## KLASIFIKASI UCAPAN KATA DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## Sukmawati Nur Endah, Dinar Mutiara KN
Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, FSM, Universitas Diponegoro sukma_ne@yahoo.co.id , dinar.mutiara@undip.ac.id

## ABSTRAK
Menurut Undang-Undang No 32 Tahun 2002, Peraturan Komisi Penyiaran Indonesia No 02/P/KPI/12/2009 tentang  Pedoman  Perilaku  Penyiaran  dan  Peraturan  Komisi  Penyiaran  Indonesia  No  03/P/KPI/12/2009 tentang Standar Program Siaran, diantaranya disebutkan bahwa program siaran tidak boleh memaki dengan kata-kata kasar, tidak boleh melecehkan, menghina atau merendahkan kelompok masyarakat minoritas dan marginal.  Namun  untuk  mensensor  kata-kata  tersebut  secara  otomatis  belum  ada.  Sehingga  perlu  adanya suatu  perangkat  lunak  cerdas  yang  dapat  menyensor  kata-kata  tersebut  secara  otomatis.  Untuk  dapat menyensor, perangkat lunak harus mampu mengenali kata-kata yang dimaksud. Penelitian ini mengusulkan pengklasifikasian  ucapan  kata  dalam  dua  kelas,  yaitu  kelas  kata-kata  yang  berisi  makian  kasar  dan  kelas kata  yang  bukan  termasuk  kata  makian  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM). Data ucapan kata yang diambil merupakan data suara untuk kelompok umur 19 – 21 tahun yang terdiri dari 19 pria dan 8 wanita. Masing-masing orang mengucapkan 25 kata makian kasar dan 25 kata yang bukan termasuk  kata  makian.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  dengan  melibatkan  25  data  training  dan  25  data testing,  untuk  suara  pria  menghasilkan  tingkat  keakuratan  sebesar  78,4%  dan  untuk  suara  wanita menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 80%.
Kata kunci: Support Vector Machine , klasifikasi ucapan kata

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Undang-Undang  No  32  Tahun 2002 tentang penyiaran, dalam pasal 4 disebutkan bahwa  penyiaran  sebagai  kegiatan  komunikasi massa mempunyai fungsi sebagai media informasi, pendidikan,  hiburan  yang  sehat,  kontrol  dan perekat  sosial  [1].  Untuk  memenuhi  tujuan tersebut,  isi  siaran  telah  diatur  dalam  Undang- Undang No 32 Tahun 2002 Pasal 35 dan Pasal 36 serta  dipertegas  di  Peraturan  Komisi  Penyiaran Indonesia  No  02/P/KPI/12/2009  tentang  Pedoman Perilaku  Penyiaran  dan  Peraturan  Komisi Penyiaran Indonesia No 03/P/KPI/12/2009 tentang Standar  Program  Siaran.  Dalam  peraturan  di  atas, diantaranya  disebutkan  bahwa  program  siaran tidak boleh memaki dengan kata-kata kasar, tidak boleh  melecehkan,  menghina  atau  merendahkan kelompok  masyarakat  minoritas  dan  marginal seperti  kelompok  dengan  pekerjaan  tertentu (pekerja rumah tangga, hansip, satpam), kelompok
yang  memiliki  penyimpangan  (waria),  kelompok dengan  ukuran  dan  bentuk  fisik  di  luar  normal (gigi  tongos,  gemuk,  cebol,  mata  juling), kelompok  yang  memiliki  cacat  fisik  (tuli,  buta, bisu),  kelompok  yang  memiliki  cacat  atau keterbelakangan  mental  (autis,  idiot),  dan kelompok pengidap penyakit tertentu (HIV/AIDS, kusta, epilepsi, alzheimer, latah) [2,3].
