Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836

## Pengembangan Aplikasi Pembeda Suara Laki-Laki dan Perempuan Berdasarkan Gender, Range Usia, Kelas Frekuensinya Berbasis FFT dan K-Means
Andi Sri Irtawaty 1 , Maria Ulfah 2 , Riche Sekar Fathmala 3
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Balikpapan
2 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Balikpapan
3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Balikpapan *andi.sri@poltekba.ac.id

## INTISARI
Paduan suara merupakan suatu set dari penyanyi-penyanyi yang memiliki karakter suara yang berbeda-beda. Dalam membentuk tim  paduan  suara  yang  kompak,  wajib  melalui  tahap  penentuan  jenis  suara.  Hal  ini  sangat  penting  agar diperoleh  komposisi paduan suara yang terbaik. Melalui teknik digital audio signal processing berbasis metode FFT dengan analisa menggunakan metode K-Means, penelitian ini berhasil dilakukan terhadap 30 sampel kelompok paduan suara di Politeknik Negeri Balikpapan. Aplikasi dirancang menggunakan  GUI Matlab, dan mampu mengklasifikasikan suara dari kelompok paduan suara Politeknik Negeri Balikpapan berdasarkan gender, range usia dan kelas frekuensi suaranya. Hasil pengujiannya sangat akurat, pengujian 30 sampel suara terdapat 7 suara dewasa laki-laki (17 - 45 tahun), dan 23 jenis suara dewasa perempuan (17 - 45 tahun). Secara detail,  diuraikan  menjadi  6  orang  jenis bass dan  1  orang  jenis  baritone  untuk  gender  laki-laki.  Sedangkan  untuk  gender perempuan meliputi 12 orang jenis alto , 2 orang jenis mezzo-sopran dan 9 orang jenis sopran. Keakuratan aplikasi tersebut sangat sempurna  yaitu  100%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa range frekuensi  suara  laki-laki  antara  80,037  Hz  -  109,266  Hz. Sedangkan range frekuensi suara perempuan antara 108,459 Hz - 516,677 Hz. Hasil tersebut dianggap sempurna karena telah diuji dengan proses klasifikasi menggunakan perhitungan parameter input dengan metode K-Means, meskipun hasil analisa K- Means terdapat error , namun prosentase keakuratannya masih tergolong sempurna yaitu 97%. Berarti aplikasi GUI Matlab yang dirancang cocok dan sangat berguna bagi dunia industri musik dan dunia pendidikan untuk mata kuliah pengolahan sinyal.
Kata kunci: Frekuensi, FFT, K-Means, Klasifikasi, Suara

## ABSTRACT
The choir is a set of singers who have different voice characters. In forming a compact choir team, it is mandatory to go through the stage of determining the type of sound. This is very important in order to obtain the best choral composition. Through the digital audio signal processing technique based on the FFT method with analysis using the K-Means method, this research was successfully carried out on 30 sampels of choir groups at the Balikpapan State Polytechnic. The application is designed using the Matlab GUI, and is able to classify the voices of the Balikpapan State Polytechnic choir group based on gender, age range and sound frequency class. The test results are very accurate. From the test of 30 voice sampels, there were 7 adult male voices (17 - 45 years), and 23 types of female adult voices (17 - 45 years). In detail, it is broken down into 6 bass types and 1 baritone type for male gender. As for the female gender, there are 12 alto types, 2 mezzo-soprano types and 9 soprano types. The accuracy of the application is very perfect, namely 100%, so it can be concluded that the frequency range of the male voice is between 80.037 Hz - 109.266 Hz. While the frequency range of women's voices is between 108.459 Hz - 516,677  Hz.  These  results  are  considered  perfect  because  they  have  been  tested  by  a  classification  process  using  the calculation of the input parameters using the K-Means method, although the results of the K-Means analysis have error, the percentage  of  accuracy  is  still  quite  perfect,  namely  97%.  This  means  that  the  Matlab  GUI  application  is  designed  to  be suitable and very useful for the world of the music industry and the world of education for signal processing courses.
