## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 155 - 166

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Pengenalan Suku Kata Bahasa Indonesia Menggunakan Metode LPC Dan

## Backpropagation Neural Network
Yenni Fatman 1 , Islamiyati 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Nusantara
1 yennifatman@gmail.com, 2 islamiyati.uninus@gmail.com

## Abstract
Sound is the most important component in the development of digital technology today, to facilitate human life. Various  speech  recognition  systems  or  Automatic  Speech  Recognation  (ASR)  have  been  developed  in  various countries  with  various  languages.  Voice  recognition  can  be  applied  in  various  fields  of  life,  one  of  which  is  a voice-based  security  system,  in  the  form  of  a  password.  In  Indonesia,  there  are  many  studies  on  speech recognition using the Indonesian language with a variety of methods, but it is still in limited numbers and only functions  to  command  a  particular  application.  Therefore,  in  this  study,  the  authors  conducted  speech recognition  based  on  Indonesian  syllables  because  Indonesian  itself  has  a  syllable  which  is  somewhat  higher compared  to  other  foreign  language  syllables.  This  system  consists  of  4  processes:  sound  recording,  pre- processing,  feature  extraction  using  the  Linear  Predictive  Code  (LPC)  method,  and  the  sound  classification process using  the Backpropagation Neural  Network method. There are 115 syllables and 74 syllables that are different from the 50 Indonesian words that are spoken. Accuracy results on the Indonesian syllable recognition system that is 100% able to recognize 74 training data from every 6 respondents and 115 testing data obtained the best accuracy of 69%.
Keywords: voice recognition; indonesian language; syllables; LPC; backpropagation neural network.

## Abstrak
Suara  menjadi  komponen  terpenting  dalam  perkembangan  teknologi  digital  saat  ini,  untuk  mempermudah kehidupan manusia. Berbagai sistem pengenalan suara atau Automatic Speech Recognation (ASR) telah banyak dikembangkan  di  berbagai  negara  dengan  berbagai  bahasa.  Pengenalan  suara  dapat  diaplikasikan  di  berbagai bidang  kehidupan  salah  satunya  pada  sistem  keamanan  berbasis  suara,  berupa password .  Di  Indonesia  sendiri banyak  penelitian  mengenai  pengenalan  suara  menggunakan  bahasa  Indonesia  dengan  berbagai  metode,  tetapi masih  dalam jumlah yang terbatas dan hanya berfungsi  untuk  perintah suatu  aplikasi  tertentu. Oleh karena itu, pada penelitian ini, penulis melakukan pengenalan suara berdasarkan suku kata bahasa Indonesia karena bahasa Indonesia  sendiri  memiliki  suku  kata  yang  terbilang  banyak  dibandingkan  dengan  suku  kata  bahasa  asing lainnya. Sistem ini terdiri dari 4 proses yaitu proses perekaman suara, proses pre-processing , proses ekstraksi ciri menggunakan  metode Linier  Predictive  Code (LPC),  dan  proses  klasifikasi  suara  menggunakan  metode Backpropagation Neural  Network . Terdapat  115 suku kata dan 74 suku kata yang berbeda dari 50 kata bahasa Indonesia  yang  diucapkan.  Total  suku  kata  bahasa  Indonesia  yang  digunakan  berjumlah  690  suku  kata  dari  6 responden. Hasil akurasi pada sistem pengenalan suku kata bahasa Indonesia yaitu 100% mampu mengenali 74 data pelatihan  dari setiap 6 responden dan 115 data pengujian belum dilatih didapatkan akurasi  terbaik  sebesar
69% dari  6 responden. Berdasarkan hasil pengujian yang telah  dilakukan, semakin banyak data pelatihan yang diproses dalam jaringan maka semakin tinggi akurasi keberhasilan yang diperoleh (Sinyal suara dapat dikenali).
Kata kunci: pengenalan suara; bahasa indonesia; suku kata; LPC; backpropagation neural network.
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Di zaman perkembangan teknologi yang semakin pesat ini,  banyak  teknologi-teknologi  baru  yang  memudah- kan manusia dalam beraktivitas, terutama dalam bidang AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan yang dalam  pengembangan  sistem  komputer  mampu melakukan  tugas  seperti  halnya  manusia,  yang  dahulu dilakukan dengan sistem analog kini terkomputerisasi.
Suara  merupakan  anugerah  dari  Allah  SWT,  yang dimana  setiap  manusia  dianugerahkan  suara  yang berbeda-beda,  memiliki  karakter  ciri  khas  masing- masing.  Dengan  adanya  suara  kita  dapat  berkomuni- kasi,  mengerti  dan  memahami  apa  yang  sedang dibicarakan  serta  salah  satu  cara  yang  paling  efektif dalam  menyampaikan  maksud  dan  tujuan  seseorang dalam menyampaikan suatu informasi.
Suara  menjadi  komponen  terpenting  dalam  perkemba- ngan  teknologi  digital  saat  ini,  untuk  mempermudah kehidupan  manusia.  Oleh  karena  itu,  Berbagai  sistem pengenalan  suara  atau  lebih  dikenal  dengan Automatic Speech  Recognation (ASR)  telah  banyak  dikembang- kan di berbagai negara dengan berbagai bahasa. Speech Recognition dalah  suatu  proses  identifikasi  suara berdasarkan  kata  yang  diucapkan,  dengan  melakukan konversi  sebuah  sinyal  akustik  yang  ditangkap  oleh audio  device . Speech  recognition merupakan  sistem yang  digunakan  untuk  mengenali  perintah  kata  dari suara  manusia,  dan  kemudian  diterjemahkan  menjadi suatu data yang dimengerti oleh komputer [2].
Pengenalan  suara  dapat  diaplikasikan  di  berbagai bidang  kehidupan,  seperti  pada  sistem  keamanan berbasis  suara,  sistem  keamanan  rumah  berbasis  suara dan  sistem  pembelajaran  berbasis  suara.  Sistem keamanan  berbasis  suara  lebih  efektif  dan  akurat dibanding  dengan  angka  atau  huruf,  karena  hal  itu mudah  untuk  disadap  oleh  orang  lain.  Begitupun dengan  sistem  pembelajaran  berbasis  suara,  me- mudahkan  seorang  pelajar  dalam  proses  belajar mandiri.
