1-7) Pusat Reaktor Serba Guna (PRSG), BATAN, Indonesia email: 1) ariyawan@batan.go.id
Abstrak –  Penelitian  tentang speech recognition terus berkembang terkait  identifikasi personel.  Pada penelitian  ini, kami  melakukan  studi  perbandingan  metode wavelet dalam speech  recognition .  Pada  penelitian  ini  teknologi speech recognition berbasis wavelett dan neuro  fuzzy .  Beberapa parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel suara dengan frekuensi sampling 8000 Hz dan 8 bit per sampel dengan filter wavelet High Pass Filter (HPF). Level dekomposisi menggunakan wavelet daubechies,  symlet dan coiflet .  Nilai thereshold filter wavelet identifikasi  personel  57,72%, False Rejection Rate (FRR) 40% dan Running time 1,97 detik. Untuk nilai thereshold identifikasi  personel  100%, False  Rejection Rate (FRR) 0% dan Running time 5,43 detik didapatkan pada level dekomposisi 5 pada wavelet db1. Identifikasi tipe wavelet yang terbaik adalah coiflet , symlet dan daubechies karena coif2 level  2  memberikan  identifikasi  60,00%,  FRR  40,00%  dan Running time 1,97 detik (Times New Roman, 9 pt).
Kata Kunci : Speech Recognition, perbandingan wavelet, coiflet, symlet, daubechies.

## I. P ENDAHULUAN
Biometrik,  termasuk  di  dalamnya speech  recognition , secara  umum  digunakan  untuk  identifikasi  dan  verifikasi. Identifikasi  ialah  mengenali  identitas  seseorang,  dilakukan perbandingan  kecocokan  antara  data  biometrik  seseorang dalam database berisi  rekaman  karakter  seseorang. Sedangkan  verifikasi adalah  menentukan apakah  seseorang sesuai dengan apa yang dikatakan terhadap dirinya[1].
Speech  recognition  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan  komputer  untuk  mengenali  kata  yang  diucapkan oleh  seseorang tanpa  mempedulikan  identitas  orang  terkait [2].  Suara  merupakan  salah  satu  sistem  biometrik  yang paling  terkenal  dan  mudah  dalam  penerapan hardware . Suara  manusia  tidak  dapat  dikenali  begitu  saja  ketika dimasukkan ke dalam komputer. Sinyal suara manusia yang diterima  melalui  mikrofon  berupa  sinyal  analog  sehingga harus diubah menjadi sinyal digital.
Sinyal  digital  yang  didapat  akan  diolah  untuk mengenalnya,  diantaranya  adalah  pre  prosesing,  ekstrasi fitur  dan  pengenalan  pola.  Pre  prosesing  dilakukan  untuk mendapatkan  ciri  dasar  dari  sinyal  suara.  Ekstraksi  fitur digunakan  transformasi  terhadap  suara  untuk  mengubah domain  waktu  pada  suara  menjadi  domain  frekuensi. Transformasi merupakan proses pengubahan data atau sinyal ke  dalam  bentuk  lain  agar  lebih  mudah  dianalisis,  seperti transformasi fourier yang  mengubah  sinyal  ke  dalam
beberapa  gelombang  sinus  atau  cosines  dengan  frekuensi yang berbeda, sedangkan transformasi wavelet mengubah sinyal ke dalam berbagai bentuk wavelet ( mother wavelet )  dengan  berbagai  pergeseran  dan  penyekalaan (Kadir, 1998)[3] .
