APLIKASI PENGENALAN UCAPAN SEBAGAI PENGENDALI AC DENGAN EKSTRAKSI CIRI MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) PROPAGASI BALIK
Yulia Fitri, Sri Fitria Retnawaty, Nurul Zecha

## Program Studi Fisika, Universitas Muhammadiyah Riau
e-mail: yuliafitri@umri.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi dalam bidang Pengolahan Sinyal Digital (Digital Signal Processing) telah membawa dampak positif dalam kehidupan manusia. Pengenalan sinyal digital dapat dikembangkan keberbagai aplikasi yang dapat mempermudah kehidupan manusia. Salah satu perkembangannya adalah dibidang pengenalan suara.  Dalam penelitian ini dibuat salah suatu sistem pengendali AC. Pengenalan suara meliputi 4 kata yaitu, “Hidup” “Dingin” “Sedang” dan “Mati” dengan pengucapan pola benar dan pengucapan pola salah. Untuk pengenalan ini meliputi proses digitalisasi kemudian ekstraksi ciri menggunakan metode MFCC hasil dari proses MFCC berupa koefisien, koefisien ini yang dijadikan sebagai input pada Jaringan Saraf Tiruan (JST) Propagasi Balik untuk proses pengenalan. Jumlah responden berjumlah 16 orang terbagi atas 2 kelompok, dimana kelompok responden pertama data yang digunakan diuji dimana data dilatih terlebih dan kelompok responden kedua data yang digunakan diuji tanpa melalui proses latih. Hasil uji responden kelompok pertama dengan pengucapan pola benar mencapai tingkat keberhasilan rata-rata 83%, untuk pola yang salah mencapai 90%. Sedangkan untuk kelompok kedua dengan pengucapan pola benar sistem mampu mengenali 77%, dan untuk pengucapan dengan pola salah sistem mampu mengenali 72%.
Kata Kunci : DSP, Pengenalan Suara, MFCC, JST Propagasi Balik

## 1 PENDAHULUAN
Salah satu disiplin ilmu dalam pengolahan  sinyal  digital  yang  memberikan dampak yang cukup besar ialah dalam bidang pengolahan suara. Teknologi pengenalan suara saat ini mengalami perkembangan yang cukup pesat.  Pengenalan  suara  digital  dapat dikembangkan  berbagai  aplikasi  yang  dapat mempermudah  kehidupan  manusia.  Air Conditioner (AC) yang merupakan sebuah alat yang mampu, mengkondisikan udara. Teknologi  AC  adalah  teknologi  terbaik  dalam kategori pendingin udara dimana suhunya bisa diatur dengan bebas sesuai dengan kebutuhan, udara  AC  juga  dapat  memasuki  seluruh ruangan  yang  ada  dalam  ruangan  tersebut. Pada  umumnya  AC  dikendalikan  oleh  remot. Ketersediaan remot yang hanya satu membuat tidak  semua  orang  dapat  mengendalikan  AC dengan  mudah.  Oleh  karena  itu  dibuat  suatu sistem  pengenalan  ucapan  sebagai  sistem pengendali AC sebagai pengganti penggunaan remot.  Penelitian  yang  telah  dilakukan
sebelumnya oleh Manurung
(2010) Perancangan  Perangkat  Lunak  Simulasi  Air Conditioner  (AC)  Dengan  Menggunakan Algoritma  Logika  Fuzzy.  Pada  penelitian  ini dibuat  sebuah  aplikasi  pengenalan  ucapan sebagai  pengendali  AC  menggunakan  MFCC dan JST Propagasi Balik.
Pemilihan  MFCC  sebagai  ekstraksi  ciri karena  MFCC  memiliki  beberapa  kelebihan yaitu  mampu  menangkap  informasi  penting dalam  sinyal  suara,  menghasilkan  data seminimal  mungkin  tanpa  menghilangkan informasi-informasi yang ada, dan mereplikasikan  organ  pendengaran  manusia dalam  melalukan  persepsi  terhadap  sinyal suara (Andiana, 2013). Sedangkan JST mampu menyelesaikan  persoalan  yang  rumit  atau bahkan  tidak  mungkin  jika  diselesaikan menggunakan komputasi konvensiolan. Selain itu, JST mampu menyesuaikan diri belajar dan mengelola  data  (Agustini,  2006).  Salah  satu jenis  JST  yang  mampu  bekerja  dengan  baik adalah  JST  dengan  metode  propagasi  balik.
Meskipun  JST  propagasi  balik  membutuhkan waktu  pembelajaran  yang  lama  namun  bila pembelajaran  telah  selesai,  JST  akan mengenali pola dengan cepat (Chaidir, 2010).