Sampai  saat  ini,  untuk  program-program siaran  yang  tidak  ditayangkan  secara live (langsung),  kata-kata  makian  yang  kasar, melecehkan  ataupun  menghina  akan  disensor dengan  memberikan  suara  bib  pada  kata-kata tersebut.  Namun,  untuk  siaran  langsung  hal tersebut tidak dapat dilakukan. Hal ini merupakan kekhawatiran  Komisi  Penyiaran  Indonesia  (KPI) yang disampaikan oleh Nina Mutmainah, Anggota KPI Pusat yang merangkap Koordinator Isi Siaran dalam  Diskusi  KPI  dengan  Grup  Trans  Corp  di Gedung Trans Corp, Senin, 13 Februari 2012 [4]. Untuk itu, diperlukan suatu perangkat lunak cerdas
yang  mampu  mensensor  kata-kata  yang  tidak diinginkan  secara  otomatis  dan realtime .  Supaya dapat  mensensor  kata-kata  yang  tidak  diinginkan, perangkat  lunak  harus  mampu  mengenali  terlebih dulu kata yang terucap termasuk kata-kata makian atau  bukan.  Salah  satu  cara  untuk  mengenali  kata yang  terucap,  dapat  dilakukan  pengklasifikasian kata,  apakah  termasuk  kata-kata  makian  atau bukan.
Dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya, metode  untuk  melakukan  pengklasifikasian  ada beberapa  macam,  diantaranya  jaringan  syaraf tiruan untuk klasifikasi data aplikasi kredit di bank dan  data  mining  [5,6],  metode  boosting  untuk klasifikasi  deteksi  objek  manusia  [7],  hidden markov  model,  Bayesian  classification  untuk klasifikasi  dalam  pengenalan  suara  [8],  dan support  vector  machine untuk  klasifikasi  pose manusia  [9,10].  Dari  hasil  penelitian  tersebut, pengklasifikasian  dengan  support  vector  machine mempunyai  tingkat  keakuratan  yang  tinggi. Sehingga dalam penelitian ini dilakukan pengklasifikasian  ucapan  kata  dalam  dua  kelas yaitu kelas kata-kata makian yang kasar yang perlu disensor,  dan  kelas  yang  bukan  kata-kata  makian, dengan  menggunakan  metode support  vector machine .

## II. GAMBARAN UMUM SISTEM
Gambaran  umum  sistem  yang  dibangun adalah seperti pada gambar 1.
Tahap analisis suara merupakan tahap untuk mengambil nilai pitch dari ucapan kata yang telah direkam. Sedangkan untuk proses pengklasifikasiannya menggunakan metode SVM.

## III. SINYAL SUARA
Definisi  dari sinyal suara yaitu suatu sinyal yang  mewakili  dari  suara  [11].  Sinyal  suara dibentuk  dari  kombinasi  berbagai  frekuensi  pada berbagai  amplitudo  dan  fasa.  Untuk  dapat melakukan proses pengolahan sinyal suara langkah pertama  yaitu  penyamplingan.  Penyamplingan  / pencuplikan  adalah  mengukur  masukan  sinyal
suara  pada  sela  waktu  tertentu,  kemudian mengkonversinya  ke  dalam  skala  tersendiri,  dan menyimpannya.  Gambar  2  menunjukkan  sinyal suara  yang  dicuplik  pada  frekuensi  8  KHz.  Ini berarti  bahwa  terjadi  pengukuran  masukan  sinyal suara  sebanyak  8000  kali  selama  1  detik.  Fungsi pencuplikan yaitu agar sinyal suara dapat disimpan dalam bentuk digital.
Gambar 1. Gambaran umum sistem
Gambar 2. Sinyal suara yang dicuplik pada frekuensi pencupikan  8 KHz [11]
x
Pada  Gambar  3  menunjukkan  sinyal  suara yang  sudah  ditampilkan  dalam  bentuk  digital, dimana  bentuk  sinyal  bukanlah  sinyal  kontinyu tetapi merupakan sinyal diskret.
