## HIDDEN MARKOV MODEL SEDERHANA UNTUK APLIKASI PENGENALAN ISYARAT PENUTUR
Oleh: Septiantar TN 1 , Dwi Dharma AK 2 , Risanuri Hidayat 3 , Oyas Wahyunggoro 4
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. Sudarto, Tembalang, Semarang, 50275
2 Jurusan Mekanisme Perikanan, Politeknik Kelautan dan Perikanan Bitung Jl. Tandurusa, Aertembaga Dua, Bitung, Sulawesi Utara 95526
3,4 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada Komplek Fakultas Teknik UGM, Jl. Grafika No.2, Yogyakarta, 55281 E-mail : septiantartebe@polines.ac.id

## Abstrak
Umumnya,  orang  memasukkan  sandi  dengan  mengetik  data  mereka.  Hal  ini  berisiko  karena  dapat  terjadi kemungkinan untuk memberikan data yang sama kepada orang lain dan tidak ada ciri unik data tersebut. Salah satu  metode  untuk  memecahkan  masalah  menggunakan  pengenalan  dengan  klasifikasi  Markov  Model tersembunyi.  Ada  beberapa  teknik  untuk  mendapatkan  ciri  pada  pengenalan  tutur;  salah  satunya  adalah mengambil data langsung. Pertama, ekstraksi ciri dilakukan menggunakan transformasi wavelet. Proses belanjut ke Model Markov tersembunyi dimana nilai probabilitas ditentukan berdasarkan toleransi kesalahan dari suatu data percobaan. Nilai kesalahan didapat dengan  menggunakan Mean Square kesalahan (MSE). Metode ini dapat mendeteksi ucapan dengan intonasi berbeda dengan akurasi 100% dalam jarak 25 sampai 40 cm, tetapi tidak untuk dialek berbeda.
Kata Kunci : kata sandi , Mean Square Error , Hidden MarkovModel

## Abstract
Generally, people enter the  password  by typing their data. This is risky because of the probability to give similar data to others and there is no unique feature of data. One  ofthe methods to solve the problem is using speech recognition with classification of Hidden Markov Model. There are some techniquesto get the features in speech recognition; one of them is direct data mining. Firstly, feature extraction was done using wavelet transform. The process was continued to Hidden Markov Model which the  input probabilitywas determined based on the error tolerance of experiment data. The error value was got using Mean Square Error (MSE). This proposed method can detect the speech with different intonation with the accuracy of 100% within the distance of 25 to 40 cm, but not for different dialect.
Keywords:  passwords,  Mean Square Error, Hidden MarkovModel

