MAKALAH APLIKASI PENGENALAN IDENTITAS MENGGUNAKAN SUARA DENGAN SMARTPHONE ANDROID

1 MAKALAH

APLIKASI PENGENALAN IDENTITAS MENGGUNAKAN SUARA DENGAN SMARTPHONE ANDROID

“Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas mata kuliah Sistem Multimedia”

Disusun Oleh : Sinta Septining (10115322)

Kelas : SISMUL-8

Dosen : Irawan Afrianto M.T.

.

TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

OKTOBER

2018

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarakatuh Bismillahirrohmaanirohiim

Dengan Menyebut nama Allah SWT yang Maha Pengasih Lagi Maha Penyayang. Kami panjatkan Puji Syukur atas kehadirat-Nya, karena berkat taufik dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan makalah yang berjudul Aplikasi Pengenalan Identitas Menggunakan Suara Dengan Smartphone Android. Makalah ini penulis susun untuk memenuhi salah satu syarat untuk memenuhi tugas mata kuliah Sistem Multimedia.

Penulis menyadari sepenuhnya, bahwa makalah ini masih jauh untuk dapat dikatakan sempurna, karena sesungguhnya ilmu Allah itu Maha Luas dan tidak akan ada habis- habisnya. Untuk itu penulis senantiasa menerima masukan dan saran.

Akhir kata kami berharap semoga makalah ini dapat bermanfaaat khususnya bagi penulis, dan umumnya bagi para pembaca.

Wassallamualikum Warahmatullahi Wabarakatuh

Bandung, 14 Oktober 2018

Penulis

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR ... 2

DAFTAR ISI ... 3

BAB I PENDAHULUAN ... 4

1.1 Latar Belakang ... 4

1.2 Identifikasi Masalah ... 5

1.3 Tujuan... 5

1.4 Manfaat... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 6

2.1 Landasan Teori ... 6

2.1.1 Pengertian Informasi ... 6

2.1.2 Pengertian Identitas ... 6

2.1.3 Pengenalan Suara ... 6

2.1.4 Pengenalan Suara Digital ... 6

2.1.5 Linear Predictive Coefficiency (LPC) ... 8

2.1.6 Linear Vector Quantization (LVQ) ... 8

2.2 Pengumpulan Data ... 9

2.3 Metode ... 9

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN ... 10

3.1 Deskripsi Rinci Kebutuhan ... 10

3.2 Aplikasi Pengenalan Identitas ... 10

3.3 Pembuatan Aplikasi... 10

3.4 Desain Aplikasi ... 10

3.5 Implementasi Sistem ... 11

3.6 Kinerja Aplikasi ... 12

REFERENSI ... 13

LAMPIRAN ... 14

4

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pertumbuhan dan perkembangan teknologi kini sudah berkembang dengan sangat cepat dan mampu mengubah kehidupan manusia. Teknologi telah memberikan banyak kemudahan untuk semua orang, terutama dalam hal informasi. Terobosan ini diciptakan guna mempercepat dan mempermudah kinerja manusia dalam melakukan sesuatu dalam berbagai bidang, sehingga informasi yang dihasilkan tidak memerlukan waktu yang lama.

Saat ini, berbagai aplikasi telah banyak dibangun dengan berbagai macam fitur dan kebutuhan yang dapat memudahkan pengguna. Aplikasi multimedia menjadi salah satu hal yang banyak digunakan, baik dalam bisnis, seperti presentasi, periklanan, katalog, dan lain- lain. Bukan hanya dalam bisnis, namun dalam sekolah pun, multimedia sebenarnya sangat dibutuhkan sebagai media pembelajaran, sehingga metode pembelajaran menjadi lebih unik dan mudah.

Identitas merupakan sebuah informasi yang penting, karena dengan adanya identitas, baik itu informasi data diri, maupun informasi seseorang yang dikenal akan mudah diingat dan dikenali. Seiring dengan perkembangnya waktu, seseorang dapat dengan mudah melupakan identitas seseorang, baik karena usia, ataupun seseorang yang sudah lama tidak ditemui, proses pengaksesan informasi menjadi hal yang dapat digunakan untuk dapat mempermudah mengingat identitas / informasi tersebut.

