Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Mendeteksi Jenis Burung Berdasarkan Pola Suaranya

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 3 No. 2 (2016) · pp. 126–132

DOI
10.25126/jtiik.201632183
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2016-06-20
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
en

Abstract

AbstrakIlmuwan biologi terutama di bidang biodifersitas, terus melakukan penelitian tentang spesies hewan yang ada di dunia. salah satu hewan yang spesiesnya memiliki banyak variasi adalah burung. Tiap jenis burung memiliki perbedaan-perbedaan, mulai dari bentuk anggota tubuhnya, prilakunya, makanannya hingga suaranya. Ilmuwan sering juga mengalami kesulitan untuk melakukan pengamatan di alam. Misalnya, untuk mengetahui spesies burung apa saja yang ada di suatu daerah, mereka harus hadir di suatu wilayah, dan menelusuri setiap pelosok. kadang kala kehadiran mereka di tempat tersebut dalam jangka waktu lama, malah mengusik burung yang ada, dan burung-burung malah pergi meninggalkan tempat, sebelum berhasil diamati. Salah satu cara untuk mendeteksi burung apa saja yang ada di suatu wilayah, tanpa harus mengusik keberadaan burung adalah dengan menggunakan alat bantu. Bisa dengan menggunakan kamera video untuk mengambil gambar lingkungan sekitar, atau dengan perekam suara, untuk merekam suara burung yang ada di sana. Untuk itu penelitian ini ditujukan untuk membuat sebuah pengklasifikasi suara burung secara otomatis. Fitur yang digunakan adalah rhythm, pitch, mean, varian, min, max, dan delta dari suara burungnya. dari hasil klasifikasi 4 jenis burung, didapatkan hasil rata-rata akurasi terbaik sebesar 88.82%. Kata Kunci: suara burung, klasifikasi, rhythm, pitchAbstractMany of Biologi scientist, especially in the field of biodiversity, conduct research on the animal species that exist in the world. One of the animal which is largely diverse in species is bird. Each species of birds have differences, from the shape of his body, his behavior, his food to it's voice. Scientists often find it difficult to make observations in nature. For example, to determine which species of birds present in an area, they should be present in an area, and explore every corner. sometimes their presence in that place for a long time, even disturb the bird, and they leaving the place, before been observed. One way to detect any bird that is in an area, without having to disturb the presence of birds is to use the automatic tools. For example to use a video camera to take pictures of the surrounding environment, or with voice recorders to record the sound of the birds that were there. This study is aimed to create a classifier bird sound automatically. Features used are rhythm, pitch, mean, variance, min, max, and delta of the bird sound samples. of the results of the classification of four types of birds, showed the best average of accuracy is 88.82%. Key Word: bird song, classification, rhythm, pitch.

