Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## IMPLEMENTASI METODE PATTERN RECOGNITION

## UNTUK PENGENALAN UCAPAN HURUF HIJAIYYAH
1) Ersa Triansyah, 2) Youllia Indrawaty N
1.2) Jurusan Teknik Informatika. Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional
1) ersa.triansyah@yahoo.com, 2) youllia@itenas.ac.id

## Abstrak
Pattern  recognition  memiliki  kemampuan  untuk mengenali  suara  dengan  melakukan  pengenalan  pola suara  melalui  fitur-fitur  sinyal  suara  yang  kemudian dilakukan pengenalan pola melalui perbandingan pola suara  uji  dengan  suara  referensi.  Untuk  mendapatkan fitur-fitur  sinyal  suara,  diperlukan  metode  untuk mengekstraksi  sinyal  suara  sehingga  fitur-fitur  sinyal suara  yang  dibutuhkan  terpenuhi.  MFCC  ( Mel Frequency Cepstral Coefficients ) merupakan alternatif  metode  untuk  melakukan  ektraksi  sinyal yang  menghasilkan  koefisien  cepstral  dari  sinyal suara.  Koefisien  cepstral  sinyal  suara  dari  hasil ektraksi  tersebut,  kemudian  dilakukan  perbandingan kesesuaian antara suara uji dan suara referensi. DTW ( Dynamic  Time  Warping )  salah  satu  algoritma  untuk dapat  melakukan  perbandingan  koefisien  tersebut. Dalam  kasus  pegenalan  ucapan  huruf hijaiyyah umumnya  dilakukan  secara talaqqi (belajar  intensif) antar  seorang  guru  dengan  murid,  penilaian  yang dilakukan  bersifat  subjektif  berdasarkan  kemampuan indera  dari  seorang  guru,  untuk  itu  aplikasi pengucapan  huruf hijaiyyah merupakan  salah  satu alternatif  untuk  mengenali  dan  menguji  kesesuaian ucapan secara objektif melalui penghitungan matematis  dengan  melakukan  pengenalan  pola  suara. Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dari  6  orang yang  diuji  melakukan  pengucapan  29  huruf  3  tanda baca  dan  pengulang  sebanyak  5  kali  menghasilkan persentase  kecocokan  suara  mencapai  di  atas  90  %, nilai threshold 1,3
Kata kunci: Speech Recognition, Pattern Recognition, MFCC, DTW, Hijaiyyah
Abstract
Pattern  recognition  has  ability  to  recognize voice  by  voice  pattern  recognition  through  voice signal  features  which  then  carried  out  voice  pattern recognition  through  comparison  of  tester’s  voice pattern  with  a  reference  voice.  To  get  the  sound signal features, it needs a method for extracting sound signal  so  that  required  sound  signals  features  are fulfilled.  MFCC  is  an  alternative  method  to  perform signal extraction which is produce cepstral coefficients  of  the  sound  signal.  Cepstral  coefficients of  sound  signal  from  the  extraction  then  will  be compared  by  the  match  between  tester  voice  and reference  voice.  DTW  is  one  of  algorithm  to  do  a comparison  of  the  coefficients.  In  the  case  of introducing  hijaiyyah  generally  talaqqi  (intensively) conducted  between  a  teacher  and  students,  the appraisal  is  subjective  based  on  the  sensory capabilities  of  the  teacher,  therefore  hijaiyyah pronunciation application is an alternative to identify and  test  the  suitability  of  speech  objectively  through mathematical  calculations  by  performing  voice pattern  recognition.  From  the  testing  that  has  been done,  from  6  people  tested  do  pronunciations  29 letters and punctuation repeater 3 to 5 times the yield percentage  matches  the  sound  reaches  above  90%,  a threshold value of 1.3.
Keywords: Speech  Recognition,  Pattern  Recognition, MFCC, DTW, Hijaiyyah

## I. P ENDAHULUAN
Pattern  Recognition adalah  sebuah  metode pengenalan  pola  yang  merupakan  bagian  dari kecerdasan  buatan.  Metode  ini  memiliki  kemampuan untuk  mengambil  data-data  mentah  seperti  sinyal suara,  lalu  dari  sinyal  tersebut  dilakukan  sebuah pengambilan  keputusan.  Data  yang  diperoleh  dari

