Identifikasi Suara Tangisan Bayi menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance
IRMA AMELIA DEWI 1 , ADRIANA ZULKARNAIN 2 , AYU APRILIA LESTARI 3
1,3 Institut Teknologi Nasional Bandung
2 Universitas Langlangbuana Bandung Email: irma_amelia@itenas.ac.id
Received 18 Desember 2017 | Revised 22 Januari 2018 | Accepted 23 Januari 2018

## ABSTRAK
Kebanyakan orang tua masih jarang memiliki kemampuan mengartikan tangisan bayi.  Bagi  beberapa  orang  tua  hal  tersebut  menjadi  kendala  ketika  mengenali kebutuhan dari tangisan bayi. Oleh karena itu, pada penelitian ini telah diirancang sistem mengidentifikasi suara tangisan bayi dengan metode ektstraksi sinyal yaitu metode  LPC  (Linear  Predictive  Coding)  dan  pencocokan  pola  menggunakan algoritma  Euclidean  Distance.  Data  latih  tangisan  bayi  menggunakan  database suara Baby language-DBL, sementara data uji suara tangisan bayi diperoleh dari hasil  observasi  di  poliklinik  anak  suatu  rumah  sakit.  Proses  diawali  dengan mengektraksi  file  suara  tangisan  bayi  dan  disimpan  ke  dalam  database  sebagai data  latih.  Suara  data  uji  diekstraksi  kemudian  dicocokkan  dengan  data  latih menggunakan Euclidean Distance. Aplikasi dapat mengidentifikasi suara tangisan bayi dengan hasil pencocokan sebesar 76%.
Kata kunci : Tangisan Bayi, Linear Predictive Coding, Euclidean Distance, Dunstan Baby Language

## ABSTRACT
Most parents still rarely have the ability to interpret the infant cries. Some parents become an obstacle when recognizing the needs of crying babies. Therefore, this research has designed the system to identify the sound of crying baby with method of  signal  extraction  that  is  LPC  (Linear  Predictive  Coding)  method  and  pattern matching using Euclidean Distance algorithm. Training dataset of infant cries using the  Dunstan  Baby  language  database-DBL,  while  testing  dataset  of  infant cries  were  obtained  from  observations  in  the  child  polyclinic  of  a  hospital.  The process begins by extracting training dataset from the sound of infant cries files and stored in the database. The extraction feature of testing dataset is matched with the training data using the Euclidean Distance. The system can identify the sound of crying babies with matching results of 76%.
Keywords :  Infant  Cries,  Newborn  Cries,  Linear  Predictive  Coding,  Euclidean Distance, Dunstan Baby Language

