## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023

## PENERAPAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS PADA SISTEM PENGENALAN SUARA BERBASIS DESKTOP
Galih Ajinurseto*, La Ode Bakrim, Nur Islamuddin

## Program Studi Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Bina
Bangsa, Indonesia
Abstrak :  Teknologi  biometrik  sedang  menjadi  tren  teknologi  dalam  berbagai  bidang  kehidupan.  Teknologi biometrik  memanfaatkan  bagian  tubuh  manusia  sebagai  alat  ukur  sistem  yang  memiliki  keunikan  disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam  sistem  yang  mengadopsi  teknologi  biometrik.  Sistem  pengenalan  suara  adalah  salah  satu  penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur,  salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  adalah  metode Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients .  Metode Mel Frequency  Cepstral  Coefficients merupakan  metode  ekstraksi  fitur  suara  yang  mengadopsi  prinsip  indra pendengeran  manusia  dengan  tujuan  mendapatkan  hasil  yang  semirip  mungkin  sebagaimana  indra pendengaran  manusia.  Metode  ini  dimulai  dari  tahap pre-emphasis,  frame  blocking,  windowing,  fast  fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum . Berdasarkan hasil pengujian, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada  pengujian  dengan  kondisi  ideal,  persentase  keberhasilan  sistem  mencapai  90%  dan persentase  kegagalan  sistem  sebesar  10%  dengan top  5  error  rate sebesar  0%,  sedangkan  pada  pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667% dan persentase kegagalan sistem sebesar 23.333% dengan top 5 error rate sebesar 0%.
Kata kunci: Mel Frequency Cepstral Coefficients , Pengenalan, Sistem, Suara

## I. PENDAHULUAN 1
Tahun  demi  tahun  perkembangan  teknologi informasi  menjadi  sangat  pesat  dan  tak terhentikan  sehingga  menciptakan  berbagai jenis  teknologi  yang  memiliki  manfaat  dan tujuan yang berbeda-beda. Salah satu teknologi  populer  saat  ini  adalah  teknologi biometrik. Teknologi biometrik adalah teknologi  yang  menjadikan  tubuh  manusia sebagai  ukuran  dalam  memutuskan  sesuatu. Tubuh  manusia  yang  sering  dijadikan  ukuran
*) galihajinurseto@stimikbinsa.ac.id
Diterima: 28 Agustus 2022 Direvisi: 12 Desember 2022 Disetujui: 2 Mei 2023 DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.6109
biometrik adalah mata, sidik jari, wajah, suara dan  lain-lain(Yang  et  al.,  2021).  Suara merupakan  salah  satu  ukuran  biometrik  yang memiliki  banyak  potensi  dalam  implementasi teknologi biometrik. Suara adalah sekumpulan sinyal  yang terbentuk dari getaran  yang dapat didengar  oleh  manusia  dan  dapat  diukur menggunakan satuann waktu dan ruang(Boles & Rad, 2017).
Teknologi  biometrik  terutama  suara  belum banyak  dimanfaatkan  oleh  kalangan  luas sehingga  membuat  jumlah  penelitian  yang sedikit  dan  kurang  populer.  Hal  tersebut berbanding terbalik dengan data dari Capgemini Research Institute yang menyatakan bahwa keperluan teknolgi
berbasis  suara  meningkat  akibat  pandemi sebesar  77%  dan  62%  pasca  pandemi  dan sebesar  59%  masyarakat  ingin  mengakses aplikasi  fasilitas  publik  menggunakan  suara agar  terhindar  dari  keperluan  melakukan kontak fisik(Capgemini, 2020).
