JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069
Identifikasi Suara Pada Sistem Presensi Karyawan Dengan Metode Ekstraksi Ciri MFCC
YUWONO FITRI WIDODO 1 , SUNARDI 2 , ADBUL FADLIL 3
1 Magister Teknik Informatika (Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta) 2 Program Studi Teknik Elektro (Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta)
3 Program Studi Teknik Informatika (Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta) Email : yuwono1708048020@webmail.uad.ac.id

## ABSTRAK
Biometrik  adalah  ilmu  yang  mempelajari  pola  ciri-ciri  untuk  mengenali  atau mengidentifikasi manusia berdasarkan satu atau lebih dari bagian tubuh manusia, baik  ciri-ciri  kimia,  fisik,  maupun  tingkah  laku,  seperti  wajah,  sidik  jari,  suara, geometri  tangan,  ataupun  iris  mata.  Saat  ini  sudah  berkembang  teknologi menggunakan suara untuk dijadikan sebuah aplikasi yang memudahkan manusia. Proses  identifikasi  suara  sangat  diperlukan  untuk mengetahui  keakuratan suara berdasarkan ciri yang dimiliki, karena beberapa manusia memiliki kemiripan dalam berucap. Pada penelitian ini  bertujuan untuk mengetahui pola suara berdasarkan ucapan. Metode yang digunakan untuk identifikasi  suara  menggunakan metode ekstraksi  firur  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients  (MFCC),  merupakan  metode ekstraksi fitur yang mendekati sistem pendengaran manusia dan mampu untuk mengenali pola ucapan.
Kata kunci : biometrik, identifikasi, mfcc, suara.

## ABSTRACT
Biometrics is the study of patterns of traits to recognize or identify humans based on one or more parts of the human body, both chemical, physical, and behavioral characteristics,  such  as  faces,  fingerprints,  sounds,  hand  geometries,  or  iris. Nowadays technology has developed using sound to be used as an application that makes it easy for humans. The process of voice identification is very necessary to determine the accuracy of sound based on the characteristics possessed, because some  humans  have  similarities  in  speech.  In  this  study  aims  to  find  out  sound patterns  based  on  speech.  The  method  used  for  voice  identification  using  the extraction method of the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), MFCC is a feature extraction method that approaches the human hearing system and is able to recognize speech patterns.
Keywords : biometric, identification, mfcc, voice.

## Identifikasi Suara Pada Sistem Presensi Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan teknologi begitu pesat diberbagai bidang. Salah satu bidang dari kemajuan teknologi ini adalah kecerdasan buatan. Dalam kegiatan sehari-hari dapat dijumpai alat-alat  berteknologi  dari  perkembangan  ilmu  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk membantu pekerjaan manusia. Salah satu perkembangan kecerdasan buatan adalah biometrik pengenalan pola. Biometrik adalah ilmu yang mempelajari pola ciri-ciri untuk mengenali atau mengidentifikasi manusia berdasarkan satu atau lebih dari bagian tubuh manusia, baik ciri-ciri kimia, fisik, maupun tingkah laku, seperti wajah, sidik jari, suara, geometri tangan, ataupun iris mata.
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Suara  adalah  bunyi  yang  dikeluarkan  dari  mulut manusia (seperti pada waktu bercakap-cakap, menyanyi, tertawa, menangis, bunyi binatang, alat perkakas dan sebagainya). Menurut Fadlisyah dkk (2013) suara merupakan suatu bentuk dari  sebuah  komunikasi.  Manusia  dapat  menghasilkan  suara  untuk  berkomunikasi  dengan menggunakan pita suara yang terdapat dirongga mulut dan suara yang dihasilkan mempunyai frekuensi  yang  berbeda-beda.  Frekuensi  yang  dapat  didengar  oleh  telinga  manusia  antara 20Hz sampai dengan 20.000Hz.
Saat  ini  sudah  berkembang  teknologi  menggunakan  suara  untuk  dijadikan  sebuah  aplikasi yang  memudahkan  manusia.  Salah  satunya  adalah  untuk  presensi  kehadiran  karyawan menggunakan suara. Kelebihan dari teknologi ini adalah memudahkan dalam proses absensi. Selain keamanan sistem tinggi hal yang menjadi kekurangannya adalah apabila ada kemiripan suara atau perubahan suara dari pemilik maka sistem akan menolaknya. Proses identifikasi suara sangat diperlukan untuk mengetahui keakuratan suara berdasarkan ciri yang dimiliki, karena beberapa manusia memiliki kemiripan dalam berucap. Permasalahan ini menjadi dasar penulis  untuk  melakukan  penelitian  bagaimana  mengidentifikasi  suara  ucapan  yang  identik berdasarkan  ciri-ciri  yang  dimiliki.  Adapun  dalam  ekstraksi  ciri  digunakan  metode Mel- Frequency Ceptrum Cooeficient (MFCC). Metode ini dilakukan dengan memasukkan data suara pengucap ke software Matlab.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses dalam penelitian ini adalah melakukan identifikasi suara untuk menentukan suara yang identik atau tidak identik sesuai dengan suara seseorang. Teknik dan tahapan yang digunakan terdiri dari beberapa langkah seperti berikut:

