Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.71 Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 95-100 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## INDIVIDUAL IDENTIFICATION SYSTEM DESIGN THROUGH VOICE USING LINEAR PREDICTIVE CODING METHOD AND K-NEAREST NEIGHBOR
Davita Nadia Fadhilah 1 , Rita Magdalena 2 , Sofia Sa’idah 3
1,2,3 Teknik Telekomunikasi, FakultasTeknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: : 1 davitanf@student.telkomuniversity.ac.id , 2 ritamagdalena@telkomuniversity.ac.id , 3 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 18 Januari 2021, diterima untuk diterbitkan: 25 Januari 2021)

## Abstract
Humans have a variety of characteristics that are different from one another. Characteristics possessed by humans are genuine which can be used as a differentiator between one individual and another, one of which is sound. Voice recognition is called speech recognition. In this study, it was developed as an individual voice recognition system using a combination of the Linear Predictive Coding (LPC) method of feature extraction and K-Nearest Neighbor (K-NN) classification in the speech recognition process. Testing is done by testing changes in several parameters, namely the LPC order value, the number of frames, the K value, and different distance methods. The results  of  the  parameter  combination  test  showed  a  fairly  good  presentation  of  73.56321839%  with  the combination parameter or LPC 8, the number of frames 480, the value of K 5, with the distance method used by Chebychev.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Linear Predictive Coding, speech recognition

## SISTEM PENGENALAN INDIVIDU MELALUI SUARA DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING DAN K-NEAREST NEIGHBOR

## Abstrak
Manusia  memiliki  berbagai  macam  ciri  khas  tersendiri  yang  berbeda  satu  sama  lain.  Ciri  khas  yang  dimiliki manusia adalah karakteristik alami yang dapat dijadikan pembeda antara satu individu dengan yang lainnya, salah satunya adalah suara. Pengenalan suara disebut dengan speech  recognition . Dalam penelitian ini, dibuat sistem pengenalan  individu  melalui  suara  dengan  menggunakan  kombinasi  metode Linear  Predictive  Coding (LPC) sebagai  ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dalam  proses  pengenalan  suara.  Pengujian dilakukan dengan menguji perubahan beberapa parameter yaitu nilai orde LPC, jumlah frame, nilai K, dan metode jarak yang berbeda-beda. Hasil pengujian kombinasi parameter terbaik menunjukan presentasi akurasi yang cukup baik sebesar 73.56321839% dengan kombinasi parameter orde LPC 8, jumlah frame 480, nilai K 5, dengan metode distance yang digunakan Chebychev.
Kata kunci : K-Nearest Neighbor, Linear Predictive Coding, pengenalan suara

