## Pengenalan Pola Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network
Faradiba *
Prodi Pendidikan Fisika, Universitas Kristen Indonesia Jln. Mayjend Sutoyo, No.2, Cawang, jakarta Timur, 13630
*e-mail: faradibaruslan@gmail.com

## Abstract
This  research  have  been  designed  a  structure  of  artificial  neural  network  (ANN)  with  using backpropagation to recognize signal pattern of human voice. The signal should first be processed with Linear Predictive Coding (LPC). Linear Predictive Coding (LPC) used for extraction characteristic. Producing matrix with 24 x50 orde which is then becoming input data for Artificial Neural Network Backpropagation (ANN-BP). There nets consist of 4 layers. Those 4 layers are : 1 input layers with 24 neuron, 2 hidden layers which are devided as 15 neuron at the first hidden layer and 10 neuron at the second, The last output with 5 neuron.For 5 training data, parameter characteristic value of net such us:  Learning  rate  value  (alpha)  =  0,05  and  mu  value  (μ)  =  10 -3 with  using  by  sigmoid  bipolar activation  function.  The  result  of  the  research  shows  that  the  nets  can  recognize  as  100  %  of  25 trainning data, 74 % of 25 testing data.
Keywords : Artificial Neural Network, Back propagation, voice recognation

## PENDAHULUAN
Suara  merupakan  salah  satu  sarana untuk mengenali karakter seseorang. Manusia  bisa  mengenali  kondisi  seseorang dengan mendengar suaranya, sebagai contoh  jenis  kelamin,  identitas  pembicara, aksen,  gaya  bicara,  emosi,  dan  kondisi kesehatan  dari  si  pembicara  (Putra,  2009). Seiring  dengan  perkembangan  teknologi muncul fenomena kebutuhan model komputasi  untuk  pengenalan  suara  yang tidak hanya bermanfaat untuk ilmu pengetahuan  tetapi  juga  untuk  aplikasi praktis,  misalnya  pada  sistem  keamanan berbasis suara.
Sistem keamanan berbasis suara dapat diaplikasikan  diberbagai  bidang  kehidupan baik  untuk  kebutuhan  industri  maupun rumah  tangga  seperti  sistem  pengecekan kehadiran  karyawan,  sistem  keamanan rumah  berbasis  suara,  password  berangkas menggunakan  suara  serta  masih  banyak contoh-contoh  yang  lainnya.  Teknologi yang  menggunakan  komputer  berkembang dengan  pesat,  hampir  setiap  individu  di dunia  memerlukan  komputer  sebagai  alat bantu  untuk  menyelesaikan  masalahnya. Hampir  semua  sistem  analog  digantikan dengan sistem komputerisasi. Keunggulannya adalah sistem komputerisasi lebih mudah dalam
pengontrolan.  Dalam  hal  ini  misalnya pengontrolan  didalam  mengenali  suatu objek.  Komputer  diusahakan  untuk  dapat bekerja  mendekati  proses  kerja  otak manusia.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (terjemahan dari Artifisial  Neural  Network selanjutnya disingkat  JST)  merupakan  alternatif  sistem komputasi  baru  berupa  pemodelan  sistem saraf  biologis  sehingga  sistem  komputasi baru ini mampu beroperasi dan mempunyai sifat-sifat  seperti  jaringan  syaraf  aslinya. Aplikasi  JST  sudah  sangat  beragam  baik dalam  bidang  teknologi  maupun  bidang- bidang lain seperti perdagangan, pertahanan, medis,  asuransi,  dan  perbankan.  Salah  satu aplikasi  dalam  bidang  teknologi  adalah dalam  bidang  pengenalan  pola  yang  lebih jauh berkaitan dengan bidang Visi Komputer ( Machine/Computer Vision ) yang  mencoba  meniru  kapabilitas  mata manusia dan sistem otak untuk membentuk dan  menginterpretasikan  citra  (Siang  J, 2005).  Karena  fitur  pola  jenis  suara  yang begitu kompleks, maka proses pengidentifikasian  sinyal  suara  dibantu dengan  metode-metode  komputasi  yang mampu  mengekstraksi  ciri  khusus  dari sinyal  suara.  Untuk  memenuhi  syarat  ini digunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan yang  telah  terbukti  handal  dalam  proses
pengidentifikasian  pola  gambar,  termasuk gambar sinyal suara dalam bentuk grafik.
Penelitian ini menggunakan jaringan syaraf tiruan jaringan untuk mengenali pola sinyal  suara.  Dalam  penelitian  ini,  cakupan masalah  pada  tahapan  pengenalan  pola sinyal  suara,  pembuatan  listing  program untuk  jaringan  pengenalan  pola,  dan pengujian keakuratan jaringan.  Tujuan dari penelitian  ini  adalah  merancang  program pelatihan  dan  pengujian  jaringan  syaraf tiruan  untuk  pengenalan  pola  sinyal  suara dan menguji keakuratan jaringan.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Sistem Pengenalan Suara
Teknik  jaringan  syaraf  tiruan  telah banyak dimanfaatkan pada berbagai bidang utamanya  pada  sistem  pengenalan  pola: citra, suara, time series prediction , dan lain- lain. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem memanfaatkan jaringan syaraf tiruan metode  propagasi  balik  ( back  propagation) untuk pengenalan suara. Sistem ini diharapkan dapat dimanfaatkan pada pemberian perintah komputer, voice dialling ,  dan  lain-lain.  Model  jaringan syaraf back  propagation digunakan  di  sini bersama-sama dengan metode Linear Predictive  Coding  (LPC) dan Fast  Fourier Transform  (FFT) yang  dipakai  sebagai pemroses awal. Di sini dilakukan variasi

