Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC

Human auditory system is capable of extracting rich and meaningful data from complex audio signal. To recognize chord sequences that played in some kind of music is not an easy task. People need big effort to train their sense of hearing so they can recognize that kind sound of chords. This condition is also valid in a computer system. Finding the key and labeling the chords automatically from music are great use for those who want to do harmonic analysis of music. Hence automatic chord recognition has been a topic of interest in the context of Music Information Retrieval (MIR) for several years, and attempts have been made in implementing such systems using well understood signal processing and pattern recognition techniques. This research is about to recognize the sound of chord that played and recorded by guitar instrument. There are 24 major-minor chords that used in this research. MFCC is used as feature extraction and the number of coefficient cepstral that used are 13 and 26. Each chord signal that has been extracted then clustered using K-means algorithm with 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 k numbers to create codebook that use as a model of each chord. For the recognition process, there are two methods that used in this research, unstructured recognition and structured recognition. For the result, this research produces two kinds model of codebook that are codebook with 13 coefficients and codebook with 26 coefficients. Both types of codebook show a good result with accuracy level above 88%. The best result yielded from USAge of 26 coefficient cepstral with structured recognition. It's accuracy level reach 97%. Hence the USAge of 26 coefficient cepstral is better than the USAge of 13 coefficient cepstral with difference of accuration level is about 7%. This research also shows the affectation of the numbers k-means that used. An increasing accuration level shown by increasing the amount of k-cluster

Klasifikasi Metagenom dengan Metode Naïve Bayes Classifier

Studi metagenom merupakan langkah penting pada pengelompokan taksonomi. Pengelompokan pada metagenom dapat dilakukan dengan menggunakan metode binning. Binning diperlukan untuk mengelompokkan contigs yang dimiliki oleh masing-masing kelompok spesies filogenetik. Pada penelitian ini, binning dilakukan dengan menggunakan pendekatan komposisi berdasarkan supervised learning (pembelajaran dengan contoh). Metode supervised learning yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Adapun metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah dengan melakukan perhitungan frekuensi k-mer. Klasifikasi pada metagenom dilakukan berdasarkan tingkat takson genus. Dari proses klasifikasi yang dilakukan, akurasi yang diperoleh dengan menggunakan fragmen pendek (400 bp) adalah 49.34 % untuk ekstraksi ciri 3-mer dan 53.95 % untuk ekstrasi ciri 4-mer. Sementara itu, untuk fragmen panjang (10 kbp), akurasi mengalami peningkatan yaitu 82.23 % untuk ekstraksi ciri 3-mer dan 85.89 % untuk esktraski ciri 4-mer. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa akurasi semakin tinggi seiring dengan semakin panjangnya ukuran fragmen. Selain itu, penelitian ini juga menyimpulkan bahwa metode ekstrasi ciri yang memberikan hasil paling maksimal adalah dengan menggunakan ekstraksi ciri 4-mer

Pengenalan Suara Paru-Paru dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Backpropagation sebagai Classifier

Paru-paru merupakan organ vital manusia yang berperan dalam proses pernapasan. Jika paru-paru mengalami gangguan maka sistem pernapasan manusia juga akan mengalami gangguan yang bisa menyebabkan kecacatan bahkan kematian. Untuk mengevaluasi keadaan paru-paru dapat dilakukan dengan mendengarkan suara pernapasan dengan menggunakan stateskop. Teknik ini dikenal dengan teknik auskultasi. Teknik ini paling sering digunakan namun memiliki beberapa kelemahan yaitu suara paru-paru berada pada frekuensu rendah, masalah kebisingan lingkungan, kepekaan telinga, hasil analisa yang subjektif, dan pola suara yang hampir mirip. Karena faktor-faktor di atas kesalahan diagnosa bisa terjadi jika proses auskultasi tidak dilakukan dengan benar. Dalam penelitian ini, akan dibuat pengenalan suara paru-paru normal dan abnormal menggunakan Mel Frequency Cepstrum koefisien (MFCC) sebagai ekstraksi ciri dan Backpropagation sebagai classifier. Suara paru-paru akan dihitung Coeffisient Ceptral nya sebagai penciri dari masing-masing suara untuk selanjutnya dikenali dengan menggunakan Backpropagation. Metode yang diusulkan memberikan akurasi 93.97% untuk data latih dan 92.66% untuk data uji

