## Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ
YOULLIA INDRAWATY N , ANDRIANA , DITA PERMATASARI
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: youllia@itenas.ac.id
ABSTRAK
Klasifikasi  suara  berdasarkan  gender  dibuat  dengan  tujuan  agar  komputer mampu mengenali suara laki-laki dan perempuan. Dengan kemampuan komputer yang mampu membedakan suara laki-laki dan perempuan pada pengembangan selanjutnya  akan  memperkuat  tingkat  suatu  sistem  keamanan  yang menggunakan  password  dengan  suara.  Penelitian  ini  mengenai  pengenalan gender  dari  pengucap/  pembicara  dengan  ucapan  bergantung  teks  dan bergantung  pembicara,  dalam  proses  pengenalan  tersebut  digunakan  algoritma ekstraksi yang disebut Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) digunakan untuk ekstraksi  ciri  dari  sinyal  wicara  sedangkan  proses  pengelompokan  menggunakan metode  Vector  Quantization  (VQ).  Dalam  tahap  pengenalan,  ukuran  distorsi berdasarkan  minimisasi  jarak  Euclidean  digunakan  untuk  mencocokkan  penutur  uji dengan penutur dalam database. Database wicara menggunakan 20 penutur, terdiri dari 10 penutur pria dan 10 penutur wanita dengan tingkat akurasi pria mencapai 90% dan wanita 80%.
Kata  kunci  :  Pengenal  pembicara,  MFCC,  VQ,  Klasifikasi  Gender,  Bergantung Teks.

## ABSTRACT
Voice classification of gender is created to recognize the voice of male or female. The ability of computer to recognize the voice of male or female in development will strengthen the level of a security system that uses a password with voice. This study is the introduction of a reciter / speaker with text dependent speech and  speaker  dependent  speech,  the  recognition  process  is  using  extraction algorithm  called  Mel  Frequency  cepstral  coefficient  (MFCC)  is  used  for  feature extraction from speech signals and the process of grouping method is using VQ. In the introduction phase, the size of the distortion based on minimization of the Euclidean  distance  is  used  to  match  test  speakers  with  database  speakers. Speech database uses 20 speakers, consist of 10 male speakers and 10 female speakers with an accuracy rate of male is 90% and female is 80%.
Keywords:  Speaker  recognition,  MFCC,  VQ,  gender  clasification,  text- dependent.

## 1. LATAR BELAKANG
Klasifikasi suara berdasarkan gender dibuat dengan tujuan agar komputer mampu mengenali suara  laki-laki  dan  perempuan.  Dengan  kemampuan  komputer  yang  mampu  membedakan suara  laki-laki  dan  perempuan  pada  pengembangan  selanjutnya  akan  memperkuat  tingkat suatu sistem keamanan yang menggunakan password dengan suara. Pencocokan password tidak hanya berdasarkan kata saja, namun ditambah dengan pencocokan karakteristik suara sehingga  akan  lebih  aman.  Penelitian  ini  mengenai  pengenalan  gender  dari  pengucap/ pembicara  dengan  ucapan  bergantung  teks  dan  bergantung  pembicara,Terdapat  banyak metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pengekstraksian  sinyal  ucapan.  Salah  satu  teknik pengkodean yang  dapat digunakan dalam pengekstraksian sinyal ucapan adalah MFCC( Mel Frequency Cepstral Coefficient). MFCC ini menghitung koefesien cepstral. MFCC merupakan salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  bidang speech  technology,  baik  speaker recognition maupun speech recognition.
Pada  proses  klasifikasi  digunakan  metode  VQ( Vector  Quantization),  yang  mengubah  hasil ekstraksi  analisis  MFCC  dari  masing-  masing  pengucap  menjadi  sekumpulan codebook. Codebook  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil  ekstraksi  koefesien  MFCC  dari sinyal  masukan  yang  akan  dikenali.  Pengklasifikasian  ditentukan  dengan  menghitung  jarak penyimpangan . jarak penyimpangan terkecil merupakan identitas dari sinyal tersebut.
Oleh karena itu penelitian ini mengaplikasikan metode tersebut, dengan mengangkat judul, yaitu  “Pengenalan  Pembicara  untuk  Menentukan Gender  menggunakan  metode  MFCC  dan VQ”.  Melalui  penelitian  ini  penulis  membangun  sebuah  aplikasi  yang  berfungsi  untuk mengetahui gender/jenis  kelamin  dari  suara  manusia  yang  sebelumnya  pernah  disimpan sebagai data latih.
Pada penelitian  ini suara  analog  diubah  menjadi digital dengan  format  *.wav  dengan  data masukan (pada basis data) berupa sinyal suara  yang diambil dari 20 orang responden (10 pria dan 10 wanita) dengan rentang usia 18- 40 tahun dalam keadaan sehat (tidak flu atau batuk). Sampling  rate  yang  digunakan  ialah  44100Hz,  channel  mono,  16  bit.  Bahasa  yang digunakan dalam proses latihan dan proses uji adalah Bahasa Indonesia dan diucapkan oleh orang Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)
Tahapan proses Mel Frequency Cepstral Coefficient ditunjukan pada Gambar 1
Speech DC- Removal Pre emphasize Frame Blocking Windowing Fast Fourier Transform MelFrequency Warping Discrete Cosine Transform(DCT) Feature extraction Frame Spectrums Cepstrum Gambar 1 Tahapan proses MFCC
(Sumber: Putra, Darma dan Adi Resmawan, 2012)

## Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ
Tahapan proses Mel Frequency Cepstral Coefficient dijelaskan sebagai berikut ini:
DC-Removal Tujuan dari DC- Removal adalah mendapat normalisasi dari data suara input. Proses DC-Removal ini dapat dituliskan dalam persamaan (1) berikut:
y[n] = x[n] - 𝑥̅ , 0 ≤ n ≤N-1 Keterangan : y[n]= Sample Signal hasil DC Removal x[n]= Sample signal asli
𝒙 ̅ = Nilai rata-rata sample signal asli N   = Panajang signal

## Pre- emphasize Filtering
Pre-  emphasize  Filtering  merupakan  salah  satu  jenis  filter.  Filter  ini  mempertahankan frekuensi-  frekuensi  tinggi  pada  sebuah spectrum,  yang  umumnya  terliminasi  pada  saat proses produksi suara.
Proses Pre- emphasize ini dapat dituliskan dalam persamaan (2) berikut:
𝑦[𝑛] = 𝑠[𝑛](1−∝) , 0.9  ≤ ∝ ≤ 1.0 Dimana: y[n] = signal hasil pre- emphasize filter s[n] = signal sebelum pre- emphasize filter

## Frame Blocking
Pada langkah  ini,  sinyal ucapan  yang  terdiri dari  S sampel  (X(S))  dibagi menjadi beberapa frame yang berisi N sampel, masing-masing frame dipisahkan oleh M (M<N).
Windowing Proses windowing  yang  dipakai  adalah  proses  Hamming  Window,  proses  tersebut  dapat dituliskan dalam Persamaan (3) berikut :
𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46 𝑐𝑜𝑠 = 2𝜋𝑛 𝑀−1
Dimana:
N = Jumlah sample pada masing- masing Frame n = 0,1,2,3, . . .N-1

## FFT
Fast  Fourier  Transform  (FFT),  yang  berfungsi  untuk  mengubah  domain  waktu  menjadi domain frekuensi.
Proses FFT  dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑓(𝑛) = ∑(𝑌 𝑘 )𝑒 −2𝜋𝑗𝑘𝑛/𝑁 , 𝑛 = 0,1,2, , … , 𝑁 − 1
𝑁−1
𝐾=0 Dengan: f(n) = frekuensi k   = 0,1,2,…,(N-1) N  = jumlah sample pada masing-masing frame
...(2) ……(1) (3)
(4)
j   = bilangan imajiner (√− 1) n   = 1,2,3, . . . (N-1)