## 1. Pendahuluan
Kata sandi merupakan sederet karakter yang  memuat  informasi  penting  untuk melakukan  prosen  autentikasi.  Proses autotentikasi merupakan suatu proses untuk memastikan bahwa yang mengakses sistem tersebut adalah yang sebenarnya, dan bukan yang  lain.  Kata  sandi  biasanya  bersifat statis atau tetap, sampai pemilik kata sandi mengubah  susunan  karakter  sandi.  Secara umum,  jika  ingin  mengisi  kata  sandi  di jendela login ,  dilakukan  dengan  mengetik karakter.  Cara  ini  memerlukan  ketelitian
dalam  mengetik,  apabila  tidak  teliti  akan terjadi  kesalahan,  dan  tidak  berhasil mengakses kata sandi.
Walaupun  karakter  dalam  kata  sandi bersifat  rahasia,  namun  masih  bisa  ditiru atau  memiliki  kesamaan  dengan  pemilik kata sandi yang lain. Karena permasalahan tersebut,  para  peneliti  mengembangkan solusi  saat  memasukkan  kata  sandi  selain dengan  mengetik,  salah  satu  cara  adalah dengan isyarat tutur atau ucapan.
Pengenalan  tutur  ( speech  recognition ) sudah banyak dikembangkan dalam
berbagai  bidang.  Teknologi  inimerupakan disiplin  ilmu  dari  bidang  Pengolahan Sinyal Digital ( Digital Signal Processing ). Hal utama dalam mengembangkan password  dengan  pengenalan  ucapan adalahn dengan mencari ciri dari ucapan si pemilik  password.  Ciri  tersebut  dapat dilakukan dengan mengambil secara langsung atau perlu pengekstrasian ciri.
2. Tinjauan Pustaka
2.1. Isyarat Tutur
Isyarat  tutur  manusia  diproduksi  oleh suatu sistem yang dibentuk oleh organ ucap manusia.  Proses  tersebut  dimulai  dengan pembentukan pesan dalam otak. Kemudian pesan tersebut  diubah menjadi  perintah ke orga  ucap  manusia,  sehingga  terbentuklah ucapan  yang  sesuai  dengan  pesan  yang ingin  diucapkan,  seperti  terlihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Skema Sistem Suara Manusia
Produksi  isyarat  tutur  dimulai  dengan adanya  aliran  udara  yang  dihasilkan  oleh paru-paru. Cara kerja organ ini mirip piston atau  pompa  yang  apabila  ditekan  akan menghasilkan  tekanan  udara.  Saat  organ vocal  cord dalam  keadaan  tegang,  aliran udara akan menyebabkan terjadinya vibrasi,  dan  menghasilkan  bunyi  ucapan yang  disebut voiced  speed  sound .  Saat organ vocal  cord dalam  keadaan  lemas, hembusan  udara  melalui  daerah  sempit pada vocal  tract dan  menyebabkan terjadinya  goncangan  dan  menghasilkan mode suara unvoiced sound .
2.2. Proses Stokastik pada Proses Markov
Kondisi dari suatu rangkaian eksperimen  tergantung  dari  beberapa probabilitas  kejadian,  maka  rangkaian percobaan tersebut disebut Proses Stokastik. Proses disebut terhingga ( finite ) bila  seluruh  kemungkinan  kejadian  yang terjadi  adalah  terhingga.  Suatu  proses stokastik {𝑋 𝑛 , 𝑛 = 1,2, ⋯ } . Apabila X n = I, maka  proses  berada  di  keadaan  i.  Contoh, proses  berada  di  keadaan  I,  kemudian berpindah ke keadaan j dengan peluang p ij tidak tergantung pada n.
Untuk semua keadaan i (i 0 , i 1 , i 2 , …., i n- 1 ) dengan i, j dan semua n ≥ 0, maka proses ini  disebut Markov  Chain  Stationer .  Dari persamaan tersebut dapat diinterpretasikan, untuk  suatu Markov  Chain ,  peluang kejadian bersyarat yang akan datang X n+1 , hanya  tergantung  pada  kejadian  sekarang X n , inilah sifat Markovian.
2.3. Markov Chain Models Model  Berantai  Markov  ditemukan oleh Andry Markov dan merupakan bagian dari  proses  stokastik  yang  memiliki  sifat Markovian.  Model  ini  merupakan  bagian dari  finite  state  atau  finite  automation. Finite  automation  merupakan  kumpulan keadaan  yang  transisi  antar  keadaannya dilakukan berdasarkan masukan observasi. Dalam markov berantai, setiap busur antar keadaan berisi probabilitas yang mengindikasikan kemungkinan jalur tersebut  akan diambil. Jumlah probabilitas semua  busur  yang  keluar  dari  sebuah simpul adalah satu.