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  manusia  diciptakan  dengan  berbagai macam  ciri  khas  tersendiri  yang  dimiliki  setiap individu.  Ciri  khas  yang  dimiliki  setiap  manusia  ini menjadi  dasar  penting  untuk  dapat  dikenali  sebagai individu yang berbeda satu dengan yang lainnya. Ciri khas yang dimiliki manusia adalah karakteristik alami yang  dapat  dijadikan person  identification ,  salah satunya  adalah  suara.  Contoh  lainnya  adalah  wajah, sidik jari, iris mata, dan tanda tangan[1]. Pengenalan individu sangat penting terutama pada era digital saat ini. Pengenalan individu baik melalui suara, sidik jari, wajah,  dan  lainnya  dapat  dikembangkan  menjadi sebuah alat keamanan, absensi dan lain lain.
Pengenalan  suara  ( speech  recognition )  disebut juga  dengan voice  recognition . Voice  recognition adalah bagian dari ilmu komunikasi yang melibatkan pengolahan signal ( signal processing ). Sudah banyak dilakukan riset mengenai pengenalan ucapan, seperti robotika,  sistem  sekuriti  dan  lain  lain[2]. Voice recognition merupakan  pengenalan  suara  yang mengacu pada identitas pembicara yang memanfaatkan  inputan  sinyal  suara  yang  masuk, mengambil  informasi  berupa  ciri  yang  tersimpan dalam  suara  tersebut,  mengolah  suara,  kemudian melakukan  identifikasi  terhadap  suara  masukan tersebut.
Dalam  beberapa  dekade  ini  sudah  banyak penelitian  yang  memanfaatkan  suara  sebagai pengenalan  individu.  Sebuah  penelitian  dilakukan oleh  Khoirul  Anam  menggunakan  metode  LPC  dan Fast  Fourier  Transform (FFT)  dengan  hasil  akurasi 70%  dan  waktu  komputasi  5  detik[1].  Adapun penelitian  yang  dibuat  menggunakan  metode  LPC dan  Hidden  Markov  Model  (HMM)  memiliki  nilai akurasi 53,34% dan waktu komputasi 51,27 detik[3]. Pada penelitian lain juga digunakan metode KNN dan MFCC  untuk  suara  artikulasi  P  memiliki  hasil 69%[4].  Sementara  pada  penelitian  lain  yang menggunakan metode MFCC dan KNN sebagai voice recognition mendapatkan hasil yang sangat baik yaitu 97,97%[5]. Adapun penelitian dengan menggunakan kombinasi  LPC dan eclidean distance  menghasilkan akurasi  yang  sangat  baik  yaitu  92%[6].  Penelitian- penelitian tersebut menjadi latar belakang penelitian ini  untuk  membuat  sistem  pengenalan  individu melalui  suara  dengan  menggunakan  metode  yang berbeda.
Untuk membuat perancangan sistem pengenalan  individu  melalui  suara  dibutuhkan beberapa metode untuk dapat memperoleh hasil yang baik.  Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem pengenalan  individu  melalui  suara  dengan  metode Linear  Predictive  Coding untuk  ekstraksi  ciri  dan metode K-Nearest Neighbor untuk pembelajaran pola sehingga  suara  dapat  dikenali.  Dilakukan  juga analisis kombinasi parameter yang baik untuk sistem pengenalan  individu  melalui  suara  dengan  metode LPC dan KNN ini.
Metode  ektraksi  ciri  LPC  merupakan  Teknik analisis  suara  yang  kuat  dan  memberikan  ekstraksi ciri yang memiliki kualitas yang baik dan hasil yang efisien  untuk  waktu  komputasi[7].  Sementara  KNN memiliki  beberapa  keunggulan  yaitu  menghasilkan pelatihan sangat cepat, merupakan metode klasifikasi yang sederhana dan mudah dipelajari, tahan terhadap data pelatihan yang memiliki derau, serta efektif jika dilakukan  pada  data  yang  banyak[8].  Maka  dari  itu pemilihan  kombinasi  metode  LPC  sebagai  ekstraksi ciri  dan  KNN  sebagai  klasifikasi  menjadi  menarik untuk  diteliti  sebagai  sistem  pengenalan  individu melalui suara.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu ekstraksi ciri dengan menggunakan metode LPC dan metode KNN untuk klasifikasi. Gambar 1 merupakan diagram sistem dalam penelitian ini.
Data  ucapan  yang  telah  diinputkan  kemudian diekstraksi  menggunakan  metode ekstraksi ciri LPC sehingga  dihasilkan  ciri  berupa  nilai  koefisien, selanjutnya  proses  pengenalan  suara  dilakukan dengan menggunakan nilai koefisien tersebut, metode K-NN  berfungsi  untuk  mencari  nilai  yang  terdekat dari nilai koefisien data uji dengan nilai koefisien data latih.