Wavelet telah  banyak  diaplikasikan  dalam  bidang penelitian  terkait  pemrosesan  sinyal.  Misalnya  pada pengenalan  suara  otomatis, wavelet digunakan  dalam ekstraksi  ciri  suatu  sinyal  suara.  Selain  itu, wavelet mengungguli  FFT  karena  mampu  untuk  memetakan  sinyal ke  dalam  domain  frekuensi  -  waktu  secara  bersamaan sehingga dalam prosesnya tidak ada data sinyal yang hilang (Rashmi 2014; Anusuya & Katti 2011). Meskipun demikian, tidak semua fungsi wavelet dapat diaplikasikan pada sinyal suara karena wavelet memiliki banyak family . Namun tidak semua  family wavelet tersebut  dapat  diaplikasikan  pada objek sinyal yg sama pada pengenalan suara sehingga dalam aplikasinya  penggunaan wavelet masih  terkesan  trial  dan error  [4].  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  Syahroni  dkk (2017) telah  dilakukan  penentuan  tingkat  kemiripan  fungsi basis wavelet terhadap  sinyal  di  mana wavelet akan diaplikasikan.  Dengan  demikian,  kemampuan  sistem pengenalan suara dimungkinkan akan meningkat. Dalam hal ini,  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  tingkat  kemiripan  antara  sinyal  suara  dengan fungsi  basis wavelet adalah  dengan  menghitung  nilai korelasi  antara  keduanya.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa untuk suara vocal bahasa Indonesia a, i, u, e, è, o, dan ò  dengan  panjang  segmentasi  2048  data  diperoleh  db45 merupakan  fungsi  basis wavelet terbaik.  Adapun berdasarkan  jenis  kelamin  maka  fungsi  basis wavelet db44 dan  fungsi  basis wavelet db45  secara  berturut-turut merupakan fungsi terbaik untuk suara vokal pria dan wanita.
Pada  penelitian  Yohanes  TDS  dkk  (2002)  telah dilakukan  aplikasi neuro  fuzzy untuk  pengenalan  kata. Sistem  ini  telah  diuji  dengan  membandingkan  struktur neuro-fuzzy dengan neural  network .  Hasil  yang  dicapai memperlihatkan  bahwa  sistem neuro-fuzzy memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  system neural network . Waktu pembelajaran sistem neuro-fuzzy lebih cepat dibandingkan  dengan neural  network .  Untuk  270  sampel suara, sistem neuro-fuzzy menyelesaikannya dengan 160.000 iterasi  sedangkan neural  network membutuhkan  500.000 iterasi.  Nilai  persentase  kebenaran  tertinggi  dari  sistem Neuro-fuzzy mencapai  96,36  %  sedangkan  sistem neural network mencapai 62,86 % [5].
Penelitian ini dilakukan penerapan speech recognition yang bertujuan untuk identifikasi personel  berdasarkan database

## Studi Perbandingan Metode Wavelet Dalam Speech Recognition Pada Sistem Akses Personel
Ariyawan Sunardi 1) , Rezky Mahardika 2) , Heri Suherkiman 3) , Sunarko 4) , Kawkab Mustofa 5) , Hanapi Ali 6) Dan Sri Sundari Retnoasih 7)
suara  personel.  Transformasi wavelet digunakan  sebagai ekstraksi  fitur  dan neuro  fuzzy sebagai  metode  klasifikasi. Pada  kasus  ini  dilakukan  perbandingan  3  (tiga)  metode wavelet yaitu Daubechies ,  Symlet  dan Coiflet dalam kecepatan identifikasi personel.  Penelitian ini dibatasi pada sistem  identifikasi  personel  dan  adanya  notifikasi  untuk personel yang tidak memiliki akses .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  tahap  awal  adalah  proses  akuisisi  data  suara  dimana terdapat sejumlah 22 file suara sebagai data masukan. Tahap berikutnya  dalah  proses  pengolahan  citra.  Proses  ini dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas  file  suara  dan segmentasi  suara.  Teknik  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah  thresholding.  Tahap  berikutnya  adalah  tahap pengenalan file suara. Tahap ini terdiri dari ekstraksi ciri dan identifikasi/klasifikasi  personel.  Tahap  ekstraksi  ciri dilakukan  dengan  metode  Discrete Wavelet Transform (DWT)  dengan  pilihan  empat  jenis wavelet yaitu wavelet daubechies , wavelet coiflet dan wavelet symflet. Untuk tahap identifikasi/klasifikasi  dilakukan  dangan  Adaptive  Neuro Fuzzy Systems (ANFIS).