Gambar 3. Sinyal suara dalam bentuk diskret [11]
Menganalisis  suatu  suara  dapat  diartikan menganalisis suara dalam komponen frekuensi dan waktu  dari  suara  tersebut.  Komponen  frekuensi menentukan  tinggi  rendahnya  suara  sedangkan komponen  waktu  sangat  menentukan  kapan  suatu suara dibunyikan. Dengan mengetahui komponen- komponen  tersebut  sinyal  suara  dapat  dianalisis dengan rinci.
Semua informasi isyarat analog agar tidak hilang  setelah  mengalami  pencuplikan,  maka proses  pencuplikan  tersebut  harus  mengikuti teorema  pencuplikan,  yaitu  jika  komponen frekuensi  tertinggi  didalam  suatu  sinyal  adalah f maks ,  maka  sinyal  tersebut  harus  dicuplik  pada frekuensi  paling  sedikit  2f maks agar  sampel  dapat menggambarkan sinyal asli kembali secara penuh. Frekuensi  cuplik  dapat  dinyatakan  dengan  F s ≥ 2f maks ,  ,  dimana  Fs  adalah  frekuensi  pencuplikan atau  disebut  laju  Nyquist.  Oleh  karena  itu,  jika komponen  frekuensi  maksimum  dalam  sinyal analog  adalah  4  KHz,  maka  agar  bisa mendapatkan  semua  informasi  dalam  sinyal tersebut,  suara  harus  dicuplik  dengan  kecepatan frekuensi 8 KHz atau lebih.

## IV. PITCH
Salah  satu  parameter  dari  sinyal  suara adalah frekuensi fundamental. Frekuensi fundamental  dalam  istilah  instrumen  musik dikenal  sebagai pitch atau  nilai  frekuensi  dari suatu jenis nada. Pitch atau tinggi nada [12] adalah hasil  akustik  dari  kecepatan  getaran  pita  suara. Semakin  cepat  getaran  pita  suara,  semakin  tinggi, tinggi  nadanya.  Sehingga pitch ini  dapat digunakan sebagai ciri bersuara.
Dengan  melihat  pemodelan  untuk  sintesa sinyal  suara  pada  Gambar  4,  generator    impuls memberikan  sumber  pembangkitan  untuk  sinyal suara  berbunyi  berupa  fonem  vokal  (a/e/i/o/u) yang dapat diatur selang waktunya oleh parameter- parameter  periode pitch .  Berdasarkan  penelitian, periode pitch berkisar antara 10-20 milidetik [13]. Disamping generator impuls, generator derau acak juga  berfungsi  sebagai  sumber  pembangkitan untuk  sinyal  suara  tidak  bersuara  berupa  fonem konsonan (h/k/s/t).
Setiap  manusia  mempunyai  kisaran pitch tersendiri,  tergantung  dari  bentuk  pangkal tenggorok  yang  dimilikinya[13].  Untuk  pria memiliki  kisaran pitch sebesar  50-250  Hz.  Dan untuk  wanita  memiliki  kisaran pitch sebesar  120- 500  Hz.  Tinggi  rendahnya  nilai pitch tergantung pada  intonasi  suara,  dan  tingkat  emosi  dari manusia [13].

## V. SVM
Support
Vector Machine (SVM)
dikembangkan  oleh  Boser,  Guyon,  Vapnik  dan pertama  kali  dipresentasikan  pada  tahun  1992  di Annual  Workshop  on  Computational  Learning Theory.  Konsep  SVM  dapat  dijelaskan  secara sederhana  sebagai  usaha  mencari  hyperplane terbaik  yang  berfungsi  sebagai  pemisah  dua  buah kelas  pada  input  space  [15].  Hyperplane  dalam ruang  vector  berdimensi d adalah  affine  subspace berdimensi d-l yang  membagi  ruang  vector tersebut ke dalam dua bagian yang masing-masing berkorespondensi pada kelas yang berbeda [16].
