BAB IV
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
4.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan dalam penelitian Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan satu set komputer dengan prosesor berkecepatan 1,18 GHz, memori sebanyak 1024 Mb, dan sound card on-board. Untuk kemampuan multimedia, khususnya suara, komputer tersebut dilengkapi dengan mikrofon dan speaker standar.
Dari sisi software, sistem operasi yang dipakai adalah Microsoft Windows XP Proffesional Edition. Dan software yang digunakan untuk menulis program ini adalah Visual Basic 6.0 dan metod yang digunakan dalam verifikasi suara adalah metode MFCC.
4.2 Tampilan Layar
Tampilan layar pada aplikasi ini terdiri dari empat tampilan, yaitu: Menu Utama, Informasi, Enkripsi, dan Dekripsi. Namun disini disertakan juga tampilan-tampilan dengan error message dan konfirmasi, yang disusun berdasarkan urut-urutan proses dalam melakukan enkripsi dan dekripsi.
4.2.1 Tampilan Layar Menu Utama
Gambar di bawah ini merupakan tampilan utama dari aplikasi Miracle Voice Data Protection yang memiliki empat buah tombol, yaitu: “Enkripsi”, “Dekripsi”, “Informasi”, dan “Keluar”. Tombol “Enkripsi” berfungsi untuk menampilkan layar Enkripsi, sedangkan tombol “Dekripsi”,tentu saja berfungsi untuk menampilkan layar “Dekripsi”. Tombol “Informasi” berfungsi untuk menampilkan informasi mengenai aplikasiini dan cara-cara penggunaannya. User disarankan untuk membaca isi Informasi dahulu sebelum memakai aplikasi.Untuk dapat keluar dari program Miracle Voice Data Protection user dapat menekan tombol “Keluar”.
Gambar 4.1 Tampilan Layar Menu Utama
4.2.2 Tampilan Layar Informasi
aplikasi secara detail, dan juga informasi-informasi lain seputar aplikasi Miracle Voice Data Protection..
Gambar 4.2 Tampilan Layar Informasi
4.2.3 Tampilan Layar Enkripsi
Tampilan ini akan muncul bila user menekan tombol ”Enkripsi” di menu utama.
User terlebih dahulu memilih file yang akan dienkripsi. Format file yang dienkripsi bisa berupa .jpg, .doc, .mp3. Untuk memilih file yang dienkripsi user hanya menekan tombol “buka file” yang ada di layar enkripsi.
Gambar 4.4 Tampilan Layar Enkripsi Saat Memilih File
Setelah user memilih file yang dienkripsi barulah merekam paswordnya dengan menekan tombol rekam password. Jika user menekan tombol “rekam suara” akan muncul kotak pesan yang bertuliskan “Tolong pastikan anda tidak memutar player music saat merekam suara anda”.
Jika user sudah memilih file dan merekam suara, lalu menekan tombol ”Buat”untuk melakukan proses enkripsi, maka muncul pesan bahwa enkripsi berhasil dilakukan.
Gambar 4.6 Tampilan Layar Enkripsi dengan Pesan Berhasil
4.2.4 Tampilan Layar Deskripsi
Setelah menekan tombol ”Dekripsi” pada menu utama, maka user akan masuk pada menu Dekripsi. Untuk melakukan dekripsi, user harus terlebih dahulu membuka file yang ingin di-dekripsi dengan menekan tombol “buka file”. Setelah itu user memilih file yang akan dideskripsi
Gambar 4.7 Tampilan Layar Dekripsi
Gambar 4.8 Tampilan Layar Deskripsi Saat memilih File
Setelah memilih file user merekam suara yang sama dengan suara saat merekam file enkripsi. Setelah merekam suara user menekan tombol “Buat” untuk melakukan proses deskripsi, maka ada dua kemungkinan yaitu jika gelombang suara sama dengan gelombang pada saat merekam file enskripsi maka deskripsi
berhasil dilakukan dan file akan terbuka, dan sebaliknya jika gelombang suara tidak sama dengan gelombang pada saat merekam file enskripsi maka deskripsi tidak berhasil dilakukan dan file tidak dapat terbuka. Tetapi prosentase file tersebut dapat terbuka adalah 40% dikarenakan apabila dibuat prosentase 100% maka file akan sulit untuk terbuka karena gelombang suara harus benar-benar sama.
Pesan jika file dapat terbuka :
Gambar 4.9 Tampilan Layar Deskripsi Dengan Pesan Berhasil
bila user tidak diidentifikasi sebagai orang yang berhak membuka file, maka pesan di bawah ini akan muncul.