## Mel- frequency wrapping
Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  skala  mel  untuk  frekuensi  dalam  Hz ditunjukan dalam Persamaan (5) berikut :
𝑀𝑒𝑙 𝑓 = 2595 ∗ 𝑙𝑜𝑔10(1 + 𝑓 700 ) (5)
Cepstrum
Untuk mengubah ke dalam domain waktu, maka diperlukan DCT (Discrete Cosine Transform) dengan persamaan dituliskan dalam Persamaan (6) berikut
𝐶 𝑛 =   ∑ (𝑙𝑜𝑔 𝐾 𝑘=1 𝑆̃ 𝑘 ) cos [𝑛 (𝑘 − 1 2 ) 𝜋 𝑘 ] , n = 1,2,…… k
Dimana:
Cn = koefesien cepstrum mel-frequency
𝑆̃ 𝑘 = mel frekuensi k = jumlah coefficient

## 2.2 VQ ( Vector Quantization)
VQ  adalah  proses  dari  pemetaan  vektor  dari  ruang  vektor  yang  besar  menjadi  sebuah wilayah yang terbatas.

## 2.3 Algoritma K-Means
Salah  satu  metode  dasar  yang  digunakan  untuk  disain  bukukode  adalah  algoritma  iterasi yang dikenal sebagai algoritma Lloyd (K-means algorithm atau Lloyd algorithm ) [2].
Algoritma tersebut diimplementasikan dalam prosedur berulang seperti pada Gambar 2 dan langkah- langkah berikut:
1. Menentukan  vektor codebook  pertama,  yang  merupakan  centroid  dari  keseluruhan vektor ciri.(tidak ada pengulangan pada tahap ini)
2. Gandakan ukuran codebook
3. Pencarian Nearest-Neighbour  :  untuk  tiap  vektor  ciri,  temukan  codeword  di  dalam codebook tersebut (codebook saat itu) yang paling dekat(jarak penyimpangannya paling kecil), dan tempatkan vector tersebut dalam kelompok codeword tersebut.
4. Pembaharuan centroid  :  memperbaharui  codeword  pada  tiap  kelompok  dengan menggunakan centroid dari vektor ciri terletak di sel tersebut.
5. Iterasi I : mengulang langkah 3 dan 4 sampai diperoleh jarak penyimpangan rata rata (D)  yang  besarnya  dibawah  batasan  yang  telah  ditentukan  ( 𝛿 ).  D’  merupakan  nilai distorsi awal yang nilainya ditentukan pada saat inisialisasi pada awal program.
(6)

## Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ

## Gambar 2. Algoritma K-means

## 2.4 Perhitungan Jarak Penyimpangan
Untuk  menghitung  jarak  penyimpangan  antara  dua  vektor  maka  digunakan Euclidean distance  (jarak  Euclidean)  [4].  Persamaan  untuk  menghitung  jarak  Eucledian  Distance ditunjukan oleh Persamaan (7) berikut :
𝒅 𝑬 (𝒙, 𝒄) = √∑(𝑿 𝒊 −   𝑪 𝒊 𝒅𝒊𝒎 𝒊=𝟏 ) 𝟐
Dimana x  merupakan  vektor  ciri  dan  c  merupakan  vector  dari  suatu  codebook.  Pada pengenalan pengucap dengan menggunakan metode VQ, jarak penyimpangan Euclidean ini digunakan untuk menghitung jarak
Penyimpangan antara masing-masing vektor ciri dengan codeword pada tiap-tiap codebook, sehingga  dapat  diketahui codeword  mana  yang  memiliki  jarak  penyimpangan  terdekat dengan vektor ciri.