## 1. PENDAHULUAN
Tangisan  bayi  merupakan  salah  satu  cara  yang  paling  berpengaruh  untuk  mengungkapkan kondisi  fisik  dan  psikologi.  Kebanyakan  orang  tua  masih  jarang  memiliki  pengetahuan mengartikan kondisi bayi dari tangisan sehingga dapat menimbulkan kebingungan dan salah menerjemahkan kebutuhan dan kondisi bayi. Tangisan bayi juga dianggap sebagai bentuk dari kondisi  tidak  normal  pada  kesehatan  bayi,  sehingga  tidak  sedikit  penelitian  yang mengungkapkan arti tangisan terhadap kondisi kesehatan bayi.
Hampir semua bayi usia 0-3 bulan memiliki jenis tangisan awal yang sama sebelum akhirnya menangis  histeris  karena  kondisinya  tidak  ditanggapi  dengan  tepat  oleh  orangtuanya. Tangisan  awal  pada  usia  0-3  bulan  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  kebutuhannya  yang dikenal dengan Dunstan Baby Language/DBL ( Dunstan, 2006 ). Bayi yang baru lahir memiliki refleks primitif, yaitu beberapa gerakan atau suara spontan yang terjadi sebagai bagian dari aktivitas bayi yang biasa. Sama halnya reflek suara pada kebanyakan manusia seperti bersin, cegukan, dan bersendawa yang memiliki pola sinyal suara yang dapat dikenali. Pada usia bayi 6-10  bulan  reflek  primitif  tersebut  akan  mulai  menghilang  karena  kemampuan  bayi  dalam beradaptasi  dengan  lingkungan  sekitar  mulai  berkembang  ( Moeckel  &  Mitha,  2008 ). Tangisan bayi universal dibagi menjadi 5 jenis klasifikasi yaitu “neh” berarti lapar, “owh” berarti lelah atau mengantuk, “eh” berarti ingin bersendawa, “eairh” berarti nyeri, dan “heh” berarti tidak nyaman ( Dunstan, 2006 ) (Smith, 2013) .
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menentukan  kebutuhan  dan  kondisi  bayi  dari tangisan suara, seperti yang dilakukan ( Renanti dkk, 2013 ) mengidentifikasi tangisan bayi menggunakan Codebook dan MFCC menghasilkan keakurasian 37% dan 94%. Pada penelitian tersebut  suara  ‘eh’  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  sementara  ‘owh’  memiliki  tingkat akurasi rendah karena sering teridentifikasi sebagai suara ‘neh’ atau ‘eairh’. Penelitian serupa ( Srijiranon,  Eiamkanitchat,  2014 )  mengidentifikasi  tangisan  bayi  menggunakan  teknik Neuro-Fuzzy  untuk  mengklasifikasikan  dan  Perceptual  Linear  Prediction  untuk  mengenali tangisan  bayi.  Adapula  ( Limantoro  dkk,  2016 )  mengidentifikasi  suara  tangisan  bayi menggunakan  MFCC  dan  K-NN  memperoleh  keakurasian  rata-rata  sebesar  96.57%. Sementara ( Ariyadi dkk, 2016 ) telah melakukan penelitian mengenai pengenalan rasa lapar melalui  suara  tangisan  bayi  pada  bayi  usia  0-9  bulan  dengan  menggunakan  Transformasi Wavelet Kontinyu dan Neural Network dengan persentase keakuratan pengenalan sinyal suara sebesar 89.7%. Tangisan bayi juga dapat digunakan untuk mendeteksi kondisi kesehatan bayi seperti  penelitian  ( Hariharan  dkk,  2012 )  mengklasifikasikan  tangisan  bayi  normal  dan tangisan bayi menderita ketulian menggunakan Multiplayer Perceptron dan Time-Delay Neural Network, ( Poel, Ekkel, 2006 ) penelitian yang mengklasifikasikan tangisan bayi normal dan yang menderita Hypoxia-Related Disorder menggunakan Probabilistic Neural-Network dengan tingkat akurasi 85%
Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan dan permasalahan tersebut maka dapat ditarik rumusan masalah bahwa menentukan kebutuhan bayi bahkan kesehatan dan kondisi bayi dapat dilakukan dengan mengidentifikasi melalui suara tangisan terutama bayi khususnya bayi  pada  usia  0-9  bulan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  fokus  kepada  merancang  aplikasi mendeteksi kebutuhan bayi melalui suara pada usia 0-3 bulan dengan menggunakan database suara  DBL  yang  dibangun  menggunakan  metode  LPC  ( Linear  Predictive  Coding).  Pada penelitian ini LPC digunakan sebagai metode ekstraksi sinyal suara untuk mendapatkan model yang merepresentasikan suara dan pencocokannya antara suara uji dan latih menggunakan Algoritma Euclidean Distance untuk mendapatkan pola yang identik cocok. Pada penelitian ini
menggunakan sample  rate  suara  16000  Hz  dan  durasi  minimum  2  detik  dalam  proses pengidentifikasiannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Dunstan Baby Language (DBL)
Dunstan Baby Language atau DBL diperkenalkan pertama kali oleh Priscilla Dunstan, seorang musisi  asal  Australia  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengingat  semua  jenis  suara  yang disebut  dengan sound  photograph. Dunstan  sudah  melakukan  riset  selama 6    tahun  untuk mengenali  jenis  tangisan  bayi  ( Bhagatpatil  &  Sardar,  2014 ).  Berdasarkan  hasil penelitiannya bahwa bayi pada rentan usia 0-3 bulan memiliki jenis suara reflek primitif yang sama  terlepas  dari  budaya  dan  kelompok  linguistik  memiliki  arti  yang  berbeda (Brătilă, Comandasu, Diaconescu,  Rusu, &  Sardescu,  2015 ).  Suara  reflek  primitif  sama  halnya seperti reflek suara pada orang bersendawa, bersin atau cegukan.

