OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 1, PP .001-006, N OV 2019 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast Fourier Transform
Hafizh Muhammad Arkaan 1 , Ilham Fauzi 2 , Latif Windar Al Rosyid 3 , Apri Junaidi 4
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jln. D.I Panjaitan No 128, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1 15102019@st3telkom.ac.id
2 15102021@st3telkom.ac.id
3 15102022@st3telkom.ac.id
4 aprijunaidi@ittelkom-pwt.ac.id accepted on 23-09-2019

## Abstract
Suara merupakan salah satu bentuk komunikasi yang dapat dilakukan oleh manusia. Manusia memiliki kemampuan untuk membedakan  identitas  seseorang  yang  mereka  kenal,  hal  tersebut  dikarenakan  setiap  manusia  memiliki  ciri  atau karakteristik suara  yang berbeda  antara satu dengan  yang lainnya. Pengenalan Suara dibedakan  menjadi dua jenis,  yaitu verifikasi  suara  dan  identifikasi  suara.  Verifikasi  suara  menentukan  subjek  suara,  (apakah  suara  yang  di  dengarkan merupakan  suara  seseorang  yang  dikenali).  Sedangkan  identifikasi  suara  menentukan  secara  spesifik  identitas pembicara.Pada  sinyal  suara  terdapat  banyak  parameter  yang  perlu  diperhatikan,  mulai  dari  parameter  yang  bersifat subjektif seperti logat yang dihasilkan, dan dialek yang digunakan, maupun parameter yang ersifat objektif (dapat diukur secara  akustik).  Permasalahan  yang  diadapi  adalah  bagaimana  cara  mengekstrasi  ciri  dari  sinyal  suara  yang  kompleks sehingga  menghasilkan  data  baru  yang  lebih  praktis  tanpa  menghilangkan  karakteristik  sinyal  suara  tersebut.  Parameter yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  frekuensi,  amplitudo,  dan  delay,  menggunakan  metode  Fast  Fourier Transform untuk mengenali suara pria dan wanita berdasarkan dialek.
Keywords: Amplitudo, Delay, FFT, Frekuensi, Pengenalan Suara

## I. I NTRODUCTION
P ada zaman modern sekarang ini teknologi informasi sudah semakin pesat berkembang, Setiap peralatan elektronik saat ini  sudah  menggunakan  sinyal  untuk  mengirim  dan  menerima  data.  Salah  satunya  adalah sinyal  suara.  Sinyal  suara  banyak  digunakan dalam  berbagai  aspek  kehidupan seperti  berkomunukasi, recording, sound effect, voice recognition seperti pada [1][2][3][4][5][6]dan lain sebagainya.
Dalam  pengenalan  atau  identifikasi  terhadap  suara  manusia,  tidak  semua  pendengaran  manusia  mampu membedakan  suara  dari  masing-masing  individu  yang  dikenalnya[7]. Kepekaan  telinga  menjadi  salah  satu faktor  terhadap  penilaian  terhadap  proses  pengenalan  suara  karena  keterbatasan  sensitivitas  telinga  manusia terhadap amplitudo suara asal serta dialek yang diucapkan terdengar asing.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut masalah  tersebut, maka  dilakukanpenelitian  ini  yang  bertujuan untuk  mensimulasikan pengenalan  suara  berdasarkan  frekuensi,  amplitude  dan  delay  serta  dialek  yang
H AFIZH M UHAMMAD A RKAAN E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-06 Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast ourier Transform
2
diucapkan.  Cara  mengolah  sinyal  suara,  nantinya  bisa  digunakan  dalam  sebuah microphone agar  nantinya sinyal suara yang didapat lebih stabil dan kuat sehingga minim gangguan sehingga ciri suara bisa didapatkan secara jelas.
Proses dan perancangan program dalam simulasi ini dikerjakan melalui aplikasi MATLAB. Dalam proses pemfilteran sinyal pada sistem ini menggunakan metodeFast Fourier Transform (FFT) sebagai metode yang mentransformasikan sinyal suara dalam domain waktu (s) menjadi sinyal suara dalam domain frekuensi (Hz).

