1 BAB 1 PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Beberapa bagian anggota tubuh manusia adalah media password yang dijamin aman dan akurat. Salah satunya adalah suara ucapan atau penuturan. Penuturan akan menghasilkan gelombang suara yang menggambarkan bentuk vocal tract penuturnya dan bersifat unik pada setiap individu.
Penelitian ini berupa desain sebuah sistem pengenalan dan identifikasi suara penutur yang diimplementasikan pada mesin presensi. Pengembangan mesin presensi model ini dimotivasi oleh keinginan untuk meningkatkan performa akurasi sistem monitoring kehadiran dengan cara menerapkan metode akses harus menggunakan suara ucapan penutur aslinya secara langsung tanpa bisa diwakilkan ataupun dengan suara rekaman. Riset juga dilandasi oleh kenyataan bahwa model-model mesin presensi yang telah ada masih terdapat beberapa celah kelemahan terutama pada validitas data hasil presensi. Beberapa mesin presensi tardahulu seperti mesin jeglog ataupun mesin model gesek kartu, belum mampu menjamin kesahihan data presensi secara optimal oleh karena media yang digunakan masih memberikan peluang untuk pemanipulasian kehadiran oleh penggunanya, misalkan dengan cara dititipkan pada orang lain. Mesin presensi dengan teknologi pemindai sidik jari (finger print) pun masih memungkinkan dapat dimanipulasi dengan cara membuat model tiruan jari palsu melalui teknologi dan cara sedemikian rupa. Bahkan berdasarkan pengalaman pemakaian, jenis mesin pemindai sidik jari ini membutuhkan perlakuan/persyaratan khusus diantaranya pada saat pemindaian kondisi permukaan jari tidak boleh kotor, basah terkena air dan keringat, atau lotion oil karena hal ini akan mengakibatkan mesin presensi akan gagal mengidentifikasi pola sidik jari.
2
penutur lainnya. Suara yang dihasilkan melalui sebuah pengucapan adalah suatu isyarat berbentuk gelombang yang dapat dianalisis secara spektral. Bentuk spektrum yang dihasilkan menggambarkan bentuk bidang penghasil suara (vocal tract) penuturnya yang sifatnya selalu unik. Berlandaskan konsep dasar tersebut maka suara dapat dijadikan media ampuh untuk sistem pengenalan dan identifikasi personal.
Manusia mendapatkan karunia alat pengucap yang selalu menghasilkan suara saling berbeda dan tidak ada dua orang penutur yang mempunyai suara sama. Sementara yang sering dijumpai hanyalah kemiripan suara saja, bukan keserupaan, sehingga pastilah bentuk spektrum isyarat suaranya juga berbeda.
Pada penelitian tahun pertama telah berhasil diperoleh suatu perangkat lunak yang mampu mengidentifikasi penutur berdasarkan suara ucapannya. Selanjutnya pada tahun kedua ini, hasil yang diperoleh tersebut diimplementasikan pada sebuah system pengolah data karyawan.
1.2 Permasalahan
Berdasarkan pendahuluan di atas, maka dapat dirumuskan masalah sebagai berikut :
a. Bagaimanakah cara mengimplementasikan suara penutur pada suatu database karyawan?
37
DAFTAR PUSTAKA
Atal, B, "Automatic Recognition of Speakers from Their Voices", Proc.IEEE, vol. 64, pp. 460-475, April 2001.
Bilmes, Jeff, "A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models", International Computer Science Institute, Berkeley, California, 2003.
Campbell, Joseph P,"Speaker Recognition: A Tutorial", Proc. of the IEEE, vol. 85, no. 9, September 2002.
Duda, Richard O., Peter E. Hart, and David G. Stork, "Pattern Classification, 2nd ed", New York: John Wiley & Sons, 2001.
Furui, Sadaoki, "An Overview of Speaker Recognition Tehcnology", in Chin-Hui Lee, et.al. (ed.) "Automatic Speech and Speaker Recognition, Advanced Topics", London: Kluwer Academic Publishers, 2001.
Lathi, B. P., “Signal Processing and Linear System”, Carmichael, California : Barkeley Cambridge Press, 1998.
Nabney, Ian, C. M. Bishop, “Netlab Neural Network Software”, 2003, pada
http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/.
