KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN - Rizki Suwanda; Syahril Efendi; Erna Budhiarti (Universitas Negeri Medan, 2019)
Proses identifikasi merupakan bidang teknologi yang sedang menjadi perhatian untuk dikembangkan. Salah satu cara dalam proses identifikasi seseorang antara lain dengan menggunakan pengenalan suara. Penelitian ini bertujuan untuk mrngukur kinerja MFCC sebagai ekstraksi ciri sinyal suara dengan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi. Sampel suara yang digunakan adalah bacaan dari AL-Qur’an yang terdiri dari 4 surah yaitu, Surah Al-Baqarah ayat 255 dan 256, Surah At-Thalaq ayat 2 dan 3, Surah At-Thariq ayat 1-3, dan Surah Al-Ghasyiyah ayat 17-19. Hasil transformasi sinyal suara menggunakan ekstraksi MFCC dan unjuk kerja SVM pada pengujian masing-masing surah menghasilkan nilai true yang berbeda. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada surah At-Thariq ayat 1,2, dan 3 sebesar 70%. Nilai akurasi terendah diperoleh pada surah Al-Ghasyiyah ayat 17, 18, dan 19 sebesar 56%. Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran kinerja ekstraksi MFCC sebagai ekstraksi sinyal suara dengan SVM sebagai algoritma klasifikasi dapat dijadikan alternatif dalam pendekatan pengenalan suara.