Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636

## PENINGKATAN PERFORMANSI APLIKASI PEMBEDA SUARA LAKI-LAKI DAN PEREMPUAN BERDASARKAN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC
Andi Sri Irtawaty 1 , Maria Ulfah 2 , Eka Reina Elfira Tamzil 3 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Balikpapan 123 Email Korespondensi : andi.sri@poltekba.ac.id

## ABSTRACT
Along with the development of technology, the technique of identification of human voices based on sex is very necessary for some parties, especially in the field of education. The main parameter in distinguishing male and female voices is the frequency of the same  one-word  pronunciation  sample  with  the  same  duration  and  pressure.  To  solve  this  problem  ,    have  been  designed a matlab application based on male and female voice differentiator and the results will be improved by the fuzzy logic method. Based on the application testing, of the 20 human voice samples tested, there was 1 sound sample that was difficult to identify, so the accuracy level was only 95%. However, by using the fuzzy logic method, 1 sound sample can be classified in the form of female voices, so the performance of male and female voice differentiator applications increases to 100%. The final results of this study obtained  a  range  of  male  voice  signal  frequencies  81.93  Hz  to  233.3  Hz  while  the  frequency  range  of  female  voice  signals 316.9 Hz to 575.5 Hz. .
Keywords : Voice, frequency, fuzzy logic, duration and pressure

## INTISARI
Seiring  perkembangan  teknologi,  teknik  identifikasi  suara  manusia  berdasarkan  jenis  kelamin  sangat  diperlukan  untuk  oleh beberapa  pihak  terutama  dibidang  pendidikan.  Parameter  utama  dalam  membedakan  suara  laki-laki  dan  perempuan  adalah frekuensi dari sampel pengucapan satu kata yang sama dengan durasi waktu  dan tekanan yang sama. Untuk memudahkan hal tersebut,  maka  dirancanglah  sebuah  aplikasi  pembeda  suara  laki-laki  dan  perempuan  berbasis  matlab  dan  hasilnya  akan ditingkatkan performansinya dengan metode fuzzy logic. Berdasarkan pengujian aplikasi tersebut, dari 20 sampel suara manusia yang  diujikan,  ada  1  sample  suara  yang  sulit  teridentifikasi,  sehingga  tingkat  keakuratannya  hanya  95%.  Namun  dengan menggunakan  metode  fuzzy  logic,    1  sample  suara  tersebut  dapat  diklasifikasikan  berupa  jenis  suara  perempuan,  sehingga performansi aplikasi pembeda suara laki-laki dan perempuan meningkat menjadi 100%.  Hasil akhir penelitian ini diperoleh r ange frekuensi sinyal suara laki-laki 81.93 Hz sampai 233.3 Hz sedangkan range frekuensi sinyal suara perempuan 316.9 Hz sampai 575.5 Hz.
Kata kunci: Suara,  frekuensi, fuzzy logic, waktu, tekanan

## I.     PENDAHULUAN
Berdasarkan  jenis  kelamin,  suara  manusia terbagi atas 2 jenis yaitu suara laki-laki dan suara perempuan. Dari penelitan sebelumnya dijelaskan bahwa  proses  pengklasifikasian  suara  manusia diperoleh  berdasarkan  parameter  durasi  waktu pengucapan, amplitudo dan daya sinyal suara [1]. Namun  perlu  diketahui  bahwa  jenis  suara  pada manusia  selain  memiliki  ketentuan  ambitus  nada, juga memiliki ketentuan jangkauan frekuensi yang berbeda-beda sesuai dengan ketentuan ambitusnya [2]. Dalam penelitian ini, akan  dirancang sebuah aplikasi  pembeda  suara  laki-laki  dan  suara
perempuan dengan menggunakan parameter frekuensi.  Proses  pengambilan  sampel  suara dilakukan  secara live dan  otomatis  hasilnya  akan ditampilkan langsung pada program aplikasi tersebut (laki-laki atau perempuan). Perbedaan penelitian  ini dari  penelitian  sebelumnya,    yaitu  pada  penelitian sebelumnya  pengambilan  sampel  suara  dilakukan menggunakan handphone kemudian dengan menggunakan  aplikasi  format factory, sample  suara tadi  dikonversikan  menjadi  format wav, lalu  proses selanjutnya yaitu menampilkan bentuk gelombangnya  menggunakan  program  matlab. Namun     pada     penelitian     ini,    semua    proses
Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636
pengambilan  sample  suara  hingga  menampilkan hasilnya dilakukan secara otomatis.
Berdasarkan penelitian sebelumnya dijelaskan  bahwa  parameter  utama  dalam mengklasifikasikan suara manusia adalah frekuensi fundamental, yaitu frekuensi asli suara manusia  tanpa  resonansi  [3].  Sedangkan  apabila suara dasar tersebut bercampur dengan suara yang ada  di  sekelilingnya  atau  beresonasi,  maka frekuensi  yang  diperoleh  disebut  frekuensi harmonik [4].