## Gambar 1. Diagram Alir Sistem

## 2.1 Speech Recognition
Speech  recognition merupakan  teknologi  yang memungkinkan suatu perangkat dapat mengenali dan memahami  kata-kata  yang  diucapkan  dengan  cara digitalisasi  kata  dan  mencocokkan  sinyal  digital tersebut  dengan  suatu  pola  tertentu  yang  tersimpan dalam suatu perangkat[2].
Speech recognition (pengenalan suara) merupakan proses mengidentifikasi ucapan seseorang untuk  dapat  mengenali  orang  tersebut.  Ada  empat dasar  cara  untuk  melakukan  speech  recognition adalah sebagai berikut[9]:
a. Template  based  approaches ,  proses  untuk mendapatkan  hasil  yang  paling  cocok dengan cara  membandingkan input  speech dibandingkan dengan database yang sudah ada.
b. Knowledge  based  approaches ,  untuk mengenali ucapan dengan proses pembelajaran pada sistem.
c. Stochastic approaches , melihat data statistika dari suatu individual speech . d. Connected  approaches ,  menghubungkan seluruh  node  yang  di training untuk mengenali ucapan yang ingin diidentifikasi dengan menggunakan jaringan dari sejumlah contoh data.
Semua sistem identifikasi suara akan melalui dua proses  penting  yaitu feature  extraction dan feature matching . Feature extraction akan melakukan proses ekstraksi  data  hasil  akuisisi  sehingga  akan menghasilkan  data  yang  berdimensi  lebih  kecil, kemudian nantinya digunakan untuk merepresentasikan  tiap-tiap  pembicara.  Feature matching merupakan prosedur yang mengidentifikasi pembicara  yang  tidak  dikenal  kemudian  akan dibandingkan  fitur  ekstraksi  suara  yang  dimasukan dengan salah satu dari database pembicara yang telah dikenal[10].