Gambar 2. Chain Markov Model untuk permodelan cuaca
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  a ii adalah  probabilitas  transisi  dari  keadaan  I ke  keadaan  j.  Misalkan,  dari  simpul  star0 keluar dua kemungkinan, yaitu a 02 dan a 01 . Maka, a 02 + a 01 adalah satu, ini berlaku juga untuk simpul-simpul yang lain.
2.4. Hidden Markov Models Hidden Markov Model (HMM)
merupakan  suatu  proses  tokastik  yang memodelkan  variable  acak  yang  beragam terhadap waktu atau struktur temporal dari urutan sinyal terhadap waktu yang berbeda. HMM akan mencocokan estimasi probabilitas  dengan  model  vector  yang berurutan  keluar  dari  suatu  proses  acak yang  menjadi  bagian  dari  rantai  Markov. Rantai  Markov  merupakan  suatu  struktur yang  terdiri  dari  variable  stasioner  yang disebut keadaan ( state ). Transisi antara atau di  dalam  suatu  keadaan  adalah  suatu probabilitas. HMM mempunyai dua komponen  utama,  yaitu  rantai  markov keadaan  terhingga  ( finite  state )  dan himpunan terhingga dari distribusi probabilitas keluaran.
Gambar 3. Representasi parameter HMM
Berbeda  dengan  rantai  markov,  sifat tersembunyi  pada  HMM  menunjuk  pada langkah  yang  dilewati  model,  bukan parameter  dari  model  tersebut.  Gambar  3
menunjukkan representasi parameter HMM,  titik  simpul  bundar  menunjukkan kondisi  terobservasi  o(t),  titik  simpul persegi menunjukkan keadaan tersembunyi s(t), panah horizontal menunjukkan transisi matriks  P s(t)|s(t-1) dan  panah  vertical menunjukkan  probabilitas  observasi  dari keadaan saat ini P s(t) (o(t)).
2.5. End Point Detection
Salah  satu  permasalah  utama  dalam sinyal suara adalah bagaimana menentukan  sinyal  aktif  (informasi)  dari suatu  sinyal  data  terekam,  karena  kita tidak dapat mengetahui  di titik manakan suara  mulai  terdengar,  di  titik  manakan suara berhenti, serta di titik manakah bisa mengetahui  itu  jeda  pengucapan  atau pengucapan terhenti.
Dengan End  Point  Detection bisa dilakukan untuk menjadi solusi permasalahan  tersebut.  Pendeteksiannya dilakukan dari awal titik untuk mendapatkan  nilai  awal  mulai  ( beginning point )  serta  proses  dari  akhir  titik  untuk mendapatkan ( end point ). Karena diproses dari  awal  dan  dari  akhir  inilah  jeda berapapun  di  dalam  suatu  informasi  tidak dianggap sebagai proses berhenti.
2.6. Beat and Hiss Detection
Memiliki permasalahan yang sama dengan EPD, proses Beat and Hiss Detection untuk mencari titik letak suara aktif  suatu  data  terekam.  Namun  pada Beat  detection ini  dapat  membagi  atau memberi tahu ketukan (suara/diam) suatu data  berdasarkan  jeda.  Sedangkan Hiss
detection berfungsi  untukmenghilangkan sebagian  desis  atau  unsur Unvoice (U) yang  sudah  dipisahkan  oleh  proses Beat Detection .
Pengukuran  energi  menggunakan rumus  RMSE  ( root  mean  square  energy ) merupakan    akar    dari    jumlah    rata-rata
amplitudo sinyal dari sampel frame. Frame yang diberikan bernilai 4.
2.7. Transformasi Wavelet Haar
Transformasi Haar ditemukan pertama kali oleh AlfredHaar pada tahun
1909. Trasformasi ini merupakan transformasi yang paling mudah penggunaannya  dan  merupakan  urutan pertama yang ditemukan dalam pengembangan  transformasi wavelet . Kelemahan  dari  transformasi  ini  adalah hanya  dapat  digunakan  pada  saat discountinous-time.
Transformasi  Haar  yang  digunakan adalah transformasi orde 2, dengan jumlah yang  di  komputasi  adalah  2  buah  setiap operasi.  Data  yang  diambil  adalah  data ganjil dan data genap  dari sampel panjang data. Rumus dari transformasi Haar adalah