Pengenalan  suara  atau  yang  dikenal  dengan Speech  Recognition  adalah  pengembangan teknik dan sistem teknologi yang diimplementasikan  pada  mesin  pintar  untuk dapat  menerima  input  berupa  suara  yang disusun  menjadi  kata  maupun  kalimat  yang diucapkan(Purwins  et  al.,  2019).  Teknologi  ini memungkinkan  sebuah  mesin  dapat  belajar dan  mengenali  sumber  suara  dengan  cara mengolah  suara  yang  berupa  kata  atau kalimat  menjadi  sinyal  suara  dan,  lalu  sinyal suara  tersebut  akan  diubah  kedalam  bentuk data digital untuk kemudian dilakukan pencocokan sinyal tersebut dengan suatu pola tertentu  yang  telah  tersimpan  dalam  mesin pembelajaran(Ridho, 2019).
Sebelumnya  telah  ada  beberapa  penelitian yang  berhubungan  dengan  topik  pengenalan suara yang dijadikan acuan oleh peneliti yaitu, penelitian  mengenali  suara  yang  dilakukan oleh  Adhinata  dkk  dengan  judul  Pengenalan Jenis  Kelamin  Manusia  Berbasis  Suara Menggunakan MFCC  dan  GMM.  Berdasarkan pengujian pada penelitian tersebut.
Didapatkan  hasil  berupa  metode  MFCC-GMM memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  81.18% dalam mengenali kelamin dari suara inputan(Adhinata et al., 2021).
Penelitian  oleh  Permana  dkk  dengan  judul Implementasi  Metode  Mfcc  Dan  Dtw  Untuk Pengenalan  Jenis  Suara  Pria  Dan  Wanita menghasilkan  bahwa tingkat  akurasi  yang didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah  80% untuk suara alto, 90% untuk suara mezzosopran,  80%  untuk  suara  sopran,  80% untuk  suara  bass,  70%  untuk  suara  bariton
dan  60%  untuk  suara  tenor(Permana  et  al., 2018).
Penelitian  oleh  Moch  Wisuda  Sardjono dengan  judul  Pengenalan  Suara  Pembicara Menggunakan Ekstraksi
MFCC dengan Metode Gaussian  Mixture  Model (GMM). Berdasarkan
hasil penelitian dengan menggunakan  koefisien  MFCC  tanpa  energi sebanyak  12  dan  20  didapatkan  tingkat akurasi    sebesar  73,185%  dan  77,621%. Sedangkat  pengujian  dengan  menggunakan energi,  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 72,177% dan 78,831%(Sardjono, 2017).
Penelitian Purwono Prasetyawan dengan judul Perbandingan
Identifikasi
Pembicara Menggunakan  Mfcc  Dan  Sbc  Dengan  Ciri
Pencocokan  Lbg-Vq.  identifikasi  pembicara menggunakan  ekstrasi  ciri  MFCC  dengan  ciri pencocokan LBG-VQ dapat
diimplementasikan  pada  speaker  identification secara realtime ,  tetapi  masih  belum  cukup memuaskan akurasinya, masih dibawah 70%(Prasetyawan, 2016).
Berdasarkan kajian yang telah penulis jelaskan,  dalam  penelitian  ini  penulis  akan meneliti  Penerapan  Metode Mel  Frequency Cepstral Coefficients Pada Sistem Pengenalan  Suara  Berbasis Desktop .  Tujuan yang  diharapkan  pada  penelitian  ini  penulis mampu meneliti sistem pengenalan suara dan menganalisis  peforma  metode Mel  Frequency Cepstral  Coefficients berdasarkan  tingkat akurasi sistem dalam mengenali suara. Alasan metode Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients dipilih  karena  memiliki  persentase  paling  baik dibanding metode yang lain dan didukung oleh literatur  yang  dimiliki  penulis.  Dengan  adanya penilitian  ini  penulis  berharap  agar  teknologi biometrik  suara  lebih  banyak  diteliti  sehingga dapat sepopuler dengan ukuran biometrik lain.