## Gambar 1. Alur poses Identifikasi

## YUWONO FITRI WIDODO

## 2.1. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data suara karyawan
Basis data ini berisi rekaman data audio yang terdiri dari lima aktor, yaitu tiga pria dan dua wanita. Basis data ini berisi sekitar 250 sampel ucapan dari 5 peserta, sampel yang diambil adalah yang memiliki tingkat pengenalan manusia yang lebih baik dari 80% dan nilai kealamian lebih dari 60%.

## 2.2. Sampel Ucapan
Sampel pada penelitian ini sebanyak 50 data, dan  akan dibagi menjadi dua yaitu untuk data  latih  dan  data  uji.  Kalimat  yang  diucapkan    adalah  kata    “Login”  dengan  suara  yang diambil dari 5 aktor. Pada tahap ini, sampel ucapan dalam bentuk file *.wav dirubah menjadi sinyal ucapan dengan menggunakan aplikasi MATLAB R2013a. Sinyal ucapan ini akan menjadi deretan nilai dalam satuan matriks.

## 2.3. Pre-processing
Tahapan  ini  melakukan  pre-processing  pada  rekaman  yaitu  dengan  melakukan pemotongan rekaman suara sebagai sampling pada saat ektraksi fitur. Tujuan dari sampling ini adalah agar pola dapat terlihat berbeda untuk masing-masing ucapan tertentu.

## 2.4. Sinyal Ucapan
Setelah  tahapan  pemotongan  suara  sebagai  sampling  tahapan  selanjutnya  adalah sinyal ucapan. Tahapan ini mengubah sampel ucapan bentuk file .wav menjadi sinyal ucapan yang dapat dibaca oleh komputer.

## 2.5. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan metode MFCC yang  dimana  metode  ini  adalah  metode  ekstraksi  ciri  yang  mendekati  sistem  pendengaran manusia. MFCC sering digunakan untuk pemrosesan suara, karena dapat merepresentasikan sinyal dengan baik. Proses ekstraksi fiturnya adalah sebagai berikut:

## 2.5.1. Pre-emphasis
Proses pertama yaitu pre-emphasi, tujuannya adalah untuk filtering sinyal ucapan dan mengurangi  nilai  frekuensi  sinyal  suara  masukkan  sehingga  hanya  sinyal  yang  memiliki frekuensi tinggi yang dapat melewati proses filter. Selain itu juga dapat mengurangi noise- noise pada suara masukkan, sehingga hanya sinyal ucapan saja yang dapat ditangkap sistem. Persamaannya dapat dilihat pada rumus (1).
𝜌(𝑛) = 𝑠(𝑛) − 𝑥𝑠(𝑛 − 1) (1)
dimana x adalah konstanta filter pre-emphasis, biasanya bernilai antara 0.9 < x < 1.0

## 2.5.2. Framing
Pada proses ini input suara dipotong menjadi beberapa frame dengan durasi yang lebih pendek sebanyak matriks (M) yang disimpan di matriks Y dengan ukuran MxW. Sinyal suara dilakukan  segmentasi  menjadi  beberapa  frame  dengan  cara  tumpang  tindih  (overlap)  agar tidak ada sinyal yang hilang. Proses ini terus berlanjut sampai seluruh sinyal masuk ke dalam satu atau lebih frame.