Di  Indonesia  sendiri  banyak  penelitian  mengenai pengenalan  suara  menggunakan  bahasa  Indonesia  dan pengenalan jenis suara pria dan wanita dengan berbagai metode  antara  lain  [2] ,  [4],  [9]  dan  [15] begitu  juga dengan  sistem  analisa  deteksi  huruf,  klastering  suara serta  menggunakan  kata  bahasa  asing  sebagai  objek penelitian  telah  banyak  diteliti  antara  lain  [3] ,  [7]  dan [10] tetapi masih dalam jumlah yang terbatas dan hanya berfungsi  untuk  perintah  suatu  aplikasi  tertentu. Tingkat  pengenalan  dipengaruhi  oleh  metode  ekstraksi dan  klasifikasi  yang  digunakan  [9].  Dalam  penelitian
ini,  menggunakan  metode Linier  Predictive  Code (LPC)  untuk  ekstraksi  ciri  dan  metode Back- propagation Neural Network untuk klasifikasi suara.
Metode Linier Predictive Code (LPC) merupakan salah satu  teknik  ekstraksi  ciri  yang  sering  digunakan  dalam mengekstraksi  ciri  sinyal  digital  suara.  Ekstraksi  ciri suara  adalah  untuk  mengubah  gelombang  suara menjadi  beberapa  tipe  representasi  parametrik  yang dapat  diproses.  Tahap-tahap  yang  dilakukan  adalah Pre-emphasis , Frame  Blocking , Windowing , Analisis Autokorelasi dan Analisis LPC [13].
Sejauh  ini  metode  LPC  banyak  digunakan  dalam penelitian  terkait  identifikasi  suara,  seperti  pada beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Yamina Azmi, LPC digunakan untuk identifikasi emosi seseorang  dari  sinyal  suara  secara real  time [1], Heriyanto,  LPC  digunakan  untuk  mengidentifikasi ucapan warna bagi anak-anak dalam mengenal berbagai warna [8], Musliha Syam, LPC digunakan untuk meng- identifikasi  asal  daerah  berdasarkan  suara  manusia [16],  Ricki  Juniansyah,  LPC  digunakan  untuk  me- ngenali  suara  manusia  sebagai password [12],  dan Ririen  Kusumawati,  LPC  digunakan  untuk  meng- analisis  kesesuaian  pada  sinyal  suara  pengucapan  kata arabic pada penutur Indonesia [13].
Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma dengan  pendekatan supervised  learning ,  yang  diguna- kan  untuk  mengurangi error melalui  penyesuaian  dari bobotnya berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan  melalui  perambatan  mundur  sehingga  nilai dapat  diperbaiki  dalam  melakukan  pengenalan  pola. Terdapat  3  fase Backpropagation yaitu  fase feed forward ,  fase backpropagation dan  fase  menyesuaikan bobot [6].
Adapun  metode Backpropagation  Neural  Network yang telah  diimplementasikan  oleh  beberapa  penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Desyanndana, Back- propagation digunakan untuk klasifikasi perintah suara [4],  Faradiba, Backpropagation digunakan  untuk pengenalan pola sinyal suara manusia [5], John Pierre, Backpropagation digunakan  untuk  pengenalan  pola notasi  balok  [6],  dan  Erina  Nursholihatun, Back- propagation digunakan  untuk  mengenali  identitas penutur  dengan  membandingkan  fitur  suara  masukkan [14]. Kedua metode tersebut  memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing.
Pada  dasarnya  bahasa  Indonesia  merupakan  bahasa yang  sering  digunakan  dalam  berkomunikasi  dan menjadi  bahasa  induk  bagi  warganegara  Indonesia. Tetapi setiap orang memiliki pembawaan suara sendiri
sesuai  dengan  karakter  masing-masing  serta  logat daerah  yang  sangat  berpengaruh  dalam  pengucapan bahasa Indonesia.
Dalam  penuturan  sebuah  kata  bahasa  Indonesia  setiap suku  katanya  akan  diiringi  oleh  sebuah  hembusan nafas.  Hal  ini  memungkinkan  adanya  jeda  antar  suku kata  dan  menghasilkan  representasi  sinyal  suara  kata bahasa  Indonesia  yang  berbeda  untuk  tiap  suku katanya.  Sehingga  suara  tutur  bahasa  Indonesia  dapat dikenali pada tingkat suku kata [9].
Hal  tersebut  menjadi  salah  satu  metode  untuk  belajar bahasa  Indonesia  yang  baik  dan  benar,  agar  mudah dikenali  oleh  suatu  sistem.  Tidak  banyak  penelitian mengenai  pengenalan  suku  kata  bahasa  Indonesia karena  bahasa  Indonesia  sendiri  memiliki  suku  kata yang  terbilang  banyak  dibandingkan  dengan  suku  kata bahasa asing lainnya.
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  merancang suatu  sistem pengenalan ucapan berdasarkan suku kata bahasa Indonesia dengan mengimplementasikan metode Linier  Predictive  Code (LPC)  dan  metode Backpropagation  Neural  Network untuk  mengenali sinyal  suara  beserta  nilai  akurasi  yang  didapatkan dalam pengenalan ucapan suku kata bahasa Indonesia.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode  dengan pendekatan  kualitatif  dan  metode waterfall sebagai model  pendekatan  pengembangan software yang memiliki  beberapa  tahapan  terstruktur  yaitu  analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian dan pemeliharaan [8].
Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem pengenalan  suku  kata  bahasa  Indonesia  yaitu  metode Linier  Predictive  Code dan  metode Backpropagation Neural Network .
2.1. Pengumpulan Data
Tahap pertama yang dilakukan pada saat pengumpulan data  yaitu  studi  literatur,  tahapan  ini  bermaksud  untuk mencari  sumber  pustaka  dan  mendapatkan  informasi yang  jelas  untuk  mendukung  pembuatan  dasar  teori yang  kuat  serta  metode  yang  akan  digunakan  pada sistem pengenalan ucapan.
Tahap  kedua, studi lapangan adalah pengumpulan data secara  langsung  ke  lapangan  dengan  cara  observasi untuk mencari responden dan data kata, studi dokumen- tasi  dengan  melakukan  perekaman  suara  dan focus group discussion.