## 2.2 Linier Predictive Coding(LPC)
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode  LPC  karena  menurut  ( Rabiner, Juang, 1993 ) LPC memiliki kelebihan yaitu sederhana dan dapat diterapkan pada perangkat lunak  dan  keras.  LP  memiliki  dua  komponen  utama  yaitu Encoding  dan  Decoding.  Bagian encoding digunakan untuk memeriksa dan membagi sinyal suara menjadi beberapa bagian, sedangkan decoding  digunakan  untuk  mengubah  suara  yang  telah  diproduksi.  Gambar  1 menunjukkan proses metode LPC.
Preemphasis Frame Blocking Windowing Analisis Autokorelasi Analisis LPC s(n) ŝ (n) N M X t (n) Ẋ t (n) W(n) P r m (t) Konversi Parameter LPC ke Koefisien Cepstral α m (t) C m (t)

## Gambar  1.  Proses Umum Algoritma LPC (Rabiner, Juang, 1993)
Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa tahapan metode LPC melalui beberapa tahapan berikut ( Rabiner, Juang, 1993 ):
1. Pre-emphasis  merupakan  proses  menghilangkan  noise  suara  dari  suara  masukan. Noise ini berupa sinyal yang memiliki perbedaan signifikan di antara nilai di sekitarnya.
2. Frame Blocking merupakan proses membagi sinyal suara menjadi beberapa blok suara.
3. Windowing  merupakan  tahapan  untuk  memeriksa  dan  mengurangi  diskontinu  dari sinyal yang telah dibagi menjadi beberapa segmen.
4. Analisis Autokorelasi adalah proses mengkorelasikan setiap sinyal dari masing-masing frame.
5. Analisis  LPC  adalah  proses  mengubah  nilai  yang  sudah  di-autokorelasi  menjadi  nilai parameter LPC, yaitu koefisien LPC, koefisien pantulan, koefisien perbandingan daerah logaritmis.
6. Konversi  parameter  LPC  ke  koefisien Ceptral  adalah  merupakan  koefisien  yang diperoleh dari representasi spektrum transformasi Fourier ( Rachman, 2011 ) .

## 2.2 Euclidean Distance
Jarak Euclidean digunakan untuk mengukur  kemiripan nilai ekstraksi data uji dengan seluruh data latih yang lain dapat diukur dengan menggunakan formula Phytagoras.
= ∑ ( − ) (1)
Dimana: d = jarak Euclidian Wi= vektor bobot ke-i Xi= vektor input ke Xi
Semakin  kecil  jarak yang  diperoleh  (d), maka semakin  besar  kemiripan antara  kedua  objek dan sebaliknya, jika semakin besar jarak yang diperoleh (d), maka semakin kecil kemiripan antara dua objek (Deza & Deza, 2009 ).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Aplikasi  Identifikasi Tangisan Bayi  memiliki  beberapa tahapan  cara kerja sistem yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Merekam Suara Tangisan Bayi Menginput Sample Suara Tangisan Bayi Ekstraksi LPC Input Database Merekam Suara Tangisan Bayi Menginput Sample Suara Tangisan Bayi Database Sistem Hasil Identifikasi Suara Tangisan Bayi Data Uji Data Latih Fitur Ciri Referensi Setelah diekstraksi data disimpan sebagai data referensi Ekstraksi LPC Setelah diekstraksi lakukan pencocokan Menggunakan algoritma Euclidean Distance
Gambar  2. Cara Kerja Sistem

## Identifikasi Suara Tangisan Bayi Menggunakan Metode LPC dan Algoritma Euclidean Distance
Sistem ini dibagi menjadi dua tahap yaitu proses pelatihan dan proses klasifikasi/pencocokan. Proses  pelatihan  dan  pencocokan/pengujian  memiliki  tahapan  yang  sama  hanya  saja  pada tahap pelatihan data suara yang telah diekstraksi disimpan ke basis data suara latih. Data latih suara bayi menggunakan bank suara dari DBL ( Dunstan Baby Language). Selanjutnya sistem masuk ke tahap resize untuk menyamakan ukuran panjang suara. Tahap selanjutnya adalah proses  ekstraksi  ciri  yang  menggunakan Linear Predictive  Coding  (LPC)  yang  menghasilkan vektor.  Pada  proses  pelatihan  setelah  tahap  ekstraksi  ciri  selanjutnya  dilakukan  tahap pencocokan sinyal suara data yang diujikan dengan data latih dalam database menggunakan Euclidean Distance. Tahap pencocokan dengan Euclidean Distance mengklasifikasikan bobot suara uji dengan yang ada didalam data latih. Bobot file suara uji yang mendekati bobot target, maka teridentifikasi suara tangisan bayi. Jika bobotnya terlalu jauh dengan bobot target maka hasilnya tidak akan sesuai. Metode Euclidean Distance ini hanya mencari bobot terkecil dari data uji.

