English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Bagi sebagian orang, suara tangisan bayi terdengar sangat mengganggu, apalagi jika tangisannya berlarut-larut. Sulit untuk dimengerti arti dari suara tangisan bayi. Di era teknologi informasi, pengenalan suara tangisan bayi dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Hal tersebut tentu dapat membantu bagi orang tua untuk mengenali kebutuhan bayi agar dapat segera tenang. Untuk mengidentifikasi suara tangisan bayi dapat menggunakan salah satu algoritma klasifikasi di bidang Machine Learning, salah satunya adalah algoritma K-Nearest Neighbour. Langkah pertama untuk melakukan klasifikasi suara tangisan bayi, yakni data audio suara tangisan bayi diubah menjadi data numerik yang disebut proses ekstraksi fitur yang menghasilkan Prosodic Features. Setelah melewati proses ekstraksi fitur perlu dilakukan identifikasi pola untuk mendapatkan perbedaan pola  antara satu data suara tangisan bayi dengan data suara tangisan bayi yang lain menggunakan Metode Moment of Dsitribution. Pengenalan suara tangisan bayi dilakukan dengan menerapkan algoritma klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbour. Akurasi terbaik pada proses klasifikasi menggunakan data sampling Percentage Rate yaitu 76% dimana nilai K yang digunakan adalah 9. Sedangkan akurasi terbaik pada proses klasifikasi menggunakan data sampling Leave One Out yaitu 42% dengan nilai K yang digunakan adalah 5.

Klasifikasi Suara Tangisan Bayi Berdasarkan Prosodic Features Menggunakan Metode Moments of Distribution dan K-Nearest Neighbours