Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Flash
Prisca Pakan
Universitas Nusa Cendana
Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
SISTEM INFORMASI PENELITIAN RUTIN BERBASIS WEB DI UNIT PENELITIAN DAN PENGABDIAN MASYARAKAT RUTIN (UPPM) POLITEKNIK NEGERI KUPANG novita sari toamnanu; Prisca Pakan
Jurnal Ilmiah Flash Vol 3 No 1 (2017)
Publisher : P3M- Politeknik Negeri Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1128.702 KB) | DOI: 10.32511/flash.v3i1.133

Abstract

Pengusulan Program Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat tahun 2016 ini merupakanpelengkap penjelasan secara teknis bagi peneliti dan pelaksana pengabdian dalam mengusulkanskema hibah secara daring melalui Simlitabmas dengan mengacu pada Panduan PelaksanaanPenelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat di Perguruan Tinggi Edisi X Tahun 2016.Diterbitkannya panduan ini dimaksudkan agar lembaga pengusul, peneliti, atau pelaksana kegiatanpengabdian kepada masyarakat akan dapat memahami mekanisme, dan prasyarat yang harusdipenuhi ketika akan membuat dan mengusulkan proposal melalui Simlitabmas. Kegiatanpengusulan pendanaan penelitian dan pengabdian melalui Simlitabmas merupakan implementasidari kebijakan Kemenristekdikti dalam mekanisme pengelolaan riset dan pengabdian kepadamasyarakat di perguruan tinggi dibawah koordinasi oleh Direktorat Jenderal Penguatan Riset danPengembangan. Pengajuan pengusulan untuk seluruh skema dilakukan secara daring melaluiSimlitabmas melalui http://simlitabmas.ristekdikti.go.id. Pengusul harus mengikuti ketentuan umumsebagai pedoman standar penjaminan mutu penelitian dan pengabdian kepada masyarakat diperguruan tinggi sesuai dengan rambu-rambu yang telah ditetapkan dalam Panduan Penelitian danPengabdian kepada Masyarakat Edisi X Tahun 2016. Berkenaan dengan hal tersebut, DRPMmenetapkan ketentuan umum pelaksanaan program penelitian dan pengabdian kepada masyarakat
KLASIFIKASI MUSIK MENGGUNAKAN POLYNOMIAL NEURAL NETWORK Prisca Pakan; Rocky Yefrenes Dillak
Jurnal Ilmiah Flash Vol 3 No 2 (2017)
Publisher : P3M- Politeknik Negeri Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (491.924 KB) | DOI: 10.32511/flash.v3i2.144

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk melakukanklasifikasi terhadap jenis musik berdasarkan file audio dengan format wav menggunakan algoritmaRidge Polynomial Neural Network (RPNN). Pengklasifikasian file audio ke dalam suatu kelompokatau kelas, memerlukan ciri atau fitur dari file audio tersebut. Metode ekstrak fitur yang digunakanuntuk memperoleh ciri atau fitur dari file yang dimaksud adalah Spectral Centroid (SC), SortTime Energy (STE) dan Zero Crossing Rate (ZCR) yang diturunkan dalam domain waktu (timedomain) yang merupakan salah satu komponen data audio. Berdasarkan hasil dari penelitian inimenunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu melakukan klasifikasi terhadap jenis musikberdasarkan file audio berformat wav dengan akurasi sebesar 90%
Co-Authors novita sari toamnanu Rocky Yefrenes Dillak