## 2.8. Korelasi Silang
Cross  Correlation (Korelasi  Silang) adalah  metode  korelasi  yang  digunakan untuk  menentukan  titik  mula  dari  2  buah sinyal  yang  berbeda  dengan  cara  mencari nilai  tertinggi  dari  hasil inner  product .
Keeratan  hubungan  antara  satu  variabel dengan  variabel  lainnya,  biasa  disebut dengan  koofisien  korelasi.  Koofisien korelasi  merupakan  taksiran  dari  korelasi populasi  dengan  kondisi  sample  normal (acak).

## 2.9. Mean Square Error
MSE  bisa  dianggap  sebagai  pengukur ketepatan sinyal. Tujuan pengukur ketepatan  sinyal  adalah  membandingkan dua  sinyal  dengan  memberikan  nilai kuantitatif  yang  menggambarkan  nilai kemiripan/ketepatan atau sebaliknya,  yaitu
𝑇 = 1  1  1 [ ] kesalahan/distorsi diantara mereka.
Biasanya,  diasumsikan  bahwa  salah  satu
√2  1  −1

## Gambar 4. Dekomposisi wavelet diskrit pda sinyal 1 dimensi
Implementasi  transformasi  wavelet diskrit  dapat  dilakukan  dengan  cara melewatkan sinyal frekuensi tinggi ( highpass  filter )  dan  frekuensi  rendah ( lowpass filter ) dan
melakukan
downsampling pada  keluaran  masing- masing  filter.  Proses  tersebut  dapat diilustrasikan  pada  Gambar  4.  Secara proses analisis, sinya masuk dibagi menjadi approximation dan detail . Approximation itu bisa dibagi lagi menjadi approximation dan detail level  dua,  begitu  seterusnya sampai n-level dekomposisi yang diinginkan.
sinyal  merupakan  sinyal  asli,  sedangkan sinyal  yang  lain  adalah  sinyal  yang menyimpang atau terkontaminasi kesalahan.  Anggap  bahwa 𝑥  =  {𝑥 𝑖 |𝑖  = 1,2, ⋯ , 𝑛} dan 𝑦  =  {𝑦 𝑖 |𝑖  =  1,2, ⋯ , 𝑛} merupakan diskrit dengan panjang tertentu dimana N adalah satuan  sinyal  (pixel,  jika data sinyal merupakan gambar) dan 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖 adalah nilai  dari sampel  I di  kawasan  x dan y.

## 3. Metode Penelitian
Secara garis besar, blok diagram HMM untuk  aplikasi  pengenalan  isyarat  penutur yaitu  blok  diagram  untuk  pengenalan isyarat penutur tanpa transformasi. Terbagi menjadi  dua  tahap,  yaitu  mencari  ciri  dan tahap  pengujian.  Kata  yang  diucapkan adalah kata “SAYA”.

## 3.1. Pengenalan Isyarat Penutur dengan Transformasi Ciri
Diagram alur untuk pengenalan isyarat penutur  dengan  transformasi  ciri  dapat dilihat pada Gambar 5. Tahap pengambilan ciri  terbagi  menjadi  dua  perlakuan, perlakuan  pertama  (kiri)  sebagai  database dan  perlakuan  kedua  (kanan)  sebagai  data uji.  Pengambilan  ciri  sebagai  database,
dimulai dengan mengambil sampel ucapan melalui mic, kemudian menuju EPD untuk diambil  unsur voice aktif,  lalu  dipotong menjadi  unsur suku kata “SA” dan “YA”, lalu disimpan.
Gambar 5. Blok diagram pengenalan ucapan dengan transformasi ciri