Keywords : Frequency, FFT, K-Means, Classification, Voice
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
(*) Correspondence Author
Received: 16/2/2022; Reviced: 08/03/2022; Accepted:14/03/2022
I. PENDAHULUAN
Secara umum suara manusia dapat diklasifikasikan  ke  dalam  dua  golongan  besar,  yaitu suara  laki-laki  dan  suara  perempuan.  Masing-masing golongan  memiliki  kelas  di  antaranya  suara  tinggi perempuan ( Sopran ) , suara sedang perempuan ( Mezzo Sopran)  dan  suara  rendah  perempuan  (Alto). Sedangkan untuk suara tinggi laki-laki (Tenor), suara sedang  laki-laki ( Bariton ) dan  suara  rendah  laki-laki disebut ( Bass).  Masing-masing  kelas  memiliki range frekuensi  dan  karakteristik  yang  berbeda-beda sehingga  dapat  membedakan  ciri  antara  sampel  suara satu dengan sampel suara lainnya. [1],[2]
Beberapa penelitian sebelumnya, tahun 2018 telah mengklasifikasikan  10  sampel  suara  secara  semi automatik  berdasarkan  gender  dengan  menggunakan metode FFT [3]. Kemudian tahun 2019 telah dirancang aplikasi  otomatis  berbasis  GUI  Matlab  dan  diujikan terhadap 20 sampel suara. Keakuratan aplikasi tersebut hanya 95% [4].
Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  aplikasi dari  penelitian  sebelumnya,  yaitu  menggunakan metode  FFT  dengan  pengujian  menggunakan  metode K-Means,  untuk  30  sampel  suara  dari  kelompok paduan  suara  Politeknik  Negeri  Balikpapan.  Hasilnya klasifikasinya  berdasarkan  gender, range usia  dan kelas  frekuensinya  dan  hasilnya  sangat  akurat  yaitu 100%.

## II. LANDASAN TEORI
Matlab  merupakan software yang  mempunyai beberapa  keunggulan  dalam  pengolahan  grafik  dan suara.  Salah  satu  kelebihan  Matlab  yaitu  mampu menampilkan dan mengolah grafik serta suara dengan command yang sederhana dan fleksibel. Bahkan dapat digunakan untuk perancangan simulasi GUI ( Graphical User Interface ) dalam mengklasifikasikan jenis suara secara otomatis berdasarkan gender, range usia dan kelas frekuensi suara [5].
Untuk  memproses  ekstraksi  ciri  sampel  suara dalam proses dekomposisi diperlukan tahapan Log2 N (jumlah  sampel input )  menggunakan  metode Fast Fourier  Transform (FFT),  dimana  sinyal  terurai melalui  empat  tahap  yang  terpisah.  Dekomposisi digunakan setiap kali sinyal dipecah menjadi dua, yaitu sinyal  dipisahkan  menjadi  sampel  genap  dan  sampel ganjil. Setelah melakukan transformasi FFT, suara asli yang  diperoleh  dari  hasil  perekaman  akan  diubah  ke
dalam  bentuk  pola  suara  yang  merupakan  hasil ekstraksi ciri suara . [6],[7]
Fast Fourier Transform disini diimplementasikan untuk  merepresentasikan  sinyal  dalam  domain  waktu diskrit dan domain frekuensi. Domain frekuensi yang diartikan sebagai jumlah gelombang yang terjadi dalam 1  detik.  Frekuensi  didefinisikan  secara  sederhana sebagai  kebalikan  dari  waktu.  Sehingga  waktu  yang satuannya  adalah  detik  akan  menjadi  Hertz  (1  -  per second ) hanya akan memiliki tepat satu nilai spektrum yang dikenal dengan spektrum frekuensi [8].
