## PENGENALAN SUARA BURUNG MENGGUNAKAN MEL

## FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM PENGUSIR HAMA BURUNG

## Fajar Budiman, Muhammad Agung Nursyeha, Muhammad Rivai, dan Suwito
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
* Corresponding author, e-mail : fajarbudiman@ee.its.ac.id
Abstrak —Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  agraris  yang  memproduksi  hasil  pertanian.  Namun, Indonesia masih mengimpor beras dari negara lain dikarenakan penurunan hasil panen. Salah satu faktor menurunnya produksi beras Indonesia adalah akibat serangan hama burung. Ekosistem sawah mengandung berbagai  macam  spesies  burung,  baik  hama  maupun  non-hama.  Burung  non-hama  menolong  petani melawan  hama  serangga.  Petani  menggunakan  metode  tradisional  untuk  mengusir  hama  burung.  Pada penelitian ini telah dirancang perangkat lunak untuk mengenali jenis burung berdasarkan kicauannya. Voice Activity Detection (VAD) digunakan untuk mendeteksi adanya kicau burung. Metode ekstraksi ciri suara dari kicau burung menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Fast Fourier Transform (FFT).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  digunakan  untuk mengenali  pola  hasil  ekstraksi.  Selanjutnya, audiosonic bird  repeller digunakan  sebagai  metode  pengusiran  hama  burung.  Hasil  identifikasi offline dengan menggunakan  MFCC  didapatkan  tingkat  keberhasilan  mencapai  90%  untuk  variasi  kicauan  dan  jenis burung, sedangkan dengan FFT  mencapai 68%. Hasil  identifikasi online untuk spesimen burung  bondol didapatkan tingkat keberhasilan 70% dengan menggunakan MFCC, dan 30% dengan FFT. Selain itu, suara tembakan merupakan suara yang paling baik digunakan untuk mengusir hama burung. Tingkat keberhasilan pengenalan  suara  burung  menggunakan  ekstraksi  ciri  MFCC  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan ekstraksi ciri dengan menggunakan FFT.
Kata  Kunci  :  Hama  Burung,  Voice  Activity  Detection,  Fast  Fourier  Trasnform,  dan  Mel  Frequency Cepstrum Coefficient.
Abstract —Indonesia is one of the agricultural country that produces crops. Nevertheless, Indonesia still imports rice from other countries because of crop decreasement. One of its factors is caused by bird pests. In the ricefields ecosystem, the variety of bird species can be classified as a pest and as a non-pest. Non- pest birds usually help farmer against insects. Farmers are using traditional methods to repel bird pests. In this research, a software to recognize species of birds has been designed. The system is based on birdchirp types. A mono-microphone is used to capture the sound. Voice Activity Detection (VAD) method is used for birdchirp detection. Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) and Fast Fourier Transform (FFT) are  used  to  extract  birdchirp  feature.  Artificial  Neural  Network  is  utilized  to  recognize  the  pattern  of birdchirp  feature.  Furthermore,  audiosonic  bird  repeller  is  used  to  repel  bird  pests.  In  the  offline  mode testing, success level using MFCC feature extraction is up to 90% for birdchirp variation, while up to 68% using FFT. In the online mode, the average success level using MFCC feature extraction is 70% for finch birds, while 30% using FFT. In addition, a gunshot is a best sound to repel bird pests. The success rate of bird voice recognitions using MFCC feature extraction is higher than that using FFT.