## 3.1.1. Voice Record
Masukan  suara  dilakukan  dengan melalui  mic  laptop,  dengan  jangka  waktu tiga  detik,  dan  setelah  itu  akan  berhenti. Dan  frekuensi  sampling  yang  diberikan adalah 1600 Hz. Waktu sampling dilakukan dengan mengalikan antara frekuensi sampling dengan lama waktu merekam.
3.1.2. End Point Detection
Suara  asli  kemudian  diambil  sinyal suara aktif (sinyal informasi), dapat dilihat di  gambar  6.  Selain  itu,  EPD  berfungsi untuk  menghilangkan  derau  di  luar  sinyal suara  aktif.  Kemudian  beberapa  data  uji diperiksa ulang untuk mendapatkan data uji yang siap (gambar 7), kemudian masuk ke proses Beat and Hiss Detection.
Gambar 6. Sinyal asli “SAYA”
Gambar 7. Sinyal suara hasil EPD
3.1.3. Beat and Hiss Detection
Beda dengan pengambilan ciri sebagai database, pengambilan ciri sebagai data uji melalui Beat  and  Hiss  detection ,  untuk dideteksi  apakah ada unsur desis di  dalam ucapan  input,  bila  dengan beat  detection terdapat desis, maka desis akan dihilangkan dengan hiss  detection ,  lalu  disimpan  data tanpa  desis  tersebut,  jika  tidak  dari beat detection langsung disimpan. Penyimpanan dilakukan  dengan  ekstensi  .*wav.  Tahap pengujian adalah membandingkan database dengan data uji ke adalah: ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑁 1 ∑( 𝑥 i − 𝑦 i)2 𝑁 i=1 dalam klasifikasi HMM yang akan menghasilkan keluaran apakah password sukses atau gagal.
Gambar 8. Sinyal ucap “SAYA” yang mengandung desis
Gambar 9. Pengambilan data desis yang dihilangkan dengan Hiss Detection (atas) dan hasil data informasi setelah Beat and Hiss
detection (bawah)
3.1.4. Voice Cropping
Setelah  dideteksi  ketukan  ( beat )  dan suara  desis  ( hiss ),  sebelum  masuk  ke pengambilan  ciri  dengan  transformasi wavelet,  maka  kata  “SAYA”  dipotong sesuai  suku  kata  (gambar  10),  dan didapatkan  suku  kata  “SA”  (gambar  11) dan “YA” (gambar 12), kemudian disimpan dengan  ekstensi  *mat.  Pemotongan  suku kata  ini  dilakukan  untuk  mempermudah komputasi  wavelet,  yang  merupakan pengenalan ciri berdasarkan suku kata.
Gambar 10. Proses Pemotongan Sinyal Suara
Gambar 11. Sinyal Suara “SA”

## Gambar 12. Sinyal Suara “YA”
3.1.5. Transformasi Wavelet Haar Setelah dari proses cropping , selanjutnya masuk ke transformasi wavelet Haar. Sinyal yang ditransformasikan adalah sinyal  ucap  “SAYA”  sebagai  data  uji, sedangkan  data  sinyal  suku  kata  hasil pemotongan  “SA”  dan  “YA”  digunakan sebagai  data  referensi.  Dengan  satu  sinyal ucap masukkan, transformasi wavelet akan menghasilkan  dua  sinyal,  yaitu  sinyal approximate dan detail . Berikut merupakan hasil  transformasi  wavelet  haar  untuk sinyal  ucap  “SAYA”  (gambar  13),  sinyal suku  kata  “SA”  (gambar  14),  dan  sinyal suku kata “YA” (gambar 15). Transformasi wavelet Haar yang diambil adalah transformasi  di  level  ke  tujuh,  karena  saat pengujian  eror  estimasi  memiliki  nilai paling  minimum,  dibandingkan  dengan level yang lain.
Gambar 13. Transformasi Haar sinyal “SAYA” level 7
Gambar 14. Transformasi Haar sinyal suku kata “SA” level 7
Gambar 15. Transformasi Haar sinyal suku kata “YA” level 7

