Image of Identifikasi kerusakan mobil toyota avanza berdasarkan suara mesin menggunakan metode mel frequency cepstrum coefficients (MFCC) dan hidden markov model (HMM)

Text

Identifikasi kerusakan mobil toyota avanza berdasarkan suara mesin menggunakan metode mel frequency cepstrum coefficients (MFCC) dan hidden markov model (HMM)

Mobil merupakan jenis mobil keluarga yang paling banyak diminati oleh masyarakat di Indonesia. Mobil ini diproduksi oleh perusahaan Toyota ini merupakan salah satu mobil yang paling banyak dígunakan di Indonesia, namun pengetahuan mengenai perawatan dan komponen mesin masih sangat sering luput dari perhatian. Hal ini menyebabkan terjadínya kerusakan pada komponen mesin. Kerusakan yang tidak segera diperbaiki menyebabkan kerusakan pada komponen lainya. Mesin mobil yang mengalami kerusakan akan cenderung mengeluarkan suara yang berisik dan kasar. Berdasarkan suara tersebut dapat dilakukan identifikasi kerusakan pada komponen mobil. Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengenali suara mesin mobil yang mengalami kerusakan. Data suara diambil dengan menggunakan smartphone dengan jarak 15 cm dari mesin mobil Toyota Avanza. Suara yang direkam akan dilakukan proses ekstraksi ciri suara dengan menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) dan selanjutnya akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM). Metode MFCC digunakan untuk melakukan proses pengolahan suara dengan melakukan ekstraksi sinyal suara untuk mendapatkan sebuah ciri dari suara. Metode MFCC terdiri dari beberapa tahapan yaitu pre-emphasis, framing, windowing, Fast Fourier Transform (FFT) dan Discrete Cosine Transform (DCT). Setelah dilakukan ekstraksi ciri dari suara, akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode HMM. Pada metode HMM terdapat 3 tahap dalam prosesnya yaitu evaluation, decoding, dan learning. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi suara mesin mobil yang terdapat kerusakan. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah sistem yang dapat menjadi sarana bagi masyarakat sebagai aplikasi yang mampu mengidentifikasi kerusakan awal pada mobil schingga dapat melakukan pencegahan terjadinya penyebaran kerusakan pada mesin mobil. Penclitian ini menggunakan sebanyak 625 data rekaman suara mesin mobil Toyota Avanza. Rekaman diambil mesin mobil Avanza dengan kondisi normal, altenator, bearing, idler, kompresor dan waterpump. Sebanyak 456 data latih dan 196 data uji digunakan dalam penclitian. Dari 196 data uji terdapat kegagalan prediksi sebanyak 2 kali pada label bearing dan kompresor. Hasil akhir dari penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 98.71%.

Ketersediaan
TI21/032TI 21/032Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi & Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
TI 21/032
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
TI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Trilogi University--Information technology
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar