E-ISSN: 2503-1171
doi.org/10.51179/tika.v5i3.17

## Klasifikasi Jenis Suara Wanita Berdasarkan Register Suara Dalam Teknik Bernyanyi Secara Real Time Menggunakan Algoritma BAM dan Algoritma Viterbi

## Abstract
[Classification of Female Voices Based on Voice Registers in Real Time Singing Techniques Using the BAM Algorithm and Viterbi Algorithm] In singing technique, women have more diverse voice registers than  men.  There  are  many  human  voice  registers,  but  the  voice  registers  commonly  used  when  singing include Chest Voices, Head Voices, Falsetto, and Vocals. So for the recognition of the type of female voice based on the register of  the  human  voice in  singing techniques, a system is needed so that later it can be used for clearer recognition of singing techniques. To get maximum results, it is necessary to perform the two methods that will be used in this research, namely the BAM algorithm and the Viterbi algorithm. Voice recognition is done by inputting recorded sound samples and also in real time. After inputting the voice, the system will get the results according to the method to be used, namely the BAM algorithm and the Viterbi algorithm.  The  BAM  algorithm  can  process  incomplete  inputs,  because  of  the  reciprocal  relationship between  the  output  layer  to  the  input  layer.  With  the  Viterbi  algorithm,  the  processing  of  statuses  in  the voice recognition system can be optimized. In the BAM algorithm, testing the sound value and the value of the  training  sample  obtained  will  be  searched  for  the  vector  value  using  the  weight  assessment  which  is carried out by converting the binary matrix into a bipolar matrix. Meanwhile, in the Viterbi algorithm, the value of the training sound sample will be searched for Viterbi using the Mellin transformation. The Mellin transform  is  used  to  convert  the  time  domain  to  the  frequency  domain.  This  research  was  conducted  to produce a system that can consist of female voices based on human voice registers in singing techniques, which shows the performance of the two methods so that we can see which method is more optimal. It is hoped that this research will provide accurate results between the two methods in a sound which will give hope that gives a recruitment decision between the BAM algorithm and the Viterbi algorithm.
Keywords: Voice; BAM; Viterbi; Mellin; Classification.

## Abstrak
Dalam teknik bernyanyi, wanita lebih mempunyai register suara yang beragam dibandingkan pria. Banyak sekali register suara  manusia, namun register suara  yang biasa digunakan saat bernyanyi antara lain  yaitu Chest  Voice , Head  Voice , Falsetto ,  dan Vocalfry .  Maka  untuk  pengenalan  jenis  suara  wanita  berdasarkan register suara manusia dalam teknik bernyanyi diperlukan sebuah sistem sehingga nantinya berguna untuk pengenalan  teknik-teknik  bernyanyi  secara  lebih  jelas.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal,  maka diperlukan unjuk kerja dua metode yang akan digunakan dalam penelitian kali ini yaitu algoritma BAM dan algoritma Viterbi . Pengenalan suara dilakukan dengan menginputkan sampel suara hasil rekaman dan juga secara real  time .  Setelah  diinput  suara  maka  sistem  akan  mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  metode  yang akan digunakan yaitu algoritma BAM dan algoritma Viterbi . Algoritma BAM dapat memproses input yang tidak  lengkap,  karena  adanya  hubungan  timbal  balik  antara  dari  lapisan output ke  lapisan input .  Dengan algoritma Viterbi maka pengolahan status-status dalam sistem pengenalan suara dapat lebih optimal. Pada algoritma  BAM,  nilai  suara  pengujian  dan  nilai  sampel  suara  pelatihan  yang  diperoleh  akan  dicari  nilai vektornya  menggunakan  pencarian  nilai  bobot  yang  dilakukan  dengan  cara  mengubah  matriks  biner  ke
Rini Meiyanti 1) , Cut Lika Mestika Sandy 2)
1 2) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia
e-mail : rinimeiyanti522@gmail.com
dalam  matriks  bipolar.  Sedangkan  pada  algoritma Viterbi ,  nilai  sampel  suara  pelatihan  akan  dicari pencarian Viterbi dengan  menggunakan  transformasi Mellin .  Transformasi Mellin digunakan  untuk merubah  domain  waktu  ke  domain  frekuensi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  sistem  yang dapat  mengenali  jenis  suara  wanita  berdasarkan  register  suara  manusia  dalam  teknik  bernyanyi,  yaitu dengan  menunjukkan  unjuk  kerja  dari  kedua  metode  sehingga  kita  dapat  mengetahui  metode  mana  yang lebih optimal. Diharapkan dari penelitian ini akan memberikan hasil seberapa akurasi antara kedua metode tersebut  dalam  mendeteksi  suara  yang  akan  dilatih  dengan  harapan  dapat  memberikan  sebuah  keputusan perekomendasian antara algoritma BAM dengan algoritma Viterbi .
Kata Kunci: Suara; BAM; Viterbi ; Mellin ; Klasifikasi.