## 2.5 Cara Kerja Sistem
Untuk  menggambarkan  langkah-langkah  dan  urutan  prosedur  dari  aplikasi  Pengenalan pembicara untuk menentukan gender secara umum maka dibuat sebuah model kerja sistem aplikasi secara umum seperti pada Gambar 3 .
(7)
Data Latih
Data Uji Keputusan Fitur Ciri Referensi Ekstraksi MFCC User Melakukan Record/  Load Directory Setelah d training data disimpan sebagai data referensi Hitung Jarak Terpendek Informasi Gender User Microfon Ekstraksi MFCC User Melakukan Perekaman. Pembicara Setelah Diekstraksi Lakukan pencocokan Training VQ Bandingkan Nilai fitur uji dengan firtur Referensi
Pertama user melakukan pengambilan sample suara, pengambilan tersebut dapat dilakukan dengan cara record: recObj = audiorecorder(Fs, nbits, 1, dev_id);
atau

## load sound
[nama_file nama_folder] = uigetfile ({ '*.wav' }, 'Ambil file suara' ); [y Fs] = wavread ([nama_folder nama_file]);
Aplikasi membaca sinyal suara yang dipilih oleh user, kemudian aplikasi memilih axes yang digunakan sebagai grafik. Sehingga terbentuk sebuah grafik sinyal suara seperti Gambar 4
Kemudian  suara  yang  masuk  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  meggunakan  metode MFCC, dengan tahapan sebagai berikut:
 DC Removal
Remove DC Components bertujuan  untuk  menghitung  rata-rata  (nilaimean)  dari data sampel suara (y_filter), dan mengurangkan setiap nilai sampel suara dengan nilai rata-rata tersebut kemudian disimpan dalam variable y_norm .
Gambar 3. Model kerja system aplikasi secara umum
Gambar 4. Grafik sinyal suara
nilaimean = mean(y_filter); y_norm = y_filter-nilaimean;

##  Pre-emphasize
Filter ini mempertahankan frekuensi- frekuensi tinggi pada sebuah spectrum dengan cara memfilter  nilai  koefesien  (1)  dari  pre-emphasize  dengan  nilai  alpha  (0.9375)  kemudian disimpan kedalam variable sinyal suara (xx).
xx=filter([1 -0.9375],1,xx);
 Frame Blocking
Frame blocking dilakukan dengan menggunakan fungsi yang telah disediakan oleh Matlab, kemudian hasilnya disimpan ke dalam variable fr.
fr=framing(xx);
 Windowing
Proses ini dibutuhkan untuk meminimalisir diskontinuitas antar frame yang menyebabkan kehilangan informasi yang terdapat dalam suatu sinyal.
Windowing  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  yang  telah  disediakan  oleh  matlab, kemudian hasilnya disimpan kedalam variable s. s = y .* hamming(256);

##  FFT
Fast  Fourier  Transform  (FFT),  yang  berfungsi  untuk  mengubah  domain  waktu  menjadi domain frekuensi. FFT dilakukan dengan menggunakan fungsi yang telah disediakan oleh matlab, kemudian hasilnya disimpan kedalam variable t t = abs(fft(s));
 Mel- frequency wrapping
Mel-  frequency  wrapping  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  yang  telah  disediakan oleh  matlab,  dengan  ketentuan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  jumlah mel bank=64, panjang frame= 256 dan jumlah sampling 44100 kemudian hasilnya disimpan kedalam variable bank. bank=melbankm(64,256,44100,0,0.5, 't' );
 Cepstrum
Pada  tahap  ini,  akan  menghasilkan  nilai  MFCC  yang  merupakan  hasil  konversi  log  mel cepstrum ke dalam domain waktu menggunakan DCT . dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*24));
aplikasi  memproses  suara  yang  telah  dipilih  oleh  user  menggunakan  metode  MFCC. Sehingga akan terbentuk grafik seperti Gambar 5
setelah  dilakukan  ekstraksi  ciri,  kemudian  dilakukan  training vector  quantization  dengan menggunakan  algoritma k-menas  untuk  melakukan  pengelompokan  gender  berdasarkan kemiripan/  kedekatan  dari  vektor ciri  yang  telah  didapat  dari  proses  ekstraksi,  vektor  ciri hasil training VQ disimpan ke dalam database sebagai data referensi. Training VQ digunakan dengan  menggunakan  fungsi  yang  telah  terdapat  pada  matlab  dimana  nilai  MFCC  yang dihasilkan  dari  ekstraksi  sebelumnya  yang  disimpan  pada variable  d  dan  jumlah  centroid yang  disimpan  pada variable  k.  Nilai  hasil  pengelompokan  disimpan  ke  dalam  file  kmeans disimpan kedalam
kmeans.mat R= vqlbg(d, k) Save kmeans.mat
Dengan  menggunakan  perintah  tersebut  maka  aplikasi  akan  menampilkan  grafik  ciri  yang telah ter cluster seperti pada Gambar 6
Fase tersebut dinamakan dengan fase training (proses latih). Setelah dibuat data referensi pada  fase  latih,  selanjutnya  dilakukan  fase  testing  (pengujian).  Pada  fase  ini  user  kembali melakukan  perekaman  suara  melalui  microfon  kemudian  suara  yang  masuk  diekstraksi  ciri nya.  Hasil dari  ekstraksi  ciri  pada  fase  pengujian,  nilai  tersebut  dibandingkan  dengan  data referensi  yang  terdapat  pada database,  proses  pencocokan  ini  menggunakan  metode VQ( vector  Quantization)  dengan  menghitung  jarak  terdekat  dari  setiap  data  latih  (x1) dengan  data  uji  (x2)  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean  Distance.  Jarak  yang terpendek  adalah  jarak  yang  diidentifikasi  sebagai gender  tersebut.  Berikut  ini  adalah perintah perhitungan menggunakan Euclidean Distance pada matlab:
Dist= Euclidean(x1,x2) Dist=sqrt(sum((x1(:)-x2(:)).^2));

