KLASIFIKASI BURUNG NOKTURNAL BERDASARKAN SUARA MENGGUNAKAN DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Abstrak

Burung nokturnal merupakan jenis burung yang aktif di malam hari dan beristirahat di siang hari. Karena lebih aktif pada saat hari telah gelap, burung nokturnal menjadi sulit untuk ditemui keberadaannya. Namun, setiap burung memiliki suara khas yang berbeda-beda sehingga melalui suara yang dikeluarkan dapat dimanfaatkan untuk mengetahui keberadaan suatu spesies burung nokturnal dengan mengklasifikasikan burung nokturnal menggunakan dimensi fraktal. Pada penelitian kali ini akan diklasifikasikan burung nokturnal dengan menggunakan metode Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan pada penelitian ini  sebanyak 120 data dengan masing-masing 15 data untuk 8 spesies burung yang berbeda, yaitu burung Eastern whip-poor-will, burung European nightjar, burung Eurasian stone-curlew, burung kowak-malam abu, burung Pauraque, burung Short-tailed nighthawk, burung Striped owl, dan burung Long-tailed potoo. Langkah pertama adalah dilakukan pre-processing pada data dan dilanjutkan dengan ekstraksi ciri data sinyal suara menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dengan tipe mother wavelet Daubechies 4 dengan dekomposisi 5 level. Setelah itu, dicari nilai dimensi fraktal dari setiap data hasil ekstraksi ciri dengan metode Higuchi. Nilai dimensi fraktal yang diperoleh dibagi menjadi data latih dan data uji yang selanjutnya diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor. Dari penelitian ini diperoleh akurasi tertinggi sebesar 87,5% pada K-max metode Higuchi 50 dan 60 dengan K=3 pada KNN. Hal ini menunjukkan bahwa dimensi fraktal Higuchi dan metode pengklasifikasian KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan burung nokturnal berdasarkan suara.

Kata Kunci: Suara, Burung nokturnal, Dimensi Fraktal Higuchi, K-Nearest Neighbor.