Hasil klasifikasi suara akan dibandingkan dengan analisa secara teoritis menggunakan metode K-Means/ K-Means clustering yaitu suatu metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan  tanpa  supervisi  ( unsupervised )  dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi [9].
Suara  manusia  secara  khusus  merupakan  bagian dari produksi suara manusia di mana pita suara adalah sumber suara utama. Secara umum, mekanisme untuk menghasilkan suara manusia dapat dibagi menjadi tiga bagian:  paru-paru,  pita  suara  dalam  laring,  dan artikulator.
Berdasarkan data literatur/teoritisnya,
Tabel  1  menyajikan  frekuensi  suara  manusia berdasarkan range usia, Tabel 2 menyajikan frekuensi suara  manusia  berdasarkan  kelas  frekuensinya  dan Tabel  3  menyajikan  kategori  pengelompokan  suara menurut usia [10].
Tabel 1. Frekuensi suara manusia berdasarkan range usia [8]
No. Jenis suara (range umur) Frekuensi range 1 Anak laki-laki 210 – 270 Hz 2 Anak perempuan 200 – 290 Hz 3 Dewasa laki-laki 120 – 150 Hz 4 Dewasa perempuan 200 – 280 Hz 5 Lansia laki-laki 100 – 140 Hz 6 Lansia perempuan 160 – 200 Hz Sumber: Rahim W., Erwin E., dan Malik U. (2015) Tabel 2. Frekuensi suara manusia berdasarkan kelas frekuensinya No. Jenis suara Frekuensi range 1 Tenor 130,813 – 523,251 Hz 2 Bariton 87,302 – 349,228 Hz 3 Bass 82,407 – 329,628 Hz 4 Sopran 261,626 – 1046,50 Hz 5 Mezzo-sopran 220,000 – 880,000 Hz 6 Alto 174,614 – 698,456 Hz
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022: 32-39 (*) Correspondence Author Received: 16/2/2022; Reviced: 08/03/2022; Accepted:14/03/2022
ya Apakah pengujian sampel ke-n berhasil? Menganalisa hasil klasifikasi suara menggunakan metode K-Means Menampilkan hasil klasifikasi suara samppel ke-n berdasarkan gender, range usia, dan kelas frekuensinya Apakah hasil analisa K-Means akurat? Menarik kesimpulan Selesai tidak Ya Ya Tabel 3. Kategori usia menurut depkes RI [11]
No. Kategori Range umur 1 Balita 0 – 5 tahun 2 Anak-anak – remaja awal 6 – 16 tahun 3 Remaja akhir – dewasa awal 17 – 45 tahun 4 Dewasa akhir - lansia 45 – 65 tahun

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  laboratorium  Jurusan Teknik  Elektro  Politeknik  Negeri  Balikpapan.  Mulai januari  sampai  juni  2021,  berhasil  dirancang pengembangan  aplikasi  pembeda  suara  laki-laki  dan perempuan  untuk  30  sampel  kelompok  paduan  suara Politeknik Negeri Balikpapan. Langkah-langkah detail dari metode penelitian meliputi ;
1. Melakukan studi literatur.
2. Menetapkan judul dan penyusunan proposal.
3. Merancang  aplikasi  pembeda  suara  manusi berdasarkan  gender, range usia  dan  kelas frekuensinya.
4. Menguji  aplikasi  untuk  30  mahasiswa  kelompok paduan suara Politeknik Negeri Balikpapan.
5. Menganalisa hasil pengujian melalui
perbandingan metode K-Means. Ternyata
hasilnya juga akurat, yaitu 100%.
