## 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.v4i4.2436

## Model Pengenalan Suara Teks Bebas Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Muhammad Bobbi Kurniawan Nasution, Kusmanto, Sudi Suryadi, Ronal Watrianthos *
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 bobbi.kurniawan@univalabuhanbatu.ac.id, 2 kusmanto@univalabuhanbatu.ac.id, 3 soesoe@univalabuhanbatu.ac.id,
4,* ronalw@univalabuhanbatu.ac.id Email Penulis Korespondensi: ronalw@univalabuhanbatu.ac.id
Abstrak− Autentikasi suara bisa dilakukan karena ada perbedaan fisik organ produksi suara dari setiap orang. Pola suara yang diucapkan pengguna dapat digunakan sebagai perintah suara sesuai keinginan. Beberapa ciri seperti aksen, intonasi, dan cara pengucapan menghasilkan pola berbeda. Untuk verifikasi pengenalan, data suara dibagi dua kelompok yaitu suara dengan teks yang sudah  ditentukan  dan  suara  dengan teks  bebas. Suara  yang dihasilkan  dari  pengucapan  kata  tertentu  bisa  di  rubah dari analog ke bentuk digital. Proses perubahan ini akan menghasilkan sebuah representasi dalam bentuk vektor. Salah satu teknik dalam klasifikasi pengenalan suara adalah Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma SVM untuk membuat model pengenalan pola suara berbasis teks bebas. Proses klasifikasi pola suara menggunakan tiga kernel untuk data set sehingga hasil perbandingan akan lebih akurat. Akurasi tertinggi pada kernel linear terdapat pada perulangan ke-4  pada fold ketiga  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  94,40%.  Sedangkan  pada  kernel polynomial akurasi  tertinggi  pada perulangan  ke-6 fold kedua  dengan  akurasi  sebesar  96,80%.  Tingkat  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  kernel  RBF  pada perulangan ke-8 fold ketiga dengan akurasi mencapai 98,20%. Hasil pengujian ini membuktikan kernel RBF memiliki tingkat akurasi paling baik dalam pengenalan suara berbasis teks bebas.
Kata Kunci: Suara, Autentikasi, RBF, Support Vector Machine, SVM
Abstract− Voice  authentication  can  be  done  because  there  are  physical  differences  in  the  voice  production  organs  of  each person. The user's spoken sound pattern can be used as a voice command as desired. Some features such as accents, intonation, and the  way pronunciation  produce  different  patterns.  For identification  verification, voice  data  is divided  into  two  groups: voice with defined text and voice with free text. Sounds resulting from the pronunciation of a particular word can be changed from analog to digital form. This change process will result in representation in vector form. One technique in voice recognition classification  is  the  Support  Vector  Machine  (SVM).  The  study  aims  to  develop  SVM  algorithms  to  create  free  text -based speech  patterns,  recognition  models.  The  sound  pattern  classification  process  uses  three  kernels  for  the  data  set  so  that  the comparison results will be more accurate. The highest accuracy in the linear kernel is found in the 4th loop in the third fol d with an accuracy rate of 94.40%. While in the polynomial kernel the highest accuracy at the 6th iteration of the second fold with an accuracy of 96.80%. The highest accuracy rate is found in the RBF kernel on the 8th loop of the third fold with 98.20% accuracy. These test results prove the RBF kernel has the best level of accuracy in free text-based speech recognition.
Keywords : Voice, Autentication, RBF, Support Vector Machine, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Sistem autentikasi pada manusia  saat ini  berkembang  dari  sebelumnya  hanya  pengenalan  sidik  jari,  wajah, iris mata, kepada  pengenalan  suara  ( voice  recognition )  [1].  Autentikasi  suara  bisa  dilakukan karena ada  perbedaan fisik organ produksi suara dari setiap orang. Pola suara yang diucapkan pengguna dapat digunakan sebagai perintah suara  sesuai  keinginan[2].  Karakter  lainnya  seperti  aksen,  intonasi,  dan  cara  pengucapan  juga  sebagai  faktor pembeda. Untuk verifikasi pengenalan, data suara bisa dibagi dua kelompok yaitu suara dengan teks yang sudah ditentukan  ( text-dependent )  dan  suara  dengan  teks  bebas  ( text-independent )[3].  Dalam text-dependent sistem, pengenalan  katanya  tetap  dan  tidak  berubah[4].  Sedangkan  dalam text-independent ,  tidak  pembatasan  dalam penggunaan kata[5].
