!
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Tuna wicara merupakan seseorang yang mengalami kesulitan dalam berbicara. Hal ini disebabkan oleh kurang atau tidak berfungsinya organ-organ untuk berbicara, seperti rongga mulut, langit langit, lidah dan pita suara. Selain itu juga adanya kekurangan pada indra pendengaran, keterlambatan perkembangan bahasa, kerusakan pada sistem syaraf dan struktur otot. Badan Pusat Statistik (BPS) menyajikan data statistik disabilitas dalam SUSENAS 2009 untuk penyandang tuna wicara berjumlah 151.427.09 dan tuna rungu wicara 73.586.76 jiwa di Indonesia (Hikmat, 2012). Pentingnya bisa berbicara dalam melakukan komunikasi antar individu, sedangkan seperti yang diketahui penyandang tuna wicara tidaklah mudah dalam melakukan hal tersebut, walaupun sudah ada cara komunikasi menggunakan bahasa isyarat, namun tidak banyak orang awam yang bisa dan mengerti bahasa isyarat. Oleh karena dibutuhkan suatu cara yang bisa membuat orang awam mengerti apa yang diucapkan oleh penyandang tuna wicara tanpa harus belajar bahasa isyarat. Menurut Milah selaku guru SLB Karnnamanohara tantangan dalam proses pembelajaran bicara untuk penyandang tuna wicara terletak pada saat mengajarkan pengucapan konsonan yang pengolahan suaranya berasal dari dalam, seperti huruf K dan H, karena penyandang tuna wicara lebih mudah menirukan gerakan yang diolah bagian luar seperti bibir, sehingga pengucapan kata yang mengandung huruf tersebut menghasilkan artikulasi yang tidak jelas, sedangkan untuk mengucapan suara yang berasal dari luar seperti P, B, C, dan D relatif lebih mudah untuk diucapkan. Adapun daerah artikulasi terdiri dari bibir luar, bibir dalam, gigi, rongga-gigi, pasca rongga-gigi, pra langit-langit, langit-langit, langitlangit belakang, tekak, hulu-kerongkongan, celah suara, katup napas, akar lidah, lidah belakang, punggung lidah, lidah depan, ujung lidah dan bawah ujung lidah.
! !
!
!
!
!
=!
Penelitian ini merancang-bangun alat untuk membantu orang awam agar bisa mengerti apa yang diucapkan oleh tuna wicara. Alat tersebut memanfaatkan suara yang diucapkan oleh tuna wicara tersebut, kemudian dilakukan proses pengenalan suara untuk mengetahui arti dari suara tersebut. Tentunya lebih sulit mengenali suara yang diucapkan oleh tuna wicara dibandingkan dengan suara orang awam, disinilah tantangan pada penelitian ini. Suara yang ditangkap oleh mikrofon diproses, setelah itu diambil cirinya menggunakan metode ekstraksi fitur Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), lalu ciri tersebut diklasifikasikan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation sehingga menghasilkan pola, pola tersebut dibandingkan dengan pola-pola pada basis data yang telah dipersiapkan sebelumnya. Hasil dari perbandingan pola tersebut berupa arti kata, arti kata tersebut ditampilkan melalui Liquid Crystal Display (LCD), sehingga orang awan mengerti arti atau maksud dari ucapan tuna wicara. Menurut Dave (2013) suara manusia menggunakan frekuensi non linier. MFCC merupakan salah satu teknik ekstraksi fitur yang paling populer dalam pengenalan suara, karena menggunakan frekuensi skala Mel yang didasarkan pada skala telinga manusia. MFCC dianggap sebagai fitur ranah frekuensi yang jauh lebih akurat daripada fitur ranah waktu. Chandra dkk. (2014), Srinivasan dkk. (2013) dan Desai (2013) menyatakan bahwa ektraksi fitur menggunakan MFCC lebih unggul dari pada menggunakan metode linier seperti LPCC dan LPC. Klasifikasi
pola
pada
penelitian
Sivan
dan
Gopakumar
(2014)
menggunakan JST dengan fitur ekstraksi MFCC menghasilkan akurasi mencapai 92.91%. Hossain dkk. (2013) melakukan
penelitian menggunakan JST
Backpropagation untuk melatih fitur yang di dapat dari MFCC, menghasilkan akurasi mencapai 96.332% untuk pembicara yang sudah dikenali, dan 92% untuk pembicara yang belum dikenali. Adam dan Salam (2012) dalam penelitiannya menggunakan ekstraksi fitur MFCC dan klasifikasi JST mendapatkan hasil akurasi 70.49% untuk suara yang sudah dikenali dan 62.28% untuk suara yang belum dikenali.
! !
9!
!