Tahap  ketiga,  pengumpulan  sampel  data  suara  berupa kata  kerja,  kata  benda  dan  kata  sifat  dalam  bahasa Indonesia.  Terdapat  50  kata  bahasa  Indonesia  yang difokuskan  pada  1  suku  kata,  2  suku  kata  dan  3  suku kata.  Berjumlah  115  suku  kata  dan  74  suku  kata  yang berbeda  dari  50  kata.  Total  suku  kata  690  suku  kata
dari  6  responden  yaitu  3  laki-laki  dan  3  perempuan yang merupakan Mahasiswa Fakultas Teknik Informatika Universitas Islam Nusantara.
2.2. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  tahap  awal  dalam membangun  sistem  pengenalan  suku  kata  bahasa Indonesia.  Perancangan  tersebut  meliputi  struktur proses  yang  terdiri  dari  proses  perekaman  data  sinyal suara,  proses pre  processing ,  proses  ekstraksi  ciri,  dan proses  klasifikasi  yang  terbagi  dalam  2  tahap  proses yaitu  proses  pelatihan  dan  proses  pengujian  yang  akan di representasikan dengan Software Matlab R2016.
Software pendukung seperti Format Factory dan Adobe Audition merupakan software yang  digunakan  untuk mengubah  format  file  suara  dan  memotong  file  suara yang  hanya  terjadi  pada  tahap  awal  saja  yaitu  proses perekaman.  Struktur  proses  sistem  pengenalan  suku kata  bahasa  Indonesia  secara  umum  yang  dilakukan pada penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Struktur Proses Sistem Pengenalan Suku Kata Bahasa

## Indonesia
Berdasarkan  Gambar  1  diatas,  terdapat  struktur  proses dari  sistem  pengenalan  suku  kata  bahasa  Indonesia yaitu  pertama,  proses  perekaman  suara  dimulai  dari menyediakan responden dan data kata yang diucapkan. Pada  penelitian  ini,  terdapat  6  responden  yang mengucapkan  50  kata  berdasarkan  pengucapan  suku kata.
Tabel  1. Responden Laki-laki Perempuan Arif Nani Jejen Devi Rafsan Islamiyati
Pada Tabel 1, terdapat mahasiswa yang terpilih sebagai responden  dalam  penelitian  ini.  Responden  melakukan perekaman suara sebanyak satu kali dengan mengucap-
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 5 No. 3 (2020) 155 – 166
kan  50  kata  berdasarkan  persuku  kata  yang  sudah disiapkan.
Tabel  2. Sampel Data 1 Suku Kata 2 Suku Kata 3 Suku Kata Cat I bu
Be la jar
Bom Di a Be ker ja Lap Do a Men ca ri Bor A ir Me re ka Om A ku Me li hat Ka mu Mem be ri Ka mi
Ber ma in
Per gi
Ber ja lan
Du duk
Ber la ri
Mi num
Me nu lis
Ma kan
Mem ba ca
Ba ru
Ber te mu
Can tik
Ber di ri
Sa kit
Me mang gil Pa nas Ber ba gi
Ba ik
Me nyim pan
Ma nis
Me na ngis Mu rah Me nya nyi
Mu dah
Ter se nyum
Ru mah Me na rik Da tang To long Hi lang Ri ngan Be nar
Sebelum  melakukan  perekaman  suara,  dilakukan pengumpulan sampel data seperti pada Tabel 2. Sampel data kata terdiri dari 50 kata dengan 115 suku kata yang akan  diucapkan  saat  proses  perekaman.  Perekaman suara  dilakukan  pada  kondisi  tenang  dan  kedap  suara. Direkam  dengan  menggunakan HandPhone ASUS Zenfone  2–ZE550ML  dan  disimpan  dalam  format *.3GPP.  Suara  yang  dihasilkan  dari  perekaman  ini yaitu  kata  yang  akan  menjadi database dalam  sistem pengenalan suku kata bahasa Indonesia.
Setelah  dilakukan  perekaman  suara,  selanjutnya mengubah  format  file  suara  menjadi  format  *.Wav dengan  menggunakan  aplikasi Format Factory dengan tujuan  untuk  menyamakan  format  file  data  suara  yang akan  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Data  hasil  proses perekaman  suara  berformat  *.Wav  akan  dipotong sesuai  dengan  data  kata  yang  sudah  disediakan sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  proses  pemotongan file  suara  diperlukan  untuk  mengambil  satu  persatu kata yang terdapat dalam file rekaman. Pemotongan file suara terbagi menjadi 2 bagian yaitu pemotongan suara secara  manual  dan  pemotongan  suara  secara  otomatis. Untuk  tahapan  ini  menggunakan  pemotongan  suara secara manual menggunakan aplikasi Adobe Audition.
Proses  kedua,  pada  Gambar  1  diatas  yaitu  proses Pre- processing merupakan proses pengolahan awal terhadap  data  rekaman  dengan  mengurangi  efek  dari perekaman  dan  melakukan  penguatan  sinyal  digital
hasil  perekaman,  serta  mempersiapkan  data  pada bentuk yang tepat untuk proses ekstraksi ciri. Ekstraksi Ciri atau feature extraction dilakukan pada dua proses, yaitu  ekstraksi  ciri  untuk  pembuatan database dan ekstraksi ciri masukkan data pengujian.
Gambar 2. Flowchart Skema Pre-processing dan Ekstraksi Ciri
Flowchart skema Pre-processing dan ekstraksi ciri dari alur sistem yang dibuat digambarkan dengan sederhana menggunakan  simbol  yang  mudah  untuk  dimengerti. Flowchart tersebut  ditunjukkan  pada  Gambar  2, dimulai dari membaca rekaman suara pelatihan *.WAV yang  dilanjutkan  dengan  proses Framing  dan windowing menggunakan  RMS (Root  Mean  Square) untuk  melihat  energi  pada  sinyal  suara  agar  dalam proses pemotongan suara dapat memotong dengan tepat dan mudah.
Root  Mean  Square adalah  akar  dari  nilai  rata-rata  dari suatu  fungsi  yang  dikuadratkan.  Untuk  menghitung nilai RMS atau efektif suatu fungsi, maka yang pertama kali  dilakukan  adalah  mengkuadratkan  fungsi  tersebut. Seperti pada rumus 1.