## Pengenalan Pola Sinyal Suara Manusia
Gambar 1. Blok diagram sistem pengenalan suara (Rudi A, 1999)
struktur  dan  parameter  jaringan  (jumlah node  hidden  layer ,  besarnya step  size serta momentum) untuk mendapatkan performance jaringan yang optimum. Pencarian  struktur  dan  parameter  ini bertujuan  agar  jaringan  dapat  secara  cepat belajar  dan  dapat  mengenali  suara  dengan error sekecil mungkin (Rudi A, 1999).
Sistem pengenalan suara yang digambarkan  pada  blok  diagram  gambar  1. Sinyal dapat didefinisikan sebagai kuantitas fisik  yang  bervariasi  seiring  waktu  atau variabel  bebas  lainnya  yang  menyimpan suatu  informasi.  Contoh  sinyal  adalah: suara manusia, kode morse, tegangan listrik di  kabel  telepon,  variasi  intensitas  cahaya pada  sebuah  serat  optik  yang  digunakan pada  telepon  atau  jaringan  komputer,  dan lain-lainnya (Roberts M,  2004).
Sinyal  dapat  diklasifikasikan  menjadi beberapa jenis yaitu: sinyal waktu kontinyu, sinyal  waktu  diskrit,  sinyal  nilai  kontinyu, sinyal  nilai  diskrit,  sinyal random ,  dan sinyal non  random .  Sinyal  waktu  kontinyu
dengan  nama  lain  sinyal  analog  adalah sinyal  yang  belum  melalui  proses  apapun. Sedangkan  sinyal  nilai  diskrit  atau  sinyal digital  adalah  sinyal  analog  yang  telah melalui  proses sampling,  quantization,  dan encoding (Tumanan, 2008) .
Sampling adalah  proses  mengambil nilai-nilai  sinyal  pada  titik-titik  diskrit sepanjang variabel waktu dari sinyal waktu kontinyu, sehingga didapatkan sinyal waktu diskrit.  Jumlah  titik-titik  yang  diambil setiap  detik  dinamakan  sebagai sampling rate. Dalam  melakukan sampling, perlu diperhatikan kriteria nyquist yang menyatakan  bahwa  sebuah  sinyal  harus memiliki sampling  rate yang  lebih  besar dari  2 f m,  dengan f m  adalah  frekuensi paling tinggi yang muncul disebuah sinyal.
fs ≥ 2 f m ; fs > 2 f m (1) Quantization adalah proses memetakan  nilai-nilai  dari  sinyal  nilai kontinyu  menjadi  nilai-nilai  yang  diskrit, sehingga  didapatkan  sinyal  nilai  diskrit. Encoding adalah  proses  mengubah  nilai-
nilai sinyal menjadi bilangan biner (Roberts M,  2004).
2. Linear Predictive Coding (LPC)
Analisis sinyal adalah kegiatan melakukan  ekstraksi  terhadap  informasi yang  terdapat  disuatu  sinyal. Linear Predictive  Coding (LPC)  merupakan  salah satu  teknik  analisis  sinyal  percakapan  yang paling powerful dan menyediakan ekstraksi fitur yang berkualitas baik dan efisien untuk digunakan dalam perhitungan. LPC pertama kali  digunakan  pada  tahun  1978  untuk membuat  alat  sintesis  sinyal  percakapan. LPC  melakukan  analisis  dengan  cara memperkirakan formant , memisahkan formant dari sinyal, yang dinamakan proses inverse filtering , lalu mengestimasi intensitas dan frekuensi dari sinyal percakapan  yang  tersisa,  yang  disebut residue. Karena sinyal percakapan bervariasi  seiring  waktu,  estimasi  tersebut dilakukan  untuk  setiap  potongan  kecil  dari sinyal,  yang  dinamakan frame (Mark  C. 2005).
3. Fast Fourier Transform (FFT)
Transformasi Fourier merupakan metode  untuk  mentransformasikan  sinyal domain  waktu  menjadi  sinyal  domain frekuensi.  Transformasi  ini  penting  dalam analisis  sinyal  karena  karakteristik  sinyal domain  frekuensi  dapat  diamati  dengan lebih  jelas  dan  dimanipulasi  dengan  lebih
mudah  daripada  sinyal  domain  waktu.  Di domain  frekuensi,  sinyal  direpresentasikan sebagai serangkaian nilai yang menunjukkan banyaknya satuan sinyal yang berada  di  frekuensi  tertentu.  Transformasi Fourier  banyak  digunakan  untuk  aplikasi sains,  misalnya:  fisika,  teori  numerik, pemrosesan  sinyal,  statistik,  akustik,  optik, geometri,  dan  lain-lainnya  (Brigham  E, 1988).

