UPT Perpustakaan UM

  • Beranda
  • Informasi
  • Repository UM
  • SIPADU UM
  • OPAC SIPADU

Pencarian Spesifik

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title

Skripsi

Klasifikasi lirik lagu berbahasa Indonesia berdasarkan kategori pendengar menggunakan metode baive-Bayes dengan psikologi pendengar / Muhammad Guntur Aji Purnama

Purnama, Muhammad Guntur Aji - Nama Orang;

Abstrak
ABSTRAK Purnama Muhammad Guntur Aji. Klasifikasi Lirik Lagu Berbahasa Indonesia Berdasarkan Kategori Pendengar Menggunakan Metode Na ve-Bayes dengan Psikologi Pendengar. Skripsi S1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang Pembimbing (1) Dr. Eng. Muhammad Ashar S.T. M.T. (2) Drs. Wahyu Sakti Gunawan Irianto M.Kom. Kata Kunci Klasifikasi Na ve Bayes Support Vector Machine Decission Tree Teks Lirik Lagu. Kata merupakan hal penting untuk dipahami semua orang secara intelektual. Kata juga memiliki berbagai jenis makna yang semakin banyak dan beragam salah satu contoh pengembangan kata ialah lirik lagu. Lirik lagu didefinisikan sebagai rangkaian kata yang berisi ungkapan perasaan dan pikiran pencipta lagu. Lirik dari sebuah lagu juga merupakan faktor penting karena di dalamnya terdapat pesan yang terkandung dan disampaikan secara tersurat. Rangkaian dan pemilihan kata yang tepat diperlukan dalam membangun lirik dari sebuah lagu. Terutama pada anak usia dibawah umur lirik sangat mempengaruhi karakteristik anak dan dapat memberikan dampak negatif terhadap psikologi anak jika tidak terkontrol. Lirik dapat digunakan sebagai objek penelitian sehingga untuk mengkategorikan lagu dapat diselesaikan dengan menggunakan machine learning Khususnya dalam bidang klasifikasi text. Dalam klasifikasi lirik lagu terdapat beberapa algoritma yang digunakan seperti Iterative Dichotomizer Tree (ID3) dan Support Vector Machine. Terdapat penelitian menggunakan metode Na ve Bayes sebagai penanganan atribut bervarian nol dengan studi kasus pemfilteran konten porno pada web browser. Dalam penelitian ini akurasi yang didapatkan sebesar 96.00%. Konsep logika matematis menyebabkan algoritma ini memiliki tingkat akurasi cukup tinggi. Berdasarkan kelebihan dari algoritma tersebut maka dilakukan penelitian agar diketahui keakuratan data di dalam klasifikasi lirik lagu berdasarkan kategori pendengar. Berdasarkan hasil penelitian metode Na ve-Bayes dapat digunakan untuk klasifikasi lirik lagu berbahasa Indonesia berdasarkan kategori pendengar dengan nilai perhitungan akurasi menggunakan confussion matrix sebesar 97 8%. Kemudian untuk penambahan keakuratan data dalam klasifikasi dilakukan validasi menggunakan sensor NeuroSky yang dipasang pada pengguna dan didapatkan nilai akurasi sebesar 90 28%.


Informasi Detail
DDC
Rs 006.312 PUR k
Prodi
Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2018.
Deskripsi Fisik
xiv, 115 lembar : il., tab. ; 30 cm
Bahasa
Indonesia
No Reg
06066/KI/18
Edisi
Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2018
Subjek
1. KOMPUTER - BAHASA PROGRAM
2. LAGU, LIRIK - KLASIFIKASI
3. COMPUTER - LEARNING PROGRAMMING

Pembimbing
1. Muhammad Ashar ; 2. Wahyu Sakti
Lampiran Berkas
You must be logged in to get fulltext


UPT Perpustakaan UM
  • Berita

Tentang Kami

TIM IT Perpustakaan 2023

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS

Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik