi suara yang disebabkan oleh membuka dan menutupnya pita suara (Bhaskoro & D, 2012).
Setiap  manusia  memiliki  keragaman  jenis  suara,  walaupun  terkadang  terdapat  kemiripan namun  secara  parameter  dari  bentuk  suara  tersebut  berbeda-beda.  Secara  persepsi  fisik manusia terhadap suara memiliki beberapa parameter, yaitu formant, jenis suara, pitch, timbre dan  volume.  Berdasarkan  persepsi  fisik,  manusia  dapat  dengan  mudah  mengidentifikasi gender dari jenis suara tersebut. Salah satu parameter persepsi fisik yang cukup berpengaruh adalah Forman (Bhaskoro & D, 2012). Forman merupakan frekuensi resonansi alami yang dihasilkan dari pelbagai rongga mulut dan tenggorokan, output yang dihasilkan tergantung pada bentuk dan ukurannya. Sehingga forman menghasilkan 3 jenis formant yaitu F1, F2, dan F3.
Suara atau ucapan manusia dapat dijadikan salah satu cara untuk berinteraksi antara manusia dengan komputer. Setiap suara yang dimiliki manusia mempunyai  keragaman bentuk yang berbeda-beda (Permana,  Nurhasanah,  &  Zulkarnain,  2018)  (Nurhasanah, Zulkarnain, &  Permatasari, 2017). Perbedaan  tersebut  bisa  dilihat  dari  jenis  kelamin  , vocal range ,usia dan ragam suara yang berbeda. Ragam suara yang berbeda bisa disebabkan karena formant  ,pitch  dan  volume  suara  setiap  orang  yang  berbeda (Umar,  Sunardi  ,  & Gustafi, 2019) . Pada penelitian ini fokus bagaimana menganalisa kualitas frekuensi formant pada  suara  pembicara  dalam  pengucapan  angka  dengan  menggunakan Linear  prediction untuk mendapatkan nilai formant yang kemudian dicocokan dengan formant yang berada pada data latih menggunakan metode KNN. Dengan hasil yang dikeluarkan oleh sistem adalah hasil kualitas suara.

## 2. METODE PENELITIAN
Masukan pada sistem ini adalah nilai sinyal suara yang didapat dari masukan suara data latih ataupun  data  uji  dengan  format  suara  dalam  bentuk .wav  yang  akan  dilakukan  proses preprocessing dan pencarian nilai formant pada suara yang sudah di-inputkan seperti pada Gambar  1.  Kedepannya  penelitian  ini  akan  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  suara manusia berdasarkan nilai forman sebagai inputan dari perintah suara ke sistem digital.
Pada sistem terdapat pencarian untuk mencari file data uji yang sudah dilakukan perekaman sebelumnya dengan melakukan proses load suara pada aplikasi yang sudah disiapkan. Sistem dapat  melakukan  proses  menghilangkan  gangguan  suara  yang  dilakukan  di  bagian Preprocessing  dan  dilanjutkan  dengan  dilakukan  pencarian  nilai  forman.  Nilai  forman  yang didapatkan  dari  hasil  proses Linear  Predicition.  Pada  Gambar  2  merupakan  tahapan  pada proses pre-processing sinyal suara.
Mulai
Load suara
Data Uji (*.wav) Membaca file suara pada sistem Linear Prediction Preprocessing Selesai Hasil Nilai Forman Autokorelasi Gambar  1. Flowchart Sistem Keseluruhan Mulai preemphasis Frame Blocking End Windowing
Gambar  2. Tahap Pre-Processing Sinyal Suara

## 2.1 Akusisi Data
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  akuisisi  data.  Proses akuisisi  ini  suara  dilakukan  berdasarkan  data  sinyal  suara  yang  diperoleh  dengan  cara merekam suara untuk data latih dan data uji menggunakan mikrofon yang memiliki spesifikasi dan dengan ruang tertentu untuk menekan adanya noise. (Dewi, Zulkarnain, & Aprilia, 2018) . Frekuensi samping yang digunakan adalah frekuensi standar 16.000 Hz dengan format .wav, 16 bit/sample dan menggunakan channel mono. Durasi rekaman pada proses latih dan uji adalah 1 detik.