## II. METODOLOGI
2.1. Metode Mel Frequency Cepstral
Coefficients Pengenalan suara mempunyai berbagai algoritma yang sering digunakan untuk proses ekstraksi ciri data suara, salah satunya adalah algoritma Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC).  MFCC  merupakan  Algoritma  atau algoritma  yang  mengubah  ciri  suara  menjadi sebuah  koefisien  yang  dapat  mewakili  ciri suara tersebut dan didasarkan pada perhitungan  frekuensi  suara  yang  dapat didengar  oleh  manusia  atau  audiosonik. MFCC  merupakan  metode  ekstraksi  suara yang  populer  dan  salah  satu  yang  terbaik. MFCC  dikenalkan  kepada  dunia  oleh  peneliti Davis dan Mermelstein pada akhir tahun 1980- an.  Ciri  khas  metode  MFCC  ketika  ekstraksi suara  adalah  dengan  mengkonversi  data suara  menjadi  data  berupa  grafik  gelombang spektrum berdasarkan frekuensi data suara(Permana et al., 2018).
MFCC mengadopsi alur pemrosesan ekstraksi ciri  suara  yang  mirip  seperti  cara  kerja  indra pendengaran manusia  dalam menangkap dan mengelola  suara  sehingga  hasil  MFCC  mirip atau  mendekati  hasil  pendengaran  indra pendengaran  manusia.  Kelebihan  MFCC dalam  ekstraksi  ciri  suara  adalah  MFCC memiliki kemampuan untuk memproduksi data dari  ciri-ciri  suara  yang  tidak  menghilangkan atau  mengurangi  informasi  penting  yang terdapat pada data suara dengan jumlah yang minimal.  MFCC  terdiri  atas  tahap pre- emphasis,  frame  blocking,  windowing,  fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum (Maurya  et  al.,  2018).  Ilustrasi tahapan Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Ilustrasi Tahapan Mel Frequency Cepstral Coefficients.
Pre-emphasis adalah  tahapan  paling  awal MFCC  dan  berfungsi  sebagai  filter  yang mengurangi noise atau  derau  pada  data suara. Frame Blocking adalah tahapan setelah pre-emphasis dimana  data  suara  akan  dibagi menjadi  beberapa  bagian  yang  disebut frame sehingga  lebih  mudah  untuk  diproses  oleh system. Windowing adalah  tahap  dimana bagian-bagian suara atau frame suara diperbaiki apabila terdapat diskontinuitas pada setiap  ujung frame suara. Fast  Fourier Transform (FFT)  adalah  tahapan  untuk mengubah  setiap frame dari  data  suara  yang telah  melalui  tahapan windowing dari  domain berbasis  waktu  menjadi  domain  berbasis frekuensi. Tahapan Mel Frequency Wrappinng dalah  tahapan  yang  mengaplikasikan  skala mel  pada  data  suara  yang  telah  diterima  dari proses  sebelumnya  dengan  cara  membuat filter bank . Tahapan Cepstrum adalah tahapan yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi atau  ciri  dari  suatu  data  suara  yang  diterima oleh  sistem.  Sebagai  tahapan  akhir  dari algoritma MFCC, hasil dari tahapan
sebelumnya  akan  diubah  menjadi cepstrum mengganakan  metode  DCT  atau discrete cosine  transform .  Hasil  dari  dct  inilah  yang disebut  dengan  MFCC.  Hasil  inilah  yang memiliki  data  berupa  ciri-ciri  dari  data  suara yang  dapat  digunakan  sebagai  pola  untuk mengenali suara(Putra et al., 2017).
2.2. Metode Rational Unified Process (RUP) Rational  Unified  Process atau  sering  disebut dengan  RUP  merupakan  suatu  metode pengembangan  perangkat  lunak  dengan  cara mengumpulkan berbagai informasi dan kebutuhan  sistem  dan  pengguna  terbaik dalam proses pengembangan perangkat
lunak. RUP memiliki keunikan dimana
menggunakan  pendekatan  dengan  bahasa pemodelan
UML dan iteratif untuk menjalankan  siklus  pengembangan  perangkat lunak(Rambe  et  al.,  2020).  RUP  mempunyai empat  tahapan  yaitu inception,  elaboration, construction, dan transition .
Tahap  pertama  adalah Inception (permulaan).