## 2  METODOLOGI PENELITIAN
Diagram  alir  penelitian  dari  pembuatan program aplikasi ucapan untuk pengendali AC dapat dilihat pada Gambar 2.1
Gambar 2.1 . Diagram Alir Penelitian

## Perekaman Suara Ucapan
Perekaman  ucapan  digunakan  sebagai masukan  perintah  pada  program.    Perekaman ucapan  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini menggunakan  Software  praat.  Ucapan  yang direkam  adalah  ucapan  “Hidup”  “Dingin” “Sedang”  dan  “  Mati”  dengan  pengucapan pola  benar  dan  pengucapan  polsa  salah.  Hasil perekaman  kemudian  disimpan  dalam  bentuk format.wav.
Perekaman  ucapan  dilakukan  oleh  14 responden  dan  dibagi  atas  2  kelompok. Responden  kelompok  pertama  sebagai  data pembelajaran  dan  responden  kelompok  kedua sebagai  data  uji.  Jumlah  responden  pada
kelompok  pertama  adalah  10  responden  yang terdiri  dari  5  laki-laki  dan  5  perempuan. Jumlah  responden  pada  kelompok  kedua adalah 4 responden terdiri dari 3 laki-laki dan 3  perempuan.  Dengan  rentang  umur  untuk semua responden adalah 18-35 tahun.
Pada  responden  kelompok  pertama setiap  orang  merekam  suara  sebanyak  10 pengulangan  untuk  setiap  pengucapan  pola benar maupun pengucapan pola salah. Dari 10 kali  pengulangan  ini  7  diantaranya  digunakan sebagai  data  pembelajaran  dan  3  pengulangan selanjutnya  digunakan  sebagai  data  uji  dari suara  yang  telah  dipelajari  sebelumnya. Sehingga untuk kata “Hidup” setiap responden akan  melakukan  20  kali  proses  perekaman suara. Maka jumlah data yang dihasilkan oleh setiap  responden  adalah  80  data  suara. Sehingga  total  data  suara  dari  seluruh responden  adalah  800  data  suara  yang  terdiri dari 560 data untuk pembelajaran dan 240 data uji dari suara yang telah dipelajari.
Pada  responden  kelompok  kedua  yang berjumlah 6 orang responden hanya
melakukan  perekaman  suara  sebanyak  3  kali untuk  ucapan yang  benar  maupun  yang salah. Sehingga  untuk  kata  “Hidup”  responden melakukan  6  kali  proses  pengulangan perekaman,  begitu  untuk  kata  seterusnya. Maka jumlah data suara yang dihasilkan unruk setiap  responden  adalah  24  data  suara. Sehingga total data suara yang dihasilkan dari seluruh responden kelompok kedua adalah 144 data.  Seluruh  data  suara  ini  akan  langsung diuji  pada  sistem  tanpa  proses  pembelajaran terlebih  dahulu.  Hasil  dari  proses  perekaman suara  ini  akan  dilanjutkan  proses  Digitalisasi dan  MFCC  menggunakan  software  Praat. Hasil  keluaran  dari  proses  MFCC  digunakan sebagai masukan (input) pada proses JST.