Persamaan (1) adalah rumus untuk mencari akuisisi data pada proses pengambilan sampling
𝑋 = 𝐹𝑆 𝑥 𝑑𝑡(𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘)𝑥  ( 𝑏𝑖𝑡 8 ) 𝑥 𝑗 (1) Keterangan : X  :Data sampling sinyal Fs  :Frekuensi sampling dt  :Durasi rekaman (detik) bit  :Jumlah bit resolusi j  :1
Perhitungan pada proses akusisi data untuk pengambilan sampling adalah :
𝑋 = 16000  × 1 × ( 16 8 ) × 1 = 32000 𝑏𝑦𝑡𝑒
Persamaan (2) adalah rumus untuk menghitung sample rate
Sample rate = 𝐹𝑠 𝑇𝑠 (2)
Keterangan : Fs  : Frekuensi Sampling
Ts  : Durasi Perhitungan untuk mendapatkan sample rate adalah :
𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 32000
1 = 32000 𝐻𝑧 Persamaan (3) adalah rumus untuk menghitung sample point Sample point = sample rate * waktu ambil data (3)
Untuk mendapatkan sample point adalah :
𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 = 32000  × 0.01 = 320 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡
Untuk contoh perhitungan digunakan contoh data nilai suara sebanyak 8 angka dari salah satu sample  suara.  Data  tersebut  adalah  (0.0057,  0.0033,  0.0040,  0.0039,  0.0016,  -0.0014,  - 0.0059, 0.0055)
Gambar  3. Sinyal Suara Asli
Gambar 2. adalah gambar sinyal suara asli yang belum dilakukan pemfiilteran dan perubahan sinyal suara.

## 2.2 Pre-emphasize
Pre-emphasize merupakan tahapan awal yang digunakan untuk meratakan sinyal spectral dan membuat sinyal rentan terhadap efek presisi dalam pemrosesan sinyal. Biasanya pada metode preemphasize digunakan filter yang bernama High Pass Filter berorde satu. High Pass Filter merupakan penapis yang meloloskan/meneruskan sinyal yang memiliki frekuensi tinggi dan menekan  frekuensi  yang  lebih  rendah  daripada  frekuensi cutoff  (frekuensi  kerja  dari  suatu sinyal)
y[n] = s[n] – α s[n – 1] (4) Keterangan:
y[n]:Sinyal hasil pre-emphasis filter s[n] :Sinyal sebelum pre-emphasis filter α     :Merupakan konstanta filter preemphasis, biasanya bernilai 0,97
Hasil sinyal pre-emphasize pada data ke 0 ( Y[0] ) sama dengan nilai sinyal sebelum proses pre-emphasize  (  S[0]  )  karena  belum  terjadi  proses  pre-emphasize  sehingga  belum  ada perubahan nilai. Diteruskan dengan perhitungan nilai yang selanjutnya dimana Y dan S akan mengitung data angka ke 1 Y1= s[1] – α s[1-1] Y1 = 0,0033 – (0,97 * s[0] ) Y1 = 0,0033 – (0,97 * 0,0057) Y1 = - 0,0022
Keterangan : Y1     = sinyal hasil preemphasis yang pertama s[1]   = data yang ke 1 yaitu 0,0033 sesuai dengan data sample suara. α     = merupakan konstanta filter preemphasis, biasanya bernilai 0,97 s[1-1]  = diambil dari s[n-1] yang dimana n adalah urutan data. s[0]   = data hasil preemphasis yang ke 0 (s[0] sama dengan y[0]) .