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
pengambilan keputusan diolah dengan cara membandingkannya dengan data  yang sudah dikenali oleh sistem.
Dalam  tahap  membandingkan  sinyal  suara  yang telah  dikenali  sistem  (sinyal  referensi)  dengan  sinyal suara asli, proses ini dilakukan dengan  menggunakan bantuan  algoritma Dynamic  Time  Warping (DTW).
Algoritma
DTW
merupakan
algoritma
pemrogramman dinamis yang efisien dalam memecahkan  masalah  mengenai  proses  pengenalan pola  yang  tugasnya  mencocokan  sinyal  berdasarkan normalisasi waktu maupun pola.
Untuk  mendapatkan  normalisasi  sinyal  suara berdasarkan  waktu  maupun  pola, Mel  Frequency Ceptral  Coeffisien (MFCC)  merupakan  alternatif metode untuk mengektraksi sinyal suara menjadi nilai koefisien yang dapat dieksekusi ke dalam normalisasi waktu  maupun  pola.  Salah  satu  sinyal  suara  yang dapat  diektraksi  oleh  MFCC  yaitu  sinyal  suara  dari pengucapan huruf hijaiyyah
Salah  satu  pembelajaran  pengucapan  huruf hijaiyyah  ini  bisa  dilakukan  dengan  menguji pengucapan  seseorang.  Dengan  mendengarkan  suara seseorang  yang  sedang  mengucapkan  huruf  hijaiyyah lalu  dicek  huruf  yang  di  ucapkan  seseorang  tersebut sesuai atau tidak  sesuai. Namun penilaian ini bersifat subjektif  dimana  seseorang  menilai  ucapan  dari  hasil pendengarannya.  Adapun  penilaian  agar  bersifat objektif  bisa  dilakukan  dengan  menghitung  rasio kecocokan  sinyal  suara  yang  sudah  sesuai  dengan kaidah  bacaanya  dengan  suara  yang  diucapkan seseorang  sehingga  nilai  rasio  menentukan  sinyal suara yang diucapkan sesuai atau tidak sesuai.
Dari  beberapa  hal  yang  telah  dipaparkan  maka perlu  dibuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat  membantu seseorang  yang  ingin  belajar  membaca  Al-Quran secara  benar  dengan  mengenalkan  dan  menguji pengucapan  huruf-huruf  hijaiyah  yang  sesuai  dengan teknik bacaannya secara objektif. Sehingga seseorang yang  ingin  belajar  pengucapan  huruf  hijaiyyah  dapat mengetahui,  memahami  dan  menguji  pengucapannya sesuai atau tidak sesuai.

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Speech Processing
Speech  Processing (pemrosesan  ucapan)  adalah metode  mengekstrak  informasi  yang  diinginkan  dari sebuah  sinyal  suara.  Untuk  memproses  sebuah  sinyal dengan  sebuah  computer  digital,  sinyal  harus
dihadirkan  dalam  bentuk  digital  sehingga  sinyal tersebut  dapat  digunakan  oleh  sebuah  computer digital  (Rabiner,  1993).  Awalnya,  gelombang  suara akustik  diubah  ke  suara  sebuah  sinyal  digital  untuk voice  processing .  Sinyal  digital  disini  adalah  sinyal analog yang telah melalui proses sampling , quantization , dan encoding .

## II.2 Speech Recognition
Speech  Recognition (Pengenalan  Ucapan),  atau yang  sering  disebut  dengan Automatic  Speech Recognition (ASR)  adalah  suatu  pengembangan teknik  dan  sistem  yang  memungkinkan  komputer untuk menerima masukan berupa kata yang diucapkan (Retnawati,  Wirawan,  Wijiati,  2009).  Teknologi  ini merupakan  suatu  perangkat  untuk  mengenali  dan memahami  kata-kata  yang  diucapkan  dengan  cara digitalisasi  kata  dan  mencocokan  sinyal  digital tersebut dengan suatu pola tertentu untuk mengidentifikasikan  kata-kata  tersebut.  Hasil  dari identifikasi  kata  yang  diucapkan  dapat  ditampilkan dalam bentuk tulisan atau dapat dibaca oleh perangkat teknologi  sebagai  sebuah  komando  untuk  melakukan suatu pekerjaan.
Speech  Recognition merupakan  salah  satu  upaya agar  suara  dapat  dikenali  atau  diidentifikasi  sehingga dapat dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi. Pengenalan  ucapan  dapat  dibedakan  ke  dalam  tiga bentuk  pendekatan,  yaitu  pendekatan  akustik-fonetik ( the acoustic-phonetic approach ), pendekatan kecerdasan buatan ( the artificial intelligence approach ),  dan  pendekatan  pengenalan-pola  ( the pattern recognition approach ) (Putra, dkk, 2011)

