PENGENALAN SUARA UNTUK IDENTIFIKASI PERSONAL MENGGUNAKAN LVQ

Sistem pengenalan diri adalah sebuah sistem untuk mengenali identitas seseorang
secara otomatis menggunakan komputer. Kebanyakan sistem pengenalan diri
menggunakan kata sandi, ID card, atau PIN untuk mengidentifikasi seseorang. Namun
pengenalan diri tersebut memiliki beberapa kelemahan. Untuk mendapatkan tingkat
keamanan yang lebih baik maka peneliti tertarik untuk membuat penelitian tentang
pengenalan suara untuk identifikasi personal.
Proses identifikasi suara dimulai dengan merekam suara dari 5 orang yang dijadikan
subyek penelitian dengan alat perekam. Masing-masing subyek direkam suaranya
sebanyak 60 kali. Dari 60 data perekaman dari masing-masing subyek, 30 digunakan
sebagai data pelatihan dan 30 data digunakan sebagai data uji. Jumlah total keselurahan
data adalah 300 data perekaman. Format data audio hasil perekaman berekstensi *.wav.
Data perekaman kemudian diambil ekstraksi cirinya menggunakan metode MFCC. Setelah
didapatkan ekstraksi ciri dari masing-masing suara yang telah direkam maka langkah
selanjutnya adalah pelatihan dengan jaringan syaraf tiruan LVQ. Pelatihan dengan
presentase keberhasilan terbaik akan menghasilkan bobot akhir. Bobot akhir kemudian
digunakan dalam proses pengujian.
Berdasarkan hasil unjuk kerja pelatihan dengan 150 data latih untuk 5 kelas
penelitian, didapatkan presentase keberhasilan terbaik sebesar 98,67% dengan parameter
alfa 0,00001 dan dec alfa 0,9. Sedangkan unjuk kerja pengujian dengan 150 data uji untuk
5 kelas penelitian, menghasilkan presentase keberhasilan terbaik sebesar 97,33% dengan
parameter alfa 0,001 dan dec alfa 0,9.
Kata kunci: FFT; Jaringan Syaraf Tiruan; Kecerdasan Buatan; LVQ; MFCC; Pengenalan
Suara