_,
"'
cli.. llmu Komputer
:s ...,
·Agri-informatika
ISSN 2089-6026
Volume 3 Nomor 1 Mei 2014
ldentifikasi Jenis Kayu Menggunakan Support Vector Machine
Berbasis Data Citra A.A Gede Rai Gunawan. Sri Nurdiati. Yandra Akeman
Klasifikasi Metagenom dengan Metode Nai've Bayes Classifier Dian Kartika Utami, Wisnu Ananta Kusuma.Agus Buono
ldentifikasi Daun Shorea menggunakan KN N dengan Ekstraksi Fitur 2DPCA Ernr Yusniar.Aziz Kustiyo
Pengenalan Suara Paru-Paru dengan MF CC sebagai Ekstraksi Ciri dan Backpropagation sebagai Classifier Fadhilah Syafria,Agus Buono, Bib Paruhum Silalahi
Optimasi K-Means Clustering Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Sistem ldentifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Citra Franki Yusuf Bisilisin, Yeni Herdiyeni, Bib Paruhum Silalahi
Sistem lnformasi Geografis Persebaran Titik Api di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0 Sonita Veronica Br Barus, lmas Sukaesih Sitanggang
Pengembangan dan Uji Usability Sistem lnformasi Manajemen Pemantauan Kehad iran dan Nil ai Ujian Siswa Suskamiyadi, Yani Nurhadryani. Heru Sukoco
ISSN: 2089-6026
llmu Komputer Agri-lnformatika Diterh11kan okh Dcpartcmc:n llmu Kompurer. Fakulla!) ~latcnmika dan llmu Pcngclahuan Alam. fn:,titut Pcnanian Bogar \ 'olume 3 :\omor I, ~ l ei 2014 Penanggung J awab Agus Buono
Ketua Editor Yani Nurhadryani Dewan Editor Auriza Rahmad Akbar Auzi Asfarian lmas Sukacsih Sitanggang Karlisa Pnandana Muhammad Asyhar Agmalaro
Editor Pelaksana In an Yuh a RamdJn ekretariat Dep:rnemc:n llmu Kl1mru1~·r. F\llP.\. !PB JJlan \krJntl \\in~ : l1 L~ ' d \. Klmpu:0 Drama~.i. B1.~gor I t-~Ht Td Fak:. 11:~ 1- ~h:~~q- ' urd _111..a •.l tpb.a.: .1J hrtp. _1oumll.1pb J( 1d indc\.php _11ka Jumal llmu Komputer dan ...\gn-lntimnatika (JIKA) diterbitkan sctiap bulan Mei dan November, memuat ruhsan ilmiah ~ang berhubungan dengan bidang llmu Komputcr serta aplikasi informatika untuk pengembangan penanian. Berkala ilmiah ini menerima tulisan hasil penelitian dari Juar IPB. B1aya Berlanggan (belum tennasuk biaya transportasi) Pelanggan : Rp 50 000.- (lima puluh ribu rupiah) per dua edisi Harga per edisi : Rp 27 500.- (dua puluh tujuh ribu lima ratus rupiah)
llmu Komputer Agri-lnformatlka
l ct-nlt.1 ,.:,.ir,1 ,1111111.:
J1
http
111J..:\
)\lllrll.1l
1ph .1..:.1J
php JlkJ
\ ulu 1:"'· ~ ' vino: I hJ1..u11.u1 ~ ' ~ ' l\"I' ~OW-t.O~lt
PengenaJan Suara Paru-Paru dengan :\I FCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Backpropagation scbagai Classifier lung Sound Recognition using JI FCC as A Feature Extraction and Backpropagation as A Classifier FADH ILAH SYAF RIA
1 •
AGL.JS BL.:0:-\0
10 •
BIB PARUll Ul\t SILALA ll l~