## Sistem Pengenalan JST Propagasi Balik
Setelah  melewati  proses  ekstraksi  ciri menggunakan  MFCC  maka  suara  akan menghasilkan  parameter  berupa  koefisien. Koefisien  inilah  yang  akan  menjadi  masukan (input)  pada  proses  selanjutnya  yaitu  JST Propagasi Balik. Pada JST Propagasi Balik ini dilakukan  3  (tiga)  proses  yaitu  pembelajaran, pengenalan  dan  pengujian.  Proses  ini
dilakukan  menggunakan  Software  Matlab. Seluruh koefisien yang dihasilkan pada proses MFCC akan digunakan JST untuk membentuk sebuah  referensi,  referensi  ini  didapatkan ketika  sistem  JST  melakukan  pembelajaran. Setelah  proses  pembelajaran  selesai  maka sistem JST akan melakukan pengujian dengan mencocokkan  pola  masukkan  (input)  dari setiap  ucapan  sehingga  akan  memeberikan hasil  berupa  besarnya  skor  kesesuaian  antara input dengan pola referensi tersebut.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  terhadap  sistem  pengenalan ucapan  yanng  dibuat  dalam  penelitian  ini menggunakan  JST  Propagasi  Balik  (Back Forward).  Sistem  JST  menggunakan  sistem JST multi layer network yang terdiri dari satu lapisan masukan, satu lapisan tersembunyi dan satu  lapisan  keluaran.  Multi  layer  yang digunakan adalah 100, 200, 1. Setiap kata yang akan  menjadi  masukkan  akan  diterima  oleh seluruh lapisan (layer) pertama kemudian dari lapisan pertama ini data akan diproses kembali pada  layer  kedua.  Selanjutnya  dari  lapisan kedua data akan diproses kembali pada lapisan terakhir.
Berdasarkan  pola  pengenalan  ucapan, program ini  menggunakan 2 parameter,  yaitu pola  suara  yang  dianggap  benar  dilihat  dari segi benar atau tidaknya dalam mengeja huruf. Sehingga  hasil  dari  keluaran  yang  diharapkan akan  terbagi  menjadi  dua  yaitu  suara  dengan pola  yang  benar  dan  suara  dengan  pola  yang dianggap  salah.  Dari  seluruh  proses  ini keluaran yang dihasilkan berupa nilai 0 dan 1. Dimana  nilai  1  untuk  hasil  keluaran  ucapan dengan  pola  benar  dan  nilai  0  untuk  keluaran dengan  pola  salah.  Penentuan  nilai  target  ini dilakukan  agar  keluaran  dari  pola  suara  yang dilatih maupun diuji akan sesuai dengan target yang  telah  ditentukan  sehingga  jaringan  pada akhirnya  dapat  memutuskan  suatu  pola  suara benar atau salah.
Pengujian Menggunaan Data Latih
Proses  pertama  yang  dilakukan    dalam pengujian adalah pengujian menggunakan data latih.  Pengujian  menggunakan  data  latih merupakan pengujian yang dilakukan terhadap data  yang  terlebih  dahulu  dilakukan  proses pembelajaran.
Dimana  setiap  kata  benar  (B)  pada Kelompok  pertama  (K-1)  responden  pertama (R1)  untuk  pengucapan  kata  hidup  (H)  pada pengulangan  pertama  hingga  pengulangan  ke tujuh (BR1H1-BR1H7) akan dijadikan sebagai data pembelajaran.
Sedangkan pada
pengulangan ke 8-10 (BR1H8- BR1H10)  akan dijadikan  sebagai  data  uji  sebagai  hasil  dari pembelajaran.  Pengujian  ini  juga  dilakukan pada  semua  kata  dengan  pola  salah  (S).  Data pengucapan kata dengan pola yang salah pada kelompok responden pertama untuk pengulangan  pertama  hingga  ke  tujuh (SR1H1-SR1H7) akan dijadikan pembelajaran. Data selanjutnya yaitu data ke delapan hingga kesepuluh  (SR1H8-  SR1H10)  akan  dijadikan sebagai data uji.
Dari  hasil  pengujian  sistem  untuk  kata hidup  dengan  pengucapan  pola  yang  benar menggunakan  data  latih,  sebesar  83%  sistem mampu mengenali dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil ini menunjukan bahwa sistem ini mampu  mengenali  ucapan  dengan  baik,  ini ditunjukan  dari  hasil  yang  mendekati  nilai target 1. Hasil dengan keberhasilan yang sama juga  pada  pola  pengucapan  kata  hidup  yang salah  dengan  nilai  target  nol  (0)  sistem  dapat mengenali  ucapan  dengan  keberhasilan  90%. Hasil  ini  menunjukan  bahwa  sistem  mampu mengenali  ucapan  dengan  pola  benar  dan pengucapan dengan pola salah dengan baik.

