Identifikasi Suara Pada Sistem Presensi Karyawan Dengan Metode Ekstraksi Ciri MFCC

  • Yuwono Fitri Widodo Universitas Ahmad Dahlan
  • Sunardi Sunardi Universitas Ahmad Dahlan
  • Abdul Fadlil Universitas Ahmad Dahlan

Abstract

Biometrik adalah ilmu yang mempelajari pola ciri-ciri untuk mengenali atau mengidentifikasi manusia berdasarkan satu atau lebih dari bagian tubuh manusia, baik ciri-ciri kimia, fisik, maupun tingkah laku, seperti wajah, sidik jari, suara, geometri tangan, ataupun iris mata. Saat ini sudah berkembang teknologi menggunakan suara untuk dijadikan sebuah aplikasi yang memudahkan manusia. Proses identifikasi suara sangat diperlukan untuk mengetahui keakuratan suara berdasarkan ciri yang dimiliki, karena beberapa manusia memiliki kemiripan dalam berucap. Pada penelitian ini  bertujuan untuk mengetahui pola suara berdasarkan ucapan. Metode yang digunakan untuk identifikasi  suara  menggunakan metode ekstraksi firur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), merupakan metode ekstraksi fitur yang mendekati sistem pendengaran manusia dan mampu untuk mengenali pola ucapan.

References

Abriyono, & Harjoko, A. (2012). Pengenalan Ucapan Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri LPC, MFCC, dan JST. Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems, 6(2), 23–34.
Aranda, J., Astari, W., & Natasya, G. (2016). Penerapan Metode K-Means Cluster Analysis Pada Sistem Penerapan Metode K-Means Cluster Analysis Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Untuk, (January 2018).
Arifin, Z., Studi, P., Komputer, I., & Mulawarman, F. U. (2010). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Untuk Menentukan Sisa Hasil Usaha Pada Koperasi Pegawai Negeri. Jurnal Informatika Mulawarman, 5 (Zainal Arifin), 1–12. https://doi.org/10.17605/JIM.V5I2.60
Nim, G. M., & Uta, S. (2008). PENCOCOKAN POLA SUARA ( SPEECH RECOGNITION ) DENGAN ALGORITMA FFT DAN DIVIDE AND CONQUER.
Fadlisyah. Bustami.M.Ikhwanus. (2013) Pengolahan Suara.Graha Ilmu
Bhaskoro, S. B., Pelatihan, F. and Pengenalan, F. (2012) ‘Aplikasi pengenalan gender menggunakan suara’, 2012(Snati), pp. 15–16
Mega Tiara Nur Azizah (2017) ‘APLIKASI PENGENAL PENGUCAP BERBASIS IDENTIFIKASI
SUARA DENGAN EKSTRAKSI CIRI MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) DAN KUANTISASI VEKTO’, TRANSIENT, 6
Pengendali, S. and Elektronik, P. (2016) ‘Aplikasi Pengenalan Suara Menggunakan Microsoft
Sapi sebagai Pengendali Peralatan Elektronik’, (January 2007).
Fadlil, A. et al. (2008) ‘Pengembangan Sistem Basis Data Presensi Perkuliahan Dengan Kartu
Mahasiswa Ber-Barcode’, Telkomnika, 6(1), pp. 65–72.
Pengendali, S. and Elektronik, P. (2016) ‘Aplikasi Pengenalan Suara Menggunakan Microsoft
Sapi sebagai Pengendali Peralatan Elektronik’, (January 2007).
Prodi, S. et al. (2017) ‘PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN SUARA DENGAN METODE
LINEAR PREDICTIVE CODING SPEECH RECOGNITION SYSTEM DESIGN USING
LINEAR PREDICTIVE CODING METHOD’, 4(1), pp. 404–411.
Setiawan, A., Hidayatno, A. and Isnanto, R. R. (2011) ‘Aplikasi Pengenalan Ucapan dengan
Ekstraksi Mel-Frequency Cepstrum Coefficients ( MFCC ) Melalui Jaringan Syaraf
Tiruan ( JST ) Learning Vector Quantization ( LVQ ) untuk Mengoperasikan Kursor Komputer’, 13(3), pp. 82–86.
Sugiyono, P. D. (2011) Pendekatan Kuantitatif Kualitatif, dan R&D. Bandung: ALFABETA.
Wijaya, R. F. and Utomo, R. B. (2018) ‘KAMUS TERJEMAHAN BAHASA INDONESIA KE
BAHASA INGGRIS DENGAN PENERAPAN SPEECH TO TEXT BERBASIS’, 5(1), pp. 44–
47.
Yudhana, A., Fadlil, A. and Prianto, Eko Teori, L. (2017) ‘Kepegawaian Dan Kegiatan Berbasis
Android’, pp. 63–68.
Published
2019-07-16
How to Cite
WIDODO, Yuwono Fitri; SUNARDI, Sunardi; FADLIL, Abdul. Identifikasi Suara Pada Sistem Presensi Karyawan Dengan Metode Ekstraksi Ciri MFCC. JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), [S.l.], v. 3, n. 01, p. 20-34, july 2019. ISSN 2598-8069. Available at: <http://jumanji.unjani.ac.id/index.php/jumanji/article/view/49>. Date accessed: 12 dec. 2019.