Keywords  :  Bird  pests,  Voice  Activity  Detection,  Fast  Fourier  Transform,  Mel  Frequency  Cepstrum Coefficient.
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara agraris yang memproduksi hasil pertanian untuk kebutuhan pangan.
Kebutuhan pangan
masyarakat  Indonesia  dimungkinkan  dapat dipenuhi  dari  hasil  produksi  secara  mandiri.
Penduduk  Indonesia  mayoritas  mengkonsumsi beras  sebagai  bahan  pangan  pokok.  Produksi beras  dalam  negeri  belum  mampu  mencukupi kebutuhan  pangan  dalam  negeri,  sehingga pemerintah  Indonesia  harus  mengimpor  beras dari negara lain [1]. Ketidakmampuan produksi beras dalam negeri untuk mencukupi kebutuhan
pangan  disebabkan  oleh  penurunan  produksi beras.
Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan penurunan  produksi  beras  di  Indonesia  adalah serangan  hama  burung.  Beberapa  jenis  burung yang berada pada ekosistem sawah mengkonsumsi  biji  padi  [2].  Pestisida  untuk mengurangi  populasi  hama  burung  pada ekosistem  sawah  belum  ditemukan,  sehingga petani  umumnya  masih  menggunakan  cara konvensional  untuk  metode  pengusiran  hama burung.  Salah  satu  metode  konvensional pengusiran  hama  burung  adalah  dengan  orang- orangan  sawah.  Operator  atau  petani  akan menggerakkan  orang-orangan  sawah  agar menimbukan  suara  yang  akan  mengganggu hama burung. Kelemahan dari metode pengusiran hama burung ini adalah tidak mampu berjalan  selama  24  jam,  sehingga  metode pengusiran  ini  kurang  efisien.  Oleh  karena  itu diperlukan teknologi yang dapat mengusir hama burung secara efisien.
Suara kicau burung dapat digunakan sebagai salah  satu  parameter  pendeteksian  keberadaan burung. Masing-masing spesies burung mempunyai  kicau  dan  bunyi  yang  berbeda  [3], sehingga  jenis  burung  dapat  diidentifikasi berdasarkan kicauannya.
Pada penelitian ini dirancang perangkat lunak untuk  sistem  pengusir  hama  burung  yang mendeteksi  jenis  hama  burung  berdasarkan kicau  burung.  Diharapkan  dengan  adanya perangkat  lunak  ini,  metode  pengusiran  hama burung  pada  ekosistem  sawah  dapat  berjalan dengan lebih efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Burung pada Ekosistem Sawah
Sawah merupakan sebuah ekosistem buatan manusia, sehingga didalamnya terdapat komponen  pembentuk  ekosistem.  Masing- masing  komponen  saling  berhubungan  dan memberikan timbal balik. Komponen pembentuk  ekosistem  sawah  terdiri  atas komponen biotik dan abiotik [2][4].
Komponen  biotik  terdiri  atas  makhluk hidup  yang  mendiami  area  persawahan.  Sawah merupakan  habitat  beberapa  makhluk  hidup dikarenakan  ketersediaan  makanan.  Salah  satu contoh  makhluk  hidup  yang  menempati  sawah adalah  burung.  Terdapat  beberapa  jenis  burung yang menempati ekosistem persawahan. Adapun
burung  yang  menempati  daerah  persawahan antara lain burung cekakak jawa, burung bondol jawa, burung gereja, burung perkutut dan burung gelatik [2][5].

