MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## IMPLEMENTASI METODE MFCC DAN DTW UNTUK PENGENALAN JENIS SUARA PRIA DAN WANITA
Irham Sidik Permana 1 , Youllia Indrawaty Nurhasanah 1 , Andriana Zulkarnain 2
1 Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung
2 Teknik Elektro Universitas Langlangbuana Bandung irhamsidikp@gmail.com, youllia@itenas.ac.id, Andriana6970@gmail.com

## ABSTRAK
MFCC  ( Mel-Frequency Cepstral Coefficient ) dan DTW (Dynamic Time Warping) adalah suatu metode dalam mengolah suara, pada penelitian ini pengolahan suara yang  dilakukan  bertujuan  untuk  pengenalan  jenis  suara  pria  dan  wanita. Penentuan  jenis  suara  pria  atau  wanita  biasanya  dilakukan  dalam  penentuan kelompok  paduan  suara.  MFCC  merupakan  metode  untuk  ekstraksi  ciri,  selain MFCC  digunakan  metode  lain  yaitu  DTW  yang  merupakan  metode  pencocokan suara latih dan suara uji, teknik ini berguna untuk menghitung jarak antara dua data  dengan  pola-pola  yang  berbeda  dan  menghitung  nilai  dan  jarak  dari  data tersebut. Pada penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat mengenali jenis suara pria dan wanita, Jenis suara pada pria dibagi menjadi Tenor, Bariton dan Bass, sedangkan pada wanita dibagi menjadi Sopran, Mezzosopran dan Alto. Hasil Penelitian yang didapat yaitu untuk tingkat akurasi pada wanita dengan jenis suara alto didapatkan presentase 80%, untuk tingkat akurasi jenis suara mezzosopran didapatkan  90%,  untuk  tingkat  akurasi  jenis  suara sopran  didapatkan  80%. Kemudian pada jenis suara pria, untuk jenis suara bass didapatkan tingkat akurasi sebesar 80%, untuk jenis suara bariton didapatkan tingkat akurasi 70%, dan untuk jenis suara tenor didapatkan tingkat akurasi sebesar 60%.
Kata kunci : Pengenalan suara, Jenis suara pria dan wanita, MFCC, DTW.

## ABSTRACT
MFCC (Mel-Frequency cepstral coefficient) and DTW (Dynamic Time Warping) is a method of processing voice, in this case the processing voice is detect men and women voice type. Determining the type of  man or woman voice is usually use in deciding a choir voice. MFCC is a method for feature extraction, a technique used in  MFCC  taken  based  on  the  human  auditory  approach,  DTW  method  is  for matching practiced voice and test voice, this technique is useful for calculating the
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
distance between two data with different patterns and calculate the value and range of the data. In this research want built a system that can identify male and female voice type, voice type in men divided into Tenor, Bariton and Bass, while the women divided into soprano, Mezzosopran and Alto. Results obtained  to the level of accuracy in women with type alto obtained percentage of 80%, to the level of accuracy the type of mezzosopran voice obtained 90%, to the level of accuracy the type of soprano obtained 80%. For a man voice with type bass voice obtained accuracy rate of 80%, for bariton voice obtained accuracy rate of 70%, and for type of tenor voice obtained accuracy rate of 60%.
Kata kunci : Voice recognition , Type of male and female voice, MFCC, DTW.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pengenalan suara adalah suatu pengembangan teknik untuk mengenali dan menterjemahkan masukan suara yang diucapkan oleh perangkat teknologi [1] . Pada saat ini, sistem pengenalan ucapan menjadi sesuatu hal yang dapat memudahkan interaksi antara manusia dan perangkat teknologi yang ada.
