APLIKASI SPEECH TO TEXT BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN HIDDEN MARKOV MODEL

Pengenalan ucapan adalah suatu teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk menerima input berupa kata yang diucapkan oleh seseorang tanpa memperdulikan identitas hingga dimengerti oleh komputer. Kata-kata yang ditangkap dan dikenali oleh komputer bisa jadi hasil akhir, untuk sebuah aplikasi seperti command dan control, penginputan data, dan persiapan dokumen. Aplikasi speech to text berbahasa Indonesia dapat menjadi solusi untuk mengenali kata dari sebuah ucapan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan MelFrequency Cepstral Coefficient (MFCC) yang digunakan untuk ekstraksi ciri dari sinyal ucapan dan Hidden Markov Model untuk pembentukan model dan menentukan nilai kemiripan kata yang tidak diucapkan dengan kata-kata yang ada dalam sebuah model.Data pengujian menggunakan 10 speaker (5 laki-laki dan 5 perempuan) yang masing-masing mengucapkan 15 kata dan untuk setiap katanya diucapkan sebanyak 4 kali. Pengujian dilakukan dengan mengubah-ubah nilai koefisien pada MFCC dan state pada HMM. Berdasarkan hasil pengujian hasil akurasi terbaik pada koefisien MFCC=20 dan state HMM=14 sebesar 90.83%

APLIKASI PENGENALAN UCAPAN MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

Salah satu bidang pengolahan sinyal yang berpengaruh dalam teknologi komunikasi adalah pengenalan ucapan. Pengenalan ucapan telah memungkinkan suatu perangkat lunak untuk mengenali kata-kata yang diucapkan. Aplikasi pengenalan ucapan dapat menjadi solusi untuk mengenali kata dari sebuah ucapan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Linear Predictive Coding (LPC) untuk ekstraksi ciri sinyal ucapan dan Hidden Markov Model (HMM) untuk pembentukan model tiap kata ucapan. Data ucapan yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian berasal dari 10 sumber perekam (5 pria dan 5 wanita) yang masing-masing mengucapkan 10 kata dan untuk setiap pengucapannya diucapkan sebanyak 10 kali. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 10-fold cross validation untuk setiap pasangan orde LPC dan state HMM. Performasi sistem diukur berdasarkan aspek rata-rata akurasi dari pengujian perekam pria dan wanita. Berdasarkan hasil pengujian, jumlah state HMM berpengaruh terhadap akurasi sistem dan hasil akurasi terbaik pada orde LPC=13 dan state HMM=16 sebesar 94,20%

SISTEM DETEKSI KEMIRIPAN KATA PADA DUA DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP

Maraknya berbagai kasus plagiarisme yang terjadi di beberapa perguruan tinggi menjadi masalah yang harus diatasi. Dengan pencegahan dan pendeteksian dapat mengurangi kemiripan dokumen. Pendeteksian secara manual sangat sulit jika dilakukan, sehingga dibutuhkan pendeteksian secara cepat dan tepat untuk mendeteksi kemiripan dokumen. Oleh karena itu, diperlukan sistem untuk mencocokkan dua dokumen secara terkomputerisasi. Metode yang digunakan untuk pembuatan sistem yaitu metode String Matching dengan menggunakan Algoritma Rabin-Karp. Algoritma tersebut mencocokkan rangkaian kata 5gram yang telah diubah menjadi nilai-nilai hash. Nilai hash yang sama menghasilkan persentase kemiripan kata. Pencocokan kalimat sama digunakan untuk mengindikasi keberadaan kalimat sama. Data uji menggunakan 10 dokumen skripsi dari berbagai sumber yang memiliki keterkaitan judul. Pengujian sistem sebanyak 20 dokumen percobaan menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 95%

