## 1, Inovtek, Volume 4, Nomor 1, April 2014, hlm. 1 - 9

## ANALISA PENGGUNAAN METODE FILTER BANK  PADA KONVERSI SPEECH TO TEXT LAYANAN MAILBOX
Reni Soelistijorini, Mike Yuliana, Rizki Nurhidayati Prodi Teknik Telekomunikasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS Keputih Sukolilo Surabaya 60111 Telp (+62)31-5947280, 5946114, Fax. (+62)31-5946114 Email: reni@eepis-its.edu, mieke@eepis-its.edu, rizki1403@yahoo.co.id

## Abstrak
Layanan mailbox merupakan sebuah pesan yang direkam dalam bentuk suara yang kemudian disimpan pada mailbox penerima pesan. Pada penelitian ini, pesan   yang  ditinggalkan  akan  dikonversikan  ke  dalam  media  lain dengan memanfaatkan aplikasi IVR (Interactive Voice Response) . File- file *.wav yang dihasilkan akan diolah menjadi file text  dengan  menggunakan  metode  Filter  Bank.  Data  text  yang    dihasilkan    akan    dikirim    menuju    Mail    Server, sehingga    dapat  diakses  berdasarkan  alamat  Email  yang  dimiliki  oleh  user  tujuan.  Dari    hasil    pengujian    dengan menggunakan metode Filter Bank, pada pengujian dua dan tiga data standar wanita memiliki prosentase keberhasilan lebih tinggi yaitu sebesar 58,3 % dan 46,665%. Sedangkan untuk satu data standar prosentase keberhasilan pria lebih tinggi  yaitu sebesar 55,8%. Untuk keseluruhan pengujian,  2 data standar memiliki prosentase keberhasilan tertinggi yaitu sebesar 56.41 %.
Kata kunci : : mailbox, IVR, Filter Bank, data standar

## Abstract
Mailbox service is a message recorded in form of  voice which is then stored in the message recipient mailbox. In this study,  the  messages  received  will  be  converted  into  the  other  media  by  utilizing  IVR  (Interactive  Voice  Response) application. The *.wav files produced will be processed into a text file by using a Filter Bank method. The textual data generated will be sent to the Mail Server, so that the data can be accessed by the destination users by using their email addresses. Based on the test results using the Filter Bank, for two and three standard data, women data have a higher percentage of  success  equal  to 58.3% and 46.665%.  As for one  standard data,  men data  have  higher percentage of success equal to 55.8% . For the entire test, two standard data have the highest percentage of success, that is 56.41%.
Keywords : mailbox, IVR, Filter Bank, standard data

## PENDAHULUAN
IVR  adalah  teknologi  telepon  yang  me- mungkinkan  komputer  untuk  mendeteksi suara dan penekanan tombol keypad telepon.
Sistem  IVR  dapat  merespon  setiap  peneka- nan  tombol keypad telepon  secara  dinamis dengan  menjalankan  suara  yang  telah  dire- kam  sebelumnya,  untuk  mengarahkan pene- lepon.  IVR  dapat  diimplementasikan  pada layanan mailbox .  Layanan  ini  banyak  digu- nakan  pada  kehidupan  sehari-hari,  dimana kegunaannya  adalah  untuk  meninggalkan pesan  apabila  panggilan  tersebut  tidak  di- angkat.  Ketika  penelepon  melakukan  pang- gilan  pada  sebuah  nomor  telepon  maka  pe-
manggil akan mendengar nada sambung. Se- telah  beberapa  kali  dering  tidak  diangkat, maka  pelanggan  akan  terhubung  ke  server IVR  yang  meminta untuk  meninggalkan pe- san.
Layanan Mailbox ini  memiliki  beberapa kelemahan  yaitu  pesan  yang  ditinggalkan mengalami  cacat atau data yang   didapatkan tidak sempurna,  sehingga  banyak user yang akhirnya tidak menggunakan layanan ini  di- karenakan  layanan  ini  telah  merugikan    pi- hak  pengguna  dan  menyebabkan  pulsa  ter- buang sia-sia. Pada penelitian ini, pesan  ya- ng  ditinggalkan  akan  dikonversikan keda- lam    media    lain  dengan  memanfaatkan  ap-
likasi  IVR (Interactive  Voice  Response) . File-  file  *.wav  yang  dihasilkan  oleh  IVR akan  diolah  langsung  ke  dalam  proses  kon- versi Speech  to  Text dengan  pemrograman C++.  Data  text  yang    dihasilkan    akan    di- kirim   menuju Mail  Server ,   sehingga  da- pat  diakses  berdasarkan  alamat email yang dimiliki oleh user tujuan.
Metode  yang  digunakan  untuk  konversi Speech  to  Text adalah Filter  Bank .  Metode ini  menggunakan  representasi  sinyal  kon- volusi  dalam  melakukan filter terhadap sinyal. Setelah sinyal suara mempunyai nilai koefisien , maka  nilai  akan  diolah  untuk proses pencocokan dengan metode Dynamic Time  Warping.  Dynamic  Time  Warping ini bekerja  dengan  cara  membandingkan  dua buah data yaitu data input dan data standard yang  digunakan  sebagai database .  Dimana selanjutnya  dicari  nilai  yang  terkecil  dan dapat  dinyatakan  sebagai  sinyal  yang  di- maksud. Dari nilai jarak yang terkecil ini da- pat dilakukan konversi teks.