## 2.2 Linear Predictive Coding
Tahapan yang perlu dilakukan adalah ekstraksi ciri ucapan untuk mendapatkan nilai koefisien setiap data  ucapan.  Diketahui  bahwa  data  awal  berbentuk sebuah  sinyal  ucapan  yang  kemudian  harus dikonversi  menjadi  bentuk  angka  untuk  didapatkan ciri berupa nilai koefisien[11]. Tahapan ekstraksi ciri dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Ekstraksi Ciri
Adapun  langkah-langkah  konversi  tersebut yaitu 1. Preemphasis Preemphasis  Filter  diperlukan  setelah  pros es sampling  dalam  proses  pengolahan  sinyal  ucapan. Proses  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  bentuk spectral  frekuensi  ucapan  yang  lebih  halus[12]. proses preemphasis ditunjukan oleh persamaan (1).
𝑠̃(𝑛) = 𝑠(𝑛) −   𝑎̃𝑠(𝑛 − 1) 0.9≤ 𝑎̃ ≤1  (1)
dimana  S(n)  adalah  sinyal  suara, 𝑎̃ adalah  koefisien preemphasis.
2. Frame Blocking
Proses  ini  dilakukan  agar  tidak  ada  sedikitpun sinyal yang hilang maka pada proses ini sinyal ucapan disegmentasi  menjadi  beberapa  frame  yang  saling tumpang tindih.
3. Windowing
Dilakukan  windowing  setelah  sinyal  analog sudah  diubah  menjadi  sinyal  digital  pada  setiap frame, ini bertujuan untuk meminimalisir ketidakberlanjutan  pada  awal  dan  akhir  setiap frame[13].  Widowing  yang  digunakan  adalah hamming  window ,  yang  ditunjukan  oleh  persamaan (2).
w(n)   =    0,54 ─ 0,46cos  ( 2𝜋𝑛 𝑁−1 ) (2)
dimana  N  adalah  jumlah sample tiap  frame  dan  n adalah bilangan bulat dari 0 hingga N-1.
Akan didapat sinyal ucapan terbingkai yang telah dijendelakan menggunakan jendela hamming( hamming  window) menggunakan  urutan seperti pada persamaan (3).
𝑆 𝑤 (𝑛) =   𝑠̃(𝑛) ∙  𝑤(𝑛),    0  ≤ 𝑛 ≤  𝑁 − 1 (3)
dimana  N  adalah  sinyal  yang  diblok  menjadi beberapa  bagian  dengan  jumlah  sampel  N, 𝑆 𝑤 (𝑛)
adalah  nilai 𝑠̃(𝑛) yang  sudah  melalui  proses windowing, dan 𝑤(𝑛) adalah hamming window. 4.  Analisa Autokorelasi Pada  setiap  frame  hasil  windowing  dilakukan Analisa  korelasi  untuk  mendapatkan  nilai  koefisien autokorelasi. Kegunaan dari proses analisa autokorelasi  adalah  untuk  mengoreksi  bentuk gelombang  dengan  dirinya  sendiri[14].  Nilai  auto korelasi dapat dicari dengan menggunakan persamaan (4) dan (5).
𝑅 𝑛 (𝑖  −  𝑘) = ∑ 𝑠𝑛(𝑚)𝑠𝑛(𝑚  +  𝑖  −  𝑘)        (4)
𝑁−1−(𝑖−𝑘)
𝑚=0 ∑ 𝑅 𝑝 𝑘=1 = (|𝑖 − 𝑘|)ἂ𝑘 = 𝑅𝑛(𝑖), 0 ≤ 𝑖 ≤ 𝑝 (5)
dimana 𝑅 𝑛 adalah  nilai  auto  korelasi, 𝑆 𝑤 (𝑛) adalah sinyal yang telah melalui proses windowing, m adalah bilangan  bulat  dari  1  sampai  p, 𝑎 𝑘 adalah  koefisien LPC , i adalah bilangan dari 1 sampai  p, 𝑅 𝑛 (𝑖) adalah nilai auto korelasi ke i, dan p adalah orde dari analisa LPC  yang  akan  dilakukan.  Untuk  orde  analisa  LPC nilai yang umum adalah antara 8 sampai 16.
5.  Analisa LPC
Proses  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan himpunan parameter LPC dengan cara mengkonversi setiap frame dari p+1 autokorelasi menjadi himpunan parameter LPC, dengan menggunakan persamaan (6)
[ 𝑅 𝑛 (0) 𝑅 𝑛 (1) 𝑅 𝑛 (2) … 𝑅 𝑛 (𝑝 − 1) 𝑅 𝑛 (1) 𝑅 𝑛 (0) 𝑅 𝑛 (1) … 𝑅 𝑛 (𝑝 − 2) 𝑅 𝑛 (2) 𝑅 𝑛 (1) 𝑅 𝑛 (0) … 𝑅 𝑛 (𝑝 − 3) … … … … … … … … … … 𝑅 𝑛 (𝑝 − 1) 𝑅 𝑛 (𝑝 − 1) 𝑅 𝑛 (𝑝 − 1) … 𝑅 𝑛 (0) ] [ 𝛼 1 𝛼 2 𝛼 3 … … 𝛼 𝑝 ] = [ 𝑅 𝑛 (1) 𝑅 𝑛 (2) 𝑅 𝑛 (3) … … 𝑅 𝑛 (𝑝)] (6)
6.  Konversi  Parameter  LPC  ke  Koefisien Ceptral
Proses  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil yang  tahan  terhadap noise dan  mendapatkan  kinerja yang lebih baik dengan menggunakan persamaan (7) dan (8).
𝑐 𝑚 =   𝛼 𝑚 + ∑ ( 𝑘 𝑚 ) 𝑐 𝑘 𝑎 𝑚−𝑘 , 𝑚−1 𝑘=1 0 ≤ 𝑖 ≤ 𝑝 (7) 𝑐 𝑚 = ∑ ( 𝑘 𝑚 ) 𝑐 𝑘 𝑎 𝑚−𝑘 , 𝑚−1 𝑘=1 0 ≤ 𝑖 ≤ 𝑝 (8)
dimana 𝑐 𝑚 adalah  koefisien cepstral dan 𝛼 𝑚 adalah koefisien LPC.

