## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1793

## Identifikasi Pola Suara Pada Bahasa Jawa Meggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

## Istian Kriya Almanfaluti, Judi Prajetno Sugiono
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknologi Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya, Surabaya, Indonesia Email: 1 istian.alman@gmail.com, 2 jpsugiono@stts.edu
*) Email Penulis Korespondensi: istian.alman@gmail.com
Abstrak− Pengenalan Suara adalah suatu proses pengembangan sistem yang digunakan antara komputer dan manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola suara dari seseorang berdasarkan kata bahasa jawa yang diucapkan. Penelitian ini menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk menyelesaikan masalah ekstraksi ciri dari suara manusia. Pengujian dilakukan pada 4 pengguna yang terdiri dari 2 perempuan dan 2 laki-laki, masing-masing mengucapkan 1 buah kata “KUTHO”, kata diucapkan sebanyak 5 kali. Hasil dari pengujian yakni mendapatkan pola suara dari ciri 1 orang dengan orang yang lain sehingga penelitian dengan metode MFCC dapat menghasilkan pola suara yang berbeda.
Kata Kunci: Suara, Pola Suara, MFCC, Bahasa Jawa, ISTTS
Abstract− Voice Recognition is a process of developing systems used between computer and human. The purpose of this study is to find out the sound pattern of a person based on the spoken Javanese language. This study used the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method to solve the problem of feature extraction from human voices. Tests were carried out on 4 users consisting of 2 women and 2 men, each saying 1 word "KUTHO", the word pronounced 5 times. The results of the testing are to get a sound pattern from the characteristics of 1 person with another person so that research using the MFCC method can produce different sound patterns.
Keywords : Voice, Voice Pattern, MFCC, Javanese, ISTTS