## 3.1 Ekstraksi Ciri
Setelah memperoleh ukuran panjang suara yang sama selanjutnya dilakukan proses ekstraksi menggunakan LPC sesuai pada Gambar 1.

## a. Pre-emphasis
Tahap pertama  adalah menghilangkan noise suara yang tidak dibutuhkan.  Noise ini berupa sinyal  yang  memiliki  perbedaan  signifikan  di  antara  nilai  di  sekitarnya.  Pada  tahapan  ini diterapkan Persamaan 2 ( Deng, O’Shaughnessy,2003 ):
(2)
Pada proses ini nilai alpha yang digunakan adalah 0,95 sebagai nilai alpha default. Misalkan sampel sinyal : (-22.125, -46.125, -26.125, -2.125, 17.875, 27.875, 32.875, 17.875), dengan α = 0.95 dengan menerapkan Persamaan 2, maka diperoleh:
Y0 = -22,125
Y1 = (-46,125)-(-22,125 * 0, 95) = -25,1 Y2 = (-26,125)-(-46,125* 0,95) = 17,7 Y3 = (-2,125)-(-26,125 * 0,95) = 22,7 Y4 = 17,875 – (-2,125 *0,95) = 19,9 Y5 = 27,875 – (17,875 * 0,95 ) = 10,9 Y6 = 32,875 – ( 27,875 * 0,95) = 6,4 Y7 = 17,875 – (32,875 * 0,95) = -13.4
Data sinyal baru adalah data sinyal sebelum proses pre-emphasis ditambah dengan data hasil pre-emphasis diatas. Sehingga sinyal setelah pre-emphasis :
Nn = Nn + Yn N0 = -22,125 + (-22,125) = -44,25 Begitu juga dengan ketujuh data yang lainnya, sehingga didapatkan nilai sinyal setelah pre- emphasis adalah :
(-44.3, -71,1 , -8,4 , 20.6, 37.8, 38.8, 39.3, 4.8)
Hasil  sinyal  suara  sebelum  dan  setelah  dilakukan  proses pre-emphasis  yang  terlihat  pada Gambar 3 dan Gambar 4.
y (n) = s(n) –  .s(n – 1)
Gambar  3. Sinyal Suara sebelum Proses Pre-emphasis Suara “Owh” Gambar  4. Sinyal Suara setelah Proses Pre-emphasis Suara “Owh”
b. Frame Blocking
Tahap  berikutnya  ada  membagi  sinyal  suara  yang  sudah  dikurangi noisenya  menjadi beberapa  bagian.  Pada  penelitian  ini  sinyal  suara  dipotong  sepanjang  20  ms  di  setiap pergeseran sepanjang 10 ms.
Gambar  5. Sinyal Proses Frame Blocking
c. Windowing
Pada tahapan frame blocking ada kemungkinan terdapat sinyal yang terputus-putus atau mengalami diskontinuitas antara blok satu dengan yang lainnya, sehingga pada tahapan windowing dilakukan untuk mengurangi efek tersebut. Dengan menerapkan Persamaan 3 ( Rabiner,  Juang,  1993 )  dengan  asumsi  jumlah  sample  masing-masing frame  atau  N adalah 640, sehingga diperoleh w(n) sebagai berikut:
w0 = 0.54 − 0.46cos 2 ∗ 3.14 ∗ 0 640 − 1 = 0.08
Sehingga, W0 = -44.5 * 0.08 = -3.54 w(n) = 0,54 – 0,46cos( π ) (3)

## Identifikasi Suara Tangisan Bayi Menggunakan Metode LPC dan Algoritma Euclidean Distance
Dengan cara yang sama tujuh sampel titik lainya yang diperoleh pada tahap sebelumnya dapat  diperoleh  nilai windowing.  Hasil  sinyal  suara  setelah  dilakukan  proses  windowing dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6. Sinyal Suara Proses Windowing
d. Analisis Autokorelasi
Bagian  sinyal  yang  telah  melalui  tahap windowing,  dibentuk  autokorelasinya  dengan Persamaan 4 berikut:
Order  analisis  LPC  memiliki  nilai  umum  antara  8  sampai  dengan  16.  ( Thiang,  Saputra, 2005 ).

