Search for collections on Itenas Repository

TA: PENERAPAN METODE MFCC DAN BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN KICAUAN KAKATUA DALAM PENENTUAN JANTAN DAN BETINA

Karina, Febby Fitriani (2020) TA: PENERAPAN METODE MFCC DAN BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN KICAUAN KAKATUA DALAM PENENTUAN JANTAN DAN BETINA. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Bandung.

[img]
Preview
Text (Cover)
01 Cover 152016015.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (Abstrak)
02 Abstrak 152016015.pdf

Download (233kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Daftar Isi)
03 Daftar Isi 152016015.pdf

Download (344kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Bab 1)
04 Bab 1 152016015.pdf

Download (182kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Bab 2)
05 Bab 2 152016015.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (Daftar Pustaka)
06 Daftar Pustaka 152016015.pdf

Download (235kB) | Preview

Abstract

Teknologi pengenalan suara dapat diimplementasikan dalam mengenali jenis suara manusia,hewan dan benda. Pada penelitian ini teknologi akan diimplementasikan ke dalam pengenalan suara hewan yaitu burung kakatua, yang termasuk burung sexual dimorphism yang berarti jantan dan betina memiliki kesamaan dan sulit untuk dibedakan secara fisik. Maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi jenis suara jantan dan betina dengan memanfaatkan teknologi (voice recognition) berbasis desktop. Sistem dapat mengenali suara burung jantan dan betina dengan cara menerima masukan suara dengan format *.wav yang nantinya akan diekstraksi cirinya menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) kemudian di identifikasi jenis suara menggunakan metode Backpropagation dengan menghasilkan nilai Mean Square Error. Pada penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan 80,90,100,100,120,130 iterasi. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa penggunaan jumlah iterasi mempengaruhi tingkat akurasi sistem, semakin banyak penggunaan iterasi, maka tidak selalu menghasilkan akurasi yang baik. Nilai iterasi yang dipilih dalam proses testing data adalah nilai iterasi 130 yang memiliki nilai akurasi sebesar 75% nilai MSE terendah adalah 0.014575. Kata Kunci :Kakatua,Voice Recognition, MFCC,Backpropagation,Mean Square Error,Desktop

Item Type: Thesis (Skripsi)
Contributors:
ContributionContributorsemail
Thesis advisorNurhasanah, Youllia IndrawatyUNSPECIFIED
Divisions: 1 Fakultas Teknologi Industri > 55201 Teknik Informatika S1
Depositing User: Erma Sukmaida
Date Deposited: 31 Mar 2021 09:20
Last Modified: 05 May 2021 02:44
URI: http://eprints.itenas.ac.id/id/eprint/1271

Actions (login required)

View Item View Item