Identifikasi Suara Burung Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients Dan Backpropagation Neural Network

Abstrak

Penelitian ini menggabungkan voice recognition dan machine learning untuk membangun sistem yang dapat mengidentifikasi suara, khususnya suara burung. Dengan menggunakan kombinasi Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk mengekstrak ciri suara dan Backpropagation Neural Network (BPNN) sebagai algoritma training, sistem berhasil mengidentifikasi suara burung dengan accuracy tertinggi 95.83% dan accuracy terendah 93.33%. Dari keseluruhan hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang dibangun dapat digunakan untuk proses identifikasi suara burung dengan performansi sistem yang cukup baik.