Simulasi Control Smart Home berbasis Mel Frequency Cepstral Coefficients menggunakan metode Support Vector Machine (SVM)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Fauzi, Arif Rahman (2020) Simulasi Control Smart Home berbasis Mel Frequency Cepstral Coefficients menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Arif Rahman Fauzi_H06216003.pdf

Download (9MB)

Abstract

Sistem control smart home telah banyak diimplementasikan dalam kehidupan. Akan tetapi sistem yang ada belum dapat mengenali biometrik berupa suara. Untuk mengenali sebuah suara diperlukan metode ekstraksi dan algoritma klasifikasi. Berbagai penelitian yang mengkombinasikan berbagai metode ekstraksi ciri suara dan algoritma klasifikasi suara dengan metode MFCC dan SVM. Penelitian ini mengimplementasikan sistem control smarthome dengan mengkombinasikan metode ekstraksi suara Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan ucapan. Simulasi sistem yang dibuat berupa prototype smart home. Hasil dari implementasi model kedalam sistem didapatkan akurasi sebesar 80% dari banyaknya data yang diujicoba. Kemudian dari hasil implementasi sistem kedalam prototype diperoleh waktu response time perangkat terhadap suara rata-rata 443 ms dalam keadaan offline menggunakan jaringan lokal.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Fauzi, Arif Rahmanarif.rahman1780@gmail.comH06216003
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorWibowo, Achmad Teguhatw@uinsby.ac.id2026108801
Thesis advisorRidwan, Mujibmujibrw@uinsby.ac.id2027048602
Subjects: Teknologi > Teknologi Informasi
Keywords: Fast fourier transform; machine learning; mfcc; smart home system; support vector machine
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User: Arif Rahman Fauzi
Date Deposited: 24 Aug 2020 17:18
Last Modified: 24 Aug 2020 17:18
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/43041

Actions (login required)

View Item View Item