2.1 Alat dan Bahan
Perangkat atau peralatan yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain:
1.  Microphone
2.  Head Speaker
3.  Laptop  dengan  spesifikasi  minimum Processor Intel Pentium 4, memory 1GB, Harddisk 60 GB.
2.2. Transformasi Wavelet
Wavelet merupakan alat analisis  yang biasa digunakan untuk  menyajikan  data  atau  fungsi  atau  operator  ke  dalam komponen-komponen  frekuensi  yang  berlainan,  dan kemudian mengkaji setiap komponen dengan suatu resolusi yang  sesuai  dengan  skalanya  [6].  Selain  itu wavelet merupakan gelombang mini (small wave) yang mempunyai kemampuan mengelompokkan energi citra dan terkonsentrasi pada sekelompok kecil koefisien, sedangkan kelompok  koefisien  lainnya  hanya  mengan-dung  sedikit energi  yang  dapat  dihilangkan  tanpa  mengurangi  nilai informasinya. Keluarga fungsi yang dihasilkan oleh wavelet basis ψ (x) disebut mother wavelet . Dua operasi utama yang mendasari wavelet adalah [3]:
1) penggeseran, misalnya ψ (x-1), ψ (x-2), ψ (x-b), dan
2) penyekalaan, misalnya ψ (2x), ψ (4x) dan ψ (2jx).
Kombinasi kedua operasi inilah menghasilkan basis wavelet . Secara  umum,  keluarga wavelet sering  dinyatakan  dengan persamaan:
Ψ a,b ( x ) = 1 √|𝑎| Ψ ( 𝑥−𝑏 𝑎 ) ……….(1)
Beberapa  contoh  basis wavelet adalah Haar, Daubechies,  Symlets,  Coiflets,  BiorSplines,  ReverseBior, Meyer,  DMeyer,  Gaussian,  Mexican_hat,  Morlet,  Complex Gaussian,  Shannon,  Frequency  B-Spline , Complex  Morlet, Riyad dan lain sebagainya [7]. Alasan transformasi wavelet menjadi  penting  dalam  berbagai  bidang  karena  sifat-sifat berikut [8]:
1) Waktu  kompleksitasnya  bersifat  linear.  Transformasi wavelet dapat  dilakukan  dengan  sempurna  dengan waktu yang bersifat linear.
2) Koefisien-koefisien wavelet yang  terpilih  bersifat jarang.  Secara  praktis,  koefisien-koefisien wavelet kebanyakan  bernilai  kecil  atau  nol.  Kondisi  ini  sangat memberikan  keuntungan  terutama  dalam  bidang kompresi atau pemampatan data.
3) Wavelet dapat  beradaptasi  pada  berbagai  jenis  fungsi, seperti  fungsi  tidak  kontinyu,  dan  fungsi  yang didefinisikan pada domain yang dibatasi.
Basis wavelet yang  digunakan  dalam  proses  ekstraksi  fitur suara atau  sinyal 2-dimensi adalah sebagai berikut [3]:
1) Daubechies  Ingrid,  Daubechies  merupakan  salah  satu dari bintang paling cemerlang dalam  bidang penelitian wavelet .  Panjang  tapis  untuk  semua  keluarga daubechies  adalah  dbN  =  2N,  dan  lebarnya  2N-1. Misalnya  db2,  panjang  tapisnya  adalah  4.  Tapis  lolos- bawah  (  φ  )  db2  yang  telah  melalui  normalisasi  = [0.1294  0.2241  0.8365  0.4830], dan tapis lolos-tinggi ( ψ ) = [-0.4830  0.8365  -0.2241  0.1294].
2) Coiflets  dibangun  oleh  daubechies  atas  permintaan coifman [3]. Panjang tapis untuk wavelet coiflet adalah 6N, dan lebarnya 6N-1. Misalnya coif1, maka panjang tapisnya  adalah  6.  Tapis  lolos-bawah  (  φ  )  coif1  yang dinormalisasi = [0.0157 -0.0727 0.3849 0.8526 0.3379 - 0.0727],  dan  tapis  lolos-tingginya  (  ψ  )  =  [0.0727 0.3379  -0.8526  0.3849 .0727 -0.0157].