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  Suara merupakan  salah  satu  pengembangan  bidang  aplikasi  yang  memungkinkan  suatu  perangkat lunak mampu mencocokkan pola sinyal digital sehingga mampu mengenali kata tertentu dalam suatu perangkat. Kata  yang  diucapkan  dikonversi  menjadi  sinyal  digital  dengan  cara  mengubah  gelombang  suara  menjadi sekumpulan  angka  yang  kemudian  disesuaikan  dengan  kode-kode  tertentu  untuk  mengidentifikasi  kata-  kata tersebut.
Metode mengetahui identitas seseorang bermacam – macam diantaranya berdasarkan karakter fisik adalah wajah  ( face  recognition ),  sidik  jari  ( fingerprint ),  struktur  telapak  tangan,  retina  mata  ( iris ),  suara  ( voice recognition )[1].  Tantangan  besar  yang  dihadapi  dalam  sistem  komunikasi  antara  mesin  dan  manusia  adalah kemampuan  komputer  untuk  memahami  suatu  karakter  suara  dari  pembicara  dengan  berbagai  latar  belakang budaya, bahasa ibu ataupun jenis kelamin pembicara[2].
Adanya sebuah pendekatan teknologi ini juga membantu menjalankan salah satu fungsi Direktorat Jendral Kebudayaan yang diatur dalam pasal 473 yaitu pemberian bimbingan teknis dan supervisi di bidang kebudayaan, perfilman, kesenian, sejarah, cagar budaya, permuseuman, warisan budaya, dan kebudayaan lainnya[3]. Hasil dari pengenalan pola suara banyak digunakan pada identifikasi objek dengan perintah suara[4], system control pada smart  home [5],  aplikasi  suara  ke  text[6],  sistem  automasi  rumah[7],  identifikasi  nada[8],  sistem  pengenal penutur[9], sistem verifikasi suara[10]  dan pengenalan pola ciri emosi manusia[11]
Tujuan  penelitian  untuk  memberikan  gambaran  bentuk  pola  seseorang  sehingga  dapat  dilihat  perbedaan pola dari setiap seseorang. Metode ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan Dataset yang merupakan hasil rekaman suara yang melibatkan 4 suara ucapan dari 4 orang, 2 pria dan 2 wanita. Kata yang dipilih adalah kata “KUTHO” Pengucapan kata bahasa jawa akan dilakukan 5 kali per orang. Langkah pertama ialah melakukan pre-processing pada rekaman suara yaitu dengan melakukan pemotongan rekaman suara tiap pengguna sebagai sampling.
Tujuan  dari  sampling  adalah  agar  pola  suara  terlihat  untuk  masing-masing  pengguna,  serta  mengubah sampel suara tiap pengguna dalam bentuk .wav menggunakan software audacity. Tahapan selanjutnya data sampel diproses  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  suara  dengan  MFCC,  hasil  ekstraksi  ciri  diperoleh  13  ciri  MFCC untuk setiap data suara pengguna.
Kumpulan data yang telah diekstrak dicari nilai koefisien maksimal dan minimal tiap pengguna. Tahapan ini merupakan hasil dari ekstraksi ciri suara pengguna menggunakan MFCC yang selanjutnya ditampilkan dalam bentuk grafik untuk mengetahui pola suara pengguna pada suara bahasa jawa. Proses Penelitian pengenalan pola suara pada bahasa jawa secara umum dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1793
MULAI SAMPEL SUARA KORESPONDEN PRE-PROCESSING SINYAL SUARA EKSTRAKSI CIRI SUARA MFCC GRAFIK POLA SUARA KORESPONDEN SELESAI
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan untuk mengetahui pola suara pada bahasa jawa dimana  menggunakan ekstraksi ciri MFCC dengan beberapa parameter-parameter untuk menghasilkan bentuk pola suara koresponden. Beberapa parameter yang digunakan yaitu Tw = 25; sebagai durasi frame (ms), Ts = 10; sebagai pergeseran frame (ms), Alpha = 0,97; sebagai nilai koefisien preemphasis, M = 24; sebagai nilai filterbank, C = 13; sebagai nilai cepstral coefficients.
Proses  ekstraksi  ciri  ini  menggunakan  software  matlab  2012.  Kemudian  dari  proses  ekstraksi  ciri menghasilkan 13 ekstraksi ciri dari tiap sampel suara yang diucapkan oleh koresponden, hasil ekstraksi ciri salah satu koresponden ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1. Hasil ekstraksi ciri suara adit MFCC S1 S2 S3 S4 S5 CH1 6,4954 7,6699 5,4601 6,5062 6,1677 CH2 2,7526 3,671 1,9896 2,5872 2,5373 CH3 -4,8112 -4,303 -3,1915 -4,5618 -3,9869 CH4 -8,4273 -9,4305 -5,7502 -7,7316 -7,4705 CH5 -2,0379 -4,6771 -1,6527 -1,6005 -2,4423 CH6 5,8739 3,4571 3,4077 5,2828 4,4973 CH7 5,4908 5,4186 3,2078 4,2652 4,9453 CH8 -0,1588 1,8656 0,0493 -0,6853 0,6302 CH9 -2,4549 -0,6256 -0,8322 -1,7903 -1,6133 CH10 -0,6194 -0,388 0,2725 0,2486 -0,6305 CH11 0,4858 -0,1045 0,2863 0,6493 0,1082 CH12 -0,1645 -0,4 -0,5097 -0,3989 -0,2819 CH13 -0,2834 -0,1971 -0,3371 -0,352 -0,2425
Setelah  proses  ekstraksi  suara  serta  mengetahui  bentuk  pola  suara  koresponden.  Maka  langkah  terakhir  adalah mencari nilai maksimal dan minimal koefisien dari 13 ciri dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Nilai maksimal dan minimal koefisien koresponden adit
Koef S1 S2 S3 S4 S5 Max 6,4954 7,6699 5,4601 6,5062 6,1677 Min -8,4273 -9,4305 -5,7502 -7,7316 -7,4705

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1793
Tabel 2 merupakan hasil dari ekstraksi ciri koresponden, sehingga didapat bentuk pola suara seperti pada gambar 2
Gambar 2. Bentuk Sampel Pola Suara Kutho Koresponden Adit
Hasil koefisien maksimal dan minimal serta grafik pola 4 pengguna ditunjukkan pada gambar 3 sampai 6 dan tabel 3 sampai 6
Tabel 3. Nilai maksimal dan minimal koefisien pengguna adit Koef S1 S2 S3 S4 S5 Max 6,4954 7,6699 5,4601 6,5062 6,1677 Min -8,4273 -9,4305 -5,7502 -7,7316 -7,4705
Gambar 3. Bentuk Sampel Pola Suara Kutho Pengguna Adit
Tabel 4. Nilai maksimal dan minimal koefisien pengguna istian
Koef S1 S2 S3 S4 S5 Max 6,9457 7,2221 5,6686 9,6178 7,2901 Min -8,851 -6,9039 -5,9728 -9,215 -10,0987
-5 0 5 10 S1 S2 S3 S4 S5 koef Max koef Min -4 -2 0 2 4 6 8 10 S1 S2 S3 S4 S5 koef Max koef Min -15 -10 -5 0 5 10 15 S1 S2 S3 S4
S5
koef Max koef Min