## 4. Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah sistem pemroses informasi yang mempunyai  karakteristik  mirip  dengan jaringan  syaraf  biologi.  JST  dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan  saraf  biologi,  dengan  asumsi bahwa:
- Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron).
- Sinyal dikirimkan di antara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung.
- Penghubung  antar neuron memiliki bobot yang  akan  memperkuat  atau  memperlemah sinyal.
-  Untuk  menentukan  output,  setiap  neuron menggunakan fungsi aktivasi yang dikenakan  pada  jumlahan  input  yang diterima.  Besarnya  output  ini  selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang.
Jaringan syaraf tiruan ditentukan oleh 3 hal, yaitu:
1. Pola  hubungan  antar  neuron  (disebut arsitektur jaringan).
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/ learning/ algoritma).
3. Fungsi aktivasi (Siang J. 2005). Jaringan Syaraf Tiruan (JST) memiliki  kemampuan  untuk  belajar  dan beradaptasi terhadap masukan-masukannya. Berdasarkan  algoritma  pelatihannya,  JST dapat  dibedakan  menjadi  dua  jenis,  yaitu: pelatihan  terbimbing (supervised  learning) dan pelatihan tidak terbimbing
(unsupervised  learning) .  Ada  beberapa metode yang biasa digunakan pada jaringan syaraf  tiruan.  Salah  satunya  adalah  metode backpropagation. Jaringan  Syaraf  Tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel syaraf  biologi,  sama  seperti  otak  yang memproses suatu informasi.
5. Tingkat Pengenalan
Kelemahan JST yang terdiri dari lapis tunggal membuat perkembangan JST menjadi terhenti pada sekitar tahun 1970-an. Penemuan  metode backpropagation yang terdiri  dari  beberapa  lapis  membuka kembali cakrawala. Terlebih setelah ditemukan  berbagai  aplikasi  yang  dapat diselesaikan dengan Backpropagation membuat  JST semakin diminati  orang. JST dengan lapis tunggal memiliki keterbatasan
dalam pengenalan pola. Kelemahan ini bisa ditanggulangi  dengan  menambahkan  satu atau  beberapa  lapis  tersembunyi  diantara masukan dan keluaran. Meskipun penggunaan lebih dari satu lapis tersembunyi  memiliki  kelebihan  manfaat untuk  beberapa  kasus,  tapi  pelatihannya memerlukan  waktu  yang  lama.  Maka umumnya  orang  memulai  mencoba  dengan sebuah  lapis  tersembunyi  lebih  dahulu (Siang J, 2005)
6. Back  Propagation  Neural  Network ( BPNN)
Jaringan Back  Propagation  Neural Network (BPNN) biasanya digunakan untuk melakukan  pengenalan  pola,  klasifikasi, pengolahan citra, dan pengambilan keputusan.  BPNN  merupakan  JST  dengan pembelajaran  yang supervised ,  artinya  data pembelajaran  terdiri  dari  vektor  pasangan input dan  target  ( output yang  diharapkan).
Pelatihan  suatu  jaringan  dengan  algoritma backpropagation pada  gambar  2  meliputi dua  tahap  yaitu  perambatan  maju  dan perambatan  mundur.  Selama  perambatan maju,  tiap  unit  masukan  (X i )  menerima sebuah  masukan  sinyal  ini  ke  tiap-tiap lapisan  tersembunyi  Z1,…..,Zp.  Tiap  unit tersembunyi  ini  kemudian  menghitung aktivasinya dan mengirimkan sinyalnya (Z j ) ke tiap unit keluaran.
Gambar 2 Arsitektur Jaringan Lapis Jamak dengan Satu Lapis Unit Tersembunyi