## II.3 Pattern Recognition
Sebuah  kamus  inggris  mendefinisikan  sebuah pola ( pattern ) sebagai satu contoh atau model sesuatu yang  dapat  disalin.  Sebuah  pola  adalah  juga  tiruan sebuah  model.  Tetapi  disaat  menjelaskan  berbagai tipe objek dalam dunia fisik dan abstrak, definisi yang muncul  dalam  ingatan  -  sebuah  pola  adalah  setiap antar  hubungan  data  (analog  atau  digital),  kejadian dan/atau konsep yang dapat dibedakan. Bentuk wajah, sebuah  meja,  urutan  nada  sebait  musik,  tema  sebuah sajak  atau  simponi,  jejak  yang  dibuat  partikel  pada pelat  fotografik,  kesemuanya  merupakan  tipe  yang berlainan  dari  pola-pola.  Jadi,  pengenalan  sebuah wajah,  sebait  musik,  lukisan,  perkataan  dicetak, kesemuanya  adalah  masalah  pengenalan  pola.

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Pengenalan  pola  langsung  mencakup  pengenalan visual  dan  aural  spasial  (karakter,  gambar,  sidik  jari) dan temporal (gelombang, ucapan), dimana seseorang membutuhkan bantuan alat pengindera (sensor).
Pattern  Recognition adalah  sub  topik  dari machine  learning pada computer  science . Pattern recognition dapat  didefinisikan  sebagai  cara  untuk mengambil  data  mentah  (raw  data)  dan  mengambil sebuah  aksi  dari  kategori  data-data  tersebut  Ronando dan  Irawan,  2012).  Pada  blok  diagram  pengenalan pola  ( Gambar  1 ),  bahwa  dalam  pengenalan  suara diperlukan  suara  uji,  pengekstraksi  ciri,  perbadingan dengan  pola  model, logical  decision ,  dan  keluaran suara yang dikenali.
Pengekstraksi Ciri
Logic Decision Perbandingan Dengan Pola Model Input : Suara Uji Output : Suara Dikenali
Gambar 1 Blok Diagram Pattern Recognition
(Sumber: Syaiful R (L2F001644))
Penjelasan  setiap  blok  diagramnya  sebagai berikut : 1. Pengektraksi Ciri
merupakan
proses mendapatkan  sederetan  besaran  pada  bagian sinyal masukan untuk menetapkan pola pembelajaran atau pola uji.
2. Perbandingan  Dengan  Pola  Model  merupakan pola  uji  yang  akan  dikenali  dan  dibandingkan dengan  setiap  kelas  pola  referensi.  Kesamaan besaran  antara  pola  uji  dengan  setiap  pola referensi akan dihitung.
3. Logic  Decision merupakan  langkah  untuk menentukan  kelas  pola  referensi  mana  yang paling  cocok  untuk  pola  uji  berdasarkan klasifikasi pola.

## II.4 Mel Frequency Cepstrum Coefficients
(MFCC)
MFCC  ( Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficients ) merupakan salah satu metode yang banyak digunakan dalam  bidang speech  technology, baik speaker recognition maupun speech  recognition. Metode  ini digunakan  untuk  melakukan feature  extraction, sebuah  proses  yang  mengkonversikan signal suara menjadi  beberapa  parameter  (Resmawan,  2011 ). Beberapa keunggulan dari metode ini adalah:
1. Mampu untuk menangkap karakteristik suara yang sangat penting bagi pengenalan suara, atau dengan
kata  lain  dapat  menangkap  informasi-informasi penting yang terkandung dalam signal suara.
2. Menghasilkan  data  seminimal  mungkin,  tanpa menghilangkan  informasi-informasi  penting  yang dikandungnya.
3. Mereplikasi  organ  pendengaran  manusia  dalam melakukan persepsi terhadap signal suara.
Contoh  dari signal suara  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Pengujian  yang  dilakukan  untuk  periode waktu  yang  cukup  pendek  akan  menunjukkan karakteristis signal suara  yang stationary. Tetapi  bila dilakukan  dalam  periode  waktu  yang  lebih  panjang karakteristik signal suara  akan  terus  berubah  sesuai dengan kata yang diucapkan
Gambar 2 Contoh signal suara (Sumber: Manuggal, 2005)
. MFCC feature  extraction sebenarnya  merupakan adaptasi  dari  sistem  pendengaran  manusia,  dimana signal suara akan difilter secara linier untuk frekuensi rendah  (dibawah  1000  Hz)  dan  secara  logaritmik untuk  frekuensi  tinggi  (diatas  1000  Hz).  Gambar  3 merupakan block diagram untuk MFCC.
Cepstral Filtering Fast Fourier Transform Windowing
Mel Frequency Warping Discrete Cosine Transform Frame Blocking Pre Emphasize Speech Frame Spectrums Mel Spectrums Mel Capstrums Feature Extraction DC-Removal Gambar 3 Blok Diagram MFCC (Sumber: Adi Resmawan, 2011)

