UMN Knowledge Center

Rancang bangun sistem identifikasi tangis bayi menggunakan learning vector quantization dan mel frequency cepstral coefficients

Choudry, Muhammad Idham (2016) Rancang bangun sistem identifikasi tangis bayi menggunakan learning vector quantization dan mel frequency cepstral coefficients. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (886kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (490kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (988kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (705kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (693kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (472kB) | Preview

Abstract

Dunstan Baby Language (DBL) merupakan salah satu teknik klasifikasi suara tangis bayi yang menyatakan suatu refleks bayi terhadap kondisi fisiknya. DBL mengelompokkan tangis bayi ke dalam lima jenis berdasarkan kondisi fisiknya, yaitu bayi yang sedang lapar, bayi yang mengantuk, bayi ingin bersendawa, bayi mengalami kembung, dan bayi merasa tidak nyaman terhadap kulitnya. Pengetahuan untuk mengidentifikasi suara tangis bayi versi DBL dapat diperoleh dengan mengikuti seminar, pelatihan atau mempelajari DBL melalui optical disk yang telah didistribusikan. Hal ini memerlukan biaya dan waktu yang lebih untuk mempelajari informasi mengenai tangis bayi versi DBL. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibuatlah sistem berbasis mobile Android yang dapat mengidentifikasi suara tangis bayi versi DBL dengan menggunakan metode ekstraksi ciri Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Data suara tangis bayi yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari video DBL yang telah diproses. Data dibagi ke dalam dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih yang digunakan untuk setiap jenis tangis bayi versi DBL sebanyak 20 data, sedangkan untuk data uji sebanyak 10 data. Pengujian sistem dilakukan dengan mengidentifikasi data latih dan data uji menggunakan variasi dari nilai parameter-parameter metode LVQ (epoch, learning rate, dan penurunan learning rate) yang mempengaruhi nilai akurasi dari hasil pengujian sistem. Setelah melakukan beberapa eksperimen pengujian identifikasi suara diperoleh nilai akurasi tertinggi untuk data uji dan data latih sebesar 96% dengan menggunakan epoch = 110 dan learning rate = 0.05.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T59.5 Automation
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 18 Jul 2017 09:34
Last Modified: 04 Oct 2017 08:57
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1185

Actions (login required)

View Item View Item