## 1. Pendahuluan
Suara  manusia  pada  dasarnya  memiliki  register  masing-masing  yaitu  seperti  suara  asli,  suara  palsu  dan whistle register. Dalam hal bernyanyi, berbagai penyanyi memiliki jenis register suara yang berbeda-beda seperti register suara falsetto , head voice , chest voice , vocalfry dan beberapa istilah lainnya. Maka dari itu, supaya tidak membingungkan kita dalam jenis suara menyanyi maka diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi jenis suara.
Algoritma Bidirectional  Associative  Memory (BAM)  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang terutama  dalam  jaringan  syaraf  tiruan.  BAM  mampu  mengekstrak  bentuk  yang  sempurna  dengan bentuknya  yang tidak  sempurna. Sistem ini adalah cabang  pengolahan suara  yang dapat digunakan dalam mengidentifikasi  beberapa  jenis  register  suara.  Sedangkan  Algoritma Viterbi adalah  algoritma  dynamic progamming untuk menemukan kemungkinan rangkaian status tersembunyi yang biasa disebut Viterbi path dapat  dihasilkan  pada  rangkaian  pengamatan  kejadian.  Dalam  algoritma Viterbi ,  dengan  menggunakan transformasi Mellin yang merupakan transformasi integral yang dapat diaggap sebagai versi perkalian dari dua  sisi  tranformasi Laplace .  Dalam  hal  ini,  dapat  membantu  pembentukan  pola  dalam  mendeteksi pengenalan jenis suara.
Metode  algoritma  BAM  dapat  digunakan  dalam  pengolahan  suara  dan  algoritma Viterbi sering digunakan  dalam  mendeteksi  suara.  Algoritma  BAM  dapat  memproses  input  yang  tidak  lengkap,  karena adanya hubungan timbal balik antara dari lapisan output ke lapisan input. Dengan algoritma Viterbi maka pengolahan  status-status  dalam  sistem  pengenalan  suara  dapat  lebih  optimal.  Pada  algoritma  BAM,  nilai suara pengujian dan nilai sampel suara pelatihan yang diperoleh akan dicari nilai vektornya menggunakan pencarian  nilai  bobot  yang  dilakukan  dengan  cara  mengubah  matriks  biner  ke  dalam  matriks  bipolar. Sedangkan  pada  algoritma Viterbi ,  nilai  sampel  suara  pelatihan  akan  dicari  pencarian Viterbi dengan menggunakan  transformasi Mellin .  Transformasi Mellin digunakan  untuk  merubah  domain  waktu  ke domain frekuensi.
Bustami,  Fadlisyah,  and  Mauliza  (2017)  melakukan  penelitian  pada  pendeteksi  kesalahan  dalam membaca Al-Qur’an menggunakan algoritma Viterbi . Dalam proses sistem pendeteksi kesalahan membaca Al-Qur’an  diperlukan  sebuah  metode  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  segmen  dalam  mendeteksi  kesalahan bacaan  setiap  ayat.  Dengan  menggunakan  metode Viterbi proses  perhitungan  tidak  begitu  kompleks  dan pencarian  nilai-nilai  segmen  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  state  terbaik.  Nilai-nilai  tersebut digunakan untuk  membandingkan ciri deteksi suara  yang benar pada setiap bacaan. Pada proses pelatihan masing-masing  bacaan  dilatih  dengan  10  sample  suara  kemudian  dilakukan  proses  pengujian  untuk memperoleh  hasil  deteksi  berupa  segmen.  Berdasarkan  hasil  komplesitas  algoritma,  sistem  pendeteksi kesalahan  dalam  membaca  Al-Qur’an  menggunakan  algoritma Viterbi adalah  efektif.  hasil  unjuk  kerja sistem  mampu  mendeteksi  kesalahan  dalam  membaca  Al-Qur’an  menggunakan  algoritma Viterbi hingga mencapai 89%.
Bustami.,  et  al  (2015),  melakukan  penelitian  mengenai  pendeteksi  kebohongan  pada  suara menggunakan  algoritma  BAM.  Penelitian  ini  melakukan  proses  pengenalan  dan  pelatihan  sampel  suara bohong pada kata pergi, jalan dan pindah lalu diuji dengan mensimulasikannya pada data  latihan dan data uji  untuk  menghasilkan  persentase  pengenalan  dan  pengklasifikasian  suara  kebohongan  tersebut.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pendeteksian  kebohongan  menggunakan  algoritma  BAM  memiliki kisaran true detection tertinggi sebesar 90% pada kata pergi.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  dikembangkan  suatu  aplikasi  sistem  pengenalan  jenis suara  wanita  berdasarkan  register  suara  dalam  teknik  yang  digunakan  ketika  sedang  menyanyi.  Dengan menggunakan  beberapa  sampel  suara  teknik  tertentu,  maka  suatu  sistem  dapat  membedakan  jenis  suara yang dikenali dengan berbagai resister suara sehingga akan mudah digunakan dalam teknik bernyanyi.