## 2.2. Voice Activity Detection
Voice Activity Detection (VAD) merupakan proses  yang  penting  untuk  pemrosesan  sinyal suara.  VAD  digunakan  pada  awal  pemrosesan sinyal  suara.  VAD  merupakan  metode  untuk membedakan antara tutur dengan keadaan diam [6].  Metode  VAD  menganalisa  energi  dan frekuensi  dominan  dari  sejumlah  data  suara [7][8].  Analisa  VAD  mengikuti  persamaan  (1) dan (2).
1 0 , ] [ 1 1 0 2        N n n x N N n power  (1)
])) [ ( max( n x FFT frekuensi   (2)
dimana  φ power adalah  energi  sinyal  suara  pada sejumlah  N  sampel  sinyal  suara  dan  φ frekuensi merupakan  frekuensi  dominan  dari  sejumlah  N sampel  sinyal  suara  yang  telah  mengalami transformasi fourier.

## 2.3. Mel Frequency Cepstrum Coefficient
Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient (MFCC) merupakan metode ekstraksi ciri suara yang meniru cara kerja telinga manusia [9][10]. Bentuk  sinyal  suara  konstan  dalam  waktu  yang singkat  antara  20ms  hingga  30ms.  Kemudian bentuk sinyal berubah. Perubahan bentuk sinyal terhadap  waktu  merupakan  perbedaan  bunyi yang dihasilkan dari organ penghasil vokal.
Telinga  manusia  sebagai  organ  penangkap suara bertindak sebagai filter. Filter yang bekerja merupakan filter bandpass . Lebar pita frekuensi telinga  manusia  bekerja  secara  linier  pada frekuensi  dibawah  1000Hz  dan  melebar  secara logaritmik  pada  frekuensi  lebih  dari  1000Hz [10].
Proses  MFCC  terdiri  atas frame  blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency warping dan discrete cosine transform. Secara garis besar diagram blok dari proses  MFCC  dapat  divisualisasikan  seperti terlihat pada Gambar 1.

## 2.3.1. Proses Frame Blocking
Gambar 1.  Diagram Blok MFCC
Gambar 2.  Proses Frame Blocking
Gambar 3.  Bentuk Mel Filter Bank
Pada proses frame blocking , analisa suara yang  dilakukan  berupa short  time  analysis . Lebar waktu analisa berkisar antara 20ms hingga 30ms.    Sinyal  suara  x[n]  memiliki  durasi  yang panjang  dibagi  menjadi  sejumlah frame .  Satu buah frame memiliki  N  sampel  data  suara.
Antara satu frame dengan frame yang lain saling overlapping sejumlah  M  sampel  data  suara dimana  nilai  M  tidak  lebih  dari  nilai  N  [11]. Proses frame blocking dapat  divisualisasikan seperti pada Gambar 2.

## 2.3.2. Proses Windowing
Windowing merupakan  pendekatan  filter digital Finite  Impulse  Response (FIR)  [12]. Proses ini menghilangkan sinyal aliasing akibat diskontinuitas  sinyal.  Diskontinuitas  terjadi diakibatkan oleh proses frame blocking [10][11]. Fungsi window yang baik menghasilkan bentuk sinyal yang runcing pada main lobe dan teredam pada side lobe , yang dituangkan pada persamaan (3).
1 0 ), ( ) ( ) (     N n n w n x n y (3)
dimana  y(n)  adalah  sinyal  hasil  dari  konvolusi antara  sinyal masukan dan fungsi window , x(n) merupakan  sinyal  yang  akan  dikonvolusikan dengan fungsi window. 2.3.3. Proses Fast Fourier Transform Suatu  fungsi  dengan  periode  terbatas dapat dinyatakan dalam deret fourier.
Transfomasi fourier digunakan untuk mengubah deret  sinyal  domain  waktu  berbatas  menjadi spektrum  frekuensi  [10][11]. Frame yang  telah mengalami  proses windowing diubah  menjadi spektrum  frekuensi.  Sedangkan, Fast  Fourier Transform (FFT)  merupakan  algoritma  cepat dari Discrete  Fourier  Transform (DFT).  FFT mengurangi  perkalian  berulang  yang  terdapat pada DFT, yang tertuang pada persamaan (4).
       1 0 2 1 ,.., 1 , 0 , * ] [ ] [ N n N kn N n e n y k x  (4)
Dimana  x[k]  merupakan  pola  frekuensi ke-k  yang  dihasilkan  dari  transformasi fourier , y[n] adalah sinyal dari sebuah frame . 2.3.4. Proses Mel Frequency Warping Persepsi telinga manusia terhadap frekuensi  suara  tidak  mengikuti  skala  linier [10][11].
Skala frekuensi sebenarnya
menggunakan  satuan  Hz.  Skala  yang  bekerja pada  telinga  manusia  disebut  skala  mel frekuensi,  yang  dirumuskan  seperti  persamaan (5).
) 700 1 ( log * 2595 ) ( 10 f k mel   (5)
Dimana mel(k) merupakan skala mel ke-k dan f merupakan frekuensi dalam Hz. Salah satu pendekatan spektrum frekuensi dalam skala mel dengan  fungsi  kerja  telinga  manusia  sebagai filter  adalah  dengan filter  bank.  Filter  bank merupakan kumpulan filter yang dapat divisualisasikan dalam Gambar 3.