## II. LANDASAN TEORI
Dalam aplikasi pembeda suara laki-laki dan perempuan yang dirancang ini memiliki kemampuan yaitu mampu menampilkan karakteristik  bentuk  asli  gelombang  /  sinyal  suara manusia dan dilengkapi filter untuk menapis noise yang  bercampur  pada  suara  aslinya.  Parameter utama  dari  inputnya  adalah  frekuensi.  Karena pengambilan  sampel  suara  dilakukan  secara live, maka  bentuk  sinyal  suara  yang  ditampilkan mengandung frekuensi harmonic yang akan difilter terlebih dahulu agar diperoleh frekuensi fundamentalnya  dari  setiap  sampel  suara  yang diujikan.
Untuk  mendapatkan  hasil  pengujian  yang maksimal,  digunakan  metode fuzzy  logic yaitu sebuah metode pengklasifikasian yang tepat  untuk memetakan  suatu  ruang    input  ke  dalam    suatu ruang output, serta mempunyai derajat keanggotaan  dan derajat kebenaran. Logika Fuzzy memungkinkan  nilai  keanggotaan  antara  0  dan  1 serta  ada  nilai  diantara  keduanya  (nilai  samar). Kelebihan  metode fuzzy  logic yaitu  mudah dimengeri,  fleksibel  dan  memiliki  toleransi terhadap data yang kurang tepat [5].
Pembuatan aplikasi pembeda suara laki-laki dan  perempuan  menggunakan software  matlab. Parameter input nya  adalah  suara  manusia.  Ciri yang akan diidentifikasi adalah frekuensi dari setiap sampel  suara  dengan  satu  kata  pengucapan  yang sama, yaitu “ Poltekba ”. Untuk menghasilkan data akurat,  maka  setiap  sampel  suara  mengulangi pengucapan  tersebut,  masing-masing  10  kali, sehingga  total  sampel  yang  akan  diujikan  dengan metode fuzzy logic sebanyak 200 sampel.
III. METODE PENELITIAN Urutan detail metode penelitian meliputi studi literature,  proses  perancangan  aplikasi,  pengujian aplikasi, analisa hasil dan kesimpulan.
Secara detail akan diuraikan sebagai berikut : 1. Studi literature yang  dilakukan  bertujuan  untuk menyempurnakan penelitian sebelumnya, dimana pengambilan  sampel  suara  terpisah  dengan perangkat analisa sinyalnya, maka akan disempurnakan  menjadi  satu  aplikasi  lengkap mulai  dari  pengambilan  suara  hingga  proses analisa hasilnya dijadikan satu perangkat. 2. Perancangan  aplikasi  pembeda  suara  laki-laki dengan  suara  perempuan  ini  menggunakan software matlab dalam tampilan guinya. Kekurangan  dari  penelitian  sebelumnya  dapat terselesaikan dalam aplikasi ini, yaitu pengambilan  sampel  suara  dilakukan  secara live dan  otomatis  tampilan  bentuk  gelombang  akan langsung  ditampilkan  oleh GUI  matlab beserta hasil klasifikasinya (gambar 1).
Gambar 1 Tampilan GUI matlab
3. Pengujian aplikasi GUI matlab , dengan penginputan  sampel  suara  sebanyak  20  sampel, dilanjutkan  dengan  perulangan  10  kali  untuk masing-masing  sampel suara dengan pengucapan kata  “Poltekba”  pada  tekanan    normal  dalam durasi  2  detik.  Hasilnya  secara  otomatis  bentuk gelombang setiap sampel suara beserta klasifikasinya akan ditampilkan pada GUI matlab seperti yang disajikan pada  gambar 2.
Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636