## 2. Metode

## A. Pengolahan Suara
Pengenalan  suara  (juga  dikenal  sebagai  Automatic  Speech  Recognition  (ASR),  atau  pengenalan  suara komputer  adalah  proses  mengkonversi  sinyal  suara  ke  urutan  kata-kata,  melalui  algoritma  yang diimplementasikan  kedalam  program  komputer  (Chamidy,  2016).   Pengenalan  suara  ( speech  recognition ) adalah  suatu  proses  untuk  mengenali  huruf,  kata  atau  kalimat  yang  diucapkan.  Pengenalan  suara  lebih dikenal  dengan  istilah Automatic  Speech  Recognition atau Computer    Speech  Recognition dimana penggunaan sebuah mesin/komputer untuk mengenali sebuah suara atau identitas seseorang dari suara yang diucapkan. Umumnya pengucap berbicara di depan komputer/mesin kemudian komputer/mesin mengenali suara/identitas  seseorang  dengan  tepat    sesuai  yang  diucapkan.  Pengenalan  pola  suara  dikenali  ke  dalam berbagai level tugas, pengenalan dalam tingkat sinyal akustik berupa uji tingkatan dalam susunan unit sub kata berupa fonem, kata, frase dan kalimat.

## B. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  adalah  sistem  komputer  yang  telah  dirancang  sebagai  bagian  dari  penelitian tentang kecerdasan buatan (AI). Meskipun sejarah Jaringan Syaraf Tiruan berasal dari tahun 1940-an, baru muncul  komputer  elektronik,  dan  terutama  sampai  era  ketika  komputer  tersedia,  yang  terlihat  lonjakan minat terhadap JST (Lesnussa, Latuconsina, & Persulessy, 2015).
JST  mempelajari  sampel  yang  disebut  training  set.  Karena  mempelajari  sampel,  JST  memiliki  potensi membangun sistem komputasi sebagai hasil input dan output memetakan hubungan yang ada dalam sistem (Sudarsono, 2016). Perlengkapan latihan dikenal sebagai pola pelatihan dalam bentuk vektor dan diperoleh dari sumber seperti gambar, sinyal suara, dan berbagai informasi lainnya (Pangaribuan & Sagala, 2017).

## C. Bidirectional Associative Memory (BAM)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM)  memiliki  kemampuan  sebagai associative  memory  atau  content  addressable  memory  yaitu  memori  yang  dapat  dipanggil  menggunakan bagian dari informasi yang tersimpan di dalamnya (Arifin, Asfani, & Handayani, 2018). Menurut Windarto (2017) selain itu terdapat dua lapisan  neuron,  yaitu lapisan input dan  lapisan output. Tidak ada hubungan lateral, yaitu tidak ada dua neuron di lapisan yang sama terhubung. Sambungan berulang yang merupakan koneksi  umpan  balik  ke  neuron  itu  sendiri,  mungkin  atau  mungkin  tidak  ada,  arsitektur  ini  cukup sederhana.  Sifat  kestabilan  dan  pengkodean  jaringan  saraf  umpan  balik  nonlinier  dua  lapis  diperiksa. Bidirectionality  diperkenalkan  di  jaringan  saraf  untuk  menghasilkan  pencarian  asosiatif  dua  arah  untuk asosiasi yang disimpan. Memori asosiatif dua arah (BAM) adalah jaringan umpan balik nonlinier dua lapis.

