PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM KLASIFIKASI SUARA BERDASARKAN BAHASA DAERAH TIDORE

Mansyur, Muh. Irfan Mansyur (2024) PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM KLASIFIKASI SUARA BERDASARKAN BAHASA DAERAH TIDORE. Sarjana thesis, Universitan Khairun.

	Text COVER .pdf - Published Version Download (146kB)
	Text ABSTRAK.pdf - Published Version Download (125kB)
	Text BAB I.pdf - Published Version Download (109kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (128kB)
	Text SKRIPSI_MUH. IRFAN MANSYUR_07352011055.pdf - Published Version Download (2MB)

Abstract

Bahasa adalah atribut manusiawi yang membedakan manusia dari makhluk lain. Studi ini dilakukan dengan mengklasifikasikan suara berdasarkan bahasa daerah Tidore menggunakan algoritma KNearest Neighbor (KNN). Data suara dalam bahasa Tidore dan Indonesia dikumpulkan melalui rekaman, kemudian diekstraksi fiturnya menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Algoritma KNN diterapkan untuk klasifikasi dengan jumlah tetangga (k) yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN dapat mengklasifikasikan suara ke dalam dua kelas (bahasa Tidore dan Indonesia) dengan cukup baik. Akurasi model bervariasi tergantung jumlah tetangga yang digunakan, dengan akurasi tertinggi 97,01% pada k=1, 76,62% pada k=3, dan 66,67% pada k=5. Penggunaan 3 tetangga memberikan keseimbangan yang lebih baik antara bias dan varians. Metode pengujian white box juga diterapkan untuk menguji proses ekstraksi dan penyimpanan fitur. Penelitian ini berkontribusi pada upaya pelestarian bahasa daerah Tidore melalui teknologi pengenalan suara. Kata kunci : Klasifikasi Suara, Bahasa Daerah Tidore, K-Nearest Neighbor, Mel Frequency Cepstral Coefficients, Ekstraksi Fitur

Actions (login required)

View Item