## (Laurene F, 1994)

## METODE PENELITIAN
1. Perancangan Sistem
Sistem  yang dirancang  adalah sebuah sistem yang dapat mengenali suara masukan dengan berbagai macam jenis dan variasi  masukan  suara  sesuai  dengan rumusan  masalah.  Sistem  hanya  dapat mengenali  suara  dari  orang  yang  telah dilatih,  sehingga  jika  diberikan  suara masukan  yang  tidak  tersimpan  di  dalam database maka tidak dapat dikenali. Namun diharapkan  variasi  masukan  sinyal  suara tidak akan mempengaruhi tingkat keberhasilan  sistem  sehingga  hasil  yang didapat  valid.  Sistem  yang  dirancang  akan mengenali  suara  seseorang  setelah  melalui beberapa proses. Hal ini dapat dianalogikan jika  pertama  kali  bertemu  seseorang suaranya mulai dikenali, kondisi itulah yang
dimaksud dengan akuisisi  suara. Kemudian dirasakan  ada  perbedaan  suara  orang  yang baru  dikenal  dengan  suara  orang  lain, proses inilah yang dinamakan ekstraksi ciri. Dalam  kehidupan  sehari-hari  jika  bertemu seseorang  terkadang  lupa  siapa  orang  yang dimaksud,  oleh  karena  itu  perlu  adanya proses mengingat, proses ini yang dinamakan klasifikasi dengan JST.

## 2. Suara
Masukan  suara  yang  digunakan  pada penelitian  ini  diperoleh  dari  pengambilan sample suara  wanita  dewasa,  pria  dewasa dan  anak-anak  dengan  pengucapan  kata “HALO”  untuk  5  data  latih  tiap  orangnya. Suara  yang  direkam  adalah  suara  dalam format WAV.

## Gambar 3. Sinyal Suara Terpotong

## 3. Akuisisi Suara
Pada  bagian  sinyal  suara  hasil rekaman  yang  dianggap  tidak  diperlukan dilakukan  pemotongan.  Proses  ini  berguna untuk  menyeragamkan  format  masukan, sehingga diperoleh sinyal dengan maksimal waktu  perekaman  yang  ditentukan . Sinyal suara  terpotong  selanjutnya  akan  melalui tahap pemrosesan awal (preprocessing) .
a) Preprocessing
a) Filtering
Sinyal  suara  masukan  akan  di- filter menggunakan Band  Pass  Filter (BPF).
Tujuan  dari filtering suara  masukan  adalah untuk melewatkan bagian sinyal suara pada band  passnya  saja,  menghilangkan noise- noise pada  masukan  sinyal  suara  yang  ada pada daerah frekuensi < f co1 dan > f co2 , serta membatasi besarnya amplitudo sinyal suara
masukan,  sehingga  amplitudo  sinyal  suara melebihi batas yang diharapkan.
b) Sampling
Sinyal  suara  yang  telah  di filter ,  akan di sampling dengan  syarat nyquist sehingga didapat  bentuk  sinyal  suara  diskrit  yang akan memudahkan pengambilan karakteristik  cirinya.  Proses sampling bertujuan  untuk  mendapatkan  sinyal  diskrit untuk  mengetahui  ciri  yang  akurat  dari sinyal  dan  memudahkan  proses  desimasi (pengurangan jumlah sampling ).