𝑥 𝑅𝑀𝑆 = √1 𝑛 ∙ ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ⁄ = √ 𝑥 1 2 +𝑥 2 2 +⋯+𝑥 𝑛 2 𝑛 (1)
dengan x RMS adalah  nilai  RMS, n adalah  banyaknya data dan x i adalah nilai data ke- i [18].
Pada  penelitian  ini,  melakukan  percobaan  dengan memasukkan  nilai window pada  sinyal  suara  inputan diantara  nilai  50,  75  dan  100  untuk  menentukan  nilai
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 5 No. 3 (2020) 155 – 166
window yang  optimal  untuk  digunakan  pada  sampel sinyal suara yang lain.
Jika  rumus  1  RMS  diimplementasikan  dalam  aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
x1=x(:,1) ldata = length(x1)-100 for y = 1:ldata a = 0; for i = 1:75 a = a + x1(y+i)^2; end rms6_cat(y) = sqrt(a); end
Langkah  selanjutnya  pada  Gambar  2,  yaitu  proses Segmentasi  merupakan  proses  memisahkan  bagian bersuara  dan  bagian  tidak  bersuara  atau  memisahkan suara dari noise . Segmentasi  ini dilakukan berdasarkan suku kata.
Jika  proses  segmentasi  diimplementasikan  dalam aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
threshold (i) = 0; threshold (i) = 1; for i = 1:ldata if rms6_cat (i)> 0.009 threshold (i) = 1; else threshold (i) = 0; end end
flag = 0; n = 1;
for i = 1 :ldata if threshold(i) == 1; segm6_cat (n) = x1 (i); n = n+1; flag = 1 ; else if flag == 1 ; i = ldata ; end end end
Berdasarkan  pada  Gambar  2,  terdapat  proses  Norma- lisasi  Amplitudo  yaitu  proses  yang  digunakan  untuk menormalkan degradasi nilai sampel sinyal digital yang diakibatkan perbedaan jarak antara mulut dan mikrofon perekam.  Proses  normalisasi  amplitudo  diperoleh dengan  membagi  semua  nilai  sampel  sinyal  digital dengan  nilai absolut maksimum  dari  sampel  sinyal digital tersebut. Dapat dilihat pada rumus 2.
𝑥 ' ( 𝑛) = 𝑥 (𝑛) max(|𝑥|) , 0 ≤ n ≤ N ˗ 1 (2)
dengan x ’ (n) adalah nilai  hasil  normalisasi  amplitudo, x(n) adalah nilai  sampel  sinyal  digital, max(|x|)’ adalah nilai  absolut  maksimum  dan  N  adalah  panjang signal [17].
Jika  rumus  2  normalisasi  diimplementasikan  dalam aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
norm6_cat(i) = segm6_cat(i)/max(segm6_cat);
Pada  Gambar  2  diatas,  proses Down  Sampling bertujuan  untuk  menurunkan  atau  mengurangi  jumlah sampel  sinyal  suara  yang  terlalu  banyak,  namun  hasil proses down sampling ini masih bisa mewakili sampel- sampel  yang  dihilangkan  dengan  menentukan  nilai sampling yang  diinginkan.  Nilai down  sampling yang digunakan  yaitu  500 sampling yang  diambil  dari setengah sampel sinyal suara asli.
Jika  proses down  sampling diimplementasikan  dalam aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
x = norm6_cat pjdata = length(x); ldata = pjdata/500 ;
a = floor (ldata); for i = 1 : 500 b = i*a; dsc6_cat(i) = x(b); end
Berdasarkan  pada  Gambar  2  diatas,  setelah  proses down  sampling ,  selanjutnya  ke  proses  utama  dalam melakukan  ekstraksi  ciri  LPC,  yaitu  proses  analisis koefisien  LPC.  Analisis  koefisien  LPC  merupakan proses  untuk  menentukan  nilai  parameter Linear Prediction  Coding (LPC)  dengan  menganalisis  setiap nilai  masukkan  untuk  memperoleh  nilai  yang  terbaik. Hasil  dari  analisis  koefisien  LPC  merupakan  hasil sinyal suara yang diprediksi.
Pada  penelitian  ini,  menggunakan toolbox LPC  dan menganalisis nilai  koefisien dari  nilai  50 dan nilai 100 sebagai  parameter  untuk  menentukan  nilai  koefisien yang terbaik. Dengan menganalisis nilai koefisien LPC, maka  akan  terlihat  perbedaan  ciri  sinyal  digital  suara dengan  nilai  koefisien  50  dan  nilai  koefisien  100. Sinyal digital suara yang terlihat signifikan perbedaan- nya  pada  nilai  koefisien  yang  sudah  ditentukan,  maka nilai  koefisien  tersebut  optimal  untuk  digunakan  pada sinyal suara lainnya.
Jika  diimplementasikan  dengan  memanfaatkan toolbox Linear  Predictive  Coding (LPC)  dalam  aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
% pada command window
cat1_lpc=lpc(cat1,50);
Plot (cat1_lpc)
Proses  klasifikasi  suara Backpropagation  Neural Network berdasarkan pada Gambar 2, digunakan untuk mengklasifikasi  suatu  pola  sinyal  masukkan  tertentu dengan  melakukan  perbaikan  bobot  penghantar  antar lapisan.  Pada  proses  klasifikasi  terbagi  menjadi  2 bagian  yaitu  proses training (pelatihan)  dan  proses testing (pengujian).  Dalam backpropagation jika  data yang  digunakan  terlalu  besar  maka  sistem  akan membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  menemukan pola  mencapai  target.  Sebaliknya,  jika  data  terlalu sedikit maka sistem tidak dapat mengenali data dengan baik sehingga sulit untuk mencapai target. Oleh karena itu,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pembagian  data yaitu  data  untuk  pelatihan  (74  suku  kata)  dan  data untuk pengujian (115 suku kata).