## DASAR TEORI

## Interactive Voice Response (IVR)
Interactive  Voice  Response (IVR)  ada- lah teknologi teleponi dimana   sebuah kom- puter dapat mendeteksi suara ( voice ) dan pe- nekanan  tombol  pesawat  telepon  dengan menggunakan  panggilan  telepon  normal. Sistem  IVR  dapat  merespon  setiap  pene- kanan  tombol  telepon  secara  dinamis  deng- an  menjalankan  suara  yang  telah  direkam sebelumnya, untuk mengarahkan   penelepon atau user yang melakukan panggilan. Sistem IVR  ini  dapat  berfungsi  untuk  mengontrol berbagai  macam kebutuhan yang diinginkan dan fungsi umum dari IVR adalah untuk me- ngontrol user dalam jumlah besar.
IVR mempunyai fungsi yang cukup ban- yak  diantaranya  pengenalan  DNIS  ( Dialed Number  Identification Service ),  kemampuan konversi text to speech , memiliki kemampu- an speech recognition , dapat melakukan mo - nitoring dan  sebagainya.  Aplikasi  yang  da-
pat dibuat  dari  sistem  IVR  adalah  membuat server  layanan  berbagai  bidang  yang  mem- butuhkan  jasa  pelayanan  (Yuliana,  dkk, 2010); (Yuliana, 2008).

## Layanan Mailbox
Mailbox merupakan fasilitas untuk mengalih- kan  panggilan   ke kotak suara dalam kondi- si  tertentu,  misalnya  ketika handphone atau nomor  yang  dituju  sedang  tidak  aktif,  se- dang  melakukan  panggilan,  maupun  tanpa kondisi  artinya  semua  panggilan  langsung dialihkan ke mailbox .  Sistem akan menyim- pan rekaman tersebut kemudian memberikan notifikasi kepada user bahwa  yang  bersang- kutan  menerima  pesan  suara  serta  instruksi untuk  memutarnya.  Sistem  kerja  dari mail- box yaitu  data  atau  pesan  yang  telah  di- rekam  akan  diubah  ke  dalam  data  digital kemudian  disimpan  dalam mailbox  storage ( Harddisk ), ketika penerima membuka mail- box nya  maka  pesan  suara  digital  akan  di- ubah  kembali  ke  dalam  data  analog  berupa suara  dan  akan  langsung memutarkan pesan yang  ada  pada mailbox  storage (Bellamy, 2005).