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
3.1  Fungsionalitas Sistem
Seluruh fungsionalitas yang terdapat pada aplikasi akan dinyatakan pada use case diagram. Use case diagram dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 6. Hasil Cluster ciri pembicara

## Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ
Mengambil Suara Merekam Suara mengurangi noise normalisasi ekstraksi Pengelompokan Gender dengan VQ Tampilkan Hasil Cropping load sound file load directory Reset feature extraction Training VQ MFCC Record Sound

## Tampilan Halaman Menu Utama
Form  utama  merupakan  antarmuka  yang  ditampilkan  pada  awal  dari  aplikasi  pengenalan Gender melalui suara. Form ini berisi 3 button untuk mengakses form Latih, form uji, form real time ditampilkan pada Gambar 8

## Tampilan Halaman Latih Suara
Form  Latih  suara  seperti  pada  Gambar  9  merupakan  antarmuka  dari  program  pengenalan pembicara  untuk  menentukan  Gender.  Dalam  implementasinya  antar  muka  ini  pengguna melakukan  proses  ekstraksi  dan  training  VQ.  Suara  yg  digunakan  untuk  melakukan  poses

## Gambar 8. Halaman Menu
Utama

## Gambar 7. Usecase fungsionalitas sistem
pelatihan  ini  dalam  format .wav.  proses  pengambilan  sample  suara  ini  dapat  dilakukan dengan  melakukan load  file  dan  untuk  mendengarkan  file  suara  yang  sudah  di  load  maka dibuat tombol play.  Kemudian untuk melakukan proses ekstraksi dilakukan dengan menekan button MFCC yang sebelumnya telah dilakukan proses normalisasi, denoising dan cropping. Atau dapat dilakukan dengan menekan tombol button load sound directory untuk melakukan ekstraksi  satu folder  sekaligus  dengan  menekan  tombol  feature  extraction.  Dan  untuk melakukan  pengelompokan  sinyal  suara  yang  telah  dilakukan  ekstraksi  dilakukan  proses training  VQ  dengan  menekan button  training  VQ.  Sinyal-  sinyal  suara  dari  proses-  proses tersebut  juga  ditampilkan  pada  form  ini.  Untuk  menghilangkan  sinyal-  sinyal  suara  yang telah diproses disediakan button reset.
Gambar 9. Halaman Training Suara
Tampilan Halaman Uji Suara
Form  pengujian  ucapan  suara  seperti  pada Gambar  10 diperuntukan  untuk  melakukan pengujian pembicara yang sebelumnya pernah terdaftar di dalam database. Form pengujian ini di tampilkan pada Gambar. Dalam implementasinya pengguna melakukan load file untuk menentukan  suara  mana  yang  akan  diujikan  sebagai  pengenalan gender.  Kemudian pengguna  melakukan  proses denoising  dengan  menekan  button  denoising  dan  melakukan proses normalisasi & cropping dengan menekan tombol normalisasi & cropping. Suara yang telah di load dan melewati proses tersebut kemudian diekstraksi menggunakan MFCC, untuk melakukan  ekstraksi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menekan button  MFCC.  Pengguna yang  telah  melakukan  tahapan  tersebut  kemudian  dilakukan  perbandingan  dengan  suara yang ada di referensi.