## 2.3.5. Proses Discrete Cosine Transform
(DCT) Manusia  mendengarkan  informasi  suara berdasarkan sinyal pada domain waktu. Discrete Cosine  Transform (DCT)  digunakan  untuk mengubah spektrum frekuensi kedalam
cepstrum.  Cepstrum merupakan  kebalikan  dari
spektrum [10][11]. Ciri fonetis dari sinyal suara tidak  hilang  setelah  dikembalikan  kedalam bentuk cepstrum. Akhirnya,  koefisien  MFCC bisa dirumuskan seperti pada persamaan (6).
        K k n Sk Cn K k  ) 2 1 ( cos ) (log 1 (6)
dimana  Cn  merupakan  koefisien  MFCC,  Sk merupakan power spectrum mel frekuensi dan K jumlah filter bank.

## 2.4. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan kecerdasan  buatan  yang  meniru  sistem  syaraf manusia.  JST  merupakan  metode  pengenalan pola  [13].  Pembelajaran  JST  berupa  perubahan nilai  bobot  yang  terdapat  dalam  arsitektur  JST. Bobot  saling  menghubungkan  antara  masing- masing  noda input dan neuron yang  terdapat pada  arsitektur  JST.  Arsitektur  JST  yang digunakan pada sistem ini seperti Gambar 4.
Gambar 4.  Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Secara  umum  dalam  arsitektur  Jaringan Syaraf  Tiruan  terdapat  noda input , neuron , hidden layer , output layer dan bobot. Algoritma pembelajaran  dalam  satu  iterasi  pada  jaringan syaraf  tiruan  terdapat  3  prosedur.  Prosedur tersebut antara lain.
2.4.1. Feedforward Dalam  prosedur feedforward , input dikalikan dengan bobot yang terhubung dengan neuron lapisan berikutnya. Kemudian hasil dari proses  penjumlahan  dilewatkan  fungsi  aktivasi.
Prosedur feedforward digunakan  untuk  melihat respon output terhadap pola masukan.
   J j i i j w j x 0 ] , [ * ] [  (7)
dimana  φ i adalah  noda  atau  neuron  ke-i  pada suatu layer, x[j]  merupakan  input  atau neuron pada layer, w[j,i]  adalah  bobot  dari  input  ke  j menuju neuron ke-i.

## 2.4.2. Backpropagation
Dalam  prosedur backpropagation dapat diketahui galat antara pola keluaran dengan pola data  keluaran  yang  diinginkan  [14].  Untuk mengetahui  besar  galat  pada output  layer digunakan Mean  Square  Error (MSE)  yang dihitung sesuai persamaan (8). Sedangkan untuk mengetahui  galat  pada  masing-masing neuron digunakan persamaan (9).
    N n i i d N MSE 1 2 ) ( 1  (8)
) ( 1 i J j ij j i g w             (9)
Dimana d i merupakan target pembelajaran, δ j merupakan nilai keluaran aktual, δi merupakan galat pada suatu neuron dan g(φ) turunan fungsi aktivasi pada neuron ke-i.
2.4.3. Update weight Prosedur yang digunakan untuk
memperbarui  nilai  bobot.  Pembaruan  bobot digunakan  sebagai  respon  pembelajaran  JST terhadap pola data masukan.
i j baru x i j w i j w    ] , [ ] , [ (10)
Dimana w baru merupakan bobot yang telah diperbarui,  w  merupakan  bobot  lama  dan  μ koefisien pembelajaran.
Setelah  bobot  diperbarui  dalam  suatu iterasi. Jumlah iterasi ditambah dan prosedur 1, 2 dan 3 diulang lagi hingga nilai galat MSE yang dihasilkan  dari  proses  pembelajaran  sesuai dengan galat MSE yang diinginkan.
2.5. Audiosonic Bird Repeller Organ pendengaran makhluk hidup dipengaruhi  oleh  koklea.  Pada  burung,  bentuk koklea lurus dan sedikit membengkok [15]. Hal ini mempengaruhi frekuensi suara yang mampu diterima oleh burung. Rata-rata burung merespon suara diantara rentang frekuensi 1kHz hingga  4kHz  [15].  Rentang  suara  ini  biasa disebut audiosonic .
Gambar 5.  Diagram Blok Sistem Keseluruhan
Salah  satu  metode  pengusiran  burung dengan  menggunakan  suara audiosonic .  Suara yang  direspon  umumnya  berupa  suara  yang merupakan  informasi  bagi  burung.  Suara tersebut dapat berupa suara dari predator burung [15].