Berikutnya dicari nilai data sinyal baru yang diperoleh dari penambahan data sinyal sebelum proses pre-emphasis dengan data hasil pre-emphasis menggunakan persamaan berikut: Nn = Nn + Yn N0 = 0,0057+ 0,0057= 0,0114 Keterangan : Nn = Data sinyal baru hasil preemphasis Nn = Nilai sinyal sebelum dilakukan preemphasis Yn = Data hasil preemphasis sebelumnya
Begitu  juga  dengan  ketujuh  data  yang  lainnya,  sehingga  didapatkan  nilai  sinyal  setelah preemphasis adalah : (0.0114, 0.0011, 0.0072 ,0.0077,0.0053, 0.0001, -0.0046, -0.0002)

## 2.3 Frame Blocking
Pada proses frame blocking sinya suara dibagi menjadi beberapa frame untuk memudahkan dalam  proses  analisa  suara.  Pada  pengolahan  sinya  suara  dibutuhkan  sinyal  yang  memiliki parameter yang tetap (berubah dengan lambat) terhadap waktu ( time invariant). Output dari proses frame  blocking    ini  akan  menghasilkan  sinyal  suara  yang  dianggap  tidak  berubah terhadap waktu (Dewi, Zulkarnain, & Aprilia, 2018) (Rabiner & Juang, 1993).
(5)
Keterangan : Xi n : Sinyal ke-n frame blocking M  : jarak antar frame
N  : ukuran frame ( frame size) l : Frame
Gambar  5. Sinyal Setelah Dilakukan Proses Frame Blocking
Diketahui nilai sinyal setelah preemphasis adalah : (0.0114, 0.0011, 0.0072 ,0.0077,0.0053, 0.0001, -0.0046, -0.0002)
N = Frekuensi Sampling * sample dalam satuan detik N = 16.000 * 0,02 = 320 sample
Dan akan didapatkan Overlappingframe (M) sebagai berikut M = Frekuensi Sampling * sample dalam satuan detik M = 16.000 * 0,01 = 160
x(n) = y(M+n) Keterangan : x(n)   = hasil frame blockingke –n y     = nilai suara yang sudah dilakukan proses preemphasis M     = Overlappingframe n     = data ke-n
x(n) = y (M+n) x(0) = y (M+0) x(0) = 0.0114(M+0) x(0) = 0.0114(160 + 0) = 1.824 Hz
Sehingga  didapatkan  nilai  sinyal  setelah  Frame  Blocking  adalah  :  (1.824  ,  1.1771,  1.1664, 1.2551, 0.8692, 0.0165, -0,7363, -0.0334)

## 2.4 Windowing
Setelah proses frame blocking selesai dilakukan, tahapan berikutnya adalah proses windowing. Windowing adalah proses mengubah sinyal pada awal dan akhir setiap frame bernilai nol. Hal ini bertujuan untuk menghilangkan diskontinyuitas sinyal pada awal dan akhir frame. Hamming Window merupakan model yang sering digunakan  karena Hamming Window menghasilkan noise yang tidak terlalu besar (Dewi, Zulkarnain, & Aprilia, 2018). Untuk menghitung nilai hasil windowing digunakan Persamaan (6):
𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46cos ( 2𝜋𝑛 𝑁−1 ) (6)
Keterangan : w(n)  = hasil nilai Windowing yang ke-n  =3,14
N     = Jumlah sample pada masing- masing frame n      = 0,1,2,3, . . .N-1
Gambar  6. Sinyal Setelah Dilakukan Proses Windowing
Diketahui nilai sinyal setelah Frame Blocking adalah : (1.824 , 1.1771, 1.1664, 1.2551, 0.8692, 0.0165, -0,7363, -0.0334) dengan nilai N = 320 dari perhitungan N pada bagian frame blocking sebelumnya. Penyelesaian window w(n) :
𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46 cos ( 2𝜋𝑛 𝑁 − 1 ) 𝑤(0) = 0.54 − 0.46 cos ( 2 × 3.14 × 0 320 − 1 ) 𝑤(0) = 0.008 cos 0 319 𝑤(0) = 0.008 cos 0 𝑤(0) = 0.008  × 1 = 0.08
Untuk data frame blockingyang digunakan adalah : (1.824 , 1.1771, 1.1664, 1.2551, 0.8692, 0.0165, -0,7363, -0.0334) sehingga : w(o) = Nilai Frame Blocking * hasil w(0) w(o) = 1.824 * 0.08 w(o) = 0.14592 Maka  ,  Hasil  dari  windowing  dari  keseluruhan  nilai  yaitu  (0.14592  ,  0.094168,  0.093312 ,0.100408, 0.069536 , 0.00132, - 0.058936 , -0.002672)

## 2.5 Linear Prediction
Tahap untuk mencari nilai formant diambil data masukan berupa nilai yang dihasilkan setelah proses windowing.  Tahap  selanjutnya  dari  proses    windowing  adalah  proses  analisis autokorelasi ( autocorrelation analysis).
