## IDENTIFIKASI NYAMUK CULEX DAN AEDES AEGYPTI BETINA MENGGUNAKAN LINIER PREDICTIVE CODING DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Achmad Lukman 1) , Wahju Tjahjo Saputro 2)
1) Teknik Informatika STMIK ELRAHMA, Jl. Sisingamangaraja No. 76 Yogyakarta
2) Manajemen Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo Jawa Tengah e-mail: mecaman@gmail.com 1) , wahjusaputro@yahoo.com 2)

## ABSTRAK
Pengolahan sinyal digital yang paling populer dan dampaknya positifnya cukup besar adalah bidang pengolahan suara digital.Pengolahan  suara  digital  dapat  dikembangkan  dengan  berbagai  aplikasi  yang  dapat  mempermudah  kehidupan manusia, salah satu penelitian yang dapat dibuat adalah pengenalan suara nyamuk. Linier Predictive Coding (LPC) adalah proses mendapatkan nilai energi dalam sekelompok parameter orde LPC.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  LPC  untuk  mengekstraksi  ciri  sinyal  suara  nyamuk  Culex  betina  dan  Aedes Aegypty  betina  berupa  koefisien  cepstrum  yang  didalamnya  sudah  terdapat  frekuensi  sinyal  suara  nyamuk  agar  dapat diklasifikasi dengan jaringan syaraf tiruan. Penelitian dilanjutkan dengan membuat sebuah perangkat lunak untuk menunjang eksperimen  klasifikasi  sinyal  suara  nyamuk  sesuai  dengan  metode  pengolahan  sinyal  yang  diterapkan.  Metode  klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan learning vector quantization (LVQ). Pengujian ini dilakukan dengan skenario variasi jumlah  orde  LPC  yaitu  8,  10,  12,  14  dan  16,  dengan  jumlah  data  pelatihan  masing-masing  nyamuk  50  ekor  nyamuk  dan pengujian 40 ekor.Selanjutnya hasil akurasi klasifikasi LVQ didapatkan untuk membuat kesimpulan pengaruh pemilihan orde LPC.
Kata kunci : LPC, LVQ, Culex betina, Aedes Aegypty betina

## ABSTRACT
Digital signal processing is the most popular and positive impact big enough is the field of digital sound processing. Digital  sound processing can  be  developed with  awide  range  of  applications which  can facilitate human life, one of the research that can be made is the introduction of the sound of mosquitoes. Linier Predictive Coding (LPC) is the process of getting the energy value of the order parameter in a bunch of LPC.
In  this  study  used  a  method  pf  LPC  to  extract  characteristic  signal  sound  mosquito  Culex  females  and  Aedes  Aegypty females in it already, there is the frequency of the sound signals mosquitoes to be classified with neural network. Reaseach was continued by making a software support to  the experiments the mosquito sound signal classification in accordance with the signal processing method are applied. Classification method using neural network Learning Vector Quantization (LVQ). This testing is done with the amount of variation order LPC scenario i.e. 8,10,12,14 and 16, with the amount of training data of each 50 mosquitoes and testing 40 mosquitoes.  Furthermore the results accuracy classification LVQ obtained to make a conclusion the influence the selection order LPC.
Keywords : LPC, LVQ, Culex females, Aedes Aegypty females

