Penelitian gamelan tuning adalah merumuskan teknik penyetelan gamelan Jawa. Gamelan pelaras. Belum ada teori atau cara kerja penyetelan gamelan, harmonisator umumnya masih mengandalkan insting dan pengalaman. Hal ini mengakibatkan generasi berikutnya sulit untuk meniru generasi senior, dan ada kemungkinan ilmu laras gamelan terdistorsi karena kematian Umpu untuk menyelaraskan gamelan. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan teknik dan juga mencari jawaban terhadap perspektif pelaku. Fokus dari penelitian ini adalah untuk mengungkapkan masalah yang terkait dengan teknik tuning, merujuk pada musik gamelan yang ada, dan menentukan rentang, serta gamelan gamelan. Mulai dari sudut pandang ini, penelitian ini akan menggunakan metode kualitatif untuk mengumpulkan dan mengolah data dari aktor, pemilik gamelan, dan seniman sebagai pengguna. Laras gamelan Jawa. ABSTRACTJavanese gamelan tunings research is an attempt to formulate a Javanese gamelan tunings techniques. There are various issues that still a mystery in Pelaras gamelan. There has been no theory or the workings of gamelan tunings, pelaras generally still rely on instinct and experience. This resulted in the next generation is difficult to imitate the senior generation, and it is possible gamelan tunings science is distorted due to the death of Umpu pelaras gamelan. This study aims to formulate techniques and also seek answers gamelan tunings issues from the perspective of the perpetrator (pelaras gamelan). The focus of this study is to reveal the problems associated with the technique tunings, mbabon process (refer to the existing gamelan tones), and specify ranges, as well as embat gamelan. Starting from this point of view, the study will use a method kulalitatif to collect and process data from pelaras (actor), the owner of gamelan, and artists as a user. Through this way is expected to uncover problems Javanese gamelan tunings.
<p class="Abstrak">Identifikasi kayu salah satu kebutuhan untuk mendukung pemerintah dan kalangan bisnis kayu untuk melakukan perdagangan kayu secara legal. Keahlian khusus dan waktu yang cukup dibutuhkan untuk memproses identifikasi kayu di laboratorium. Beberapa metodologi penelitian sebelumnya, proses identifikasi kayu masih dengan cara menggabungkan sistem manual menggunakan anatomi DNA kayu. Sedangkan penggunaan sistem komputer diperoleh dari citra penampamg melintang kayu secara proses mikrokopis dan makroskopis. Saat ini, telah berkembang teknologi computer vision dan machine learning untuk mengidentifikasi berbagai jenis objek, salah satunya citra kayu. Penelitian ini berkontribusi dalam mengklasifikasi beberapa spesies kayu yang diperdagangkan menggunakan Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). Kebaruan penelitian ini terletak pada arsitektur DCNN yang bernama Kayu7Net. Arsitektur Kayu7Net yang diusulkan memiliki tiga lapisan konvolusi terhadap tujuh spesies dataset citra kayu. Pengujian dengan merubah citra input menjadi berukuran 600×600, 300×300, dan 128×128 piksel serta masing-masing diulang pada epoch 50 dan 100. DCNN yang diusulkan menggunakan fungsi aktivasi ReLU dengan batch size 32. ReLU bersifat lebih konvergen dan cepat saat proses iterasi. Sedangkan Fully-Connected (FC) berjumlah 4 lapisan akan menghasilkan proses training yang lebih efisien. Hasil eksperimen memperlihatkan bahwa Kayu7Net yang diusulkan memiliki nilai akurasi sebesar 95,54%, precision sebesar 95,99%, recall sebesar 95,54%, specificity sebesar 99,26% dan terakhir, nilai F-measure sebesar 95,46%. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur Kayu7Net lebih unggul sebesar 1,49% pada akurasi, 2,49% pada precision, dan 5,26% pada specificity dibandingkan penelitian sebelumnya.