## c) Desimasi
Desimasi  adalah pengurangan sample pada  hasil sampling. Proses  desimasi  ini bertujuan untuk mengurangi jumlah sample sinyal  suara  yang  terlalu  banyak,  namun hasil  desimasi  yang  diperoleh  masih  bisa mewakili sample - sample yang  dihilangkan.
Parameter  n  merupakan  parameter  yang
menentukan berapa kali atau berapa jumlah sample yang diinginkan.

## 4.  Linear Predictive Coding (LPC)
1.  Preemphasis
Proses preemphasis dilakukan
terhadap sinyal masukan untuk memperkecil  daerah  perubahan  sinyal. Sinyal  suara  dilewatkan  pada  suatu  filter digital  yang  berfungsi  untuk  meratakan spektral  sinyal.  Dalam  proses  pengolahan sinyal  wicara  preemphasis  filter  diperlukan setelah  proses  sampling.  Tujuan  dari pemfilteran  ini  adalah  untuk  mendapatkan bentuk  spektral  frekuensi  sinyal  wicara yang  lebih  halus.  Dimana  bentuk  spektral yang  relatif  bernilai  tinggi  untuk  daerah rendah  dan  cenderung  turun  secara  tajam untuk daerah fekuensi diatas.
2. Reshapes
Proses  ini  digunakan  untuk  merubah ukuran  matriks  sesuai  masukan  yang diharapkan .

## 3. Windowing
Pada  langkah  ini  dilakukan  fungsi weighting pada  setiap  frame  yang  telah dibentuk pada langkah sebelumnya.

## 4.  Analisis Autokorelasi
Pada  tahap  ini  masing-masing  frame yang  telah  di windowing diautokorelasikan dengan  nilai  autokorelasi  yang  tertinggi yaitu orde dari analisa LPC.

## 5. Fast Fourier Transform (FFT)
Fast Fourier Transrorm ini dilakukan untuk  meningkatkan  unjuk  kerja  sistem, karena dengan adanya FFT maka perbedaan antara pola sinyal  suara  dengan pola sinyal suara yang lain makin terlihat jelas. dimana data  yang  dihasilkan  FFT  merupakan masukan bagi Jaringan Syaraf Tiruan (JST). 6. Pelatihan  dan  Identifikasi  dengan  JST

## Backpropagation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelatihan dan  identifikasi  suara  menggunakan  JST Backpropagation . Output dari sistem adalah suara  yang  terdeteksi  baik  dikenali  sebagai target  maupun  tidak  dikenali.  Proses pelatihan dilakukan sampai jaringan memperoleh  nilai error target  sekecil mungkin.  Setelah  syarat  tersebut  tercapai, maka  dilakukan  penyimpanan  bobot  dari setiap  ruas  pada  jaringan.  Bobot-bobot tersebut  nantinya  akan  digunakan  pada proses pengujian. Pelatihan JST backpropagation  melalui  3  fase  yaitu  fase maju,  fase  mundur,  dan  perubahan  bobot. Dalam konsep pelatihannya digunakan juga syarat  agar  pelatihan  yang  dilakukan berjalan  dengan  benar  dan  lancar  sehingga mendapatkan keluaran seperti yang diinginkan.