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Sistem yang dirancang memiliki fungsi untuk mengenali  dan  membedakan  jenis  burung berdasarkan bunyi kicauan. Diagram blok sistem dapat  divisualisasikan  pada  Gambar  5.  Cara kerja sistem yang dirancang secara keseluruhan adalah sebagai berikut :
1. Batas VAD ditentukan dengan durasi dua detik.
2. Batas  VAD  yang  didapatkan  berupa energi  suara  saat  kondisi  diam  dan frekuensi dominan saat kondisi diam.
3. Durasi  kicau  yang  terekam  oleh  VAD adalah satu detik.
4. Sistem  pemrosesan  akan  mengekstraksi suara dengan metode MFCC dan FFT.
5. Hasil dari cepstrum MFCC atau spektrum frekuensi  diidentifikasi  menggunakan jaringan syaraf tiruan.
6. Apabila  sistem  mendeteksi  jenis  hama burung.  Maka  sistem  merespon  dengan memproduksi gelombang suara pengganggu. Gambar 6.  Proses Frame Blocking
Frekuensi  pencuplikan  sinyal  suara  yang digunakan  adalah  48kHz.  Dalam  penelitian  ini digunakan  besar  nilai  N  dan  M  masing-masing 1024 dan 512. Sehingga durasi dalam satu frame berdurasi 21ms dan bergeser 10.5ms yang dapat ditampilkan  dalam  Gambar  6.  Daerah overlap antara dua frame adalah 50%.
Secara khusus dalam penelitian ini digunakan fungsi window  hamming. Persamaan  fungsi window  hamming ditunjukkan  pada  persamaan (11). Persamaan window hamming menghasilkan spektrum frekuensi yang dominan pada main lobe dan teredam pada side lobe.
         1 2 46 . 0 54 . 0 ) ( N n n w  (11)
Jumlah Mel  filter  bank yang  digunakan berjumlah  24  buah  filter.  Proses  DCT menghasilkan  24  buah cepstrum  coefficient dalam  satu frame. Dalam  durasi  satu  detik kicauan  dihasilkan  92 frame. Input masukan jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  perkalian antara  jumlah  koefisien cepstrum dan  jumlah frame, sehingga didapatkan input jaringan syaraf tiruan sebanyak 2208 yang dapat divisualisasikan dalam Gambar 4.
4. HASIL PENGUJIAN
4.1. Voice Activity Detection
Dalam  Tabel  1  ditunjukkan  hasil  dari pengujian Voice  Activity  Detection (VAD). Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui batas yang  dihasilkan  oleh  algoritma Voice  Activity Detection (VAD)  dalam  beberapa  kondisi akustik yang berbeda.
Tabel 1. Batas VAD Pada Beberapa Kondisi