Suara merupakan bagian dari manusia yang dapat dibedakan. Banyak hal-hal yang  berkaitan  dengan  suara,  salah  satunya  adalah  pada  bidang  musik.  Dalam teori musik, manusia memiliki jenis suara yang berbeda-beda yaitu terdapat suara tinggi, sedang, dan rendah baik pria maupun wanita. Jenis suara pada pria dibagi menjadi Tenor, Bariton dan Bass, sedangkan pada wanita dibagi menjadi Sopran, Mezzosopran  dan  Alto [3] .  Tetapi  sebagian  besar  orang  yang  tidak  memiliki  ilmu mengenai  musik    mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  jenis  suara  mereka. Dalam  menentukan  jenis  suara  biasanya  dilakukan  dengan  cara  manual menggunakan bantuan dari seorang ahli atau pelatih vokal dengan bantuan alat musik seperti piano. Penentuan jenis suara pria ataupun wanita biasanya dilakukan dalam  penentuan  kelompok  paduan  suara.  Namun  penentuan  dengan  cara  ini memiliki ketergantungan pada pelatih vokal dan alat musik. Untuk itu dibuatlah sistem  yang  dapat  mengenal  jenis-jenis  suara  untuk  mempermudah  penentuan jenis suara pada pria dan wanita.
Pada  proses  pengenalan  jenis  suara  pada  pria  dan  wanita  dibutuhkan  suatu metode, salah satunya adalah  MFCC (Mel Frequency  Cepstrum
Coefficients),metode  ini  digunakan  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  (feature extraction),  yaitu  untuk mendapatkan  suatu parameter  dan  informasi  mengenai ciri dari suara seseorang [6] . Sedangkan untuk pencocokan pola suara latih terhadap suara yang akan diuji menggunakan metode DTW ( Dinamic Time Warping), Teknik DTW ditunjukan untuk mengatasi perbedaan waktu. Proses perbedaan waktu yang dimaksud adalah  waktu pada saat proses perekaman pengujian dengan waktu pada template  sinyal  referensi  yang  tersedia,  prinsip  dasarnya  adalah  dengan memberikan  sebuah  rentang  ' steps'  dan  digunakan  untuk  mempertemukan lintasan  yang  menunjukkan local  match  (kemiripan)  terbesar  yang  selanjutnya akan dipilih best-matching template [2] .
Pada penelitian ini diterapkan metode MFCC untuk mendapatkan ciri dari suara dan DTW digunakan untuk mencocokan suara uji dan data suara latih yang telah tersimpan  sebelumnya.  Melalui  penelitian  ini  dibangun  sebuah  aplikasi  yang berfungsi untuk mengetahui jenis suara yang terdapat pada pria dan wanita serta mengetahui tingkat akurasi yang didapat dari metode MFCC dan DTW tersebut.
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## 1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan yang dibahas pada penelitian ini, yaitu:
1. Bagaimana membuat sistem yang dapat mendeteksi jenis suara pada pria dan wanita.
2. Bagaimana menerapkan metoda MFCC sebagai metode untuk ekstraksi ciri dan metode DTW sebagai pencocokan suara latih dan suara uji.

## 1.3 Tujuan
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi yang dapat mendeteksi jenis suara pada pria dan wanita, dengan menerapkan MFCC sebagai metode ekstraksi ciri dan DTW sebagai pencocokan suara latih dan suara uji untuk dapat menganalisa jenis suara pada pria dan wanita.

## 1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Jenis suara yang dideteksi adalah Sopran, Mezzosopran dan Alto pada wanita, sedangkan pada pria adalah Tenor,Bariton dan Bass.
2. Durasi  dari  suara  yang  direkam  sebagai  data  uji  dan  data  latih  yaitu  huruf vokal /a/ berdurasi 2 detik dengan frekuensi sample 16000 Hz.
3. Data  uji  diambil  dari  suara  ahli  vokal  yang  dilakukan  pengujian  terhadap aplikasi yang dibangun.

## 2.1 METODOLOGI PENELITIAN

## 1.1 Studi Literatur
Pada tahap ini informasi dan referensi mengenai jenis-jenis suara pada pria dan wanita, konsep Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFFC) dan Dynamic Time Warping  (DTW),  khususnya  mengenai  cara  mendeteksi  jenis  suara  dengan menggunakan  MFCC  serta  DTW,  dikumpulkan  dan  dijadikan  landasan  pada penelitian ini.