Suara yang dihasilkan berasal dari pengucapan kata-kata tertentu akan di rubah dari bentuk analog ke dalam bentuk digital. Proses perubahan ini akan menghasilkan sebuah representasi dalam bentuk vektor. Vektor suara akan diekstraksi ke dalam vektor ciri tanpa mengurangi karakteristik suara tersebut. Ekstraksi ciri bertujuan untuk menajamkan  perbedaan  pola.  Proses  ini  akan  memudahkan  dalam  memisahkan  kategori-kategori  kelas  ketika dilakukan  klasifikasi[6][7].  Salah  satu  metode  teknik  ekstraksi  adalah mel-frequency  cepstrum  coefficients (MFCC) digunakan karena mendekati sistem pendengaran manusia[8].
Permasalahan dari ekstraksi ciri adalah proses pemodelan yang membutuhkan waktu lama terutama pada data suara teks bebas yang memiliki ukuran lebih besar sehingga perlu direduksi. Teknik reduksi bisa dilakukan dengan metode long term statistics based systems, namun dapat menghilangkan banyak informasi penting karena data  tersebut  hanya  diambil  nilai  rata-ratanya[9].  Teknik  lainnya  adalah vector  quantization yang  mampu mereduksi data tanpa mengurangi kualitasnya[10]. Sedangkan menurut penelitian lain, data hasil ekstraksi MFCC dapat direduksi dengan tetap menjaga kualitasnya[11].
Teknik  klasifikasi  pengenalan  suara  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  sudah banyak  diteliti.  Salah  satu  penelitian  mengungkapkan  SVM  mampu  menghasilkan  pola  suara  dengan  baik menggunakan metode pembagian dua wilayah secara linear. Namun memiliki masalah dengan waktu pemodelan yang  lama  ketika  menggunakan  data  yang  besar[12].  Penelitian  lain  mengungkapkan  bahwa  SVM  memiliki

## 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.v4i4.2436
masalah dalam  memilih  kernel yang tepat  untuk  dataset[13].  Namun  metode  SVM  dapat diterapkan[14]  dalam penentuan  jenis  kelamin  melalui  pengenalan  suara  dengan  menggunakan  algoritma  MFCC  (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) dengan tingkat akurasi sebesar 90,90% untuk laki-laki dan 81,81% untuk perempuan.
Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  algoritma  SVM  untuk  membuat  model  pengenalan  pola  suara berbasis  teks  bebas.  Proses  klasifikasi  pola  suara  menggunakan  tiga  kernel  untuk  data  set  sehingga  hasil perbandingan akan lebih akurat. Hasil yang diharapkan adalah model terbaik dari kernel SVM untuk mendapatkan akurasi tertinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, tahapan penelitian ini terdiri dari enam tahap yaitu pengumpulan data, pra-proses data, ekstrasi ciri, vektor kuantisasi, pembagian data training dan data testing, dan pengujian dengan metode SVM.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, dapat dijelaskan tahapan-tahapan penelitian sebegai berikut:
1. Pengumpulan Data.
Tahapan  ini  akan  mengumpulkan  data  hasil  rekaman  pembicara  secara  acak  yang  direkam  menggunakan headphone berisi kata berbahasa Indonesia sebanyak 500 kata.
2. Pra-proses Data.
Pada tahap ini terjadi proses normalisasi data dengan merubah data pada rentang -1 dengan 1 untuk mengurangi selisih  amplitudo  pada  perbedaan  suara  rendah  dan  tinggi.  Selanjutnya  dilakukan silent  removal dengan menghapus suara diam agar tidak terjadi data yang kosong.
