OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O .2, PP .042-050, M AY 2019
ISSN : 2622-8106
DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Mengidentifikasi Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (Fft) Berbasis Matlab
Ade Riyani 1 , Asyhar Nurrochman 2 , Eko Sanjaya 3 , Putri Rizqiyah 4 , Apri Junaidi 5
# Institut Teknologi Telkom Purwokerto JL. D.I Panjaitan 128, Purwokerto, Indonesia
1 15102002@ittelkom.ac.id
2 15102011@ittelkom.ac.id
3 15102015@ittelkom.ac.id
4 15102031@ittelkom.ac.id
5 aprijunaidi@ittelkom.ac.id
Accepted on April 11, 2019

## Abstract
Suara merupakan suatu hal yang unik dan memiliki range frekuensi tertentu dan intensitas suara yang bisa dan tidak  bisa  didengar  oleh  manusia.  Satuan  untuk  mengukur  intensitas  suara  tersebut  adalah  desibel  (dB). kurangnya  suatu  teknologi  yang  dapat  menerapkan  pengenalan  sinyal  suara.  Dengan  adanya  sistem pengenalan suara dapat mempermudah manusia dalam beraktivitas.  Jadi dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengenali  karakteristik  suara  manusia  yang  nantinya  dapat  diterapkan  dalam  suatu aplikasi. Hasil  yang didapatkan  sistem  pengenalan  suara  juga  dapat  mengenali suara  dengan  baik  dengan  suara  yang  dimainkan pada  nilai frame  blocking 16,  32,  64,  128  dan  256.  Tingkat  pengenalan  suara  ini  turun  jika  nilai frame blocking yang digunakan di bawah 128.
Keywords: Suara, sinyal, Fast Fourier Transform

## I. PENDAHULUAN
P erkembangan  teknologi  yang  mulai  pesat  yang  dimana  dapat  membantu  manusia  dalam  memenuhi setiap  kebutuhannya.  Salah  satu  teknologi  yang  mulai  berkembang  adalah  pengolahan  sinyal  suara. Pengolahan sinyal suara sudah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti pengolahan suara, music, biomedical, navigasi, telekomunikasi, video dam gambar[1].
Suara  merupakan  suatu  hal  yang  unik  dan  memiliki  range  frekuensi  tertentu  dan  intensitas  suara  yang bisa  dan  tidak  bisa  didengar  oleh  manusia.  Satuan  untuk  mengukur  intensitas  suara  tersebut  adalah  desibel (dB)  diambil  dari  nama  penemunya  yaitu  Alexander  Graham  Bell  yang  dikenal  sebagai  penemu  telepon, sedangkan  satuan dari  frekuensi suara  adalah  Hertz,  diambil dari  nama seorang  Fisikawan,  Heinrich  Rudolf Hertz untuk menghargai jasa atas kontribusinya dalam bidang elektromagnetik[1].
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
43
Kurangnya  suatu  teknologi  yang  dapat  menerapkan  pengenalan  sinyal  suara.  Dengan  adanya  sistem pengenalan suara dapat mempermudah manusia dalam beraktivitas.  Jadi dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengenali karakteristik suara manusia yang nantinya dapat diterapkan dalam suatu aplikasi. Seperti keamanan smartphone menggunakan  suara,  menjalankan  perintah-perintah  di  smartphone,  dan  sebagainya.  Dalam penelitian pengolahan sinyal suara ini menggunakan algoritma fast Fourier Transform(FFT) .
Algoritma  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  adalah  suatu  algoritma untuk  menghitung  Discrete  Fourier Transform  (DFT)  yang  digunakan  untuk  dua  menghitung  spektrum  frekuensi  sinyal  dan  FFT  merupakan prosedur penghitungan DFT yang efisien sehingga akan mempercepat proses penghitungan DFT yang secara substansial  dapat  lebih  menghemat  waktu  dari  pada  metoda  yang  konvensional.    Algoritma  fast  fourier transfrom  membagi  frekuensi  per  priodenya,  karena  itu  algoritma  ini  dapat  berkerja  dengan  baik  sehingga menghasilkan akurasi dengan cepat dan efisien [2].

