Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Fadhillah, Muhammad Galih
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Pengenalan Tipe Vokal menggunakan Hamming Windowing pada Koefisien Frekuensi Mel Fadhillah, Muhammad Galih; Prasetio, Barlian Henryranu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2 (2024): Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pada kelompok paduan suara, perlu dilakukan pengelompokkan vokalis berdasarkan tipe vokal seperti alto, bass, sopran, dan tenor untuk menghasilkan paduan suara yang idah. Selama ini kelompok paduan suara masih menggunakan bantuan piano untuk menentuka tipe vokal setiap vokalis, sehingga tidak praktis untuk digunakan dimana saja. Sebelumnya juga terdapat penelitian terdahulu untuk mengenali tipe vokal dengan menggunakan metode (KNN) namun masih belum memberikan akurasi yang optimal. Pada penelitian ini, alat untuk melakukan klasifikasi tipe vokal akan dikembangkan agar dapat dilakukan dimana saja dengan menggunakan Raspberry Pi 4 Model B. Raspberry Pi 4 Model B dipilih karena ukurannya yang kecil, memudahkan mobilitas, dan dapat dioperasikan dengan power bank sebagai sumber daya. Metode yang digunakan melibatkan ekstraksi fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dengan penerapan hamming windowing untuk memastikan akurasi tinggi. Setelah ekstraksi fitur, klasifikasi dilakukan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berdasarkan dataset yang dimiliki. Metode klasifikasi ini menghasilkan model yang mencapai akurasi testing sebesar 93%. Dengan demikian, sistem ini efektif membantu kelompok paduan suara menentukan tipe vokal secara praktis dan efisien di berbagai lokasi. Keberhasilan implementasi teknologi Raspberry Pi 4 Model B sebagai platform sistem menunjukkan potensi untuk meningkatkan mobilitas dan aksesibilitas dalam proses identifikasi tipe vokal pada paduan suara.
Co-Authors Barlian Henryranu Prasetio