Pada  tahap  inception  dilakukan  pendefinisian ruang  lingkup  dan  perkiraan  jadwal  serta mencari  tahu  apa  saja  kebutuhan  pengguna serta membuat rancangan awal sistem. Tahap selanjutnya  adalah Elaboration (perencanaan) Tahapan ini berguna
untuk memulai perencanaan arsitektur sistem. Pada perencanaan  arsitektur  sistem  dimulai  dari melakukan  spesifikasi  fitur  perangkat  lunak yang akan digunakan dan membuat prototype sistem. Selanjutnya adalah Construction (konstruksi). Tahapan ini adalah tahap pengimplementasian  rancangan  sistem  dari tahap sebelumnya. Tahapan ini akan berfokus pada  implementasi  metode  dan  rancangan sistem  pada  kode  program  serta  melakukan pengujian  sistem.  Tahap  terakhir  adalah Transition (transisi).  Tahapan  ini  adalah tahapan  terakhir  dari  RUP.  Tahapan  ini bertujuan  untuk  melakukan  pelatihan  pada
user yang  akan  menggunakan  sistem  serta melakukan  pengujian  sistem  apakah  sudah memenuhi harapan user (Pratama, 2019).
Gambar 2. Ilustrasi Metode Rational Unified Process

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Implementasi Sistem
Tahapan  implementasi  sistem  merupakan tahap  pembangunan  menggunakan  bahasa pemograman  dan  berdasarkan  rancangan sistem  yang  telah  direncanakan  pada  bab sebelumnya  dengan  tujuan  untuk  memenuhi tujuan penelitian ini. Sistem pengenalan suara membutuhkan kebutuhan perangkat lunak dan perangkat  keras.  Adapun  kebutuhan  tersebut bertujuan  agar  sistem  yang  dibangun  dapat berjalan dengan lancar dan mampu memenuhi tujuan dan keperluan penelitian.
Guna  memenuhi  tujuan  dan  rancangan penelitian  seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  dibutuhkan  beberapa  perangkat keras  dan  perangkat  lunak  sebagai  roda penggerak  sekaligus  implementasi  sistem yang  dibangun.  Berikut  spesifikasi  minimum perangkat keras yang dibutuhkan dapat dilihat pada Tabel 1. Dan kebutuhan perangkat lunak dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Keras
No Nama
Perangkat Spesifikasi 1. Laptop Lenovo Ideapad 320-IKB 2. Processor
Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU
@ 2.50GHz   2.71 GHz
3. Monitor 14 Inch 4. Memori RAM 8 GB 5. Harddisk 1 TB HDD dan 120 GB SSD 6. Sound Meter
30-110 dB
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Lunak
No Nama Perangkat Spesifikasi 1 Windows Windows 10 Pro 21H2 2 Pycharm Pycharm Pro 2020.2 3 Python Python 3.6 Sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dibangun
menggunakan
bahasa pemrograman python. Adapun tampilan sistem dapat  dilihat  pada  Gambar  3.,  Gambar  4., Gambar 5.
Gambar 3. Tampilan Awal
Gambar 4. Menu Pelathan Data
Gambar 5. Menu Pengujian Data
1. Tombol  ‘Training  Data’  pada  Gambar  3. digunakan  untuk  menampilkan  menu  Training Data.
2. Tombol ‘Pengujian Sistem’ pada Gambar 3.
digunakan untuk menampilkan
menu Pengujian Sistem.
3. Tombol ‘Keluar’ pada Gambar 3. digunakan untuk keluar atau menutup aplikasi.
4. Tombol ‘Rekam’ pada Gambar 4. digunakan untuk  merekam  suara  yang  akan  disimpan pada database dan menjadi data latih sistem.
5. Tombol  ‘Putar’  pada  Gambar  4.  dan
Gambar 5. digunakan untuk memutar rekaman suara terakhir
yang telah direkam
sebelumnya. 6. Tombol “Folder Rekaman” pada Gambar 4. digunakan untuk menampilkan seluruh
rekaman  data  latih  yang  telah  direkam  oleh sistem.
