BAB IV
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM
4.1. Kebutuhan Sistem
Dalam perancangan program aplikasi ini, untuk melakukan percobaan training dan recognize suara, digunakan komputer dan sistem operasi dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. Processor: Intel Pentium 4, Dual Core 2.8 GHz, 2. Memory: 1 GB,
3. Operating System: Microsoft Windows XP Professional SP 2.
Sedangkan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi ini adalah bahasa pemrograman Matlab versi 7.
4.2 Contoh Pengoperasian
Untuk menjalankan program aplikasi ini, setelah Matlab ter-install pada komputer, salin folder program aplikasi Speech Recognizer ini ke dalam local directory pada komputer.
Gambar 4.1 Menyalin folder program aplikasi ke local directory komputer.
Masuklah terlebih dahulu ke dalam folder dimana program aplikasi ini ditempatkan melalui perintah “cd” pada Command-Line Matlab. Contoh:
Ada tiga form yang akan digunakan pengguna untuk dapat menggunakan program aplikasi ini dan satu form About informasi tentang program seperti yang ditampilkan struktur menu program yang terdapat di setiap form pada Gambar 4.3, yaitu:
Gambar 4.3 Tampilan menu navigasi program.
4.2.1 Form Speech Recording
Form ini berguna untuk merekam suara ke dalam sebuah file wav dengan ukuran sample rate 8000 Hz dan durasi perekaman suara dapat ditentukan oleh pengguna program aplikasi. Suara yang direkam dapat digunakan sebagai data training pada Form Training Data maupun untuk dikenal kembali pada Form Recognize Speech. Untuk menjalankan Form Speech Recording ketikkan “FrmSpeechRecording” pada Command-Line Matlab atau melalui menu Window apabila Form lainnya sudah terbuka.
Untuk melakukan perekaman suara, ketikkan terlebih dahulu durasi perekaman (dalam detik) pada textbox yang telah disediakan, lalu tekan tombol Record untuk mulai merekam. Apabila waktu telah habis akan keluar pesan yang meminta nama file dan pengguna program aplikasi mengetahui bahwa durasi perekaman telah habis.
Gambar 4.4 pesan permintaan nama file.
4.2.2 Form Training Data
Setelah file suara selesai direkam, masukkan file-file suara tersebut ke dalam sebuah folder yang akan dipakai untuk menambah data training.
Pengguna aplikasi dapat menghapus data training dengan menggunakan tombol Clear Training Data, menambahkan data training menggunakan tombol Add New Training, maupun melanjutkan training sampai nilai epoch tertentu atau tingkat akurasi tertentu dengan menggunakan tombol Continue Train Speech. Pada saat tombol Tombol Add New Training Data di-klik, akan muncul dialog untuk memilih folder yang berisi data training seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 4.6 Dialog untuk memilih folder.
Sedangkan apabila Continue Train Speech di-klik, maka akan muncul pertanyaan target maksimum toleransi error (goal) yang ingin dicapai pada proses training dan jumlah maksimum epoch training yang diinginkan.
Gambar 4.7 Permintaan nilai epoch dan goal.
Training akan berakhir apabila jumlah training (epoch) telah dicapai atau apabila goal telah tercapai tergantung yang mana yang terlebih dahulu.
4.2.3 Form Recognize Speech
Setelah program aplikasi ini selesai di-training, maka sampailah pada tahap pengenalan. Program aplikasi telah siap menerima suara percakapan untuk diterjemahkan ke dalam bentuk tulisan. Berikut ini contoh tampilan form Recognize Speech:
Pilihlah file yang ingin di-recognize dengan klik tombol Browse. Lalu lakukan pengenalan dengan klik tombol Recognize. Pada saat form pertama kali dibuka, data training telah load secara otomatis, namun data training dapat di-load kembali apabila diinginkan dengan cara klik pada tombol Redi-load Training Data.
Pada saat tombol Recognize diklik, program akan membaca dan menerjemahkan file yang diberikan ke dalam bentuk teks. Label yang berada pada sudut kiri bawah form menunjukkan status program saat sedang melakukan pengenalan terhadap suara atau dalam status siap menerima file suara yg baru.
4.2.4 Form About
Form About ini berisi informasi tentang program, yang berupa nama program, pembuat program dan informasi lainnya tentang pembuat program aplikasi ini.
Pengujian sistem dilakukan pada 20 orang yang terdiri dari 10 orang pria dan 10 orang wanita. Pengujian dilakukan dalam 3 tahap yaitu:
4.3.1 Perekaman Suara Percakapan (Speech Recording)
Pengujian dilakukan kepada 15 orang pria dan 15 orang wanita. Masing-masing tujuh diantaranya dilakukan training suara dengan melakukan perekaman terhadap 10 kali pengucapan angka: “nol”, “satu”, “dua”, “tiga”, “empat”, “lima”, “enam”, “tujuh”, “delapan” dan “sembilan” yang kemudian direkam ke dalam format file wav dengan menggunakan form Speech Recording untuk kemudian di-training dengan menggunakan form Recognize Speech, sedangkan sisanya tidak dilakukan training suara terlebih dahulu.
4.3.2 Pelatihan Data Suara (Data Training)
Hasil rekaman suara percakapan yang berupa angka dari 15 orang pria dan 15 orang wanita tersebut akan digunakan sebagai data training Artificial Neural Network dengan menggunakan form Training Data.
4.3.3 Pengenalan Suara Percakapan (Recognize Speech)
Pengenalan suara dilakukan pada 15 orang pria dan 15 orang wanita tersebut dengan mengucapkan urutan angka atau nomor. Setelah dilakukan proses recognize suara dilakukan pencatatan data angka yang diucapkan dan hasil pengenalannya. Dari data tersebut dimasukkan ke dalam tabel uji dan dihitung tingkat akurasi dari pengenalan suara yang telah dilakukan.
Pada sistem ini dilakukan pengujian tingkat akurasi terhadap suara percakapan berupa angka yang direkam dan diterjemahkan secara langsung dengan menggunakan form Speech Recording, dan form Recognize Speech.
Berikut ini hasil evaluasi ujicoba pengenalan suara yang telah dilakukan terhadap suara percakapan 15 orang pria dan 15 orang wanita tersebut urut berdasarkan di-training atau tidak (descending), akurasi (descending), dan nama (ascending).
4.3.3.1 Pengenalan Terhadap Suara Pria
Hasil uji pengenalan suara pada 15 orang pria menunjukkan hasil yang ditunjukkan oleh tabel 4.1:
Tabel 4.1 Hasil uji pengenalan terhadap suara 15 orang Pria
No Nama Diucapkan Dikenali Akurasi Training
1. Handra nol delapan satu delapan satu
nol delapan satu delapan satu
100% ya 2. Hendoko sembilan tiga dua satu
nol
sembilan tiga dua satu nol
100% ya 3. Stanley enam tujuh satu nol
dua tiga
enam tujuh satu nol dua tiga
100% ya 4. Thomas sembilan delapan satu
dua lima enam empat tujuh
sembilan delapan satu dua lima enam empat tujuh
100% ya
5. Andriyanto nol delapan satu sembilan tiga dua tiga enam delapan tiga delapan satu
nol delapan satu sembilan tiga dua tiga enam missed tiga delapan tujuh.
