:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Klasifikasi Alat Musik Berdasarkan Suara yang Dihasilkannya dengan Ekstraksi Fitur MFCC dan Metode Klasifikasi k-NN = Musical Instrument Classification with MFCC Feature Extraction and k‑NN Classification Method

Muhammad Rias Agnini Majdi; Sarini Abdullah, supervisor; Taufik Edy Sutanto, supervisor; Alhadi Bustamam, examiner; Mila Novita, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020)

 Abstrak

Jenis-jenis alat musik yang digunakan dalam suatu musik adalah salah satu cara menjelaskan musik tersebut. Skripsi ini membahas penggunaan ekstraksi fitur MFCC dan metode klasifikasi k-NN untuk mengklasifikasi alat musik berdasarkan suara yang dihasilkannya. MFCC merupakan sebuah metode yang mampu mengolah sebuah data suara sehingga menghasilkan beberapa fitur yang bersifat numerik. k-NN merupakan sebuah metode klasifikasi yang menggunakan jarak dari fitur tiap-tiap observasi. Pengerjaan skripsi dilakukan dengan mengekstraksi fitur dari data-data suara yang tersedia dengan MFCC lalu menggunakan fitur-fitur yang diekstraksi tersebut untuk metode klasifikasi k-NN. Data yang digunakan adalah data suara alat musik yang tersedia pada dataset Philharmonia Orchestra Sound Samples. Hasil dari penerapan metode klasifikasi k-NN pada skripsi ini menunjukkan bahwa model k-NN mampu meraih nilai akurasi hingga 94,84%.



Instrumentation is one way to describe a music. This study discusses the use of MFCC feature extraction and k-NN classification method to classify instruments by the sound they produce. MFCC is a method capable of processing a sound data into a set of numeric features. k-NN is a classification method that uses the distance of the features of each observations. The process of this study uses MFCC to extract the features of available sound data and use these extracted features to fit a k-NN model. The data used in this study are the sound data available in the Philharmonia Orchestra Sound Samples dataset. The result of k-NN model fitting in this study shows that the model is capable of reaching an accuracy of 94.84%.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Muhammad Rias Agnini Majdi.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 50 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-22-72105046 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20502472