Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas pembentukan kata dalam instrumen musik bahasa Rusia. Fokus skripsi ini yaitu pembentukan kata khususnya sufiks yang memiliki makna orang atau dalam instrumen musik disebut pemain musik. Selain sufiks, skripsi ini menjelaskan secara singkat tentang okončanie dan interfiks. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif. Hasil analisis skripsi ini menyatakan bahwa terdapat lima jenis sufiks yang dapat ditambahkan pada instrumen musik bahasa Rusia dan tidak semua instrumen musik dapat diberi sufiks.

---

This paper discusses derivation in musical instrument Russian Language. The focus of this thesis is derivation particularly suffix that has meaning people or in a musical instrument called a musician. In addition to suffix, this thesis briefly describes okončanie and interfiks. The method used is descriptive. The analysis' result of this thesis states that there are five types of suffixes that can be added to the musical instrument Russian Language and not all musical instruments can be given a suffix."

"Skripsi ini membahas peranan Sakamoto Ryūichi terhadap munculnya genre baru dan perkembangan musik populer Jepang. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan desain deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peran Ryuichi Sakamoto berpengaruh terhadap munculnya genre techno-pop di Jepang dan perkembangan musik jenis electronic dan semacamnya pada era selanjutnya. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya artis-artis baru yang mengusung genre techno dan festival musik dengan genre serupa, serta tempat-tempat seperti klub yang menyediakan instrumen elektronik seperti synthesizer bagi para penggemar musik techno.

---

The study focuses on the role of Sakamoto Ryūichi for the born of new music genre and the development of popular music in Japan. This study is categorized as qualitative study with a description method. Result of the study reveals that Sakamoto Ryūichi has played a main role on the new music genre of techno-pop in Japan and the development of the other electronic-music for the following era. It can be seen from many artists who chose this new techno genre and many festival music were conducted with similar genre. Then it is followed by many music clubs which provide electronic instrument such as synthesizer to accommodate the need of techno-music lovers."

"Pada dasarnya pengalaman musik merupakan pengalaman yang kompleks. Ada hal-hal yang hadir di dalam pengalaman mendengarkan musik yang dianggap sepele atau luput dari perhatian pendengarnya. Pengalaman mendengarkan musik merupakan pengalaman yang unik. Musik mampu membuat pendengar tidak hanya merasakan berbagai macam hal, tetapi juga menghadirkan hal-hal yang tidak bersifat fisik. Ketika mendengarkan musik, pendengar mampu mendapatkan gambaran-gambaran yang terkadang bersifat acak. Ada sesuatu yang memengaruhi gambaran tersebut hadir kepada pendengar. Untuk dapat memahami bagaimana gambaran-gambaran tersebut hadir dapat digunakan semiotik. Susanne K. Langer (1895-1985) merupakan salah satu tokoh yang membahas mengenai tanda dan simbol dan membawa pembahasan tersebut ke tingkat yang lebih jauh.

---

Fundamentally, the experience of listening to music is complex. There are things that exist which we often miss or consider as insignificant. The experience of listening to music is unique. Music has the ability to make its listener not only feel, but also see things that aren't physically existing. When listening to music, listeners experience random visual images. There is something which influences those images in appearing into the listeners head. Semiotics is being used to understand the appearance of these images. Susanne K. Langer (1895-1985) is one of the figure who discussed about sign and symbol and took it further to a different level."

"Music in Islam many times instigates a hot debate among Muslims. Is it sunnah, makruh or mubah to name a few of the Islamic jurisdictions on music...."

"Alam sering menjadi inspirasi untuk terciptanya sebuah karya musik.Lagu-lagu balada banyak bercerita tentang keindahan alam

---

"

"Klasifikasi genre musik merupakan salah satu bidang dari Music Information Retrieval (MIR) yang menggunakan pola-pola spektral dalam rekaman audio digital sebagai fitur untuk membentuk sebuah sistem yang dapat menentukan genre dari sebuah musik secara otomatis. Beberapa model deep learning telah dikembangkan untuk memperoleh performa terbaik dalam melakukan klasifikasi genre musik. Tiga di antaranya adalah Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan model hybrid CNN-LSTM. Walaupun model- model tersebut mampu memberikan hasil yang cukup memuaskan, model-model tersebut memiliki kekurangan masing-masing. Model CNN kurang dapat memperhitungkan urutan-urutan fitur pada data berurutan dan model LSTM tidak dapat melakukan komputasi secara paralel. Ketiga model tersebut juga membutuhkan pengulangan dan konvolusi yang kompleks, serta waktu yang cukup panjang untuk perhitungan berurutan. Transformers merupakan arsitektur model yang tidak lagi mengandalkan recurrence/pengulangan, melainkan mekanisme attention yang dapat memperhitungkan urutan-urutan data pada data berurutan dan melakukan perhitungan paralel sehingga jangka waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Melihat keberhasilan dan kepopuleran dari Transformer pada berbagai bidang seperti Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) pada bidang Natural Language Processing dan Vision Transformers pada bidang Computer Vision, pada skripsi ini dilakukan analisis mengenai kinerja model Transformers dalam permasalahan klasifikasi genre musik dibandingkan dengan model CNN, LSTM, dan CNN-LSTM.

---

Music genre classification is one of the fields of Music Information Retrieval (MIR) that uses spectral patterns in digital audio recording as features to build a system that can automatically classify a music’s genre. Several deep learning models have been developed to get the best performance in classifying music genres. Three of them are Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and hybrid CNN-LSTM model. Although those models can give satisfactory results, each model has their own weakness. CNN is less able to consider the sequences in sequential data and LSTM is not able to do parallel computation. All these models also require complex recurrences and convolutions, as well as quite a long time for sequential calculations. Transformers is a model architecture that no longer relies on recurrences, but rather on an attention mechanism that can consider the sequences in data and perform parallel calculations so that the time required for calculation is shorter. Looking into the success and popularity of Transformers in various fields such as BERT in the field of NLP and Vision Transformers in the field of Computer Vision, this thesis analyzes the performance of Transformers on music genre classification compared to CNN, LSTM, and CNN-LSTM."