## 2.3 K-Nearest Neighbor
Klasifikasi    merupakan  proses  yang  dilakukan untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang  dapat membedakan  kelas  data dengan tujuan agar model tersebut dapat digunakan   untuk   memprediksi   kelas yang belum diketahui dari suatu objek pengamatan[15].  Klasifikasi Nearest  Neighbor (K- NN)  didasarkan  pada  pembelajaran  ( learning ) dengan  membandingkan  sebuah  data  uji  dengan sejumlah  data  latih[9].  Data  pembelajaran  akan diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, masing- masing  dari  dimensi  tersebut  merepresentasikan  ciri
dari  data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi  bagian-bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran.
Teknik  K-Nearest  Neighbor  dilakukan  dengan beberapa  langkah  yaitu  input  data  training, memberikan  label  pada  data  training,  input  data testing,  mencari  tetangga  terdekat  sejumlah  k, memasukan data testing ke dalam kelas berdasarkan jarak  terdekatnya[16].  Dekat  atau  jauhnya  data biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak.  Ada  beberapa rumus  untuk  menghitung  jarak  terdekat  antara  data latih dan data uji.
1. Euclidean  Distance ,  dengan  rumus  umum seperti pada persamaan (9)
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 2 𝑛 𝑖=1 (9)
dimana  d(x,y)  adalah  jarak  antara  x  dan  y, 𝑥𝑖 vektor bobot ke-i, dan 𝑦𝑖 adalah vector input ke-i.
2. CityBlock Distance , dengan rumus seperti pada persamaan (10)
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ∑ | 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (10)
3. Minkowski Distance , dengan rumus seperti
pada persamaan (11)
𝑑(𝑥, 𝑦) =   (∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑟 𝑛 𝑖=1 ) 1 𝑟 (11)
dimana r tidak boleh angka 1 dan 2, karena jika 1 akan menjadi rumus manhattan distance dan jika 2 akan menjadi rumus euclidean distance.
4. Chebychev Distance , dengan rumus seperti pada persamaan (12)
𝑑(𝑥, 𝑦) = max{|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 |} (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini didapat 435 sample suara dari 29  orang  speaker  independent    yang  mengucapkan nama masing-masing sebanyak 15 kali. Data tersebut dibagi  menjadi    dua  buah  jenis  data  yaitu  data  latih dan  data  uji.  Untuk  data  latih  didapat  sejumlah  348 sample  suara,  sedangkan  untuk  data  uji  terdapat  87 sample suara. Semua data rekaman tersebut disimpan dalam format file *.wav.

## 3.1. Pengujian Nilai Orde LPC
Pada  pengujian  ini,  sistem  diuji  dengan mengubah nilai parameter orde LPC dengan nilai 8, 10, 12, dan 14. Sementara untuk nilai parameter lain dibuat tetap. Jumlah frame bernilai 480, nilai K yang digunakan  adalah  5,  dan  metode  jarak  yang digunakan adalah Euclidean . Setelah itu diambil nilai orde  LPC  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  paling tinggi  untuk  digunakan  pada  pengujian  selanjutnya. Tabel 1 merupakan hasil pengujian nilai orde LPC

## Tabel 1. Hasil Pengujian Nilai Orde LPC
Parameter yang Diuji Hasil Orde LPC Jumlah Frame Nilai K Distance Jumlah Benar Jumlah Salah 8 60 27 10 480 5 Euclidean 47 40 12 45 42 14 39 48
Dengan  menguji  nilai  LPC  yang  diubah-ubah maka  akan  diketahui  respon  frekuensi  yang  akan dihasilkan  secara  lebih  mendetail.  Pemilihan  orde LPC  bergantung  kepada  frekuensi  sampling  yang digunakan. Hasil uji menunjukkan bahwa orde LPC 8 merupakan  nilai  orde  yang  baik  untuk  frekuensi sampling data yang digunakan sehingga jumlah data yang  benar  lebih  banyak  bila  dibandingkan  dengan penggunaan  orde  LPC  10,  12,  dan  14.  Pengaruh perubahan  orde  LPC  yang  digunakan  dapat  dilihat dari Gambar 3 yang menunjukkan akurasi dari sistem berdasarkan nilai orde yang diujikan.