3. Ekstrasi Ciri
Setelah  normalisasi, akan  dilakukan  ekstrasi ciri  dengan menggunakan  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC). MFCC merupakan teknik ekstrasi ciri yang digunakan dalam pemrosesan sinyal suara. Ekstrasi ciri dalam  proses  ini  berupa  perubahan  data  suara  menjadi  data  gambar  berbentuk  spektrum  gelombang[15]. Parameter-parameter tertentu akan digunakan pada tahap ini.
4. Kuantisasi Vektor
Setelah  didapatkan  data  hasil  ekstrasi  ciri,  kemudian  data  direduksi  untuk  mengurangi  ukurannya  dengan tujuan  mempercepat  waktu  pemodelan.  Tahap  ini  menggunakan  kuantisasi  vektor  yang  merupakan  teknik kompresi data pada pengenalan citra atau suara. Kuantisasi vektor merupakan metode pemrosesan sinyal yang digunakan untuk pemodelan fungsi kerapatan peluang dengan alokasi vektor mode. Dalam kuantisasi vektor, titik-titik informasi diwakili oleh centroid [16].
Gambar 1 . Ilustrasi Kuantisasi Vektor[17]
5. Pembagian Data Training dan Data Testing
Tahap ini menggunakan metode k-fold cross validation untuk menguji model berdasarkan sampel pengujian yang diambil. Metode ini akan menghasilkan data acak yang berpengaruh kepada akurasi. Metode ini bekerja

## 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.v4i4.2436
dengan  cara  memecah  data  menjadi  k  bagian  set  data  dengan  ukuran  yang  sama.  Penggunaan  k-fold  cross validation untuk menghilangkan bias pada data[18].
6. Pemodelan dengan klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Pada tahap ini akan dilakukan pemodelan dengan parameter dan nilai yang telah ditentukan. Pemodelan SVM dengan  tujuan  mencari  data  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  terbaik  dari  kombinasi  nilai  parameter  yang diujikan  pada kernel  linear,  polynomial,  dan  Radial  Basis  Function  (RBF) .  Metode  klasifikasi  SVM merupakan metode klasifikasi yang membagi ruang vektor menjadi dua bagian yaitu kelas positif dan kelas negatif  oleh hyperplane [19].  SVM  merupakan machine  learning klasifikasi  data  menjadi  dua  kelompok menggunakan  fungsi-fungsi  linear  dalam  sebuah  ruang  fitur  berdimensi  tinggi.  Klasifikasi  SVM  dilakukan dengan cara menemukan hyperplane terbaik untuk memperoleh margin maksimal[20]. Gambar 2 menunjukkan ilustrasi  SVM  linear  data  terpisah  dimana  dua  kelas  dipisahkan  menggunakan  sepasang  bidang  batas  yang sejajar. Bidang batas pertama akan membatasi kelas pertama ( y i =1 ) dan bidang batas kedua membatasi kelas kedua ( y i = -1 )[21].

## Gambar 2. SVM Linear Data Terpisah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan data suara penelitian ini menggunakan hasil rekaman dari 5 suara dengan rentang umur 30-40 tahun seperti  yang  disajikan  dalam  tabel  di  bawah  ini.  Data  suara  direkam  menggunakan  headphone  pada  komputer dengan menggunakan aplikasi audiocity.
Tabel 1. Data Suara Nama File Nama Data Jenis Kelamin Suara1.wav Bobbi Laki-Laki Suara2.wav Kusmanto Laki-Laki Suara3.wav Fitri Perempuan Suara4.wav Sabrina Perempuan Suara5.wav Anto Laki-Laki
Setelah dilakukan pengumpulan data, dilakukan praproses yang terdiri dari silence removal dan normalisasi. Tahap silence  removal adalah  tahap  untuk  menghilangkan  suara  diam/kosong.  Sedangkan  tahap  normalisasi  untuk menghasilkan  data dengan  rentang maksimum 1  dan  minimum  -1. Rentang  nilai  ini  diperoleh  dari  pembagian setiap elemen  data  dengan  nilai  maksimum  dari  suatu  data.  Persamaan  pada  bidang  ini  dihitung menggunakan perkalian antara vektor dengan vektor bobot seperti pada persamaan 1.
