ABSTRAKSI: Mel Frequency Cepstral Coefficient adalah sebuah metode dalam mengolah suara, dalam hal ini pengolahan suara yang dilakukan adalah untuk mengidentifikasikan sumber suara. Teknik yang digunakan pada Mel Frequency Cepstral Coefficient diambil berdasar pendekatan pada pendengaran manusia karena itu metode ini sangat baik dalam pengolahan suara manusia. Selain Mel Frequency Cepstral Coefficient digunakan metode lain yaitu Spectrogram, dimana metode ini merupakan dasar dari pengolahan suara.
Pada tugas akhir ini telah dirancang dan direalisasikan suatu sistem yang dapat mengidentifikasikan suara manusia, untuk diketahui dari seorang pria atau wanita dan kemudian ditentukan usianya. Sistem identifikasi suara ini terdiri dari ekstraksi ciri dan pengklasifikasian suara, dengan metode pengklasifikasiannya adalah K-Mean Clustering. Ciri yang telah didapatkan untuk membedakan suara adalah rata-rata peak, lebar atau jarak antar peak dan jumlah peak.
Adapun hasil dari pengklasifikasian suara ini dapat membedakan suara pria dan suara wanita, dengan akurasi terbaik mencapai 100% pada dua cluster. Parameter atau ciri yang paling baik digunakan untuk mengidentifikasikan suara adalah rata-rata peak dengan hasil akurasi merata untuk semua suara dan mencapai 100%. Sedangkan ciri yang lain kurang baik untuk digunakan karena kemiripan cirinya sehingga tidak dapat membedakan sumber suara atau menyebabkan error .
Kata Kunci : Suara, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Spectrogram, K-Mean ClusteringABSTRACT: Mel Frequency Cepstral Coefficient is the method for voice processing, in this case the voice processing that done for identify the voice source. The technique that used in Mel Frequency Cepstral Coefficient taken from an approach of human sense of hearing, because of that this method is very good for voice processing of human voice. Besides Mel Frequency Cepstral Coefficient the other method that used is Spectrogram, which is this method is the basic of voice processing.
In this final project, already designed and attained a system that can identify a human voice, in order to know from a man or a woman and then determined the age. This voice identification system consists of feature extraction and voice classification, and the method of voice classification is K-Mean Clustering. The features that already get for differentiating voice are an averagely peak, wide or a peak broad and a total peak.
The result from this voice classification is can differentiate a man and a woman voice, with the best accuracy is reach to 100% at two clusters. The parameter or feature that best for identify the voice is an averagely peak with the accuracy more average for all voice that reach to 100%. While the other feature less than good because of the similarity between one feature to the other, so that cannot differentiating the voice source or caused error.Keyword: Voice, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Spectrogram, K-Mean Clustering.