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
II.5 Dynamic Time Warping (DTW)
Satu  masalah  yang  cukup  rumit  dalam speech recognition (pengenalan  wicara)  adalah  proses perekaman  yang terjadi seringkali berbeda durasinya, biarpun  kata  atau  kalimat  yang  diucapkan  sama. Bahkan  untuk  satu  suku  kata  yang  sama  atau  vocal yang sama seringkali proses perekaman terjadi  dalam durasi  yang  berbeda.  Sebagai  akibatnya  proses matching  antara  sinyal  uji  dengan  sinyal  referensi ( template )  seringkali  tidak  menghasilkan  nilai  yang optimal.
Sebuah  teknik  yang  cukup  popular  di  awal perkembangan  teknologi  pengolahan  sinyal  wicara adalah dengan memanfaatkan sebuah teknik dynamic- programming yang  juga  lebih  dikenal  sebagai Dynamic Time Warping (DTW) (Resmawan, 2011). Teknik DTW ini ditujukan untuk mengakomodasi perbedaan  waktu  antara  proses  perekaman  saat pengujian  dengan  yang  tersedia  pada template sinyal referensi. Prinsip dasarnya adalah dengan memberikan  sebuah  rentang  ' steps '  dalam  ruang (dalam  hal  ini  sebuah  frame-frame  waktu  dalam sample,  frame-frame  waktu  dalam  template)  dan digunakan  untuk  mempertemukan  lintasan  yang menunjukkan local match terbesar (kemiripan) antara time  frame  yang  lurus.  Total  ` similarity  cost '  yang diperoleh  dengan  algorithm  ini  merupakan  sebuah indikasi  seberapa  bagus sample dan template ini memiliki  kesamaan,  yang  selanjutnya  akan  dipilih best-matching template .
DTW  ( DynamicTime  Warping )  adalah  metode untuk  menghitung  jarak  antara  dua  data time  series. Keunggulan  DTW  dari  metode  jarak  yang  lainnya adalah mampu menghitung  jarak dari dua vektor data dengan panjang berbeda.
Jarak  DTW  diantara  dua  vektor  dihitung  dari jalur pembengkokkan optimal ( optimal warping path ) dari  kedua  vektor  tersebut.  Ilustrasi  pencocokan dengan metode DTW ditunjukkan pada Gambar 4.
Dari  beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk menghitung  DTW,  salah  satu  yang  paling  handal adalah  dengan  metode  pemrograman  dinamis.  Jarak DTW  dapat  dihitung  dengan  persamaan  sebagai berikut :
Persamaan:
) , ( ) , ( n m V U D              ) 1 , ( ) 1 , 1 ( ) , 1 ( min ) , ( ) , ( j i j i j i v u d n m j i base     Keterangan :         ) 0 , ( , 0 ) 0 , 0 ( , ) , 0 ( , 0 ) 0 , 0 (     ) ... 3 , 2 , 1 ; ... 3 , 2 , 1 ( n j m i   Kolom dengan nilai n) j m,1 i )(1 , (     j i  dinamakan
matriks jarak terjumlahkan.
Sinyal Uji

## Sinyal Referensi

## Gambar 4 Ilustrasi DTW
Gambar 5 adalah contoh matriks jarak terjumlahkan.
Dalam speech  recognition ,  DTW  merupakan metode  yang  paling  sering  digunakan  khususnya dalam proses pencocokan suara.