𝑤. 𝑥𝑖 + 𝑏 ≥ 1
untuk kelas 1 y i = 1
𝑤. 𝑥𝑖 + 𝑏 ≤ −1 untuk kelas 2 y i = -1
(1)
dengan: xi: data set
Hasil  normalisasi  akan  terlihat  durasi  rekam  setiap  data  berbeda.  Perbedaan  data  ini  akan  berpengaruh kepada dimensi data. Proses ekstrasi ciri kemudian dilakukan dengan menggunakan MFCC dengan parameter time frame 40, sampling rate 11000Hz, overlap 0,5 dan jumlah koefesien 13 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Data Setelah Normalisasi dan Ekstrasi Ciri
Data Suara Hasil Normalisasi (baris x kolom) Hasil Esktrasi Ciri (baris x kolom) 1 2 3 16.769.486 x 1 14.032.424 x 1 14.959.683 x 1 13 x 76224 13 x 63783 13 x 67998

## 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.v4i4.2436
Data Suara Hasil Normalisasi (baris x kolom) Hasil Esktrasi Ciri (baris x kolom) 4 5 14.431.084 x 1 14.569.394 x 1 13 x 65595 13 x 66224
Dalam Tabel  1 terlihat dimensi masing-masing  data  sangat besar  dan  akan menghambat  proses training sehingga  diperlukan  metode vector  quantization untuk  mengurangi  dimensi  data.  Melalui vector  quantization , dimensi  data  akan  dikurangi  menjadi  beberapa cluster .  Dalam  penelitian  ini,  hasil  ekstrasi  ciri  menggunakan MFCC dengan dimensi data 13 x >1000 akan dikurangi menjadi 13 x 100 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Perbandingan Data Setelah Vector Quantization
Data Suara Hasil Esktrasi Ciri (baris x kolom) Hasil Esktrasi Ciri (baris x kolom) 1 2 3 4 5 13 x 76224 13 x 63783 13 x 67998 13 x 65595 13 x 66224 13 x 100 13 x 100 13 x 100 13 x 100 13 x 100
Dari Tabel 3 terlihat dimensi data suara telah direduksi ukuran datanya menjadi 13 x 100. Nilai 13 adalah jumlah  koefisien/penciri  yang  digunakan  untuk  pemodelan,  sedangkan  100  merupakan  jumlah codeword yang dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  penelitian. Codeword merupakan  titik  pusat  ( centroid )  dari  kluster  hasil reduksi dengan metode vector quantization . Nilai centroid ini yang akan digunakan untuk pemodelan SVM. Setelah centroid didapatkan, langkah selanjutnya adalah membagi data training dengan data uji. Pembagian ini didasarkan pada kolom data pada Tabel 3 hasil vector quantization dengan total data 13 x 500 yang artinya nilai  koefesien  ditunjukkan  pada  nilai  13  dan  total  data  pada  nilai  500.  Pembagian  data  training  dan  data  uji dilakukan dengan perbandingan 75% data training dan 25% data uji sehingga didapatkan data training sebesar 375 dan data uji sebesar 125 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Data Training dan Data Uji Data Training Data Uji 13 x 75 13 x 75 13 x 75 13 x 75 13 x 75
Total: 13 x 375 data 13 x 25
13 x 25 13 x 25 13 x 25 13 x 25 Total: 13 x 125 data
Setelah  data training dan  data  uji  didapatkan,  kemudian  dilakukan  pemilihan  data  secara  acak menggunakan teknik k-fold cross validation . Hasilnya dari total 100 data suara akan didapatkan 25 subset data (S) hasil pengacakan dengan nilai k=4 seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Pembagian Data Training dan Data Uji Menggunakan K-Fold Cross Validation
Fold Data Training Data Uji F1 F2 F3 F4 S1, S2, S3 S1, S2, S4 S1, S3, S4 S2, S3, S4 S4 S3 S2 S1
Dalam  Tabel.4  terdapat  empat  fold  pengujian  yaitu  F1,  F2,  F3,  dan  F4  menggunakan  berbagai  macam kombinasi subset untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Kemudian dilakukan perulangan sebanyak 20 kali untuk menghasilkan akurasi tertinggi. Dalam perulangan, terdapat 20 kombinasi data yang akan diuji pada pemodelan dengan parameter yang telah ditentukan. Kombinasi data akan diuji dengan pemodelan Support Vector Machine (SVM) dengan tujuan mencari data untuk menghasilkan akurasi yang terbaik dari kombinasi nilai parameter yang diujikan pada kernel linear, polynomial, dan Radial Basis Function (RBF) . Penentuan nilai parameter SVM pada setiap kernel dapat dilihat pada Tabel.5.