Mulai Selesai Autokorelasi Perhitungan levins on recurs ion Mengakarkan nilai Koefis ien LPC Mencari nilai form an
Gambar  7. Flowchart Linear Prediction
Untuk mencari nilai Autocorrelation dapat menggunakan Persamaan 7
(7)
Dimana : r l (m)  adalah Hasil sinyal autokorelasi 𝑥̃ 𝑙 (𝑛) adalah Hasil sinyal windowing ke-n
Jika data hasil windowing sampel data latih adalah (0.14592 , 0.094168, 0.093312 ,0.100408, 0.069536 , 0.00132, - 0.058936 , -0.002672) maka nilai autokorelasinya
m(1) = 𝑥̃ 𝑙 (1)𝑥̃ 𝑙 (1 + 1) = (0.14592 )𝑥̃ 𝑙 (2) = (0.14592)(0.094168) = 1.374 x 10 -2
Maka , Hasil dari keseluruhan nilai yaitu (1.374 x 10 -2 , 0.946 x 10 -2 , 0.012 x 10 -2 , 0.027 x 10 - 2 ) . sehingga untuk mendapatkan nilai autokorelasi dilakukan dengan menambahkan semua hasil perhitungan sebelumnya
r i (m) =1.374 x 10 -2 + 0.946 x 10 -2 + 0.012 x 10 -2 +  0.027 x 10 -2 = 2.359 x 10 -2
Maka  hasil  dari  nilai  akhir  dari  nilai  analisis  autokorelasi  adalah  2.359  x  10-2  .Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  Levinson  Durbin  pada  nilai  autokorelasi  yang didapat, seperti terlihat pada Persamaan 8 untuk mendapatkan koefisien lpc A(z). Levinson Durbin :
r l (m) = ∑ 𝑥̃ 𝑙 (𝑛). 𝑁−𝑖−𝑚 𝑛=0 𝑥̃ 𝑙 (𝑛 + 𝑚) , m = 0,1,….,p
(8)
Dengan solusi pemecahan terlihat pada Persamaan 9 sampai dengan Persamaan 15.
(9)
(10)
(11)
(12)
(13) (14)
(15)
Keterangan : R ( i ) = nilai autokorelasi E ( i ) = error
( i ) k = koefisien pantulan ( j ) a = koefisien lpc
A(z) = persamaan koefisien lpc
Setelah persamaan koefisien didapat, maka selanjutnya adalah mencari  akar-akar persamaan koefisien A(z) dan kemudian dirubah ke dalam perubahan sudut untuk kemudian dihitung nilai formant (Indra, 2016).
Karena koefisen LPC bernilai real, maka akan dilakukan proses pencarian akar yang dimana hanya  bagian  akar  imaginary  positif  yang  dipertahankan  dan  sudut  yang  ditentukan  oleh persamaan seperti berikut :
(16)
Dalam persamaan diatas  rk  adalah akar yang dipertahankan dari polynomial. Frekuensi sudut dalam rad / sampel diubah menjadi Hz dan lebar pita dari pembentuk dihitung oleh persamaan berikut
(17)
Nilai-nilai ini diurutkan dalam urutan menaik. Dan tiga nilai pertama di pilih untuk menjadi nilai 3 forman pertama (Bhore & Shah, 2015) .
