IMPLEMENTASI EKSTRAKSI FITUR UNTUK PENGELOMPOKAN BERKAS MUSIK BERDASARKAN KEMIRIPAN KARAKTERISTIK SUARA
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Data yang diperoleh tersebut merupakan hasil dari pengelompokan menggunakan algoritma k-means dari fitur-fitur tekstur citra tenun yang diperoleh menggunakan metode
Penelitian ini mengevaluasi data hasil pengukuran dan menghitung nilai dan karakteristik efikasi cahaya global dan difus berdasarkan fluktuasi harian, bulanan dan
4.5 Hasil Uji Coba untuk Mengetahui Pengaruh Perbandingan Jumlah Data Latih dan Data Uji terhadap Hasil Akurasi Uji coba sebanyak 10 kali dengan parameter LVQ yaitu nilai
Berdasarkan hasil uji coba, metode PREACO dengan Kernel Gaussian dapat mengelompokkan dengan baik pada tingkat akurasi pada data wine = 93,8%, dan data T4=99,8%, dan
HASIL & IMPLEMENTASI Hasil pengujian dalam pengelompokan 153 data citra tenun yang digunakan menunjukkan hasil yang berbeda-beda untuk ke-empat sudut
Berdasarkan uji coba yang dilakukan terhadap pengaruh parameter nilai k yang bervariasi, dengan jumlah data uji tetap, didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa semakin besar jumlah nilai
Berdasarkan uji coba sistem yang dilakukan sebanyak 75 kali dengan 210 data alternatif, diperoleh hasil akurasi sistem sebesar 88 %, yang berarti sistem sudah berjalan dengan baik dan
Berdasarkan hasil uji coba kombinasi jumlah neuron pada lapisan 1 dan lapisan 2 terhadap akurasi, dapat diketahui bahwa jumlah neuron pada lapisan 1 sebanyak 2 dan jumlah neuron pada