## 1.2 Subjek penelitian
Subjek penelitian pada penelitian ini adalah enam puluh data suara uji untuk 10 suara  dari  masing  masing  jenis  suara  nya  seperti  Bass,  Bariton,  Tenor,  Alto, Mezzosopran,  Sopran dan  digunakan  MFCC  untuk  mendapatkan  nilai  dari  vektor suara  tersebut  yang  berguna  untuk  mendapatkan  suatu  parameter  dan informasimengenai ciri dari suara uji, lalu digunakan juga DTW untuk mencocokan antara vektor ciri dari suara uji dengan suara latih.

## 1.3 Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  mengenai  pustaka  atau  penelitian- penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang berhubungan dengan topik atau masalah  yang  sedang  diteliti  yang  berguna  untuk  membantu  penulis  didalam melakukan penelitian ini.
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## 2. Metodologi Pembangunan Sistem
Adapun  metodologi  pembangunan  sistem  pada  aplikasi  pengenalan  jenis suara dengan  ekstraksi  MFCC  dan  pencocokan  DTW  yang  dibangun  digunakan metodologi prototype seperti dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Metodologi Pembangunan sistem
No Fase Tahap 1 Analisis a. Melakukan  analisis  terhadap kebutuhan sistem dan fungsionalitas  sistem  beserta kerja sistem. 2 Design a. Menjelaskan proses perancangan dengan flowchart. b. Menentukan  design  permodelan layout prototype. 3 Pengembangan Prototype Mengembangkan bentuk prototype dari model hasil tahapan design ke dalam bentuk bahasa pemograman. 4 Pengujian Melakukan bentuk pengujian dengan menggunakan tabel uji. 5 Evaluasi Melakukan evaluasi dan perbaikan pada sistem secara keseluruhan berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Aplikasi pengenalan jenis suara yang dibangun memiliki beberapa tahap, proses awal adalah dimasukan data suara latih yang dijadikan sebagai database dengan menggunakan mel-frequency cepstral coefficient (MFCC). MFCC merupakan salah satu teknik ektraksi ciri ( feature extraction) pada bidang speech recognition yang dilakukan dengan cara mengubah sinyal suara menjadi beberapa parameter yang dapat  dianalisis.
Pada proses pengambilan data uji dilakukan perekaman suara dengan bentuk (.wav)  dan  dilakukan  pencocokan  antara  suara  latih  dan  suara  uji  dengan menggunakan  DTW  ( Dynamic  Time  Warping),  teknik  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'  pada  sebuah  frame-frame  waktu dalam sample dan frame-frame waktu dalam template kemudian digunakan untuk mempertemukan  lintasan  yang  menunjukkan local  match  terbesar  (kemiripan) antara time frame yang lurus, hasil dari pencocokan antara suara latih dan suara uji  akan  didapatkan  jenis  suara  dari user.  Gambaran  umum  dari  sistem  dapat dilihat pada Gambar 1 .
Ekstraksi ciri ( Mel-Frequency Cepstral
Coefficient ) Ekstraksi ciri ( Mel-Frequency
Cepstral Coefficient ) Pencocokan suara ( Dynamic Time Warping ) Hasil Pengenalan Jenis Suara Database suara latih Rekam/Pilih Suara Rekam/Pilih Suara Input Input Simpan vektor ciri di database latih Hasil ekstrasi ciri MFCC Proses Suara Latih Proses Suara Uji

## Gambar 1. Gambaran umum sistem
Berikut merupakan proses utama untuk pengenalan jenis suara pada aplikasi yang dibangun yang terdiri dari proses data suara latih dan proses suara uji.