## Tabel  3. Sampel Data Pelatihan 74 Suku Kata
Sampel Data Pelatihan Cat Per Ik La Lis Bom Gi Nis Jar Te Lap Bor Om I Bu Di A
Do Ir
Ku Ka Mu Mi Du Duk Num Ma Kan Ba Ru Can
Tik Sa Kit Pa Nas Rah Dah Mah Da Tang To Long
Hi Lang Ri Ngan Be Nar Ker Ja Men Ca Me Re Li Hat Mem
Ber In Lan Nu Mang Gil Nyim Pan Na Ngis Nya Nyi Ter Se
Nyum Rik
Sampel  data  pada  Tabel  3,  merupakan  sampel  data yang  diambil  dari  115  suku  kata  sehingga  didapatkan 74  suku  kata  yang  berbeda  seperti  pada  tabel  diatas. Untuk  sampel  data  pengujian  115  suku  kata  dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Backpropagation
(Pada Pengenalan Suku Kata Bahasa Indonesia)
Pada  Gambar  3,  merupakan  Arsitektur  Jaringan Backpropagation yang  digunakan  pada  penelitian  ini yang  terdiri  dari  empat  layer  yaitu input  layer , hidden layer 1, hidden  layer 2  dan output  layer .  Inputan divariabelkan  dengan  (In), Hidden  layer 1  divariabel- kan (Jn) dengan bobot (wij) dan bias (oj), Hidden layer 2 divariabelkan (Kn) dengan bobot (wjk) dan bias (ok) dan pada Output layer divariabelkan (Ln) dengan bobot (wkl) dan bias (ol).
Pada Input  layer tidak terjadi proses komputasi, hanya terjadi pengiriman sinyal input I ke hidden layer . Pada hidden layer dan output layer terjadi proses komputasi terhadap bobot  dan bias serta dihitung besarnya output dari hidden dan output  layer berdasarkan  fungsi aktivasi  sigmoid  biner  karena output yang  diharapkan bernilai antara 0 sampai 1.
Tabel  4. Parameter Arsitektur Jaringan Backpropagation
Input Layer Hidden Layer 1 Hidden Layer 2 Outpu Layer 50 100 100 74
Sebelum  melakukan  proses  pelatihan,  terlebih  dahulu menentukan  nilai  parameter  yang  tepat  pada  jaringan untuk  dapat mengenali suara dengan baik, seperti pada Tabel  4  dimana input  layer memiliki  nilai  50  diambil dari  nilai  koefisien  LPC  , hidden  layer 1  dan hidden layer 2  memiliki  nilai  100  diambil  dari  nilai  terbesar yang  melebihi  nilai output layer  dan  nilai output layer 74 diambil berdasarkan data sampel suara yang dilatih.
Gambar 4. Flowchart Sistem Pengenalan Skema Pelatihan
Pada  proses  pelatihan,  sistem  akan  menerima  masuk- kan  berupa  sampel  yang  akan  dijadikan  sebagai  data pelatihan.  Data  pelatihan  akan  disimpan  dalam database yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  proses pengujian.
Langkah  selanjutnya  berdasarkan flowchart Gambar  4 diatas  yaitu  proses  fase  maju (Forward  Propagation) bertujuan  untuk  menelusuri  besarnya error .  Sesuai dengan  arsitektur  jaringan backpropagation maka didapatkan rumus perhitungan seperti pada rumus 3.
y j = σ (∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑥𝑖 + 𝑏𝑗) 𝑛 𝑖=1 (3)
dengan  yj  adalah  output,  σ  (sigma)  adalah  simbol  dari fungsi  aktivasi, n adalah  banyaknya  neuron  di  layer input, wij adalah  nilai  bobot  input  layer  dan  hidden layer, xi adalah input x dan bj adalah nilai bias [1].
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu  fungsi  aktivasi sigmoid  biner.  Fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  memiliki nilai  pada range 0 sampai 1 [11]. Didefinisikan seperti pada rumus 4.
σ (x) = 1 1+𝑒 −𝑥 (4)
dengan σ () adalah simbol dari fungsi aktivasi, x adalah nilai  sinyal  keluaran  dari  satu neuron yang  akan diaktifkan  dan e adalah  nilai  konstanta  dengan  nilai  = 2.718281828 [1].
Jika  rumus  3  dan  rumus  4  diimplementasikan  dalam aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
clc; clear all;
%proses pelatihan load('arif_mat.mat'); eta = 0.05; wij = random('normal',0,1,51,101); wjk = random('normal',0,1,101,101); wkl = random('normal',0,1,101,74);
a = 0; RMSE = 10; while a < 5000 for p = 1:74 for j = 1:100 netj(j) = 0; i(51)=1; for i = 1:51 netj(j) = netj(j)+(wij(i,j)*arif_matrix(p,i)); end oj(j) = logsig(netj(j)); end oj(101)=1;
for k = 1:100 netk(k) = 0; for j = 1:101 netk(k) = netk(k)+(wjk(j,k)*oj(j)); end ok(k)= logsig(netk(k)); end ok(101)=1;
Menghitung Error (RMSE) dapat dilihat pada rumus 5.
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1 𝑛 ∑ (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑖 −  𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (5)
dengan n adalah jumlah data, i adalah urutan data pada database, target i adalah  nilai  hasil  target  dan prediksi i adalah nilai hasil prediksi [1].
Jika  rumus  5  diimplementasikan  dalam  aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
temprmse = 0; for l = 1:74 netl(l) = 0; for k = 1:101 netl(l) = netl(l)+(wkl(k,l)*ok(k)); end ol(l) = logsig(netl(l));
if p == l err (l) = 1-ol(l); else err (l) = 0- ol(l);
end temprmse = temprmse+(err(l)^2); end
temprmse = 0.5*temprmse; if (RMSE>temprmse) RMSE = temprmse end
errk = zeros (1,101); errj = zeros (1,101); for k=1:101 for l=1:74 errk(k) = errk(k)+(wkl(k,l)*err(l)); end end
for j=1:101 for k=1:101 errj(j) = errj(j)+(wjk(j,k)*errk(k));
end end
Fase mundur (Backpropagation) pada Gambar 4 diatas, bertujuan  untuk  mengupdate  bobot  dengan  melakukan perhitungan  balik  dari neuron keluaran  agar  memiliki nilai  bobot  yang  sesuai.  Pada  penelitian  ini,  dalam mengupdate  bobot  dilakukan  tanpa  menggunakan momentum.  Dan  menyesuaikan  bobot,  jika  keluaran dari  jaringan  berbeda  dengan  target  yang  diharapkan maka  jaringan  melakukan  penyesuaian  terhadap  bobot yang  ada.  Proses  tersebut  akan  terus  berjalan  sampai keluaran pada jaringan dan target sama.
