Pratiwi, Putri Ayu Primary Author mixed material bibliography Jakarta Universitas YARSI 2020 monographic id Indonesia

Text

Penelitian ini melakukan eksperimen pengenalan sidik suara menggunakan ekstrasi fitur MFCC lalu dilakukan dengan 2 metode yaitu Multi Layer Perceptron (MLP) dan Convolutional Neural Network (CNN). Pada tahap ekperimen MLP dengan epoch 10 penulis mendapatkan tingkat akurasi yang cukup baik yaitu 98,92% dari training dan validating data, lalu pada tahap ekperiment CNN dengan epoch 10 menggunakan layer CNN7 dengan tingkat akurasi yang cukup baik yaitu 98,87% pada tahap training dataset dan epoch 100 menggunakan layer CNN3 dengan tikat akurasi yang sempurna yaitu 100%. Dari hasil eksperimen tersebut dapat disimpulkan kedua metode tersebut mempunyai tingkat akurasi yang cukup baik dalam pengenalan sidik suara menggunakan ekstrasi fitur MFCC. MULTI LAYER PERCEPTION - IT SIDIK SUARA S-707-FTI Perpustakaan Universitas YARSI Library is the Brain and The Heart of The University S-707-FTI S-707-FTI Perpustakaan 1 - Lt2 (FTI-PSTI) S-707-FTI PENERAPAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT (MFCC) UNTUK MENENTUKAN SIDIK SUARA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK 35210 2021-08-10 08:27:27 2021-08-10 08:28:38 machine generated