:\bstrak Paru-paru mo:rupaka11 organ \ ual mamMa )ang bo:rp.:rJll d.1l.1m pro'.:' p.:mapa,an J1ka paru-paru mo:ngalami ganggua11 maka :.1:.to:m p.:m:1ptba11 manu,1a Jug;1 ak:111 mo:ngalam1 gangguan ) .rng b1:.J mo:nyo:babkan ko:cacatan bahkan l..o:mat1an. L ntuk mo:ngO:\ alua~1 ko:adaan pani-paru dapat d1bkul..:rn do:ng:in mo:ndo:ngark:in \U;Jr:I po:rnapa:.an tl.:nga11 111.:nggunakan !>lJt.:,kup. I drn ik i111 d1k.:nal J.:ngan t.:knik au:.l..ulta:.1. r.:knik in1 pahng ,.:ring tl1gu11:1ka11 namun m.:miliki bo:bo:rap:1 l..o:kmahan }auu .. uara paru-parn bo:ratla patla fre.kuo:n!>U l\!lltlah. ma,alah l...:bl!>ingan lingkungan. k.:p.:kaan td111ga. ha,11 anah:.a y:mg 'ubj.:l..tiL dan pob 'uara }:Ing hampir nunp Kar.:na foktor-foktor J1 :Ha..' k.:,alahan J1agt11ha b1,a 1.:rJad1 Jlk:t pm...::. auskuh:1'1 utlak tlilakukan tlo:ngan bo:nar Dabm po:nditmn uu. :ikan J1buat po:ngo:nalan ,uara pani-paru nonnal dan abnormal m.:nggun:ibn .\/d l-n·1111,·m 1· Cep,fl'/1111 k1Jt/i11,·11 (7\1F( CJ ":bag:11 ck ~trak)i cin Jan 811ckpmpagu111111 -..·bagaa c/m',!/ia. Suara pani-p:iru ak:in tlihnur;g ( 't1<'/li1i.·111 ("'JI/ml ll) a .;.:bagai po:ncin d;m lll:l)ll\g- ma~111g ~uar.a untuk )elanjutnya d1k.:na li d.:ngan menggunakan 811ckpr11p11gctt11m. t-lctod.: yang d1thulbn rno:mb.:nkan akuru)i 93.97°0 umuk Jat:i l:ltih
Abstract T/11! l1111g., lll'<' r11ul orgam of 11111111111., 11 /w play u mle in 1lr1.• pmn:." '!( hrt'11thi11g. If 1/r,• lung lwl'ing d1wmler thl!n the l111111w1 ,.,.,pirmory .\l'Wt'lll \\'11/ 111.ll> experiencl! intc1r/en•nt't' that <'1111h•ad111c/il(lhi/i~1·11nd t'l't•n death Tu ,., ul11utl! 1'11.• .111111.• of 1he lungs can he cf1111e hy lislt'ning 10 lilt' 1111111d 11{ hn•u1h111g hr 11s111g .wutt>skop Thi1 1t•ch111que i~ k11m111"' au~('l1/w1io11. Thiv 11.•cl1111q11e i~ 11w11 co11111u111~1 uwtl h111 hm 1111111.• clrm1 hacks. 11an1<·~r 1/ie lung '01111d' hm·,, fti11 (1·1.•1111t•11c_1'. /1111· amplitude. in acfdition 111 111//,·r fa('f11n ·' "ch m 1111t•1f,•r,•nce from mher 11m11d~. ear .wm~itll'ene\\. 111hj1•c1i1iz1· '!I ph,1 1. 1ci<111 cliugnosis ancf .111und pa11etn~ a/1110.11 \/lllilclr hetm:en l1111g 111u11d1 1n1/i each <>lhl'I' T/11•w prohlem.1 ccm h·ad 111 lhl! false diag11ming if the w11·c·u/1111io11 procedures are not 1.·oiuluctcd corr,·c1~1-. In tlm .1 1m~1-. speech ren>,l!.11i1i11n 11'il/ h11 mmh• 1~( 11or111al lung and ah11omwl l1111g use .\/11/ Frequency Cepstr11111 Co('.{/isielll (.\/FCC! as feature extraction and 8ackpropaga1io11 as 1hC! clas.i!fter. The lung '01111d, 11'i// he rnlrnlated of its CeptrC1I C11dft.1i11111 "-' featw·,• of t>at'h sound~ w he recog111:ed by using 8ac/..propagatio11 ne:o:t. Thi! proposttd metltud g11·,., u11 an·111·ac.1 uf 9J 97"" for training data a11d 91.66",. for te1t data
l\eywordf: backpropa!Zat1011. lung sound rerng11i1io11 ..\ /FCC
PEI"DAHULUA~
Paru-paru merupakan salah ~atu organ \·iral manus1a. Organ ini memiliki peranan pada sistem pemapasan. karena dapal memenuhi keburuhan tubuh akan oksigen.