92% ya
6. Veri nol delapan satu tujuh enam lima enam lima satu dua lima
dua delapan satu tujuh enam lima enam lima satu dua satu
89% ya
7. Henry A. W. tiga lima empat enam dua lima tujuh
tiga lima empat lima dua lima tujuh
9. Eryco Putra empat tiga dua satu nol lima empat tujuh
empat tiga dua satu nol lima empat tujuh
100% tidak 10. Johanes
Jeryco
satu dua tiga empat satu dua tiga
satu dua tiga empat satu dua tiga
100% tidak 11. Arif
Maulana Nurbani
nol sembilan satu delapan tujuh tiga dua enam lima
nol sembilan satu delapan tujuh tiga dua enam satu
89% tidak
12. Andra Basuki
nol delapan nol nol tujuh tiga lima tujuh enam enam satu
nol delapan nol nol tujuh satu enam tujuh enam enam satu
82% tidak
13. Krisna Rengga Buana
nol tujuh tiga dua delapan dua satu enam
nol tujuh sembilan dua delapan dua satu empat
75% tidak
14. Surya Sujarwo
tujuh satu tiga lima empat dua
tujuh tujuh tiga lima missed dua
67% tidak 15. Khowi nol tiga satu dua lima
dua nol tiga dua lima tiga dua
dua empat satu dua empat dua nol empat dua lima empat dua
58% tidak
Rata-Rata 89%
4.3.3.1 Pengenalan Terhadap Suara Wanita
Hasil uji pengenalan suara pada 15 orang wanita menunjukkan hasil yang ditunjukkan oleh tabel 4.2:
Tabel 4.2 Hasil uji pengenalan terhadap suara 15 orang Wanita
No Nama Diucapkan Dikenali Akurasi Training
1. Elly lima tujuh sembilan enam
lima tujuh sembilan enam
100% ya 2. Mira delapan satu nol
delapan tujuh sembilan lima empat tiga
Delapan satu nol delapan tujuh sembilan lima empat
tiga
100% ya
3. Rulyna delapan delapan sembilan sembilan
Delapan delapan sembilan sembilan
4. Windy nol nol nol satu dua tiga empat
nol nol nol satu dua tiga empat
100% ya 5. Yane tiga tujuh delapan
sembilan lima dua
tiga tujuh missed sembilan lima enam
67% ya 6. Sinta delapan lima tiga
delapan tujuh
nol tiga tiga delapan tujuh
60% ya 7. Wena lima tujuh delapan
sembilan satu
enam tujuh delapan sembilan sembilan
60% ya 8. Felicia Ester nol satu dua tiga empat
lima enam tujuh delapan sembilan
nol satu dua tiga nol lima enam tujuh delapan sembilan
90% tidak
9. Arnie lima tiga enam tujuh delapan enam empat tiga
lima tiga dua tujuh delapan enam empat tiga
88% tidak
10. Indah delapan sembilan nol tujuh tiga dua
delapan sembilan nol tujuh tiga satu
83% tidak 11. Lisa
Marderisa
dua delapan satu empat delapan enam
dua delapan satu empat delapan nol
83% tidak 12. Meyliana satu dua tiga empat
lima enam
satu dua lima tiga lima enam
83% tidak 13. Christine tiga enam enam dua
satu
tiga empat tiga dua satu
60% tidak 14. Novita
Lorraine
empat lima nol delapan tujuh lima enam delapan delapan sembilan
lima lima empat delapan tujuh lima enam delapan missed enam
60% tidak
15. Yeni tujuh satu dua lima enam sembilan
enam satu nol nol enam sembilan
50% tidak
79%
4.4 Pembahasan Hasil
Hasil pengujian menunjukkan bahwa program aplikasi Speech Recognizer ini mampu mengenali suara percakapan dengan tingkat akurasi hingga 84%.
(
)
(
89+79 /2)
100% =84% = x diuji yang suara pengenalan Akurasisuara terlebih dahulu sebelum menggunakan program aplikasi akan memperoleh hasil pengenalan yang semakin akurat, namun tidak menutup kemungkinan untuk suara responden lain yang suaranya belum di-training juga dapat dikenali dengan baik. Hal ini disebabkan karena data suara yang pernah di-training dapat mewakili untuk mengenali suara percakapan responden yang suaranya sama sekali belum pernah di-training sebelumnya.
Pada tabel 4.2 dapat dilihat bahwa tingkat akurasi lebih rendah daripada yang terlihat pada tabel 4.1. Hal ini dapat disebabkan karena beberapa faktor, diantaranya adalah karena faktor amplitudo suara wanita yang cenderung lebih rendah pada saat perekaman sebagai data training maupun pada saat mengenali suara, faktor lainnya bisa juga disebabkan faktor psikologis seorang wanita yang biasanya tidak mengucapkan kata-kata dengan tegas dan lantang pada saat proses training, juga terdapat faktor-faktor lainnya yang mungkin dapat mempengaruhi hasil uji coba program aplikasi pada skripsi ini yang mungkin terjadi.
Ketidak akuratan dalam pengenalan suara dapat disebabkan karena suara yang telah di-training tidak dapat mewakili logat pengucapan suara responden yang suaranya belum pernah di-training pada program aplikasi ini.