Waktu (detik) Amp li tu do (d B ) t A
Gambar 4. Model sintesis suara [14]
Masalah  klasifikasi  merupakan  usaha menemukan  garis  (hyperplane)  yang  memisahkan suatu objek dalam dua kelas. Seperti contoh pada Gambar  5  terlihat  banyak  kemungkinan  garis klasifikasi  linier  yang  dapat  digunakan  untuk memisahkan data, akan tetapi hanya ada satu garis yang  memaksimalkan  margin  (jarak  maksimum antara  data  terdekat  pada  setiap  kelas).  Garis klasifikasi  linier  tersebut  dinamakan  hyperplane pemisah yang optimal [17].
Gambar 5. Hyperplane pemisah yang optimal (Garis yang tebal)
Hyperplane  pemisah  terbaik  antara  kedua kelas  dapat  ditemukan  dengan  mengukur  margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya.  Margin  adalah  jarak  antara hyperplane  tersebut  dengan  pattern  terdekat  dari masing-masing  kelas.  Pattern  yang  terdekat  ini disebut  dengan  support  vector.  Garis  solid  pada Gambar  6  menunjukkan  hyperplane  yang  terbaik, yaitu yang terletak tepat pada tengah-tengah kelas kedua  kelas.  Sedangkan  titik  merah  dan  kuning
yang berada dalam lingkaran hitam adalah support vector. Usaha untuk mencari lokasi hyperplane ini merupakan  inti  dari  proses  pembelajaran  pada SVM [15].
Gambar 6. Usaha SVM dalam menemukan hyperplane terbaik
Klasifikasi dengan metode SVM melibatkan data training dan  data  testing  dimana  masing- masing  terdiri  dari  beberapa  masukan  data. Masing-masing  masukan  dalam  data training berisi  satu  nilai  target  dan  beberapa  atribut. Tujuan  dari  SVM  adalah  memproduksi  sebuah model  yang  dapat  memprediksi  nilai  target  dari data  pengujian  yang  hanya  diberikan  nilai atributnya.
Jika  diberikan  himpunan  data  pelatihan (x i ,y i ), i = 1, 2, ... l dimana x i ∈ R n dan y ∈ { -1,1} l , SVM  membutuhkan  solusi  dari  problem  optimasi berikut,
Disini  vektor  pelatihan  x i dipetakan  ke dimensi  yang  lebih  tinggi  dengan  suatu  fungsi φ . Kemudian SVM akan mencari sebuah hyperplane yang  memisahkan  secara  linier  dengan  margin maksimal  dalam  dimensi  yang  lebih  tinggi tersebut.  C  >  0  merupakan  parameter  pinalti  dari error.  Selanjutnya,  K(x i ,x j )  = φ (x i ) T φ (x j )  disebut fungsi  kernel.  Fungsi  kernel  ini  ada  beberapa macam,  diantaranya  fungsi  linier,  polynomial, radial basis function (RBF) dan sigmoid. [18]
Dalam penelitian ini digunakan fungsi kernel yang linier yaitu K(x i ,x j ) = x i T x j .

## VI. EKSPERIMEN DAN ANALISA HASIL

## 6.1. Eksperimen
Eksperimen  dilakukan  dengan  merekam suara  27  orang  usia  19-21  tahun  yang  terdiri  dari 19  pria  dan  8  wanita.  Perekaman  dilakukan dengan  rata-rata  frekuensi  sampling  44100  Hz, channel  mono  dan  resolusi  16  bit.  Tiap  orang mengucapkan 25 (lima) kata kasar dan 25 ( lima) kata tidak kasar.
Eksperimen  yang  dilakukan  dibedakan untuk  suara  pria  dan  wanita.  Masing-masing kategori  suara  dilakukan  pengujian  sebanyak  5 kali untuk data training dan data testing yang sama yaitu masing-masing 25 data dan sebanyak 2 kali untuk  jumlah  data  training  dan  data  testing  yang berbeda.  Setiap  eksperimen  mempunyai  data  kata yang  berbeda.  Data  yang  digunakan  sebagai  data training juga berbeda dengan data yang digunakan untuk  data  testing.  Kelas  positif  merupakan  kelas untuk  kata-kata  makian  yang  kasar,  sedangkan kelas  negatif  merupakan  kelas  untuk  kata  yang bukan  makian.  Tabel  1  merupakan  hasil eksperimen  dengan  jumlah  data  training  sama dengan  data  testing,  yaitu  25  data,  sedangkan Tabel  2  merupakan  hasil  eksperimen  dengan jumlah  data  training  tidak  sama  dengan  data testing.
