3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined Perancangan... Error! Bookmark not defined Pengujian... Error!

dokumen-dokumen yang mirip
IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT

Vibration Monitoring. Diganosa Kerusakan. Produktifitas menurun

HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN ABSTRAK...

IDENTIFIKASI TUTUR DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR LINDE - BUZO - GRAY TUGAS AKHIR OLEH: YOHANES AGUNG SANTOSO PRANOTO

PENDETEKSIAN TINGKAT USIA MUDA, DEWASA DAN TUA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN FUZZY LOGIC BERBASISKAN SPEECH RECOGNITION

Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR i. DAFTAR ISI. iv. DAFTAR GAMBAR. viii. DAFTAR TABEL. x. DAFTAR LAMPIRAN.. xi. 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah..

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

MODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. DAFTAR ISI... i. DAFTAR TABEL... vi. DAFTAR GAMBAR... vii

Pengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI.

IDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK

KLASIFIKASI KUALITAS TELUR ASIN BERDASARKAN CITRA RED GREEN BLUE MENGGUNAKAN ADAP TIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

udara maupun benda padat. Manusia dapat berkomunikasi dengan manusia dari gagasan yang ingin disampaikan pada pendengar.

IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUMANIS MENGGUNAKAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) SKRIPSI.

PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi

DAFTAR ISI. Halaman HALAMAN JUDUL LEMBAR PERSETUJUAN LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERSEMBAHAN MOTTO ABSTRAK ABSTRACK

DAFTAR ISI.. LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK.. ABSTRACT... DAFTAR TABEL.. DAFTAR PERSAMAAN..

1 Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM

APLIKASI PENGENALAN SUARA UNTUK SIMULASI PENGUNCI PINTU ABSTRAK

PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy

BAB I PENDAHULUAN. Proses pengenalan kata merupakan salah satu fungsi dari

BAB 4 HASIL SIMULASI DAN ANALISA

BAB I PENDAHULUAN. kendali dengan campur tangan manusia dalam jumlah yang sangat kecil.

PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

SISTEM TEMU-BALIK AUDIO BERBASIS ISI MENGGUNAKAN METODE GARIS FITUR TERDEKAT (NEAREST FEATURE LINE)

PENGENALAN SUARA BURUNG MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM PENGUSIR HAMA BURUNG

BAB I PENDAHULUAN. tujuan, ruang lingkup, dan sistematika penulisan laporan dari Tugas Akhir ini.

SISTEM AKSES BUKU PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS ANDALAS MENGGUNAKAN APLIKASI PENGENALAN WICARA DENGAN METODA MFCC-VQ dan SSE

PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... Error! Bookmark not defined. 5.1 Kesimpulan... Error! Bookmark not defined. 5.2 Saran... Error! Bookmark not defined.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan dalam penelitian

PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY

3.5.1 Komponen jaringan syaraf Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Simulink MATLAB Mikrokontroler...

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Herry gunawan wibisono Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANFIS

IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK SISTEM SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA PADA SMK PRIMA WISATA JAKARTA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan. Nastiti Puspitosari L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS)

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan

Sistem Verifikasi Penutur menggunakan Metode Mel Frequensi.

PENINGKATAN KUALITAS SINYAL SUARA DENGAN METODE PENDEKATAN SUBRUANG ABSTRAK

JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Indonesia

PRAKIRAAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA GKB 2 UMM MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI

ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2006/2007

DIAGNOSA PENYAKIT DBD (DEMAM BERDARAH DENGEU) DENGAN ALGORITMA PEMBELAJARAN HYBRID DAN BACKPROPAGATION BERBASIS NEURAL NETWORK

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN WAKTU PERPINDAHAN LAMPU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE NEURO-FUZZY PADA SISTEM TRANPORTASI CERDAS

ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK DIAGNOSA DAN TATALAKSANA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MUHAMMAD SYAFII

Warble Of Lovebird Classification Using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)

T 2 Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia

Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Perbandingan Estimasi Selubung Spektral dari Bunyi Voiced Menggunakan Metoda Auto-Regressive (AR) dengan Weighted-Least-Square (WLS) ABSTRAK

APLIKASI SPEECH TO TEXT BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI. mahasiswa Binus University secara umum. Dan mampu membantu

Sist Sis em t Fuzzy Fuzz Sistem Pakar

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

2013 MODUL LATIH SISTEM KENDALI MOTOR AC 3 PHASA BERBASIS PLC (PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER) TERINTEGRASI HMI (HUMAN MACHINE INTERFACE)

Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Kota Banda Aceh Berbasis Logika Fuzzy

PEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS

Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016 ISSN :

Aplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone

Reduksi Harmonisa dan Ketidakseimbangan Tegangan menggunakan Hybrid Active Power Filter Tiga Fasa berbasis ADALINE-Fuzzy

i. Perangkat Keras Prosesor Intel Pentium(R) Dual-Core CPU 2.20 GHz

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI METODE FUZZY UNTUK KLASIFIKASI USIA JERUK NIPIS

Perbandingan Sistem Perhitungan Suara Tepuk Tangan dengan Metode Berbasis Frekuensi dan Metode Berbasis Amplitudo

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Kata Kunci: Suara; Mel Frequency Cepstral Coefficient; K-NEAREST NEIGHBOUR

PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

BAB I PENDAHULUAN SIMULASI DAN ANALISIS PEMANTAUAN KAMAR PASIEN RAWAT INAP DENGAN DETEKSI DAN KLASIFIKASI SINYAL AUDIO 1

Desain dan Simulasi Multiple Model Fuzzy Logic Control pada Tower Crane

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PENDAHULUAN Tujuan Latar Belakang Ruang Lingkup Manfaat Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Nada dan Chord Gitar

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Jony Sitepu/ ABSTRAK

PROTOTIPE SISTEM PENGAWASAN PERGERAKAN SEDERHANA MANUSIA MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY MUHAMAD MULKI ARMANSYAH

BAB I PENDAHULUAN ! <!!!!!

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 5 NO. 2 SEPTEMBER 2012

DETEKSI SLEEP APNEA MELALUI ANALISIS SUARA DENGKURAN DENGAN METODE MEL FREKUENSI CEPSTRUM COEFFICIENT

PEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... Error! Bookmark not defined. ABSTRACT... ierror! Bookmark not defined. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. DAFTAR ISI... 1 DAFTAR GAMBAR... 3 DAFTAR TABEL... 4 BAB I PENDAHULUAN... Error! Bookmark not defined. 1.1 Latar Belakang... Error! Bookmark not defined. 1.2 Rumusan Masalah... Error! Bookmark not defined. 1.3 Tujuan... Error! Bookmark not defined. 1.4 Batasan Masalah... Error! Bookmark not defined. 1.5 Manfaat Penelitian... Error! Bookmark not defined. 1.5.1 Manfaat Akademis... Error! Bookmark not defined. 1.5.2 Manfaat Keilmuan... Error! Bookmark not defined. 1.6 Posisi Penelitian (State of the art)... Error! Bookmark not defined. 1.7 Sistematika Penulisan... Error! Bookmark not defined. BAB II TINJAUAN PUSTAKA... Error! Bookmark not defined. 2.1 Getaran dan Suara... Error! Bookmark not defined. 2.2 Pemrosesan Sinyal Suara... Error! Bookmark not defined. 2.3 Sampling... Error! Bookmark not defined. 2.4 Ekstraksi... Error! Bookmark not defined. 2.5 Adaptive Neuro Fuzzy Interference... Error! Bookmark not defined. 2.5.1 Arsitektur ANFIS... Error! Bookmark not defined. 2.6 Fungsi Keanggotaan (Membership Function)Error! Bookmark not defined. BAB III METODE PENELITIAN... Error! Bookmark not defined. 3.1 Tahapan Penelitian... Error! Bookmark not defined. 3.1.1 Identifikasi Masalah... Error! Bookmark not defined.

3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined. 3.1.3 Perancangan... Error! Bookmark not defined. 3.1.4 Pengujian... Error! Bookmark not defined. 3.1.5 Perbandingan Dengan Parameter... Error! Bookmark not defined. 3.1.6 Perbaikan dan Penyesuaian... Error! Bookmark not defined. 3.1.7 Hasil Pengujian... Error! Bookmark not defined. BAB IV PERANCANGAN SISTEM... Error! Bookmark not defined. 4.1 Akuisisi Data... Error! Bookmark not defined. 4.2 Ekstraksi Ciri MFCC... Error! Bookmark not defined. 4.3 Struktur dan Pemodelan ANFIS... Error! Bookmark not defined. 4.3.1 Pembentukan Data Latih... Error! Bookmark not defined. 4.3.2 Proses Input Data Sampel... Error! Bookmark not defined. 4.3.3 Proses Training... Error! Bookmark not defined. BAB V ANALISIS HASIL... Error! Bookmark not defined. 5.1 Skenario Pengujian Sistem... Error! Bookmark not defined. 5.2 Hasil dan Analisis Simulasi Sistem... Error! Bookmark not defined. 5.2.1 Penentuan Spesifikasi Data Input... 37 5.2.2 Hasil Pengujian Tipe MF Gauss... 38 5.2.3 Hasil Pengujian Tipe MF Gbell... 39 5.2.4 Analisa Perbandingan MF tipe Gauss dan Gbell... 40 5.2.5 Hasil Pengujian Dengan 4 Ciri Tipe Gauss... 41 5.2.6 Hasil Pengujian Dengan 5 Ciri Tipe Gauss... 42 5.2.7 Hasil Pengujian Dengan 6 Ciri Tipe Gauss... 43 5.2.8 Analisa Perbandingan Ciri... 44 5.2.9 Pengujian Real Time... 45 BAB VI PENUTUP... Error! Bookmark not defined. 6.1 Kesimpulan... Error! Bookmark not defined. 6.2 Saran... Error! Bookmark not defined. DAFTAR PUSTAKA... Error! Bookmark not defined.

DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1 State of the art... 4 Gambar 2.1 Frame Blocking[13]... 8 Gambar 2.2 Windowing[13]... 8 Gambar 2.3 FFT[13]... 9 Gambar 2.4 Wrapping[13]... 10 Gambar 2.5 Hasil Spectral MFCC[13]... 11 Gambar 2.6 Arsitektur Jaringan ANFIS[12]... 12 Gambar 2.7 Pemetaan Ketinggian oleh MF[10]... 14 Gambar 2.8 Fungsi keanggotaan segitiga (triangle)[10]... 15 Gambar 2.9 Fungsi Keanggotaan Trapesium (trapezoidal)[10]... 15 Gambar 2.10 Fungsi Keanggotaan Gaussian ó= standar deviasi, c=pusat[10]... 16 Gambar 2.11 Fungsi Keanggotaan Gbell[10]... 16 Gambar 3.1 Metodologi Penelitian... 17 Gambar 3.2 Rancangan Sistem... 19 Gambar 4.1 Sinyal Saya sakit kepala... 23 Gambar 4.2 Sinyal Saya mulut sariawan... 23 Gambar 4.3 Sinyal Saya hidung tersumbat... 23 Gambar 4.4 Ekstraksi Ciri... 24 Gambar 4.5 Algoritma Frame Blocking[16]... 24 Gambar 4.6 Algoritma Windowing[16]... 25 Gambar 4.7 Algoritma FFT[16]... 25 Gambar 4.8 Algoritma Wrapping[17]... 26 Gambar 4.9 Algoritma Cepstrum[16]... 27 Gambar 4.10 Pemodelan ANFIS... 28 Gambar 4.11 Sampel Data... 29 Gambar 4.12 Tampilan Awal Editor ANFIS... 30 Gambar 4.13 Membership Function... 31 Gambar 4.14 Hasil Tes ANFIS... 32 Gambar 4.15 Struktur ANFIS... 33 Gambar 4.16 Pembentukan Rule Base dari 5 Input... 34

Gambar 4.17 Fuzzy Plot... 35 Gambar 4.18 Rule yang Dihasilkan... 36

DAFTAR TABEL Tabel 5.1 Akurasi Tipe Gauss... 38 Tabel 5.2 Akurasi Tipe Gbell... 39 Tabel 5.3 Perbandingan Akurasi Tipe Gauss dan Gbell... 40 Tabel 5.4 Hasil Pengujian dengan 4 Ciri Tipe Gauss... 41 Tabel 5.5 Hasil Pengujian dengan 5 Ciri Tipe Gauss... 42 Tabel 5.6 Hasil Pengujian dengan 6 Ciri Tipe Gauss... 43 Tabel 5.7 Analisa Perbandingan Ciri... 44 Tabel 5.8 Pengujian Real Time Pertama... 45 Tabel 5.9 Pengujian Real Time Kedua... 46 Tabel 5.10 Perbandingan Dua Pengujian Real Time... 47