STELLA MAUREEN IGNACIA, SANTOSO PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE BERBASIS DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI VOKALISASI AYAM. [TA] (Submitted)
|
Text
312110014_Stella Maureen Ignacia Santoso_LapTA.pdf Download (10MB) | Preview |
Abstract
Vokalisasi ayam memiliki peran penting dalam memahami perilaku dan kondisi biologis unggas, terutama dalam konteks peternakan modern yang menuntut efisiensi dan otomatisasi. Sistem klasifikasi suara ayam secara otomatis dapat menjadi solusi untuk mendeteksi situasi tertentu, seperti ancaman atau kondisi pasca bertelur, guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat dalam manajemen ternak.
Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi vokalisasi ayam menggunakan pendekatan deep learning serta mengimplementasikannya ke dalam aplikasi mobile berbasis Android. Vokalisasi ayam yang diklasifikasikan terdiri dari empat kelas, yaitu: suara ayam betina marah, suara ayam betina memanggil jantan, suara ayam ketika ada ancaman, dan suara ayam betina setelah bertelur. Terdapat 3 metode deep learning yang dibandingkan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Transformer, dan DeepSpeech. Dataset terdiri dari 1.403 file audio 4 detik, dibagi menjadi data pelatihan dan validasi. Data pengujian menggunakan data tersendiri. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi pelatihan, validasi, pengujian, serta ukuran file model untuk mempertimbangkan efisiensi deployment.
Hasil menunjukkan bahwa Transformer memberikan akurasi pengujian 100% pada semua kelas dengan ukuran file 3.35 MB, dan dipilih untuk implementasi aplikasi, yang menghasilkan akurasi per kelas: ayam betina marah 6.67%, ayam betina memanggil jantan 100%, ayam ketika ada ancaman 93.33%, dan ayam betina setelah bertelur 100%.
| Item Type: | TA |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Android, CNN, Deep learning, DeepSpeech, Klasifikasi vokaliasi ayam, Transformer |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Fakultas Teknologi dan Desain > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | adminperpus ma chung |
| Date Deposited: | 30 Oct 2025 05:57 |
| Last Modified: | 30 Oct 2025 05:57 |
| URI: | http://repository.machung.ac.id/id/eprint/951 |
Actions (login required)
 |
View Item |