Tabel 5 . Nilai Parameter SVM Pada Setiap Kernel
Kernel C d γ Linear 10 20 30 40 50 - -

## 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.v4i4.2436
Kernel C d γ Polynomial 10 20 30 40 50 2 4 6 8 10 - RBF 10 20 30 40 50 - 10 20 30 40 50
Secara detail hasil pengujian yang disajikan lima perulangan pertama (P1-P5) pada pengujian model SVM dengan kernel linear pada parameter yang ditentukan bisa dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Pengujian Model SVM Pada Kernel Linear
C Maksimum 10 20 30 40 50 Perulangan Ke-1 F1 F2 F3 F4 80.00 77.60 77.50 86.70 81.50 78.70 77.50 67.20 75.00 75.20 68.30 84.50 76.00 68.80 67.30 79.10 85.70 68.00 65.20 79.00 85.70 78.70 77.50 86.70 Perulangan Ke-2 F1 F2 F3 F4 70.00 72.30 71.20 76.30 76.50 79.00 84.00 74.30 75.90 86.40 75.00 92.00 77.60 69.30 62.20 79.40 66.00 74.20 69.20 65.10 77.60 86.40 84.00 92.00 Perulangan Ke-3 F1 F2 F3 F4 80.00 78.60 77.90 84.80 81.60 77.10 79.50 77.20 75.00 79.20 87.20 84.10 66.00 78.80 69.80 82.10 76.00 80.00 84.80 75.10 81.60 80.00 84.80 84.80 Perulangan Ke-4 F1 F2 F3 F4 85.60 79.60 79.80 74.80 71.60 77.90 78.50 79.20 79.00 89.00 87.10 64.80 76.00 88.80 67.00 82.80 78.00 80.00 94.40 89.60 85.60 89.00 94.40 89.60 Perulangan Ke-5 F1 F2 F3 F4 84.80 79.60 79.50 78.80 79.60 87.90 76.80 77.90 69.00 79.00 86.10 69.40 66.00 78.90 67.90 88.00 78.00 88.00 64.20 79.90 84.80 88.00 76.80 88.00
Sedangkan  pada  pengujian  pemodelan  SVM  dengan  kernel  polynomial  didapatkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel.7 dengan sampel hanya sampai perulangan ke dua.
Tabel 7 . Pengujian Model SVM Pada Kernel Polynomial
d d d d Maks
2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Peru- langan Ke -1 10 20 30
40 50 90.40 90.40 90.40 90.40 90.40 84.80 84.80 84.80 84.80 84.80 78.40 78.40 78.40 78.40 78.40 68.00 68.00 68.00 68.00 68.00 53.60 53.60 53.60 53.60 53.60 91.20 91.20 91.20 91.20 91.20 81.60 81.60 81.60 81.60 81.60 71.20 71.20 71.20 71.20 71.20 60.80 60.80 60.80 60.80 60.80 33.60 33.60 33.60 33.60 33.60 92.80 92.80 92.80 92.80 92.80 83.20 83.20 83.20 83.20 83.20 76.80 76.80 76.80 76.80 76.80 64.80 64.80 64.80 64.80 64.80 51.20 51.20 51.20 51.20 51.20 88.80 88.80 88.80 88.80 88.80 86.40 86.40 86.40 86.40 86.40 81.60 81.60 81.60 81.60 81.60 65.60 65.60 65.60 65.60 65.60 32.00 32.00 32.00 32.00 32.00 92.80 92.80 92.80 92.80 92.80 Peru- langan Ke -2 10 20 30 40
50 89.60 89.60 89.60 89.60 89.60 83.20 83.20 83.20 83.20 83.20 72.00 72.00 72.00 72.00 72.00 56.80 56.80 56.80 56.80 56.80 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 92.00 92.00 92.00 92.00 92.00 85.60 85.60 85.60 85.60 85.60 80.80 80.80 80.80 80.80 80.80 59.20 59.20 59.20 59.20 59.20 35.20 35.20 35.20 35.20 35.20 92.80 92.80 92.80 92.80 92.80 78.40 78.40 78.40 78.40 78.40 72.80 72.80 72.80 72.80 72.80 60.80 60.80 60.80 60.80 60.80 36.00 36.00 36.00 36.00 36.00 90.40 90.40 90.40 90.40 90.40 85.60 85.60 85.60 85.60 85.60 74.40 74.40 74.40 74.40 74.40 63.20 63.20 63.20 63.20 63.20 48.00 48.00 48.00 48.00 48.00 92.80 92.80 92.80 92.80 92.80
Berikutnya pengujian pemodelan SVM dengan kernel RBF didapatkan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel.8 dengan sampel hanya sampai perulangan ke dua.