7. Tombol  ‘Latih’  pada  Gambar  4.  digunakan untuk membuat model suara.
8. Tombol ‘Rekam’ pada Gambar 5. digunakan
untuk  merekam  suara  yang  akan  dijadikan data uji sistem.
9. Tombol  ‘Hasil  Pengujian’  pada  Gambar  5. digunakan
untuk
menampilkan
hasil
pengenalan suara.

## 3.2. Alur Kerja Sistem
Sistem  ini  memiliki  tiga  tahapan  utama  yaitu tahapan  perolehan  data,  tahapan  pelatihan data  dan  tahapan  pengenalan  suara.  Ilustrasi alur kerja sistem dapat dilihat pada Gambar 6.
Tahapan  perolehan  data  ini  bertujuan  untuk memperoleh data berupa suara untuk kebutuhan sistem. Sumber data suara berasal dari rekaman suara mahasiswa dengan durasi selama  5  detik  dengan  mengucapkan  kalimat “Nama”  sebanyak  27  rekaman  untuk  tahapan pelatihan  dan  6  rekaman  untuk  tahapan pengujian.  Rekaman  akan  dilakukan  pada laptop tempat sistem terpasang dan berformat “.WAV”.  Tahapan  ini  akan  dilakukan  pada sebelum tahap pelatihan dan pengujian.
Tahapan Pelatihan dan
Pengujian
ini bertujuan  untuk  mendapat  model  vektor mel frequency dari  data  latih.  Tahapan  pada proses  data  latih  memiliki  kemiripan  dengan proses  data  uji.  Yang  membedakan  kedua proses ini adalah model yang dibuat berdasarkan vektor mel frequency .
Data  latih akan disimpan ke dalam basis  data sistem.  Sedangkan  pada  proses  data  uji, model  yang  dibuat  berdasarkan  vektor mel frequency data uji akan dilakukan perhitungan log likelihood untuk mengukur tingkat kemiripan  model  data  uji  dan  model  dari basisdata sistem.
Gambar 6. Alur Kerja Sistem
Rekaman suara yang digunakan sebagai data latih  dan  data  uji  berdurasi  5  detik  dengan ucapan yang direkam adalah Nama Mahasiswa. Ilustrasi alur kerja proses pelatihan  dan  pengujian  data  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Alur Proses Pelatihan dan
Pengujian Data
3.3. Pengujian Black Box
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menguji perangkat  lunak  dari  segi  fungsionalitasnya.
Pada  fungsionalitas  perangkat  lunak  ini  diuji sesuai  dengan  skenario  pada  tahap  desain sistem.  Tujuan black box yaitu untuk
mengetahui  bagian-bagian  dalam  sistem aplikasi  telah  benar  menampilkan  pesan- pesan  kesalahan  jika  terjadi  kesalahan  pada penginputan oleh user . Adapun hasil pengujian  blackbox  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Black Box No Input Detail Uji Output Hasil 1. Pengujian Menu User Menu Training Menampilkan halaman training data Valid Menu Pengujian Menampilkan halaman pengujian data Valid Tombol Keluar Keluar dari aplikasi Valid Tombol Kembali Kembali ke halaman sebelumnya Valid 2.
Pengujian Menu Pelatihan Data Tombol Rekam Merekam suara data latih Valid Tombol Play Memutar Rekaman data latih Terakhir Valid Tombol Latih Membuat Model Suara Valid Record Counter Menampilkan jumlah rekaman yang telah direkam untuk user Valid Tombol Folder Rekaman
Menampilkan folder rekaman suara data latih
Valid 3. Pengujian Menu
Pengujian Sistem Tombol Rekam Merekam suara data uji Valid Tombol Play Memutar Rekaman data uji Valid Tombol Hasil
Pengujian Menampilkan hasil pengenalan suara sistem
Valid

## 3.3 Pengujian Akurasi Pengenalan Suara
Hasil pengujian pada penelitian ini terbagi atas dua  yaitu  pengujian  dengan  kondisi  ideal  dan pengujian dengan kondisi tidak ideal.