Gambar  8. Sinyal Linear Prediction
2.6. Standar Suara Forman
Untuk membedakan vokal suara satu sama lain dapat dilihat melalui nilai forman frekuensi (Russel, 2005) . untuk Batasan nilai forman terdapat sebagai berikut Forman 0 atau pitch berada di kisaran 0Hz sampai kurang dari 500Hz Forman 1 berada di kisaran 500Hz sampai kurang dari 1500Hz Forman 2 berada di kisaran 1500Hz sampai kurang dari 2500Hz Forman 3 berada di kisaran lebih dari 2500Hz sampai kurang dari 3500Hz Forman 4 berada di kisaran lebih dari 3500Hz sampai kurang dari 4500Hz.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini telah dilakukan pengujian suara oleh delapan orang. Untuk mendapatkan suara  uji,  dilakukan  perekaman  sebanyak  sembilan  puluh  kali  yang  di  mulai  pengujian mengucapkan angka satu yang berjumlah sepuluh kali sampai pengucapan angka sembilan sepuluh  kali.  Jumlah  dari  suara  uji  terdapat  720 file  wav  yang  akan  dicari  nilai formannya.Terdapat  nilai  forman  minimum  dan  maksimumnya  dalam  satuan  hertz(Hz) untuk suara perempuan dan pria seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Forman Keseluruhan Pengujian Angka F0 F1 F2 F3 F4 MIN   MAX  MIN   MAX MIN   MAX MIN   MAX MIN MAX Satu 0 487 572 1486 1536 2969 2676  3600 3519 4922 Dua 96 458 592 1448 1173 2890 2148  3888 3234 5224 Tiga 0 478 263 1887 1523 3072 2378  3871 2766 4946
Pengujian Angka F0 F1 F2 F3 F4 MIN   MAX  MIN   MAX MIN   MAX MIN   MAX MIN MAX Empat 0 495 610 1477 1384 2456 2214  3371 3305 4682 Lima 87 465 587 2069 1597 2873 2386  3928 3412 4817 Enam 0 490 763 1722 1416 2195 2267  3502 3559 4242 Tujuh 149  490 549 2161 1590 3112 2533  4617 2985 4990 Delapan 0 423 515 1678 940 2583 2438  3384 3141 4947 Sembilan 0 491 504 2419 1607 3358 1753  3850 3376 4880
Pada Tabel 1 . Terdapat nilai forman keseluruhan dari semua responden yaitu pria dan wanita untuk  pengucapan  angka  satu  sampai  Sembilan.  Untuk  pengujian  pengucapan  angka  satu terdapat nilai kisaran angka F0 yaitu dari 0 - 487Hz , F1 yaitu dari 572 - 1486Hz , F2 yaitu dari 1536Hz - 2969Hz , F3 yaitu dari 2767Hz - 3600 dan F4 yaitu 3519Hz -4922Hz.
Untuk  pengujian  pengucapan  angka  dua  terdapat  nilai  kisaran  angka  F0  yaitu  dari  96Hz  - 458Hz , F1 yaitu dari 592Hz - 1448Hz , F2 yaitu dari 1173Hz - 2890Hz , F3 yaitu dari 2148Hz - 3888hZ dan F4 yaitu 3234Hz - 5224Hz.
Untuk pengujian pengucapan angka tiga terdapat nilai kisaran angka F0 yaitu dari 0Hz - 478Hz , F1 yaitu dari 263Hz - 1887Hz , F2 yaitu dari 1523Hz - 3072Hz , F3 yaitu dari 2378Hz - 3888hZ dan F4 yaitu 3234Hz - 5224Hz.
Pengucapan angka empat yaitu dari F0 yaitu dari 0Hz – 495Hz , F1 yaitu 610Hz – 1477Hz , F2 yaitu 1384Hz – 2456Hz, F3 yaitu 2214Hz – 3371Hz Dan F4 yaitu 3305Hz – 4682Hz.
Pengucapan angka lima yaitu dari F0 yaitu dari 87Hz – 465Hz , F1 yaitu 584H – 2069Hz , F2 yaitu 1597Hz – 2873 Hz , F3 yaitu 2386Hz – 3928Hz , F4 yaitu 3412Hz – 4817Hz.
Pengucapan angka enam yaitu dari F0 dari 0Hz – 490Hz , F1 yaitu 763Hz – 1722Hz , F2 yaitu 1416Hz – 2195Hz , F3 yaitu 2267Hz – 3502Hz , F4 yaitu 3559Hz – 4242Hz.