## Speech Recognition
Speech  recognition merupakan  suatu proses  identifikasi  suara  berdasarkan  kata yang diucapkan dengan melakukan konversi sebuah  sinyal  akustik  yang  ditangkap  oleh audio device (perangkat input suara). Speech recognition juga merupakan sistem  yang di- gunakan untuk mengenali perintah  kata  dari suara   manusia  dan   kemudian   diterjemah- kan    menjadi  suatu    data    yang    dimengerti oleh  komputer.  Pada  saat  ini,  sistem  ini digunakan  untuk  menggantikan  peranan input dari keyboard dan mouse .
Keuntungan  dari  sistem  ini  adalah  pada kecepatan  dan  kemudahan  dalam  penggu- naannya. Parameter yang dibandingkan  ada- lah tingkat penekanan  suara   yang   kemu- dian  akan   dicocokkan   dengan template database yang tersedia.
3, Inovtek, Volume 4, Nomor 1, April  2014, hlm. 3 - 9
           ) 1 , ( ) 1 , 1 ( ) , 1 ( min ) , ( ) , ( j i y j i y j i y v u d n m y i i base

## Filter Bank
Filter  bank merupakan  salah satu  model pengenalan  sinyal  wicara  yang  dapat  di- definisikan  sebagai array  pass  filter yang memisahkan  sinyal  masukan  menjadi  bebe- rapa  komponen,  masing-masing  membawa satu subband frekuensi sinyal  yang asli. Fil - ter bank  merupakan  cara  untuk  dapat  kem- bali  kepada  sinyal  asli.  Filter  bank  dapat digunakan  untuk  mengisolasi  komponen frekuensi  dalam  sinyal  jika  perbedaan  kecil pada frekuensi dianggap  signifikan. (Ghosh. P.K,  e t al (2011); Jung,  H  (2004); Shannon, et al (2003).
Gambar  1  merupakan  hasil  dari  proses filter  bank  3 channel ,  dimana  nilai  pada sumbu  x    merupakan  nilai  dari normalized frequency dan  nilai  pada  sumbu  y  merupa- kan  nilai  dari magnitude dalam  satuan db . Filter digital  yang  digunakan  adalah  FIR filter .  Rumus  yang  digunakan  untuk  FIR filter adalah :
] 1 [ * ] 1 [ ..... ] 1 [ * ] 1 [ ] 0 [ * ] [ ] [        
M b M n x b n x b n x n y ..,,,.(1)
Gambar 1. Filter bank dengan 3 channel ( Magnitude response )
DTW (Dynamic Time Warping) Metode  DTW (Dynamic  Time    Warping ) adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mem- bandingkan  suara  input  pembicara  dengan
sampel  suara    yang    ada   di database dan menghasilkan   keluaran   data   suara pembi- cara.    Keunggulan   DTW   dari   metode    ja- rak  yang  lainnya  adalah  mampu  menghi- tung jarak dari  dua  vektor data dengan pan- jang  berbeda.  Jarak    diantara    dua    vektor dihitung  dari  jalur  pembengkokan .
Dari  beberapa  teknik  yang  digunakan untuk  menghitung  DTW,  salah  satu  yang paling  handal  adalah  dengan  metode  pem- rograman  dinamis.  Jarak  DTW  dapat  dihi- tung dengan persamaan 2 dan persamaan 3 :
) , ( ) , ( n m y v u D  (2)
(3)
Gambar 2. Algoritma DTW untuk mengetahui  hasil jarak terbaik “kata ucapan”
Gambar  2  menunjukkan  bahwa dynamic time  warping bekerja  berdasarkan  pencoco- kan pola,  dengan  jalan  membandingkan ja- rak,  yaitu jarak pada posisi diagonal bawah (i-1,j-1),  samping  kiri  (i-1,j) dan  bawah  (i,j- 1)  jarak  manakah  yang  paling  kecil  jarak itulah  yang  dipilih.  Dari  Gambar  2  terlihat bahwa  jarak  dari  lokal  yang  ada  (d)  dapat dihitung.  Apabila  d(i,j)  adalah  jarak  lokal
pada  posisi  (i,j)  pada  matrik,  maka  jarak D(i,j)  pada  posisi  (i,j)  dengan  kondisi  awal (inisialisasi)  D(1,1)  =  d(1,1).  Nilai  jarak terakhir  D(I,J) pada posisi  (I,J)  pada  matrik, menyatakan  jarak  pencocokan  keseluruhan untuk pencocokan sebuah template referensi yang  memiliki  jarak  pencocokan keseluru- han  yang  terkecil,  atau  nilai  D(I,J)  terkecil bila  dibandingkan nilai  D(I,J)  dari  pencoco- kan dengan template referensi lainnya.