## II. L ITERATURE R EVIEW
Penelitian  tentang “ Sistem  Pengolahan  Suara”  Menggunakan  Algoritma  FFT  (Fast  Fourier  Transform) yang dilakukan oleh Harun Sujadi dkk menghasilkan suatu sistem pengolahan suara nantinya bisa digunakan untuk  mengetahui  frequency  suara  dari  sejumlah  orang  yang  berbicara.  Output  yang  dihasilkan  adalah frequency FFT suara, gelombang suara dan sederetan nilai fungsi waktu diskrit [8].
Penelitian  tentang “Sistem  Pengenalan  Penutur” menggunakan  Metode  Mel-frequency  Wrapping  yang dilakukan  Ali  Mustofa  menghasilkan  sistem  pengenalan  penutur.  Dalam  pengenalan  suara  penutur,  distorsi diukur  berdasarkan  minimisasi  jarak  Euclidean  yang  digunakan  saat  mencocokkan  (matching)  penutur  tak dikenal dengan database penutur [1].
Penelitian  tentang “Sistem  Identifikasi  Suara  Pria  Dan  Wanita  Berdasarkan  Usia” Menggunakan  Mel Frequency Cepstral Coefficient Dan LPC Dengan Metode Klasifikasi SOM yang dilakukan oleh Septya Erani dkk  menghasilkan  sistem  pengenalan  suara  menggunakan  parameter  akustik  yang  sifatnya  lebih  objektif, dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  dan  Linear Predictive  Coding  (LPC).  Dalam  sistem  yang  menggunakan  metode  JST-SOM  ini  diperoleh  akurasi  100% saat  pengujian  dengan  menggunakan  data  latih  sebagai  data  uji,  sedangkan  saat  data  uji  diberikan  noise terdapat  beberapa  hasil  akurasi.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  JST-SOM  dapat  digunakan sebagai salah satu metode pengklasifikasian suaran manusia karena performansinya yang cukup bagus[2]
Penelitian tentang “ Klasifikasi Ciri Suara Manusia” Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Di Politeknik Negeri Balikpapan yang dilakukan oleh silfi fakhirotul rukhyah menghasilkan sistem  untuk  mengenali  suara  manusia  dengan  aplikasi  berbasis  matlab  R2015a. Parameter  yang  digunakan dalam penelitian adalah amplitudo, frekuensi, delay, dan daya sinyal suara. Sehingga dapat disimpulkan suara pria  memiliki  daya  amplitude  yang  lebih  tinggi  dan  suara  wanita  memiliki delay serta  kerapatan  frekuensi suara yang lebih tinggi dibanding pria.
Penelitian  tenta ng  “ Identifikasi  Sinyal  Suara” Berbasis  MatlabMenggunakan  Metode Fast  Fourier Transform (Fft) di Universitas Sumatra Utara yang dilakukan oleh Rut Airin Lamtiur Sibarani menghasilkan Sistem  ini  akan  mencari  nilai  maksimum  untuk  setiap  sampel  suara  pada  sinyal  FFT,  kemudian  membuat suatu  klasifikasi  suara  agar  nantinya  dapat  teridentifikasi.  nilai  maksimum  dan  teks  hasil  pengenalan  suara. Pada  program  ini,  parameter  pengenalan  terbaik  adalah  96  %  dalam  pengujian  secara  real  time.  Sehingga menghasilkan.  nilai maksimum  sebagai  penentu  teks  suaranya  dengan  hasil  yang  ditampilkan  berupa  plot hasil sinyal FFT, indeks nilai maksimum dan teks suara yang dikenali.
Penelitian  tentang  “ Sistem  Pengenalan  Penutur ”  menggunakan  Metode Mel-frequency  Wrapping di Universitas Brawijaya  yang dilakukan Ali Mustofa menghasilkan untuk ekstraksi ciri dari sinyal wicara dan membandingkan  dengan  penutur  tak  dikenal  dengan  penutur  yang  ada  dalam database.  Penulis  juga menggunakan Vector  Quantization untuk  menghasilkan  ukuran  vektor-vektor  yang  kecil  yang  berhubungan dengan  distribusi centroid. Parameter  yang  digunakan  yaitu  algoritma  K-Mean  yang  digunakan  untuk klustering. Database wicara  menggunakan  10  penutur  berbeda  dengan  MFCC12,  20 codebook,  dan  16 centroid.
Penelitian tentang “ Simulasi Sistem Pengacak Sinyal ” Berbasis Matlab menggunakan Metode FFT ( Fast Fourier  Transform)  di  Universitas  Ratulangi  yang  dilakukan  oleh Reonaldo  Yohanes  Sipasulta  dkk menghasilkan pengacakan  sebuah  sinyal  suara  sehingga  informasi  yang  akan  di  sampaikan hanya  akan
H AFIZH M UHAMMAD A RKAAN E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-06 Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast ourier Transform
3
diterima  oleh  tujuan  yang  kita  inginkan.    sistem  ini  dapat  mengacak  semuajenis  suara  yang  direkam  dalam interval waktu 3 detik.