6. Mempublikasikan  hasil  penelitian  dalam  bentuk jurnal ilmiah.
Adapun diagram alir atau flowchart lengkap dari aplikasi yang dirancang disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Aplikasi Pembeda Suara Manusia
Aplikasi  pembeda  suara  manusia  dirancang menggunakan  GUI  Matlab.  Berbasis  metode  FFT, tampilan aplikasi GUI Matlab tersaji pada Gambar 2.
tidak
Mulai Menginisialisasi input, laptop, software Matlab, 30 sampel suara Menyiapkan alat dan bahan Merancang aplikasi Menguji aplikasi untuk sample ke-n A
A B B B 34
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Gambar 2. Tampilan aplikasi pembeda suara manusia

## B. Pengujian aplikasi pembeda suara manusia
Pengujian  dilakukan  terhadap  30  sampel  suara dari  kelompok  paduan  suara  Politeknik  Negeri Balikpapan. Langkah-langkah pengujian meliputi:
1. Pengambilan  sampel  suara  1  secara  langsung melalui mikrofon laptop.
2. Menyimpan sampel suara pada drive-D laptop.
3. Mengklik  tombol  FFT  dilanjutkan  tombol filter noise . Hasilnya tersaji pada Gambar 3.
Gambar 3. Bentuk gelombang sampel suara-1
4. Setelah  melalui  proses filter ,  sinyal  suara  akan dikonversi  menjadi  sinyal  diskrit.  Seperti disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Bentuk sinyal diskrit sampel suara-1
5. Mengklik  tombol  klasifikasi,  sehingga  hasilnya disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan hasil klasifikasi suara-1
Hasil klasifikasi untuk 30 sampel suara kelompok paduan suara disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil klasifikasi 30 sampel suara
Nama sampel Bentuk sinyal suara Frekuensi ( hertz ) Gender Range usia ( tahun ) Kelas frekuen si Agung 88,4 Laki-laki Dewasa 17-45 Bass Ancay 108,5 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Andri 93 Laki-laki Dewasa 17-45 Bass Anisa 372,6 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Anriani 302,8 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran April 143,5 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Cece 288,07 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Eliz 320,66 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Evi 206,94 Perempuan Dewasa 17-45 Alto
35
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Received: 16/2/2022; Reviced: 08/03/2022; Accepted:14/03/2022 Pengembangan Aplikasi Pembeda Suara …(Andi Sri Irtawaty, dkk.) Farah 371,71 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Fikri 80,04 Laki-laki Dewasa 17-45 Bass Hanisah 437,1 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Irfan
102,3
Laki-laki Dewasa 17-45 Juwita 204,6 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Khairani
157 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Lina 138,2 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Malina
258
Perempuan Dewasa 17-45 Mezzo sopran Maulana 93,7 Laki-laki Dewasa 17-45 Bass Melisa 117,6 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Nailil
383 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran Nala 174 Laki-laki Dewasa 17-45 Tenor Sabrina 167,5 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Mulina 122,9 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Putri 516,6 Perempuan Dewasa 17-45 Sopran
Regina 129,8 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Retno 257,1 Perempuan Dewasa 17-45 Mezzo sopran Reza
97,9 Laki-laki Dewasa 17-45 Bass Safina 164,8 Perempuan Dewasa 17-45 Alto Syifa 393,7
Perempuan Dewasa
17-45 Sopran
Untuk  analisa  perbandingan,  digunakan  metode kmeans. Dengan 2 parameter input yaitu frekuensi dan delay , maka hasil perhitungan teoritis menggunakan K- Means,  menggunakan  rumus  jarak  terpendek  nilai input dari centroid atau  pusatnya.  Standar  nilai  kelas frekuensi  suara,  disajikan  pada  Tabel  2.  Sedangkan standar range usia  disajikan  pada  Tabel  3.  Adapun contoh perhitungannya sebagai berikut:
Misalkan  sampel  1  (agung),  memiliki  frekuensi suara untuk pengucapan kata ‘poltekba’ dalam waktu 2 second =  88,4  Hertz. Delay yang  terukur  saat pengucapan kata tersebut sebesar 0,2726 second , maka:
r n = √((𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦) 2 + (𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖) 2 )
• Standar delay suara laki-laki; [2]
Tenor = 0,372 Baritone = 0,333 Bass = 0,286
• Standar frekuensi suara laki-laki (tabel 2);
Tenor = 130,813 Hertz Baritone = 87,3021 Hertz Bass = 82,4069 Hertz • Standar delay suara perempuan ; [2] Sopran = 0,292 Mezzo-sopran = 0,255 Alto = 0,123 • Standar frekuensi suara perempuan (tabel 2); Sopran = 261,626
Mezzo-sopran = 220
Alto = 174,614
• Standar range usia kelompok paduan suara
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Pengembangan Aplikasi Pembeda Suara …(Andi Sri Irtawaty, dkk.)