An It2fs Model for Sharia Credit Scoring: Analysis & Design

Credit scoring system is a classic problem which is still interesting to study. There are many studies on credit scoring. But, most of them only discuss feasibility analysis. In fact, credit scoring system should accommodate all processes from feasibility analysis until the end of contract. This study is aimed to analyze and design scoring of default status and fines computation processes in Islamic bank. BPMN 2.0 was used to model their processes. Beside that, this study proposed new mechanisms and algorithms using Interval Type-2 Fuzzy Sets for maintaining Sharia rules and fairness guarantee. The results showed that the new methods offer more fair and comply to sharia than existing methods

Identifikasi Campuran Nada Pada Suara Piano Menggunakan Codebook

Pada paper ini disajikan teknik pengenalan nada, baik sebagai nada tunggal maupun nada campuran dengan menggunakan mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) sebagai ekstraksi ciri dan pemodelancodebook untuk pengenal pola. Suara yang dpergunakan adalah suara piano dan dikenali 12 nada tunggal dan 66 nada campuran yang disample dengan 11 kHz pada durasi 1 detik. Pembuatan codebook dilakukan secara bertahap, yaitu codebook jumlah campuran dan codebook nada (tunggal dan campuran) yang dikembangkan dengan menggunakan teknik pengklasteran. Hasil percobaan menunjukkan bahwa jumlah codeword yang optimum adalah 20 dengan lebar frame 256 data, dengan akurasi 98.2%. Namun demikian, ada beberapa nada yang sulit dikenali, yaitu CC#, CD, CF, dan A#B yang memiliki akurasi masing-masing di bawah 50%. Untuk nada CC# lebih sering dikenali nada C, untuk nada CD lebih sering lebih sering dikenali dengan nada C#, untuk nada CF lebih sering dikenali dengan nada C# dan CF#, sedangkan untuk nada A#B lebih sering dikenali dengan nada A#. Kesalahan dalam pengenalan ini dikarenakan nada-nada tersebut berada dalam klaster yangsama sehingga jarak nada-nada tersebut saling berdekatan

Pemodelan Dimensi Fraktal Multiskala untuk Mengenali Bentuk Daun

Penelitian ini membangun model untuk membedakan bentuk daun menggunakan dimensi fraktal multiskala. Identifikasi tumbuhan obat sangat penting mengingat keanekaragaman hayati di Indonesia dan peran pentingnya di Indonesia. Identifikasi tanaman dapat dilakukan menggunakan analisis bentuk dengan daun sebagai cirinya. Dimensi fraktal multiskala adalah salah satu metode analisis bentuk yang menganalisis bentuk melalui kompleksitasnya. Empat tipe bentuk daun dari spesies berbeda dimodelkan dalam penelitian ini. Analisis multiskala mampu memberikan informasi tambahan mengenai alur Perubahan luas bidang dilasi, namun tidak mencirikan bentuk daun yang diuji dalam penelitian ini

Analisis Hubungan Kode-kode Spbk (Sistem Peringkat Bahaya Kebakaran) Dan Hotspot Dengan Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Kalimantan Tengah

Land and forest fire is one of causes ofland degradation in Central Kalimantan. Remote sensing dataapplications, especially READY-ARL NOAA and CMORPH data, are benefit forthe available climate observation data. The objectives of this research are: (1) to analyzis relationship between hotspots, FDRS and occurences of land and forest fire, and (2) to develop the estimation model of burned area from hotspot and FDRS codes. The result of this research showed that burned area can not be estimated by using number of hotspots. The drought code (DC) wich is one of FDRS codes has correlation with burned area. So, burned area can be estimated using drought code (DC) (R-sq = 58%) by using the following formula: Burned Area (Ha) = -62.9 + 5.14 (DC – 500)