## 2.5.3. Windowing
Proses  windowing  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  sampel  sinyal  yang tepat dalam waktu interval yang sangat singkat. Proses ini menghasilkan window X(t) dimana t = 1,2,3,….T yang disebut frame. Pada kasus ini akan menggunakan persamaan hamming window dengan rumus (2).
𝑤((n) = 0,54 + 0,46cos2πnN − 1 ,0 ≤ n ≤ N − 1 ) (2)
dimana  n adalah jumlah sampel dan N adalah jumlah  frame 2.5.4.  Fast  Fourier  Transform (FFT) FFT adalah salah satu metode untuk mengkonversikan dari sinyal suara menjadi sinyal frekuensi.  Proses  ini  akan  dilakukan  terhadap  semua  frame  dari  sinyal  yang  sudah  di windowing.  FFT  merupakan  algoritma  cepat  untuk  menerapkan  Discrete  Fourier  Transform (DCT) yang beroperasi pada sinyal diskrit yang terdiri dari N sampel, persamaannya dapat dilihat pada rumus (3).
𝑓(𝑛) = ΣwkN − 1K = 0e − 2πjkn/N, 0 ≤ n ≤ N − 1 (3)
dimana w adalah windowing.

## 2.5.5. Mel Filterbank
Mel-Filterbank merupakan triangular dari filterbank, yang membedakan adalah range frekuensi  linier  dari  hasil  FFT  yang  kemudian  dikonversi  ke  skala  Mel-Frequency  untuk mendapatkan batas-batas filterbank. Persamaan Mel Filterbank ada pada rumus (4) .
𝐵(𝑓)) = 1125 x ln(1 + f700 ) (4)
Proses  Mel-Filterbank  yang  perlu  dilakukan  adalah  menentukan  batas  atas  dan  bawah  dari filter. Kemudian bagi range batas atas dan bawah sesuai dengan jumlah filter yang dibuat dan dapat diketahui batas atas dan bawah untuk setiap filterbank dalam skala mel. Kedua batas tersebut dikonversi kembali ke skala frekuensi linier.

## 2.5.6. Discrete Consine Trasform
Proses  terakhir  adalah  pengkonversian  domain  frekuensi  ke  domain  waktu  dengan menggunakan  Discrete  Cosine  Transform  (DCT).  Hasil  log  dari  perkalian  domain  waktu menggunnakan DCT menghasilkan mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC). Berikut adalah persamaan yang digunakan (5):
𝐶𝑗 = ΣXicos(j(i − 1)/2πM) (5)
dimana j = 1, 2, 3... K adalah koefesien, dan M adalah jumlah filter. 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan beberapa sampel suara dari karyawan dengan mengambil sampel kalimat  “Login”  Rekaman  suara  tersebut  kemudian  di  pre-processing.  Pada  penelitian  ini digunakan lima sampel suara untuk masing-masing percobaan. Sampel suara tersebut juga diucapkan  oleh  aktor  yang  berbeda.  Sampel-sampel  suara  tersebut  di  cari  polanya  dengan menggunakan ektraksi fitur MFCC dengan beberapa parameter yaitu Tw = 25; sebagai durasi masing-masing  frame,  Ts  =  10;  sebagai  pembentukan  frame,  alpha  =  0.97;  sebagai  nilai koefesien preemphasis, M = 20; sebagai nilai filterbank pada setiap channels, C = 12; nilai cepstral coefficients, dari parameter tersebut dihasilkan fitur MFCC. Hasil dari ektraksi suara menggunakan  MFCC  dapat  dilihat  dilihat  pada  Gambar.2.  suara  yang  sudah  diekstraksi kemudian dianalisis dengan normalisasi sehingga terlihat pola suara seperti pada gambar 3. Proses perhitungan normalisasi dari ekstraksi ciri dilakukan untuk menyamakan nilai pola yang - dapat dilihat pada tabel 1. Setiap gambar menampilkan sampel untuk setiap ciri suara yang telah dianalisis.
Gambar 3. Pola suara orang pertama
Gambar 4. Pola pola suara orang pertama yang telah dinormalisasi -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suara 1 Suara 2 Suara 3 Suara 4 Suara 5 -0.45 -0.4 -0.35 -0.3 -0.25 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mean Normalisasi Mean Normalisasi
Gambar 5. Pola suara orang kedua
Gambar 6. Pola pola suara orang kedua yang telah dinormalisasi -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suara 1 Suara 2 Suara 3 Suara 4 Suara 5 -0.45 -0.4 -0.35 -0.3 -0.25 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mean Normalisasi Mean Normalisasi
Gambar 7. Pola suara orang ketiga
Gambar 8. Pola pola suara orang ketiga yang telah dinormalisasi -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suara 1 Suara 2 Suara 3 Suara 4 Suara 5 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mean Normalisasi Mean Normalisasi
Gambar 9. Pola suara orang keempat
Gambar 10. Pola pola suara orang keempat yang telah dinormalisasi -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suara 1 Suara 2 Suara 3 Suara 4 Suara 5 -0.5 -0.45 -0.4 -0.35 -0.3 -0.25 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mean Normalisasi Mean Normalisasi