## III. R ESEARCH M ETHOD
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  melakukan  penelitian adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan alur dari tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti, berikut adalah penjelasan dari setiap tahapan-tahapan penelitian tersebut.

## 1. Identifikasi Permasalahan
Pada tahap awal penelitian ini, peneliti menemukan sebuah permasalahan mengenai pengenalan ciri suara pada  manusia.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  data suara  terletak  pada  parameter  frekuensi,  amplitudo peneliti  melakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan kepekaansuaraterhadap perbedaan tekanan suara dari suara asal sehingga nantinya suara asal dapat dilakukan identifikasi.

## 2. Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah berupa data suara hasil rekaman mahasiswa. Media yang digunakan untuk melakukan rekaman adalah melalui laptop. Untuk melakukan perekeman suara dengan cara menulis  program  di  MATLAB.  Suara  yang  sudah  direkam  kemudian disimpan  dalam  format  wav  di  folder tertentu. Nantinya hasil rekaman tersebut akan dibaca dengan program di MATLAB untuk diuji.

## 3. Kebutuhan Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Peneliti  dalam  melakukan penelitian  ini menggunakan  spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak  dan perangkat keras sebagai berikut:
a. Kebutuhan perangkat lunak
1. Sistem operasi Windows 10 Professional x64 bit
2. Matlab R20016a
H AFIZH M UHAMMAD A RKAAN E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-06 Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast ourier Transform
4
b. Kebutuhan perangkat keras
1. ACER ASPIRE E1 471 ProcessorIntel Core I3 @ 2.2 Ghz x64
2. RAM 8 GB DDR3 1866 Mhz Double Channel
3. Harddisk 1 TB 5400 RPM

## 4. Perancangan Prototype dan Penerapan Metode Fast Fourier Transform
Tujuan dari perancangan prototype ini adalah untuk membuat sebuah program yang memiliki fungsi untuk melakukan  identifikasi  suara  input.  Program  pada  penelitian  ini  menerapakan  perhitungan Fast  Fourier Transform untuk menghilangkan noise.
Fast  Fourier  Transform (FFT)  adalah  suatu  algoritma  yang  digunakan  untuk  menghitung  transformasi fourier diskrit dengan cepat dan efisien. Persamaan FFT ditunjukkan pada Persamaan 1 dibawah ini.
(1)
Dimana s(f) adalah sinyal dalam domain frekuensi (frequency domain), s(t) adalah sinyal dalam domain waktu (time domain), dan adalah konstanta dari nilai sebuah sinyal, f adalah frekuensi dan t adalah waktu.