## Akustik Berbeda
No Kondisi Frekuensi (Hz) Energi (dB) Atas Bawah  Atas  Bawah 1 Senyap 656.25  229.21  36.5 33.97 2 Ruang Terbuka 703.12  246.56  41.2 34.26 3 Pinggir Jalan 562 237 57 51 Tabel 2. Kekuatan dan Frekuensi Dominan Suara Burung No Jenis burung Frekuensi (Hz) Kekuatan Suara (dB) 10cm  50cm  100cm 1 Gelatik 2813.9 82.5 60.4 51.4 2 Cekakak 3508.7 81.8 63.4 52.1 3 Bondol 3413.8 82.1 60.6 53 4 Gereja 3652.7 80.7 59.9 51.6 5 Perkutut 742 76.9 57.9 47.1
Gambar 7. Spektrum Frekuensi Burung yang Dideteksi
Kekuatan  suara  yang  diterima  oleh mikrofon  dipengaruhi  oleh  jarak  antara  sumber kicauan  dan  mikrofon.  Frekuensi  dari  kicau burung  berbeda-beda.  Untuk  mengetahui  kicau burung  dapat  dideteksi  oleh  VAD,    digunakan nilai  kekuatan  kicauan  dan  frekuensi  dominan dari  kicau  burung.  Hasil  dari  pengujian didapatkan nilai pada Tabel 2.
4.2. Pengujian Fast Forier Transform
Pengujian  FFT  bertujuan  untuk  melihat spektrum frekuensi dari kicau burung yang dapat ditunjukkan  dalam  Gambar  7.  Masing-masing jenis  burung  yang  diidentifikasi  memiliki frekuensi  kicau  yang  berbeda.  Spektrum frekuensi  yang  diambil  berupa short  time analysis yang memiliki durasi 21 ms.v.

## 4.3. Pengujian Cepstrum MFCC
Gambar 8. Cepstrum MFCC burung Perkutut
Gambar 9. Cepstrum MFCC burung Gereja
Gambar 10. Cepstrum MFCC burung Gelatik
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat cepstrum dari kicau burung. Dengan menggunakan  parameter frame  blocking N  = 1024  dan  M  =  512.  Dengan  frekuensi pencuplikan 48kHz, nilai N setara dengan 21ms dan  M  setara  dengan  10.5ms.  nilai  N  dan  M
ditentukan agar mengurangi hilangnya karakteristik  fonetis  dari  sinyal  kicau  akibat proses  akuisisi  data  dengan  VAD.  Berdasarkan hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  Gambar  8 hingga  Gambar  12, surface  cepstrum kicauan burung  berbeda-beda.  Perbedaan  dapat  dilihat dari  kerapatan  gradasi  warna  pada  garis coefficient index .

## 4.4. Pengujian Offline dan Online
Gambar 11. Cepstrum MFCC burung Cekakak
Gambar 12. Cepstrum MFCC burung Bondol
Dari  spektrum  frekuensi  dan cepstrum MFCC  yang  didapat  dijadikan  basis  data. Kemudian  dipelajari  oleh  Jaringan  Syaraf Tiruan.  Prosedur  pengujian offline dilakukan dengan  menggunakan  berkas  suara  kicau burung.  Berkas  suara  didapat  dari internet . Variasi  dalam  pengujian offline berupa  jarak antara  pemutar  audio  dengan  mikrofon,  dan lokasi  pengujian.  Hasil  pengujian offline disajikan dalam Tabel 3.
Pada  pengujian online dilakukan  agar pengenalan  burung  dapat  diterapkan  pada spesimen  sebenarnya.  Digunakan  satu  jenis burung  dalam  pengujian online .  Jenis  burung yang  digunakan  adalah  burung  bondol,  dimana burung  ini  merupakan  hama  padi  yang  sangat banyak  di  sawah.  Tingkat  keberhasilan  dari pengujian ini ditampilkan pada Tabel 4.
Suara  pengusiran  yang  diujikan  dalam penelitian  ini  adalah  suara  burung  elang,  suara kucing,  suara  tembakan  dan  suara  kaleng. Prosedur  pengujian  dengan  mengikat  kaki spesimen  dengan  tali.  Kemudian  spesimen ditakuti dengan suara pengusir. Diamati tingkah laku  burung.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan keberhasilan  pengusiran  paling  baik  dengan menggunakan suara tembakan.