## D. Viterbi
Algoritma Viterbi diperkenalkan  oleh  Andrew  J. Viterbi pada  tahun  1967.  Algoritma Viterbi adalah algoritma  dynamic  programming  untuk  menemukan  kemungkinan  rangkaian  status  yang  tersembunyi (biasa  disebut Viterbi  path )  yang  dihasilkan  pada  rangkaian  pengamatan  kejadian  (Hidayat,  2015).  Untuk menemukan sebuah rangkaian status terbaik, q = (q1,q2, ...... qґ), untuk rangkaian observasi O = (O1, O2, ......... Oґ), perlu didefinisikan kuantitas: 𝛿(𝑖) = max P[q1, q2, … qt − 1, qt = i, o1q1, q2 … qt − 1 o2 … ot|λ
(1)
δt(i) = rangkaian terbaik t = waktu I = status i Dengan menginduksi, didapat: δt+1(j) = [maxδt(i)ij] . bj(o1+1)i

## E. Transformasi Mellin
Dalam  matematika,  Transformasi Mellin adalah  transformasi  integral  yang  dapat  dianggap  sebagai  versi perkalian dari dua sisi transformasi Laplace (Fadlisyah, Fuadi, & Kamilaini, 2019). integral tranformasi ini adalah  berkaitan  erat  dengan  teori  seni  Dirichlet  dan  sering  digunakan  di  nomor  teori  dan  teori  ekspansi asimtotik,  itu  berkaitan  erat  dengan  Trasformasi Laplace ,  Tranformasi  Fouries,  teori  fungsi  gamma  dan fungsi khusus bersekutu.
Transformasi Mellin adalah :
𝜑(𝑠) = ∑ 𝑥 𝑠−1 𝑓(𝑥) 𝑛−1 𝑥=0 (2)

## F. Data Yang Digunakan
Setelah  merencanakan penelitian,  yang dilakukan terlebih dahulu adalah  mengumpulkan  referensi tentang Pengolahan Sinyal dan Suara serta data yang dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi. Data yang  digunakan dalam penelitian ini terbagi dua, yaitu data secara langsung ( realtime ), dan data tidak langsung yang berupa sampel rekaman suara wanita dengan 4 register dalam teknik bernyanyi.

## G. Analisa Data
Penelitian  yang dilakukan terlebih dahulu adalah  mengumpulkan referensi tentang Pengolahan Sinyal dan Suara  serta  data  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  aplikasi.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terbagi  dua,  yaitu  data  secara  langsung (realtime ),  dan  data  tidak  langsung  yang  berupa  sampel  rekaman suara wanita dengan 4 register dalam teknik bernyanyi. Dengan rincian sebagai berikut:
1. Rincian Sampel Suara Rekaman ( Record ), yaitu mengumpulkan  sampel  suara  wanita  yang  sudah  direkam  dengan  4  register  suara  dalam  teknik bernyanyi yaitu chest voice, falsetto, head voice dan vocalfry.
2. Rincian Sampel Suara Langsung ( Real Time ), Untuk sampel suara realtime dilafalkan secara langsung oleh  beberapa  responden  dengan  bantuan  microphone.  Sampel  suara  realtime  ini  digunakan  sebagai perbandingan untuk melihat keakuratan sistem antara proses pengenalan suara secara langsung dengan proses pengenalan suara yang diambil dari sampel rekaman.