Tujuan dari pembuatan aplikasi ini adalah untuk membangun aplikasi yang dapat mengenali identitas berdasarkan suaranya. Aplikasi pengenalan identitas memungkinkan manusia untuk mengenali identitas dengan menggunakan perintah suara, sehingga identitas tersebut akan memberikan informasi seseorang pada layar smartphone Android.

Pengolahan suara digital untuk mengenali adanya perintah suara yang terdeteksi.

Pengenalan identitas ini menggunakan suara yang sudah terdaftar atau dimasukan dalam aplikasi. Jika cocok dengan suara yang telah ada pada aplikasi, maka aplikasi tersebut akan mendeteksi dan menampilkan identitas orang tersebut.

5 1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka permasalahan yang harus diselesaikan di program ini adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana membangun aplikasi pengenalan indentitas.

2. Bagaimana seseorang dapat dengan mudah mendapatkan informasi, mengenal informasi / identitas diri yang dapat ditampilkan pada layar smartphone dengan pendeteksi suara.

3. Bagaimana kualitas aplikasi identitas sebagai media pengingat informasi seseorang.

1.3 Tujuan

Adapun tujuan dari pembangunan aplikasi ini adalah sebagai berikut:

1. Membangun sebuah aplikasi pengenalan identitas dengan pendeteksi suara berbasis Android.

2. Memberikan kemudahan informasi seseorang berdasarkan data informasi yang ada pada aplikasi.

1.4 Manfaat

Manfaat yang diharapkan dari pembuatan aplikasi ini adalah sebagai berikut:

1. Sebagai media pengingat seseorang melalui informasi pengenalan identitas.

2. Seseorang dapat dengan mudah mendapatkan informasi melalui suara yang terdeteksi.

6

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori 2.1.1 Pengertian Informasi

Informasi adalah data yang telah diolah menjadi bentuk yang lebih berarti bagi penerimanya. Data adalah kenyataan yang menggambarkan kejadian-kejadian dan kesatuan nyata. Kejadian adalah sesuatu yang terjadi pada saat tertentu (Ladjamudin, 2005).

2.1.2 Pengertian Identitas

Identitas menurut Stella Ting Toomey merupakan refleksi diri, atau cerminan diri yang berasal dari keluarga, gender, budaya, etnis dan proses sosialisasi.

2.1.3 Pengenalan Suara

Voice Recognition atau biasa dikenal dengan Speaker Recognition merupakan sebuah proses yang dapat mengenali suara pembicara, berdasarkan karakteristik suara pembicara yang memiliki suara tersebut [1]. Terdapat dua metode pendekatan untuk Voice Recognition, yaitu Text Dependent Voice Recognition, yaitu pengenalan pembicara dengan melalui teks khusus yang diucapkan untuk dapat dikenali, sedangkan bentuk metode kedua yaitu Text Independent Voice Recognition adalah pengenalan pembicara tanpa ketergantungan teks khusus untuk proses rekognisi [1].

2.1.4 Pengenalan Suara Digital

Pengenalan suara merupakan salah satu upaya agar suara dapat dikenali atau diidentifikasi sehingga dapat dimanfaatkan. Pengenalan suara dapat dibedakan ke dalam tiga bentuk pendekatan, yaitu pendekatan akustik-fonetik (the acoustic-phonetic approach), pendekatan kecerdasan buatan (the artificial intelligence approach), dan pendekatan pengenalan pola (the pattern recognition approach) [2].

Pendekatan pengenalan pola terdiri dari dua langkah yaitu pembelajaran pola suara dan pengenalan pola melalui perbandingan pola. Tahap perbandingan pola adalah tahap bagi ucapan yang akan dikenali, dibandingkan polanya dengan setiap kemungkinan pola yang telah dipelajari dalam fase pembelajaran, untuk kemudian diklasifikasi dengan pola terbaik yang cocok. Blok diagram pembelajaran pola pada pengenalan suara ditunjukkan pada Gambar 1 [2].

7

Gambar 1. Blok Diagram Pembelajaran Pola dan Pengenalan Suara [2].

Berikut ini merupakan penjelasan dari masing-masing blok [2]:

1. Pengekstaksi ciri.

Merupakan proses mendapatkan sederetan besaran pada bagian sinyal masukan untuk menetapkan pola pembelajaran atau pola uji. Pada sinyal suara, ciri-ciri besaran biasanya merupakan keluaran dari beberapa bentuk teknik analisis spektrum seperti filter bank analyzer, LPC atau DFT (Discrete Fourier Transform).