Memperbaiki  suatu  bobot  (w)  berdasarkan error (E) dengan rumus 6.
𝑤 𝑛𝑒𝑤 =   𝑤 𝑜𝑙𝑑 −  𝛼 𝜕𝐸 𝜕𝑤 (6)
dengan w new adalah bobot baru, w old adalah bobot lama, α adalah  learning  rate  dan 𝜕𝐸 𝜕𝑤 adalah  mencari  nilai turunan E terhadap variabel yang akan diperbaharui (w) [1].
Jika  rumus  6  diimplementasikan  dalam  aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
%perubahan bobot for i=1:51 for j = 1:100 wij(i,j)=wij(i,j)+(eta*errj(j)*arif_matrix (p,i)*(logsig(netj(j))*(1-logsig(netj(j))))); end end
for j=1:101 for k = 1:100 wjk(j,k)= wjk(j,k)+(eta*errk(k)*oj(j)* (logsig(netk(k))*(1-logsig(netk(k))))); end end
for k=1:101 for l = 1:74 wkl(k,l)=wkl(k,l)+(eta*err(l)*ok(k)*(logsig(ne tl(l)*(1-logsig(netl(l)))))); end end
end a = a+1;
terr(a)=RMSE end
Gambar 5. Flowchart Sistem Pengenalan Skema Pengujian
Proses  terakhir  yaitu  proses testing (pengujian)  yang ditunjukkan  pada flowchart Gambar  5  diatas,  sistem akan  diuji  dengan  cara  memasukkan  sampel  dan dibandingkan  dengan  data  pelatihan  yang  ada, kemudian hasil akan keluar berdasarkan kemiripan dari data pelatihan.
Data  suara  yang  digunakan  merupakan  sampel  data pengujian  115  suku  kata  dan  sampel  data  pelatihan  74
suku  kata  untuk  dapat  dikenali  sesuai  klasifikasi  yang sebenarnya  atau  tidak  dapat  dikenali  sama  sekali  serta keakurasian dari pengenalan suara dihitung dalam skala presentase. Pada tahap pengujian hanya melakukan satu kali  pengujian  yaitu  pada  fase  maju  yang  akan menghasilkan bobot pengujian.
Jika proses pelatihan diimplementasikan dalam aplikasi MATLAB, maka akan seperti dibawah ini.

## Program Jurnal
clc; clear all;
%proses pengujian load('arif_bobot') load('arif_matriks115.mat'); a = 0; for p = 1:115 for j = 1:100 netj(j) = 0; i(51)=1; for i= 1:51 netj(j)=netj(j)+(wij(i,j)*arif_matriks115(p,i) );
end oj(j) = logsig(netj(j)); end oj(101)=1; for k = 1:100 netk(k) = 0;
for j = 1:101
netk(k) = netk(k)+(wjk(j,k)*oj(j)); end ok(k)= logsig(netk(k)); end
ok(101)=1;
for l = 1:74 netl(l) = 0; for k = 1:101
netl(l) = netl(l)+(wkl(k,l)*ok(k)); end ol(p,l) = logsig(netl(l));
end
end
Presentase  keberhasilan  sistem  dapat  diketahui  dengan rumus 8 sebagai berikut :
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 × 100% (8)
dengan  Σ  data  sukses  adalah  jumlah  data  uji  yang berhasil  dikenali  dan  Σ  data  input  adalah  jumlah  data masukkan  keseluruhan  yang  akan  di  uji  [5].  Dengan rumus  tersebut,  kita  dapat  mengetahui  tingkat keberhasilan sistem.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tujuan yang ingin dicapai pada sistem ini yaitu sebuah sistem  yang  dapat  mengenali  suara  masukkan  berupa suku  kata  dengan  berbagai  macam  jenis  dan  variasi yang diucapkan oleh masing-masing responden. Sistem hanya  dapat  mengenali  suara  dari  orang  yang  telah dilatih,  sehingga  jika  diberikan  suara  masukkan  yang
tidak  tersimpan  dalam database ,  suara  tidak  dapat dikenali.
Langkah-langkah  proses  pengenalan  suara  yang  telah dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  yang  digambarkan pada Gambar 1 ataupun flowchart Gambar 2, Gambar 3 dan  Gambar  5,  diimplementasikan  pada  program Matlab  dan  hasil  dari  proses  tersebut  akan  terlihat setelah program Matlab dijalankan.
Berikut  ditampilkan  hasil  dari  proses  perekaman  suara yang sudah dilakukan. Sampel suara ini sebagai inputan yang  direpresentasikan  menjadi  sinyal  ucapan  dalam bentuk  matriks  dengan  cara  memberikan  perintah audioread di MATLAB seperti pada berikut ini.

## Program Jurnal
[x,fs]=audioread('D:\SuaraStudio\Arif\1sukukat a\arif1a.wav');
Gambar 6. Representasi .wav dalam Bentuk Grafik Pada Kata ‘Cat’
Grafik  pada  Gambar  6  diatas,  menunjukkan  hasil  dari perintah program  matlab  yang direpresentasikan dalam bentuk  grafik.  Sampel  sinyal  suara  diambil  dari  salah satu responden dalam bentuk file *.WAV dengan salah satu  kata  yaitu  “Cat”  yang  sudah  dipotong  sesuai  per suku kata dengan frekuensi 44100 Hz.
Gambar 7. Grafik Framing dan Windowing Menggunakan RMS dengan Nilai Window 75
Grafik pada Gambar 7, merupakan salah satu hasil dari proses framing  dan  windowing menggunakan  RMS dengan  kata  “Cat”  yang  direpsentasikan  dalam  bentuk grafik. Memasukkan nilai windowing pada sinyal suara inputan  yaitu  75  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan gambar tersebut terlihat bentuk energi pada sinyal suara yang  dimana  nilai  window  75  terlihat  optimal,  tidak terlalu  rapat  ataupun  longgar  untuk  digunakan  pada sampel  sinyal  suara  yang  lainnya.  Memberikan  nilai window ini  bertujuan  untuk  mempermudah  proses pemotongan pada tahap segmentasi.