## Gambar 3. Hasil Akurasi Pengujian Orde LPC
Semakin  besar  orde  LPC  maka  akan  semakin banyak matriks koefisien LPC yang dihasilkan. Hasil dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  orde  LPC  8 menghasilkan  matriks  koefisien  LPC  yang  dapat memberikan hasil pengenalan yang lebih baik dengan akurasi  68,965517%.  Pada  pengujian  orde  LPC dengan  nilai  yang  lain  hasil  akurasi  mengalami penurunan  yang  cukup  jauh  ketika  dilakukan pengujian  dengan  orde  10  dan  12  yaitu  sebesar 54,022989% dan 51,724138% dan kembali mengalami  penurunan  akurasi  menjadi  44,827586% Ketika dilakukan pengujian pada orde LPC 14.

## 3.2. Pengujian Jumlah Frame
Pada  pengujian  kedua  ini,  sistem  diuji  dengan mengubah  jumlah  frame  yang  digunakan  yaitu  240, 480,  dan  960.  Sementara  untuk  nilai  parameter  lain dibuat  tetap.  Nilai  K  yang  digunakan  adalah  5, metode jarak yang digunakan adalah Euclidean, dan nilai  orde  LPC  ditentukan  berdasarkan  hasil pengujian  sebelumnya  yaitu  8.  Setelah  itu  diambil nilai jumlah frame yang memiliki nilai akurasi yang paling  tinggi  untuk  digunakan  pada  pengujian selanjutnya.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  2  dari  hasil pengujian jumlah frame.
68,96551 54,02298 51,72413 44,82750 0 20 40 60 80 8 10 12 14 accu ra cy (% ) LPC Orde
Tabel 2. Hasil Pengujian Jumlah Frame Parameter yang Diuji Hasil Orde LPC Jumlah Frame Nilai K Distance Jumlah Benar Jumlah Salah 240 53 34 8 480 5 Euclidean 60 27 960 39 48
Nilai  jumlah  frame  dapat  mempengaruhi panjang  frame  yang  didapat.  Panjang  frame  ini berpengaruhi terhadap pengambilan ciri sinyal suara yang  diucapkan.  Jumlah  frame  480  memiliki  hasil jumlah benar yang lebih banyak dikarenakan panjang frame yang didapat bisa menghasilkan ciri yang lebih optimal pada data suara yang diujikan.
Semakin  banyak  jumlah  frame  maka  semakin kecil  panjang  frame  yang  dihasilkan.  Dapat  dilihat pada pengujian jumlah frame 960, jumlah benar yang dihasilkan  tidak  sebanyak  jumlah  benar  yang dihasilkan  ketika  jumlah  frame  480,  hal  ini menunjukkan panjang frame yang terlalu kecil dapat mempengaruhi  hasil  pengenalan.  Pada  Gambar  4 dapat  dilihat  pengaruh  dari  jumlah  frame  yang digunakan  terhadap  akurasi  sistem.  Akurasi  sistem didapat  dari  perbandingan  jumlah  data  yang  benar terhadap 87 data yang diujikan.

## Gambar 4 Hasil Akurasi Pengujian Jumlah Frame
Pada pengujian jumlah frame 240 dan orde LPC yang digunakan 8, nilai K 5, dan metode jarak K-NN yang digunakan adalah euclidean, sistem menunjukkan  akurasi  cukup  baik  yaitu  sebesar 60,919%. Ketika jumlah frame diubah menjadi 480, dengan  parameter  lain  dibuat  sama,  akurasi menunjukkan kenaikan yang cukup besar sekitar 8% menjadi  68,965%  yang  berarti  jumlah  frame  480 lebih  baik  dibanding  jumlah  frame  240.  Dilakukan pula  pengujian  dengan  jumlah  frame  960  dengan parameter  lain  dibuat  sama,  hasil  menunjukkan penurunan  yang  cukup  jauh  yaitu  lebih  dari  24% menjadi  44.827586%  dimana  hasil  tersebut  lebih kecil  dibanding  hasil  pengujian  pada  jumlah  frame 240. hal ini menunjukkan bahwa hasil terbaik didapat ketika menggunakan jumlah frame 480.