## H. Skema Sistem Secara Keseluruhan
Gambar 1. Skema sistem secara keseluruhan.
Gambar 3. Diagram Metode Algoritma Viterbi
Pada  tahap  ini,  jaringan  menerima  inputan  struktur  sampel  suara.  Struktur  suara  inputan  merupakan sebarisan  nilai  sinyal  suara  tepi-tepi  objek  yang  akan  mendeteksi  jenis  suara,  dan  selanjutnya  jaringan melakukan  tahapan  pelatihan  yaitu  pengenalan  sinyal  suara  dan  tandai  ciri,  dan  uji  pengenalan  suara melalui algoritma Viterbi . Pada proses utama, komputasi menggunakan transformasi Mellin , sampel suara akan dilatih untuk mendapatkan sebuah nilai energi dan nilai segmen.
Adapun  pelaksanaan  yang  akan  dilakukan  dalam  membangun  sistem  ini  adalah  dengan  menggunakan suara  wanita  dengan  ekstensi  file  .wav  sebagai  suara  yang  di  input  dalam  program.    Pada  proses pengumpulan data (sampel suara) dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Mengumpulkan  responden  dari  keempat  register  suara  yaitu Chest  Voice , Falsetto,  Head  Voice,  dan Vocalfry .
2. Merekam suara responden yang merupakan contoh suara dengan teknik bernyanyi yang dilafalkan oleh masing-masing responden dari tiap-tiap register suara.
3. Durasi rekaman maksimal 10 detik menggunakan perekam catatan suara dengan suara berformat .amr.
4. Merubah (convert) file suara sampel rekaman dari format amr/midi menjadi format .wav.
5. Mengklarifikasi  jenis  register  suara  lalu  membagi  sampel  menjadi  2  jenis  sampel,  yaitu  : sampel pelatihan dan sampel pengujian .
6. Untuk proses pengenalan suara secara real time , sampel  suara langsung diuji dari beberapa responden dengan aplikasi yang sudah berjalan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sampel training dan testing berupa sampel suara secara real-time dan record. Data training yang digunakan pada penelitian ini berupa sampling suara wanita pada jenis head voice , falsetto , chest voice dan vocalfry .
Gambar 4. Mengilustrasikan gambar sinyal suara pada falsetto
Setiap suara memiliki sampling suara yang spesifik atau berbeda antara satu suara dengan suara lainnya. Sampling suara ialah nilai sinyal suara asli berupa nilai frekuensi dari suara. Dimana gambar dibawah ini
menunjukkan ciri-ciri nilai sampling suara wanita pada jenis head voice , falsetto , chest voice dan vocalfry . Setelah  nilai  sampling  suara  diketahui  barulah  kita  dapat  memproses  suara  tersebut  untuk  mendapatkan informasi yang lebih spesifik sebagai acuan penelitian.
Gambar 5. Nilai sampling suara wanita pada jenis falsetto
Pada gambar diatas  menunjukkan  nilai sampling suara  wanita pada jenis falsetto . Itu merupakan salah satu  sampel  yang  digunakan  untuk  sinyal  suara  pelatihan  pada falsetto .  Untuk  suara  wanita  jenis falsetto memiliki  banyak  ciri  vektor  dari  nilai  sinyal  suara.  Untuk  menentukan  normalisasi  sinyal  suara  yaitu  jika nilai f > 0 maka f = 1, jika f < 0 maka f = -1 dan jika f = 0 maka f = 0.
Pelatihan dilakukan dengan menginputkan sampel dari berbagai macam jenis suara wanita berdasarkan register suara dalam teknik bernyanyi dengan jumlah sampel pengujian sebanyak 100 sampel suara untuk proses  pengenalan  suara  secara record ,  dan  50  sampel  suara  pengujian  untuk  proses  pengenalan  suara secara real  time .  Hal  ini  dimaksudkan  untuk  melihat  sejauh  mana  tingkat  keberhasilan  saat  melakukan pengujian  pada  masing-masing  proses  pengenalan  suara.  Berikut  adalah  contoh  proses  pelatihan  yang dilakukan  pada  setiap  jenis  register  suara,  baik  pada  proses  pengenalan  suara  secara real  time maupun proses pengenalan suara record :
Gambar 6. Proses Pengujian Jenis Register Suara Falsetto Secara Real Time
Gambar 7. Proses Pengujian Jenis Register Suara Falsetto Secara Record
Pada  gambar  di  atas, user kembali  menginput  sampel  suara,  kali  ini  jenis  register  suara falsetto . Selanjutnya  program  akan  melakukan  proses  pengenalan  yang  sama  dengan  cara  menghitung  nilai  energi yang ada pada sampel suara tersebut, dan kemudian  muncul jenis register suara sebagai hasil akhir. Hasil eksekusi  beberapa  sampel  dalam  bentuk  tabel  sebagai  data  statistik  yang  lebih  spesifik  dan  detail  yang dapat menggambarkan sejauh mana keefektifan aplikasi dan persentase atau rasio kebenaran dari program
yang  telah  dibuat  juga  untuk  mendapatkan  bukti  dan  hasil  yang  lebih  nyata  tentang  pengenalan  jenis register suara.
