Uji kualitas kicau Burung Lovebird pra-kontes Dengan metode K-Nearest Neighbor

INDONESIA:

Indonesia merupakan suatu negara yang memiliki keanekaragaman hayati salah satunya yaitu mengenai burung kicau dimana pada masa sekarang burung kicau dijadikan sebagai suatu seni yang banyak disukai oleh masyarakat sekitarnya. Keunikan burung kicau menjadi suatu hal yang membuat banyak masyarakat memilih untuk memelihara burung kicau untuk mengikutsertakan burungnya dalam kontes kicau burung. Salah satunya adalah burung lovebird, untuk menghasilkan kicauan burung yang berkualitas baik dan berprestasi, pelatih perlu memberikan vitamin dan makanan bernutrisi, melatihnya agar selalu berkicau, memutar rekaman kicauan terbaik, melatihnya bergerak lincah dan lain sebagainya yang membantu meningkatkan kualitas kicauannya. Setelah aktifitas tersebut, tahap selanjutnya yaitu melakukan proses pengujian kicau lovebird berdasarkan penilaian secara subyektif dari indra pendengaran para senior kicau lovebird. Berdasarkan hal ini, maka peneliti membuat sistem yang dapat menguji kualitas kicau burung lovebird secara mandiri sebelum mengikuti kontes kicau. Metodologi penelitian dalam pengembangan aplikasi uji kualitas kicau burung lovebird ini menggunakan metode k-nearest neighbor dengan memanfaatkan ekstaksi ciri dari nilai minimal, maksimal amplitudo dan standar deviasi suara lovebird. Hasil dari penelitian ini berupa: (1). Dapat membangun sistem aplikasi uji kualitas kicau burung lovebird dengan menggunakan aplikasi Matlab. (2). Tingkat akurasi diperoleh sebesar 90%. (3). Nilai presisi yang diperoleh sebesar 83,33. (4). Dengan recall sebesar 100%. (5). Berdasarkan total kinerja yang telah diketahui, maka dapat disimpulkan bahwa metode k-nearest neighbor dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas kicau burung lovebird, dan sudah mendapatkan nilai akurasi yang baik karena tingkat akurasi yang dieroleh mencapai lebih dari 80%.

ENGLISH:

Indonesia is a country that has biodiversity, one of which is about birdsong where in the present birdsong is used as an art that is liked by the surrounding community. The uniqueness of birdsong is something that makes many people choose to keep birdsong to include their birds in birdsong contests. One of them is lovebird, to produce good quality and achievement birdsong, the trainer needs to provide vitamins and nutritious food, train it to always chirp, play the best birdsong recordings, train it to move agile and so on that helps improve the quality of its song. After the activity, the next step is to conduct the lovebird birdsong test process based on subjective judgments from the senses of hearing of senior lovebird birdsong. Based on this, the researchers created a system that can independently test the quality of lovebird birdsong before participating in a birdsong contest. The research methodology in developing the lovebird birdsong quality test application uses the k-nearest neighbor method by utilizing feature extraction from the minimum value, maximum amplitude and lovebird standard deviation. The results of this research are: (1). Can build a lovebird quality test application system using the Matlab application. (2). The level of accuracy is 90%. (3). The precision value obtained is 83.33. (4). With a recall of 100%. (5). Based on the total performance that has been known, it can be concluded that the k-nearest neighbor method can be used to classify the quality of lovebird birdsong, and has obtained a good accuracy value because the level of accuracy obtained reaches more than 80%.