1
Dcpancmcn llmu Komputcr. Fakuhas \ la1emat1k3 dan llmu Penl'.!etahuan :\lam. ln>lllUt Pcrtan1an Bogor. Bogor 16680 :Dc:panemen \laiemauka. Fakuhas \ la1emauka d3n llmu Pcngca.tliuan Alam. f n,111u1 Pcrtan1an Bogor: Bogorl 6680 0 Penulls korespondens1· Td Fa ks· 0:?51-86:?558.J: Surd pudesha'i! ~ahoo co id
JIK:\
J1ka p;m1-paru me11gula1111 gungguan. mal-a "'"lem pt:rnapa:,an rnanu::.ia JUga .1bn mcngal:.11ni gangguan. bahkan dapat mcnyl!babkan kcma11an Paru-paru mcrupakan organ 1ubuh manu:.1a ~ ang :.angat pcnting. karcna jlka paru-paru rncngalami gangguan kcru-..akan maka bi:.a men)'l.:babkan kt:rna1ian bagi pcnderitanya. Dipcrkirakan ratu!)an ribu !)ampai juiaan pcnJuJuk dunia 1erkena pcnyak1t paru sl!tiap iahun dan ha! terscbut mcnycbabkan 19° u pt!nyl!bab kcmatian di:.durnh Junia Jan 15° o penyebab keca(atan sepanJang h1
esuatu haru::. dllakukan unlllk hal terscbu1. Salah satu \:Ura yang digunakan Joktcr untuk mcndiagno:.a gangguan pada paru-paru adal<.1h Jengan 1m:ndengarkan suara pemapa:..an menggunakan stetoskop. Perangkat ini ditemukan pada tahun 1821 okh scorang dok1er pranl:is bernama Lacrlll\!( (SO\ ijarYi t.:r al. 2000). Suara pemapasan mcmiliki infom1as1 penting untuk rnengetahu1 kelainan yang ada pada paru-paru ( hnrnanouilidou at al. ~O 12 }. Teknik mcn
adalah .\le/ Frequency Coe_Ojsiem Cepstrum (MFCC). ~!FCC memberikan hasil sangat ba1k dalam mengklasifikasi suara nafas normal dan suara 1dwe:e (Bahoura 2009). Untuk metode klasifikasi yang digunakan adalah metode backpropagation. Algoritma huckpropagation adalah algoritma pembelajaran yang populer untuk memecahkan kasus-kasus yang rumit. Algoritrna ini melakukan dua tahap perhitungan. yaitu: perhitungan rnaju untuk menghitung error antara keluaran actual dan target. Dan perhirungan mundur yang rnernpropagasikan balik error tersebut untuk memperbaiki bobot-bobot pada semua neuron yang ada. Penggunaan kedua rnetode di atas diharapkan dapat mernberikan akurasi yang tinggi dalam kasus pengenalan suara paru-paru.
Y11lu111c: \,
~0 11
l\IETODE Mctodc pcnclitian ini diilu,tra,ikan pada Gamhar I . Pada gamhar tcr,chut tcrlihat pcnditian dimulai dcngan kaj ian pustaka tcntang tcori-tcori yang dipcrlukan untuk pcn)cksaian pcnclitian ini. scpcrti tcori suara paru-paru. MFCC dan hackpropt1g<11io11 .
\ ' - --4
•
t _../
•tcJ 5.-J ' J ~.)'-·~H ..
•
Vf":CC:t tfJ~t )'1
•
,.. t::.4t l J\ I U '°' Ct"'I U 81! \D''U&JlJ'"
: '
Ct r t J., -.t J((
~ 11t 1UI
t CnJJ1
OJU\Jti
+
+
,MFCC,
t ~· rcc1
( bt·J ·~<-
+
l Ht Ir.JS_. ~.. J'l ""J"tol ..l,1t1,,
8JhJf~ill on 1
+
Oe~ ... mtiu~
d•r
l•l>O•••
GJml>:ir I Mc1odolog1 pcndman
Data Suara (Dahan Penelitian ) Data ~uara paru-paru dipcrolch dari repository suara pcmapasan yang ada di internet yaitu Littmann Repository. Data suara tcrscbut tcrdiri dari 32 data suara paru-paru. yang tcrhagi mcnjadi 8 suara tradieal, 8 ' uara \'e.\irnlar, 8 ~uara crackle dan 8 suara 1rhee:e. Data dirckam dcngan frekucnsi sampling ..WIOO Hz. stereo dalam fonnat •.wav. Suara pcrnafasan tracheal merupak:m suara yang terdcngar pada bagian taring dan pangkal lchcr. Suara tracheal sangal nyaring dan pitch-nya tinggi (Gambar 2a). sehingga suara ini sangat jelas terdcngar dibandingkan . uara paru-paru normal lainnya. Inspirasi dan ekspimsi rclatif sama panjang (Rizal et al. 2006). Suara pcrnafasan vesicular merupakan suara pemafasan nonnal yang didcngar pada dada samping dan dada dckat pcrul. Suaranya lcmbut dcngan pitch rcndah (Gambar 2b). Suara inspirasi jauh lcbih kuat dibanding suara ekspirasi. Sering kali proses ekspirasi hampir tidak terdcngar. Crackles merupakan suara ledakan pendck yang bersifat disco11ti1111011~ (Gambar 2c), suara ini umumnya lebih lerdengar pada proses inspirasi ( Katila et al. I 99 I ). Pada suara crarkles ini jika didengarkan akan terdengar 'uara putus-putus. Kondisi penyebah terjadinya crackles yaitu ARDS. asthma. brm1chiectasis, chronic bronchitis, co11solidation, early CHF, 11terstitial /1111g disease dan p11/111011ary edema (Ramadhan 2012).
