This Author published in this journals
All Journal Generation Journal
Destian Tri Handoko
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Destian Tri Handoko Voice Recognition untuk Sistem Keamanan PC Menggunakan Metode MFCC dan DTW Destian Tri Handoko; Patmi Kasih
Generation Journal Vol 2 No 1 (2018): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1254.55 KB) | DOI: 10.29407/gj.v2i1.12058

Abstract

bstrak - Teknologi berbasis ukuran pada tubuh manusia (disebut dengan istilahbiometrik) seperti sidik jari, wajah, kornea mata dan lain-lain digunakan untuk keperluankeamanan, salah satunya untuk keamanan sistem PC. Sistem keamanan komputer merupakan upayayang dilakukan untuk mengamankan kinerja, data, fungsi atau proses komputer. Sistem keamananPC juga berguna untuk menjaga dari user yang tidak memiliki otoritas. Layaknya gembok kuncidalam rumah yang menjaga rumah dari pencuri masuk, sistem keamanan menggunakan suara(sistem speech recognition) untuk mengunci desktop dari orang yang tidak memiliki otoritas. Nilaiamplitudo diambil dari sinyal suara masukan, sehingga didapatkan kumpulan angka real yangmenjadi nilai masukan untuk ekstraksi ciri. Metode ekstraksi ciri yang digunakan dalam sistem iniadalah Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Tahapan awal, MFCC memecah nilaiamplitudo sinyal masukan menjadi frame-frame yang diolah dengan menggunakan mel-filterbakyang diadaptasi dari cara kerja pendengaran manusia. Hasil ekstraksi ciri kemudian dibuat menjadivektor yang digunakan sebagai inputan simbol pada DTW (Dynamic Time Warping) untukmembandingkan hasil vector MFCC. Ketika pengujian ciri dari sinyal uji yang telah dikuantisasikemudian dicocokan dengan data training yang telah dimasukan pada tahap penyimpanan,sehingga kata sandi dapat dikenali. Dari hasil pengujian, sistem dapat mengenali suara yangmemiliki otoritas dengan kriteria dalam keaadaan noise 82% dan hening 86% dengan jumlah 10data training dan diuji coba sebanyak 50x percobaan.