## Perancangan dan Pembuatan Sistem
Pada  Penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem mailbox yang  terintegrasi  dengan  email, adapun  alur  kerja  dari  sistem  yang  akan dibuat adalah sebagai berikut :
1. Pada sisi user , terdapat layanan Mailbox. Apabila user melakukan  panggilan  me- nuju ke user lain namun user yang dituju tidak  merespon  panggilan, user yang melakukan  panggilan  dapat  meninggal- kan  pesan  pada  layanan Mailbox ter- sebut.
2. Data  yang  diperoleh  dari  layanan Mailbox akan  disimpan  menjadi  file berupa file wav di dalam Mailbox Server .
3. Setelah itu file diproses ke dalam proses Speech  to  Text, agar  file  dapat  diakses atau  tersimpan  ke  dalam  visual  dalam format text .
4. Setelah    proses    konversi    dari Speech menuju Text ,    maka    file text tersebut dikirim menuju layanan Mail Server agar dapat  dikirimkan  ke  alamat email dari user yang  dituju  dan  dapat  diakses  ka- panpun  oleh user penerima.  Sehingga pesan  yang  dikirim  dapat  diterima  se- cara utuh dan tidak mengalami kerusakan data.

## Perancangan Sistem Layanan Mailbox
Sistem layanan  mailbox  pada  penelitian  ini berfungsi untuk mendapatkan  sinyal  wicara yang  akan  diolah  pada  proses speech  to text format file yang  diperoleh  dari  proses mailbox ini  adalah  file  *.wav.  Untuk  kata- kata  yang  diucapkan  untuk  penelitian  ini
juga  sudah  ditentukan  diawal,  sehingga kata-kata yang direkam juga disesuaikan de- ngan  daftar  kata  yang  telah  terdaftar  untuk penelitian  ini.  Daftar  kata  yang  digunakan untuk penelitian ini sesuai dengan Tabel 1.
Tabel 1. Daftar kata file *.wav yang digunakan pada penelitian
Daftar kata bertemu halo jumpa kembali pesan telfon
Dari  daftar  kata  pada  Tabel  1  tersebut dilakukan proses perekaman  pada  beberapa user ,  dimana user yang digunaka  di dalam penelitian  ini  berjumlah 4  (empat)  orang  (2 (dua) user pria  dan  2  (dua) user wanita). Setiap user pada  proses  perekaman  ini melakukan  pengucapan daftar kata sejumlah 10  (sepuluh)  kali  pengucapan  untuk  pengu- jian dari penelitian ini.
Gambar 3. Flowchart mailbox server

## 5, Inovtek, Volume 4, Nomor 1, April  2014, hlm. 5 - 9
Gambar  3  merupakan  tahapan-tahapan yang  dilakukan  pada  sistem mailbox .  Sis- tem mailbox ini  harus  memiliki  satu  no- mor  ekstensi yang digunakan sebagai nomor server.  Sistem mailbox dapat  dijalankan hingga  menghasilkan  file  suara  atau  pesan yang  telah    direkam  dengan  cara    melaku- kan  panggilan  menuju  nomor  server, sete- lah  koneksi  berhasil  maka  dari  sistem  IVR akan  langsung  memainkan  file  wav  berupa ucapan  pembuka  sebagai  tanda  masuk  ke dalam sistem mailbox.