## Sinyal Uji (V)

## Sinyal

## Refrensi
(U)
Gambar 5 Ilustrasi matrik jarak terjumlahkan ( cumulative distance matrix ) antara 2 vektor. U={2,5,2,5,3}, V={0,3,6,0,6,1}

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Tabel 1 Penghitungan DTW Menggunakan Matriks (Sumber : Adi resmawan, 2010)

## III. C ARA K ERJA S ISTEM
Untuk  menggambarkan  langkah-langkah  dan urutan  prosedur  dari  aplikasi  pengenalan  ucapan  ini secara umum maka dibuat sebuah model kerja sistem aplikasi  secara  umum  seperti  pada  Gambar  6. Langkah  pertama  dalam  aplikasi  pengenalan  ucapan yaitu  menerima  masukan  sinyal  ucapan  dari microphone yang kemudian di analisis sinyal tersebut dengan melakukan konversi dari sinyal ucapan analog menjadi  digital.  Setelah  di  konversi  langkah selanjutnya  menganalisa  sinyal  digital  dengan dilakukan normalisasi sinyal tersebut sesuai kebutuhan  kerja  yang  selanjutnya  akan  digunakan untuk melakukan ektraksi sinyal menggunakan teknik
Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sehingga  menghasilkan  fitur-fitur  ekstraksi  sinyal yang  diperlukan  dalam  proses  pencocokan  input sinyal  ucapan  asli  dengan  sinyal  ucapan  referensi  di database yang  sudah  dilakukan  analisis  sinyal  dan fitur ekstraksi.
Sinyal Ucapan Ektraksi Fitur (MFCC) Ektraksi Fitur (MFCC) Sinyal
Ucapan
Referensi Pencocokan Pola (DTW) Keputusan Analisis Sinyal Analisis Sinyal Sinyal referensi Sinyal asli

## Gambar 6 Sistem Kerja Aplikasi Pengenalan Ucapan
Hasil  proses  pencocokan  (Gambar  7)  yang dilakukan  dengan  cara  mencocokanya  menggunakan bantuan  algoritma Dynamic  Time  Warping (DTW). Nilai perbandingan sinyal ucapan yang dihasilkan dari

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
hasil perbandingan sinyal ucapan kemudian dijadikan sebagai acuan dalam menghasilkan sebuah keputusan.

## Gambar 7. Hasil Proses DTW

## IV. MFCC
Tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam  proses feature extraction MFCC sebagai berikut:
1. Sinyal ucapan di rekam melalui microphone yang setelah di rekam di konversi  dari analog  menjadi digital.    Data  sinyal  suara  diperoleh  dengan  cara merekam suara melalui mikrofon yang dihubungkan dengan komputer. Perekaman suara di  dalam  aplikasi  menggunakan  frekuensi sampling  standar  44100Hz.  Suara  dengan  format .wav ini bisa menggunakan 16 bits/sample dan 1 untuk channel mono . Durasi suara  yang direkam apabila  lebih  pendek  lebih  mudah  untuk  diambil perbedaan fiturnya. Dalam analisis ini digunakan contoh  durasi  rekaman  yang  diambil  adalah  2 detik.
2. Melakukan proses DC-Removal
untuk mendapatkan  nilai  normalisasi  dari  sampel  data suara  masukan.  Masukan  dari  proses  ini  adalah sampel  suara  dalam  bentuk  array  dan  outputnya adalah array sample suara yang sudah dinormalisasi  dengan  sampel  nilai  sampel  data 10.
y[n] = x[n] -    , 0 ≤ n ≤N-1
=
n = 10- 12.75 = -2.75
3. Melakukan proses Pre-emphasize untuk memperbaiki  sinyal  dari  gangguan noise , sehingga dapat meningkatkan tingkat akurasi dari proses feature extraction
y[n] = s[n] – α s[n – 1] Y = (-0.75-(-2.75 * 0, 97) = 1.9175
4. Melakukan  proses Frame  Blocking bertujuan untuk  membagi  sampel  sinyal  menjadi  beberapa frame slot dengan panjang tertentu
Jumlah frame = (( I-N)/M)+1)
N = 88200 * 0,02 = 1764 Sample Point M = 882 Sehingga Jumlah Frame : ((I-N) M) +1 = ((88200-1764 )/ 882))+1 = 99
5. Melakukan  proses Windowing untuk  mengurangi efek aliasing pada  ujung-ujung frame yang dihasilkan oleh proses frame blocking .
W =
W = 0.54 – 0.46 cos
6. Melakukan proses FFT ( Fast Fourier Transform ) merubah signal  digital dari time  domain ke frequency  domain. sehingga  diperoleh  sampel signal dalam frequensi domain.
F=1/4[-0.44(cos((2phi*0*0)/4))]- jsin(cos(2phi*0*0)/4)+[0.09(cos((2phi*0*1)/4))]- jsin(cos(2phi*0*1)/4)+[0.26(cos((2phi*0*2)/4))]- jsin(cos (2phi*0*2)/4) + [0.46(cos((2phi*0*3)/4))]-jsin(cos(2phi*0*2)/4) =0.0925+0j = 0.0925
7. Melakukan  proses Mel  Frequency  Warping atau proses filterbank untuk  untuk  mendapatkan  nilai diskrit  dari  sinyal  untuk  proses  DCT  ( Discrete Cosine Transform H=2595*log(1+1000/700)/ /2= 21621.44 S= *21621.44 = 1999.15
8. Melakukan  proses  DCT  untuk  mendapatkan mel cepstrums. Proses  DCT  adalah  langkah  terakhir dari  proses feature  extraction. Melalui  proses  ini akan  diperoleh  beberapa  nilai  yang  merupakan dimensi dari vector yang bersangkutan