## 3.2. Pengujian  Metode  Hidden  Markov Model
Untuk proses pengujian, level wavelet haar data uji harus sama dengan database. Di dalam proses HMM, data uji dikorelasikan  dengan  database,  untuk mendapatkan  nilai  error  sesuai  dengan toleransi  yang  diberikan.  Proses  korelasi dilakukan berdasarkan suku kata.
Gambar 16. Model pengujian HMM yang dikembangkan.
Gambar  16,  state  S1,  data  “SAYA” dibandingkan  dengan  “SA”,  bila  error berada  dalam  range  toleransi  maka berlanjut  ke  proses  state  S2  yaitu  korelasi “YA”.  Jika  error  di  luar  range  toleransi, maka  proses  akan  berhenti  dan  password dianggap  gagal  (state  S3).  Begitu  pula dengan proses di state S2, korelasi “SAYA” data  uji  dengan  “YA”  database,  untuk mendapatkan error. Jika error berada dalam range toleransi, maka masuk ke state S3 dan dianggap  sukses.  Jika  error  di  luar  range toleransi,  maka  masuk  ke  state  S3  namun dianggap gagal.
3.2.1. Menetapkan  Ambang  Estimasi Eror Korelasi
Penetapan batas ambang estimasi eror, dengan  cara  melakukan  korelasi  silang terlebih  dahulu  terhadap  data  uji  dengan waktu yang berbeda. Dengan data referensi “SA”  dan  “YA”,  lalu  diberikan  pada  data uji  “SAYA”  dengan  menggunakan  data
wavelet  haar  level  7,  didapatkan  dan ditunjukkan  di  gambar  17.  Hasil  korelasi silang dengan data uji “SAYA” didapatkan batas  ambang  0,08  untuk  “SA”  dan  0,05 untuk  “YA”,  yang  kemudian  dijadikan toleransi pada proses HMM.
Gambar 17. Hasil korelasi estimasi eror (merah untuk suku kata “SA” dan hijau untuk “YA”)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  dilakukan  menggunakan sampel  data  uji  dengan  tiga  variable perlakuan. Pertama, perlakuan jarak pengucapan, kedua perlakuan beda pengucapan,  dan  yang  ketiga  adalah perlakuan beda kata. 4.1. Pengujian
Perlakuan Jarak

## Pengucapan
Pengujian perlakuan jarak pengucapan, adalah  variasi  jarak  organ  ucap  (bibir) terhadap  mic.  Jarak  yang  diuji  sebagai sampel dimulai dari jarak 5 cm  sampai 40 cm  seperti  terlihat  pada  kolom  pertama Tabel 1. Pada kolom dua terlihat hasil MSE untuk  proses  data  “SA”  dengan  nilai toleransi 0.08. Toleransi tersebut dipandang dari nilai 0 – 0.08, sehingga bila hasil MSE dari  sampel  masuk  dalam  range  toleransi, maka  hasil  proses  “SA”  dianggap  S (sukses) dan bila hasil MSE dari sampel di luar  range  toleransi,  maka  hasil  proses “SA”  dianggap  G  (gagal)  seperti  terlihat pada kolom tiga Tabel 1.
Pada  kolom  empat  terlihat  hasil  MSE untuk  proses  data  “YA”  dengan  nilai toleransi 0.05. Toleransi tersebut dipandang dari nilai 0 – 0.05 sehingga bila hasil MSE dari  sampel  masuk  dalam  range  toleransi, maka    hasil    proses    “YA”    dianggap    S
(sukses) dan bila hasil MSE dari sampel di luar  range  toleransi,  maka  hasil  proses “YA”  dianggap  G  (gagal),  seperti  terlihat pada kolom lima Tabel  1. Namun, apabila di  kolom  tiga  menunjukan  huruf  G,  maka proses data berhenti, tidak melanjutkan ke proses  data  “YA”  dan  hasil  akhir  NO (password  salah).  Jika  hasil  MSE  “SA” pada kolom dua kurang dari 0.08 dan hasil MSE  “YA  pada  kolom  empat  kurang  dari 0.05  maka  hasil  akhir  lolos  uji  dan menampilkan waktu proses. Semakin cepat waktu proses, maka semakin baik.