## Tampilan Halaman Real Time
Form  real  time  seperti  pada  Gambar  11  ini  sama  dengan  form  pengujian  ucapan  yang fungsinya juga sama diperuntukan untuk melakukan pengujian pembicara yang sebelumnya pernah  terdaftar  di  dalam  database.  Dalam  implementasinya  pengguna  melakukan recod sound  file  untuk  dijadikan  suara  yang  akan  diujikan  untuk  pengenalan  gender.  Kemudian pengguna  melakukan  proses denoising  dengan  menekan  button  denoising  dan  melakukan proses normalisasi & cropping dengan menekan tombol normalisasi & cropping. Suara yang
Gambar 10. Halaman Uji Suara
telah di load dan melewati proses tersebut kemudian diekstraksi menggunakan MFCC, untuk melakukan  ekstraksi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menekan button  MFCC.  Pengguna yang  telah  melakukan  tahapan  tersebut  kemudian  dilakukan  perbandingan  dengan  suara yang ada di referensi.

## 3.2 Pengujian Offline
Pengujian dilakukan oleh 20 orang yang terdiri dari 10 pria dan 10 wanita dengan melakukan load data. Masing- masing orang diambil sample suaranya dengan mengucapkan kata yang sama yaitu kata “baju”.
Hasil pengujian suara pria ditunjukan oleh Tabel 1.
Table 1. hasil uji pria mengucapkan kata sama dengan data latih
No  Nama  Usia  pekerjaan Gender yang terdeteksi 1 Adhe 22th Mahasiswa P No  Nama  Usia  pekerjaan Gender yang terdeteksi 2 Andri 22th Mahasiswa P 3 Asep 20th Mahasiswa P 4 Eka 24th Mahasiswa W 5 Fahmi 20th Mahasiswa P 6 Hafiz 20th Mahasiswa P 7 Rifky 22th Mahasiswa P 8 Toni 23th Mahasiswa P 9 Yoga 20th Mahasiswa P 10 M.eka 22th Mahasiswa P
Keterangan Tabel 1. P : Pria W : Wanita
Hasil pengujian suara wanita ditunjukan oleh Tabel 2 .
Gambar 11. Halaman Real Time

## Table 2. hasil uji wanita mengucapkan kata sama dengan data latih
No Nama Usia pekerjaan Gender yang terdeteksi 1 Dinda 18th Mahasiswa W 2 Dita 22th Mahasiswa W 3 Fuzna 23th Pegawai P 4 Intan 18th Mahasiswa W 5 Isty 23th Megawai P 6 Nadia 18th Mahasiswa W 7 Novi 23th Pegawai W 8 Nur 22th Pegawai W 9 Dinda2 25th Mahasiswa W 10 Eva 22th Pegawai W Keterangan Tabel 2.
P : Pria W : Wanita
Total Hasil Pengujian Tabel  1  dan  tabel  2  menunjukan  hasil  pengujian  dari sample  suara.  Tingkat  kesuksesan dalam persen(%) dapat dihitung dengan cara :

## 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖/𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑈𝑗𝑖 𝐶𝑜𝑏𝑎 ×  100 %
Tingkat  kesuksesan  dalam  persen(%)  untuk  pengujian    yang  terdiri  dari  10  orang  wanita yang pembicara dan kata nya sama dengan data latih adalah sebagai berikut:
8 10 x 100 = 80 %
Sedangkan pada 10 orang pria adalah sebagai berikut:
9 10 x 100 = 90 %