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan teknologi dalam bidang ilmu komputer khususnya yang mempelajari tentang sinyal processing saat ini semakin banyak dan membawa dampak positif dalam kehidupan manusia.Salah satu disiplin ilmu dalam pengolahan sinyal digital yang paling populer dan dampaknya positifnya cukup besar adalah bidang pengolahan suara digital.
Pengolahan suara digital dapat dikembangkan dengan berbagai aplikasi yang dapat mempermudah kehidupan manusia.Salah satu aplikasi yang dapat dibuat adalah pengenalan suara nyamuk. Nyamuk adalah hewan kecil yang mempunyai  banyak  jenis,  contohnya  nyamuk culex  pipens dan mansonia vektor  cacing filariasis yang menyebabkan penyakit kuning, cikungunya dan penyakit infeksi lainnya , aedes yang merupakan vektor demam berdarah ,  dan  anopheles yang  merupakan  vektor  malaria  [1].  Nyamuk  mengeluarkan  suara  dengan  kepakan sayapnya baik saat ingin mencari mangsa ataupun pada saat kawin.
Salah satu menjadi daya tarik penulis untuk melakukan penelitian klasifikasi suara nyamuk disebabkan karena penulis  bermaksud  mengetahui  perbedaan  suara  nyamuk  antara  nyamuk aedes  aegypti ,  nyamuk anopheles dan nyamuk culex  pipiens .  Hasil  penelitian  [2]  bahwa  kepakan  sayap  nyamuk aedes  aegypti berada  pada  frekuensi 400Hz sampai 600Hz dan pada saat melakukan duet kawin bisa mencapai frekuensi 1200Hz dan penelitian [3] yang menghasilkan frekuensi nyamuk Culex jantan yang terikat 542.4   81.60Hz (rata-rata   standar deviasi; n=20 adalah jumlah nyamuk setiap jenis kelamin ). Untuk culex betina yang terikat 428.3   42.92 dan pada saat duet kawin bisa mencapai frekuensi 1200Hz untuk harmonisasi frekuensi kedua jenis kelamin.
P
Oleh karena itu penulis mengadakan sebuah penelitian klasifikasi beberapa jenis nyamuk dengan menggunakan teknik pengolahan sinyal dengan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients .

## II. M ETODE

## A. Prosedur kerja dan pengumpulan data

## 1) Prosedur kerja
Penelitian ini penulis menyusun prosedur kerja untuk pengumpulan data suara nyamuk
1. Menyiapkan alat dan bahan
2. Setiap nyamuk didalam kandang diidentifikasi jenis kelaminnya dengan memasukkan seekor kelinci percobaan kedalam  kandang  nyamuk  dan  larutan  gula  pasir, jika  nyamuk  menggigit  dan  menghisap  darah  kelinci  maka diidentifikasi jenis kelamin betina dan jika nyamuk hinggap dilarutan gula pasir maka diidentifikasi jenis kelamin jantan.
3. Mengambil nyamuk diidentifikasikan jenis kelamin betina dengan memakai alat aspirator secara perlahan dan menjaga  agar  nyamuk  tidak  mengalami  stress,  jika  nyamuk  mengalami  stress  pada  saat  perekaman  nyamuk langsung pingsan dan mati.
4. Menempatkan  nyamuk  satu  persatu  kedalam  botol  kecil  yang  ditutupi  kain  kasa  yang  telah  dilengkapi microphone didalamnya.
5. Melakukan perekaman satu nyamuk satu proses perekaman.

## 2). Pengumpulan data
1. Nyamuk  yang  telah  ditempatkan  di  botol  kecil  kemudian  direkam  suara  dengungannya  selama  2  detik  satu persatu  dengan  menggunakan  software  CoolEditpro  2.0.  setelah  perekaman  selesai  nyamuk  dilepas  kembali kekandang lain yang menandakan nyamuk tersebut telah direkam suaranya.
2. Suara nyamuk berupa file wav yang telah direkam dikumpulkan tiap jenis dalam satu folder suara yang bernama DataNyamuk. Setiap data suara nyamuk dibersihkan dari noise berupa suara latar yang tidak diiinginkan dengan menggunakan software CoolEditpro 2.0 sehingga benar-benar didapatkan suara nyamuk yang diinginkan.
3. Pengumpulan data selesai.