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sinyal Suara
Audio diartikan sebagai suara atau reproduksi suara. Gelombang suara adalah gelombang yang dihasilkan dari sebuah  benda  yang  bergetar[3].tempat  dimana  suara  tak  dapat  merambat  adalah  ruangan  hampa  udara. Gelombang suara memiliki lembah dan bukit, satu buah lembah dan bukit  menghasilkan satu periode. Siklus ini berlangsung berulang-ulang,  yang membawa pada konsep frekuensi. Frekuensi adalah jumlah dari siklus yang terjadi dalam satu detik. Sinyal suara adalah sinyal yang dapat diterima oleh telinga manusia yaitu antara 20 Hz hingga 20KHz[1].
2.2 Jenis Sinyal
Sinyal  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  sinyal  analog  dan  sinyal  digital.  Suatu  sinyal  dikatakan  analog  apabila amplitudo dari sinyal tersebut terus menerus ada dalam rentang waktu tertentu (kontinyu) fan memiliki variasi nilai  amplitudo  tak  terbatas.  Misalnya  yang  berasal  dari  suara  tergolong  sebagai  sinyal  analog.  Sebaliknya data atau sinyal dikatakan digital apabila amplitudo dari sinyal tersebut tidak kontinyu  dan memiliki variasi nilai amplitudo yang terbatas (diskrit)[4].
Gambar 2.1 sinyal analog dan sinyal digital
2.3 Fast Fourier Transform (FFT)
Fast  Fourier  Transform  (FFT)  adalah  metode  yang  sangat  efisien  untuk  menghitung  koefisien  dari  Fourier diskrit ke suatu finite sekuen dari data yang komplek. Karena substansi waktu yang tersimpan lebih dari pada metoda  konvensional,  fast  fourier  transform  merupakan  aplikasi  temuan  yang  penting  didalam  sejumlah bidang  yang  berbeda  seperti analisis spectrum, speech  and  optical  signal  processing, design filter  digital[5]. Algoritma FFT berdasarkan atas prinsip pokok dekomposisi perhitungan discrete fourier transform dari suatu sekuen sepanjang N ke dalam transformasi diskrit Fourier secara berturut-turut lebih kecil[4]. Cara prinsip ini diterapkan  memimpin  ke  arah  suatu  variasi  dari  algortima  yang  berbeda,  di  mana  semuanya memperbandingkan  peningkatan  kecepatan  perhitungan.  Fast  Fourier  Transform,  adalah  suatu  algoritma
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
untuk  menghitung  transformasi fourier  diskrit dengan  cepat  dan  efisien. Karena  banyak  sinyal-sinyal  dalam sistem  komunikasi  yang  bersifat  kontinyu,  sehingga  untuk  kasus sinyal  kontinyu  kita  gunakan  transformasi fourier. Transformasi Fourier didefinisikan oleh rumus:
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.  FFT  (Fast  Fourier  Transform)  merupakan  salah  satu  metode  untuk  transformasi  sinyal  suara dalam  domain  waktu    menjadi  sinyal  dalam  domain  frekuensi,  artinya  proses  perekaman  suara  disimpan dalam bentuk digital berupa gelombang spectrum suara yang berbasis frekuensi sehingga lebih mudah dalam menganalisa spectrum frekuensi suara yang telah direkam[4].
III. METODE PENELITIAN Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan pada penelitian ini:
Gambar 3.1 flowchart proses pengenalan suara Mulai Suara Rekam Preprocessing Ekstraksi ciri FFT Pencarian Nilai maksimum Penentuan teks suara Suara Selesai
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
45