~()
~\alira <'I
ul
JIK:\
l1.1!llb:tr : J.:ru, 'iu.1r.1 l'.1ru -l'.1ru IJ 1 I•,,, lt.-.11 1e>1 I , ''' 11f .1r 1, · 1 ( ·,,,, M,· 1Ji II It,, : "
ll"hee:e,· mcrupakan Jern ... :-.uara yang bersifa1 kon1inyu. mcmilik1 pitch 1inggi (Gamba r 2
Segmentasi Suara Oarn ...ampel :.uara paru-paru ) ang 11:lah dipcrokh d:m tahap akubis da1a akan di scgmc:n1as1bcrda:-.arkan salu siklus pcmapasan yailll fosc mspirasi dan fosc cbpira::.i. Prose:-. scgment:lsi sinyal suara dilakukan dcngan mcnggunakan :w/iirnre .·l1ulm ·i~r. Scgmcn tasi -;inyal rnenghasilkan daflar suara paru-parn yang telah 1crpo1ong sc:-.uai tkngan satu siklus p~mapnsan . Pro ~~~ segm(!nta~i 111\!ngha ~ilkan 96 data ~ uara pan1-paru yang 1na~ ing-n1asi ng jumlahn) a tcn.:anium pada Tabd I.
'" ."!
J.:nt, 'iu.1r,1I'Jru TrJ•ha:JI \ ''1.:ubr Crad,k~
-I
\\ ha:a:1a: ·1 olal
Jumlah ."!-I Su;;r.1 ."!-I SuarJ ."!-I ~u:ir;i :!-I Su:1ra '16 Suara
Pembagia n Data l.a tih dan Data lji Daia suara pant-pant )ang 1clah di~cgmcntasi
fa.t Fovr~r Tran•lotn1 [ffT ) Windo'*l" I
ll'( n) 0., 1-c I Gtuo<~:) O• •.•S: )'( n) - \ ( o)d ( n O!n~SI
.•, Ctpsuvm Coehcl«nU :
Olt<~tt
Co''"'
-+
Me' Froq ... nPl"I l>~~· og lO : · '1 IOOJ
,,.,_t'•
Tran>lorm
..
frrq(m ) J 700(1~ - 1)
~(ll
=r:.~sc 1c>·"· c1c>
Klasifikasi Suara Paru-Paru (8ackpropagatio11 ) Data -.uara paru yang tdah diJX!rokh vcktor pcndrinya mclalui proses ck ~traksi rni akan diklasillkasikan mcngguna.kan mctodc bacpropaga1io11. Hasil pcmro!'>csan awal bcrupa data .;ampl!l 'uara yang tdah di.;cgmcnta'i
niara ya ng b•nar lOOo/c = jumlah x o /uml ah niara yang diu11
( 1)
>2
~~:tlira
,·1,i/
JII\.:\
HASIL DA:\ PE\IBAH:\S:\:\ Hasil Pra-Proses I lasil akhir dari tahap si.:gmi.:n1a-.i ,,inyal adalah % data suara parn-paru yang ti.: lah ti.:rpo1ong-potong bi.:rdasarkan salll si klus pi.:rnapa:-an yaitu fa:-..: inspira,,i Jan fa:...:
c:bpiras1. Data has1l sc:gmi.:ntasi ini akan dibagi ki.: dalam dua kl!lompok da1a yai1u ki.:lumpok data pda1ihan (frai11i11g wt) dan kl!lumpok data p..:ngujian (fe,1111(! wt). Pl!rnbagian k..: dalam kl!lompok-kc:lornpok data 1c:r~i.:bu1 adalah untuk mcngc:tahu1 Ja1a mana saja yang akan t!gmc:ntasi suara akJn diambil 80 dat:.1 suara :,l!bagai data latih Jan 16 d:ua :>1,,anya :...:bagui l'>I p..:mbagian data la1ih dan data uji dap:.1t diliha1 pada Tab..:! 2. Dari 1abl!I tcr:.l!but Japat dilihat bahwa w1al pi.:n:obaan ):tng thlakukan adalah Sl'banya k 21 pc:n:obaan.