Pengujian  dengan  kondisi  ideal  adalah pengujian  dimana  tidak  terdapat  gangguan berupa  noise  atau  derau  saat  proses pengambilan  data  uji  sedangkan  pengujian dengan  kondisi  tidak  ideal  adalah  pengujian dimana  terdapat  gangguan  saat  pengambilan data  uji  berupa noise dan  derau.  Tujuan pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui seberapa baik peforma
algoritma Mel
Frequency Cepstral
Coefficients untuk mengenali suara dalam kondisi ideal dan tidak ideal.  Hasil  pengujian  kondisi  ideal  dapat dilihat  pada  Tabel  4,  dan  hasil  pengujian kondisi tidak ideal dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Kondisi Ideal
No Nama dB Benar Salah ER 1 Muhammad risal padli 68- 71 3 0 0%
2 Muhammad Andi wahyudi 70- 72 2 1 0% 3 Fadrisal Ainun Ahyat 70-
73 3 0 0% 4 I Made Agus Mahendra 69-
71 3 0 0% 5 Jusmin 67- 70 3 0 0% 6 Diki
Herbiansyah 68- 72 2
1 0%
7 Irene Hedry Saudi 70-
73 3 0 0% 8 Komang
Sindi Sapitri 69-
74 3 0 0%
9 Komang Doni Iswara 70- 74 3 0 0% 10 Resmin 71- 74 2 1 0% Total 30 27 3 0%
Tabel 5. Hasil Pengujian Kondisi Tidak Ideal
No Nama dB Benar Salah ER 1 Muhammad risal padli 68- 71 3 0 0% 2 Muhammad Andi wahyudi 70- 72 2 1 0% 3 Fadrisal Ainun Ahyat 70- 73 1 2 0% 4 I Made Agus Mahendra 69- 71 3 0 0% 5 Jusmin 67- 70 3 0 0% 6 Diki Herbiansyah 68- 72 2 1 0% 7 Irene Hedry Saudi 70- 73 3 0 0% 8 Komang Sindi Sapitri 69- 74 1 2 0% 9 Komang Doni Iswara 70- 74 3 0 0% 10 Resmin 71- 74 2 1 0% Total 30 23 7 0%
Dari hasil-hasil Tabel diatas dapat disimpulkan persentase  keberhasilan  pengenalan  sistem dan persentase kegagalan pengenalan sebagai berikut:.
Persentase  pengujian  kondisi  Ideal  yang berhasil dikenali sistem :
Akurasi = (27/(27+3)) * 100% = 90%
Persentase pengujian kondisi Tidak Ideal yang berhasil dikenali sistem :
Akurasi = (23/(23+7)) * 100% = 76.66667%
Metode  MFCC  memiliki  persentase  terbaik pada  kondisi  ideal  dengan  tingkat  persentase keberhasilan  sistem  dalam  mengenali  suara sebesar  90%,  sedangkan  pada  kondisi  tidak ideal  didapatkan  hasil  persentase  sistem dalam mengenali suara sebesar 76.6667%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  Penerapan  Metode Mel  Frequency Cepstral Coefficients Pada Sistem
Pengenalan  Suara  Berbasis Desktop ,  maka diperoleh  kesimpulan  bahwa  Pada  pengujian dengan kondisi ideal, persentase keberhasilan sistem mencapai 90% dan persentase kegagalan  sistem  sebesar  10%  dengan top  5 error  rate sebesar  0%,  sedangkan  pada pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667%  dan  persentase  kegagalan  sistem sebesar  23.3333%  dengan top  5  error  rate sebesar 0%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  penelitian ini,  peforma  metode Mel  Frequency  Cesptral Coefficients untuk  pengenalan  suara  memiliki hasil  yang  baik  dengan  persentase  mencapai 90%  dibanding  penelitian  lain  yang  dijadikan penulis  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini. Dapat disimpulkan bahwa metode mel frequency cepstral coefficients menjadi metode  yang  terbaik  untuk  ekstraksi  dan pengenalan suara.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhinata, F. D., Rakhmadani, D. P., & Segara,
A.  J.  T.  (2021).  Pengenalan  Jenis
Kelamin Manusia
Berbasis Suara Menggunakan MFCC dan  GMM. Jorunal of Data Science, IoT, Machine Learnings and Informatics , 1 (1), 1 –12.
