Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Alberthino Ramadhan Oktaviano
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Evaluasi Kinerja Plugin AI Clarity Vx dalam Mereduksi Microphone Bleeding pada Multitrack Vocal Live Sound Berdasarkan SNR Alberthino Ramadhan Oktaviano; Nurchim; Pramono
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Menjaga kejernihan sinyal vokal pada sistem suara pertunjukan langsung (live sound) sering kali terkendala oleh fenomena microphone bleeding, terutama akibat instrumen berdinamika keras. Keterbatasan perangkat konvensional dalam menyaring kebocoran tersebut mendorong pemanfaatan algoritma kecerdasan buatan melalui plugin Waves Clarity Vx. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja plugin tersebut dalam mereduksi microphone bleeding pada kanal vokal multitrack guna menentukan batas optimal terhadap intensitas pemrosesan. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental melalui simulasi Virtual Soundcheck, pengujian dilakukan pada 15 sampel vokal dengan menerapkan variasi tingkat reduksi mulai dari 0%, 50%, 75%, hingga 100%. Tingkat kejernihan sinyal dievaluasi secara objektif berdasarkan pengukuran nilai amplitudo Root Mean Square (RMS) yang dikonversi menjadi Signal-to-Noise Ratio (SNR). Hasil analisis menunjukkan bahwa intensitas pemrosesan 50% adalah sebagai titik optimal karena mampu meredam kebisingan latar secara signifikan tanpa mengurangi kualitas sinyal vokal, sedangkan intensitas 100% terbukti stagnan dan justru berisiko mereduksi energi vokal utama. Dengan demikian, plugin AI Clarity Vx dinilai efisien untuk diimplementasikan secara langsung pada sistem live sound selama pengaturannya dikunci pada batas aman 50%.
Co-Authors Nurchim Pramono