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
9. Melakukan  proses Cepstral  Liftering ,  bertujuan menghaluskan spectrum sinyal dari mel cepstrums .
W =  {1 + L/2 sin(n*phi/L)} W = 0.0026*1/2*sin(3.14/1) = 0.20 10. Spectrum sinyal  yang  telah  dihasilkan  bernilai cepstral  coefficient digunakan  sebagai  fitur ektraksi.
DC-Removal Pre-Emphasize Frame Blocking Windowing Fast Fourier Transform Mel Frequency Warping Discrete Cosine Transform Cepstral Filtering MULAI SELESAI Sinyal Ucapan Fitur Ekstraksi MFCC Gambar 8 Flowchart MFCC
(Sumber: Adi Resmawan, 2011)
11. Persentasi  Match  dihitung  berdasarkan  jumlah yang  sesuai  dibagi  dengan  jumlah  keseluruhan pengujian lalu di 100%.

## Matching =

## V. I MPLEMENTASI
Pada implementasi fungsionalitas jarak kesesuian ini dapat dilakukan pengguna mendapatkan informasi seberapa besar nilai jarak kesamaan antara suara yang di  referensi  dengan  suara  yang  diucapkan  pengguna setelah  melakukan  pengujian  ucapan.  Hasil  dari  nilai jarak kesesuaian terlihat pada Gambar 9.
Pada  implementasi  fungsionalitas  sinyal  domain waktu  ini  dapat  di  lakukan  pengguna  mendapatkan informasi  sinyal  suara  yang  diucapkan  berdasarkan domain  waktu  setelah  melakukan  pengujian  ucapan. Terlihat pada Gambar 10.

## Gambar 9 Nilai Jarak Kesesuaian (DTW)
Pada  implementasi  fungsionalitas  sinyal  domain waktu  ini  dapat  di  lakukan  pengguna  mendapatkan informasi  sinyal  suara  yang  diucapkan  berdasarkan domain  waktu  setelah  melakukan  pengujian  ucapan. Terlihat pada Gambar 11

## Gambar 10 Sinyal Suara Domain Waktu
Pada implementasi fungsionalitas jarak kecocokan ini dapat dilakukan pengguna mendapatkan  informasi  seberapa  besar  nilai  jarak kesamaan antara suara yang di referensi dengan suara yang diucapkan pengguna setelah melakukan pengujian  ucapan.  Hasil  dari  nilai  jarak  kesamaan terlihat pada Gambar 12

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## Gambar 12 Nilai Jarak DTW

## VI. P ENGUJIAN
Dari  pengujian  yang  dilakukan  kepada  6  orang yang terdiri dari 3 pria dan 3 wanita. Hasil  Pengujian dihasilkan nilai kecocokan pada Tabel 2 terhadap P1, Tabel 3 terhadap P2, Tabel 4 terhadap P3  untuk hasil uji  kepada  pria  dewasa  dan  Tabel  5  terhadap  P4, Tabel  6  terhadap  P5,  dan  Tabel  7  terhadap  P6  untuk hasil  uji  kepada  wanita  dewasa.  Jumlah  total pengujian  setiap  orang  dilakukan  sebanyak  435  kali untuk  29  huruf  3  tanda  baca  dan  5  kali  pengulangan masing-masing  di  setiap  huruf  dan  tanda  bacanya dengan nilai ambang batas kesesuaian jarak maksimal sebesar 1.

