Karakterisasi Sinyal Diskrit Suara Lima Jenis Burung Menggunakan Parameter Statistik Time Domain - Filia Ghenniya Alma; Najwa Syarafana 'Adani; Wiwi Wiwi (PT Ilmu Data Indonesia, 2026)
Perkembangan pengolahan sinyal digital membuka peluang otomatisasi analisis suara burung melalui karakterisasi sinyal audio non-stasioner. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik amplitudo sinyal suara burung pada domain waktu, mengidentifikasi perbedaan spesifik antarspesies berdasarkan parameter statistik, serta memvisualisasikan grafik fluktuasi amplitudo terhadap waktu. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui analisis sinyal diskrit domain waktu tanpa transformasi frekuensi. Objek penelitian terdiri dari lima jenis burung yaitu kenari, kutilang, lovebird, pleci, dan trucukan, yang direkam menggunakan aplikasi Phyphox dengan durasi ±30 detik dan direplikasi sebanyak lima kali untuk menghasilkan 25 data audio primer. Sinyal diskrit diproses menggunakan pemrograman Python dengan pustaka NumPy dan Matplotlib melalui tahapan pembersihan dan normalisasi data. Parameter statistik domain waktu yang diekstrak meliputi rata-rata (mean), Root Mean Square (RMS), energi sinyal, variasi (variance), Zero Crossing Rate (ZCR), dan amplitudo puncak (peak). Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter time domain efektif mengekstrak ciri pembeda akustik yang unik bagi setiap spesies burung. Burung trucukan memiliki tingkat variasi paling tinggi (0,014725 hingga 0,044567) dengan sebaran energi temporal yang fluktuatif. Sebaliknya, burung kenari dan pleci menunjukkan stabilitas pola gelombang yang teratur dengan tingkat variasi rendah. Kesimpulannya, kombinasi parameter statistik domain waktu terbukti valid sebagai dasar kuantitatif yang efisien untuk pengembangan sistem identifikasi otomatis suara burung dengan kompleksitas komputasi yang rendah.