26
3 BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi penjelasan dan proses pengolahan data yang akan digunakan dalam penelitian ini, serta perancangan sistem yang meliputi proses ekstraksi ciri,
pelatihan dan pengujian arsitektur JST, lalu klasifikasi dan uji data, rincian kebutuhan sistem dan juga perancangan antarmuka sistem.
3.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekaman suara mesin sepeda motor. Suara mesin sepeda motor yang dipilih merupakan
suara mesin sepeda motor yang terbagi kedalam 4 kondisi, yaitu suara mesin sepeda motor normal, suara mesin sepeda motor mengalami kerusakan
batang pistonstang seher, katupklep, dan rantai kamprat. Keempat kondisi mesin sepeda motor tersebut merupakan kondisi mesin yang lebih mudah
dan sering diidentifikasi oleh teknisi bengkel sepeda motor melalui suara mesin ketika mesin dihidupkan. Untuk mendapatkan data-data suara mesin
sepeda motor, dilakukan perekaman langsung terhadap suara mesin sepeda motor yang telah dihidupkan di bengkel-bengkel sepeda motor sesuai
dengan kondisi mesin yang telah ditentukan. Perekaman suara mesin sepeda motor menggunakan aplikasi android
yang ada di-handphone dengan nama Easy Voice Recorder. Aplikasi ini dapat langsung menghasilkan rekaman file suara dengan format .wav
sehingga dengan mudah hasil perekaman dari aplikasi ini dapat langsung digunakan sebagai input-an dari aplikasi yang akan dibuat. Untuk proses
perekamannya secara langsung terhadap mesin sepeda motor, dilakukan dengan mendekatkan handphone yang akan merekam terhadap mesin
sepeda motor yang telah dihidupkan dengan jarak antara 5-10 cm. Berikut ini gambaran dalam cara merekam suara mesin sepeda motor menggunakan
aplikasi handphone tersebut: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.1 Proses Perekaman Suara Mesin Sepeda Motor Proses perekaman suara mesin sepeda motor tersebut dilakukan
sebanyak 40 kali terhadap sepeda motor yang berbeda – beda, sehingga
diperoleh 40 file rekaman dengan rincian, 10 data untuk kondisi mesin sepeda motor normal dan 10 data untuk masing
–masing kondisi kerusakan mesin sepeda motor. Masing-masing file rekaman suara berdurasi sekitar
15-20 detik. Untuk mengolah 10 data tersebut akan dilakukan proses preprosesing data sebelum masuk dalam proses ekstraksi ciri suara.
Proses preprosesing tersebut adalah mengkonversi file rekaman asli menjadi file dengan format audio
‘.wav’, dengan nilai frekuensi rate untuk setiap data rekaman suara mesin yaitu 44100 hz, resolusi sampling 16 bit
dan berformat PCM. Proses ini membutuhkan aplikasi bernama ‘Audacity’.
Aplikasi tersebut tidak hanya digunakan untuk mengkonversi file rekaman menjadi format file
‘.wav’, namun juga digunakan untuk memotong-motong setiap file rekaman suara menjadi 5 file rekaman suara dengan panjang
masing-masing 3 detik. 5 file tersebut diperoleh dengan melakukan potongan untuk setiap file rekaman suara secara berurutan mulai dari detik
pertama. Dari proses preprosesing tersebut dihasilkan 50 file rekaman suara mesin untuk setiap kondisi mesin sepeda motor, sehingga total menjadi 200
file ‘.wav’. 200 file tersebut yang siap diolah dalam proses ekstraksi ciri
suara.
Jarak ± 5-10 cm
Contoh data audio berupa sinyal digital yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar-gambar di bawah ini. Data tersebut
ditampilkan dalam bentuk grafik sinyal dan spektrogram.
Gambar 3.2 Contoh Sinyal dan Spektrogram Suara Mesin Sepeda Motor Normal
Pada gambar 3.2 , grafik pertama menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor normal berdasarkan nilai amplitude-nya dalam 1 detik. Untuk
grafik kedua menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor normal dalam bentuk spectrogram berdasarkan nilai frekuensi-nya dalam 1 detik.
Gambar 3.3 Contoh Sinyal dan Spektrogram Suara Mesin Sepeda Motor Rusak Stang Seher
Pada gambar 3.3 , grafik pertama menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak stang seher berdasarkan nilai amplitude-nya dalam 1
detik. Untuk grafik kedua menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak stang seher dalam bentuk spectrogram berdasarkan nilai frekuensi-nya
dalam 1 detik. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.4 Contoh Sinyal dan Spektrogram Suara Mesin Sepeda Motor Rusak Klep
Pada gambar 3.4 , grafik pertama menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak klep berdasarkan nilai amplitude-nya dalam 1 detik.
Untuk grafik kedua menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak klep dalam bentuk spectrogram berdasarkan nilai frekuensi-nya dalam 1
detik. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar 3.5 Contoh Sinyal dan Spektrogram Suara Mesin Sepeda Motor Rusak Rantai Kamprat
Pada gambar 3.5 , grafik pertama menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak rantai kamprat berdasarkan nilai amplitude-nya dalam 1
detik. Untuk grafik kedua menggambarkan sinyal suara mesin sepeda motor rusak rantai kamprat dalam bentuk spectrogram berdasarkan nilai frekuensi-
nya dalam 1 detik.
3.2 Perancangan Sistem