## 3.3 Pengujian Nilai K dan Metode Jarak K-NN
Pada  pengujian  ini,  sistem  diuji  dengan mengubah nilai K dan metode jarak yang digunakan. Untuk  nilai  K  yang  diuji  adalah  1,  3,  5,  7,  dan  9.
Sementara metode jarak yang diuji adalah Euclidean, CityBlock,  Chebychev,  dan  Minkowski .  Sementara untuk  nilai  orde  LPC  ditentukan  berdasarkan  hasil pengujian  pertama  yaitu  8  dan  jumlah  frame ditentukan  berdasarkan  hasil  pengujian  kedua  yaitu 480. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Nilai K dan Metode Jarak K-NN Jumlah Benar Nilai K Euclidean CityBlock Chebychev Minkowski 1 61 59 60 61 3 59 57 57 59 5 60 59 64 60 7 51 49 56 51 9 51 49 53 51
Hasil pengujian Nilai K dan metode jarak K-NN dibuat  dalam  bentuk  diagram  yang  menunjukkan akurasi sistem pada mengujian ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Hasil Akurasi Pengujian Nilai K dan Metode Jarak
Dari pengujian skenario ketiga ini dapat dilihat bahwa  perubahan  metode  jarak  pada  nilai  K  yang diuji  mempengaruhi  hasil  akurasi  sistem  meskipun tidak berbeda cukup jauh. Sementara untuk pengujian pada  Nilai  K  terdapat  perbedaan  yang  cukup signifikan ketika nilai K 1, 3, maupun 5 hasil akurasi ditiap  metode  jarak  cenderung  tinggi,  tetapi  untuk nilai K 7 dan 9 terjadi penurunan akurasi yang cukup besar yaitu sekitar 10% pada metode jarak Euclidean dan Minkowski .
Secara  umum,  penambahan  jumlah  K  pada metode  jarak  yang  berbeda  menghasilkan  akurasi yang  menurun.  Meskipun  dibeberapa  pengujian penambahan  nilai  K  mengalami  peningkatan  dan hasil  terbaik  diperoleh  saat  K  bernilai  5  dengan metode chebychev . Hal ini menandakan penambahan jumlah  K  membuat  misklasifikasi.  Ketika  nilai  K
60,91954 68,96551 44,82758 0 20 40 60 80 240 480 960 Aku ra si (% ) Jumlah Frame 70, 114943 67, 816092 68, 965517 58, 62069 58, 62069 67, 816092 65, 517241 67, 816092 56, 321839 56, 321839 68, 96551724 65, 51724138 73, 56321839 64, 36781609 60, 91954023 70, 114943 67, 816092 68, 965517 58, 62069 58, 60269 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 3 5 7 9 Aku ra si (% ) Nilai K Euclidean Cityblock Chebychev Minkowski
dinaikkan,  maka  ciri  data  uji  tersebut  justru  lebih banyak dekat ke kelas lainnya. Dapat dilihat dari hasil akurasi pada setiap pengujian, ketika nilai K dinaikan maka jumlah hasil yang salah mengalami peningkatan berarti ciri data latih tersebut tidak hanya dekat  ke  kelasnya  sendiri,  namun  juga  dekat  oleh kelas lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  sistem  pengenalan individu melalui suara dengan menggunakan metode LPC  dan  KNN.  Sistem  dapat  mengidentifikasi sampel  suara  dari  29 speaker  independent yang mengucapkan nama masing masing sebanyak 15 kali dengan  akurasi  73.56321839%  yang  didapat  dari kombinasi parameter orde LPC 8, jumlah frame 480, Nilai K 5, dan metode jarak K-NN adalah Chebychev . Hasil  menunjukkan  bahwa  menentukan  parameter yang tepat seperti nilai orde LPC, jumlah frame, nilai K,  dan  metode  jarak  yang  digunakan  untuk  sistem yang dirancang dapat meningkatkan performa sistem pengenalan individu melalui suara,

