PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MENGIDENTIFIKASI JENIS IKAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Abstrak: Selama ini, pemenuhan kebutuhan ilmu yang mempelajari suara-suara di bawah air menunjukkan perkembangan yang cukup baik. Pengenalan sinyal suara dengan jaringan syaraf tiruan dapat dimengerti melalui beberapa metode ekstraksi ciri. Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem untuk mengidentifikasi jenis ikan. Sinyal suara mula-mula kita dapatkan dari proses perekaman menggunakan sebuah hydrophone. Kemudian sinyal suara dicuplik dengan kecepatan cuplik 44100 Hz. Untuk proses ekstraksi parameter suara digunakan metode Linear Predictive Coding (LPC) untuk mendapatkan koefisien cepstral. Koefisien cepstral LPC ini ditransformasikan ke dalam domain frekuensi dengan Fast Fourier Transform (FFT). Untuk proses pengenalan dan pengambilan keputusan digunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) propagasi balik. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan MATLAB 2010.Pengujian aplikasi ini dilakukan dengan membandingkan hasil pengenalan dari data latih, data uji, dan pengujian langsung. Sedangkan pada jaringan dilakukan variasi menggunakan 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 hidden layer. Berdasarkan hasil pengujian data latihtingkat pengenalan untuk masing-masing variasi jaringan dari setiap jenis ikan tidak menunjukkan perbedaan hasil pengujian, yaitu persentase benar 100%. Berdasarkan hasil pengujian data uji, persentasi tingkat pengenalan sangat bervariasi, dan tingat pengenalan tertinggimencapai 86,6%. Hasil pengujian langsung juga memiliki persentasi tingkat pengenalan yang bervariasi, dan tingkat pengenalan tertinggi mencapai 50%. Maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini sudah cukup baik untuk mengidentifikasi jenis ikan.
Kata kunci: linear predictive coding, fast fourier transform, jaringan saraf tiruan propagasi balik
Penulis: Dita Marta Dewi Onasiska, Achmad Hidayatno, and Aris Triwiyatno
Kode Jurnal: jptlisetrodd150600

JURNAL BERHUBUNGAN: