%0 Thesis
%9 S1 - Sarjana
%A Rizal, M. Nasyid Yunitian
%A Universitas AMIKOM Yogyakarta,
%B Fakultas Ilmu Komputer
%D 2026
%F universitasamikomyogyakarta:32177
%I Universitas AMIKOM Yogyakarta
%K Klasifikasi Suara, Deep Learning, Arsitektur Hybrid, Usia dan  Gender, Mel-Spectrogram, Voice Classification, Hybrid Architecture, Age and  Gender.
%T KLASIFIKASI USIA DAN GENDER BERBASIS SUARA  MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID CNN-BILSTMTRANSFORMER
%U https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32177/
%X Pengenalan karakteristik demografis pengguna, seperti usia dan gender,  melalui suara merupakan tantangan krusial dalam pengembangan sistem interaksi  manusia dan mesin yang lebih personal dan aman. Namun, penggunaan model  Deep Learning arsitektur tunggal seringkali memiliki keterbatasan, di mana model  CNN kurang optimal dalam menangkap urutan waktu, sedangkan model  sekuensial seperti RNN sering kehilangan detail spasial pada data suara yang  kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan  mengembangkan model Hybrid yang mengintegrasikan Convolutional Neural  Network (CNN), Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), dan  Transformer. Metode penelitian diawali dengan pengolahan dataset Common  Voice menjadi representasi Mel-Spectrogram, penerapan teknik standardisasi  audio, serta perancangan arsitektur gabungan di mana CNN mengekstraksi fitur  visual spektral, Bi-LSTM menangkap konteks temporal dua arah, dan  Transformer memfokuskan atensi pada fitur global yang dominan. Hasil  pengujian membuktikan bahwa model usulan mampu mencapai akurasi akhir  sebesar 91%, unggul dibandingkan model tunggal Bi-LSTM (74%) dan CNN  standar (84%). Keberhasilan ini menegaskan bahwa sinergi ketiga algoritma  tersebut merupakan pendekatan yang efektif untuk mengatasi variabilitas  karakteristik suara manusia yang beragam. Implementasi sistem ini diharapkan  dapat dimanfaatkan secara luas untuk meningkatkan keandalan sistem keamanan  biometrik, personalisasi layanan e-commerce, serta alat bantu investigasi forensik  digital.