## 7. Pengujian Sistem
Pada proses pengujian ini digunakan beberapa  suara  uji  untuk  suara  yang  sudah
dilatih dan untuk menguji suara yang belum dilatih  sama  sekali.  Setiap  suara  yang  diuji untuk  mengetahui  apakah  suara  dapat dikenali  dengan  benar  ke  dalam  klasifikasi yang  sebenarnya,  dikenali  sebagai  orang lain,  atau  tidak  dikenali  sama  sekali. Keakurasian  akan  dihitung  dalam  skala persentase.
8. Persentase  Keberhasilan  Sistem/Grade Success Sistem (GSS)
Grade  Success  Sistem (GSS)  adalah Presentase  keberhasilan  sistem (Grade
Success  System). Dengan  GSS  dapat diketahui  tingkat  keberhasilan  sistem  yang telah dibuat, hasil tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐺𝑆𝑆 = 𝑅𝑇𝐷+𝑅𝑅𝐷 2 𝑥100 (2)
1. Result Training Data (RTD)
Result  Trainning  Data (RTD)  adalah hasil  dari  uji  data  yang  telah  di  latih sebelumnya,  apakah  sistem  tersebut  dapat mengenali  dengan  benar,  tidak  mengenali dengan  benar,  atau  tidak  mengenali  sama sekali. Dari sistem tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut
𝑅𝑇𝐷 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎 (3)
Dimana sukses adalah jumlah data masukan yang  berhasil  dikenali,  dan  jumlah  data adalah data keseluruhan yang di ujikan.
2. Result Random Data (RRD)
Result Random Data adalah hasil dari uji  data  yang  sama  sekali  belum  dikenali
oleh  sistem  sehingga  sistem  diharapkan dapat  mengenali  dengan  baik  data  yang  di masukan  walaupun  sebelumnya  belum pernah dilakukan pembelajaran tentang pola data  masukan.  Dari  sistem  tersebut  dapat dirumuskan sebagai berikut
𝑅𝑅𝐷 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎 (3)
Dimana  data  sukses  adalah  jumlah  data  uji yang  berhasil  dikenali,  dan  jumlah  data adalah data uji  keseluruhan  yang di ujikan (Inayah N, 2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Penentuan  Parameter  Jaringan  untuk Proses Pelatihan
Sinyal  suara  latih  diperoleh  dari  5 orang  responden  yang  masing-masing responden terdiri dari 5 sinyal suara. Sinyal suara  uji  diperoleh  dari  5  orang  responden yang  masing-masing  responden  terdiri  dari 5  pola  sinyal  suara.  Sinyal  suara  disimpan dalam  bentuk  format Waveform  Audio (WAV). Pada proses selanjutnya Implementasi sistem dengan memanfaatkan toolbox Linear  Predictive  Coding (LPC) dan Artificial  Neural  Network (ANN) dalam  pemograman  Matlab  versi  7.1. Pengenalan pola suara dengan backpropagation adalah  suatu  proses  agar jaringan  dapat  mengenali  suara  masukan dengan  benar.  Namun,  sebelum  mengenali pola suatu masukan tentunya harus
dilakukan  pelatihan  dengan  nilai parameter  yang  benar  sehingga  jaringan dapat  mengenali  suara  dengan  baik.  Proses pelatihan pada tugas akhir ini menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar.

## 2. Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar
Penelitian ini dilakukan menggunakan parameter - parameter yang di- set pada nilai yang  tetap  adalah  ;  Error  target  =  0, Learning rate (Alpha) = 0.05, mu (μ) = 10 -3 .
Sedangkan  nilai  parameter  sistem  yang diubah-ubah adalah Hidden layer = 1, 2, 3, dan 4, jumlah neuron tiap hidden layer = 25, 20,  15,  10  dan  jumlah  data  latih  =  5. Pengubahan nilai-nilai parameter ini bertujuan  untuk  mengetahui  kombinasi sistem  yang  memberikan  waktu  pelatihan yang  paling  optimal.  Proses  pelatihan dilakukan sebanyak tiga kali untuk masing- masing kombinasi parameter sistem.
Tabel 1. Hasil Pelatihan Jaringan untuk 5 data latih dengan Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar
Parameter Percobaan Ke- Pelatihan Mean Square Error (MSE) Hidden Layer Neuron Iterasi waktu (detik) 2 15,10 1 137 45,844 9,127 x 10 -6 2 844 405,58 9,453 x 10 -6 3 112 37,27 1,785 x 10 -6
Dari  hasil  Tabel  1  tersebut  parameter sistem  memberikan  waktu  pelatihan  paling optimal  dengan hidden  layer =  2  dan neuron tiap hidden layer = 15, 10. Rata-rata waktu  pelatihan  yang  diperoleh  untuk mendekati error target  0  adalah  1,7850  x 10 -6 dan  waktu  pelatihan  diperoleh  yakni 37,266  detik  dengan  112  iterasi.  Neuron hidden  layer  I  =  15  dan  Neuron  hidden layer II = 10.