## B. Analisis dan Rancangan Sistem
Ada dua tahapan proses utama dalam klasifikasi nyamuk berdasarkan suaranya yang dibangun dalam penelitian ini, yakni tahapan pelatihan dan tahapan pengujian. Tahapan pelatihan adalah tahapan untuk melatih atau mengajari sistem untuk mengenali pola umum setiap jenis suara nyamuk. Sedangkan tahapan pengujian adalah tahapan untuk mengetahui  kemampuan  pengenalan  yang  dapat  dilakukan  oleh  sistem  berdasarkan  tahapan  pelatihan  yang dilakukan. Kedua tahapan proses dalam sistem ditunjukkan dalam bentuk bagan alir sistem pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Bagan alir sistem klasifikasi pada tahap pelatihan.

## Gambar 2. Bagan alir sistem klasifikasi pada tahap pengujian.
Proses – proses pada tahapan pelatihan dan urutan proses dapat dilihat pada Gambar 1. Proses pelatihan diawali dengan proses membaca berkas suara nyamuk dan diakhiri dengan proses pelatihan dengan jaringan saraf tiruan. Proses membaca berkas suara nyamuk menghasilkan sinyal digital suara nyamuk yang akan diteruskan ke proses ekstraksi ciri Linier Predictive Coding (LPC). Pada proses LPC pertama-tama melalui proses pre-emphasis sinyal suara nyamuk difilter atau diperbaiki efek gangguan suara latar yang diakibatkan pada saat proses perekaman suara nyamuk di dalam laboratorium. Hasil dari proses pre-emphasis akan dikirim ke proses frame blocking, windowing , autokorelasi, analisis LPC dan koefisien cepstral LPC sehingga menghasilkan koefisien ciri yang jumlahnya sesuai dengan  variasi  jumlah  orde  LPC.  Hasil  ekstraksi  ciri  menjadi  data  representatif  dari  sinyal  suara  nyamuk  dan digunakan  sebagai  masukan  pada  jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  yang  akan  digunakan  dalam pelatihan ini adalah jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) sehingga menghasilkan bobot hasil .

## C. Ekstraksi Ciri dengan LPC
Tujuan dari extraksi LPC secara umum untuk mengambil koefisien LPC, dimana didapatkan berdasarkan nilai orde LPC antara 8 sampai 16. Pada proses ini Sinyal suara di ekstraksi cirinya dengan beberapa proses yang terlihat seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Blog Diagram LPC.
Berdasarkan blog diagram Gambar 3 file suara berupa sinyal suara nyamuk diproses pertama-tama dengan proses frame Blocking [4] yang dijelaskan pada sub pokok bahasan Frame Blocking .

## 1). Frame Blocking
Hasil dari proses pre-emphasis kemudian dipotong-potong menjadi beberapa potongan kecil, setiap potongan tersebut disebut frame . Jumlah data dalam satu frame (N) berisi 512 buah. Sedangkan jarak antar frame (M) adalah 200  buah.  Sehingga,  jumlah  frame  (L)  untuk  data  sebanyak  4000  (nilai  ini  diambil  setengah  dari  frekuensi sampling)  dapat  dihitung  dengan  L  =  (data-(N-M))/M  =  (4000-(512-200))/200  =  18  buah  frame.  Sehingga didapatkan hasil sejumlah banyak frame (L) * banyak data dalam satu frame (N) = 18*512= 9216 buah. Potongan frame digambarkan seperti Gambar 4.
Gambar 4. Frame Blocking.

## 2). Windowing
Window yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah Window  Hamming .  Proses window ini  berfungsi  untuk mengurangi diskontinyu pada ujung-ujung frame akibat dari proses framing seperti terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Window Hamming
Dengan menggunakan rumus diperoleh hasil sebagai berikut:
(1)
untuk data hasil frame blocking yaitu (-1111.94, 53.13, 258.13, 405.15, 531.72, 181.12, 557.57, 448.79) sehingga,
Dengan cara yang sama dilakukan untuk data sampel yang lain, dan diperoleh nilai hasil windowing (-88.99, 4.258, 20.73117, 32.6373, 42.99, 14.716, 45.555, 36.9011).