Pengucapan angka tujuh yaitu dari F0 yaitu dari 149Hz – 490Hz , F1 yaitu 549Hz – 2161Hz , F2 yaitu 1590Hz – 3112Hz , F3 yaitu 2533Hz – 4617Hz , F4 yaitu 2985Hz – 4990Hz.
Pengucapan angka delapan yaitu dari F0 yaitu dari 0Hz – 423Hz , F1 yaitu 515Hz – 1678Hz , F2 yaitu 940Hz – 2583Hz , F3 yaitu 2438Hz – 3384Hz , F4 yaitu 3141Hz – 4947Hz.
Pemgucapan angka sembilan yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 491Hz , F1 yaitu 504Hz – 2419Hz , F2 yaitu 1607Hz – 3358Hz , F3 yaitu 1753Hz – 3850Hz , F4 yaitu 3376Hz – 4880Hz.
Tabel 2. Nilai Forman Responden Wanita Pengujian Angka F0 F1 F2 F3 F4 MIN   MAX  MIN MAX MIN   MAX MIN   MAX  MIN   MAX Satu 185 495 527 1429 1516  2079 3265  3449  3540  4848 Dua 169 485 458 1434 1333  2890 2844  3888  3234  5224 Tiga 214 476 514 1460 1517  2486 2874  3377  3340  4629 Empat 207 378 671 1134 1530  1843 2390  3371  3328  4299 Lima 214 431 759 1494 1497  2873 2386  3482  3533  4576 Enam 231 415 763 1480 1550  2144 2267  3502  3606  4162 Tujuh 344 448 735 1509 1590  1463 2695  3190  2985  4920
Pengujian Angka F0 F1 F2 F3 F4 MIN   MAX  MIN MAX MIN   MAX MIN   MAX  MIN   MAX Delapan 125 415 675 1731 2532  1821 2637  3258  3141  4563 Sembilan 310 472 805 1474 1644  2491 2657  3533  3376  4691
Pada Tabel 2. Terdapat nilai forman responden wanita yang dimana dari nilai forman ke 0 hingga  ke  empat  mempunyai  nilai  minimum  dan  maksimum  yang  berbeda-beda.  Setelah dilakukan pencarian nilai forman dari masing-masing responden, setiap orang mempunyai nilai forman  yang  berbeda-beda  karena  karakter  suara  dan  tinggi  rendahnya  suara  seseorang mempengaruhi nilai forman pada orang tersebut.
Pengucapan angka satu yaitu dari F0 yaitu 185Hz – 495Hz , F1 yaitu 527Hz – 1429Hz , F2 yaitu 1516Hz – 2079Hz , F3 yaitu 3265Hz – 3449Hz , F4 yaitu 3540Hz – 4848Hz.
Pengucapan angka dua yaitu dari F0 yaitu 169Hz – 485Hz , F1 yaitu 458Hz – 1434Hz , F2 yaitu 1333Hz – 2890Hz , F3 yaitu 2844Hz – 3888Hz , F4 3234Hz – 5224Hz.
Pengucapan angka tiga yaitu dari F0 yaitu 214Hz – 476Hz , F1 yaitu 514Hz – 1460Hz , F2 yaitu 1517Hz – 2486Hz , F3 yaitu 2874Hz – 3377Hz , F4 yaitu 3340Hz – 4629Hz.
Pengucapan angka empat yaitu dari F0 yaitu 207Hz – 378Hz , F1 yaitu 671Hz – 1134Hz , F2 yaitu 1530Hz – 1843Hz , F3 yaitu 2390Hz – 3371Hz , F4 yaitu 3328Hz – 4299Hz.
Pengucapan angka lima yaitu dari F0 yaitu 214Hz – 431Hz , F1 yaitu 759Hz – 1494Hz , F2 yaitu 1497Hz – 2873Hz , F3 yaitu 2386Hz – 3482Hz , F4 yaitu 3533Hz – 4576Hz.