## Gambar 11. Pola suara orang kelima

## Gambar 12. Pola pola suara orang kelima yang telah dinormalisasi
Orang 1
Ciri N1 N2
N3 N4 N5 Mean Normalisasi MFCC1 3,280 3,235 3,288 3,262 3,259 3,265 MFCC2 -0,462 -0,247 -0,536 -0,297 -0,522 -0,413 MFCC3 -0,285 -0,627 -0,196 -0,219 -0,418 -0,349
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Suara 1 Suara 2 Suara 3 Suara 4 Suara 5 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mean Normalisasi Mean Normalisasi
MFCC4 -0,424 -0,325 -0,228 -0,215 -0,074 -0,253 MFCC5 -0,392 -0,288 -0,436 -0,478 -0,224 -0,364 MFCC6 -0,079 -0,078 -0,439 -0,386 -0,505 -0,297 MFCC7 -0,587 0,144 -0,245 -0,341 -0,266 -0,259 MFCC8 -0,180 0,009 -0,278 0,279 -0,366 -0,107 MFCC9 -0,079 -0,553 -0,125 -0,237 -0,395 -0,278 MFCC10 -0,282 -0,542 -0,158 -0,404 -0,353 -0,348 MFCC11 -0,004 -0,212 -0,419 -0,262 0,127 -0,154 MFCC12 -0,157 -0,467 -0,266 -0,159 -0,340 -0,278 MFCC13 -0,349 -0,050 0,038 -0,542 0,075 -0,166 Orang 2 Ciri N1 N2 N3
N4 N5 Mean Normalisasi MFCC1 3,264 3,280 3,241 3,272 3,246 3,261 MFCC2 -0,540 -0,477 -0,403 -0,227 -0,363 -0,402 MFCC3 -0,306 -0,150 -0,293 -0,396 -0,300 -0,289 MFCC4 -0,174 -0,244 -0,305 -0,419 -0,233 -0,275 MFCC5 -0,417 -0,163 -0,574 -0,363 -0,437 -0,391 MFCC6 0,044 -0,436 -0,439 -0,190 -0,189 -0,242 MFCC7 0,055 -0,243 -0,247 -0,659 -0,382 -0,295 MFCC8 -0,316 -0,310 -0,661 -0,407 -0,338 -0,406 MFCC9 -0,332 -0,457 -0,289 -0,012 -0,665 -0,351 MFCC10 -0,190 -0,272 -0,182 -0,278 -0,131 -0,211 MFCC11 -0,408 -0,409 -0,023 -0,025 0,322 -0,109 MFCC12 -0,105 -0,286 0,086 -0,051 -0,273 -0,126 MFCC13 -0,576 0,167 0,089 -0,245 -0,254 -0,164 Orang 3 Ciri N1 N2 N3
N4 N5 Mean Normalisasi MFCC1 3,291 3,234 3,279 3,270 3,240 3,263 MFCC2 -0,325 -0,094 -0,367 -0,137 -0,389 -0,262 MFCC3 -0,242 -0,168 -0,376 0,090 -0,341 -0,207 MFCC4 -0,268 -0,263 -0,247 -0,168 0,037 -0,182 MFCC5 -0,477 -0,159 -0,126 -0,183 -0,232 -0,236 MFCC6 -0,133 -0,821 -0,350 -0,228 0,122 -0,282 MFCC7 -0,084 -0,516 0,020 -0,611 -0,016 -0,241 MFCC8 -0,119 -0,291 -0,089 -0,374 -0,577 -0,290 MFCC9 -0,204 0,185 -0,320 -0,115 -0,516 -0,194 MFCC10 -0,460 -0,376 -0,454 -0,228 -0,093 -0,322 MFCC11 -0,567 -0,246 -0,601 -0,412 -0,560 -0,477 MFCC12 -0,150 -0,115 -0,307 -0,526 -0,431 -0,306 MFCC13 -0,262 -0,370 -0,062 -0,377 -0,245 -0,263