## Pengujian Tanpa Data Latih
Pengujian  kedua  merupakan  pengujian tanpa  data  latih.  Pengujian  kedua  digunakan data  dari  responden  kelompok  kedua  dimana pengujian  yang  dilakukan  terhadap  data  yang direkam  dan  langsung  dilakukan  proses  uji tanpa dilakukan pembelajaran terlebih dahulu. Hasil  pengujian  tanpa  data  latih  untuk  kata hidup  dengan  pola  yang  benar  sebesar  77% sistem  mampu  mengenali  dengan  tingkat keberhasilan  100%.  Sedangkan  23%  lainnya sistem  mampu  mengenali  diatas  nilai  90%.
Tingkat  keberhasilan  pada  kata  yang  sama untuk  pola  salah  sistem  dapat  mengenali  data dengan  keberhasian  72%.  Hasil  pengujian menunjukan  bahwa  sistem  tanpa  data  latih dapat mengenali dengan baik.

## 4 KESIMPULAN
Dari hasil uji coba sistem yang dilakukan sistem dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  mampu  mengenali  suara  dengan ucapan  Hidup,  Dingin,  Sedang  dan  Mati baik  dari  suara  yang  benar  maupun  yang salah.
2. Hasil  pengujian  data  menggunakan  data latih untuk  pengucapan pola benar sistem mampu  mengenali  ucapan  sebesar  83%, begitupun  untuk  pengucapan  pola  yang salah  sistem  mampu  mengenali  dengan tingkat keberhasilan 90%.
3. Hasil  pengujian  tanpa  data  latih  untuk kata  hidup  dengan  pola  benar  sistem mampu  mengenali  sebesar  77%,  dan untuk pengucapan pola salah sistem dapat mengenali data dengan keberhasilan 72%.
4. Berdasarkan  semua  hasil  pengujian  maka program  dengan  metode  ektaksi  ciri MFCC  dan  JST  Propagasi  Balik  dapat
diaplikasikan  untuk  sistem  pengenalan suara untuk menghidupkan AC.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustini,  Ketut.  2006.  Perbandingan  Metode Tranformasi Wavelet sebagai Praproses pada  Sistem  Identifikasi  Pembicara. Bogor.  Sekolah  Pasca  Sarjana  Institut Pertanian Bogor. Andriana, Anna Dara. 2013. Perangkat Lunak untuk Membuka Aplikasi pada Komputer  dengan  Perintah  Suara menggunakan  Metode  Mel-Frequency Cepstrum  Coefficients.  Jurnal  Ilmiah Komputer  dan  Info.  Vol.  2.  No.  1, Maret 201. ISSN: 2089.9033 Chaedir,  zul.  2010.  Pengenalan  Huruf  dan
Angka  Pada  Citra  Bitmap  Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Propagasi  Balik.  Yogyakarta.  Jurusan Teknik  Informatika.  Sekolah  Tinggi Menajeman Informatika Dan Komputer Amikom. Manurung, Fernando Elfriedo. 2013. Perancangan Perangkat Lunak Simulasi Air Conditioner (AC) Dengan Menggunakan Algoritma Logika Fuzzy. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : V, Nomer 1, Nov 2013. ISSN
: 2301-9425