:'-o
t.:elompof.. Oa1:1 L:llih
t.:dompof.. l):11a l"i
2 J -I 5 11 7
x
9 I It 11 I :'
D 1-1 15 16 1ll\ 19 20 :! l
'.11, '.X.'>. 10. ll . 1:. l\.1-1.15.111. I'. ll<. l'J.:!O.:l.2:!.:!.l.2-1 I 11. - . X. 'I. Ill. 11 . 1:. I.'\. 1-1. 15. II>. 1-. IX. I'>. 20. 21. :'l :!'l. 2-1 I ~. "".S '>. IU.11. I~. IJ.14.15. It.. I"". I:<. 19.20. ~I .:!.:! .:! _,,24 I :!..\. S. •>.lit. 11. I:!. P. 1-1. 15. lh 1- lh. 19. :'II. :'1 :!:'.:!I :'-I I. 2. .'. 4. '1. ICI. 11. 12. I' 14. 15. It•. 1.... Ii'<. l'J. 20. ~I.~~-:!\. ~4 I.:!. 1.-1. 5. IU. 11 . I:!. I.I. 1-1. 15. Iii. 1-. Iii. 19. 20. :'I.:':'. :'.I. :'-I I. 2. .l. -1. 5. 6. 11. I:!. IJ. 1-1. 15. lh. I". IX.19, :!O. :'I. 22. :!>.:!-I I.:?. •.-1.5.6. 1.1:.1.1. 1-1.15. Iii. l".111. l').:!ll.:'l.:':. :\.:'-I I.:? . .I. -1. 5. <1. 7 • s P. 1-1. I'\. 1(1. 1- I:-. I9. :'U. :? I. :?:'. :?J. :'-I I. :'. I. -1. 5. Ii. '· s •>. 1-1. 15. 1/1. I - . I Ii. I<>. :?U. :'I. ll. lJ. :'-I I.:'. J. -1. 5. (1, -. S. '>. 10. 15. 1(1. 1-. Ill. 1•1. :'II. :1. :':'. :!>. 2-1 I.:? ..\. -1. 5. 11. 7. 'i. 9. 111. 11. 16. 1-. IX 19. :!O. :'I.::!. .::!!. :!-I l.l.3.-1.5.o. 7.X.. 10. 11. 12. IJ. Iii. 19. 20. 21. 22. :!J. 2-1 1. l \. -1. 5. o. -. s. 'I 111. 11. I:?. 1.\. 1-1. I'>. 20. :!1. l:. 2.\. l -1 I.:! . .I. -1. :i. n. -. •<. 9. 10. 11. I:'. r.>. 1-1 I'. :?O. :!I.:?:'. :?1. :!-I I :'. \.-1.5.6. -. '.9.111.11.1:'.. D.1-1. 15. ln.:'I..::!:?. :'\.:?-I I.:? ..>. -1. 5. fi. 7. i-.. 9. 10. 11. I:'. l.l. 1-1. 15. 111. I''. 2:'. 2.1. 2-1 I . .::!. J. -1. 5. 6. -. s. 9, 10. 11. I:!. I\ , 1-1. 15. II>. 1-. IN. :?.1. :!-I l . .::!.J. -1.5.6. 7.~.9. I0. 11.12. IJ.1-1. 15.16.17. IX. l•l.:!-1 I.:'. 3. -1. 5. 6. -. s. 9. 10. 11. I:!. I.I. 1-1. 15. 16. 1-. IX. 19. :o
I.:!.>. -I
1.J.4.5 \. -1. 5. (1 -1. 5. 11. 5. "- - . "
"·-.Ii.') 7, X. 9. 111 X. •I. Ill. 11 'I. Ill. 11 . 12 to. 11. I:!. U 11. I:!. IJ. 1-1 I :. I.I. 1-1. 15 I\. 1-1. 15. 16 1-1. 15. 16. 17 I'. 16. 17. I 'I II>. I"'. ll<. 19 1-. IS. I'>. 20 IX. 19. :?O. :!I 19.:!0.21.:!:! 20. .:! I.~~- :! 1 :? I.:;:;, ~3. :?-I
Dengan pembagian data latih dan data uji dengan cara di atas. dapat dilihat bahwa semua data diperlakukan secara adil dan bcrkt:sempatan menjadi data latih dan data uji. Hasil Ekstraksi Ciri Proses ekstraksi ciri benujuan untuk mendapatkan vcktor penciri suatu objek. Prinsip dasamya adalah mereduksi ukuran data. namun tidak menghilangkan infonnasi penting yang menjadi penciri suatu objek. llustrasi perubahan data asli menjadi data hasil MFCC dapat dilihat pada Gambar -t. Hasil akhir proses ekstraksi ciri adalah arsip yang berisi data ciri suara. Pada penelitian ini. akan digunakan empat koefisien MFCC yaitu 13. 15, 20 dan 30. Sehingga akan dihasilkan ,-ektor penciri yang berukuran I 3x96. I 5x96. 20x96 dan 30x96. Gambar 25 berikut adalah ilustrasi perubahan data asli menjadi data hasi l MFCC.