## 3. Proses Pengujian Jaringan
Proses  pengujian  backpropagation bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  besar keberhasilan jaringan berdasarkan parameter-parameter yang telah diperoleh
sebelumnya.  Berikut  hasil  yang  diperoleh dari beberapa uji pengenalan jaringan

## 4. Pengujian Suara Uji Latih
Pengujian  dengan  suara  latih  ini merupakan  pengujian  pertama  jaringan yang  dilakukan  pada  suara  masukan  yang telah  dilatih  sebelumnya.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem dapat  mengenali  dengan  baik  atau  tidak dapat  mengenali  suara  yang  telah  dilatih tersebut.  Hasil  pengujian  jaringan  untuk fungsi aktivasi sigmoid bipolar dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengenalan pola suara latih Latih untuk 5 data latih dengan
Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar No Input Latih Dikenali sebagai Darman Imel Farah Yusuf Januar 1 Darman1 √ Darman2 √ Darman3 √ Darman4 √ Darman5 √ 2 Imel1 √ Imel2 √ Imel3 √ Imel4 √ Imel5 √ 3 Farah1 √ Farah2 √ Farah3 √ Farah4 √ Farah5 √ 4 Yusuf1 √ Yusuf2 √ Yusuf3 √ Yusuf4 √ Yusuf5 √ 5 Januar1 √ Januar2 √ Januar3 √ Januar4 √ Januar5 √
Ketengangan : MSE = 1,785 x 10 -6
Iterasi = 112 Waktu = 37,266 detik Jumlah sample = 25 Sukses = 25 Gagal = 0 Tingkat keberhasilan = 100%

## 5. Pengujian Identifikasi Backpropagation
Setelah  dilakukan  pelatihan  jaringan dengan  parameter  yang  telah  diset  tiap jaringannya,  maka  jaringan  yang  tingkat pengenalannya  diatas  98%  maka  akan
dilanjutkan  pada  proses  pengujian.  Proses pengujian  ini  menggunakan  5  input  data sinyal suara yang belum dilatih sama sekali. Proses  pengujian  ini  bertujuan  sebagai proses pembelajaran jaringan.
Tabel 3 Pengenalan Pola suara uji Latih untuk 5 data latih dengan
Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar No Input Latih Dikenali sebagai Darman Imel Farah Yusuf Januar 1 Darman1 √ Darman2 √ Darman3 √ Darman4 √ Darman5 √ 2 Imel1 √ Imel2 √ Imel3 √ Imel4 √ Imel5 √ 3 Farah1 √ Farah2 √ Farah3 √ Farah4 √ Farah5 √ 4 Yusuf1 √ Yusuf2 0 Yusuf3 √ Yusuf4 √ Yusuf5 √ 5 Januar1 √ Januar2 √ Januar3 √ Januar4 0 Januar5 √ Keterangan : Jumlah sample = 25 Sukses = 12 Gagal = 13
Tingkat Keberhasilan pada proses
pengujian  suara  latih  untuk  5  data  latih sebesar 100%. Sedangkan Tingkat keberhasilan  pada  proses  pengujian  suara yang  belum  dilatih  untuk  5  data  latih sebesar  48%.  Tingkat  keberhasilan  ini diperoleh dari pemilihan masing-masing
tiap  jaringan  yang  telah  diuji  yang mempunyai  tingkat  persentase  tertinggi. Untuk  5  data  latih  Dengan  perbandingan kurva  di  atas  maka  jaringan  yang  memiliki 2  hidden  layer  lebih  efektif  digunakan dibandingkan dengan jaringan yang memiliki 1 atau 3 hidden layer.