Menggunakan  rumus  quartil  bawah  (Q1),  karena rata-rata mereka berusia  21 dan 22 tahun.
Range usia pada Tabel 4, diuraikan :

## 17  18  19  20  21  22  23  24   25  26  27  28
Q1 29  30  31  32  33  34  35  36   37  38   39  40 Q2

## Q3
41  42  43  44  45
lalu menghitung Q1 =(23+24)/2=23,5 dilanjutkan mencari jarak terpendek ke centroid :
r 1 = √((0,2726 − 0,372) 2 + (88,4 − 130,813) 2 + (22 − 23,5) 2 )
r 1 = 42,44
r 2 = √((0,2726 − 0,333) 2 + (88,4 − 87,3021) 2 +   (22 − 23,5) 2 ) r 2 = 1,86 (jarak terpendek) r 3 = √((0,2726 − 0,286) 2 + (88,4 − 82,4069) 2 +   (22 − 23,5) 2 )
r 3 = 6,18
Berdasarkan hasil perhitungan nilai r1, r2 dan r3, maka nilai jarak terpendek adalah r2=1,86.  Misalkan  ditetapkan  r1=suara  tertinggi  laki- laki  atau  suara  tertinggi  perempuan,  r2=suara  sedang laki-laki  atau  suara  sedang  perempuan,  dan  r3=suara rendah perempuan atau suara rendah perempuan, maka berdasarkan data nilai frekuensi yang ditunjukkan oleh aplikasi  saat  pengambilan  suara  otomatis  dan berdasarkan  standar  frekuensi  secara  teoritis,  maka sampel suara 1 dikelompokkan sebagai:
1. Gender = suara laki-laki
2. Range suara = Q1 = 23,5 tahun
3. Kelas suara = Bass
Untuk sampel lainnya, dilakukan cara yang sama, hasilnya tersaji pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan analisa dengan metode K-Means Sampel Jenis Kelamin Usia Delay Frekuensi Iterasi-4
R1 R2 R3 Agung Laki-Laki 22 0,2726 88,4 42,44  1,86 6,18 Ancay Perempuan 22 0,3694 108,5 153 127 66 Andri Laki-Laki 21 0,27 93 37 105 10 Anisa
Perempuan 21 0,1198 372,6 110,9 152,6 197,9 Anriani Perempuan 21 0,3459 302,8 41,17 82,8 128,18 6 April Perempuan 22 0,3658 143,5 118,1 76,5 31,1 Cece Perempuan 21 0,3137 288,07 26,44
68,0 113,45 Eliz Perempuan 21 0,3078 320,66 59,03 100,66 146
Evi Perempuan 22 0,5078 206,94 54,68 13,062 32,32 Farah Perempuan 21 0,1744 371,71 110 151,71 197 Fikri Laki-Laki 22 0,2772 80,04 50,77 87,678 2,366 Hanisah Perempuan 22 0,1543 437,1 175,4 217,10 262,4 Irfan Laki-Laki 22 0,310 102,3 159,3 117,70 72,31 Juwita Perempuan 21 0,3618 204,6 57,02 15,400 29,98 Khairani Perempuan 21 0,2882 157 26,18 63,000 17,61 Lina Perempuan 22 0,3316 138,2 123,4 81,800 36,41 Malina Perempuan 22 0,183 258 3,627 38,000 83,38 Maulana Laki-Laki 21 0,3706 93,7 37,11 6,3980 11,29 Melisa Perempuan 22 0,2794 117,6 144 102,40 57,01 Musfira Perempuan 21 0,2357 383,08 121,4 163,08 208,4 Nailil Perempuan 22 0,5258 383 121,3 54 208,3 Nala Laki-Laki 22 0,3185 174 43,18 86,697 91,59 Sabrina Perempuan 22 0,379 167,5 94,12 52,500 7,118 Mulina Perempuan 21 0,3955 122,9 138,7 97,100 51,71 Putri Perempuan 21 0,2058 516,6 254,9 296,60 341,9 Regina Perempuan 22 0,4177 129,8 131,8 90,200 44,81 Retno Perempuan 22 0,0894 257,1 4,530 37,100 82,48 Reza Laki-Laki 22 0,3231 97,9 32,91 10,597 15,49 Safina Perempuan 21 0,3075 164,8 96,82 55,200 9,815 Syifa Perempuan 21 0,8055 393,7 132, 173,7 219 Tabel 6. Hasil klasifikasi menggunakan metode K-Means