Tabel 8 . Pengujian Model SVM Pada Kernel RBF
γ γ γ γ Maks
10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50
Peru- langan Ke -1 10 20 30 40 50 92.00 92.80 92.80 92.00 92.00 84.80 84.80 84.80 84.80 84.80 78.40 78.40 78.40 78.40 78.40 68.00 68.00 68.00 68.00 68.00 53.60 53.60 53.60 53.60 53.60 91.20 91.20 91.20 91.20 91.20 81.60 81.60 81.60 81.60 81.60 71.20 71.20 71.20 71.20 71.20 60.80 60.80 60.80 60.80 60.80 33.60 33.60 33.60 33.60 33.60 92.80 92.80 92.80 92.80 92.80 83.20 83.20 83.20 83.20 83.20 76.80 76.80 76.80 76.80 76.80 64.80 64.80 64.80 64.80 64.80 51.20 51.20 51.20 51.20 51.20 88.80 88.80 88.80 88.80 88.80 86.40 86.40 86.40 86.40 86.40 81.60 81.60 81.60 81.60 81.60 65.60 65.60 65.60 65.60 65.60 32.00 32.00 32.00 32.00 32.00 94.40 95.20 94.40 95.20 95.20

## 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.v4i4.2436
γ γ γ γ Maks
10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50 10 20 30 40 50
Peru- langan Ke -2 10 20 30 40 50 91.20 92.80 92.00 91.20 91.20 88.00 88.80 89.60 89.60 89.60 84.80 85.60 86.40 88.00 87.20 82.40 85.60 86.40 88.00 87.20 82.40 84.80 84.80 85.60 85.60 79.20 81.60 85.60 84.80 84.80 88.00 90.40 90.40 90.40 92.00 84.00 88.00 86.40 86.40 86.40 80.80 81.60 83.20 84.00 84.80 80.80 80.80 81.60 81.60 81.60 80.00 80.00 80.80 80.80 80.80 90.40 90.40 92.80 92.80 92.80 88.00 90.40 91.20 89.60 89.60 80.00 85.60 87.20 87.20 88.00 78.40 80.80 84.00 84.80 86.40 80.80 78.40 80.00 80.00 84.00 92.80 92.80 92.80 94.40 94.40 90.40 92.80 92.80 91.20 90.40 80.00 88.80 88.80 89.60 91.20 78.40 80.80 87.20 87.20 88.80 92.80 92.80 92.80 94.40 94.40
Hasil pengujian model SVM menggunakan tiga kernel ini secara lengkap sesuai parameter yang ditentukan berdasarkan akurasi tertinggi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan Akurasi Pemodelan SVM Pada Tiga Kernel
Linear Polynomial RBF Perulangan C Akurasi Fold  C
d Akurasi Fold C γ Akurasi* Fold ke- % ke- % ke- % ke- P1 10 86.40 F4 10 2  91.20 F3 10  10 95.20 F4 P2 10 92.00 F4 10 2  93.80 F3 40  10 94.40 F4 P3 40 84.80 F3 10 2  94.20 F4 10  10 96.80 F3 P4 10 94.40 F3 10 2  90.20 F2 20  10 96.00 F2 P5 10 88.00 F2 10 2  95.80 F2 50  10 96.80 F1 P6 10 92.80 F2 10 2 96.80 F2 20  10 96.00 F2 P7 20 90.40 F4 10 2  89.90 F4 20  10 96.00 F4 P8 10 89.60 F1 10 2  94.40 F3 40  10 98.20 F3 P9 10 88.00 F1 10 2  91.30 F1 30  10 97.60 F1 P10 10 87.20 F4 10 2  93.90 F4 40  10 92.70 F2 P11 10 91.20 F2 10 2  90.00 F3 20  10 96.00 F1 P12 10 94.40 F1 10 2  90.40 F4 40  10 95.20 F2 P13 10 87.20 F2 10 2  81.20 F4 30  10 96.00 F2 P14 10 90.40 F4 10 2  82.00 F4 20  10 94.40 F3 P15 10 94.40 F4 10 2  91.20 F3 96  10 96.00 F2 P16 10 90.20 F3 10 2  92.0 F3 10  10 95.20 F2 P17 50 87.20 F4 10 2  88.80 F4 30  10 96.80 F1 P18 20 81.40 F4 10 2  89.80 F4 10  10 94.40 F1 P19 20 88.20 F1 10 2  82.00 F1 30  10 95.20 F3 P20 10 82.80 F4 10 2  92.80 F1 30  10 95.20 F4