Tabel  berikut  menggabungkan  empat  jenis  register  suara  sekaligus  dalam  satu  tabel,  dengan  pelatihan sebanyak  satu  kali  untuk  masing-masing  jenis  register  dan  menggunakan  dua  sampel  pelatihan  yang berbeda dengan sampel suara pengujian yang sama sebanyak 100 sampel suara record dan 50 sampel suara real  time dengan  melihat  unjuk  kerja  dari  algoritma  BAM  dan  algoritma Viterbi. Untuk  lebih  detailnya dapat kita lihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Unjuk Kerja Sistem Untuk Proses Pengenalan Suara Record pada BAM
Tabel 2. Unjuk Kerja Sistem Untuk Proses Pengenalan Suara Record pada Viterbi
Tabel 3. Unjuk Kerja Sistem Untuk Proses Pengenalan Suara Real Time pada BAM
Tabel 4 . Unjuk Kerja Sistem Untuk Proses Pengenalan Suara Real Time pada Viterbi
Keterangan : H = Head Voice , F = Falsetto , C = Chest Voice , V = Vocalfry
Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  dari  hasil  eksekusi  program  akan  didapatkan  persentase keberhasilan  pengenalan  untuk  jenis  register  suara  dari  beberapa  sampel  yang  diinput,.  Kolom  ‘Sampel Suara  Pelatihan’  memuat  beberapa  sampel  suara  yang  berbeda  yang  dijadikan  sebagai  pelatihan.  Kolom ‘Jumlah  Pengujian’  pun  demikian,  berisi  jumlah  pengujian  yang  dilakukan use r,  kemudian  ada  kolom ‘Identifikasi Benar’, yang berisi data tentang berapa jumlah pengenalan suara yang berhasil disertai dengan persentasenya. Terakhir  yaitu kolom  ‘Identifikasi Salah’, kebalikan dari kolom ‘Identifikasi Benar’,  yang berisi  data  tentang  jumlah  pengenalan  suara  yang  tidak  berhasil  beserta  persentasenya.  Pada  metode Bidirectional Associative Memory (BAM) pencarian nilai bobot dilakukan dengan cara mengubah matriks biner ke dalam matriks bipolar, yang selanjutnya akan dilakukan pencarian bobot.
Contoh  pencarian  bobot  pada  algoritma Bidirectional  Associative  Memory (BAM)  yang  diambil  dari sembarang vektor fitur.
𝑥1 = (1,0,0,1)        𝑦1 = (0,1,1) 𝑥2 = (0,1,1,0)        𝑦2 = (1,0,1)
Matriks biner tersebut selanjutnya diubah kedalam matriks bipolar menjadi: Cari nilai bipolar  0      1
(𝑥1) + = (1, −1, −1,1)    (𝑦1) + = (−1,1,1) (𝑥2) − = (−1,1,1, −1)   (𝑦2) − = (1, −1,1)
Maka untuk pencarian bobot dilakukan dengan menggunakan rumu s w = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖 𝑖=1
W= [ 1 −1 −1 1 ] [−1 1 1] + [ 1 −1 −1 1 ] [−1 1 1]
W= [ 1 1 1 1 −1 −1 1 −1 −1 −1 1 1 ] + [ −1 1 1
1 −1 −1 1 −1 −1 −1 1 1 ]
W= [ −2 2 0 2 −2   0 2 −2   0 −2 2 0 ] dan W T = [ −2 2 2 −2 2 −2 −2 2
0 0 0 0 ]
Pencarian algoritma Viterbi dalam sistem ini menggunakan transformasi Mellin . Contoh penjabaran rumus transformasi Mellin dan Viterbi untuk perhitungan manual yang diterapkan pada sistem ini : Rumus Mellin
𝜑(𝑠) = ∑ 𝑥 𝑠−1 𝑓(𝑥) 𝑛−1 𝑥=0
Mencari energi kata pergi Dik : x       = 0,1,2,3 S       = 0,1,2,3 N      = 4 f(x)   = 0,2,0,0 Penyelesaian : 𝜑(0) = (0 0-1 . 0) + (0 0-1 . 1) + (0 0-1 . 2) + (0 0-1 . 3) 𝜑(0) = 0 + 2 + 0 + 0 = 2 𝜑(1) = (0 1-1 . 0) + (0 1-1 . 1) + (0 1-1 . 2) + (0 1-1 . 3) 𝜑(1) = 0 + 2 + 0 + 0 = 2 𝜑(2) = (0 2-1 . 0) + (0 2-1 . 1) + (0 2-1 . 2) + (0 2-1 . 3) 𝜑(2) = 0 + 2 + 0 + 0 = 2 𝜑(3) = (0 3-1 . 0) + (0 3-1 . 1) + (0 3-1 . 2) + (0 3-1 . 3) 𝜑(3) = 0 + 2 + 0 + 0 = 2 Energi Mellin Persegmen
𝜑 = 𝜑(0) + 𝜑(1) + 𝜑(2) + 𝜑(3) 𝑁 2 𝜑 = 𝜑(2) + 𝜑(2) + 𝜑(2) + 𝜑(2) 4 2 = 8 16 = 0,5
Mencari energi kata jalan Dik : x       = 0,1,2,3 S       = 0,1,2,3 N      = 4 f(x)   = 0,1,1,0 Penyelesaian : 𝜑(0) = (0 0-1 . 0) + (0 0-1 . 1) + (0 0-1 . 2) + (0 0-1 . 3) 𝜑(0) = 0 + 1 + 0 ,5+ 0 = 1,5 𝜑(1) = (0 1-1 . 0) + (0 1-1 . 1) + (0 1-1 . 2) + (0 1-1 . 3) 𝜑(1) = 0 + 1 + 1 + 0 = 2 𝜑(2) = (0 2-1 . 0) + (0 2-1 . 1) + (0 2-1 . 2) + (0 2-1 . 3) 𝜑(2) = 0 + 1 + 2 + 0 = 3
𝜑(3) = (0 3-1 . 0) + (0 3-1 . 1) + (0 3-1 . 2) + (0 3-1 . 3) 𝜑(3) = 0 + 1 + 4 + 0 = 5 Energi Mellin Persegmen
𝜑 = 𝜑(0) + 𝜑(1) + 𝜑(2) + 𝜑(3)
𝑁 2
𝜑 = 𝜑(1,5) + 𝜑(2) + 𝜑(3) + 𝜑(5) 4 2 = 11,5 16 = 0,7 Mencari energi kata pindah Dik : x       = 0,1,2,3
S       = 0,1,2,3 N      = 4 f(x)   = 2,0,0,1 Penyelesaian : 𝜑(0) = (0 0-1 . 0) + (0 0-1 . 1) + (0 0-1 . 2) + (0 0-1 . 3) 𝜑(0) = 0 + 0 + 0 + 0,33 = 0,33 𝜑(1) = (0 1-1 . 0) + (0 1-1 . 1) + (0 1-1 . 2) + (0 1-1 . 3) 𝜑(1) = 2 + 0 + 0 + 1 = 3 𝜑(2) = (0 2-1 . 0) + (0 2-1 . 1) + (0 2-1 . 2) + (0 2-1 . 3) 𝜑(2) = 0 + 0 + 0 + 3 = 3 𝜑(3) = (0 3-1 . 0) + (0 3-1 . 1) + (0 3-1 . 2) + (0 3-1 . 3) 𝜑(3) = 0 + 0 + 0 + 9 = 9 Energi Mellin Persegmen
𝜑 = 𝜑(0) + 𝜑(1) + 𝜑(2) + 𝜑(3) 𝑁 2
𝜑 = 𝜑(0,33) + 𝜑(3) + 𝜑(3) + 𝜑(9) 4 2 = 15,33 16 = 0,9