Gender Range Usia Kelas Frekuensi Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) BASS Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) BASS Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun)
ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun)
SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan
Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN 36
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Received: 16/2/2022; Reviced: 08/03/2022; Accepted:14/03/2022 Pengembangan Aplikasi Pembeda Suara …(Andi Sri Irtawaty, dkk.) Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) BASS Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) BASS Perempuan Dewasa (17-45 tahun) MEZZO SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) MEZZO SOPRAN Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) BARITON Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) MEZZO SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) MEZZO SOPRAN Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) TENOR Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) MEZZO- SOPRAN Laki-Laki Dewasa (17-45 tahun) BASS Perempuan Dewasa (17-45 tahun) ALTO Perempuan Dewasa (17-45 tahun) SOPRAN
Berdasarkan  tabel  analisa  perhitungan  nilai-nilai input dari 30 sampel suara manusia/kelompok paduan suara  Politeknik  Negeri  Balikpapan  menggunakan metode K-Means, seperti yang tersaji pada Tabel 5 dan Tabel  6,  diperoleh  hasil  klasifikasi  suara  berdasarkan gender,  usia  dan  kelas  frekuensi  dengan  prosentase keakuratan  97%.  Karena  terdapat  1  sampel  yang terklasifikasi  suara  perempuan  dewasa  (17-45  tahun), dan termasuk kelas frekuensi Bariton, padahal sampel suara tersebut adalah laki-laki, atas nama irfan. Berarti terdapat  1 error ,  dari  perhitungan  menggunakan metode K-Means. Sedangkan  hasil klasifikasi menggunakan  aplikasi  GUI  Matlab  yang  telah dirancang, menunjukkan prosentase keakuratan sebesar  98.5%,  seperti  yang  diuraikan  pada  Tabel  4. Adapun  kesimpulan  dari  klasifikasi  30  sampel  suara berdasarkan  gender, range usia  dan  kelas  frekuensi mulai  dari  rendah  sampai  kelas  frekuensi  tinggi disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil klasifikasi 30 sampel suara
Gender Range usia Kelas frekuensi Jumlah sampel Laki-laki Dewasa (17-45 tahun) Bass 6 Laki-laki Dewasa (17-45 tahun) Baritone 1 Laki-laki Dewasa (17-45 tahun) Tenor 0 Perempuan Dewasa (17-45 tahun) Alto 12 Perempuan Dewasa (17-45 tahun) Mezzo Sopran 2 Perempuan Dewasa (17-45 tahun) Sopran 9
Berdasarkan hasil  klasifikasi pada  Tabel  6, tidak terdapat  suara  kelas  frekuensi  tenor  untuk  kelompok paduan suara Politeknik Negeri Balikpapan. Hanya ada 7 suara laki-laki range usia dewasa antara 17-45 tahun (6  bass  dan  1  bariton),  dan  23  suara  perempuan  laki range usia  dewasa  antara  17-45  tahun  (12  alto, 2 mezzo sopran dan 9 sopran ).