## Gambar  7. Sinyal Suara Proses Autokorelasi

## e. Analisis LPC
Proses  ini  dilakukan  untuk  mengubah  nilai  autokorelasi  menjadi  parameter  koefisien transformasi.  Pada  tahap  ini  akan  menghasilkan  sinyal  suara  seperti  Gambar  8  melalui perhitungan berikut ( Rachman, 2011 ):
r(m) = ̃( ).  ̃(  +  ) , m=0,1,2,…,p (4)

## Gambar  8. Sinyal Suara Proses AnalisisLPC
f. Pengubahan Parameter LPC ke Koefisien Cepstral
Koefisien  cepstral  ini  adalah  koefisien  dari  representasi  transformasi Fourier  pada spectrum logaritmis ( Thiang & Saputra, 2005 ) .
= + ∑ . . (6)
dengan nilai m adalah 1 ≤ ≤
= ∑ . . (7)
dengan nilai m adalah >
Perhitungan-perhitungan LPC di atas menggunakan pemilihan N = 400 M = 160. Hasil dari koefisien  cepstral  yang  didapat  digunakan  sebagai  fitur  ekstraksi  ciri.  Berikut  contoh  hasil koefisien cepstral yang terlihat pada Gambar 9.
Gambar  9. Hasil Koefisien Cepstral

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Proses Pengambilan Sampel Suara Data Uji
Pada proses pengujian dilakukan observasi dan perekaman suara tangisan bayi di poli sebuah rumah  sakit sebanyak 25  sampel  suara, yaitu 5 sampel  suara  untuk  “neh”,  5 sampel  suara “eh”, 5 sampel suara “heh”, 5 sampel suara “eairh”, 5 sampel suara  “owh”. Sementara data latih diambil dari database suara Dunstan baby language (DBL).

## 4.2 Pengujian Sistem
Pada  proses  pengujian  dilakukan  pencocokan  bobot  suara  dari  data  uji  dengan  data  latih menggunakan Euclidean  Distance  pada  Persamaan  1.  Hasil  identifikasi  berdasarkan  nilai pencocokan dengan bobot paling kecil dari perhitungan data uji dengan seluruh data latih.
Tabel 1. Pengujian Pencocokan Euclidean Distance
Data Uji Data Latih Nilai Pencocokan  Hasil Identifikasi Suara_Uji 2 (198 x 13) 0.4989 Ingin Sendawa 1 (0.000013943) 0.248887 Nyeri Tidak Nyaman 1 (0.00000051233)  0.248901 Nyeri 1 (0.0333) 0.216783 Lapar 1 (0.0048) 0.244135 Lelah 1 (0.000012289) 0.248889 Ingin Sendawa 2 (0.000021169) 0.24888 Tidak Nyaman 2 (0.00044456) 0.248458 Nyeri 2 (0.00034554) 0.248557 Lapar 2 (0.0013) 0.247606 Lelah 2 (0.0000082072) 0.248893 Ingin Sendawa 3 (0.000023299) 0.248878 Tidak Nyaman 3 (0.00004107) 0.24886 Nyeri 3 (0.00000017565) 0.248901 Lapar 3 (0.0000012726) 0.2489 Lelah 3 (0.0000014329) 0.2489 Ingin Sendawa 4 (0.00001641) 0.248885 Tidak Nyaman 4 (0.00000023799)  0.248901 Nyeri 4 (0.0611) 0.191669 Lapar 4 (0.0000001459) 0.248901 Lelah 4 (0.0000021949) 0.248899 Ingin Sendawa 5 (0.0000051107) 0.248896 Tidak Nyaman 5 (0.00000065833)  0.248901 Nyeri 5 (0.00000004943) 0.248901 Lapar 5 (0.00000060921) 0.248901 Lelah 5 (0.00000007034) 0.248901
Dari Tabel  1, diperoleh bobot  terkecil  dari  hasil perhitungan Euclidean Distance antara nilai suara  data  uji  dan  latih  adalah  0.191669  diidentifikasi  sebagai  tangisan  bayi  “eairh”    yang mengindikasi rasa nyeri.
Hasil pada tabel terlihat bahwa, dari 25 suara tangisan bayi uji terdapat 6 suara tangisan bayi uji mengalami kesalahan identifikasi, dominan kesalahan untuk identifikasi sistem dengan jenis tangisan ‘eairh’ atau nyeri mendekati dengan bobot pada suara tangisan ‘owh’ lelah dan ‘heh’ tidak nyaman.  Pada Tabel 2 merupakan hasil pengujian pencocokan 25 data uji suara tangisan bayi.

