UMN Knowledge Center

Implementasi algoritma goertzel dan metode pencocokan string pada aplikasi pengenal lagu

Stevan, Christoforus (2015) Implementasi algoritma goertzel dan metode pencocokan string pada aplikasi pengenal lagu. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

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

Download (870kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (772kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

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

Download (948kB) | 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 (747kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (860kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (978kB) | Preview

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penggunaan Algoritma Goertzel dan metode pencocokan string yang telah dibuat hash-nya dengan menggunakan fungsi hash kriptografik MD5 pada aplikasi pengenal lagu. Penelitian ini menggunakan beberapa lagu dengan genre berbeda yang dijadikan sampel dan direkam dengan beberapa cara yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat hasil hitungan data audio dengan Algoritma Goertzel dari suatu sampel dengan lagu aslinya yang tersimpan dalam database ketika metode pencocokan string diimplementasikan. Aplikasi ini dibuat dengan bahasa pemrograman C#. Pengujian sampel dilakukan pada empat ukuran buffer yang berbeda. Hasil penghitungan data audio sampel ini menunjukkan bahwa dengan Algoritma Goertzel, – yang biasa dipakai dalam deteksi sinyal DTMF - audio bisa dipakai untuk pencocokan jika data audio tersebut ditampung dengan ukuran buffer yang lebih besar. Selain itu, penerapan metode pencocokan string hasil hash bisa diterapkan jika hasil pencocokan dari aplikasi berjumlah lebih dari satu output. Hasil ini juga menjelaskan bahwa jumlah ukuran buffer yang paling optimal untuk mendapatkan hasil pencocokan yang paling pas adalah sebanyak 1000 satuan, karena dibandingkan dengan ukuran lainnya, jumlah tersebut lebih banyak menghasilkan jumlah sampel yang tepat sesuai dengan lagu aslinya. Kata Kunci: Goertzel, pencocokan string, audio, MD5 hash

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 > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4750-4775 Sound recordings
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 27 Jul 2017 08:49
Last Modified: 27 Jul 2017 08:49
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1629

Actions (login required)

View Item View Item