Boles, A.,  & Rad, P. (2017). Voice biometrics: Deep learning-based voiceprint authentication system. 2017 12th System of  Systems  Engineering  Conference,
SoSE 2017 . https://doi.org/10.1109/SYSOSE.2017.79 94971
Capgemini.  (2020).  COVID-19  and  the  age  of the  contactless  customer  experience.  In Capgemini .
https://www.capgemini.com/insights/rese arch-library/covid-19-and-the-age-of-the- contactless-customer-experience/
Maurya,  A.,  Kumar,  D.,  &  Agarwal,  R.  K.
(2018).  Speaker  Recognition  for  Hindi Speech Signal using MFCC-GMM Approach. Procedia  Computer  Science , 125 , 880 –887.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.1
12
Permana, I. S., Indrawaty, Y., & Zulkarnain, A.
(2018). Implementasi Metode MFCC Dan DTW  Untuk  Pengenalan  Jenis  Suara Pria  Dan  Wanita. MIND  Journal , 3 (1),
49 –63. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v3i1 .61-76 Prasetyawan, P. (2016). Perbandingan Identifikasi Pembicara Menggunakan MFCC Dan SBC Dengan Ciri Pencocokan  LBG-VQ. Seminar  Nasional
Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi .
https://doi.org/10.31227/osf.io/85k9u Pratama,  A.  R.  (2019). Belajar  UML  -  Use Case Diagram . https://codepolitan.com/blog/mengenal-
uml-diagram-use-case
Purwins,  H.,  Li,  B.,  Virtanen,  T.,  Schlüter,  J., Chang, S. Y., & Sainath, T. (2019). Deep Learning  for  Audio  Signal  Processing. IEEE  Journal  on  Selected  Topics  in Signal  Processing , 13 (2),  206 –219.
https://doi.org/10.1109/JSTSP.2019.290 8700 Putra,  D.  K.,  Triasmoro,  I.  I.,  Atmaja,  R.  D., Iwut, I., & Atmaja, R. D. (2017). Simulasi Dan Analisis Speaker Recognition
Menggunakan  Metode  Mel  Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) Dan Gaussian Mixture Model (GMM). EProceedings of Engineering , 4 (2), 1766 –1772.
http://libraryeproceeding.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/ 487/460
Rambe,  B.  H.,  Pane,  R.,  Irmayani,  D., Nasution, M., Munthe, I. R., Ekonomi, F., &  Bisnis,  D.  (2020).  UML  Modeling  and Black Box Testing Methods in the School Payment  Information  System. Jurnal
Mantik , 4 (3), 1634 –1640. https://iocscience.org/ejournal/index.php/
mantik
Ridho,  A.  Z.  (2019). Coefficient  Dan  Dynamic Time  Warping  K  Nearest  Neighbour
Dalam Rekognisi
Aksen
Suku Di
Indonesia  Skripsi  Oleh :  Asrori  Zainur Ridho [Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang]. http://etheses.uin- malang.ac.id/17087/
Sardjono,  M.  W.  (2017).  Pengenalan  Suara
Pembicara Menggunakan Ekstraksi MFCC dengan Metode Gaussian Mixture Model  (  GMM  ).  In JURNAL  ILMIAH INFORMATIKA KOMPUTER . http://moch_wisuda.staff.gunadarma.ac.i
d/Downloads/files/81683/Penulisan-
Pengenalan+Suara+Pembicara+- +MFCC+-+GMM.pdf
Yang, W., Wang, S., Sahri, N. M., Karie, N. M., Ahmed, M., & Valli, C. (2021). Biometrics for  internet ‐ of ‐ things  security:  A  review.
Sensors , 21 (18), 1 –26. https://doi.org/10.3390/s21186163