## Tabel 2.  Hasil Pengujian Suara Tangisan Bayi
Suara Tangisan Bayi Indikasi Sebenarnya Identifikasi Sistem Suara_Uji 1 Lapar (0.00026811) Lapar Suara_Uji 2 Nyeri (0.4989) Nyeri Suara_Uji 3 Ingin Sendawa (0.000017244) Ingin Sendawa Suara_Uji 4 Lelah (0.00000013857) Lelah Suara_Uji 5 Tidak Nyaman (0.0026) Nyeri (2) Suara_Uji 6 Lapar (0.0000081884) Lapar Suara_Uji 7 Nyeri (1.0011) Nyeri Suara_Uji 8 Ingin Sendawa (0.0053) Nyeri (1) Suara_Uji 9 Lelah (0.0521) Nyeri (1) Suara_Uji 10 Tidak Nyaman (0.0011) Nyeri (2) Suara_Uji 11 Lapar (0.0073) Lapar Suara_Uji 12 Nyeri (0.0322) Nyeri Suara_Uji 13 Ingin Sendawa (0.000314) Ingin Sendawa Suara_Uji 14 Lelah (0.3139) Nyeri (2) Suara_Uji 15 Tidak Nyaman (0.000053432) Tidak Nyaman Suara_Uji 16 Lapar (0.000033979) Lapar Suara_Uji 17 Nyeri (0.2614) Nyeri Suara_Uji 18 Ingin Sendawa (0.00004162) Ingin Sendawa Suara_Uji 19 Lelah (0.00037317) Nyeri (2) Suara_Uji 20 Tidak Nyaman (0.1544) Tidak Nyaman Suara_Uji 21 Lapar (0.00000097406) Lapar Suara_Uji 22 Nyeri (0.0062) Nyeri Suara_Uji 23 Ingin Sendawa (0.00001266) Ingin Sendawa Suara_Uji 24 Lelah (0.0000018329) Lelah Suara_Uji 25 Tidak Nyaman (0.0000006051)  Tidak Nyaman

## Gambar  10. Persentase keberhasilan pendeteksian tangisan bayi
Berdasarkan Gambar 10 persentase akurasi pendeteksian suara tangisan bayi terhadap 5 jenis suara  yaitu  ‘neh’  (lapar),  ‘eairh’  (nyeri),  ‘eh’  (ingin  sendawa),  ‘owh’  (lelah),  ‘heh’  (tidak nyaman). Tingkat akurasi pendeteksian tertinggi suara tangisan bayi ‘neh’ (lapar) dan ‘eairh’ (nyeri) mencapai 100% sementara terendah adalah suara tangisan bayi ‘owh’ (lelah) mencapai 40%. Hal tersebut dikarenakan nilai suara ‘owh’ mendekati nilai bobot pada jenis suara lain khususnya ‘neh’ dan ‘eairh’.
100 100 80 40 60 0 20 40 60 80 100 120 'neh' 'eairh' 'eh' 'owh' 'heh' Per se ntase Ak ura si Suara Tangisan Bayi
Dari  data  Gambar  10,  diperoleh  rata-rata  persentase  keberhasilan  sistem  mengidentifikasi suara tangisan bayi adalah:
= 100% + 100% + 80% + 40% + 60% 5 = 76%
Oleh karena itu, berdasarkan hasil pengujian dari penelitian identifikasi kebutuhan bayi usia 0-3  bulan  melalui  suara  tangisan  bayi  menggunakan  metode  LPC  mencapai  keakurasian sebesar 76%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dari pengujian sistem yang menerapkan metode Linear Predictive Coding (LPC) dan algoritma Euclidean Distance, diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi  ini dapat mengidentifikasi  suara  tangisan bayi  dengan  Tingkat akurasi  rata-rata mencapai 76%.
2. Keberhasilan dalam proses identifikasi  suara tangisan bayi paling besar mengidentifikasi suara uji “neh” (lapar) dan suara uji “eairh” (nyeri) dengan hasil persentase keberhasilan juga mencapai 100%.
3. Pengidentifikasian  suara  tangisan  ‘owh’  (lelah)  dan  ‘heh’  (tidak  nyaman)  memiliki  bobot mendekati nilai ekstraksi ciri “eairh” (nyeri) pada data latih.

