Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Penurunan fungsi kognitif merupakan salah satu masalah umum pada lansia yang mampu mempengaruhi kualitas hidup mereka. Musik merupakan sebuah elemen yang dipercaya mampu berkontribusi terhadap kualitas hidup mereka. Meski demikian, hubungan antara aktivitas musikal yang dilakukan sepanjang hidup dan fungsi kognitif lansia belum diketahui secara pasti. Dalam upaya mencari faktor-faktor yang mampu mendukung penuaan optimal, dilakukan sebuah penelitian untuk mencari tahu hubungan antara aktivitas musikal sepanjang hidup dan fungsi kognitif. Dilakukan survey pada 53 lansia penghuni panti tresna werdha di wilayah Jakarta Timur dengan mengukur fungsi kognitif dan riwayat aktivitas musikal sepanjang hidupnya. Hasil penelitian menunjukkan adanya asosiasi antara aktivitas musikal sepanjang hidup dan fungsi kognitif lansia. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa lansia yang tidak melakukan aktivitas musikal sepanjang hidupnya dua kali lebih berpeluang untuk mengalami gangguan fungsi kognitif (OR adjusted = 2,0, 95% CI: 0,6 - 7,1).

---

Decreasing cognitive function of the elderly is one of the most common problems that might affect their quality of life. Music is an element that is believed to be able to contribute to quality of life of the elderly. However, whether musical activities that are done throughout the life span related to cognitive function is unclear.

In an attempt to identify certain factors that may potentially enhance optimal ageing, we evaluated the association between lifetime musical activities and cognitive function. A survey was conducted to fifty three older adults from three nursing homes in East Jakarta regarding their cognitive function and lifetime musical activities.

The results revealed that an association between lifetime musical activities and cognitive function of the elderly was indicated. The results also showed that the elderly who didn't do musical activities during their lifetime were twice more likely to develop cognitive function impairment (OR adjusted=2,0, 95% CI: 0,6 - 7,1)."