Collaboration network of the authors

40 authors · 108 co-authorship links · 3 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Universitas Amikom Purwokerto
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Arief Andy SoebrotoUniversity of Brawijaya3
Daneswara JauhariUniversity of Brawijaya3
Dhimas Anjar PrabowoUniversity of Brawijaya3
Fitra Abdurrachman BachtiarUniversity of Brawijaya3
Sutrisno .Affiliation unknown2
Nurul HidayatUniversity of Brawijaya2
Canny Amerilyse CaesarUniversity of Brawijaya2
Latifah HanumUniversity of Brawijaya2
Muhammad FhadliUniversity of Brawijaya2
Anang HanafiUniversity of Brawijaya2
Listiya SurtiningsihUniversity of Brawijaya2
Ahmad Afif SupiantoUniversity of Brawijaya2
Randy Cahya WihandikaUniversity of Brawijaya2
Lailil MuflikhahUniversity of Brawijaya2
Maria Tenika FrestantiyaUniversity of Brawijaya1
Ziya El AriefUniversity of Brawijaya1
Candra DewiUniversity of Brawijaya1
Rina ChristantiUniversity of Brawijaya1
Issa ArwaniUniversity of Brawijaya1
Rekyan RegasariUniversity of Brawijaya1
Muhammad SyafiqUniversity of Brawijaya1
Achmad Jafar Al KadafiUniversity of Brawijaya1
Rizka Husnun ZakiyyahUniversity of Brawijaya1
Wanda Athira LuqyanaUniversity of Brawijaya1
Uswatun HasanahUniversitas Amikom Purwokerto1
Lintang Resita MayangsariUniversity of Brawijaya1
Andhica PratamaUniversity of Brawijaya1
Mochammad Ainun NajibUniversity of Brawijaya1
Handika Agus FauziUniversity of Brawijaya1
Sutrisno SutrisnoUniversity of Brawijaya1
Aryeswara SunaryoUniversity of Brawijaya1
Maryamah .University of Brawijaya1
Moh. Fadel AsikinUniversity of Brawijaya1
Daisy KurniawatyUniversity of Brawijaya1
Selly Kurnia SariUniversity of Brawijaya1
Putra Pandu AdikaraUniversity of Brawijaya1
Muhammad Nugraha Delta RevanzaAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Mendeteksi Jenis Burung Berdasarkan Pola Suaranya</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Setiawan, Budi Darma</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Cholissodin, Imam</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Putri, Rekyan Regasari Mardi</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">AbstrakIlmuwan biologi terutama di bidang biodifersitas, terus melakukan penelitian tentang spesies hewan yang ada di dunia. salah satu hewan yang spesiesnya memiliki banyak variasi adalah burung. Tiap jenis burung memiliki perbedaan-perbedaan, mulai dari bentuk anggota tubuhnya, prilakunya, makanannya hingga suaranya. Ilmuwan sering juga mengalami kesulitan untuk melakukan pengamatan di alam. Misalnya, untuk mengetahui spesies burung apa saja yang ada di suatu daerah, mereka harus hadir di suatu wilayah, dan menelusuri setiap pelosok. kadang kala kehadiran mereka di tempat tersebut dalam jangka waktu lama, malah mengusik burung yang ada, dan burung-burung malah pergi meninggalkan tempat, sebelum berhasil diamati. Salah satu cara untuk mendeteksi burung apa saja yang ada di suatu wilayah, tanpa harus mengusik keberadaan burung adalah dengan menggunakan alat bantu. Bisa dengan menggunakan kamera video untuk mengambil gambar lingkungan sekitar, atau dengan perekam suara, untuk merekam suara burung yang ada di sana. Untuk itu penelitian ini ditujukan untuk membuat sebuah pengklasifikasi suara burung secara otomatis. Fitur yang digunakan adalah rhythm, pitch, mean, varian, min, max, dan delta  dari suara burungnya. dari hasil klasifikasi 4 jenis burung, didapatkan hasil rata-rata akurasi terbaik sebesar 88.82%. Kata Kunci : suara burung, klasifikasi, rhythm, pitchAbstractMany of Biologi scientist, especially in the field of biodiversity, conduct research on the animal species that exist in the world. One of the animal which is largely diverse in species is bird. Each species of birds have differences, from the shape of his body, his behavior, his food to it's voice. Scientists often find it difficult to make observations in nature. For example, to determine which species of birds present in an area, they should be present in an area, and explore every corner. sometimes their presence in that place for a long time, even disturb the bird, and they leaving the place, before been observed. One way to detect any bird that is in an area, without having to disturb the presence of birds is to use the automatic tools. For example to use a video camera to take pictures of the surrounding environment, or with voice recorders to record the sound of the birds that were there. This study is aimed to create a classifier bird sound automatically. Features used are rhythm, pitch, mean, variance, min, max, and delta of the bird sound samples. of the results of the classification of four types of birds, showed the best average of accuracy is 88.82%. Key Word : bird song, classification, rhythm, pitch.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2016-06-20</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/183</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.201632183</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 3 No 2: Juni 2016; 126-132</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 3 No. 2: Juni 2016; 126-132</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.201632</dc:source>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/183/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2016 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>