SEGMENTASI CONTINUOUS SPEECH DENGAN MENGGUNAKAN DYNAMIC THRESHOLDING DAN METODE BLOCKING BLOCK AREA

Pengenalan ucapan adalah suatu teknik yang memungkinkan komputer untuk dapat mengerti kata yang diucapkan oleh seseorang. Aplikasi pengenalan ucapan dibagi menjadi dua jenis berdasarkan input yang digunakan yaitu isolated word dan continuous speech. Pada pengenalan ucapan continuous speech dibutuhkan tahap segmentasi yang berfungsi untuk memecah kalimat yang diucapkan menjadi kata-kata yang dapat dikenali oleh komputer. Kualitas hasil segmentasi, dapat mempengaruhi hasil pengenalan yang dilakukan. Penelitian ini, meneliti mengenai threshold dinamis yang digunakan pada proses segmentasi continuous speech dan juga perbaikan metode Blocking Block Area pada domain Bahasa Indonesia. Pada penelitian ini, dilakukan pembandingan tiga algoritma (K-Means, Fuzzy CMeans, dan Otsu) untuk mencari threshold dinamis terbaik dan dilakukan penambahan proses morfologi serta kolom overlapping pada metode blocking block area sehingga diperoleh akurasi segmentasi terbaik. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma Fuzzy CMeans memberikan hasil threshold terbaik dibandingkan dengan dua alogoritma lainnya. Secara keseluruhan dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means, dan penambahan morfologi serta kolom overlaping, penelitian ini dapat meningkatkan akurasi segmentasi continuous speech Bahasa Indonesia dari 24% menjadi 90%

PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menganalisis pembangunan perekonomian yang terjadi di suatu negara. Dengan mengetahui pertumbuhan ekonomi di masa mendatang, dapat memberikan gambaran terhadap situasi moneter di suatu negara. Angka pertumbuhan ekonomi yang tidak selalu linier, memberi kesulitan tersendiri dalam melakukan proses prediksi. Untuk itu diperlukan suatu metode yang mampu menangani karakteristik data pertumbuhan ekonomi yang terkadang bersifat non-linier, salah satunya adalah metode backpropagation. Adanya data-data masa lalu mengenai pertumbuhan ekonomi, menjadikan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation dapat diterapkan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi. Pada metode backpropagation terjadi penyesuaian nilai bobot dan bias yang semakin baik pada proses pelatihan, sehingga target keluaran lebih mendekati ketepatan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, performa terbaik yang didapat dari perbandingan kombinasi jumlah neuron hidden layer dan learning rate, mampu menghasilkan prediksi yang mendekati angka pertumbuhan ekonomi faktual, yakni 5,86%. Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan sebesar 99,92% untuk prediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia di tahun 2013 dengan data faktual sebesar 5,78%

PENGENALAN KARAKTER HURUF KOREA (HANGEUL) MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION

Pengenalan karakter merupakan sub topik dalam pengenalan pola di mana hasil dari pengenalan pola tersebut telah banyak dimanfaatkan di kehidupan nyata seperti untuk proses automasi, proses translasi tulisan tangan menjadi huruf digital pada mobile touchscreen dan berbagai hal lainnya. Salah satu bentuk penerapannya adalah pengenalan karakter huruf Korea (Hangeul). Meningkatnya jumlah penggemar film, drama, maupun musik Korea menyebabkan semakin banyak pula orang yang ingin mempelajari bahasa Korea. Dengan adanya pengenalan karakter Hangeul menggunakan komputer, maka dapat membantu dalam mempelajari bahasa korea atau dapat juga digunakan dalam berbagai bidang sesuai kebutuhan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengenalan karakter Hangeul adalah jaringan syaraf tiruan metode backpropagation. Metode backpropagation yang terdiri lebih dari satu layer dapat lebih cepat mengenali pola melalui proses pelatihan jaringan. Penelitian ini menjelaskan bagaimana proses kerja, desain arsitektur jaringan dan rancangan perangkat lunak yang mampu untuk mengenali karakter Hangeul berbasis jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation. Dari hasil pengujian menunjukkan akurasi jaringan paling optimal adalah 66.25% diperoleh dari pelatihan dengan parameter berupa jumlah node layer tersembunyi sebanyak 176, laju pembelajaran sebesar 0.1, nilai limit sebesar 0.001, dan maksimum epoch sebanyak 10000

RANCANG BANGUN APLIKASI SIMULASI PENYERGAPAN ANCAMAN UDARA DI WILAYAH INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY

Indonesia memiliki bentang wilayah yang sangat luas. Meskipun hanya satu pertiga adalah wilayah daratan dan dua pertiga lainnya adalah lautan tapi perlu diingat bahwa di atas wilayah darat dan laut itu terdapat wilayah udara yang juga bagian kedaulatan Indonesia. Wilayah udara seluas tersebut memiliki potensi masalah kedaulatan udara di wilayah Indonesia yang memerlukan penanganan sebagai wujud penegakan hukum Indonesia. Masalah tersebut bisa muncul karena tidak lengkapnya ijin penerbangan seperti flight clearance dan flight approval. Masalah yang diabaikan berpotensi menjadi ancaman bagi kedaulatan Indonesia. Untuk mencegah hal tersebut maka ancaman tersebut harus ditangani sesuai dengan hukum di Indonesia yang mengikuti hukum penerbangan internasional. IADSuGA dibangun untuk memberikan penjelasan mengenai penanganan ancaman udara tersebut. Mulai dari deteksi ancaman, pemilihan skuadron penyergap hingga proses simulasi penyergapan. Aplikasi IADSuGA ini dibangun menggunakan bahasa pemrogram PHP, Algoritma Greedy sebagai algoritma pencari solusi dan MySQL sebagai manajemen basis datanya. Berdasarkan 25 percobaan dapat diketahui bahwa IADSuGA memiliki akurasi sebesar 72%

