Perbandingan Loss Function pada Siamese Network untuk Autentikasi Pengguna Menggunakan Suara

Hermanto, Hermanto (2021) Perbandingan Loss Function pada Siamese Network untuk Autentikasi Pengguna Menggunakan Suara. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535170007_Hermanto_01 Cover.pdf Download (201kB)
	Text 535170007_Hermanto_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (162kB)
	Text 535170007_Hermanto_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (138kB)
	Text 535170007_Hermanto_04 Abstrak.pdf Download (198kB)
	Text 535170007_Hermanto_05 Kata Pengantar.pdf Download (192kB)
	Text 535170007_Hermanto_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (282kB)
	Text 535170007_Hermanto_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (257kB)
	Text 535170007_Hermanto_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (961kB)
	Text 535170007_Hermanto_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (301kB)
	Text 535170007_Hermanto_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (295kB)
	Text 535170007_Hermanto_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (200kB)
	Text 535170007_Hermanto_12 Daftar Pustaka.pdf Download (148kB)
	Text 535170007_Hermanto_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 535170007_Hermanto_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (144kB)

Abstract

Metric learning merupakan suatu model dalam machine learning yang bertugas untuk mengukur kesamaan antara beberapa sampel masukan dengan menggunakan jarak yang optimal dalam proses pembelajaran. Salah satu penerapan dari metric learning adalah Siamese network, Siamese network yang sering dikenal juga dengan Convolutional neural network yang unik. Dalam penerapannya Siamese network mengukur jarak antara sampel input dalam pembelajaran dengan menggunakan loss function dalam perhitungan jarak tersebut, sehingga dalam skripsi ini bertujuan untuk membandingkan beberapa loss function yang berbeda sehingga dapat menghasilkan suatu model siamese network yang optimal. Dalam proses penelitian digunakan 4 fungsi loss yaitu contrastive loss, triplet loss, quadruplet loss, dan angular loss, proses pelatihan dilakukan dengan menggunakan 185 data suara yang telah disimpan dalam format file WAV (Waveform Audio) dan diuji dengan sebanyak 50 rekaman dengan format yang sama dengan data pelatihan. Setelah melalui proses pelatihan didapatkan nilai akurasi untuk masing-masing fungsi loss yaitu 88,378% untuk contrastive loss, 67,567% untuk triplet loss, 58,108% untuk quadruplet loss, dan 69,459 untuk angular loss. Sehingga dapat disimpulkan bahwa berdasarkan percobaan yang dilakukan, ditemukan bahwa contrastive loss merupakan fungsi loss terbaik dalam hal ini.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Autentifikasi, Loss function, Siamese network, Suara
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	05 May 2021 14:56
Last Modified:	18 Aug 2021 09:31
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/27949

Actions (login required)

View Item