## 3.1 Perekaman Suara
Tahapan  yang  pertama  yaitu  perekaman  suara,  suara  yang  direkam  adalah  suara  manusia yang direkam secara langsung tanpa, suara yang direkam akan langsung tanpa perantara device yang lainnya, suara yang sudah direkam akan disimpan dalam sebuah file dengan format .wav.
3.2 Preprocessing
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  melakukan  normalisasi  suara  yang  sudah  didapatkan  pada tahapan sebelumnya, preprocessing terdiri dari
1. Normalisasi
Suara yang sudah disimpan pada tahapan sebelumnya dalam format .wav akan dinormalisasi dengan tujuan supaya amplitudo yang dihasilkan dapat maksimal.
2. Pemotongan sinyal.
Tahapan ini bertujuan untuk menghilangkan noise pada suara yang sudah terekam, sehingga kualitas suara dapat membaik.
3. Frame blocking
Tahapan ini  bertujuan  untuk  memilih  suara  dari  semua  data  yang  ada  sehingga  data  suara yang dipilih dapat mewakili seluruh data suara yang sudah terekam
4. Windowing
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan  diskontunuitas  yang  disebabkan  karena tahapan frame blocking
3.3 Fast Fourier Transform
Tahapan  ini  merupakan  tahan  mengekstrak  ciri  suatu  data  suara.  Evaluasi  FFT  yang digunakan berdasarkan frame blocking yang didapatkan , setelah menentukan besar frame blocking nilai tersebut digunakan sebagai basis koefisiennya.
3.4 Penentuan nilai maksimum
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  maksimum  yang  dihasilkan  yang  akan dijadikan sebagai penentuan hasil keluaran.
3.5 Penentuan teks suara
Penentuan  hasil  pengenalan  suara  ditentukan  berdasarkan  nilai-nilai  maksimum  yang dihasilkan dari tahapan sebelumnya.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Rekam
Semua sampel suara yang didapat akan dilakukan proses sampling terlebih dahulu sebelum masuk ke tahap berikutnya. Hasil dari proses rekaman ini nantinya akan berformat *.wav. program perekaman suara  memakai  frekuensi  sampling  sebesar  4800  Hz  dan  durasi  rekaman  1.5  detik.  Untuk menampilkan  gambar  rekaman  dilakukan  perhitungan  (frekuensi  x durasi)  sehingga  menampilkan sinyal sebesar 7200 Hz. Selanjutnya suara disimpan dengan format *.wav.
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
46

## Gambar 4.1 Tampilan Plot Sinyal Perekaman

## 4.2 Normalisasi
Setelah  suara  direkam  dan  disimpan,  selanjutnya  hasil  rekaman  tersebut  dilakukan  proses normalisasi.  Pada  proses  ini,  sinyal  suara  harus  memiliki  nilai  sinyal  maksimum.  Normalisasi dilakukan dengan membagi data masukan (data sinyal suara) dengan nilai maksimum data tersebut. Berikut merupakan hasil plot sinyal hasil normalisasi.
Gambar 4.2 Tampilan Plot Sinyal Normalisasi
4.3 Pemotongan sinyal
Pada  proses  pemotongan  sinyal  dilakukan  sebanyak  dua  kali  dari  sinyal  yang  telah  dinormalisasi. Untuk pemotongan pertama dilakukan pada bagian silence atau bagian sinyal yang bukan bagian dari suara manusia. Pemotongan kedua dilakukan untuk memotong sinyal pada bagian transisi. Data yang tingginya  lebih  besar  dari  0.3  dan  lebih  kecil  dari -0.3  diinisialisasikan  sebagai  sinyal silence, sehingga sinyal tersebut akan dihilangkan. Berikut merupakan tampilan sinyal setelah sinyal silence dibuang.
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
Gambar 4.3 Tampilan Hasil Pemotongan Sinyal Silence
Selanjutnya adalah pemotongan bagian transisi dengan menghilangkan bagiain sinyal yang terdapat pada  bagian  awal  yang  diinisialisasikan  sebagai bts pada  program.  Sinyal  tersebut  dihilangkan karena hanya ingin mengambil sinyal suara manusia saja. Berikut merupakan hasil plot sinyal bagian tranasisi.
Gambar 4.4 Tampilan Hasil Pemotongan Sinyal Transisi
4.4 Frame Blocking
Proses Frame  Blocking bertujuan  untuk  mengambil  bagian  dari  data  sesuai  dengan  Panjang  nilai frame  blocking.  Nilai frame  blocking yang  digunakan  adalah  16,  32,  64,  128  dan  256.  Data  ini mewakili seluruh data suara yang terekam. Berikut merupakan hasil dari proses frame blocking.
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
48