Gambar 4.10 Tampilan Layar Dekripsi dengan Pesan Gagal
4.3 Evaluasi Hasil Penelitian
Setiap sinyal suara yang dihasilkan disampling dengan durasi 1,28 detik pada sampling rate 16 kHz, Oleh karena itu, secara keseluruhan diperoleh 2 x 2 = 4 data suara dari 2 pembicara. Dari 2 data untuk setiap pembicara dipisahkan menjadi 2 set, yaitu satu set sebagai data training dan sisanya sebagai data uji. Dalam hal ini dilakukan 3 jenis pembagian dengan rasio data training: data uji sebagai 60:20, 40:40, dan 20:60. Berikutnya data suara pada setiap set dibaca dari frame demi frame dengan lebar frame 512 sample dan overlap antar frame 256 sample. Setiap frame yang dihasilkan dihitung nilai bispektrum untuk frekuensi 128 x 128. Dari sini dihitung nilai cirinya dengan menggunakan MFCC untuk
Untuk mengetahui seberapa besar komponen koefisien. Hasil yang di dapatkan tidak selalu menunjukan hasil yang akurat. Hal ini disebabkan oleh berbagai macam factor seperti yang telah disebutkan pada bab III. Dan percobaan-percobaan yang dilakukan berikut ini dilakukan untuk mencari tahu bagaimana cara meminimalkan kesalahan yang dapat terjadi, dan juga untuk mengetahui, seberapa baik tingkat keamanan dan tingkat pengenalan dari algoritma MFCC.
Sebelum melakukan percobaan, dilakukan analisa mengenai verifikasi suara yang melalui beberapa tahap
Penjelasan mengenai beberapa tahap sebagai berikut:
1) HASIL FRAME BLOCKING dan WINDOWING DARI SAMPLE SUARA
Panjang Frame (N)
Tujuan overlaping adalah agar diperolah korelasi
2) Fast Fourier Transform (FFT)
FFT akan mengkonversi masing-masing frame dari domain waktu ke domain frekuensi. FFT adalah sebuah algoritma yang cepat untuk mengimplementasikan Discrete Fourier Transform (DST)
3) Mel Frequency Wrapping
Skala mel frequency adalah frekuensi linier pada daerah di bawah 1 KHz dan logaritmik untuk daerah diatas 1 KHz. Sebagai pendekatqan diberi formula sebagai berikut:
mel(f) = 2595*log10 (1 + f / 700)
4) cepstrum
Spektrum Log mel dikonversi kembali ke dalam waktu. Hasilnya disebut sebagai mel frequency cepstrum coefficients (MFCC). Oleh karena koefisien mel spekrum merupakan bilangan real, kita dapat mengkonversinya dalam domain waktu menggunakan discrete cosine transform (DCT) , kita dapat menghitung MFCC sebagai : F R R A M E = = 0, … , − 1
= cos ∗( − 0.5) ∗ 20
Setelah itu vector dikelompokan berdasarkan jarak terdekat antara vector ciri (MFCC) dengan menggunakan rumus Euclidean Distance:
Setelah menganalisa mengenai MFCC, barulah melakukan serangkaian percobaan. Percobaan dilakukan oleh 2 User berbeda dengan sampel suara “selamat pagi” dan “terima kasih”.
4.3.1 Percobaan Dengan menggunakan Password Sama Dengan User yang Sama.
Percobaan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat pengenalan password suara dari user yang sama. Percobaan dilakukan tiga kali, dengan dua orang yang berbeda.
Password : “Selamat Pagi” User : Udit
Tabel 4.1 Percobaan dengan Password yang Sama dari User yang Sama yang diucapkan oleh udit
Password Udit
Selamat Pagi √ (berhasil)
Selamat Pagi X (gagal)
Selamat Pagi √ (berhasil)
Keterangan tabel : √ = diterima X = ditolak
Dari tiga kali percobaan yang dilakukan user Udit kedua filenya berhasil dibuka dan satu file gagal terbuka tetapi setelah dilakukan berulang-ulang file berhasil terbuka. Ini dikarenakan beberapa faktor, yaitu:
a) Intonasi : Intonasi yang berbeda pada saat mengucapkan password dan pada verifikasi sangat mempengaruhi karena jika berbeda maka dapat diartikan berbeda oleh sistem tersebut.
b) Tingkat Kebisingan : Jika user mengucapkan password pada keadaan sunyi dan membuka file tersebut pada keadaan ramai maka akan timbul noise yang akan mempengaruhi tingkat keberhasilan.
c) Volume Suara : jika kita mengucapkan password dengan volume kecil dan membukanya kembali dengan volume sangat besar maka proses verifikasi tidak akan berhasil.