Gambar 8. Grafik Segmentasi Sinyal Suara Pada Kata ‘Cat’
Pada  Gambar  8  diatas,  merupakan  hasil  dari segmentasi.  Terlihat  dengan  menentukan  nilai thres- hold akan  secara  otomatis  menampilkan  hasil  dari memisahkan  sinyal  suara  dari noise dengan  mencari nilai energy & Zero Crossing dari sampel suara. Untuk nilai threshold pada  setiap  sampel  suara  berbeda-beda sesuai dengan kondisi suara yang akan dipotong.
Gambar 9. Grafik Normalisasi Amplitudo Pada Kata ‘Cat’
Pada  Gambar  9  diatas,  terlihat  hasil  normalisasi amplitudo dengan menormalkan degradasi nilai sampel sinyal  suara  agar  memiliki  nilai  amplitudo  yang  sama yaitu  1.  Sampel  sinyal  suara  yang  memiliki  amplitudo yang  berbeda  seperti  memiliki  nilai  amplitudo  0.25 ataupun 0.8 akan dinormalisasikan menjadi  1 sehingga sampel  sinyal  suara  memiliki  nilai  amplitudo  yang setara yaitu maksimal 1.
Gambar 10. Grafik Down Sampling dengan Nilai Sampling 500
Grafik  pada  Gambar  10  diatas,  merupakan  hasil menurunkan nilai sampling dari salah satu sinyal suara dengan  kata  “Cat”  yang  diambil  dari  responden perempuan.  Nilai sampling diambil  dari  setengah  nilai sinyal suara yaitu 500 sampling dengan nilai amplitudo 1. Sinyal suara terlihat tidak padat ataupun padat sekali sehingga  dapat  mempermudah  dalam  ekstraksi  ciri. Nilai sampling yang  sudah  ditentukan  tersebut  bisa mewakili sampel-sampel yang hilang.
Gambar 11. Nilai Koefisien LPC 50, down sampling 500
(Responden 1 Laki-laki)
Gambar 12. Nilai Koefisien LPC 50, down sampling 500
(Responden 2 Perempuan)
Pada  Gambar  11  dan  Gambar  12  diatas,  merupakan hasil  ekstraksi  ciri  dengan  memberikan  nilai  koefisien LPC  50  yang  sudah  ditentukan  dan  nilai Down Sampling 500 untuk mendapatkan ciri dari sinyal suara. Salah  satu  kata  yang  diucapkan  yaitu  kata  “Benar” dengan  2  responden  yang  berbeda.  Hasil  ekstraksi  ciri LPC  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk  grafik tersebut  terlihat  perbedaan  yang  signifikan  dari  kedua sinyal  suara,  masing-masing  memiliki  ciri  sinyal  suara yang  berbeda.  Hasil  dari  ekstraksi  ciri  LPC  ini  akan menjadi database dalam pelatihan dan pengujian.
3.1. Hasil Pelatihan
Hasil  pelatihan  disusun  dalam  sebuah  tabel  sehingga dapat  dibandingkan  untuk  menentukan learning  rate dan  kondisi epoch tercepat.  Adapun  hasil  perubahan dari learning rate dan epoch seperti pada Tabel 5.
Tabel  5. Hasil Percobaan Penentuan Leraning Rate Pada 1 Data
Pelatihan Epoch Learning Rate RMSE
>= 3000 0,01
0,0244 0,02 0,0193 0,05 0,0149
Pada Tabel 5 diatas, terlihat perbedaan dari setiap nilai learning  rate dan  RMSE  dengan  nilai epoch yang sama.  Menunjukkan  bahwa  nilai learning  rate yang paling optimal terjadi pada nilai 0,05 dengan nilai error (RMSE)  sebesar  0,0149  memiliki  nilai error terkecil dari  nilai  yang  lainnya.  Hanya  saja  nilai  pada epoch kurang  optimal  karena  hasil error belum  mencapai target. Semakin besar nilai learning rate semakin cepat proses  pelatihan  tergantung  pada  nilai epoch yang ditentukan.
Tabel 6. Hasil Data Pelatihan dari 6 Responden dengan Fungsi
Aktivasi Sigmoid Biner Responden Learning Rate Epoch RMSE Nani 0,05 5000 0,0101 Jejen 0,05 5000 0,098 Devi Rafsan Islamiyati Arif 0,05 0,05 0,05 0,05 5000 5000 5000 5000 0,0103 0,00104 0,0105 0,0095
Setelah melakukan percobaan learning rate pada 1 data pelatihan maka akan diketahui nilai learning rate yang tepat.  Kita  bisa  melihat  pada  Tabel  6,  hasil  pelatihan terhadap  6  responden  data  pelatihan  memiliki  tingkat nilai error terkecil  yang  berbeda-beda.  Untuk  nilai epoch mengambil  nilai  lebih  besar  dari  3000  menjadi 5000 epoch karena  pada epoch ke-5000  batas error yang  digunakan  tercapai  yaitu  0,01.  Parameter- parameter  tersebut  memberikan  waktu  pelatihan  yang paling optimal dibandingkan dengan yang lain.
3.2. Hasil Pengujian
Dalam  sistem  ini  pengujian  dilakukan  sebanyak  2 tahap. Pengujian dengan suara pelatihan ini merupakan pengujian  pertama  yang  dilakukan  pada  suara masukkan yang telah dilatih sebelumnya. Pengujian ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  dapat mengenali  dengan  baik  atau  tidak  dapat  mengenali suara  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Data  pelatihan terdiri  dari  74  suku  kata.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel  7. Hasil Akurasi Pengujian 74 Sampel Data No Responden Akurasi 1 Nani 100% 2 Jejen 100% 3 4
5
6 Devi Rafsan
Islamiyati Arif 100%
100% 100% 100%
Tingkat  keberhasilan  pada  proses  pengujian  terhadap 74  sampel  data  pelatihan  dengan  6  responden  sebesar 100%.  Sampel  data  dapat  dikenali  dengan  sempurna oleh sistem.
