SISTEM IDENTIFIKASI SUARA BERBASIS ANALISIS SINYAL WICARA MENGGUNAKAN ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORM - Khidru Fawzan Suroqoh; Joko Hariyono (Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 2026)
Komunikasi merupakan aspek yang sangat penting dalam kehidupan manusia, dan berbicara adalah cara paling alami serta efisien untuk menyampaikan informasi. Setiap individu memiliki karakteristik suara yang unik yang dipengaruhi oleh faktor usia dan jenis kelamin. Frekuensi suara menjadi salah satu parameter utama yang dapat membedakan suara manusia, di mana suara laki-laki memiliki frekuensi lebih rendah, perempuan lebih tinggi, dan anak-anak memiliki frekuensi tertinggi. Penelitian ini mengusulkan metode untuk menganalisis suara manusia dan mengklasifikasikannya berdasarkan frekuensi dominan menggunakan algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Data diperoleh melalui dua jenis rekaman, yaitu rekaman langsung dalam ruangan kedap suara dan rekaman eksternal yang telah terkompresi melalui aplikasi WhatsApp, kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak MATLAB dengan penerapan algoritma FFT untuk mengekstraksi spektrum frekuensi suara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FFT memiliki tingkat akurasi sebesar 96,66% dalam mengidentifikasi dan membedakan suara manusia berdasarkan rentang frekuensi yang telah ditentukan, namun akurasi menurun pada rekaman suara yang terkompresi dari sumber eksternal karena perubahan spektrum frekuensi dan sifat akustik rekaman tersebut[1]. Temuan ini menunjukkan bahwa FFT sangat efektif untuk data berkualitas tinggi, tetapi sensitif terhadap kompresi audio, sehingga penelitian ini dapat menjadi dasar pengembangan sistem cerdas untuk aplikasi seperti pengenalan suara, asisten virtual, dan sistem interaksi manusia–mesin.