Pengucapan angka enam yaitu dari F0 yaitu 231Hz – 415Hz , F1 yaitu 763Hz – 1480Hz , F2 yaitu 1550Hz – 2144Hz , F3 yaitu 2267Hz – 3502Hz , F4 yaitu 3606Hz – 4162Hz.
Pengucapan angka tujuh yaitu dari F0 yaitu 344Hz – 448Hz , F1 yaitu 735Hz – 1509Hz , F2 yaitu 1590Hz – 1463Hz , F3 yaitu 2695Hz – 3190Hz , F4 yaitu 2985Hz – 4920Hz.
Pengucapan angka delapan yaitu dari F0 yaitu 125Hz – 415Hz , F1 yaitu 675Hz – 1731Hz , F2 yaitu 2532Hz – 1821Hz , F3 yaitu 2637Hz – 3258Hz , F4 yaitu 3141Hz – 4563Hz.
Pengucapan angka sembilan yaitu dari F0 yaitu 310Hz – 472Hz , F1 yaitu 805Hz – 1474Hz , F2 yaitu 1644Hz – 2491Hz , F3 yaitu 2657Hz – 3533Hz , F4 yaitu 3376Hz – 4691Hz.
Tabel 3. Nilai Formant Responden Pria Pengujian Angka F0 F1 F2 F3 F4 MIN   MAX MIN   MAX MIN   MAX MIN   MAX MIN   MAX Satu 0 459 527 1521 1327 2671 2676 3600 3519 4922 Dua 96 592 509 1448 1173 2578 2195 3447 3430 4235 Tiga 0 478 529 1887 1523 3072 2378 3871 2766 4946 Empat 0 495 610 1477 1384 2456 2214 3184 3305 4682 Lima 87 565 387 2069 1570 2582 2425 3928 3412 4817 Enam 0 490 768 1722 1416 2195 2557 3182 3559 4242 Tujuh 149 490 349 1941 1640 3112 2533 4617 3276 4990 Delapan 0 423 515 1678 1281 2583 2438 3384 3298 4947 Sembilan 0 491 504 2419 1607 3358 1753 3850 3393 4880
Pada Tabel 3. Terdapat nilai forman responden pria yang dimana dari nilai forman ke 0 hingga ke  4  mempunyai  nilai  minimum  dan  maksimum  yang  berbeda-beda.  Setelah  dilakukan pencarian nilai forman dari masing-masing responden, setiap orang mempunyai nilai forman yang  berbeda-beda  karena  karakter  suara  dan  tinggi  rendahnya  suara  seseorang mempengaruhi  nilai  forman  pada  orang  tersebut.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap pria yang berumur 17 tahun hingga 25 tahun. Dimana pada umur tersebut suara pria cenderung mempunyai karakteristik suara yang berat.
Pengucapan angka satu yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 459Hz , F1 yaitu 527Hz – 1521Hz , F2 yaitu 1327Hz – 2671Hz , F3 yaitu 2676Hz – 3600Hz , F4 yaitu 3519Hz – 4922Hz.
Pengucapan angka dua yaitu dari F0 yaitu 96Hz – 592Hz , F1 yaitu 509Hz – 1448Hz , F2 yaitu 1173Hz – 2578Hz , F3 yaitu 2195Hz – 3447Hz , F4 yaitu 3430Hz – 4235Hz.
Pengucapan angka tiga yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 478Hz , F1 yaitu 529Hz – 1887Hz , F2 yaitu 1523Hz – 3072Hz , F3 yaitu 2378Hz – 2871Hz , F4 yaitu 2766Hz – 4946Hz.
Pengucapan angka empat yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 495Hz , F1 yaitu 610Hz – 1477Hz , F2 yaitu 1384Hz – 2456Hz , F3 yaitu 2214Hz – 3184Hz , F4 yaitu 2766Hz – 4946Hz.
Pengucapan angka lima yaitu dari F0 yaitu 87Hz – 565Hz , F1 yaitu 387Hz – 2069Hz , F2 yaitu 1570Hz – 2582Hz , F3 yaitu 2425 – 3928Hz , F4 yaitu 3412Hz – 4817Hz.