## Tabel 2 Hasil Uji Pria Dewasauntuk threshold 1
terhadap P1 ID Pengujia n Jumlah Penguji an Jumlah Match Persenta si Match (%) L1 Dendri 435 69 15.8 L2 Hambali 435 89 20.4 L3 Aditya 435 90 20.6 Tabel 3 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1 terhadap P2 ID Pengujia n Jumlah Penguji an Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 81 18.6 L2 Hambali 435 94 21.6 L3 Aditya 435 63 14.4 Tabel 4 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1 terhadap P3 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 70 16.0
L2 Hambali 435 87 20 L3 Aditya 435 54 12.4 Tabel 5 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1 P4 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 63 14.4 W2 Nada 435 56 12.8 W3 Dinda 435 71 16.3 Tabel 6 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1 P5 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 74 17.0 W2 Nada 435 72 16.5 W3 Dinda 435 67 15.4 Tabel 7 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1 P6 ID Penguji an Jumlah Penguji an Jumlah Match Persenta si Match (%) W1 Tita 435 77 17.7 W2 Nada 435 81 18.6 W3 Dinda 435 64 14.7
Dari  pengujian  yang  dilakukan  kepada  6  orang yang terdiri dari 3 pria dan 3 wanita. Hasil Pengujian dihasilkan nilai kecocokan pada Tabel  8 terhadap P1, Tabel 9 terhadap P2, Tabel 10 terhadap P3 untuk hasil uji  kepada  pria  dewasa  dan  Tabel  11  terhadap  P4, Tabel 12 terhadap P5, dan Tabel 13 terhadap P6 untuk hasil  uji  kepada  wanita  dewasa.  Jumlah  total pengujian  setiap  orang  dilakukan  sebanyak  435  kali untuk  29  huruf  3  tanda  baca  dan  5  kali  pengulangan masing-masing  di  setiap  huruf  dan  tanda  bacanya dengan nilai ambang batas kesesuaian jarak maksimal sebesar 1.1.
Tabel 8 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.1
terhadap P1 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%) L1 Dendri 435 215 49.4 L2 Hambali 435 220 50.5 L3 Aditya 435 203 46.6 Tabel 9 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.1 terhadap P2 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%)

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
L1 Dendri 435 207 47.5 L2 Hambali 435 163 37.4 L3 Aditya 435 197 45.2 Tabel 10 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.1 terhadap P3 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%) L1 Dendri 435 211 48.5 L2 Hambali 435 237 54.4 L3 Aditya 435 210 48.2 Tabel 11 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.1 P4 ID Pengujian Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%) W1 Tita 435 201 46.2 W2 Nada 435 233 53.5 W3 Dinda 435 214 49.1 Tabel 12 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.1 P5 ID Pengujia n Jumlah Penguji an Jumlah Match Persenta si Match (%) W1 Tita 435 193 44.3 W2 Nada 435 216 49.6 W3 Dinda 435 183 42.0 Tabel 13 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.1 P6 ID Pengujia n Jumlah Penguji an Jumlah Match Persenta si Match (%) W1 Tita 435 221 50.8 W2 Nada 435 187 42.9 W3 Dinda 435 199 45.7
Dari  pengujian  yang  dilakukan  kepada  6  orang yang terdiri dari 3 pria dan 3 wanita. Hasil Pengujian dihasilkan  nilai  kecocokan  pada  Tabel  14  terhadap P1, Tabel 15 terhadap P2, Tabel 16 terhadap P3 untuk hasil  uji  kepada  pria  dewasa  dan  Tabel  17  terhadap P4,  Tabel  18  terhadap  P5,  dan  Tabel  19  terhadap  P6 untuk  hasil  uji  kepada  wanita  dewasa.  Jumlah  total pengujian  setiap  orang  dilakukan  sebanyak  435  kali untuk  29  huruf  3  tanda  baca  dan  5  kali  pengulangan masing-masing  di  setiap  huruf  dan  tanda  bacanya dengan nilai ambang batas kesesuaian jarak maksimal sebesar 1.2.
Tabel 14 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.2
terhadap P1 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%) L1 Dendri 435 245 56.3 L2 Hambali 435 231 53.1 L3 Aditya 435 243 55.86 Tabel 15 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.2terhadap P2 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentas i Match (%) L1 Dendri 435 238 54.7 L2 Hambali 435 215 49.4 L3 Aditya 435 223 51.2 Tabel 16 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.2 terhadap P3 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 241 55.4 L2 Hambali 435 263 60.4 L3 Aditya 435 247 56.7 Tabel 17 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.2 P4 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 233 53.5 W2 Nada 435 201 46.2 W3 Dinda 435 251 57.7 Tabel 18 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.2 P5 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 228 52.4 W2 Nada 435 243 55.8 W3 Dinda 435 215 49.4 Tabel 19 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.2 P6 ID Pengujia n Jumlah Penguji an Jumlah Match Persenta si Match (%) W1 Tita 435 262 60.2 W2 Nada 435 251 57.7 W3 Dinda 435 213 48.9

