KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN

Proses identifikasi merupakan bidang teknologi yang sedang menjadi perhatian untuk dikembangkan. Salah satu cara dalam proses identifikasi seseorang antara lain dengan menggunakan pengenalan suara. Penelitian ini bertujuan untuk mrngukur kinerja MFCC sebagai ekstraksi ciri sinyal suara dengan Suppor...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rizki Suwanda, Syahril Efendi, Erna Budhiarti
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Universitas Negeri Medan 2019
Materias:	pengenalan suara, mfcc, support vector machine, akurasi Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/f802640f8eb3490e83f7beb27546b085
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:f802640f8eb3490e83f7beb27546b085
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:f802640f8eb3490e83f7beb27546b0852021-11-27T05:26:26ZKINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN2502-71312502-714X10.24114/cess.v4i2.13925https://doaj.org/article/f802640f8eb3490e83f7beb27546b0852019-07-01T00:00:00Zhttps://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13925https://doaj.org/toc/2502-7131https://doaj.org/toc/2502-714XProses identifikasi merupakan bidang teknologi yang sedang menjadi perhatian untuk dikembangkan. Salah satu cara dalam proses identifikasi seseorang antara lain dengan menggunakan pengenalan suara. Penelitian ini bertujuan untuk mrngukur kinerja MFCC sebagai ekstraksi ciri sinyal suara dengan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi. Sampel suara yang digunakan adalah bacaan dari AL-Qur’an yang terdiri dari 4 surah yaitu, Surah Al-Baqarah ayat 255 dan 256, Surah At-Thalaq ayat 2 dan 3, Surah At-Thariq ayat 1-3, dan Surah Al-Ghasyiyah ayat 17-19. Hasil transformasi sinyal suara menggunakan ekstraksi MFCC dan unjuk kerja SVM pada pengujian masing-masing surah menghasilkan nilai true yang berbeda. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada surah At-Thariq ayat 1,2, dan 3 sebesar 70%. Nilai akurasi terendah diperoleh pada surah Al-Ghasyiyah ayat 17, 18, dan 19 sebesar 56%. Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran kinerja ekstraksi MFCC sebagai ekstraksi sinyal suara dengan SVM sebagai algoritma klasifikasi dapat dijadikan alternatif dalam pendekatan pengenalan suara.Rizki SuwandaSyahril EfendiErna BudhiartiUniversitas Negeri Medanarticlepengenalan suara, mfcc, support vector machine, akurasiElectronic computers. Computer scienceQA75.5-76.95IDCESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), Vol 4, Iss 2, Pp 280-284 (2019)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	pengenalan suara, mfcc, support vector machine, akurasi Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
spellingShingle	pengenalan suara, mfcc, support vector machine, akurasi Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95 Rizki Suwanda Syahril Efendi Erna Budhiarti KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
description	Proses identifikasi merupakan bidang teknologi yang sedang menjadi perhatian untuk dikembangkan. Salah satu cara dalam proses identifikasi seseorang antara lain dengan menggunakan pengenalan suara. Penelitian ini bertujuan untuk mrngukur kinerja MFCC sebagai ekstraksi ciri sinyal suara dengan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi. Sampel suara yang digunakan adalah bacaan dari AL-Qur’an yang terdiri dari 4 surah yaitu, Surah Al-Baqarah ayat 255 dan 256, Surah At-Thalaq ayat 2 dan 3, Surah At-Thariq ayat 1-3, dan Surah Al-Ghasyiyah ayat 17-19. Hasil transformasi sinyal suara menggunakan ekstraksi MFCC dan unjuk kerja SVM pada pengujian masing-masing surah menghasilkan nilai true yang berbeda. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada surah At-Thariq ayat 1,2, dan 3 sebesar 70%. Nilai akurasi terendah diperoleh pada surah Al-Ghasyiyah ayat 17, 18, dan 19 sebesar 56%. Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran kinerja ekstraksi MFCC sebagai ekstraksi sinyal suara dengan SVM sebagai algoritma klasifikasi dapat dijadikan alternatif dalam pendekatan pengenalan suara.
format	article
author	Rizki Suwanda Syahril Efendi Erna Budhiarti
author_facet	Rizki Suwanda Syahril Efendi Erna Budhiarti
author_sort	Rizki Suwanda
title	KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
title_short	KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
title_full	KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
title_fullStr	KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
title_full_unstemmed	KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN
title_sort	kinerja algoritma support vector machine berdasarkan ekstraksi sinyal suara dengan mel-frequency cepstrum coefficients pada pelafadzan ayat al-quran
publisher	Universitas Negeri Medan
publishDate	2019
url	https://doaj.org/article/f802640f8eb3490e83f7beb27546b085
work_keys_str_mv	AT rizkisuwanda kinerjaalgoritmasupportvectormachineberdasarkanekstraksisinyalsuaradenganmelfrequencycepstrumcoefficientspadapelafadzanayatalquran AT syahrilefendi kinerjaalgoritmasupportvectormachineberdasarkanekstraksisinyalsuaradenganmelfrequencycepstrumcoefficientspadapelafadzanayatalquran AT ernabudhiarti kinerjaalgoritmasupportvectormachineberdasarkanekstraksisinyalsuaradenganmelfrequencycepstrumcoefficientspadapelafadzanayatalquran
_version_	1718409203845955584

KINERJA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN EKSTRAKSI SINYAL SUARA DENGAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS PADA PELAFADZAN AYAT AL-QURAN

Ejemplares similares