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  beberapa  sampel  suara,  hasil  pengenalan  suara  yang dilakukan  secara  realtime  rata-rata  memiliki  persentase  lebih  tinggi  daripada  pengenalan  suara  dengan sampel hasil record, walaupun perbedaannya tidak terlalu signifikan. Hal ini disebabkan karena suara yang diinput secara real time lebih jernih dan terdengar lebih jelas daripada suara hasil rekaman. Alat perekam suara juga ikut mempengaruhi kinerja sistem dalam proses pengenalan suara. Tetapi tidak bisa disimpulkan bahwa  hasil  pengenalan  suara  secara  realtime  sepenuhnya  lebih  akurat  dibandingkan  pengenalan  suara dengan hasil rekaman. Ada beberapa hal yang mempengaruhinya, antara lain :
1. Ketepatan teknik suara dari responden yang dijadikan sampel. Tidak semua orang memiliki kemampuan teknik bernyanyi yang tepat dan jenis suara dalam berbagai register.
2. Program  hanya  dapat  mengenali  suara  berdasarkan  perbandingan  nilai  energi  antara  proses  pelatihan dan  proses  pengujian.  Ini  merupakan  salah  satu  kelemahan  dari  sistem  ini.  Program  tidak  bisa mendeteksi langsung asal sumber suara yang dilafalkan, karena register suara sesungguhnya tidak hanya dilihat dari tinggi rendahnya nada yang dihasilkan, tetapi juga dilihat dari sumber suara, sensasi ruang resonansi serta warna suara.
3. Berdasarkan kinerja sistem, proses pengenalan suara secara real time lebih efektif dibandingkan proses pengenalan  suara  secara  record.  Untuk  proses  pengenalan  suara  secara  real  time,  sampel  suara  yang diinput  memiliki  durasi  yang  lebih  panjang,  sedangkan  untuk  proses  pengenalan  suara  secara  record sampel  suara  yang  diinput  berdurasi  pendek,  hanya  beberapa  detik  saja.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh memori  penyimpanan.  Jika  diinputkan  suara  dalam  durasi  yang  panjang,  memori  penyimpanan  tidak sanggup menampung data dalam kapasitas yang besar sehingga terjadi floating point overflow.
4. Dari unjuk kerja kedua algoritma didapatkan hasil bahwa detection rate dengan menggunakan algoritma Viterbi memiliki hasil yang lebih optimal dibandingkan dengan algoritma BAM.
5. Berdasarkan data dan fakta yang muncul pada tabel dan beberapa penjabaran diatas menunjukkan bahwa sampel suara yang dijadikan pelatihan sangat berdampak terhadap tingginya persentase keberhasilan pengenalan suara dan jenis metode yang digunakan.
6. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa persentase rata-rata keberhasilan pengenalan register suara secara record yang optimal diiperoleh dengan menggunakan algoritma Viterbi yaitu 80,2% sedangkan untuk register suara secara real time yang optimal juga diperoleh dengan menggunakan algoritma Viterbi yaitu 86,5%.