## V. KESIMPULAN
Hasil  klasifikasi  menggunakan  aplikasi  GUI Matlab  untuk  30  untuk  kelompok  paduan  suara Politeknik Negeri Balikpapan. Hanya ada 7 suara laki- laki range usia dewasa antara 17-45 tahun (6 bass dan 1  bariton),  dan  23  suara  perempuan  laki range usia dewasa  antara  17-45  tahun  (12  alto,  2  mezzo  sopran dan 9 sopran ). Prosentase keakuratan aplikasi tersebut adalah  98%.  Jika  dibandingkan  dengan  analisa perhitungan menggunakan metode K-Means, hasilnya terdapat 29 Sampel data akurat hasilnya dari 30 sampel suara  yang  diujikan.  Berarti  prosentase  keakuratan hasil  analisa  perhitungan  hanya  97%.  Aplikasi  gui matlab  yang  dirancang  sangat  berguna  bagi  dunia industri  musik  dan  juga  berguna  dalam  dunia pendidikan  yaitu  mendukung  praktikum  pada  mata kuliah pengolahan sinyal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andreas,  "Klasifikasi  Suara  Manusia  ke  Dalam Sopran, Mezzo Sopran, Alto, Tenor, Bariton, Bass dengan Self Organizing Map", Jurnal Informatika , 11(1), 2015.
[2] S.  B.  Bhaskoro,  "Aplikasi  Pengenalan  Gender Menggunakan Suara", Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi / Snat 2012. Jogjakarta.
[3] A.  S.  Irtawaty,  "Implementasi  Metode  Fast Fourier Transform / FFT Dalam
Jurnal ECOTIPE , Vol. 9, No.1, April 2022, Hal. 32-39 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Terakreditasi Kemdikbudristek ( SINTA 3 ), SK. No.158/E/KPT/2021 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v9i1.2836
Mengklasifikasikan  Suara  Pria  dan  Wanita  di Laboratorium  Jurusan  Teknik  Elektro  Poltekba", Jurnal Teknologi Terpadu , 7(2), 70-75, 2019.
[4] A. S. Irtawaty, "Peningkatan Performansi Aplikasi Pembeda  Suara  Laki-Laki  dan  Perempuan Berdasarkan  Frekuensi  dengan  Menggunakan
Metode  Fuzzy  Logic", JurnalEcotipe ,  7(1),  1-6, 2020.
[5] J.  F.  Dadang  Gunawan,  "Pengolahan  Sinyal Digital  dengan  Pemrograman  Matlab  1 st Ed., Jogjakarta: Graha Ilmu , 2012.
[6] Ade  Royani,  "Mengidentifikasi  Sinyal  Suara Manusia  Menggunakan  Metode  FFT  Berbasis Matian", Journal  of  Information,  Information System,  Software  Engineering  and  Applications , Volume 1 Nomor 2. pp 042-050, 2019.
[7] Y. S. Ronaldo, "Simulasi Sistem Pengacau Sinyal Dengan  Metode  FFT  (Fast  Fourier  Transform)" , e-Journal Teknik Elektro dan Komputer , 2014.
[8] W.  Rahim,  " Analisis  Spektrum  Suara  Manusia Berdasarkan Jenis" .
[9] Nailul  Sudah,  "Katering  Suara  Berdasarkan Gender  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dari Hasil  Ekstradisi  FFT  (Fast  Fourier  Transform)" ,
Journal Ilmiah : SOULMATH , Volume 6 Nomor 1. Hal. 47-58, 2018.
[10] B.  W.  Prasetya,  "Identifikasi  Suara  Pria  Dan Wanita Berdasarkan Frekuensi Suara", 2011.
38