## Pengujian Online
Pengujian dilakukan oleh 20 orang yang terdiri dari 10 pria dan 10 wanita dengan melakukan record  secara  real  time.  Masing-  masing  orang  diambil  sample  suaranya  sebanyak  10  kali dengan mengucapkan kata yang sama yaitu kata “baju” .
Hasil pengujian suara pria ditunjukan oleh Tabel 7.
Table 3. hasil uji online pria yang mengucapkan kata yang sama dengan data latih
Presentase matching=

## Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ

## Hasil pengujian suara wanita ditunjukan oleh Tabel 8.
Table 4. hasil uji online wanita yang mengucapkan kata yang sama dengan data latih
Tingkat  kesuksesan  dalam  persen(%)  untuk  pengujian    yang  terdiri  dari  10  orang  wanita yang pembicara dan kata nya sama dengan data latih adalah sebagai berikut:
50 100 x 100 = 61 %
Sedangkan pada 10 orang pria adalah sebagai berikut:
48 100 x 100 = 67 %

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  serta  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  kepada  10  orang pria  dan  10  orang  wanita,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  kesuksesan  pengenalan pembicara  yang  dapat  dikenali  pada  pengujian offline  pria  mencapai  90%  dan  wanita mencapai 80%. Sedangkan pada pengujian online pria mencapai 67% dan wanita mencapai 61%.  Data  yang  sebelumnya  tidak  pernah  dijadikan  data  latih  akurasinya  tidak  lebih  baik dari akurasi data yang sebelumnya pernah dijadikan data latih. Sehingga metode MFCC dan VQ  terbukti  cukup  baik  untuk  memperkuat  tingkat  suatu  sistem  keamanan  dengan  suara. Kegagalan  penelitian  dapat  diakibatkan  oleh  keadaan  lingkungan  atau  keadaan  dari pembicara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustini,  Ketut,  ‘Biometrik  Suara  Dengan  Transformasi  Wavelet’.  Di  unduh  18  Maret 2015.
[2] Elfitri, Ikhwana, ‘Kuantisasi Vektor : Definisi, Design dan Kerja’. No.29, Volume 1, Tahun XV, April 2008, Di unduh 18 April 2015.
[3] Lawrence Rabiner, dkk. 1993. ‘ Fundamental of Speech Recognition’. Prentice Hall PTR
[4] Mustofa,  Ali,  ‘Sistem  Pengenalan  Penutur  dengan  metode  Mel-Frequency  Wrapping’ . Jurnal Teknik Elektro vol.7, No.2, September 2007:88-96.
[5] Putra, Darma dan Adi Resmawan, Juni 2011 , ‘Verifikasi Biometrika Suara  Menggunakan Metode MFCC dan DTW’.
[6] “_______”,  ‘Pengenalan  Pola’.  https://id.wikipedia.org/wiki/Pengenalan_pola.  Diunduh pada tanggal 09 Agustus 2015.
[7] Setiawan,  Arif,  ‘Analisis  Klasifikasi  Suara  Berdasarkan Gender  Dengan  Format  Wav Menggunakan Algoritma K-Means’.
http://eprints.umk.ac.id/79/1/ANALISIS_KLASIFIKASI_SUARA_BERDASARKAN_ GENDER.
pdf. Diunduh pada tanggal 20 Agustus 2015.
[8] Aditya, Eko, dkk. ‘Klastering Suara Laki-Laki dan Perempuan Menggunakan Algoritma K- Means Berdasarkan Hasil Ekstraksi FFT (Fast Fourier Transform)’. http://yudistira.lecture.ub.ac.id/files/2014/04/Klastering-Suara-Laki-Laki-dan-Perempuan- Menggunakan-Algoritma-K-Means-Berdasarkan-Hasil-Ekstraksi-FFT.pdf.  Diunduh  pada tanggal 25 November 2015
[9] Bagas,  Susetyo  dan  Altedzar  Riedho  W.  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2012  (SNATI  2012).  Yogyakarta,  15-16  Juni  2012.  ‘Aplikasi  Pengenalan Gender Menggunakan Suara ’. Diunduh pada tanggal 10 November 2015