## 3.1 Proses Suara Latih
Pada  proses  ini  berguna  untuk  menyimpan  sampel  data  pola  jenis  suara seperti Tenor,  Bariton,  Bass  untuk  pria,  dan  Sopran,  Mezzosopran,  Alto  untuk wanita. Proses untuk suara latih adalah sebagai berikut:
a. Suara  dari user  yang  dijadikan  sebagai  suara  latih  didapatkan  dari  proses perekaman atau suara tersebut dipilih dari direktori. Suara tersebut memiliki bentuk  (.wav)  dengan  frekuensi  sample  16000  Hz,  dari  suara  tersebut didapatkan nilai berupa array suara latih yang akan dilakukan tahap ekstraksi ciri dengan menggunakan MFCC. Contoh sample data array dari suara input user adalah sebagai berikut : (10, 11, 13, 14, 16, 18, 20, 9, 6, 4).
b. Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan mel-frequency cepstral cefficient  (MFCC)  untuk  mendapatkan  beberapa  parameter  yang  dapat  di analisis berupa vektor ciri, tahap
Gambar 2. Proses Mel Frequency Cepstral Coefficient
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Adapun penjelasan dari proses MFCC pada Gambar 2 adalah sebagai berikut:
1. DC Removal ditujukan untuk menghitung rata-rata dari data sampel suara dan mengurangi  nilai  setiap  sampel  suara  dengan  nilai  rata-rata  tersebut, tujuannya adalah membuang data-data yang tidak dibutuhkan di dalam proses suara latih. Proses DC Removal ditampilkan pada Persamaan 1
…………………………….(1)
Dimana:
y[n]= Sample Signal hasil DC Removal 𝒙 ̅ =Nilai rata-rata sample signal asli
x[n]= Sample signal asli N   = Panjang signal
Untuk menghitung DC Removal pada sampel data sinyal seperti:
(10, 11, 13, 14, 16, 18, 20, 9, 6, 4)
Hitung rata-rata sampel sinyal uji : 𝒙 ̅ = 10+11+13+14+16+18+20+9+6+4 10 = 12.1
Setelah nilai rata-rata diketahui, kurangkan nilai sinyal awal dengan hasil DC Removal sehingga nilai sinyal menjadi :
y 0 = 10- 12,1 = - 2,1
lakukan cara yang sama untuk nilai sample lain  sehingga data sinyal setelah dilakukan DC Removal adalah :
(- 2,1 , - 1,1 , 0,9 , 1,9 , 3,9 , 5,9 , 7,9 , - 3,1 , - 6,1 , - 8,1)
2. Pre emphasize dilakukan untuk mengurangi noise pada suara masukan, sehingga tingkat akurasi dari proses ekstraksi ciri dapata ditingkatkan. Proses pre emphasize ditampilkan pada Persamaan 2 .
…………………………(2)
Dimana: y[n] = signal hasil pre- emphasize filter s[n] = signal sebelum pre- emphasize filter a = nilai alpha
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Dalam melakukan penghitungan pre emphasize dengan data hasil dari DC Removal seperti (- 2,1 , - 1,1 , 0,9 , 1,9 , 3,9 , 5,9 , 7,9 , - 3,1 , - 6,1 , - 8,1) dengan α = 0,97 adalah sebagai berikut:
Y 0 = -2.1 Y 1 = (-1,1 - (-2,1* 0,97))  = 0,937
Y 2 = (0,9  - (-1,1* 0,97))  = 1,967
Data sinyal baru adalah data sinyal sebelum proses pre emphasis ditambah dengan data hasil pre emphasis di atas. Sehingga sinyal setelah pre emphasis :
N n = N n + Y n
N 0 = -2,1 + (-2,1)   = -4,2
N 1 = -1,1 + (0,937) = -0,163
Sehingga didapatkan nilai sinyal setelah pre emphasis adalah :
(-4,2 , -0,163 , 2,867 , 2,927 , 5,957 , 8,017 , 10,067 , -13,863 , -9,193 , - 10,283)
3. Frame blocking adalah suatu proses untuk membagi sampel suara menjadi beberapa frame atau slot. Proses frame blocking ditampilkan Persamaan 3.