Tabel 1. Hasil eksperimen dengan jumlah data training dan data testing sama Suara Eksperimen Data Training Data Testing Jumlah Data Error Tingkat Keakuratan (%) K + K - Σ K + K - Σ Wanita 1 12 13 25 13 12 25 6 76% 2 13 12 25 12 13 25 3 88% 3 12 13 25 13 12 25 5 80% 4 13 12 25 12 13 25 7 72% 5 12 13 25 13 12 25 4 84% Rata-rata 80% Suara Eksperimen Data Training Data Testing Jumlah Data Error Tingkat Keakuratan (%) K + K - Σ K + K - Σ Pria 1 12 13 25 13 12 25 5 80% 2 13 12 25 12 13 25 1 96% 3 13 12 25 12 13 25 6 76% 4 13 12 25 12 13 25 7 72% 5 12 13 25 13 12 25 8 68% Rata-rata 78,4% ,
Tabel 2. Hasil eksperimen dengan jumlah data training dan data testing tidak sama
Suara Eksperimen Data Training Data Testing Jumlah Data Error Tingkat Keakuratan (%) K + K - Σ K + K - Σ Wanita 1 5 5 10 20 20 40 11 72,5% 2 20 20 40 5 5 10 2 80% Pria 1 5 5 10 20 20 40 3 92,5% 2 20 20 40 5 5 10 2 80%

## 6.2. Analisa Hasil
Dari  tabel  1  terlihat  bahwa  rata-rata  untuk suara  pria  menghasilkan  tingkat  keakuratan sebesar  78,4%  dan  untuk  suara  wanita menghasilkan  tingkat  keakuratan  sebesar  80%. Adanya error dalam  pengklasifikasian  ini kemungkinan  disebabkan  oleh  adanya  data-data nilai pitch yang bernilai 0. Nilai 0 pada pitch dapat terjadi  karena  salah  pemotongan  kata  pada  saat proses perekaman ucapan kata. Dalam hal ini kata dipotong  lebih  maju  untuk  beberapa  waktu sebelumnya.  Sehingga  frekuensi  awal  yang didapat  adalah  frekuensi  sebelum  seseorang berbicara.
Tingkat keakuratan pada suara wanita untuk data  training  yang  lebih  kecil  dari  data  testing lebih  rendah  dibanding  tingkat  keakuratan  untuk data  training  yang  lebih  semakin  besar  dari  data testing.  Hal  ini  karena  semakin  banyak  data training,  SVM  semakin  dapat  membentuk hyperplane  dengan  sempurna.  Kondisi  yang  ada kebalikan  dengan  data  suara  pria.  Ini  disebabkan karena  atribut  suara  pria  lebih  banyak  dari  pada suara wanita.

