ABSTRAKSI: Perkembangan teknologi pencarian atau sering disebut search engine sekarang ini mulai beragam, banyak perkembangan mulai dari mesin pencari kata, pencari gambar, pencari web dan lain-lain. Sebenarnya search engine sendiri mempunyai istilah sebagai mesin pencari, mesin pencari ini akan menampilkan informasi berdasarkan permintaan dari user penyari konten, konten yang ditampilkan adalah konten yang memang sudah terindeks dan tersimpan di database.
Pada umumnya sebuah search engine ini hanyalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk mencari sebuah data dengan masukan berupa teks yang diketik oleh keyboard. Pada tugas akhir ini saya akan mencoba untuk membuat sebuah aplikasi search engine dengan menggunakan masukan berupa suara manusia yang berupa nyanyian dan sebuah instrumen musik yaitu gitar. Klasifikasi yang akan saya gunakan ialah Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (JST-LVQ) dan Euclidean Distance sebagai pengenalan suara yang nanti akan dibandingkan dari kedua metode tersebut.
Hal pertama yang dilakukan adalah suara dari nyanyian dan suara dari instrumen gitar yang direkam, lalu suara tersebut diolah secara digital, kemudian dilanjutkan dengan proses ekstraksi suara yaitu dengan menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Keluarannya adalah berupa judul lagu yang kita cari. Dengan adanya aplikasi ini dapat mempermudah untuk mencari sebuah lagu dengan dengan ketepatan 60% untuk suara manusia, 30% untuk suara gitar dan 30% untuk suara manusia dan gitar.
Kata Kunci : Search Engine, Learning Vector Quantization, Euclidean Distance, Mel Frequency Cepstral CoefficientABSTRACT: More various development phenomenon of searching technology (search engine) have been increasing nowadays, starting from word search engine, image search engine, web search engine and so on. Search engine itself is a computer program that will display the information based on the seeking content user’s request, which the displayed-content has been already indexed and saved in the database.
Generally, search engine is an application that used to seek a data with text input typed by the keyboard. In this final project, I will try to make a search engine application with human singing voice and guitar sound. The classification that I used is Learning Vector Quantization Artificial Neural Network (ANN-LVQ) anda Euclidean Distance as speech recognition which will be compared from both methods.
The first thing to do is recording of human voice anda guitar sound, then the sound is processed digitally, followed by the sound extraction process using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). The output is in the form of the title track that we are looking for. With this application is to be easier to find a song with 60% precision for human voice, 30% precision for guitar sound and 30% precision for the compound between human voice and guitar sound.
Keyword: Search Engine, Learning Vector Quantization, Euclidean Distance, Mel Frequency Cepstral Coefficient