………………………………………(3)
Dimana :
Ts = Durasi pengambilan suara (ms) M = Panjang frame (ms)
Maka untuk menghitung Ts =0.2 , M = 16000 adalah frame =16000/0,02 = 8000
4. Proses windowing  adalah  proses  untuk  mengurangi  kesenjangan  (discontinuitas) sinyal  pada  awal  dan  akhir  bingkai  setelah  proses frame  blocking.  Seperti  pada Persamaan 4.
………………………………………………..(4)
Dimana:
x(n) = nilai sample signal hasil windowing
x i (n) = nilai sample signal dari frame signal ke i w(n) = fungsi window
Untuk menghitung windowing prosesnya adalah sebagai berikut: Wn= 0.54 – 0.46 cos 2 𝑥 3.14𝑥0 8000−1 =0.08
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## Sehingga,
X 0 = -4,1 * 0.08 = - 0,33
X 1 = -0,163 * 0.08 = 0,01
Dengan cara yang sama lakukan pada titik yang lain, dan diperoleh nilai sebagai berikut:
(- 0,33 , 0,01 , 0,23 , 0,23 , 0,48 , 0,64 , 0,80 , -1,11 , -0,73 , -0,82)
5. Fast Fourier Transform (FFT) berfungsi untuk mengubah domain waktu menjadi domain frekuensi.
Proses FFT ditampilkan pada persamaan 5.
………………………………(5) Dimana : f(n)= Frekuensi k = 0,1,2,…,(N-1) N   = Jumlah sample pada masing-masing frame j = Bilangan
imajiner (√− 1)
Untuk menghitung FFT pada data sinyal hasil windowing seperti (- 0,33 , 0,01
, 0,23 , 0,23 , 0,48 , 0,64 , 0,80 , -1,11 , -0,73 , -0,82) adalah sebagai berikut :
F0 = [−0.33 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗0 10 ))] − 𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗0 10 ) +
[−0.01 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗1 10 ))] 𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗1
10 ) + ⋯ . . + [−0.82 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗9 10 ))] −
𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗9 10 ) = −0.16 + 0𝑗 =   −0.16
Dengan cara yang sama lakukan kepada data sinyal lainnya. Sehingga diperoleh data sinyal hasil FFT adalah :
(-0.16 , -0.32 , -0.48 , -0.64 , -0.8 , -0.96 , -1.12 , -1.28 , -1.44 , 1.6)
6. Mel  Frequency  Warping  dilakukan  menggunakan  filterbank  seperti  yang ditunjukan pada Persamaan 6.
………………………………..….(6)
Dimana :
Si = Sinyal awal hasil FFT
f = f 0 – f n
Untuk data sinyal seperti (-0.16 , -0.32 , -0.48 , -0.64 , -0.8 , -0.96 , -1.12 , - 1.28 , -1.44 , 1.6) perhitungan mel frequency warping nya adalah sebagai berikut:
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
H 0 = ( 2595∗log (1+1000/700) −0.16/2 ) = -3124.95
Maka penghitungan filterbank untuk Y 0 sebagai berikut : Y 0 = −0.16 *-3124.95= 499.99
7. DCT  adalah  proses  untuk  menghitung mel  spectrum  sehingga menghasilkan representasi yang baik dari spektral suara. Proses DCT ditampilkan pada Persamaan 7
………………………………(7)
Dimana:
S k = Keluaran dari proses filterbank pada index k
K = Jumlah koefisien
Untuk perhitungan DCT pada nilai hasil filterbank = 499.99, Koef (k) = 10, untuk n = 0 maka,
C0 =   log (499.99) cos[0(0-1/2)3.14/10] + log (499.99) cos[0(1-1/2)3.14/10] + …...