## VII. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa metode SVM dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan  ucapan  kata  yang termasuk  kata-kata  makian  dan  kata  yang  bukan makian  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi, yaitu berkisar  72% - 95%. Tinggi nada atau nilai pitch  suatu  ucapan  kata  dapat  digunakan  sebagai ciri  atau  atribut  untuk  proses  pengklasifikasian. Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk membuat  sebuah  sistem  cerdas  otomatisasi penyensor ucapan kata makian yang kasar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Soekarnoputri,  M  (Presiden  RI).  2002. Undang-Undang No 32 Tahun 2002 Tentang Penyiaran.  Lembaran  Negara  Republik Indonesia Tahun 2002 No 139. Jakarta
[2]  Sendjaja,  S.D.  (Ketua  Komisi  Penyiaran Indonesia  Pusat).  2009.  Peraturan  Komisi Penyiaran  Indonesia  No  02/P/KPI/12/2009 tentang Pedoman Perilaku Penyiaran. Jakarta
[3]  Sendjaja,  S.D.  (Ketua  Komisi  Penyiaran Indonesia  Pusat).  2009.  Peraturan  Komisi Penyiaran  Indonesia  No  03/P/KPI/12/2009 tentang Standar Program Siaran. Jakarta
[4]  RG.  2012.  Diskusi  KPI-Trans  Corp:  Hindari Tayangan
Sensitif, http://www.kpi.go.id/index.php?option=com_ content&view=article&id=30378%3Akpi- hindari-tayangan- sensitif&catid=14%3Adalam-negeri- umum&lang=id, 7 Maret 2012
[5]  Dhauswara,  G  dan  V.S  Moertini.  2004. Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik untuk Klasifikasi Data. Integral. FMIPA Unpar. Vol 9 No 3, Nov 2004
[6]  Maharani,  W.  2009.  Klasifikasi  Data
Menggunakan JST Back Propagation
Momentum  dengan  Adaptive  Learning  Rate. Seminar Nasional Informatika 2009 (Semnas IF  2009),  UPN  Veteran  Yogyakarta,  23  Mei 2009. ISSN 1979-2328
[7]  Fatihah,  C,.  2007.  Tesis  :  Metode  Boosting dengan  Fungsi  Pengklasifikasi  Dasar  Kernel untuk  Deteksi  Objek  Manusia.  Universitas Indonesia. Jakarta
[8]  Fung,  P,  and  Roth,  D,.  2005.  Guest  Editor Introduction:Machine  Learning  in  Speech and  Language  Technologies.  Springer Science+Bussiness Media. Netherland
[9]  Widyanto, M.R., Endah, S.N, and Hirota, K.,
2010.  Human  Behavior  Classification  Using Thinning  Algorithm  and  Support  Vector Machine. Journal of Advanced
Computational  Intelligence  and  Intelligent Informatics.  Volume  14  No.  1  Page  28-34, Januari 2010, ISSN 1343-0130, Jepang
[10] Endah,  S.N,  dan  Widyanto,  M.R,.  2008. Klasifikasi  Pose  Skeleton  Manusia  dengan Menggunakan  Support  Vector  Machine. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informasi, Volume  1  Nomer  2  Halaman  27-30,  Juni 2008, ISSN 1979-0732. Fasilkom UI
[11] Wismono,  R.  Yudhi,  2002. Identifikasi  Jenis Tingkatan  Suara  Manusia  Dengan  Metode Real  Cepstrum ,  Teknik  Elektro  Universitas Diponegoro, Semarang, 2002.
[12] Chaer,Abdul,  1994. Linguistik  Umum , Cetakan Pertama, Penerbit PT. Rineka Cipta, Jakarta.
[13] Deller  Jr,  John  R.,  dan  Proakis,  John  G., 1993. Discrete  –  Time  Processing  of  Speech Signal, Mac  Millan  Pubhlising  Company, New York.
[14] Oppenheim,  Alan  V.,  1998. Digital  Signal Processing, Prentice-Hall of India.
[15] Nugroho,  A.S.,  Witarto,  A.B,  Handoko,  D., Application  of  Support  Vector  Machine  in Bioinformatics,  Proceeding  of  Indonesian Scientific  Meeting  in  Central  Japan, December 20, 2003, Gifu-Japan
[16] Cristianini N., Taylor J.S., An Introduction to Support  Vector  Machines  and  Other  Kernel- Based  Learning  Methods,  Cambridge  Press University,2000
[17] Gunn,  Steve  R,.  1998.  Technical  Report: Support  Vector  Machine  for  Classification and  Regression.  Faculty  of  Engineering, Science  and  Mathematics,  University  of Southampton, 14 May 1998
[18] Hsu,  C.,  Chang,  C.,  and  Lin,  C.,  2008.  A
Practical Guide to Support Vector
Classification.  Department  of  Computer Science, Natural Taiwan University, Taiwan