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1793
Tabel 5. Nilai maksimal dan minimal koefisien pengguna Irma
Koef S1 S2 S3 S4 S5 Max 8,3737 6,7633 7,0033 6,1014 6,7347 Min -7,2375 -4,744 -5,7577 -1,5675 -2,7153
Gambar 5. bentuk sampel pola suara kutho pengguna Irma
Tabel 6. Nilai maksimal dan minimal koefisien pengguna Dela
Koef S1 S2 S3 S4 S5 Max 6,6475 6,4082 6,4301 8,3164 7,7596 Min -6,3937 -7,2471 -7,1867 -9,0409 -8,7245
Gambar 4 sampai 6 menghasilkan bentuk pola yang berbeda untuk setiap pengguna. Perbedaan bentuk pola suara 4 pengguna dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 6. Grafik Pola Suara 4 Pengguna
Pada gambar 6 pengujian pola suara yang dilakukan oleh 4 pengguna menggunakan MFCC menghasilkan bentuk pola suara yang berbeda

## 4. KESIMPULAN
Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) adalah metode yang cocok untuk proses ekstraksi ciri berdasarkan hasil pola yang dihasilkan serta dialek Indonesia juga mempengaruhi pola suara pengucapan bahasa jawa

## REFERENCES
[1] I. Agustina, F. Fauziah, and A. Gunaryati, “Biometrik Pola Suara Dengan Jaringan Saraf Tiruan,” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 140–147, 2018.
-10 -5 0 5 10 S1 S2 S3 S4 S5 koef Max koef Min -15 -10 -5 0 5 10 15 S1 S2 S3 S4
S5 adit Max adit Min istian Max istian Min irma Max irma Min dela Max dela Min

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1793
[2] I.  N.  K.  Wardana  and  I.  G.  Harsemadi,  “Identifikasi  Biometrik  Intonasi  Suara  untuk  Sistem  Keamanan  Berbasis Mikrokomputer,” J. Sist. Dan Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 29–39, 2014.
[3] M.  Pendidikan,  D.  A.  N.  Kebudayaan,  and  R.  Indonesia,  “MENTERI  PENDIKAN  PERATURAN  MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 26 TAHUN 2017,” 2017.
[4] J.  Adler,  M.  Azhar,  and  S.  Supatmi,  “Identifikasi  Suara  dengan  MATLAB  sebagai Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan Speech Recognition in MATLAB as Artificial Neural Network Application,” vol. 1, no. 1, pp. 16–23, 2013.
[5] R.  Aisuwarya,  K.  I.  Putri,  and  M.  H.  Hersyah,  “IMPLEMENTASI  SPEECH  RECOGNITION  SEBAGAI  SISTEM KONTROL  PADA  SMART  HOME  BERBASIS  MIKROKONTROLER  MENGGUNAKAN  METODE  HIDDEN MARKOV MODEL ( HMM ),” 2017.
[6] E.  Widiyanto,  S.  N.  Endah,  and  S.  Adhy,  “APLIKASI  SPEECH  TO  TEXT  BERBAHASA  INDONESIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN HIDDEN MARKOV MODEL ( HMM ),” pp. 39–44, 2014.
[7] R. Bogdan et al. , “Kendali Suara Berbahasa Indonesia Untuk Automasi Rumah Tinggal,” vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[8] R. Firmansyah, E. C. Djamal, R. Yuniarti, J. Informatika, and F. Sains, “Identifikasi Nada Dari Sinyal Suara Alat Musik Instrumen Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients dan Hidden Markov Model,” pp. 7–12, 2018.
[9] J. T. Elektro, U. Brawijaya, and A. Mustofa, “Sistem Pengenalan Penutur dengan Metode Mel-frequency Wrapping,” vol. 7, no. 2, pp. 88–96, 2007.
[10]  A. R. Darma Putra, “Verifikasi Biometrika Suara Menggunakan Metode MFCC Dan DTW Darma,” LONTAR Komput. VOL. 2 NO.1 JUNI 2011 , vol. 2, no. 1, pp. 8–21, 2011.
[11]  S. Helmiyah, A. Fadlil, A. Yudhana, M. T. Informatika, and U. A. Dahlan, “Pengenalan Pola Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Ekstraksi Fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients ( MFCC ) Speech Based Emotion Pattern Recognition Using Mel- Frequency Cepstral Coefficients ( MFCC ) Feature Extraction,” vol. 4, no. 2, pp. 372–381, 2018.