UMN Knowledge Center

Rancang bangun aplikasi pendeteksi kematangan buah semangka berbasis bunyi dengan menggunakan metode hidden markov model

Ferdyanto, Rand (2014) Rancang bangun aplikasi pendeteksi kematangan buah semangka berbasis bunyi dengan menggunakan metode hidden markov model. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

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

Download (892kB) | 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 (890kB) | 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 (667kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (667kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (774kB) | Preview

Abstract

Penelitian ini meneliti penggunaan metode hidden markov model untuk mendeteksi kematangan pada buah semangka dari bunyi yang dihasilkan dari ketukan dengan menggunakan tangan sebanyak tiga kali. Bunyi yang dihasilkan akan diekstraksi dengan menggunakan teknik MFCC (mel frequency cepstral coefficient). Peneletian ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman Java untuk Android. Pelatihan model HMM (hidden markov model) dilakukan oleh aplikasi saat pertama kali menjalankan program. Aplikasi akan membuka file yang berisi deretan MFCC (mel frequency cepstral coefficient) yang sudah tersedia pada device dan akan langsung melakukan proses pelatihan dengan data-data yang ada pada file tersebut. Aplikasi ini menyediakan dua option yang dapat digunakan yaitu merekam bunyi atau melakukan browse file. Setelah memilih di antara kedua option tersebut maka aplikasi dapat melakukan pendeteksian terhadap file bunyi yang sudah dipilih oleh user. Dari hasil penelitian ini didapatkan apabila menggunakan 30 data untuk training mencapai akurasi sebesar 80%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 08 Aug 2017 08:09
Last Modified: 04 Oct 2017 11:18
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1746

Actions (login required)

View Item View Item