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Abstrak"><em>Wood identification is one of the needs to support the government and the wood business community for a legally wood trading system. Special expertise and sufficient time are needed to process wood identification in the laboratory. Some previous research works show that the process of identifying wood combines a manual system using a wood DNA anatomy. While, the use of a computer system is obtained from the wood image of microscopic and macroscopic process. Recently, the latest technology has developed by using the machine learning and computer vision to identify many objects, the one of them is wood image. This research contributes to classify several the traded wood species by using Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). The novelty of this research is in the DCNN architecture, namely Kayu7Net. The proposed of Kayu7Net Architecture has three convolution layers of the seven species wood image dataset. The testing changes the wood image input to 600×600, 300×300, and 128×128 pixel, respectively, and each of them repeated until 50 and 100 epoches, respectively. The proposed DCNN uses the ReLU activation function and batch size 32. The ReLU is more convergent and faster during the iteration process. Whereas, the 4 layers of Fully-Connected (FC) will produce a more efficient training process. The experimental results show that the proposed Kayu7Net has an accuracy value of 95.54%, a precision of 95.99%, a recall of 95.54%, a specificity of 99.26% and finally, an F-measure value of 95.46%. These results indicate that Kayu7Net is superior by 1.49% of accuracy, 2.49% of precision, and 5.26% of specificity compared to the previous work. </em></p><p class="Abstrak"> </p>
<p>Mahasiswa di setiap perguruan tinggi dituntut untuk memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang memenuhi syarat dengan prestasi akademik. Hasil dari pembelajaran mahasiswa didapat dari ujian teori dan praktek, setiap mahasiswa wajib menuntaskan nilai sesuai kriteria kelulusan minimum dari masing-masing dosen pengajar, jika dibawah batas minimum maka mahasiswa mengikuti her. Her adalah salah satu cara untuk menuntaskan kriteria kelulusan minimum. Mahasiswa yang mengikuti her setiap semesternya hampir mencapai angka yang relatif tinggi dari jumlah seluruh mahasiswa. Untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang mengikuti her maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat mengurangi hal tersebut, dengan metode <em>Support Ve</em><em>c</em><em>tor Machine</em> (SVM) dan <em>Decision Tree </em>(DT). SVM dan DT adalah salah satu metode klasifikasi <em>supervised learning</em>. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan SVM dan DT. SVM dapat menghilangkan hambatan pada data, memprediksi, mengklasifikasikan dengan sampling kecil dan dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi kesalahan. Klasifikasi data siswa yang melakukan her/peningkatan dengan mengimprovisasi model kernel untuk visualisasi termasuk bar, histogram, dan sebaran<em> </em>begitu juga<em> Decision Tree </em>mempunyai kelebihan tersendiri. Dari hasil penelitian ini telah didapatkan akruasi dan presisi model DT lebih besar dibandingkan dengan SVM, akan tetapi untuk <em>recall </em>DT lebih kecil dibandingkan SVM.</p><p> </p><p><em><strong>Abstract</strong></em></p><p><em><strong><br /></strong></em></p><p class="Abstract"><em>Students in each tertiary institution are required to obtain knowledge and skills that meet the requirements with academic achievement. The results of student learning are obtained from the theory and practice exams, each student is required to complete grades according to the minimum graduation criteria of each teaching lecturer, if below the minimum limit then students take remedial. Remedial is one way to complete the minimum passing criteria. Students who take remedial every semester almost reach a relatively high number of the total number of students. To reduce the number of students who take remedial, a method that can reduce this is needed, with the Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree (DT) methods. SVM and DT are one of the supervised learning classification methods. Therefore, in this study using SVM and DT. SVM can eliminate barriers to data, predict, classify with small sampling and can improve accuracy and reduce errors. Data classification of students who do remedial/improvements by improving the kernel model for visualization including bars, histograms, and distributions as well as the Decision Tree has its own advantages. From the results of this study it has been obtained that the accuracy and precision of DT models is greater than that of SVM, but for recall DT is smaller than SVM.</em></p><p><em><strong><br /></strong></em></p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.