## Gambar 2. Diagram Alur Sistem
Alur  proses  pada  sistem  diawali  dengan inisialisasi  input  suara,  kemudian melakukan  perekaman  suara menggunakan  sistem tersebut.  Setelah  mendapatkan  data suara,  selanjutnya  data tersebut disimpan  di folder tertentu dengan  format  wav.  Data  suara  hasil  rekaman  tersebut  akan  dibaca apakah  tampilan  sinyal  sesuai dengan  metode  FFTFast  Fourier  Transform.  Dari  hasil perhitungan  tersebut  didapatkan gelombang  / sinyal suara Selanjutnya dilakukan proses Analisa dan klasifikasi ciri suara.
5. Pengujian Prototype
H AFIZH M UHAMMAD A RKAAN E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-06 Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast ourier Transform
Setelah prototype dibuat  dan  dapat  digunakan,  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap prototype tersebut. Apabila sistem berjalan dengan baik, maka sistem akan menampilkan sebuah grafik data suara  rekaman  asli  dan  data  suara  hasil  dari penerapan metode Fast  Fourier  Transform untuk mengenali suara.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Tahapan pertama adalah membuat tampilan gui sinyal suara dengan FFT.
Gambar 3. Tampilan GUI Sinyal Suara
Setelah  membuat  tampilan  GUI  maka  selanjutnya  adalah  memproses  input  sinyal  suara  mengguanakan FFT.
Gambar 4. Memproses Sinyal Dengan FFT
Selanjutnya adalah memproses daya sinyal setelah proses pengujian daya suara dengan FFT.
H AFIZH M UHAMMAD A RKAAN E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-06 Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Menggunakan Metode Fast ourier Transform
6
Gambar 5.  Pengujian Daya Suara dengan FFT

## V. C ONCLUSION
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Fast  Fourier Transform(FFT)  dapat  diterapkan  untuk  melakukan pengenalan  suara  manusia  menggunakan  dengan menggunakan parameter yang ada.
Program yang dibuat pada penelitian ini masih sangat sederhana, makadari itu pada penelitian lebi lanjut dapat ditambahkan fitur-fitur yang lebih dapat mengembangkan sistem ini.

## A CKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  sebesar-besarnya  untuk  Bapak  Apri  Junaidi,  M.Kom.,  M.Cs  selaku  dosen  mata  kuliah Pengenalan Suara yang telah membimbing pada penelitian ini.

## R EFERENCES
[1] J. T. Elektro, U. Brawij aya, and A. Mustofa, “Sistem Pengenalan Penutur dengan Metode Mel -frequency Wrapping,” J. Tek. Elektro, vol. 7, no. 2, pp. 88 – 96, 2007.
[2] S. Erani, B. Hidayat, and S. A. Wibowo, “Sistem Identifikasi Suara Pria Dan Wanita Berdasarkan Usia Menggunakan  Mel Frequency  Cepstral  Coefficient  Dan  LPC  Dengan  Metode  Klasifikasi  SOM,”  in eProceedings of Engineering, 2015.
[3] S. N. Azhari, “BACAAN IQRA MELALUI VOICE RECOGNITION,” J. UPNYK, 2014.
[4] P.  Studi,  T.  Multimedia,  J.  Teknologi,  P.  N.  Lhokseumawe,  J.  B.  A.  Km,  and  P.  O.  B.  O.  X.  Telpon, “Pengenalan Karakter Suara Laki - Laki Aceh Menggunakan Metode FFT ( Fast Fourier Transform ),” J. Infomedia, vol. 2, no. 1, pp. 20 – 24, 2017.
[5] R.  A.  Lamtiur,  “Identifikasi  Sinyal  Suara  Menggunakan  Metode  Fast  Fourier  Transfor m  (  FFT  ) Berbasis Matlab,” Repos. Institusi USU, 2018.
[6] S. B. Bhaskoro, F. Pelatihan, and F. Pengenalan, “Aplikasi pengenalan gender menggunakan suara,” vol. 2012, no. Snati, pp. 15 – 16, 2012.
[7] “Klasifikasi Ciri Suara Manusia Berbasis Matlab Mengguna kan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Di Politeknik Negeri Balikpapan,” Repos. USU, 2018.
[8] H. Sujadi et al. , “Sistem Pengolahan Suara Menggunakan Algoritma FFT (Fast Fourier Transform),” in Prosiding SINTAK 2017, 2017, pp. 101 – 107.