3) Symlets,  Wavelet  Symlet memiliki  nama  pendek  sym, untuk orde N dituliskan dengan SymN. Wavelet Symlet memiliki orde N=2,...,45. Panjang tapis untuk Wavelet Symlet adalah 2N . 2.3. Adaptive Neuro Fuzzy System (ANFIS) Neuro-fuzzy adalah  gabungan  dari  dua  sistem  yaitu sistem logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Sistem neuro- fuzzy berdasar  pada  sistem  inferensi  fuzzy  yang  dilatih menggunakan algoritma pembelajaran yang diturunkan dari sistem  jaringan  syaraf  tiruan.  Dengan  demikian,  sistem neuro-fuzzy memiliki  semua  kelebihan  yang  dimiliki  oleh sistem inferensi fuzzy dan sistem jaringan syaraf tiruan. Dari kemampuannya  untuk  belajar  maka  sistem neuro-fuzzy sering  disebut  sebagai  ANFIS  ( Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  Systems )  [9].  Sistem inferensi  fuzzy yang digunakan  adalah  sistem fuzzy model  Takagi,  Sugeno  and Kang (TSK) orde satu dengan pertimbangan kesederhanaan serta  kemudahan  komputasi.  Pertimbangan  ini  penting karena  sistem  tersebut  akan  melalui  suatu  proses  belajar yang mempunyai beban komputasi besar.
Pada  sistem inferensi  fuzzy TSK  orde  satu  dengan  dua masukan, aturan yang digunakan adalah Aturan 1: If x is A 1 and y is B 1 then 1 1 1 1 r y q x p f   
Aturan 2: If x is A 2 and y is B 2 then 2 2 2 2 r y q x p f    . Sistem neuro-fuzzy yang  ekivalen  dengan  sistem  inferensi fuzzy  di  atas  mempunyai  struktur  jaringan  dengan  lima lapisan.  Tiap  lapisan  mempunyai  fungsi  yang  berbeda  dan terdiri  atas  beberapa  simpul.  Lapisan ANFIS dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur neuro-fuzzy .

## 2.3  Diagram Penelitian,
Sistem  identifikasi  personel  menggunakan speech recognition yang dirancang dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem Identifikasi Personel
Pada gambar 1 dilihat proses kerja sebagai berikut : a. Transducer dalam  hal  ini  mikrofon  mengubah  tekanan udara  (yang  kita  dengar  sebagai  suara)  ke  dalam tegangan elektrik yang dapat dimengerti oleh perangkat elektronik.
b. Tegangan  elektrik  diproses  menjadi  sinyal digital oleh sound  card . Sound  card akan  mengubah  gelombang suara  (bisa  dari  mikrofon  atau stereo  set )  menjadi  data digital ,  dan  ketika  suara  itu  dimainkan  kembali, sound card akan mengubah data digital menjadi suara yang kita dengar  (melalui speaker ),  dalam  hal  ini  gelombang analog . c. Preprosesing filter pada sinyal input untuk menghilangkan  sinyal  DC  (nol).  Dalam  tahap  ini dilakukan  perbaikan  kualitas  suara  yang  akan  diolah. Teknik  yang  dilakukan  dalam  tahap  ini  adalah thresholding [10]
d. Dekomposisi merupakan sebuah metode untuk ekstraksi ciri  dari  sinyal  suara  [10].  Transformasi wavelet akan melakukan dekomposisi untuk mengekstraksi  informasi yang  ada  didalam  sinyal  suara,  dengan  membagi  atau memecah sinyal tersebut ke dalam band - band frekuensi. Gambar  5  menunjukkan  sinyal  suara  yang  dibagi  ke dalam  4  (empat) band informasi  yang  masing-masing akan  dihitung  nilai  Entropi  dari  setiap band nya.  Nilai dekomposisi  divariasi  untuk  menunjukkan  tingkat pengenalan personel.
e. Hasil ekstrasi ciri dari dekomposisi wavelet akan menjadi input untuk pembuatan database personel menggunakan Adaptive  Neuro-fuzzy  Inference  System (ANFIS).
Identifikasi  personel  akan  dididapatkan  sebagai  output dari ANFIS.
f. Setelah  diperoleh database personel,  akan  diuji  dengan verifikasi sampel suara untuk mengetahui akses diterima atau ditolak.