## Gambar 2 Tampilan sinyal sampel suara
4. Analisa  hasil.  Pada  tahapan  ini,  seluruh bentuk  gelombang  dari  20  sampel  suara, akan  dianalisa  keakuratan  klasifikasinya dengan metode fuzzy logic (gambar 3).
Gambar 3. Tampilan fuzzy logic
Berikut  ini  menyajikan  diagram  alir (flowchart)  terkait  langkah-langkah  analisa dengan metode fuzzy logic (gambar 4).
tidak ya ya tidak tidak ya Jenis suara laki-laki A Menguji sinyal sample suara Menampilkan output variable untuk klasifikasi sampel suara Menentukan jenis suara laki-laki atau perempuan Apakah nilai frekuensi sample suara < = 200 Hz ? Jenis suara perempuan (f>=400Hz) Apakah nilai frekuensi sample suara 200 Hz < f< 400 Hz ? Jenis suara samar Apakah nilai power (daya) sample suara < = 21 dB ? ya Nilai power (daya) > 21dB Analisa hasil Selesai Gambar  4. Flowchart lengkap Mulai Inisialisasi frekuensi, amplitudo 20 sampel suara
Merancang logika fuzzy dengan toolbox
Membuat rules fuzzy dengan 2 input (frekuensi dan amplitudo
Apakah nilai frekuensi & amplitudo telah diinput?
A tidak
Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636
5. Kesimpulan. merupakan tahapan akhir yang akan  merumuskan  hasil  analisa  yang  telah dilakukan  terhadap  20  sampel  suara, sekaligus menentukan
performansi keakuratan  dan  aplikasi GUI  matlab tersebut.
III.   HASIL PENELITIAN