Hasil  perbandingan  dari  tiga  kernel  didapatkan  akurasi  pada  kernel  RBF  sebesar  98.20%,  diikuti  oleh  kernel polynomial 96.80% dan kernel linear 94.40%. Berdasarkan hasil ini akurasi tertinggi dengan data terbaik terdapat pada kernel RBF sebesar 98.40% dengan data pada perulangan ke-8 fold ketiga.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan pengujian dengan metode Support Vector Machine (SVM) dengan tujuan mencari data untuk  menghasilkan  akurasi  yang  terbaik  dari  kombinasi  nilai  parameter  yang  diujikan  pada  kernel  linear, polynomial, dan Radial Basis Function (RBF). Akurasi tertinggi pada kernel linear terdapat pada perulangan ke-4 pada fold ketiga dengan tingkat akurasi sebesar 94,40%. Sedangkan pada kernel polynomial akurasi tertinggi pada perulangan ke-6 fold kedua dengan akurasi sebesar 96,80%. Tingkat akurasi tertinggi terdapat pada kernel RBF pada perulangan ke-8 fold ketiga dengan akurasi mencapai 98,20%. Hasil pengujian ini membuktikan kernel RBF memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  dalam  pengenalan  suara  berbasis  teks  bebas  dengan  metode  Support  Vector Machine.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian kepada Masyarakat (DRPM) Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi atas dibiayainya penelitian ini pada hibah Penelitian Dosen Pemula Tahun 2019-2020.

## REFERENCES
[1] I. Agustina, Fauziyah, and A. Gunaryati, “Biometrik Pola Suara Dengan Jaringan Saraf Tiruan,” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 140–147, 2016.
[2] R. Umar, I. Riadi, and A. Hanif, “Analisis Bentuk Pola Suara Menggunakan Ekstraksi Ciri Mel-Frequencey Cepstral Coefficients (MFCC),” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 2, p. 294, 2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.130.294-304.
[3] T.  Kinnunen  and  H.  Li,  “An  Overview  of  Text-Independent  Speaker  Recognition :  from  Features  to  Supervectors,” Speech Commun. , vol. 52, no. 1, 2009.
[4] M. Hebert, “Text-dependent speaker recognition,” in In Springer handbook ofspeech processing , 2009, pp. 743–762.

## 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.v4i4.2436
[5] A. Azene, “Text-independent speaker identification for the amharic language,” 2015.