## Perancangan Sistem Kerja Proses Speech
to Text
Gambar  4  menunjukkan  tahapan-taha- pan  yang  dilakukan dalam proses Speech to Text adalah  file  wicara  yang  diperoleh  dari layanan Mailbox berupa  file  wav  digunakan sebagai input proses speech  to  text .  Dari input sinyal  wicara  yang  ada  inilah  dilaku- kan  proses  pemotongan  sinyal  yang  tidak mengandung  sinyal  informasi.  Selanjutnya file  wicara  diolah  dengan  proses frame blocking .  Proses  yang  dilakukan  ini  biasa disebut  dengan  proses framing. Dari  poses framing, dilanjutkan  dengan  proses pre- emphasize dan windowing .  Setelah  proses windowing selesai  langsung  diproses  ke  da- lam metode yaitu filter bank . Pada proses ini terdapat  dua  tahapan  yang  akan  dilakukan yaitu  proses  mencari  nilai  koefisien filter bank dan  konvolusi dari filter  bank itu sen- diri.  Nilai  koefisien filter  bank diperoleh dari  nilai band  pass  filter yang  digunakan. Sedangkan  untuk  nilai  konvolusi  diperoleh dari pemanfaatan rumus FIR filter .
Dari  hasil  proses  konvolusi  ini,  maka diperoleh nilai filter bank yang akan diguna- kan untuk  proses  pemadanan dengan  DTW. Namun  sebelum  masuk  ke  dalam  proses DTW  perlu  dilakukan  pengambilan power dari nilai konvolusi filter bank .  Setelah nilai power diperoleh,  dilakukan  proses  normali- sasi, proses ini digunakan untuk  menyesuai- kan amplitudo dari sinyal wicara agar berada diantara range 0 hingga 1. Apabila nilai nor-
malisasi  sudah  terpenuhi  maka  dapat  dila- kukan  proses  pencocokan  data  yang  diuji dengan  data  yang  terdapat  pada database . Apabila data cocok dengan  salah  satu  data yang  ada  pada database maka  dapat  di- lakukan  konversi  ke  dalam  teks.  Dan  tam- pilan untuk hasil teks setelah dilakukan pro- ses DTW ini  adalah pada notepad atau pada file dengan ekstensi .txt.
Gambar 4. Blok diagram sistem kerja proses

## Speech to Text

## UJI COBA DAN ANALISA Implementasi Model
Pada penelitian ini, untuk sistem layanan mailbox  digunakan  perangkat  lunak  yang disebut  sebagai  sistem Interactive  Voice Response (IVR)  yaitu Intel  Dialogic System Software Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar
5. Setelah software dikonfigurasi, maka baru bisa  dilakukan  proses  perekaman  suara,  de- ngan  membuka  bagian Sample  Dialogic Voice Application pada software Intel Dialo- gic  System. Sebelum  melakukan  perekaman suara,  perlu  dilakukan  konfigurasi  format perekaman yang akan dilakukan. Konfigurasi ini  dilakukan  pada  pilihan  menu options- Record  WAVE  format ,  dilanjutkan  dengan memilih  format  yang  digunakan. Dalam  pe- nelitian ini,  format  yang  digunakan  adalah Linear  PCM  8KHz. Format  ini  dapat  di- inisialisasi menjadi parameter sebagai berikut :
1. Sampling rate : 8.000 Hz
2. Jumlah Bit / Resolusi Data : 8 bit (LIN8)
Gambar 5. Tampilan Intel Dialogic Configuration Manager

## Pengujian  Layanan Mailbox Server
Hasil  pengujian  dari  sistem  layanan mailbox digambarkan melalui hasil dari pro- ses  melakukan panggilan hingga perekaman pesan  dan  melihat  hasil update dari data- base yang digunakan. Gambar  6  merupakan tampilan dari database yang telah dirancang untuk  sistem  layanan mailbox .  Untuk  awal sebelum melakukan  proses perekaman  atau menjalankan program mailbox perlu  dilaku- kan pengisian terlebih dahulu pada database untuk nomor asal dan tujuan. Sehingga apa- bila program dijalankan dan  ada kondisi ya- ng  digunakan,  maka  tabel  akan  langsung
melakukan  proses update untuk  kolom “pesan” dan “filename”.
Gambar 6.  Tampilan database sebelum proses rekam
Gambar 7.  Tampilan hasil program mailbox
Gambar  7  menjelaskan  tampilan  hasil  dari program mailbox yang dijalankan. Pada tam- pilan  ini  terlihat  proses  yang  dijalankan, yaitu  proses  melakukan  panggilan  menuju nomor  server,  melakukan  input  nomor  yang dituju, melakukan input nomor asal dan pro- ses  perekaman  pesan.  Sesuai  dengan  Gam- bar  7  ini  terlihat  proses  panggilan  yang  di- lakukan  oleh  user  “814”  dan  ingin  mening- galkan  sebuah pesan  yang  ditujukan  kepada user dengan ekstensi “807”.
Gambar 8. Tampilan database setelah program mailbox dijalankan
Tampilan  pada  Gambar  8  merupakan  hasil database yang  telah  di update ,  isi  dari “filename” adalah pesan1a.wav (merupakan hasil  proses  perekaman  dari  salah  satu  kata yang  ada  pada  daftar  kata  Tabel 1). Dan  isi dari kolom “pesan” untuk “id=2” terbarukan
7, Inovtek, Volume 4, Nomor 1, April  2014, hlm. 7 - 9
menjadi  “1”,    hal    ini    menyatakan  bahwa data  utuk  kondisi  “asal=814”  dan “tuju-an = 807” sudah  terisi.