APLIKASI SPEECH RECOGNITION BAHASA INDONESIA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENDALIAN GERAK ROBOT

Pengenalan suara merupakan bagian dari pengenalan pola yang mengenali data suara atau ucapan sehingga menghasilkan suatu informasi. Informasi hasil dari pengenalan suara dapat dikembangkan menjadi aplikasi pencarian data, pengendalian, dan penginputan data. Aplikasi speech recognition untuk pengendalian gerak robot merupakan pengembangan dari informasi hasil pengenalan suara. Aplikasi ini dapat mengendalikan gerak robot Lego Mindstorm sesuai dengan hasil pengenalan suara. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dalam proses ekstraksi ciri dan Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode pengenalan polanya. Data yang digunakan dalam aplikasi ini berjumlah 120 suara yang berasal dari empat orang dengan masing-masing mengucapkan kata kanan, kiri, maju, mundur, dan berhenti sebanyak enam kali. Input suara berupa file *.wav atau rekaman langsung dengan sample rate 44100 Hz. Nilai akurasi pengenalan suara terbaik sebesar 62,50% berasal dari jaringan terlatih dengan parameter maksimal epoch = 10000, α = 0,01, dan hidden neuron = 43 node

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PESERTA DIDIK DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS SMP NEGERI 21 SEMARANG)

Pada seleksi penerimaan peserta didik di SMP Negeri 21 Semarang terdapat dua tahapan seleksi. Pada seleksi tahap pertama tahap pertama yang meliputi seleksi administratif dan akademik, dan seleksi tahap kedua yang meliputi tes praktek dan wawancara. Karena proses seleksi yang kompleks inilah diperlukan sistem terkomputerisasi yang dapat mempermudah proses pengolahan hasil seleksi dan pengambilan keputusan. Tugas akhir mengembangkan sistem terkomputerisasi berupa SPK dengan metode AHP pada seleksi penerimaan peserta didik tersebut. Dengan AHP proses keputusan yang kompleks dapat diuraikan menjadi keputusan-keputusan yang lebih kecil yang dapat ditangani dengan mudah. SPK penerimaan peserta didik dengan metode AHP menghasilkan rekomendasi hasil seleksi penerimaan peserta didik berdasarkan NPG (Nilai Prioritas Global) masingmasing calon siswa yang diolah berdasarkan penilaian kepentingan elemen-elemen yang mempengaruhi hasil seleksi pada tahap 1 maupun tahap 2. Data calon siswa yang digunakan pada pengujian hasil dari SPK penerimaan peserta didik adalah data tahun 2012. Berdasarkan pengujian data tersebut dapat diketahui bahwa SPK yang dikembangkan memiliki akurasi sebesar 83.85%

HALAMAN JUDUL APLIKASI KRIPTOGRAFI SUARA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADVANCED ENCRYPTION STANDARD (AES)

Komunikasi berupa pesan suara menjadi salah satu cara alternatif untuk saling berbagi informasi. Masalah yang dihadapi saat melakukan pengiriman informasi adalah integritas data pesan suara mungkin berubah pada penerima. Salah satu solusi untuk meningkatkan keamanan pesan suara adalah dengan melakukan enkripsi. Enkripsi merupakan teknik kriptografi untuk mengubah pesan suara asli menjadi pesan suara terenkripsi untuk menyembunyikan informasi di dalam pesan tersebut. Aplikasi kriptografi suara yang dikembangkan menggunakan algoritma Advanced Encryption Standard (AES). Algoritma AES merupakan algoritma enkripsi yang memiliki variasi panjang kunci yang beragam yaitu 128 Bit, 192 Bit dan 256 Bit. Pesan suara yang dienkripsi dalam algoritma AES melewati empat tahap dalam satu putarannya yaitu SubBytes, ShiftRows, MixColumns dan AddRoundKey. Aplikasi kriptografi suara menggunakan algoritma AES menghasilkan pesan suara terenkripsi sehingga menghasilkan pesan suara yang "tidak bernilai" informasi apapun. Pesan suara terenkripsi didekripsi untuk mendapatkan pesan asli kembali