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
K.  Anam,  “Pengenalan  suara  manusia menggunakan metode LPC,” 2013.
[2] “SPEECH RECOGNITION –  MTI.” [Online]. Available: https://mti.binus.ac.id/2019/05/08/speech- recognition/. [Accessed: 10-Feb-2020].
[3] R.  R.  Juniansyah,  “PERANCANGAN
SISTEM PENGENALAN SUARA DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE  CODING,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 404–411, 2017.
[4] A. Anggoro, S. Herdjunanto, and R. Hidayat, “MFCC  dan  KNN  untuk  Pengenalan  Suara Artikulasi P,” Avitec , vol. 2, no. 1, pp. 13–19, 2020, doi: 10.28989/avitec.v2i1.605.
[5] Ranny,  “Voice  recognition  using  k  nearest neighbor  and  double  distance  method,” ICIMSA 2016 - 2016 3rd Int. Conf. Ind. Eng. Manag. Sci. Appl. , 2016, doi: 10.1109/ICIMSA.2016.7504045.
[6] H. Saputra, “Sistem Pengenalan Kata dengan
Menggunakan Linear Predictive Coding dan Nearest Neighbor Classifier,” J. Tek. Elektro
Univ. Kristen Petra , vol. 5, no. 1, pp. 19–24, 2005, doi: 10.9744/jte.5.1.
[7] W. S. Mada Sanjaya, D. Anggraeni, and I. P. Santika,  “Speech  Recognition  using  Linear
Predictive  Coding  (LPC)  and  Adaptive Neuro-Fuzzy (ANFIS) to Control 5 DoF Arm Robot,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1090, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/1090/1/012046.
[8] A.  Bode,  “K-Nearest  Neighbor  Dengan
Feature  Selection  Menggunakan  Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi
Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188–195, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195. [9]
L.  Rabiner  and  B.  Juang,  “Fundamentals  of speech  recognition,” Robust  Automatic Speech  Recognition .  pp.  9–40,  2016,  doi:
10.1016/b978-0-12-802398-3.00002-7.
[10] M.  Yassir,  “Penerapan  Metode  Algoritma
Genetika  Dalam  Pengenalan  Pola  Sinyal
Suara Manusia,” Inspiration , vol. 2, pp. 28–
35, 2012.
[11] M. Walid and A. K. Darmawan, “Pengenalan Ucapan Menggunakan Metode Linear
Predictive  Coding  (  LPC  )  dan  K-Nearest Neighbor  (KNN),” Energy,  Univ.  Panca Marga , vol. 7, no. 1, pp. 13–22, 2017.
[12] Thiang and H. Saputra, “Sistem Pengenalan Kata dengan Menggunakan Linear Predictive Coding  dan  Nearest  Neighbor  Classifier,”
2005.
[13] S. Rachman, “Visualisasi pengenalan ucapan vokal  bahasa  indonesia  dengan  metode  lpc- dtw,” 2011.
[14] A. Y. P. Idwal, Y. I. Nurhasanah, and D. B. Utami,  “Sistem  Pengenalan  Suara  Bahasa
Indonesia Untuk Mengenali Aksen Daerah,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 461–471, 2017, doi: 10.28932/jutisi.v3i3.661. [15] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “COMPARISON OF MACHINE LEARNING METHODS IN CLASSIFYING POVERTY IN INDONESIA  IN  2018  PERBANDINGAN METODE MACHINE LEARNING DALAM KLASIFIKASI KEMISKINAN DI
INDONESIA  TAHUN  2018,” J.  Tek.
Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021.
[16] A.  Rohman,  “MODEL  ALGORITMA  K- NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA,”
J. Ilm. Teknol. , vol. 1, p. 236 hal, 2015.