## Pengujian  Dynamic Time Wrapping
Pengujian ini merupakan pengujian   ter- akhir  dari  sistem  pengolahan  sinyal  suara yaitu  membandingkan  sinyal  hasil filter bank yang  telah  dinormalisasi  antara  data input dan data standar. Data yang digunakan di  dalam  pengujian dynamic  time  warping ini  adalah 6 (enam)   buah   kata   yang   di- lakukan  sebanyak  10  (sepuluh)  kali  peng- ujian untuk  masing-masing  kata.  Dalam  hal ini,  data  yang  diuji  terdapat  10  (sepuluh) data  dengan  pembanding 1  (satu)  data  stan- dar,  2  (dua)  data  standar  dan  3  (tiga)  data standar. Dengan membandingkan jarak antar sinyal input dan  sinyal  standar,  berikut  ini adalah data  jarak  sinyal input dengan sinyal standar  sesuai  dengan  jumlah  data  standar yang  digunakan  sebagai  data  pembanding dengan  data  yang  diuji  di  dalam  program speech to text .
Tabel 2. Hasil proses DTW kata “pesan” untuk satu data standar
Sumber : Data Olahan (2014)
Tabel 2 menunjukkan contoh hasil peng- ujian  dari    pengujian    proses    DTW  untuk kata    “pesan”.    Dari    tabel    tersebut    dapat dilihat perbandingan antara nilai  prosentase keberhasilan  dengan suara  wanita  dan  pria untuk  kata  “pesan”.  Hasil  prosentase  ter-
besar untuk  pendeteksian kata  “pesan” pada penelitian  ini  adalah user wanita  2  dengan prosentase  sebesar  100%.  Sedangkan  hasil prosentase  rata-rata  keseluruhan user yang didapatkan  untuk  kata  “pesan”  sebesar 82,5%.
Gambar 9. Prosentase keberhasilan user “pria 1” untuk semua kata dengan pengujian satu data standar
Gambar 10. Prosentase keberhasilan user “pria 2” untuk semua kata dengan pengujian satu data standar
Gambar  9  dan 10 merupakan  contoh di- agram  batang  dari  prosentase  keberhasilan user  pria  1.  Pengenalan  terhadap  kata  yang tinggi  adalah  sebesar  100%  dengan  kata yang  terdeteksi  adalah  “halo”.  Sedangkan pada  user  pria  2  pengenalan  terhadap  kata yang tinggi adalah sebesar 90% dengan kata yang  terdeteksi  adalah  “pesan”.  Dan  hasil pengenalan kata yang terendah dari  “pria  1” ini  adalah  kata  “kembali”  dengan  nilai prosentase  yang  sangat  kecil  yaitu  10%, sedangkan  pengenalan  kata  yang  terendah
dari  “pria  2”  ini  adalah  kata  “halo”  dengan nilai prosentase 20%.
Tabel 3. Prosentase Keberhasilan User untuk Satu Data Standar
Sumber : Data olahan (2014)