3J
\ olum.: 3. 20 14 031:aAiii
O:au &..I
\If((
dO<Jbie>
<17CU9•: doul:>ie,
<13• 1 douboe > <13• I double ,
< ll•l double >
<170469• l double >
< ll• I douOle >
le •
<13• I :louble •
• : OO
• ll•l douboe >
le•
<13• l doub•e > <13>! double >
Tncltull
2,6967
),5910
:.ao6ol
1,6515
una
2.0.S7J
·l.9l~
· l .'579
· O.~
·0,)416
0,1061
o.1;oa 0,2185
O. ll.l-0 O,JlJ J
·0.2038 0,6723
l,69SO
q
0.!>432 ·C,9800
c ll•l
< IJ52631: do~!>le >
<13• I dOJboe >
<1.0lSl•l double >
•I.bl douboe •
O,l965
<125l')h l double >
<13•1 double >
0,09)9
<161057• 1 douore>
•13-ol double >
< l 52l2h l double >
<12070lll double •
< ll>l douole >
<1517'):• l double >
c ll• l
<151165• 1 double >
<153617'1 double"
TncltHI ?4
l.JJJ'
<161826• 1 double> <152204•1 double •
double >
Tn
0.61-11
o.sau
15576
:.2971
·0,590)
o,6083
·0.602A
j,1228
O.lf>l7
0.2a&l
0.126,
O,C249
c.om
0.0145
0,200' 0,054) 0,4382
0.0550
0,2860 ·0,1587 ·0.2352
·O.U18l
0, 1676
o.os.u
G.4690 ·O,C485
C,0894
0,2351
·0.1109
doub 'e >
Hasil Pengujian 1\l etode Backpropagation
Pada bagian in1 akan dibaha~ mengenai hasit penetitian sena akura~i yang dihasitkan oteh metode hakcpropagation pada pengenatan suara parn-paru. Pcngujian dilakukan dengan mernbah-rnbah jumtah koefisien MFCC dan l<:arning role untuk melihat pengaruhnya terhadap tingkat akurasi pengenalan. Untuk kocfisicn MFCC yang digunakan adatah 13. t 5. 20 dan 30. Sedangkan untuk nilai lc·w·ning role )'ang digunakan adatah O. t . 0.2 . 0.3 . 0.4 dan 0.5 . Sehingga terdapat 20 kombina!>i parameter. Tabet 2 benkut mcnunjukkan struktur JST backpropagllfion yang digunakan datam penelitian : Tabd
\r~Hc:ltur
' "'m"' lap1s rnasukan lap1s tc:r,;cmbun~ 1 bp1s kcluaran Tol.:rans1 galat Fung." akti' as1 Jurnlah ncras1 Pcmbdajaran Laju pembela,aran \«111·1m
\e11m11
~
S1ruktur JST B:11.:lpropagm1on
lap1s tc:..,,o.:mbun~1 dan ll<'1trr111 lap1s kduaran I.'l. 15. ~O d:in 30 (>o:>ua1 1urnlah koetis1o:n l\.llCC ~ ang c.lih::i~ilbn pada prosc:s c:kwak.,i ciri '•'lllWI
lap1' ma.,ul.an.