## 3). Analisa Autokorelasi
Pada tahap ini masing-masing frame yang telah di windowing diautokorelasikan untuk mendapatkan [5] :
(2) dimana nilai autokorelasi yang tertinggi pada m=p adalah orde dari analisa LPC, biasanya orde LPC tersebut 8 sampai 16. Autokorelasi ke-0 melambangkan energi dari frame yang bersangkutan dan ini merupakan salah satu keuntungan dari metode autokorelasi.Pada penelitian ini akan diambil orde LPC sebanyak 5 buah yaitu 8, 10, 12, 14 dan 16.

## 4). Analisis LPC
Langkah  selanjutnya  adalah  analisa  LPC,  dimana  pada  tahap  ini p+1 autokorelasi  pada  setiap  frame  diubah menjadi  satu  set  LPC  parameter  yaitu  koefisien  LPC,  koefisien  pantulan  ( reflection  coefficient ),  koefisien perbandingan  daerah  logaritmis  ( log  area  ratio  coefficient ).  Salah  satu  metode  untuk  melakukan  hal  ini  ialah metode Durbin yang dinyatakan dalam algoritma dibawah   ini :
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
Persamaan diatas direkursi untuk i=1,2,…,p dan penyelesaian akhirnya berupa : a m = koefisien LPC = k m = koefisien PARCOR (koefisien pantulan) g m = koefisien perbandingan daerah logaritmis
=

## 5). Koefisien Cepstral
Sekumpulan LPC parameter dapat dihasilkan dari penurunan koefisien LPC yang merupakan koefisien cepstral c(m) . Persamaan yang digunakan untuk menghitung koefisien cepstral ini ialah:
(8)
(9)
Koefisien  cepstral  ini  adalah  koefisien  transformasi  Fourier  yang  merepresentasikan  spektrum log  magnitude . Koefisien cepstral ini yang digunakan sebagai inputan untuk mengklasifikasi jenis nyamuk yang akan diteliti.

## 6). Jaringan Syaraf Tiruan LVQ
Arsitektur jaringan syaraf tiruan LVQ [6] yang dibangun pada penelitian ini seperti terlihat pada Gambar 6.
X11 X12 X13 || Xij – Wij || || Xij – Wij || Xmn Nyamuk Anopheles Betina Nyamuk Culex Betina Kelas 1 Kelas 2 Simpan ke file Bobot Kelas Nyamuk Lapisan Input Lapisan Output
Gambar 6. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan LVQ
Gambar 6 merupakan arsitektur jaringan syaraf tiruan LVQ dengan 2 lapisan (layer), yaitu 1 lapisan input berupa X 11 , X 12 , X 13 , ... X mn, dimana n adalah jumlah orde LPC sebanyak 8, 10, 12, 14 dan 16 dan m adalah banyaknya data sinyal suara nyamuk. Selanjutnya 1 lapisan output dengan 2 keluaran yaitu Y 1 untuk nyamuk Anopheles dan Y 2 untuk nyamuk culex .

## 7). Confusion Matrix
Confusion matrix disebut juga matriks klasifikasi yang menjadi suatu alat visual dalam supervised learning [9].
(10)
Akurasi dari klasifikasi dapat diperoleh dari penjumlahan true positif dan true negatif dibagi total untuk melihat kinerja secara keseluruhan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengukuran  unjuk  kerja  dari  sistem  klasifikasi  nyamuk  berdasarkan  suaranya  dengan  mencari  persentase kesalahan pencocokan yang menyatakan probabilitas terjadinya kesalahan pada sistem. Pada pengujian ini penulis menggunakan 2 jenis nyamuk yaitu aedes aegypti dan culex betina dengan masing-masing 50 sampel suara untuk pelatihan dan masing-masing 40 sampel suara untuk pengujian.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksplorasi Perbandingan parameter-parameter jaringan syaraf tiruan terhadap variasi jumlah orde LPC berpengaruh terhadap hasil klasifikasi sinyal suara nyamuk.