User Authorization Sistem User  Authorization dibuat  untuk  jaminan keamanan dan keselamatan personel dan instalasi.
Gambar 3. Flowchart Sistem User authorization

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  ANFIS  untuk  identifikasi  personel  yang ditelah  dirancang,  dilakukan  dengan  memperhatikan masukan dan keluaran.
start data suara A, B, C, ..., V input suara personel dikenali sebagai A dikenali sebagai B dikenali sebagai C, ..., V Akses ditolak akses diterima end Y Y Y N N N Akses Diterima Akses Ditolak Ya Tidak Transformasi Wavelet Daubechies Database Identifikasi
Mic Sound Card Pre Prosesing (Filtering)
Transformasi Wavelet Coiflets Verifikasi Personel Transformasi Wavelet Symlets
Untuk  sinyal  masukan  yang  diperlukan  adalah  sinyal suara dengan  frekeunsi sampling 8000 Hz, dan sampel per bit  8  bit.  Dasar  pertimbangan  menggunakan  frekuensi sampling  8000  Hz  didasarkan  pada  informasi  pada  sinyal ucapan berada pada frekuensi 0 – 4000 Hz. Sehingga proses yang  dilakukan  cukup  menggunakan  frekuensi  8000  Hz. Pre- processing  atau  pengolahan  awal  dilakukan  untuk menghilangkan komponen  frekuensi dc (frekuensi nol) yang terdapat  didalam  sinyal  suara.  Oleh  sebab  itu  maka  pre- processing  dilakukan  dengan  filter  pre-emphasis  untuk mereduksi  frekuensi  DC  dengan  menggunakan High  Pass Filter (HPF) seperti ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 5. Sinyal Masukan sebelum dan sesudah pre-processing
Gambar  5  (tengah)  menunjukkan  bahwa  respon  frekuensi dari  filter  yang  digunakan  adalah  filter  pelolos  frekuensi tinggi dan meredam frekuensi DC (nol).
Proses dekomposisi Wavelet dilakukan untuk mengekstraksi  informasi  yang  ada  didalam  sinyal  suara, dengan  membagi  atau  memecah  sinyal  tersebut  ke  dalam band - band frekuensi.
Sinyal suara terdekomposisi digambarkan oleh gambar 5 yang menunjukkan pada dekomposisi level=2, sinyal media dibagi  kedalam  2 band frekuensi,  yaitu band frekuensi rendah  (komponen  aproksimasi)  dan band frekuensi  tinggi (komponen detail).
Gambar 6. Hasil dekomposisi sinyal suara level 2
(a). Daubechies
(b). Coiflet
Gambar 7. Respon frekuensi filter wavelet (LPF=biru), dan (HPF=hijau)
Gambar  7  (a)  merupakan  respon  frekuensi  tipe wavelet daubechies , dan gambar  7 (b)  merupakan respon  frekuensi tipe wavelet coiflet .  Respon  frekuensi  yang  berbeda  akan memberikan hasil pengenalan yang berbeda pula.

## 3.1 Pengujian Variabel Level Dekomposisi
Dari  data  pada  tabel  5  tersebut  menunjukkan  bahwa semakin  besar  level  dekomposisi  menyebabkan  tingkat pengenalan  semakin  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  karena semakin  besar  level  dekomposisi  semakin  banyak  jumlah informasi  (Nilai  Entropi)  yang  dapat  digunakan  untuk membedakan antara suara pembicara yang satu dengan yang lainnya.
Tabel 1. Tabel Pengaruh Level dekomposisi terhadap tingkat pengenalan Jenis Wavelet Level Dekomposisi Running time (detik) Tingkat Pengenalan (%) db1 1 0,998 14,55 db1 2 2,046 51,82 db1 3 3,232 82,73 db1 4 4,814 98,18 db1 5 6,832 100,00
Tabel 1 diatas  juga  menunjukkan bahwa semakin besar level dekomposisi waktu yang digunakan untuk proses dari awal  sampai  akhir  juga  semakin  besar.  Hal  ini  disebabkan karena  semakin  besar  level  dekomposisi  maka  semakin banyak  data  (nilai  entropi)  yang  harus  diproses  untuk
pengenalan  sehingga  membutuhkan  lebih  banyak  waktu proses.