## DAN PEMBAHASAN
3.1  Analisa Hasil dari Aplikasi Pembeda Suara laki-laki dan perempuan
Untuk  menganalisa  hasil  keluaran  akhir dari  aplikasi  pembeda  suara  laki-laki  dan perempuan,  digunakan  metode fuzzy  logic . Gambar 5 berikut menyajikan tampilan toolbox fuzzy logic untuk parameter input 1 (frekuensi).
Gambar 5 Parameter input 1 (frekuensi)
Gambar  6  menyajikan  parameter input 2  yaitu daya ( power ).
Gambar 6 Parameter input 2 (daya / power )
Dalam  menentukan  hasil output (jenis  suara laki-laki atau suara perempuan), maka perlu
dirancang rules  fuzzy  logic seperti  disajikan  pada gambar 7.
Gambar 7 Rules Fuzzy Logic
Gambar 8 Rules viewer suara
Pada gambar  8 terlihat  pada rules ke-5 yaitu saat frekuensi = 300 Hz dan daya = 25 dB, segitiga hasil klasifikasi  suara  berada  pada  kondisi  samar (segitiga  biru).  Demikian  pula  saat  frekuensi = 600 Hz dan daya = 50 Hz, merupakan data yang sulit teridentifikasi.
Dari 20 sampel suara uji, berhasil diklasifikasikan yaitu  terdapat  2  sample  suara  perempuan, 17 sample suara laki-laki dan 1 sample suara yang sulit teridentifikasi (frekuensi = 575.5 Hz dan daya =  37.34  dB).  Jika  mengacu  pada rule ke-9,  yaitu frekuensi  tinggi  dan  daya  tinggi,  maka  hasil klasifikasi  suara  adalah  perempuan.  Tabel  1 berikut  menyajikan  hasil  klasifikasi  20  sampel suara menggunakan metode fuzzy logic .
Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636
Tabel 1 Perbandingan hasil klasifikasi sample suara dengan metode FFT dan metode Fuzzy Logic .
Nama sample Bentuk sinyal Frekuensi (Hz) Daya (dB) FFT Fuzzy Logic 1 316.9 24,9 P
P
2 189.6 37,6 L L 3 204.3 40 L L 4 136.7 22,1 L L 5 195.3 35 L L 6 166.2 22,4 L L
7 214.6 26,2 L
L
8
195.3 22,1 L L
Nama sample Bentuk sinyal Frekuensi (Hz) Daya (dB) FFT Fuzzy Logic 9 81.93 16,54 L L 10 202.6 24,98 L L 11 169.6 25,14 L L 12 85.91 20,66 L L 13 132.5 30,46 L L 14
509.7 39 P P 15 575.5 37,34 Tidak terdefe nisi P
16
102.1 20,06 L L 17 233.3 34,26 L L
Jurnal ECOTIPE , Volume 7 No 1, April 2020, Hal. 1-6 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/ecotipe. v7i1.1636
Nama sample Bentuk sinyal Frekuensi (Hz) Daya (dB) FFT Fuzzy Logic 18 214.8 35,8 L L
19 95.52 19,7 L L 20 160.3 33,0 L L
Perhatikan data ke-15, pada metode FFT tidak mampu  mengklasifikasikan  jenis  suara  laki- laki atau perempuan. Namun dengan metode fuzzy  logic ,  sesuai  aturan rule ke-9,  maka sample suara ke-15 termasuk suara perempuan.

## KESIMPULAN
Aplikasi  pembeda  suara  laki-laki  dan  suara perempuan  dengan  menggunakan software matlab dianggap memiliki keakuratan sekitar 95%.  Dari  20  sample  suara  yang  diujikan, terdapat 1 sample yang
sulit teridentifikasikan.  Namun  dengan  pengujian melalui  metode fuzzy  logic ,  maka  1  sample data tersebut dapat diklasifikasikan yaitu jenis suara  perempuan.  Berarti  aplikasi  pembeda suara laki-laki dan perempuan dengan metode FFT hanya memiliki keakuratan 95%, namun dengan dikombinasikan dengan metode fuzzy logic maka  menghasilkan  klasifikasi  dengan tingkat keakuratan 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  S.  Irtawaty,  "Implementasi  Metode  Fast  Fourier Transform  (FFT)  Dalam  Mengklasifikasikan  Suara  Pria dan  Wanita  di  Laboratorium  Jurusan," Jurnal  Terpadu Teknologi, vol. 7, no. 2, Oktober 2019.
[2] B.  Susanto,  "Identifikasi  Suara  Pria  dan  Wanita berdasarkan Frekuensi Suara," Universitas Kristen Duta Wacana, 2011.
[3] A. Ahmadiyah, "Sistem Rekomendasi Lagu Berdasarkan Jenis  Suara  Penyanyi  Pada  Aplikasi  Karaoke.," Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. 15, no. 2, pp. 248-255, 2017.
[4] W.  Rahim,  "Analisis  Spektrum  Suara  Manusia Berdasarkan  Jenis  Kelamin  (Gender)  Dan  Kelompok Umur  Menggunakan  Komputer.," Jurnal  IOM  FMIPA, vol. 2, no. 1, 2015.
[5] T.  Sejati,  "Klasifikasi  Suara  Burung  Lovebird  Dengan Algoritma  Fuzzy  Logic.  e-Proceeding  of  Engineering," e-Proceeding of Engineering, vol. 2, no. 2, p. 3171, 2015.