## DAFTAR RUJUKAN
Ariyadi,  R.,  Purnomo,  M.  H.,  Ramadijanti,  N.,  &  Dewantara,  B.  S.  (2016). Pengenalan  rasa lapar Melalui Suara Tangisan bayi Umur 0-9 Bulan dengan Menggunakan Neural Network.
Diambil kembali dari Researchgate.net:
https://www.researchgate.net/publication/277150925_Pengenalan_Rasa_Lapar_Melalui _Suara_Tangis_Bayi_Umur_0- 9_Bulan_Dengan_Menggunakan_Neural_Network_Sub_Judul_Penapisan_Dengan_Trans formasi_Wavelet_Kontinyu
Bhagatpatil,  V.,  &  Sardar,  V.  (2014).  An  Automatic  Infant’s  Cry  Detection  Using  Linear. International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 5, Issue 12, December- 2014, 1379-1383.
Brătilă, E., Comandasu, D., Diaconescu, Ş.-S., Rusu, M. S., & Sardescu, G. (2015). Acquisition methodology  of  the  newborn’s  crying.  Diambil  kembali  dari  Neonatologie: http://revistaginecologia.ro/system/revista/11/52-55.pdf
Deng,  L.,  &  O'Shaughnessy,  D.  (2003). Speech  Processing  A  Dynamic  and  Optimization- Oriented Approach. New York: Marcel Dekker Inc.
Deza, Elena; Deza, Michele Marie. (2009). Encyclopedia of Distances. Berlin: Springer.
Dunstan,  P.  (2006). Open  Up  and  Discover  Your  Baby's  Language.  Diambil  kembali  dari Babytaal.nl: http://www.babytaal.nl/media/PDF/ComprehensiveBooklet(2).pdf.
Hariharan, M., Sindhu, R., & Yaacob, S. (2012). Normal and Hypoacoustic Infant Cry Signal Classification  Using  Time  -Frequency  Analysis  and  General  Regression  Neural  Network. Computer Methods and Programs in Biomedcine vol.108 No.2, 559-569.
Limantoro, W. S., Fatichah, C., & Yuhana, U. L. (2016). Rancang Bangun Aplikasi Pendeteksian Suara Tangisan Bayi. Jurnal Teknik ITS vol 5 No.2.
Moeckel,  E.,  &  Mitha,  N.  (2008). Textbook  of  Pediatric  Osteopathy.  Philadelphia:  Elsevier Limited.
Permana,  I.,  &  Negara,  B.  S.  (2011).  Identifikasi  Pembicara  dengan  Menggunakan  Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Self Organizing Map (SOM). SNTIKI III, (hal. 209-216).
Poel, M., & Ekkel, T. (2006). Analyzing Infant Cries Using a Committee of Neural Networks in order to Detect Hypoxia Related Disorder. International Journal on Artificial Intelligence Tools (IJAIT) Vol 15, No.3, 397-410.
Rabiner, Lawrence, & Juang, B. H. (1993). Fundamentals of Speech Recognition. New Jersey: Prentice Hall.
Rachman,  S.  (2011). VISUALISASI  PENGENALAN  UCAPAN  VOKAL  BAHASA  INDONESIA.
Diambil kembali dari Diponegoro University
Institutional Repository: http://eprints.undip.ac.id/25763/
Renanti,  m.  D.,  Buono,  A.,  &  Kusuma,  W.  A.  (2013).  Identification  by  using  Codebook  as Feature  Matching  and  MFCC  as  Feature  Extraction. Journal  of  Theoretical  and  Applied Information Technology.
Smith, A. (2013). Decoding baby talk. Diambil kembali pada tanggal 20 Desember 2017 dari dunstanbaby: http://www.dunstanbaby.com/decoding-baby-talk/
Srijiranon,  K.,  &  Eiamkanitchat,  N.  (2014).  Application  of  Neuro-Fuzy  Approaches  to Recognition and Classification of Infant Cry. TENCON 2014-IEEE Region 10 Conference. Bangkok: TENCON.
Thiang, & Saputra, H. (2005). Sistem Pengenalan Kata dengan Menggunakan Linear Predictive Coding. Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra, Vol 5, No.2, 19-24.