## Tabel 4. Prosentase Keberhasilan User untuk Dua Data Standar
Sumber : Data olahan (2014)

## Tabel 5. Prosentase Keberhasilan User untuk Tiga Data Standar
Sumber : Data olahan (2014)
Tabel  3-5  menunjukkan  prosentase  ke- berhasilan user dalam  mengakses  sistem. Dari  tabel  terlihat bahwa untuk dua dan tiga data  standar  prosentase  keberhasilan  wanita lebih  tinggi  yaitu  sebesar  58,3  %  dan 46,665%. Sedangkan untuk satu data standar prosentase  keberhasilan  pria  lebih  tinggi yaitu  sebesar  55,8%.  Hal  ini  dikarenakan,
penggunaan  kata  yang  berbeda-beda  meski- pun  kata  yang  diucapkan  sama.  Sehingga menyebabkan  terjadinya  perbedaan  dalam pembentukan  koefisien  filternya  dan  hasil yang  didapat  juga  menjadi  bervariasi  ada yang  menghasilkan  data  jarak  yang  sesuai dan  ada  yang  tidak  sesuai.  Nilai  jarak    ter- kecil   ini    dipengaruhi  oleh    pemilihan  file sinyal standar  yang digunakan. Apabila data standar  yang  digunakan  kurang  tepat  maka hasil  pencocokan  data  antara  data  standar dan data input akan menghasilkan prosentase yang rendah.
Tabel 6. Hasil prosentase keseluruhan/kata untuk tiap data standar

## Sumber : Data olahan (2014)
Dari  hasil  pada  Tabel  6  terlihat  per- bandingan  nilai  rata-rata  prosentase  kese- luruhan untuk tiap kata pada masing-masing pengujian  dengan  jumlah  data  standar  yang digunakan  di  dalam  penelitian  ini.  Pada Tabel  6,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa hasil terbaik  untuk  hasil  pencocokan  DTW adalah  menggunakan  2  (dua) file data stan- dar untuk  masing-masing kata  yang diguna- kan.  Meskipun  pada  kata  “halo”  dan  kata “jumpa” masih lebih kecil dibandingkan de- ngan  hasil    prosentase  untuk  data    standar yang  lain.  Tapi  untuk keseluruhan penguji- an  hasil  masih  lebih  baik  untuk  pengujian menggunakan  2  data  standar  yaitu  sebesar 56.41  %  dibandingkan  dengan  yang  lain. Hal  ini disebabkan karena 2  data standar ini terdiri dari 1 (satu) file dengan user pria dan 1  (satu)  file  dengan user wanita.  Penentuan data  standar  ini  sangat  berpengaruh  karena
9, Inovtek, Volume 4, Nomor 1, April  2014, hlm. 9 - 9
user yang  diuji  pada  penelitian  ini  adalah independent  speaker ,  sehingga  diperlukan satu untuk masing- masing gender .

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dan  analisa  dapat disimpulkan bahwa :
1. Rata-rata  prosentase  keberhasilan  ter- tinggi  adalah  pada  kata  pesan  untuk  se- mua data standar  yaitu 82,5% (satu data standar),  93%  (dua  data  standar),  72,5% (tiga data standar).
2. Pada  dua  dan  tiga  data  standar  prosen- tase  keberhasilan  wanita  lebih  tinggi yaitu  sebesar  58,3  %  dan  46,665%.  Se- dangkan  untuk satu data  standar prosen- tase  keberhasilan  pria  lebih  tinggi  yaitu sebesar 55,8%.
3. Untuk  keseluruhan  pengujian,  2  data standar memiliki prosentase keberhasilan tertinggi yaitu sebesar 56.41 %

## DAFTAR PUSTAKA
Bellamy,  J  (2005) Digital  Telephony ,  John Wiley & Sons.
Ghosh,  P.K.,  Goldstein,  M.L,  and  Naraya- nan,  S.S  (2011)  Processing  Speech Signal  using  Auditory-like  Filterbank Provides Least Uncertainty about Articulatory Gestures, The Journal of the Acoustical Society of America , Vol. 129, No. 6, pp. 4014-4022.
Jung,  H.Y  (2004)  Filtering  of  Filter-Bank Energies for Robust Speech Recognition, ETRI  Journal ,  Vol.  26,  No.  3,  pp.  273- 276.
Shannon, B.J., Kuldip  K. , Paliwal (2003) A Comparative  Study  of  Filter  Bank Spacing  for  Speech Recognition, Micro- electronic  Engineering  Research  Confe- rence , pp. 1-3. Yuliana,  M  (2008) Praktikum  Sistem  Voice Response (IVR),  Modul  dasar  Jaringan Telephony, Politeknik Elektronika Negeri
Surabaya. Yuliana,  M.,  Huda,  M.,  dan  Kristalina,  P (2010)  Analisa  Kualitas  Sinyal  Suara pada Layanan Mailbox Berbasis Teknologi  Interactive  Voice  Response (IVR),  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya.