<![CDATA[Penelitian ini digunakan untuk klasifikasi pemodelan dengan citra model SVM (Support Vector Machine) dalam pengklasifikasian jenis suara burung yang telah dilatih dan hasil yang didapat berupa jenis suara burung yang telah diklasifikan dengan uji latih model SVM dihasilkan. Selanjutnya proses pada pengenalan suara burung yang dilakukan secara proses otomatis penggalian dan penentuan informasi linguistik yang disampaikan oleh sinyal suara atau sirkuit elektronik. Untuk masing-masing data latih memiliki tiap-tiap sample suara yang dihasilkan memiliki nilai energi masing-masing yang dipengaruhi oleh frekuensi, amplitudo dan phasa. Nilai energi dari masing-masing sample suara itu kemudian ditetapkan sebagai suatu ciri untuk dapat dikalsifikasi dengan sample suara lainnya. Metode support vector machine berperan dalam proses pengelompokan nilai energi suatu untuk menentukan ciri dari suatu sample suara. Setelah masing-masing sample suara memiliki identitas atau ciri masing-masing, maka dilakukanlah pengklasifikasian sample suara dimana dalam penelitian ini akan ditampilkan spesies dari suara burung yang diinputkan. dalam skema identifikasi jenis burung memiliku proses dengan tahap kenel 1 proses SVM dari masing-masing input file suara dan dilakukan kekernel uji dengan proses SVM yang hasilnya fungsi mapping, hasil uji, jarak cektor ciri spesies burung dan nilai grafik scope yang di latih. Persentase keakuratan sistem grafik dengan identifikasi false dan right berdasrkan sample pelatihan yang dilakukan.]]>
Copyrights © 2021
