KLASIFIKASI JENIS JANGKRIK BERDASARKAN SUARA MENGGUNAKAN DIMENSI FRAKTAL METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Adin Nunasikhah Nan; Dwi Juniati (MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 2022)
Abstrak Dalam taksonomi hewan, jangkrik merupakan famili dari Gryllidae yang menjadi anggota ordo Orthoptera. Jangkrik merupakan serangga yang berkerabat dengan belalang dan kecoa. Jangkrik juga dikenal dengan suaranya yang khas, yang mana suara ini hanya dihasilkan oleh jangkrik jantan sementara jangkrik betina tidak menghasilkan suara. Suara ini dihasilkan karena adanya gesekan antara kedua sayap bagian depan. Banyaknya jenis jangkrik dan tubuhnya yang sangat kecil membuatnya sulit untuk diklasifikasikan. Akan tetapi, setiap jenis jangkrik memiliki range frequency sinyal suara yang berbeda yang dikeluarkan setiap jenisnya. Dengan adanya dimensi fraktal dapat dilakukan analisis suara jangkrik berdasarkan suaranya. Pada penelitian ini akan diklasifikasikan jenis jangkrik dengan menggunakan metode Higuchi dan K- Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan adalah 93 data suara yang diambil dari website Checklist Crickets Of Mexiko yaitu 30 data suara jangkrik lapangan (Grillinae), 23 data suara jangkrik bersisik (Mogoplistinae), 20 data suara jangkrik tanah (Nemobiinae) dan 20 data suara jangkrik pohon (Oechantinae). Langkah pertama yaitu pre-processing kemudian proses analisis pengenalan ciri suara menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan tipe mother wavelet Daubechies 4 dengan dekomposisi 5 level. Selanjutnya mencari nilai dimensi fraktal menggunakan metode Higuchi. Setelah mendapat nilai dimensi fraktal data dibagi menjadi dua yaitu data train dan data test, kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan metode KNN. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa klasifikasi suara jangkrik dengan menggunakan dimensi fraktal metode Higuchi dengan nilai kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 1, 3 dan 5 mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 90%. Hal ini menandakan bahwa 90% dari data suara jangkrik yang ada diprediksi benar ke masing-masing jenisnya sementara ada 10% dari data suara jangkrik yang ada diprediksi benar dalam jenis jangkrik yang berbeda. Kata Kunci: Jangkrik, Suara Jangkrik, dimensi fraktal metode Higuchi, KNN.