## Gambar 4.5 Tampilan Hasil Frame Blocking

## 4.5 Windowing
Windowing dilakukan untuk menghilangkan efek diskontinuitas yang diakibatkan dari proses frame blocking ketika  sinyal  ditransformasikan  ke  domain  frekuensi.  Sampel  yang  telah  dibagi  menjadi beberapa frame perlu  dijadikan  suara  kontinu.  Proses windowing ini  menggunakan hamming window. Selanjutnya hasil perhitungan dari proses frame blocking akan dikalikan dengan hamming. Berikut adalah hasil dari hamming window.
Gambar 4.6 Tampilan Hasil Hamming Window
4.6 Ekstraksi Ciri Fast Fourier Transform (FTT)
Ekstraksi  ciri  FTT  ini  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  besaran  pada  bagian  sinyal  yang terekam untuk menetapkan pola pembelajaran atau pola uji. Perhitungan ini bertujuan untuk mencari nilai absolute yang akan dianalisis untuk mengetahui suara. Proses ini dimulai dengan mencari nilai omputasi FFT yang diinisialisasikan sebagai fft dan dilanjutkan dengan mencari nilai absolute.
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
49
Gambar 4.7 Tampilan Hasil Ekstraksi Ciri FFT
Hasil  komputasi  tersebut  kemudan  dipotong  setengah  dari  ukuran  sinyal  yang  telah  ditentukan. Selanjutnya adalah merubah dimensi sinyal.
Gambar 4.8 Tampilan Hasil Pemotongan Setengah Sinyal FFT 4.7 Pencarian Nilai Maksimum
Selanjutnya  mencari  nilai  maksimum  setelah  mendapatkan  sinyal  FFT.  Nilai  maksimum  tersebut dijadikan  penentuan  keluaran  dari  sistem  pengenalan  dengan  menggunakan look  up  table. Berikut hasil dari pencarian nilai maksimum.

## 4.8 Look Up Table
Dalam  sistem  pengenalan  suara  ini  digunakan  5  buah look  up  table untuk  setiap frame  blocking. Nilai  yang  digunakan  pada  proses  ini  diperoleh  dari  hasil  pengambilan  data  pengujian  dengan mencari nilai maksimum pada inyal FFT.
4.9 Penentuan Teks Suara
A DE R IYANI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 42-50 Mengidentifikasikan Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab
Setelah  mengetahui  nilai  maksimum,  maka  diperoleh  hasil  keluaran  pengenalan  suara  berupa  teks suara. Penentuan keluaran digunakan look up table. Setelah didapatkan nilai maksimunya maka nilai tersebut akan dicocokan dengan nilai pada look up table untuk frame blocking yang dipilih.
4.10 Analisa Performa
Pengujian  ini  menggunakan  seluruh  nilai  dari frame  blocking yaitu  16,  32,  64,  128,  256.  Data diambil  sebanyak  10  kali  untuk  masing-masing  suara.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui apakah program dapat bekerja dengan baik atau tidak.
V. KESIMPULAN
berdasarkan  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  sistem  ini  menghasilkan  pengenalan  suara  dengan metode FFT sebagai berikut:
1. Sistem ini telah bekerja sesuai dengan perancangan. Sistem pengenalan suara juga dapat mengenali suara dengan baik dengan suara yang dimainkan pada nilai frame blocking 16, 32, 64, 128 dan 256.
2. Tingkat  pengenalan  suara  ini  turun  jika  nilai  frame  blocking  yang  digunakan  dibawah  128. Penurunan ini diakibatkan oleh nilai inddeks maksimum setiap suara berada pada range yang sama.

## R EFERENCES
[1] R. A. L. Sibarani, Identifikasi Sinyal Suara Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Berbasis Matlab. 2012.
[2] I. I. Tritoasmoro, L. V. Yovita, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Implementasi tuner gitar berbasis fast fourier transform 111070067 1 ,” pp. 0– 6, 2011.
[3] T. Akhir and Y. R. Set yawan, “Pengenalan ucapan angka secara real time menggunakan ekstraksi ciri fft dan fungsi similaritas kosinus,” Progr. Stud. Tekik Elektro, Fak. Sains dan Teknol. Univ. Sanata Dharma, 2014.
[4] R. Y. Sipasulta, A. S. M. L. St, and S. R. U. A. Sompie, “Sim ulasi Sistem Pengacak Sinyal Dengan Metode FFT ( Fast Fourier Transform ),” E-journal Tek. Elektro dan Komput., pp. 1 – 9, 2014.
[5] H. Sujadi, I. Sopiandi, and A. Mutaqin, “Sistem Pengolahan Suara Menggunakan Algoritma FFT (Fast Fourier Transform),”
Pros. SINTAK, pp. 101 – 107, 2017.