KLASIFIKASI JENIS ANJING LAUT BERDASARKAN SUARA DENGAN METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Marisa Damayanti, Dwi Juniati
{"title":"KLASIFIKASI JENIS ANJING LAUT BERDASARKAN SUARA DENGAN METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR","authors":"Marisa Damayanti, Dwi Juniati","doi":"10.26740/mathunesa.v11n2.p102-111","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Anjing laut merupakan famili dari Phocidae yang termasuk ke dalam mamalia laut. Anjing laut berkomunikasi menggunakan suara yang dikeluarkannya. Banyaknya jenis anjing laut dan habitat anjing laut yang mayoritas berada di dalam air menjadikan anjing laut sulit untuk diklasifikasikan. Namun, suara yang dikeluarkan anjing laut dapat dijadikan sebagai penanda keberadaan anjing laut dan setiap jenis anjing laut mempunyai range frequency sinyal suara yang berbeda-beda. Dengan adanya dimensi fraktal dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut berdasarkan suara. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut dengan metode Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data pada penelitian ini yaitu 100 data suara anjing laut yang diperoleh dari website Watkins Marine Mammals Sound Database yang terdiri atas 20 suara Weddel Seal, 20 suara Leopard Seal, 20 suara Bearded Seal, 20 suara Harp Seal, dan 20 suara Spotted Seal. Langkah pertama yaitu dengan melakukan  pre-processing dilanjutkan dengan ekstraksi ciri sinyal suara menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Kemudian, dihitung dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Dilanjutkan dengan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Kemudian diklasifikasikan menggunakan metode KNN. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa klasifikasi jenis anjing laut berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi dengan kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 10 mendapat akurasi tertinggi 80%. Akurasi 80% termasuk ke dalam kategori akurasi yang baik. \nKata Kunci: Anjing Laut, Suara Anjing Laut, Metode Higuchi, KNN","PeriodicalId":31823,"journal":{"name":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Mathunesa Jurnal Ilmiah Matematika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v11n2.p102-111","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Anjing laut merupakan famili dari Phocidae yang termasuk ke dalam mamalia laut. Anjing laut berkomunikasi menggunakan suara yang dikeluarkannya. Banyaknya jenis anjing laut dan habitat anjing laut yang mayoritas berada di dalam air menjadikan anjing laut sulit untuk diklasifikasikan. Namun, suara yang dikeluarkan anjing laut dapat dijadikan sebagai penanda keberadaan anjing laut dan setiap jenis anjing laut mempunyai range frequency sinyal suara yang berbeda-beda. Dengan adanya dimensi fraktal dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut berdasarkan suara. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut dengan metode Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data pada penelitian ini yaitu 100 data suara anjing laut yang diperoleh dari website Watkins Marine Mammals Sound Database yang terdiri atas 20 suara Weddel Seal, 20 suara Leopard Seal, 20 suara Bearded Seal, 20 suara Harp Seal, dan 20 suara Spotted Seal. Langkah pertama yaitu dengan melakukan  pre-processing dilanjutkan dengan ekstraksi ciri sinyal suara menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Kemudian, dihitung dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Dilanjutkan dengan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Kemudian diklasifikasikan menggunakan metode KNN. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa klasifikasi jenis anjing laut berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi dengan kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 10 mendapat akurasi tertinggi 80%. Akurasi 80% termasuk ke dalam kategori akurasi yang baik. Kata Kunci: Anjing Laut, Suara Anjing Laut, Metode Higuchi, KNN
根据HIGUCHI和K-NEAREST方法对印章类型的分类
海狗是磷虾科的一个科,包括海洋哺乳动物。海狗用它发出的声音交流。许多海狗和海洋栖息地大多在水中,这使得海狗很难分类。然而,海狗发出的声音可以作为海狗存在的标志,并且每种类型的海狗都具有不同声音的频率信号范围。利用分形维数可以根据声音对海狗的类型进行分类。本研究采用Higuchi和K-近邻(KNN)方法对海狗的类型进行了分类。这项研究的数据是从沃特金斯海洋哺乳动物声音数据库中获得的100个海狗声音数据,该数据库由20个威德尔海豹的声音、20个豹海豹的声音和20个胡子海豹的声音组成,20个竖琴海豹的声音,20个斑点海豹的声音。第一步是进行预处理,使用母小波Daubechies 4和分解5级的离散小波变换提取信号特性。然后,使用Higuchi方法计算分形维数。继续将数据共享为训练数据和测试数据。然后采用KNN方法进行分类。从所进行的研究中得出,使用Higuchi方法通过语音对海狗类型进行分类,kmax为60,KNN为10时的K获得最高准确率80%。80%的准确度包括良好的准确度。关键词:海狗,海狗,山口方法,KNN
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信
小红书