## Orang 4
Ciri N1 N2 N3
N4 N5 Mean Normalisasi MFCC1 3,270 3,284 3,231 3,220 3,276 3,256 MFCC2 -0,414 -0,582 -0,418 -0,492 -0,177 -0,417 MFCC3 -0,455 -0,329 -0,199 -0,291 -0,514 -0,358 MFCC4 -0,576 -0,338 -0,604 -0,372 -0,484 -0,475 MFCC5 -0,304 -0,318 -0,137 -0,062 -0,038 -0,172 MFCC6 0,101 -0,511 -0,436 -0,273 -0,374 -0,298 MFCC7 -0,050 -0,047 -0,432 -0,363 -0,244 -0,227 MFCC8 -0,318 -0,327 -0,130 0,092 -0,127 -0,162 MFCC9 -0,221 -0,080 -0,738 -0,175 -0,121 -0,267 MFCC10 -0,113 -0,153 0,075 -0,521 -0,196 -0,182 MFCC11 -0,375 -0,059 -0,130 -0,794 -0,151 -0,302 MFCC12 -0,416 -0,275 -0,063 0,105 -0,225 -0,175 MFCC13 -0,130 -0,266 -0,020 -0,074 -0,626 -0,223 Orang 5 Ciri N1 N2 N3 N4
N5 Mean Normalisasi MFCC1 3,244 3,247 3,275 3,252 3,136 3,231 MFCC2 -0,245 -0,708 -0,476 -0,609 -0,880 -0,584 MFCC3 -0,268 -0,406 -0,104 -0,202 -0,523 -0,301 MFCC4 -0,193 -0,022 -0,111 -0,071 0,018 -0,076 MFCC5 -0,120 -0,545 -0,472 -0,424 -0,273 -0,367 MFCC6 -0,382 -0,500 -0,509 -0,567 -0,816 -0,555 MFCC7 -0,395 -0,194 -0,440 -0,457 -0,002 -0,298 MFCC8 0,121 -0,043 -0,239 -0,408 0,172 -0,079 MFCC9 -0,735 -0,201 -0,332 0,038 -0,380 -0,322 MFCC10 -0,496 -0,343 -0,333 -0,175 -0,123 -0,294 MFCC11 -0,390 -0,069 -0,260 0,057 -0,023 -0,137 MFCC12 -0,192 -0,194 -0,005 -0,257 -0,415 -0,213 MFCC13 0,052 -0,021 0,007 -0,175 0,107 -0,006
Tabel 1. Tabel normalisasi