## Ersa Triansyah, Youllia Indrawaty N
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Dari  pengujian  yang  dilakukan  kepada  6  orang yang terdiri dari 3 pria dan 3 wanita. Hasil Pengujian dihasilkan  nilai  kecocokan  pada  Tabel  19  terhadap P1,  Tabel  20  terhadap  P2,  Tabel  21  terhadap  P3 untuk  hasil  uji  kepada  pria  dewasa  dan  Tabel  22 terhadap  P4,  Tabel  23  terhadap  P5,  dan  Tabel  24 terhadap  P6  untuk  hasil  uji  kepada  wanita  dewasa. Jumlah  total  pengujian  setiap  orang  dilakukan sebanyak 435 kali untuk 29 huruf 3 tanda baca dan 5 kali  pengulangan  masing-masing  di  setiap  huruf  dan tanda  bacanya  dengan  nilai  ambang  batas  kesesuaian jarak maksimal sebesar 1.3.

## Tabel 19 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.3
terhadap P1 ID Penguji an Jumlah Pengujian Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 314 72.1 L2 Hambali 435 351 80.6 L3 Aditya 435 363 83.4 Tabel 20 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.3 terhadap P2 ID Penguji an Jumlah Pengujian Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 361 82.9 L2 Hambali 435 354 81.3 L3 Aditya 435 401 92.1 Tabel 21 Hasil Uji Pria Dewasa untuk threshold 1.3 terhadap P3 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) L1 Dendri 435 407 93.5 L2 Hambali 435 411 94.4 L3 Aditya 435 370 85.0 Tabel 22 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.3 P4 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 331 76.0 W2 Nada 435 326 74.9 W3 Dinda 435 357 82.0 Tabel 23 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.3 P5 ID Pengujia n Jumlah Pengujia n Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 385 88.5 W2 Nada 435 271 62.2 W3 Dinda 435 357 82.0
Tabel 24 Hasil Uji Wanita Dewasa untuk threshold 1.3 P6 ID Pengujia n Jumlah Pengujian Jumlah Match Persentasi Match (%) W1 Tita 435 378 86.8 W2 Nada 435 345 79.3 W3 Dinda 435 391 89.88

## VII. K ESIMPULAN
Dari  pengembangan  aplikasi  pengenalan  ucapan huruf  hijaiyyah  ini  ada  beberapa  yang  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Aplikasi  mampu  melakukan  pengenalan  ucapan huruf hijaiyyah menggunakan   metode sebagai fitur  ekstraksi  MFCC  dan  algoritma  DTW  untuk pencocokan dua sinyal  ucapan  asli  maupun referensi.
2. Hasil  pengujian  dilakukan  kepada  6  orang pengguna  yang  terdiri  dari  3  pria  dan  3 presentase  nilai  similiarty  cost  dengan
threshold 1.3 paling optimal
nilai kecocokanya yang mencapai diatas 94%.

## R EFERENSI
Darma,  Putra  ,dkk.  2011.  “Verifikasi  Biometrika  Suara Menggunakan  Metode  MFCC  dan  DTW”. Universitas Udayana
Rabiner,  Lm  et,al.  1993.  “Fundamental  of  Speech Recognition”. Prentice Hall PTR
Retnawati,  Wirawan,  Endang  Widjiati.  2009.  “Kompresi Audio  Secara  Terdistribusi  Pada  Microphone Array”.  ITS. Universitas Kristen Petra
Resmawan,  A,  2010.  Verifikasi  Suara  Menggunakan MEtode MFCC dan DTW.
Ronando,  E.,  dan  Irawan,  M.I,  2012.  Pengenalan  Ucapan Kata  Sebagai  Pengendali  Gerakan  Robot  Lengan Secara Real-Time dengan Metode Linear Predictive Coding – Neuro Fuzzy