Rabiner, L. R., and R. W. Schafer, “Digital Processing of Speech Signals”, New Jersey :
Prentice Hall, pp. 141-161, pp. 314-322, 1985
Reynolds, A. Douglas, "Automatic Speaker Recognition Using Gaussian Mixture Models", The Lincoln Laboratory Journal, Volume 8, Number 2, 2000.
Reynolds, A. Douglas, Richard C. Rose, "Robust Text-Independent Speaker
LAPORAN PENELITIAN HIBAH BERSAING
DESAIN MESIN PRESENSI BERBASIS
IDENTIFIKASI SUARA PENUTUR
Oleh :
Hernawan Sulistyanto, ST, MT Kurniawan Dwi Irianto, ST
DIBIAYAI OLEH DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN TINGGI DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL
SESUAI DENGAN SURAT PERJANJIAN PELAKSANAAN HIBAH PENELITIAN NOMOR : 316/SP2H/PP/DP2M/IV/2010
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
OKTOBER 2010
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulilah penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT atas limpahan
Rahmat, Hidayah serta Inayah-Nya kepada penulis dari awal hingga akhir
penyusunan laporan penelitian dengan judul “Desain Mesin Presensi Berbasis
Identifikasi Suara Penutur”. Penelitian ini membangun suatu sistem pengenalan
penutur yang diaplikasikan pada proses presensi kehadiran. Pada tahapan tahun ini
telah berhasil diciptakan suatu perangkat bantu yaitu diimplementasikannya
perangkat lunak dalam sebuah sistem nyata berupa mesin presensi kehadiran yang
mampu mengidentifikasi sekaligus menandai kehadiran seorang penutur
berdasarkan suatu suara yang telah diucapkannya. Tahapan penting berikutnya
adalah dibutuhkannya hak paten (HAKI) pada tahun selanjutnya.
Selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan laporan ini penulis menyadari
banyak mendapat masukan, bantuan serta dukungan. Oleh karena itu penulis
menyampaikan banyak terima kasih kepada DP2M Ditjen Pendidikan Tinggi
Departemen Pendidikan Nasional atas dibiayaiya program penelitian ini melalu
program Hibah Bersaing tahun ke-2. Peneliti tidak lupa mengucapkan terimakasih
pula kepada semua pihak atas segala perannya demi terselengaranya penelitian ini.
Akhir kata tiada sesuatu yang sempurna. Penulis mengharapkan saran dan
kritik yang membangun demi kesempurnaan penelitian ini dan penelitian
mendatang.
Surakarta, Oktober 2010
DAFTAR ISI
Halaman
Halaman Pengesahan... i
Ringkasan dan Summary ………. ii
III. TUJUAN DAN MANFAAT PENEILTIAN ... 19
3.1 Tujuan Penelitian ... 19
V. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN...……... 31
5.1 Hasil Penelitian………. 31
5.2 Analisa...….. 33
VI. KESIMPULAN ………...……….. 36
Daftar Pustaka ………..……… 36
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Sistem vocal-tract manusia ...………. 5
Gambar 2.2 Kebergantungan fungsional field ………... 16
Gambar 2.3 Field yang bergantung pada kunci utama ……….. 17
Gambar 4.1 Siklus kehidupan basis data ... .………. 23
Gambar 4.2 Skema konseptual terpusat ………... 25
Gambar 4.3 Diagram EER ... ... 25
Gambar 4.4 Skema konseptual global………. 24
Gambar 4.5 Ilustrasi Implemnetasi ……… 28
Gambar 4.6 Perangkat Perekam Suara ……….. 29
Gambar 5.1 Penciptaan Basis Data karyawan ...……….. 31
Gambar 5.2 Aplikasi server Basis Data Karyawan... 31
Gambar 5.3 Menu import data karyawan……….. ……… 32
Gambar 5.4 Tabel data karyawan... ... 32
Gambar 5.5 Field tabel presensi karyawan ... 32
Gambar 5.6 Tabel kehadiran karyawan... 33
Gambar 5.7 Aplikasi GUI pemantau kehadiran karyawan ... 33
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
RINGKASAN
Beberapa bagian anggota tubuh manusia adalah media password yang dijamin
aman dan akurat. Salah satunya adalah suara ucapan atau penuturan. Penuturan
akan menghasilkan gelombang suara yang menggambarkan bentuk vocal tract
penuturnya dan bersifat unik pada setiap individu.