1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, diketahui bahwa diperlukan sebuah alat untuk membantu orang awam, agar bisa mengerti apa yang diucapkan oleh penyandang tuna wicara. Seberapa akuratkah metode MFCC dan JST Backpropagation dapat digunakan untuk mengidentifikasi kata ucapan tuna wicara. 1.3 Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini meliputi : 1. Menggunakan
Single
Board
Computer
(SBC)
untuk
mengimplementasikan metode MFCC dan JST Backpropagation. 2. Pelatihan sistem menggunakan komputer, dan pengujiannya menggunakan alat yang dirancang-bangun dalam penelitian ini. 3. Menggunakan sebanyak 750 sampel suara terdiri dari 5 penutur masingmasing mengucapkan 5 kata (makan, kamar, kerja, harga dan lapar) dengan 30 kali pengulangan untuk ditanamkan pada alat identifikasi. 4. Pengujian dilakukan dengan pengucapan kata per kata. 5. Kata yang digunakan pada penelitian ini, kata-kata yang menggunakan huruf konsonan H dan K. 6. Penelitian ini ditujukan untuk siswa kelas 1 Sekolah Dasar (SD) di Sekolah Luar Biasa (SLB). 7. Node keluaran JST Backpropagation berjumlah 3 unit. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah merancang-bangun alat yang mampu mengidentifikasi kata ucapan seorang tuna wicara menggunakan metode MFCC dan JST Backpropagation. 1.5 Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan memberikan manfaat bagi orang awam agar bisa mengerti kata yang diucapkan oleh tuna wicara.
! !
>!
!
1.6 Keaslian Penelitian Penelitian mengenai model identifikasi kata ucapan tuna wicara menggunakan metode ekstraksi fitur MFCC dan klasifikasi berbasis JST Backpropagation yang diimplementasikan pada SBC belum pernah dilakukan. 1.7 Metodologi Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1.
Studi Literatur Pada tahapan ini dilakukan pembacaan jurnal, artikel, dan buku yang terkait dengan tuna wicara, ekstraksi fitur suara dan pengenalan pola suara.
2.
Pengumpulan Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dengan merekam suara dari 5 penutur yang berasal dari siswa SLB. Suara rekaman diatur menggunakan 1 kanal masukan, frekuensi sampling 44,1 kHz dan maksimal waktu rekaman selama 5 detik.
3.
Perancangan Sistem dan Alat Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dan alat. sistem dirancang dengan mengimplementasikan algoritma MFCC untuk ektraksi fitur, dan JST Backpropagation. Alat yang dirancang berisi sensor suara untuk menangkap sinyal analog dari suara, dan lcd untuk menampilkan keluaran.
4.
Implementasi Pada tahap ini dilakukan pengkodean program berdasarkan perancangan sistem dan alat. Sistem yang dikembangkan menggunakan bahasa C. sistem yang sudah diprogram ditanamkan didalam alat.
5.
Pengujian dan Analisis Hasil Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem dan alat. pada sistem dimasukan beberapa sampel suara, dan dihitung akurasinya. Pada alat dilakukan pengambilan suara dan menghitung akurasinya.
6.
Penarikan Kesimpulan Pada tahap ini dilakukan penarikan kesimpulan untuk menjawab rumusan masalah dan memenuhi tujuan penelitian. Penarikan kesimpulan dilakukan
! !
?!
!
bedasarkan dari hasil analisa hasil pengujian sistem dan alat. 1.8 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan pada tesis ini dibagi menjadi 7 bab yakni : 1. Bab I Pendahuluan Bab ini berisikan uraian singkat tentang latar belakang dan permasalahan penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, keaslian penelitian, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. 2. Bab II Tinjauan Pustaka Bab ini berisi uraian penelitian-penelitian yang berkaitan dengan metode MFCC dan JST yang telah dilakukan sebelumnya dan dijadikan referensi dalam penelitian ini. 3. Bab III Landasan Teori Bab ini berisi uraian teori-teori dasar berkaitan dengan metode yang digunakan dalam penelitian ini. Metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini antara lain, MFCC dan JST Backpropagation. 4. Bab IV Analisis dan Rancangan Sistem Bab ini berisi analisis terhadap metode MFCC dan JST Backpropagation. Menentukan fitur yang diambil dari suara, merancang arsitektur JST Backpropagation. Menentukan sensor dan lcd yang digunakan pada alat. 5. Bab V Implementasi Bab ini berisi mengenai implementasi metode MFCC dan JST Backpropagation pada sistem, kemudian sistem ditanamkan pada alat yang sudah terpasang sensor suara dan LCD. 6. Bab VI Hasil dan Pembahasan Bab ini berisi penentuan fitur yang digunakan, menghitung akurasi sistem yang standar dan real time yang sudah ditanam pada alat. 7. Bab VII Penutup Bab ini berisi kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian dan saran untuk penelitian selanjutnya.
! !