Password : “Selamat Pagi” User : Harry
Tabel 4.2 Percobaan dengan Password yang Sama dari User yang Sama oleh Harry
Password Harry
Selamat Pagi √ (berhasil)
Selamat Pagi √ (berhasil)
Keterangan tabel : √ = diterima X = ditolak
Begitu juga ketiga percobaan yang dilakukan oleh user Harry dua filenya juga berhasil dibuka dan satu filenya gagal terbuka. Ini disebabkan karena dalam proses verifikasi suara dan kata-kata yang keluarkan mungkin sama, hanya saja intonasi dan volume yang diucapkan agak sedikit berbeda dengan yang aslinya.
Dari data tersebut, dapat disimpulkan bahwa, dengan mengucapkan password yang benar, user dapat dengan mudah membuka proteksi file. Namun ada kalanya Miracle Voice Data Protection tidak dapat mengenali, sekalipun passwordnya dengan benar. Ini disebabkan oleh perbedaan suara yang diucapkan oleh user, baik dalam volume, kecepatan pengucapan, kejelasan suku kata, ataupun frekuensi. Namun, setelah melakukan percobaan lebih lanjut, biasanya user tetap dapat membuka file setelah beberapa kali mencoba.
4.3.2 Percobaan dengan Menggunakan Password Sama pada User yang Berbeda
Percobaan ini dilakukan, untuk mengetahui, seberapa amankah aplikasi yang kami buat terhadap orang lain yang mencoba membuka proteksi file.
Password : “Terima Kasih” User : Udit
Tabel 4.3 Percobaan dengan Password yang Sama dari User yang Berbeda dengan password yang diucapkan oleh Udit
Password Udit Harry
Terima Kasih √ (berhasil) X (gagal)
Terima Kasih √ (berhasil) X (gagal)
Keterangan tabel : √ = diterima
Password : “Selamat Pagi” User : Harry
Tabel 4.4 Percobaan dengan Password yang Sama dari User yang Berbeda dengan password yang diucapkan oleh Harry
Password Udit Harry
Terima Kasih X (gagal) √ (berhasil)
Terima Kasih X (gagal) √ (berhasil)
Keterangan tabel : √ = diterima X = ditolak
Tabel di atas menunjukkan bahwa user lain tidak pernah berhasil membuka proteksi, sekalipun user tersebut mengetahui passwordnya. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa, tingkat keamanan aplikasi Miracle Voice Data Protection sangat baik. Namun, ada kalanya, orang yang berhak membuka
file-sudah disebutkan pada bagian sebelumnya, hal ini disebabkan karena perbedaan suara yang terlalu besar yang diucapkan user.
4.3.3 Percobaan dengan Menggunakan Berbagai Macam Password
Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui, password yang seperti apa yang lebih mudah dikenali oleh Miracle Voice Data Protection. Password yang dicoba adalah kata /gabungan kata dengan berbagai macam suku kata, dan password tersebut masing-masing dicoba 5 kali oleh seorang user.
Password-password yang dipilih pada percobaan ini antara lain: ”Apa Kabar”, ”Selamat Datang”, ”Tangis Histeris”, ”Kisi-kisi”, ”Terima Kasih”, ”Ilmu Komputer”, ”Mercu Buana”, ”Basis Data”, ”Bisnis Kismis”, dan ”Warta Berita”. Hasil percobaan ditampilkan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.5 Percobaan dengan Berbagai Macam Password dengan 5 kali percobaan Password Jumlah Keberhasilan
Apa Kabar 5 Selamat Datang 5 Tangis Histeris 2 Kisi-kisi 3 Terima Kasih 4 Ilmu Komputer 4 Mercu Buana 4 Basis Data 4
Ada yang dapat disimpulkan dari data-data pada tabel di atas. Sebaiknya, kata-kata yang dipakai untuk password menghindari suku kata yang berakhir dengan huruf ’s’ atau berdesis. Walaupun tidak terlalu signifikan, kata-kata yang seperti itu cenderung susah untuk diucapkan secara tepat, dalam arti, bisa terlalu panjang, atau terlalu pendek. Percobaan tersebut adalah percobaan yang terakhir, yang membawa kita pada kesimpulan sebagai berikut : metode MFCC dan Vector Quantization cukup baik dalam melakukan pengenalan pembicara, perekaman suara pada saat dekripsi harus dilakukan dengan pengucapan yang mirip dengan perekaman suara pada saat enkripsi, dan password yang dipilih sebaiknya menghindari bunyi desis.