## 5. KESIMPULAN
Pengenalan  suara  burung  dapat  ditinjau berdasarkan pola cepstrum MFCC dan spektrum frekuensi. Dalam pengujian baik online maupun offline menunjukkan  hasil  pengenalan  suara burung dengan spektrum frekuensi lebih rendah dibandingkan  dengan  menggunakan cepstrum MFCC.
Tabel 3. Pengujian Offline Sistem No Lokasi Jarak (cm) Keberhasilan (%) MFCC FFT 1 Outdoor (Taman) 10cm 84 60 50cm 72 46 100cm 52 38 300cm 52 38 500cm 34 42 2 Indoor 10cm 90 68 50cm 78 48 100cm 60 38 300cm 54 34 500cm 50 32 3 Outdoor (Pinggir Jalan) 10cm 44 44 50cm 24 34 100cm 0 0 300cm 0 0 500cm 0 0 4 Outdoor (Ramai, Pasar Burung) 10cm 50 52 50cm 26 36 100cm 14 28 300cm 24 12 500cm 30 24 Tabel 4. Pengujian Online Sistem No Jenis Burung Keberhasilan (%) MFCC FFT 1 Bondol Jawa 60 30 60 27 80 30 81 33 60 33
Hal  ini  dikarenakan  pengenalan  dengan menggunakan spektrum frekuensi menggunakan short  time  analysis berdurasi  21ms.  Dalam waktu yang singkat, spektrum frekuensi kicauan yang  dihasilkan  berbeda-beda.  Keberhasilan pengenalan suara dipengaruhi oleh durasi kicau burung  yang  terekam  oleh  VAD.  Tingkat keberhasilan  pengenalan  suara  burung  dengan menggunakan cepstrum MFCC  mencapai  90% untuk  variasi  kicau  burung  dan  jenis  burung. Tingkat  keberhasilan  pengenalan  suara  burung dengan  menggunakan  spektrum  frekuensi mencapai  68%  untuk  variasi  kicau  burung  dan jenis  burung.  Untuk  pengenalan  suara  burung bondol  secara online didapatkan  tingkat keberhasilan  berkisar  antara  60%  hingga  80% dengan  MFCC  dan  27%  hingga  33%  dengan spektrum frekuensi. Suara tembakan merupakan suara  yang  baik  untuk  mengusir  hama  burung. Ekstraksi  ciri  suara  kicau  burung  memberikan tingkat  keberhasilan  identifikasi  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  ekstraksi  ciri  suara dengan FFT waktu pendek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nor  Ain  Firdaus,  “Alat  Pelacak  Arah
Suara pada Sistem Pengusir Hama Burung Menggunakan  ARM  STM32F4”,  Tugas Akhir Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015. [2] Zainal  Husain,  Dharmono  dan  Kaspul, “Jenis dan Kerapatan Burung di Kawasan
Agropolitan Kecamatan Mandastana Kabupaten Barito Kuala”, Jurnal Wahana- Bio, 2010.
[3] Alex  L.  Mcllraith,  H.C.  Card,  “Birdsong
Recognition  with  DSP  and  Neural Network”,  IEEE  Wescanex  Proceeding. 1995.
[4] D,  Aryulina,  et  al,  “Biologi  SMA  Untuk Kelas X”, Esis, Jakarta, 2004.
[5] Chrystanto,  Siti  Asyatun,  Margareta  R., “Keanekaragaman  Avifauna  di  Cagar Alam Keling II/III Kabupaten Jepara Jawa Tengah”, Indonesian Journal of Conservation Vol. 3 No. 1, 2014.
[6] Elias  Nemer,  Rafik  Goubran,  Samy Mahmoud,  “Robust  Voice  Activity Detection Using Higher-Order Statistic in the  LCP  Residual  Domain”,  IEEE
Transaction  on  Speech  and  Audio Processing Vol. 9 No. 3, 2001.
[7] M.H. Moattar, M.M. Homayounpaur, “A Simple  but  Efficient  Real-Time  Voice Activity  Detection  Algorithm”,  17 th
European  Signal  Processing  Conference, 2009.
[8] Venkatesha  R.,  Abhijeet  Sangwan,H.S. Jamadagni,  Chiranth  M.C.,  Rahul  Sah, “Comparison of Voice Activity Detection Algorithms for VoIP”, Proceedings of the
7 th
International Symposium on Computers and Communication, 2002.
[9] Fitrilina,  Rahmadi  Kurnia,  dan  Siska Aulia,  “Pengenalan  Ucapan  Metoda MFCC-HMM  untuk  Perintah  Gerak Robot Mobil Penjejak Identifikasi Warna”,  Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro Andalas, Vol. 2 No. 1, 2013.
[10] Jorge  Martinez,  Hector  Perez,  Enrique Escamillia,  Masahisa  Mabo  Suzuki, “Speaker Recognition Using Mel Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC) and Vector Quantization (VQ) Techniques”, 22 nd International Conference  Electrical  Communication and Computers (CONIELECOMP), 2012.
[11] H.B.  Kekre,  V.A.  Bharadi,  A.R.  Sawant, Onkar  Kadam,  Pushkar  Lanke,  Rohit Lodhiya,  “Speaker  Recognition  using Vactor  Quantization  by  MFCC  and KMCG Clustering Algorithm”, International Conference on Communication, Information and Computing Technology (ICCICT), 2012.
[12] Rohit  Patel,  Er.  Mukesh  Kumar,  A.K.
Jaiswal, Romini Saxena, “Design Technique  of  Bandpass  FIR  Filter  using Various  Window  Function”,  IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering, 2013.
[13] Robert  E.  Uhrig,  “Introduction  to Artificial  Neural  Network”,  Proceedings of  the  1995  IEEE  IECON  21 st Vol.  1, 1995.
[14] M.N.H.Siddique,  M.O.Tokhi,  “Training Neural  Networks:  Back-propagation  vs Genetic  Algorithm”,  Proceedings  IJCNN Vol.4, 2001.
[15] Robert  C.  Beason,  “What  Can  Birds Hear?”,  Proceeding  21 st Vertebrata  Pest Conference, 2004.