Penelitian ini berupa desain sebuah sistem pengenalan dan identifikasi suara
penutur yang diimplementasikan pada mesin presensi. Pengembangan mesin
presensi model ini dimotivasi oleh keinginan untuk meningkatkan performa
akurasi sistem monitoring kehadiran dengan cara menerapkan metode akses harus
menggunakan suara ucapan penutur aslinya secara langsung tanpa bisa diwakilkan
ataupun dengan suara rekaman.
Berlandaskan pada kenyataan tersebut di atas maka perlu dikembangkan serta
direalisasikan sebuah mesin presensi berteknologi baru berbasis suara yang
benar-benar hanya mengenal “si pemiliknya” saja. Salah satu bentuk sistem yang dapat
dikembangkan untuk merepresentasikan mesin berteknologi ini adalah suatu
model yang memanfaatkan suara penutur. Suara adalah sebuah isyarat di alam
yang dikategorikan mempunyai nilai unik. Hal ini dikarenakan suara dapat
direproduksi sendiri oleh manusia melalui penuturan tanpa biaya dan usaha yang
besar. Suara secara karakteristik dapat pula dijadikan pembeda antara seorang
penutur (speaker) dengan penutur lainnya. Suara yang dihasilkan melalui sebuah
pengucapan adalah suatu isyarat berbentuk gelombang yang dapat dianalisis
secara spektral. Bentuk spektrum yang dihasilkan menggambarkan bentuk bidang
penghasil suara (vocal tract) penuturnya yang sifatnya selalu unik. Berlandaskan
konsep dasar tersebut maka suara dapat dijadikan media ampuh untuk sistem
pengenalan dan identifikasi personal.
Pada penelitian tahun pertama telah berhasil diperoleh suatu perangkat lunak yang
mampu mengidentifikasi penutur berdasarkan suara ucapannya. Selanjutnya pada
tahun kedua ini, hasil yang diperoleh tersebut diimplementasikan pada sebuah
system pengolah data karyawan. Berdasarkan pendahuluan di atas, maka dapat
dirumuskan masalah sebagai berikut : Bagaimanakah cara mengimplementasikan
merecord/merekam jam kehadiran karyawan dalam aplikasinya memantau
keberadaan karyawaan pada saat jam kerja?
Metodologi dalam penelitian ini menggunakan pendekatan metodologi
penelitian eksperimen, meskipun di dalamnya ada sebagian tahapan yang
menggunakan metodologi penelitian rancangbangun.
Bahan penelitian yang digunakan berupa basis data ucapan penutur Indonesia
yang terdiri atas dialek Sunda, Madura, Makassar, Nusa Tenggara Barat (NTB),
Palembang, Riau, Sumatera Barat dan Sumatera Selatan. Pengambilan data berupa
ucapan penutur Indonesia didasarkan pada pertimbangan efisiensi dana dan
efektivitas waktu. Basis data ini dibangun dengan merekam langsung beberapa
penutur pada kondisi nyata menggunakan mikropon PC dan tape recorder.
Tahapan Perancangan meliputi Evaluasi sistem yg ada, Pendefinisian Sistem,
Pengumpulan dan Analisis Data, Perancangan Basis Data secara konseptual,
Pemilihan DBMS, Perancangan Basis data Secara Logikal, Perancangan Basis
Data Secara Fisik, Prototyping, Implementasi, Konversi dan Loading Data,
Testing dan Evaluasi, Pengoperaasian dan Perawatan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian pada beberapa ucapan
penutur yang digunakan dalam pelatihan memberikan identifikasi yang baik
melalui tahap pengujian dengan kondisi teks yang berbeda. Hasil pengujian
dengan variasi lama waktu (durasi) ucapan tes memberikan hasil yang baik. Pada
durasi 0,1 detik akurasi sekitar 65%. Dengan semakin bertambah lamanya durasi
ucapan tes, maka ketepatan identifikasi akan beranjak naik sampai mendekati
100% pada durasi 1 detik. Pengujian tehadap pemantauan jam masuk dan jam
keluar dalam basis data karyawan memperlihatkan bahwa unjuk kerja desain