3.2 Pengujian Variabel Jenis Filter Wavelet Transformasi Wavelet mempunyai banyak turunan yang dikembangkan karena banyaknya kelebihan dari transformasi wavelet .  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  untuk level dekomposisi yang sama yaitu 3 misalnya, tipe wavelet coiflet memberikan tingkat pengenalan paling tinggi (60%), sedangkan  symlet  (59,09%)  dan daubechies (57,27%)  atau pada  level  dekomposisi  =4, coiflet dengan  tingkat pengenalan  (100%),  symlet  (100%)  dan daubechies (99.09%).  Sehingga  secara  umum  tipe wavelet coiflet memberikan  tingkat  pengenalan  yang  paling  tinggi dibandingkan 2 tipe wavelet yang lainnya.
Tabel 2. Pengaruh Jenis Filter Wavelet terhadap tingkat
pengenalan

## 3.3 Pengujian Variabel Komponen Frekuensi
Pengujian  terhadap  parameter  frekuensi  didasarkan bahwa  informasi  suara  dominan  (lebih  banyak)  berada  di frekuensi  rendah,  sehingga  pada  frekuensi  rendah  rata-rata informasi  (Entropinya)  mirip,  sehingga  menyebabkan tingkat pengenalannya hanya 77,27% jika proses pengenalan hanya menggunakan komponen frekuensi rendah (komponen  aproksimasi)  pada  tabel  3.    Sedangkan  jika menggunakan komponen frekuensi tinggi (komponen detail) tingkat  pengenalannya  lebih  tinggi  yaitu  (87,27%).  Ketika kedua komponen frekuensi digunakan (komponen aproksimasi+ komponen detail) didapatkan tingkat pengenalan 100%.
Tabel 3. Pengaruh komponen frekuensi terhadap tingkat pengenalan
3.4. Pengujian Variabel Order Filter Wavelet
Proses  pengenalan  dalam  sistem  ini  juga  diuji  dengan parameter  order  filter wavelet untuk  melihat  pengaruhnya terhadap tingkat pengenalan.
Tabel 4. Pengaruh Order Filter Wavelet terhadap tingkat pengenalan
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengenalan  berbeda untuk order filter yang berbeda.
3.5 Pengujian Variabel Running time Pengujian sistem terhadap waktu yang diperlukan untuk proses identifikasi  sampai dengan proses pengenalan dapat ditunjukkan pada tabel 5. Dan tabel 5  menunjukkan bahwa semakin  besar  level dekomposisi  maka semakin  besar pula waktu yang dibutuhkan untuk proses pengenalan.
Tabel 5. Running time untuk variasi level dekomposisi
Running time sangat dipengaruhi oleh spesifikasi komputer atau laptop yang digunakan untuk pengujian. Berikut adalah spesifikasi komputer yang digunakan :
1 Intel  Pentium  CPU  P6300  @  2,27GHz  &  2,26GHz, RAM 2 GB
2 Sistem Operasi Windows 8.1. Enterprise
3 Matlab R2010a
3.6 FAR  ( False  Acceptance  Rate )  dan  FRR  ( False Rejection Rate )
Pengujian  terhadap  kehandalan  sistem  pengenalan suara  dapat  dilakukan  dengan  menghitug  nilai  FAR  ( False Acceptance  Rate )  dan  FRR  ( False  Rejection  Rate ),  sesuai dengan rumus berikut :
𝐹𝐴𝑅 = Pengujian user diluar 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 yang salah diterima jumlah user diluar 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 x 100 %
𝐹𝑅𝑅 = Pengujian user didalam 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 yang salah ditolak jumlah user didalam 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒
x 100 %

## Tabel 6. Pengujian FAR dan FRR terhadap sistem
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan  sistem menerima  pengguna  di  luar database (data  pengguna  yang diregistrasikan  untuk  dikenali)  atau  FAR  adalah  0%  (yang berarti  semua orang di  luar database yang diujikan ditolak sistem)  untuk  Jenis wavelet daubechies order  2  (db2)  dan coiflet order 2 (coif2) dan dengan level dekomposisi 4. Dan sebaliknya  pengujian  dengan  FRR  atau  kesalahan  sistem menolak pengguna yang terdaftar di dalam database adalah 0%  (yang  berarti  semua  pengguna  di  dalam database diterima  oleh  sistem)  untuk  jenis wavelet symlet order  2 (sym2)  dan coiflet order  2  (coif2)  dan  dengan  level dekomposisi  4.  Dan  tabel  6  di  atas  menunjukkan  semakin besar level dekomposisi, maka sistem semakin handal yang ditunjukkan  dengan  semakin  kecilnya  nilai  FAR  maupun FRR.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Nilai thereshold filter wavelet identifikasi  personel 57,72%, False Rejection Rate (FRR) 40% dan Running time 1,97 detik.