[6] S. Gustina, A. Fadlil, and R. Umar, “Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak,” Techno.COM , vol. 16, no. 378–386, 2017.
[7] M. Nasution, D. Irmayani, R. Watrianthos, S. Suryadi, and I. R. Munthe, “Comparative Analysis Of Data Mining Using The Rought Set Method With K-Means Method,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 05, pp. 38–40, 2019, [Online]. Available: http://www.ijstr.org/final-print/may2019/Comparative-Analysis-Of-Data-Mining-Using-The-Rought-Set- Method-With-K-means-Method.pdf.
[8] E. Riyanto and Sutejo, “Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Suara MFCC, ZCPA, dan LPC, HIMSYATECH,” J. Teknol. Inf. , vol. 10, no. 1, 2014.
[9] Muhammad Habib ur Rehman, C. S. Liew, A. Abbas, P. P. Jayaraman, T. Y. Wah, and S. U. Khan, “Big Data Reduction Methods: A Survey,” Data Sci. Eng. , vol. 1, no. 4, pp. 265–284, 2016, doi: 10.1007/s41019-016-0022-0.
[10]  K. HB and S. TK, “Speech Data Compression Using Vector uantization,” WASET Int. J. Comput. Inf. Sci. Eng. , vol. 2, no. 4, pp. 251–254, 2008.
[11]  Nijhawan G and P. P, “Isolated Speech Recognition using MFCC and DTW,” Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Eng. , vol. 2, no. 8, pp. 4085–4092, 2013.
[12]  N. Smith and M. Gales, “Speech Recognition using SVMs,” in Advances in Neural Information Processing Systems 14 , 2001.
[13]  M. DBA, B. SZ, and E. N, “Evaluation of SVM Kernels and Conventional Machine Learning Algorithms for Speaker Identification,” Int. J. Hybrid Inf. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 23–34, 2010.
[14]  R.  B.  Handoko  and  S.  Suyanto,  “Klasifikasi  Gender  Berdasarkan  Suara  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” Indones. J. Comput. , vol. 4, no. 1, p. 9, Mar. 2019, doi: 10.21108/INDOJC.2019.4.1.244.
[15]  T.  Chamidy,  “Metode Mel  Frequency  Cepstral  Coeffisients  (MFCC)  Pada klasifikasi  Hidden  Markov Model  (HMM) Untuk Kata Arabic pada Penutur Indonesia,” MATICS , vol. 8, no. 1, pp. 36–39, 2016.
[16]  D. Astuti, “Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC),” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 26–34, May 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.50.
[17]  R. I. A. Casil, E. D. Dimaunahan, M. E. C. Manamparan, B. G. Nia, and A. A. B. Jr, “A DSP Based Vector Quantized Mel Frequency Cepstrum Coefficients for Speech Recognition,” Inst. Electron. Eng. Philipp. J. , vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2014.
[18]  F. Tempola, M. Muhammad, and  Amal Khairan,  “PERBANDINGAN  KLASIFIKASI  ANTARA KNN  DAN  NAIVE BAYES PADA PENENTUAN STATUS GUNUNG BERAPI DENGAN K-FOLD CROSS VALIDATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, 2018.
[19]  N.  Indriani,  E.  Rainarli,  and  K.  E.  Dewi,  “Peringkasan  dan  Support  Vector  Machinepada  Klasifikasi  Dokumen,” J. INFOTEL , vol. 9, no. 4, 2017, doi: https://doi.org/10.20895/infotel.v9i4.
[20]  P. Bojarczak and W. Nowakowski, “Squat detection in railway rails using Gabor filter bank, SVM classifier and Genetic Algorithms,” in Proceedings of 2017 15th International Conference on ITS Telecommunications, ITST 2017 , 2017, pp. 1–7, doi: 10.1109/ITST.2017.7972229.
[21]  S. jin Wang, A. Mathew, Y. Chen, L. feng Xi, L. Ma, and J. Lee, “Empirical analysis of support vector machine ensemble classifiers,” Expert Syst. Appl. , vol. 36, no. 3 PART 2, pp. 6466–6476, 2009, doi: 10.1016/j.eswa.2008.07.041.