2. Pembelajaran Pola

Satu atau lebih pola pembelajaran yang berhubungan dengan bunyi suara dari kelas yang sama, digunakan untuk membuat pola representatif dari ciri-ciri kelas tersebut.

Hasilnya yang biasa disebut dengan pola referensi, dapat menjadi sebuah model yang mempunyai karakteristik bentuk statistik dari ciri-ciri pola referensi.

3. Perbadingan dengan Pola Model

Pola uji yang akan dikenali, dibandingkan dengan setiap kelas pola referensi.

Kesamaan besaran antara pola uji dengan setiap pola referensi akan dihitung.

4. Pengambilan Keputusan (Logic Decision)

Menentukan kelas pola referensi mana yang paling cocok untuk pola uji berdasarkan klasifikasi pola.

Pengenalan suara secara umum dapat dibagi menjadi tiga tahap, yaitu: ekstraksi ciri, pemodelan, dan pengenalan. Ekstraksi ciri adalah upaya untuk memperoleh ciri dari sinyal suara. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk proses ekstraksi ciri adalah LPC. Setelah dilakukan ekstraksi ciri dan memperoleh ciri dari sinyal suara, kemudian dilakukan pemodelan.

Sinyal suara dapat dikarakteristikkan sebagai variabel proses acak, sehingga untuk pemodelan

8

ini dapat dilakukan dengan pemodelan statistik yaitu HMM. Dari pemodelan akan didapatkan parameter yang selanjutnya digunakan dalam proses pengenalan [2].

2.1.5 Linear Predictive Coefficiency (LPC)

LPC merupakan salah satu metode permodelan suara yang didasarkan pada teori bahwa suara manusia dibentuk dari getaran sinyal sederhana yang dihasilkan oleh bergetarnya laring pada tenggorakan. Analisa Linier Predictive Coefficiency telah digunakan untuk mengalisa suara manusia semenjak tahun 1960. Teknik ini didasarkan pada fakta bahwa karakteristik suara manusia dapat dipresentasikan dengan sejumlah parameter matematika sederhana [3].

Tujuan dari metode LPC adalah untuk memisahkan efek formant dengan frekuensi dasar dari suara manusia. Untuk dapat memisahkan anatara formant dengan frekuensi dasar pada suara manusia, maka metode LPC menggunakan rumus matematika linier yang menyatakan bahwa adanya keterhubungan kombinasi anatar simple tertentu Xt dengan sejumlah p nilai sampel sebelumnya [3].

2.1.6 Linear Vector Quantization (LVQ)

Linear Vector Quantization (LVQ) digunakan untuk proses klasifikasi obyek terhadap data fitur yang sudah disimpan. LVQ adalah suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi [3].

Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasi vektor- vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika dua vector input mendekati sama, maka lapisan tersebut ke dalam kelas yang sama [3].

Arsitektur LVQ akan terlihat seperti gambar 2 di bawah ini [3]:

Gambar 2. Arsitektur LVQ Network [3].

9 2.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh bahan dan materi yang dibutuhkan guna membuat aplikasi pengenalan identitas. Data yang dikumpulkan tentu dari berbagai sumber seperti observasi, maupun wawancara.

2.3 Metode

Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Unified Modeling Language (UML). UML, sebuah bahasa pemodelan yang dapat diterapkan oleh semua domain dan platform, termasuk Android [3]. Metode dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) mempunyai bagian-bagian yang terdiri dari: Use case diagram, Skenario use case, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram.

10

BAB III

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Deskripsi Rinci Kebutuhan

Aplikasi pengenalan identitas dibangun untuk memudahkan dalam mengingat seseorang dengan menampilkan sebuah informasi dari suara yang terdeteksi. Aplikasi ini memiliki tampilan yang mudah digunakan dan dimengerti oleh pengguna. Pengguna dapat memasukkan suara seseorang dan identitas / informasi tersebut ke dalam aplikasi, sehingga suara yang terdeksi akan secara otomatis menampilkan informasi tersebut. Aplikasi ini dapat dijalankan dengan bantuan smartphone Android.