## Pengenalan Pola Sinyal Suara Manusia

## Gambar 4. Kurva 2 Hidden Layer untuk 5 data uji
6. Analisa Performansi Sistem
Analisa performansi sistem merupakan parameter utama untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari perancangan  sistem.  Parameter  tersebut yaitu RTD, RRD, dan GSS.
1.  Result  Trainning  Data(RTD)  hasil  uji data latih
RTD  adalah  parameter  sukses  dari identifikasi  dengan  suara  uji  adalah  suara yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Proses pengujian  RTD  dilakukan  untuk  fungsi aktivasi sigmoid bipolar :
𝑅𝑇𝐷 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎 = 25 25 = 1,00
2.  Result  Random  Data(RRD)  hasil  uji data random
Selain  RTD,  RRD  juga  menjadi parameter yang menentukan tingkat keberhasilan  sistem.  Setelah  hasil  untuk data  uji  yang  telah  dilatih  didapat,  maka
selanjutnya  sistem  juga  diuji  dengan  data yang  belum  diuji  sama  sekali.  Hal  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem masih dapat mengenali suara random sebaik sistem  mengenali  suara  latih.  Persamaan diperoleh hasil sebagai berikut :
𝑅𝑅𝐷 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑢𝑘𝑠𝑒𝑠
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑑𝑎𝑡𝑎 = 12 25 = 0,48
3 . Grade  Success  System(GSS)  tingkat keberhasilan Sistem
Keberhasilan  sistem  dihitung  dari GSS  berdasarkan  persamaan  sebelumnya. Karena  nilai  RTD  dan  RRD  telah didapatkan  maka  tingkat  keberhasilan sistem  dapat  dihitung.  Berdasarkan  dari perhitungan  RTD  dan  RRD  diperoleh  GSS sebagai berikut.
𝐺𝑆𝑆 = 𝑅𝑇𝐷 + 𝑅𝑅𝐷 2 = 1.00 + 0.48 2 𝑥100 = 74

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  pengujian  sistem pengenalan  suara  menggunakan Linear Predictive  Coding (LPC)  dan  Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk identifikasi  pola  sinyal  suara  ini,  maka dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  : Jaringan  dengan  4  lapisan  yang  terdiri  dari 1  lapisan  masukan  (input),  2  lapisan tersembunyi  (hidden  layer)  dan  1  lapisan keluran  (output).  Jumlah  neuron  pada  tiap lapisannya berturut-turut yaitu 24, 15, 10, 5. Nilai  karakteristik  yang  dimiliki  jaringan yaitu nilai learning rate = 0,05, nilai mu (μ) =  10 -3 dan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  bipolar.  Tingkat  keberhasilan jaringan untuk pengujian suara untuk 5 data latih  yang  telah  dilatih  dengan  fungsi aktivasi  sigmoid  bipolar  mencapai  100% dan  tingkat  keberhasilan  jaringan  untuk pengujian suara yang belum dilatih mencapai  74%.Semakin  banyak  data  latih yang  diproses  dalam  jaringan  maka semakin  tinggi  tingkat  keberhasilan  yang diperoleh (sinyal suara dapat dikenali).

## DAFTAR PUSTAKA
Brigham  E  1988. The  Fast  Fourier Transform and Its Application .
Prentice-Hall Inc. New Jersey.
Inayah  N,  Fattah  F.  2008.    Identifikasi
Suara Untuk Sistem Keamanan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Dengan  Metode  Backpropagation.
Skripsi . Universitas Hasanuddin.
Makassar
Laurene F. 1994. Fundamentals of Neural Networks .  Prentice-Hall 1994. New Jersey.
Mark C. 2005. WAV File Format
Descriptions. http://rti7020.etf.bgac.yu/rti/ir1pp2/do maci/WavFileFormat.html. Di akses 25 desember 2016.
Roberts  M.  2004. Signals  and  Systems Analysis  Using  Transform  Methods and Matlab . McGraw-Hill. New York. Rudy A. 1999. Pengenalan Suara Manusia Dengan  Metode  LPC  dan  Jaringan
Saraf Tiruan Propagasi Balik , Surabaya.
Siang, J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan
Pemrogramannya Menggunakan Matlab . Andi
Yogyakarta.
Yogyakarta.
Tumanan  O.  2008.  Pengenalan  Pola  Sidik Jari  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  Dengan  Metode  Pembelajaran Backpropagation. Skripsi .  Universitas Hasanuddin.Makassar.
Putra. Darma. 2009. Sistem Biometrika.
Andi Yogyakarta. Yogyakarta.