\('11rt111
10 4 (scban~al. jcnis ko:b, JC:"'' suara paru-parul 0.001 S1gmo1d
d~n
Lin1o:r
~00 Gracli1!11t Defcc111
0.1 : O. ~ : 0 .3 : OA dan 0 5
Dan hasit pengujian pada backpropaga1io11 dengan mengubah-ubah nilai parameter koefisien MFCC dan learning role. didapatkan tingkat akurasi yang berbeda-beda pada pengujian dengan data tatih dan data uji seperti yang disajikan pada Tabet 3 dan Tabet 4 . Pada Tabet 3 dapat ditihat bahwa nilai akurasi tertinggi terjadi pada kombinasi parameter koefisien MFCC t 3 dan learning rme 0.5 dengan akurasi pengenalan 98.21 % (ditandai cetak tebal). Sama hatnya dengan nilai akurasi teninggi untuk data uji (Tabet 4) terjadi pada kombinasi parameter koefisien MFCC t 3 dan learning rate 0.4 dengan akurasi pengenalan
q
s~alir.1 "' <1/
JI K:\
97.92''0 (ditandai l'ctak !coal) :\amun :;1.•1.:ara kcs1.·luruhan rata-rata ukurasi yang
dcngan p.ig.itivn l
!\.vi:~i ... 1.::·
\II(.(
IJ ~
UI 'IU. I X
•I~ I~
15
'11.:'5
•14
~u
'.\lJ
D
~~u
' ' 5-
05
1)~
'IK .04
9!U I
•Jt>'lh
'1 - .ux
t.Jhil..,
14 -h
•}4 1\~
"'JO
-4
'1) .4\
''5 '15
'/5
~'I
,..,
U4
0 ·'
,.. ·'
..
1'
rabcl -l
~
1
~;
'I~
\l..ur;"1 1',·11guj1Jll p.1J.1 llJd .. prvp:ig.111 011 I lc.1m111g R.. tc.:
"-vcti,1<:1 \II ((
(I~
(I.
0.4
1
l.' I 5
1).j _\;\
97.92
W>.4 ·'
,,-. S(t
11~
1n
•15 ~.\
')5 54
'I I
ii(,
111 11h
)l{,•)(I
1:--
UI
13 15
'Ill 4S
~()
'<'
IJI)
.>o
Pengaruh Jumlah Koefisien
t."Jtl 1 1'1~ f{ lh..•
.J X
~:~ b.\
~IFCC
1)()
ll
5
J5
'14 , ...
lJ1 4 5
115 ~4
lj~
Tcrhadap Akurasi
Dari scluruh percobaan. didapatkan rata-rata akurasi pada sctinp nilai koefo.ien \ltFCC yang ditampilknn pada Gambar ~. Dari gralik tcr~cbut c.lapat dilihat bahwa pac.la mctodc hackpropa~atio11 akurasi tcrtinggi terjac.lt ket1ka menggunaknn kocfisien ~1FCC 13 baik untuk data latih maupun data uj1. yaitu 95.50° o untuk data latih dan 94.4611 o untuk data uji . Secara keseluruhan. tcrdapat kcccmknmgan bahwa semakin tinggi nilai koelisien MfCC justru mcmbuat akura-;i lebih rcndah. meskipun pcnurunannya tidak terlalu signifikan. P~nunman akurasi d~ngan pcnambahan JUmlah k odi si~n MFCC cfo.ebabkan semakin 1inggi koelisien MFCC bcrdampak pada dimcn:.i data )ang lcbih besar. Dimensi data yang besnr membuat kemampu::m gencralisasi JST lehih rendah. ehingga akurasinya pun menurun. 100.00 95.00 90.00 ~ 85.00 ~ Ci 80 00 nl ~ 75.00 ~ c( 70.00
..
• Data Latih •Data Uji
94.46
94.11
92.20
89.88
Jumlah Koefisien MFCC Gambar -I Gralik .-\kura\1 perbandingan bcrdasarkan k<>
Pengaruh learning Rate Terhadap .-\kurasi Pengaruh learning rate pada seluruh percobaan terhadap rata-rata akurasi ditampilkan pada Gambar 5. Dari grafik tersebut dapat dilihat bahwa pada metode backpropagation
I
\
lll\1111.:
~ . ~lJI~
akura!'>t tcninggi terJildt kctika menggunakan learning rure 0.5 baik untuk data latih maupun dalil UJi. yaitu 96.53° u untuk data latih dan 95.46° u untuk data uji. S..:cara ke~eluruhan terdapat kecendrungan bairn a akurasi 1.:emkrung meningkac seiring meningkatnya lcarni11g rate dengan peningkatan yang lluktuatif I !al ini t fat kompett!\t) -.ehmgga bobot Jilnngan teiap ~tabil. '.\amun pa
9500 ;i' ~
-;
.."' :J
~
90.00 8500 80.00 75.00 70.00
Learning Rate
S l~IP ULA :\
Dari basil penditian yang tclah Jilakukan. dapat disimpulkan bahwa tclah dibuat suatu model pcngenalan suara paru-parn dengan ekstrahi ciri Ml·CC. Klasilikasi dengan metode hudpropagation dapat diterapkan untuk identifikasi suara paru-paru. dengan mengatur parameter koefo.ien MFCC dan learning rate yang memaksunumkan tingkat akurasi. Metode Backpropagation memberikan akuras1 yang cukup tingg1 yaitu sebesar 93.97°0 untuk data latih dan 92.66% untuk dala uji.
