Sistem Deteksi Tingkat Kebisingan Kendaraan Bermotor Dengan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients Dan K Nearest Neighbour - Reformatio, Fairoez Nauval; Raharjo, Jangkung; Budiman, Gelar (eProceedings of Engineering, 2023)
Dalam menentukan tingkat kebisingan sepedamotor sering kali terjadi kekeliruan karena di deteksi dengancara manual. Maka penulis ingin merancang metodeklasifikasi untuk mendeteksi kebisingan sepeda motor. padapenelitian ini dilakukan perancangan sistem yang dapatmendeteksi tingkat kebisingan kendaraan berdasarkanperaturan yang sudah diputuskan oleh Menteri NegaraLingkungan Hidup nomor 7 tahun 2009. Penelitian inimenggunakan inputan data audio yang diambil dengansmarthphone kemudian data diolah menggunakan simulatorMatLab. Dengan menggunakan metode MFCC sebagai vectoruntuk mempresentasikan suara sepeda motor dan K-NN yangdapat mengklasifikasi untuk mendeteksi kebisingan kendaraanbermotor. Pengujian sitem dengan MFCC dan K-NNdilakukan dengan cara mengubah beberapa parameter,diantaranya jumlah sampel, jumlah nilai K dan jumlahpersentase data. Tujuan pengujian dan analisis untukmengetahui pengaruh jumlah sampel, nilai K dan persentasedata latih terhadap kinerja sistem. Hasil pengujian sistemdengan parameter diatas didapatkan untuk jumlah akhirsampel terbaik yaitu 75000, untuk jumlah persentase data80%, dan untuk jumlah nilai K yaitu K=5.Kata kunci— Kebisingan, Klasifikasi, MatLab, MelFrequency Cepstrum Coefficients (MFCC), K-NearestNeighbor (K-NN).