## Tabel 1. Hasil pengujian beda perlakuan jarak pengucapan.
4.2. Pengujian Perlakuan Beda

## Pengucapan
Pengujian perlakuan beda pengucapan,
adalah  dengan  mengubah-ubah  intonasi. Perlakuan pengucapan yang diambil sebagai  sampel  adalah  pengucapan  cepat, desis,  lambat,  penekanan  suku  kata  kedua dan  penekanan  suku  kata  pertama,  seperti terlihat pada kolom pertama Tabel 2. Pada kolom dua terlihat hasil MSE untuk proses data  “SA”  dengan  nilai  toleransi  0.08. Toleransi tersebut dipandang dari nilai 0 – 0.08, sehingga bila hasil MSE dari sampel masuk  dalam  range  toleransi,  maka  hasil proses  “SA”  menunjukan  S  (sukses)  dan bila  hasil  MSE  dari  sampel  di  luar  range toleransi,  maka  hasil  proses  “SA” menunjukan G (gagal), seperti terlihat pada kolom tiga Tabel 2.
Pada  kolom  empat  terlihat  hasil  MSE untuk  proses  data  “YA”  dengan  nilai toleransi 0.05. Toleransi tersebut dipandang
dari nilai 0 – 0.05 sehingga bila hasil MSE dari  sampel  masuk  dalam  range  toleransi, maka  hasil  proses  “YA”  menunjukan  S (sukses) dan bila hasil MSE dari sampel di luar  range  toleransi,  maka  hasil  proses “YA”  menunjukan  G  (gagal)  seperti  pada kolom  lima  Tabel  2.  Namun,  apabila  di kolom  tiga  menunjukan  G,  maka  proses data berhenti, tidak melanjutkan ke proses data  “YA”  dan  hasil  akhir  NO  (password salah).  Jika  hasil  MSE  “SA”  pada  kolom dua  kurang  dari  0.08  dan  hasil  MSE  “YA pada  kolom  empat  kurang  dari  0.05  maka hasil  akhir  lolos  uji  dan  menampilkan waktu proses.
Tabel 2. Hasil pengujian beda pengucapan.