……..+ log (499.99) cos[0(9-1/2)3.14/10]  =   26.987
Jadi nilai DCT untuk C0=26.987, lakukan cara yang sama untuk data sinyal yang lain.
8. Proses cepstral liftering merupakan langkah  terakhir dari  proses utama MFCC berfungsi  untuk  meningkatkan  kualitas  pengenalan  suara.  Proses cepstral liftering ditampilkan pada Persamaan 8.
…………………………………(8)
Dimana:
L = Jumlah cepstral coefficients
N = Index dari cepstral coefficients
Hasil perhitungan untuk nilai DCT= 26.987 maka, untuk cepstral liftering pada W0 adalah sebagai berikut:
W0 = 26.987*10/2*sin(3.14/10) = 0.7392
Jadi hasil cepstral liftering  pada W0=0.7392, lakukan cara yang sama untuk data sinyal yang lain dan dari perhitungan cepstral liftering didapatkan suatu vektor ciri yang berguna untuk pencocokan antara suara latih dan suara uji seperti ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil ekstraksi suara latih
c. Hasil dari proses ekstraksi didapatkan suatu vektor ciri yang disimpan pada database yang telah ditentukan.
d. Database  suara  latih  akan  digunakan    sebagai  bahan  referensi  untuk pencocokan data uji dan data latih dalam proses pengenalan jenis suara pada pria dan wanita.

## 3.2 Proses suara uji
Pada proses ini dilakukan pengenalan terhadap suara input dari user. Proses untuk suara uji adalah sebagai berikut:
a. Suara  dari user  yang  dijadikan  sebagai  suara  uji  didapatkan  dari  proses perekaman atau suara tersebut dipilih dari direktori. Suara tersebut memiliki bentuk (.wav) dengan frekuensi sample 16000 Hz.
b. Pada tahap ekstraksi ciri data uji digunakan mel-frequency cepstral cefficient (MFCC) sama seperti pada proses ekstraksi suara latih pada Gambar 2.
c. Proses  MFCC  pada  suara  uji  berfungsi  untuk  mendapatkan  beberapa parameter  yang  dapat  di  analisis  berupa  vektor  ciri  yang  akan  dicocokan dengan hasil ekstraksi ciri dari suara latih.
d. Vektor ciri dari suara input user dicocokan dengan database yang sebelumnya telah  tersimpan  pada database  suara  latih.  Pencocokan  digunakan  dengan menggunakan DTW yaitu vektor uji dicocokan dengan vektor suara latih dan didapatkan  nilai minimum  yang  menunjukan jenis suara  dari masukan user terhadap aplikasi yang dibangun seperti dapat dilihat pada Gambar 4 .
Pada Gambar 4 ditampilkan sampel enam grafik dari suara yang cocok dengan pengenalan  jenis  suara  dari user,  grafik  tersebut  merupakan  pencocokan  hasil DTW antara vektor suara latih dan vektor suara uji, serta ditampilkan juga nilai minimum  yang  cocok  dengan  suara  tersebut.  Proses  DTW  ditampilkan  pada Persamaan 9.
…………………………..(9)
Adapun contoh perhitungan jarak DTW untuk mendapatkan nilai minimum dari data latih dan data uji dapat dilihat seperti pada Tabel 2 . Pada tabel 3 ditunjukan jarak  terjumlahkan  ( cumulative  distance)  antara  2  vektor  yaitu  U={2,5,2,5,3}, V={0,3,6,0,6,1} dimana U merupakan Feature data dan V merupakan Reference data.
Tabel 2. Contoh Perhitungan nilai DTW Tabel 3. Cummulative distance 2 vektor e. Dari pencocokan antara suara latih dan suara uji didapatkan hasil jenis suara dari user tersebut yaitu Tenor, Bariton, Bass, Sopran, Mezzosopran, Alto.

## 4.3 Pengujian Sistem
Pengujian pada aplikasi yang dibangun dilakukan sebanyak 60 suara uji untuk 10 kali pada masing-masing dari jenis suara yaitu alto, mezzosopran, sopran, bass, bariton, dan tenor. Untuk menghitung tingkat validasi pada penelitian ini dihitung dalam (%) seperti pada Persamaan berikut :
Tabel 4. Hasil pengujian suara alto Tabel 5. Hasil pengujian mezzosopran
Berdasarkan Tabel 4 maka hasil dari pengujian untuk jenis suara alto didapatkan tingkat akurasi sebesar:
8
10 x 100% =80%.
Sedangkan hasil dari pengujian untuk jenis suara mezzosopran berdasarkan Tabel 5 didapatkan tingkat akurasi sebesar:
9
10 x 100% =90%.
Tabel 6. Hasil pengujian suara sopran Tabel 7. Hasil pengujian Bass
Untuk  hasil  pengujian  jenis  suara sopran dapat dilihat pada Tabel 6 dan mendapatkan tingkat akurasi sebesar: 8 10 x 100% =80%. Berdasarkan tabel 7 maka hasil dari pengujian untuk jenis suara bass didapatkan tingkat akurasi sebesar:
8
10 x 100% =80
Tabel 8. Hasil pengujian Bariton
Tabel 9. Hasil pengujian Tenor
Untuk hasil pengujian jenis suara bariton   dapat dilihat pada tabel 8 dan mendapatkan tingkat akurasi sebesar:
7
10 x 100% =70%.
Untuk hasil pengujian jenis suara tenor dapat dilihat pada tabel 9 dan mendapatkan tingkat validasi sebesar:
6 10 x 100% =60%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian mengenai aplikasi untuk pengenalan jenis suara pada pria  dan  wanita dengan  menerapkan  metode mel-frequency  cepstral  coefficient (MFCC) dan Dynamic time warping (DTW) yang dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
Aplikasi yang dibangun dapat mengenali jenis suara dengan tingkat akurasi yang berbeda-beda, yaitu untuk tingkat akurasi pada wanita dengan jenis suara alto berdasarkan Tabel 2 didapatkan presentase 80%, untuk tingkat akurasi jenis suara mezzosopran  berdasarkan  Tabel  3    didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 90%, untuk tingkat akurasi jenis suara sopran berdasarkan Tabel 4 didapatkan tingkat akurasi sebesar 80%. Kemudian pada jenis suara pria, untuk jenis suara bass berdasarkan Tabel 5 didapatkan tingkat akurasi sebesar 80%, untuk jenis suara bariton berdasarkan Tabel 6 didapatkan tingkat akurasi 70%, dan untuk jenis suara tenor berdasarkan Tabel 7 didapatkan tingkat akurasi sebesar 60%.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  Angga,  S.  (2011), Pengenalan  Ucapan  dengan  Ekstraksi  Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC). Semarang : Universitas Diponogoro.
[2] Darma  Putra.  (2011), Verifikasi  Biometrika  Suara  Menggunakan  Metode MFCC dan DTW. Bali : Universitas Udayana.
[3] M. N. Al-Azhar, Audio Forensic: Theory And Analysis. Pusat Laboratorium Forensik Polri Bidang Fisika Dan Komputer Forensik, 2011.
[4]  Manunggal,  HS.  2005. Perancangan  dan  Pembuatan  Perangkat  Lunak Pengenalan  Suara  Pembicara  dengan  Menggunakan  Analisa  MFCC  Feature Extraction. Surabaya.
[5]  Pressman,  R.S.  2010, Software  Engineering  :  a  practitioner’s  approach. McGraw-Hill, New York.
[6] Rabiner, Lawrence, and Biing-Hwang Juang,1993, “Fundamentals of Speech Recognition”. Prentice Hall, New Jersey.
[7]  Waluyanti,  Sri,  dkk.  2008.  Buku  Direktorat  PSMK  Untuk  Tehnik  Audio Video.