2. Nilai  theresehold  identifikasi  personel  100%, False Rejection Rate (FRR) 0% dan Running time 5,43 detik didapatkan pada level dekomposisi 5 pada wavelet db1. 3. Identifikasi  tipe wavelet dari  yang  terbaik  adalah coiflet ,  symlet  dan daubechies karena  coif2  level  2 memberikan  identifikasi  60,00%,  FRR  40,00%  dan Running time 1,97 detik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Kemenristek  Dikti,  BATAN  dan PRSG BATAN melalui program INSINAS Flagship atas ijin penelitian  serta dukungan dana. Terima kasih  juga untuk  Dr. Djoko Hari Nugroho atas bimbingannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Tandyo And A. Widyatmoko, “Speaker Identification Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Dan Jaringan Saraf  Tiruan  Back-Propagation  Metode  Tinjauan Pustaka,” Pp. 1–7.
[2] W. Kurniawan, “Identifikasi Speech Recognition Manusia Dengan Menggunakan Average Energy Dan Silent Ratio Sebagai  Feature  Extraction  Suara  Pada  Komputer,”
Biospecies , Vol. 9, No. 1, Pp. 1–6, 2016.
[3] Sutarno,  C.  Wajah,  F.  I.  Komputer,  And  U.  Sriwijaya, “Analisis  Perbandingan  Transformasi  Wavelet,” J. Generic , Vol. 5, No. 2, Pp. 15–21, 2010.
[4] S.  Hidayat,  H.  R.  P.  Negara,  And  D.  T.  Kumoro, “Penentuan Fungsi Basis Wavelet Terbaik Untuk Sinyal Suara,” Sntt  Fgdt ,  Vol.  3,  No.  November,  Pp.  247–252,
2017.
[5] Yohanes,  Thiang,  And  S.  Chandra,  “Aplikasi  Sistem Neuro-Fuzzy Untuk Pengenalan Kata,” Tek. Elektro , Vol. 2, No. 2, Pp. 73–77, 2002.
[6] E.  L.  Utari,  “Pengolahan  Sinyal  Kardiografi  Dengan Menggunakan  Alihragam  Gelombang  Singkat,” Proc. Univ. Respati Yogyakarta , Pp. 90–96, 2014.
[7] M. M. Hidayat, “Pendahuluan Penggunaan,”  No. C, Pp. 233–240, 2014.
[8] C.  E.  Bire  And  B.  Cahyono,  “Denoising  Pada  Citra Menggunakan  Transformasi  Wavelet,” Semin.  Nas. Teknol. Inf. Dan Komun. Terap. , Vol. 2012, No. Semantik, Pp. 487–493, 2012.
[9] B.  Fatkhurrozi,  M.  A.  Muslim,  And  D.  R.  Santoso, “Penggunaan  Artificial  Neuro  Network  System  Dalam Penentuan Aktivitas Gunung Merapi,” Vol. 6, No. 2, Pp. 113–118, 2012.
[10] B.  Robi’in,  “Analisis  Dekomposisi  Wavelet  Pada Pengenalan Pola  Lurik Dengan Metode  Learning  Vector Quantization,” Ilk. J. Ilm. , Vol. 9, Pp. 153–160, 2017.