## 4.3. Pengujian Perlakuan Beda Kata
Pengujian perlakuan beda kata, adalah dengan  menginputkan  kata  diluar  kata “SAYA” dan memvariasi huruf vokal yang ada  di  dalam  kata  tersebut.  Kata  yang diinputkan  adalah  kata  “GAMBAR”  dan memvariasi  huruf  vokal  “A”  di  suku  kata pertama dan huruf vokal “A” di suku kata kedua., seperti terlihat pada kolom pertama Tabel 3. Pada kolom dua terlihat hasil MSE untuk  proses  data  “SA”  dengan  nilai toleransi 0.08. Toleransi tersebut dipandang dari nilai 0 – 0.08, sehingga bila hasil MSE dari  sampel  masuk  dalam  range  toleransi, maka  hasil  proses  “SA”  menunjukan  S (sukses) dan bila hasil MSE dari sampel di luar  range  toleransi,  maka  hasil  proses “SA”  menunjukan  G  (gagal),  seperti terlihat pada kolom tiga Tabel 3.
Pada  kolom  empat  terlihat  hasil  MSE untuk  proses  data  “YA”  dengan  nilai toleransi 0.05. Toleransi tersebut dipandang dari nilai 0 – 0.05 sehingga bila hasil MSE
dari  sampel  masuk  dalam  range  toleransi, maka  hasil  proses  “YA”  menunjukan  S (sukses) dan bila hasil MSE dari sampel di luar  range  toleransi,  maka  hasil  proses “YA”  menunjukan  G  (gagal)  seperti  pada kolom  lima  Tabel  3.  Namun,  apabila  di kolom  tiga  menunjukan  G,  maka  proses data berhenti, tidak melanjutkan ke proses data  “YA”  dan  hasil  akhir  NO  (password salah).  Jika  hasil  MSE  “SA”  pada  kolom dua kurang dari 0.08 dan hasil MSE “YA pada  kolom  empat  kurang  dari  0.05  maka hasil  akhir  lolos  uji  dan  menampilkan waktu proses.
Tabel 3. Hasil pengujian perlakuan beda kata.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan, model pengujian
HMM
yang dikembangkan  berhasil  membandingkan input  sebuah  kata  berdasarkan  database suku  kata.  Pengujian  bersifat  intoleran terhadap  gaya  pengucapan  yang  berbeda dan  kata  yang  berbeda  pula.  Hasil pengujian  tercapai  untuk  situasi  jarak pengucapan  25  –  40  cm  dengan  tingkat keberhasilan 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
Apandi, T. H. (2016). Prediksi Trafik Video Dengan Menggunakan . 101–104.
Are,  G.  P.  B.,  Sitorus,  S.  H.,  Prof,  J., Hadari,  H.,  &  Pontianak,  N.  (2020). Prediksi  Nilai  Tukar  Mata  Uang Rupiah  Terhadap  Dolar  Amerika Menggunakan      Metode      Hidden
Markov  Model. Coding :  Jurnal Komputer  Dan  Aplikasi , 08 (01),  44–
54.
Dwi  Ramadhan,  H.  (2017). Analisis
Pemeliharaan Prediktif
Transformator  Daya  di  PT.  PLN  GI Blimbing  Malang  Dengan  Metode Markov . 9–10.
Kuswoyo, R., Dur, S., & Cipta, H. (2023).
Penerapan  Proses  Stokastik  Markov Chain Dalam Pengendalian Persediaan  Produksi  Kelapa  Sawit  di Perkebunan  Nusantara  IV  Sumatera Utara. G-Tech:  Jurnal  Teknologi Terapan , 7 (2), 429–438. https://doi.org/10.33379/gtech.v7i2.2 025
Marganingsih,  M.,  &  Rosidin,  O.  (2023). Dengan  Kelainan  Dengar  Konduktif .
19 , 28–39.
Masriastri,  I.  G.  A.  K.  Y.  (2018). Perpustakaan dan masyarakat informasi. Al-Maktabah , 3 (2), 72–83.
Meiyanti,  R.,  &  Mestika  Sandy,  C.  L. (2021). Pendeteksi Pengenalan Emosi Pada  Manusia  Menggunakan  Hidden Markov  Model  Dan  Bidirectional Associative  Memory  Dengan  Suara.
Jurnal Tika , 6 (03), 231–237. https://doi.org/10.51179/tika.v6i03.75 6
Prastowo, B. N., Putro, N. A. S., Dhewa, O. A.,  &    Yusuf,  A.  M.  H.  (2019). Pengenalan  Personal    Menggunakan Citra  Tampak  Atas  pada  Lingkungan Cashierless   Strore. Jurnal  Buana Informatika , 10 (1), 19. https://doi.org/10.24002/jbi.v10i1.1779 Suarnatha,  I.  P.  D.,  Agus,  I.  M.,  & Gunawan, O. (2022). Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech  )  manusia. CoSciTech ,
3 (2), 73–80.
Wicaksono,  A.  T.,  &  Fatimah,  T.  (2018). Sistem
Penilaian Online Menggunakan Keamanan One Time
Password  Dengan  Algoritma  Sha  512 Berbasis  Web. Skanika , 1 (3),  938–
943.
Yahya,  N.  I.,  &  Amini,  S.  (2018). Pengimplementasian  One  Time Password  Dan  Notifikasi  Email Menggunakan  Fungsi  Hash  SHA- 512 Berbasis Web Pada SMK Cyber Media. Skanika , 1 (2),  745–750.
https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index .php/SKANIKA/article/view/285