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bawah  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan MFCC dapat dibedakan polanya untuk setiap suara dengan beberapa parameter yaitu Tw = 25; sebagai durasi masing-masing frame, Ts = 10; sebagai pembentukan frame, alpha = 0.97; sebagai nilai koefesien preemphasis, M = 20; sebagai nilai filterbank pada setiap channels, C = 12; nilai cepstral coefficients, dari parameter tersebut dihasilkan fitur MFCC, hasil dari matriks MFCC tersebut kemudian dicari nilai rata-ratanya (mean) untuk cirinya. Hasil dari ciri mean tersebut menghasilkan pola-pola yang menjadikan ciri masing-masing suara. Setiap suara memiliki pola dan besaran spektrum yang berbeda-beda. Perbedaan spektrum dikarenakan pengaruh kualitas suara. Dengan identifikasi suara menggunakan MFCC ektstaksi ciri ini dapat digunakan untuk proses pengklasifikasian suara selanjutnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Abriyono, & Harjoko, A. (2012). Pengenalan Ucapan Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri  LPC,  MFCC,  dan  JST. Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems , 6 (2), 23–34.
Aranda, J., Astari, W., & Natasya, G. (2016). Penerapan Metode K-Means Cluster Analysis Pada Sistem Penerapan Metode K-Means Cluster Analysis Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Untuk, (January 2018).
Arifin, Z., Studi, P., Komputer, I., & Mulawarman, F. U. (2010). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Untuk Menentukan Sisa Hasil Usaha Pada Koperasi Pegawai Negeri.
Jurnal Informatika Mulawarman , 5 (Zainal Arifin), 1–12.
https://doi.org/10.17605/JIM.V5I2.60
Nim, G. M., & Uta, S. (2008). PENCOCOKAN POLA SUARA ( SPEECH RECOGNITION ) DENGAN ALGORITMA FFT DAN DIVIDE AND CONQUER.
Fadlisyah. Bustami.M.Ikhwanus. (2013) Pengolahan Suara .Graha Ilmu
Bhaskoro,  S.  B.,  Pelatihan,  F.  and  Pengenalan,  F.  (2012)  ‘Aplikasi  pengenalan  gender menggunakan suara’, 2012(Snati), pp. 15–16
Mega Tiara Nur Azizah (2017) ‘APLIKASI PENGENAL PENGUCAP BERBASIS IDENTIFIKASI SUARA  DENGAN  EKSTRAKSI  CIRI  MEL-FREQUENCY  CEPSTRUM  COEFFICIENTS (MFCC) DAN KUANTISASI VEKTO’, TRANSIENT , 6
Pengendali, S. and Elektronik, P. (2016) ‘Aplikasi Pengenalan Suara Menggunakan Microsoft Sapi sebagai Pengendali Peralatan Elektronik’, (January 2007).
Fadlil, A. et al. (2008) ‘Pengembangan Sistem Basis Data Presensi Perkuliahan Dengan Kartu Mahasiswa Ber-Barcode’, Telkomnika , 6(1), pp. 65–72.
Pengendali, S. and Elektronik, P. (2016) ‘Aplikasi Pengenalan Suara Menggunakan Microsoft Sapi sebagai Pengendali Peralatan Elektronik’, (January 2007).
Prodi, S. et al. (2017) ‘PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN SUARA DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING SPEECH RECOGNITION SYSTEM DESIGN USING LINEAR PREDICTIVE CODING METHOD’, 4(1), pp. 404–411.
Setiawan, A., Hidayatno, A. and Isnanto, R. R. (2011) ‘Aplikasi Pengenalan Ucapan dengan Ekstraksi Mel-Frequency Cepstrum Coefficients ( MFCC ) Melalui Jaringan Syaraf Tiruan  (  JST  )  Learning  Vector  Quantization  (  LVQ  )  untuk  Mengoperasikan  Kursor Komputer’, 13(3), pp. 82–86.
Sugiyono, P. D. (2011) Pendekatan Kuantitatif Kualitatif, dan R&D . Bandung: ALFABETA. Wijaya, R. F. and Utomo, R. B. (2018) ‘KAMUS TERJEMAHAN BAHASA INDONESIA KE BAHASA INGGRIS DENGAN PENERAPAN SPEECH TO TEXT BERBASIS’, 5(1), pp. 44– 47.
Yudhana, A., Fadlil, A. and Prianto, Eko Teori, L. (2017) ‘Kepegawaian Dan Kegiatan Berbasis Android’, pp. 63–68.