## Biodata Penulis
Fajar Budiman , lahir di Sumenep, 7 Juli 1986. Penulis  menamatkan  pendidikan  S1  di  Teknik Elektro  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)  pada  tahun  2010  dan  meneruskan  S2  di Electronic and Computer
Engineering
Depertment  di  National  Taiwan  University  of Science  and  Technology  (NTUST)  pada  tahun 2011-2013. Pada saat ini, penulis menjadi dosen di  jurusan  Teknik  Elektro,  FTI  ITS.  Bidang penelitian  yang  digeluti  berkisar  pada  Teknik Elektronika.
Muhammad  Agung  Nursyeha ,  lahir  di Surabaya,  28  Maret  1992.  Pada  tahun  2011, penulis  memulai  pendidikan  tinggi  di  jurusan Teknik  Elektro  ITS  Surabaya.  Selama  kuliah penulis  aktif  sebagai  asisten  laboratorium Elektronika  Dasar,  serta  aktif  dalam  Unit Kegiatan Mahasiswa ITS.
Muhammad Rivai , lahir pada tanggal 26 April 1969.  Dari  Maret  1994  hingga  saat  ini,  penulis menjadi  dosen  Teknik  Elektro  ITS  dan  saat  ini sekaligus menjabat sebagai Kepala Laboratorium  Elektronika  Industri.  Bidang keahlian yang digeluti adalah bidang elektronika industri,  sensor,  teknologi  sensor  aroma,  dan hidung elektronik.
Suwito , lahir di Sragen, 5 Januari 1981. Penulis menempuh pendidikan tingkat sarjana di Teknik Elektro  ITS  tahun  1999-2003.  Kemudian, penulis  sempat  bekerja  di  Industri  elektronik selama 2 tahun, dan kemudian menjadi dosen di ITS dari tahun 2005-sekarang. Penulis menyelesaikan pendidikan magister di ITB dari tahun 2007-2009 di bidang Industrial Automation, yang hingga sekarang bidang yang digeluti  meliputi  instrumentasi  dan  automasi industri.