## Perbandingan Parameter-Parameter LVQ Terhadap Variasi Orde LPC
Sebelum melakukan pengujian terhadap pengaruh jumlah orde LPC pada jaringan syaraf tiruan, maka dilakukan perbandingan  parameter-parameter  pada  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  yaitu  LVQ. Pengujian parameter yang dilakukan pada parameter LVQ adalah untuk mencari learning rate yang paling optimal, hasil pengujian akan diperlihatkan pada Tabel I.
T ABEL I H ASIL PERBANDINGAN PENGUJIAN TERHADAP TOLERANSI ERROR 0.001 Learning Rate (α) Hasil Pelatihan Hasil Pengujian
epoch Akurasi Data Uji Orde LPC 8 (%) Akurasi Data Uji Orde LPC 12 (%) Akurasi Data Uji Orde LPC 14 (%) Akurasi Data Uji Orde LPC 14 (%) Akurasi Data Uji Orde LPC 16 (%) 0.001 22 65.83 67.50 69.16 73.33 72.50 0.01 22 72.50 82.00 71.44 70.11 69.33 0.1 66 73.33 80.00 74.16 73.33 63.33 1 88 33.33 33.33 33.33 33.33 33.33
Hasil pengujian pada Tabel I  menunjukkan bahwa nilai learning rate membutuhkan waktu yang relatif cepat sehingga memperlihatkan hasil pengujian yang paling optimal didapatkan pada learning rate 0.01 pada jumlah orde LPC 12 dengan nilai akurasi 82%.

## IV. S IMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan uraian hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa :
1) Hasil  pengujian  klasifikasi  suara  jenis  3  nyamuk  memperlihatkan  optimal  pada  jumlah  orde  LPC  12  dan berkurang seiring dengan penambahan jumlah orde LPC.
2) Hasil pengujian klasifikasi jaringan syaraf tiruan dengan learning vector quantization menghasilkan nilai akurasi klasifikasi yang paling tinggi 82.5% pada jumlah orde LPC 12.
Rencana penelitian kedepan untuk meningkatkan sistem  klasifikasi nyamuk berdasarkan suaranya ada beberapa metode yang dapat diterapkan
1) Microphone yang sangat senstitif dan ruang yang sangat tenang dapat membantu pengambilan suara nyamuk sehingga perlu dipikirkan untuk penelitian selanjutnya.
2) Pembuatan  perangkat  keras  elektronika  khusus  untuk  proses  mendukung  penelitian  klasifikasi  nyamuk berdasarkan suaranya.

## REFERENSI
[1]   Suwito, A., 2007, Keanekaragaman jenis nyamuk (Diptera: Culicidae) yang dikoleksi dari tunggul bambu Taman Nasional Gn. Gede-Pangrango dan Taman Nasional Gn. Halimun.  Zoo Indonesia. Vol. 16 (1): 31-47
[2]   Warren, B., Gibson, G.,Russel J.I., 2009. Sex recognition through Midflight Mating Duets in Culex Mosquitoes.Current Biology 19. March 24, 2009.
[3]   Lauren J. C., Ben J. A., Laura C.H., and Ronald R. H., harmonic convergence in the love songs of the Dengue Vector Mosquito,  Published Online 8 January 2009 Science 20 February 2009:Vol. 323 no. 5917 pp. 1077-1079 DOI: 10.1126/science.
[4]   Afriany, S.S., Suryani, E., Wiharto., 2013. Pengenalan Nada Pada Senar Biola Dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization. SENTIKA 2013. ISSN: 2089-9815.
[5]   Dave, N., 2013. Feature Extraction Methods LPC, PLP and MFCC in Speech Recoginition. International Journal For Advance Research in engineering and Technology. Volume 1, Issue VI, juli 2013.
[6]   Fausset, L., 1994,  Fundamentals of Neural Networks, Architecture, Algorithms and Application, Prentice-Hall.