Pengucapan angka enam yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 490Hz , F1 yaitu 768Hz – 1722Hz , F2 yaitu 1416Hz – 2195Hz , F3 yaitu 2557Hz – 3182Hz , F4 yaitu 3559Hz – 4242Hz.
Pengucapan angka tujuh yaitu dari F0 yaitu 149Hz – 490Hz , F1 yaitu 349Hz – 1941Hz , F2 yaitu 1640Hz – 3112Hz , F3 yaitu 2533Hz – 4617Hz , F4 yaitu 3276Hz – 4990Hz.
Pengucapan angka delapan yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 423Hz , F1 yaitu 515Hz – 1678Hz , F2 yaitu 1281Hz – 2583Hz , F3 yaitu 2438Hz – 3384Hz , F4 yaitu 3298Hz – 4947Hz.
Pengucapan angka sembilan yaitu dari F0 yaitu 0Hz – 491Hz , F1 yaitu 504Hz – 2419Hz , F2 yaitu 1607Hz – 3358Hz , F3 yaitu 1753Hz – 3850Hz , F4 yaitu 3393Hz – 4880Hz.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  mengenai  sistem  penentuan  kualitas  suara  berdasarkan  forman frekuensi yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem yang dibangun dapat digunakan untuk mengenali suara berupa angka dengan pengumpulan data latih dengan kondisi kebisingan ruangan dari 30 dB sampai 90 dB.
2. Terdapat 2700 data suara uji dengan durasi perekaman suara dilakukan selama 1 detik. Berdasarkan hasil pengujian nilai forman yang diperoleh untuk F0 kisaran 0–423, nilai forman F1 kisaran 572-1678, nilai forman F2 kisaran 1536-2583, nilai forman F3 kisaran 2676-3384, nilai forman F4 kisaran 3519-4947.

## DAFTAR RUJUKAN
Bhaskoro, S. B., & D, A. (2012). Aplikasi Pengenalan Gender Menggunakan Suara. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2012), (pp. 16-23).
Bhore,  S.,  &  Shah,  M.  (2015).  A  Comparative  Study  of  Formant  Estimation. International Journal  of  Advanced  Research  in  Electronics  and  Communication  Engineering (IJARECE), 4(12), 2879-2882.
Devi , L., Erwin, & Surbakti, A. (2017). Analisa Pengaruh Penyakit Flu Dan Batuk Terhadap Suara  Penderita  Dengan  Menggunakan  Komputer.  Retrieved  from  Repository University of Riau: repository.unri.ac.id
Dewi, I. A., Zulkarnain, A., & Aprilia , A. (2018). Identifikasi Suara Tangisan Bayi menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 6(1), 153-164.
Indra,  T.  P.  (2016). Pengindentifikasian  Suara  Tinggi  Dan  Rendah  Pada  Pria  Dan  Wanita Ditinjau  Dari  Pitch  Dan  Formant  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine. Retrieved from Unikom Repository: https://repository.unikom.ac.id/294/
Nurhasanah,  Y.  I.,  Zulkarnain,  A.,  &  Permatasari,  D.  (2017).  Pengenalan  Pembicara  untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ. MIND (Multimedia, Artificial Intelligence, Networking, Database) Journal, 2(1), 34-47.
Permana, I. S., Nurhasanah, I. Y., & Zulkarnain, A. (2018). Implementasi Metode Mfcc Dan Dtw  Untuk  Pengenalan  Jenis  Suara  Pria  Dan  Wanita. MIND  (Multimedia,  Artificial Intelligence, Networking, Database) Journal, 3(1), 49 - 63.
Rabiner, L., & Juang, B.-H. (1993). Fundamentals of speech recognition. New Jersey: Prentice- Hall, Inc.
Russel, K. (2005). General Phonetics. Retrieved from home.cc.umanitoba.ca.
Umar,  R.,  Sunardi  ,  S.,  &  Gustafi,  M.  F.  (2019).  Analisis  Statistik  Manipulasi  Pitch  Suara Menggunakan Audio Forensik Untuk Bukti Digital. Jurnal Mobile and Forensics (MF), 1(1), 1-12.