DAFTAR PUSTAKA Abaza AA. Day JB. Reynolds JS. Mahmoud AM. Goldsmith WT. McKinney WG. Petsonk EL. Frazer OG. 2009. Classifica1ion of \'Oluntary cough sound and airflow patterns for detecting abnonnal pulmonary function. Cough. 5(8) Bahoura M. 2009. Pattern Recognition Methods Applied to Respiratory Sounds Classification into Nonnal and Wheeze Classes. Computers and Biology and Medicine. 39(9):824843.
Buono A. 2009. Representasi nilai hos dan model MFCC sebagai ekstraksi ciri pada sistem indentifikasi pembicara di lingkungan ber-noisemenggunakan HMM [disertasi]. Depok: Program Studi llmu Kompuler. Universitas foaonesia. Emmanouilidou D. Patil K, West J. Elhilali M. 2012. A Multiresolution Analysis for Detection of Abnormal Lung Sounds. IEEE EMBS. 3139-3142 Forum of International Respiratory Societies (FIRS). 2010. The Year of The Lung. A\·ailable from : http: \\ ww.201 Oyearofthelung Gurung A. Scrafford CG. Tie Isch JM. Le\·ine OS. Checkley \V. 2011. Computerized lung sound analysis as diagnostic aid for the detection of abnormal lung sounds: a systematic review and meta-analysis. Respir Med. 105(9): I 396-1403
16
S~atira
,·r 11/
Jll\..\
K1yokawa 11. Gn.:c:nbc:rg .\ ID\1. Shirota K. Pa!>tc:rkamp 11. 2013. Auditory Dc:tc.:c.:tion of Simulatc:d Crackd!> in Hrc:ath Sound-. CllEST. 119(6): 1886-1 892 \tuda L. Hc:gam \I. Llam\aLuthi I. C~OIO) \ 'oH:c.: Rc:rng111t1on Algorithm!> Csmg .\kl Frcquc111.:y Cc:pstral Codfo.:ic:n1 (.\I FCC) and Oynanrn.: r11nc Warping (OT\\') Tcchniqth!!>. Journal of Computing. \ 'o lumc: 2. b:-.uc: 3. Patd K. Pra:-.ad RK . 2013. Spc:c:t.:h Rc:c.:ognition and \ 'c:riticati on L'!>ing .\ 1l·CC & \'Q. lntc.:m11onal Journal Pc.:rhimpunan Doktcr Pam lrulonc.::>1a Pr1.·,, Rc.:ka!>c: · \ c:ar ot' the: Lung 201 U. fokarta. 21 Januari 20 I0. Ramadhan \IZ. 2012. Pc:rancang:m Si:.tc:m ln:.trumc:nta-.i untuk ldc:nti tika!>i dan Anali!>is Suara Parn-Parn \lenggunakan OSP T\IS320C6-l I 6 I [Skrip!>i). Oc:pok[IO): Cni\'C.:r!>tta!> Indonesia RiLal A. Anggrac.:ni L. Suryani \ '. 2006. Pc.:ngc.:nalan Suara Paru-Paru \ormal .\knggunakan LPC dan Jaringan Syaraf Tirnan Bac.:k-Propagation. PmC£'eili11g El:.'CCIS~fJIJ6. .\lei. RiLal A. Samudra .\II D. lwut I. Sul') Jill \' . 20 I0. Pc:ngc:nalan Suara Paru .\ lc.:nggunakan Spc.:ktogram dan K-.\llc.:an Clustaing Pmn:eclmg .\171.-1:!0/IJ. Ft!l>ruari Su\ ijan·i AR:\. \ 'amkr:-.dmut J. l:ari-. JI· 2000. Standard11a11on of Computc:ri/C.:U Rc.:!>ptratOI')' Sound Analysis. European Rt'sp1rawry Rc.:,·ic.:w. I0( 77 ): 585 Suhandi Krisna. 2009. Prt' 2008 I· ranee.: : \\ 110 2008.