Tahap  kedua,  pengujian  terhadap  115  sampel  data pengujian  yang  belum  dilatih  dari  6  responden  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel  8. Hasil Akurasi  Pengujian 115 Sampel Data No Responden Akurasi 1 Nani 69% 2 Jejen 65% 3 4 5 6 Devi Rafsan
Islamiyati Arif 65% 66% 66% 68%
Berdasarkan Tabel 8 diatas, pengujian akurasi tertinggi yaitu  pada  nilai  69%  dengan  responden  nani.  Dan pengujian  dengan  akurasi  terendah  berada  pada  nilai 65%  dengan  responden  jejen  dan  devi.  Maka berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  tingkat  akurasi yang  berbeda-beda  menunjukkan  bahwa  dari  kondisi responden  saat  mengucapkan  suatu  kata  dan  sampel data  yang  belum  dilatih  sangat  berpengaruh  terhadap nilai presentase yang didapatkan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  maka dapat  diambil  kesimpulan  akurasi  dari  sistem pengenalan  suku  kata  bahasa  Indonesia  menggunakan metode Linier  Predictive  Code (LPC)  dan  metode Backpropagation  Neural  Network memiliki  tingkat keberhasilan  pengujian  suara  untuk  74  sampel  data yang  telah  dilatih  mencapai  100%  dari  setiap  6 responden.  Dan  tingkat  keberhasilan  pengujian  suara untuk  115 data pengujian belum dilatih mencapai  nilai tertinggi  69%  dengan  responden  nani,  dibanding  nilai
akurasi  yang  lainnya.  Kondisi  responden  saat  me- ngucapkan  suatu  kata  dan  sampel  data  yang  belum dilatih  sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  presentase yang didapatkan karena semakin banyak data pelatihan yang  diproses  dalam  jaringan  maka  semakin  tinggi akurasi keberhasilan yang diperoleh (Sinyal suara dapat dikenali).

## Daftar Pustaka
[1] Azmi,  Y.,  Djamal,  E.  C.,  &  Ilyas,  R.  (2018). Identifikasi  Emosi  Dari  Sinyal  Suara  Secara Real Time Menggunakan Linear Predictive Coding dan Backpropagation. 16–21.
[2] Broto,  W.  (2017).  Metode Artificial  Intelligence Sebagai  Aplikasi  Pengenalan  Ucapan  Disabilitas. E-Journal . https://doi.org/http://doi.org/10.21009/03.SNF201 7
[3] Chamidy,  T.  (2016).  Metode Mel  Frequency Cepstral  Coeffisients (MFCC)  Pada  Klasifikasi Hidden  Markov  Model (HMM)  Untuk  Kata Arabic Pada Penutur Indonesia. MATICS . https://doi.org/10.18860/mat.v8i1.3482
[4] Desyanndana,  I.  P.,  Informatika,  T.,  Sains,  F., Teknologi,  D.  A.  N.,  Sanata,  U.,  &  Yogyakarta, D.  (2019). Voice  Recognition  System  for Recognize Voice Command Using Backpropagation Neural Network .
[5] Faradiba.  (2017).  Pengenalan  Pola  Sinyal  Suara Manusia  Menggunakan  Metode Backpropagation Neural Network . Jurnal EduMatSains .
[6] Haumahu,  J.  P.  (2019).  Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Pengenalan  Pola  Notasi Balok  Menggunakan  Metode Backpropagation . 6(3), 255–259.
[7] Heriyanto. (2015). Analisa Deteksi Huruf Hijaiyah Melalui Voice Recognition Menggunakan Kombinasi Energy . Telematika .
[8] Heriyanto,  H.,  &  Simanjuntak,  O.  S.  (2017). Identifikasi  Ucapan  Warna  Menggunakan  LPC (Linier  Predictive  Code  ) Dan  Kelompok Pemilihan Bobot. Telematika . https://doi.org/10.31315/telematika.v14i01.1968
[9] Hidayat,  S.,  Hidayat,  R.,  &  Adji,  T.  B.  (2015). Sistem Pengenal Tutur Bahasa Indonesia Berbasis Suku  Kata  Menggunakan  MFCC,  Wavelet  Dan
HMM. The  7th  National  Conference  On Information Technology And Electrical Engineering .
[10] Izzah,  N.  (2018).  Klastering  Suara  Berdasarkan Gender Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dari Hasil  Ekstraksi  FFT (Fast  Fourier  Transform) .
SOULMATH . https://doi.org/10.25139/sm.v6i1.790
[11] Julpan,  Nababan,  E.  B.,  &  Zarlis,  M.  (2015). Analisis  Fungsi  Aktivasi  Sigmoid  Biner  Dan
Sigmoid Bipolar Dalam Algoritma
Backpropagation Pada  Prediksi  Kemampuan Siswa. Jurnal Teknovasi .
[12] Juniansyah,  R.  R.  (2017).  Perancangan  Sistem Pengenalan  Suara  Dengan  Metode Linear Predictive Coding. 4 (1), 404–411.
[13] Kusumawati, R. (2016). Metode Linear Predictive Coding (LPC)  Pada  Klasifikasi Hidden  Markov Model (HMM)  Untuk  Kata  Arabic  Pada  Penutur Indonesia.
MATICS . https://doi.org/10.18860/mat.v8i1.3481
[14] Nursholihatun, E., Mariyanto, S., & Sasongko, Al, Zainuddin, A. (2020). Identifikasi Suara Menggunakan  Metode Mel  Frequency  Cepstrum Coefficients (  MFCC  )  Dan  Jaringan  Syaraf Tiruan. 7 (1), 48–55.
[15] Permana,  I.  S.,  Indrawaty,  Y.,  &  Zulkarnain,  A. (2019).  Implementasi  Metode  MFCC  Dan  DTW
Untuk  Pengenalan  Jenis  Suara  Pria  Dan  Wanita.
MIND Journal . https://doi.org/10.26760/mindjournal.v3i1.61-76
[16] Syam, M., Raharjo, I. J., & Patmasari, R. (2019). Identifikasi  Asal  Daerah  Berdasarkan  Suara Manusia  Dengan  Metode Linier  Predictive Coding ( LPC ). 6 (3), 10226–10233.
[17] Yuliantari,  R.  V.,  Hidayat,  R.,  &  Wahyunggoro, O.  (2016).  Ekstraksi  Ciri  Dan  Pengenalan  Tutur Vokal  Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode Discrete Wavelet Transform (DWT) Dan
Dynamic  Time  Warping (DTW)  Secara Realtime . Prosiding SNST Ke-7 .
[18] Zhang,  B.,  &  Sennrich,  R.  (2019). Root  Mean Square  Layer  Normalization . NeurIPS ,  1–12. http://arxiv.org/abs/1910.07467