Anura merupakan salah satu ordo dari amfibi yang dapat ditemukan di Indonesia. Anura biasa dikenal dengan katak atau kodok. Selama beberapa tahun ini, keanekaragaman katak telah menurun dengan cepat dikarenakan beberapa masalah yaitu hilangnya habitat dan pencemaran lingkungan. Penurunan populasi katak sangat berdampak negatif terhadap seluruh ekosistem. Sehingga, mengidentifikasi katak sangat penting dilakukan karena katak memiliki peranan penting terhadap rantai makanan. Dalam penelitian terdapat beberapa tahap untuk melakukan klasifikasi suara katak berdasarkan nilai dimensi fraktalnya diantaranya yaitu pre-processing, ekstraksi ciri, perhitungan nilai dimensi fraktal, dan klasifikasi.
Terdapat dua tahapan dalam pre-processing diantaranya yaitu proses filtering dengan tujuan menghilangkan noise pada suara katak dan proses normalisasi. Kemudian untuk proses ekstraksi ciri dari suara katak digunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) yang nantinya dari hasil ekstraksi ciri ini akan dihitung nilai dimensi fraktalnya menggunakan metode Higuchi. Namun sebelum mencari nilai dimensi fraktal hasil dari proses ekstraksi ciri yang berdomain waktu dirubah ke dalam domain frekuensi menggunakan Fast Fourier Transform (FFT). Setelah didapatkan karakteristik dari suara katak berupa nilai dimensi fraktal, maka proses selanjutnya yaitu klasifikasi. Sebelum melakukan proses klasifikasi, dilakukan proses pembagian data nilai dimensi fraktal menggunakan k-fold cross validation dengan nilai k=5 yang berarti bahwa data dibagi menjadi 5 partisi dan dilakukan 5 kali iterasi. Perlu diketahui data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 100 sampel data dari 10 spesies (kelas). Pada proses klasifikasi metode yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN). Dalam penelitian ini dilakukan beberapa kali percobaan untuk nilai K, diantaranya yaitu K= 1, 3, 5, 7, dan 9. Dari ke-5 nilai K yang digunakan diperoleh nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 81,25% untuk nilai K=5. Dengan demikian metode perhitungan dimensi fraktal menggunakan metode Higuchi dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat digunakan untuk proses kalsifikasi suara katak.
Kata Kunci anura, sinyal suara katak, dimensi fraktal Higuchi,
K-Nearest Neighbor, Discrete Wavelet Transform (DWT)
Anura is one of the species of amphibians that can be found in Indonesia. Anura is commonly known as frog. Over the past few years, the diversity of frogs has declined rapidly due to several problems, namely lost habitat and environmental pollution. The decline in frog populations has a very negative impact on the entire ecosystem. So, identifying frog is very important because frog have an important role in the food chain. In this study there are several stages to classify the sound of frog based on fractal dimension values including the pre-processing, feature extraction, calculation of value fractal dimension, and classification.
There are two stages in pre-processing including filtering with the aim of eliminating noise in sound of frog and the normalization process. Then for the feature extraction process from the sound of frogs used the Discrete Wavelet Transform (DWT) method which is from the results of this feature extraction will calculate the fractal dimension value using the Higuchi method. But before looking for fractal dimension values the results of feature extraction processes that have time domains are changed into the frequency domain using Fast Fourier Transform (FFT). After getting the characteristics of the frog sound in the form of fractal dimension values, the next process is classification. Before carrying out the classification process, the data distribution process from the value fractal dimension using the k-fold cross validation with a value of k = 5, which means that the data is divided into 5 partitions and 5 iterations are performed. Please note the data used in this study is 100 data samples from 10 species (classes). In the classification process the method used is K-Nearest Neighbor (K-NN). In this study, several trials were conducted for K values, including K = 1, 3, 5, 7, and 9. From the 5 K values used the best accuracy value was obtained at 81.25% for K = 5. Those the method of calculating Higuchi's fractal dimension and the K-Nearest Neighbor (K-NN) classification method can be used for sound of frog calcification.
Keyword anura, frog voice signal, Higuchi fractal dimension,
K-Nearest Neighbor, Discrete Wavelet Transform (DWT).