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.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (870kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (772kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (948kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (747kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (860kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (978kB)

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:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 600 Technology (Applied Sciences) > 620 Engineering > 621 Applied Physics
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	27 Jul 2017 08:49
Last Modified:	21 Jan 2022 02:27
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1629

Actions (login required)

View Item