## Daftar Pustaka
Arifin, M., Asfani, K., & Handayani, A. N. (2018). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Metode Perceptron Pada Pengenalan Pola Notasi. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 9 (1), 77-86.
Bustami,  B.,  Fadlisyah,  F.,  &  Mauliza,  I.  (2017).  SISTEM  PENDETEKSI  KESALAHAN  DALAM MEMBACA  Al-QUR’AN  AYAT  1-5  MENGGUNAKAN  METODE  VITERBI. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, 9 (1), 30-44.
Chamidy,  T.  (2016).  Metode  Mel  Frequency  Cepstral  Coeffisients  (MFCC)  Pada  klasifikasi  Hidden Markov Model (HMM) Untuk Kata Arabic pada Penutur Indonesia. Matics, 8 (1), 36-39.
Fadlisyah,  F.,  Fuadi,  W.,  & Kamilaini,  K.  (2019).  SISTEM  WAKTU  NYATA  PENGUJIAN  HAFALAN AYAT-AYAT  SUCI  AL  QURAN  SECARA  EKSPONENSIAL  DAN  NONSINUSOIDAL. TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, 11 (3), 457-567.
Hidayat,  I.  (2015). Desain  dan  Analisis  Pendekode  Viterbi Menggunakan  Satu  Butterfly Berbasis  Bahasa Vhdl. Paper presented at the Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF).
Lesnussa,  Y.,  Latuconsina,  S.,  &  Persulessy,  E.  (2015).  Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif, ISSN , 1412-6184.
Pangaribuan,  Y.,  &  Sagala,  M.  (2017).  Menerapkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Mengenali  Pola  Huruf Menggunakan Metode Perceptron. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, 2 (2), 53-59.
Sudarsono,  A.  (2016).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu). Jurnal Media Infotama, 12 (1).
Windarto,  A.  P.  (2017).  Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode  Backpropogation. J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komputer dan Informatika), 1 (1), 12-23.