3.2 Aplikasi Pengenalan Identitas

Aplikasi pengenalan identitas ini dapat membantu seseorang untuk mengenali identitas melalui suara sehingga memudahkan dalam mengingat informasi tersebut. Aplikasi tersebut berisi suara dan identitas seseorang yang sudah terdaftar pada aplikasi tersebut.

3.3 Pembuatan Aplikasi

1. Perekaman suara seseorang pada aplikasi.

Pengguna dapat melakukan perekaman / memasukan suara pada aplikasi guna untuk mempermudah dalam mendeteksi suara pada aplikasi.

2. Penginputan data identitas seseorang pada aplikasi.

Pengguna dapat melakukan penginputan data pada aplikasi berupa nama, foto, alamat, dan identitas lainnya.

3.4 Desain Aplikasi

Perancangan sistem bertujuan untuk menggambarkan semua kondisi dan bagian-bagian yang bertujuan untuk menggambarkan semua kondisi dan bagian-bagian yang berperan dalam sistem yang dirancang [4]. Desain aplikasi pengenalan identitas memiliki 6 tahap aktivitas yaitu analisis kebutuhan, pengguna, perangkat keras, perangkat lunak, desain, pembuatan kode, dan pengujian.

Pada perancangan desain aplikasi pengenalan identitas terdapat identitas diri sebagai informasi pengguna yang memakai aplikasi tersebut, pengaturan untuk mengisi identitas yang akan dimasukan, serta informasi seseorang yang akan muncul saat suara seseorang terdeteksi pada aplikasi.

11 3.5 Implementasi Sistem

Berikut ini gambaran implementasi sistem aplikasi pengenalan identitas, sebagai berikut:

1. Icon PEIN pada menu smartphone Android sebagai aplikasi pengenalan identitas, terdapat pada gambar 3 icon PEIN.

2. Setelah membuka aplikasi PEIN, pengguna dapat mengisi identitas diri pada form yang telah ada.

3. Aplikasi menampilkan informasi pengguna pada gambar 4 identitas diri.

4. Pengisian informasi terdapat pada gambar 5 pengaturan identitas.

5. Informasi seseorang yang menampilkan identitas ketika suara terdeteksi oleh aplikasi.

Gambar 3. Icon PEIN Gambar 4. Identitas Diri

12

Gambar 5. Pengaturan Identitas Gambar 6. Informasi

3.6 Kinerja Aplikasi

Pengujian dapat dilakukan jika sudah memasukkan data identitas dan suara pada aplikasi. Aplikasi pengenalan identitas akan mendeteksi suara yang yang terdengar di dekatnya, maka secara otomatis, aplikasi akan menampilkan informasi data diri seseorang sesuai dengan karakter suara yang terdeteksi, seperti yang telah ditunjukkan pada gambar 6 informasi. Jika suara tidak cocok atau tidak ada pada aplikasi, maka sistem tidak akan menampilkan informasi apa pun pada aplikasi itu.

13

REFERENSI

[1] Buliah L J, Noviyantono E 2014 Pengenalan Suara Dengan Keterangan Ketergantungan Teks Menggunakan Metode Principal Component Analysis Pada Terapan Komputasi Awan: Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2014. pp 1-5

[2] Hapsari, Putri Jenny 2011 Aplikasi Pengenalan Suara Dalam Pengaksesan Sistem Informasi Akademik. pp 1-8

[3] Bhaskoro, Bagas Susetyo 2012 Aplikasi Pengenalan Gender Menggunakan Suara: Jurnal Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2012 (SNATI 2012). pp 16-23

[4] Ko M, Seo Y, Min B, Kuk S, and Kim S H 2012 Extending UML Meta-Model for Android Application: IEEE computer society. pp. 669-674

[5] Sitohang T H, P Erwin, S Guntur, Simbolon A F 2018 Pembuatan Aplikasi Pengenalan Suara dan Objek Hewan Sebagai Media Pengenalan Bagi Anak Usia Dini Dengan Metode Computer Based Instruction (CBI): Journal of Informatic Pelita Nusantara. 3(1) pp 23-31

[6] Kamal I, Erliana I C, Abdullah D 2015 Identifikasi Gender Melalui Suara Dengan Metode Statistik Ciri Order Pertama: IJNS- Indonesia Journal on Networking and Seccurity. 4(4) pp 49-53

14

LAMPIRAN

Lampiran Berupa Jurnal Pada Referensi.