Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Ayam nisi merupakan salah satu spesies ayam lokal asli Indonesia yang berasar dari Gorontalo. Di daerah Gorontalo sendiri, ayam nisi dikenal dengan istilah “maluo nisi/ maluo diti” yang berarti ayam kecil. Keterbatasan informasi mengenai ayam ini membuat penelitian ini menjadi penting untuk dilakukan sehingga dapat menjadi salah satu sumber informasi dalam mendukung penelitian mengenai keanekaragaman ayam lokal di Indonesia. Hasil analisis morfometrik menunjukkan bahwa bahwa hubungan sangat erat atau dekat terjadi antara pada lebar paha (0,942) dengan lingkar lutut (0,898) karna terletak pada satu kuadran yang sama, yaitu kuadran 1. Kemudian hubungan dekat juga terjadi pada variabel Panjang tubuh (0,864) dengan lebar dada (0,865). Lalu kedekatan antara variabel panjang paha (0,850) dengan panjang sayap (0,833). Kemudian lingkar paha (0,817) dengan lingkar dada (0,812), lalu hubungan dengan panjang rusuk (0,741) dengan panjang jari ke- 3 (0,668) dan terakhir hubungan kedekatan antara panjang mulut (0,636) dengan panjang leher (0,702). Hasil analisis bioakustik menunjukkan nilai durasi kokok pada sampel yang terdiri dari 30 ayam jantan menunjukkan rata- rata 1,9837 detik, Frekuensi rata-rata sebesar 733,89 Hz dan jumlah suku kata berjumlah 7 suku kata. Hasil analisis jarak genetik menunjukkan bahwa kekerabatan paling dekat dimiliki oleh ayam ketawa dengan ayam kampung (0,0840). Ayam nisi dan ayam ketawa memiliki hubungan kekerabatan yang lebih dekat (2,7258) dibandingan hubungan kekerabatan antara ayam nisi dan ayam kampung. Kedekatan ayam nisi dan ayam ketawa ditunjukkan dengan jarak genetik sebesar (3.5491). Berdasarkant kajian dari tiga masalah tersebut, maka penelitian ini diharapkan dapat memberi kontribusi terhadap upaya konservasi dan penelitian untuk mengungkap informasi ayam nisi sehingga studi lanjutan bermunculan untuk mengungkap keberadaan ayam nisi. Studi ini diharapkan dapat menjadi pembuka jalan agar ayam nisi dapat dikenali secara luas dan sebagai upaya untuk melestarikan ayam nisi yang informasi dan keberadaannya sangat sulit untuk ditemukan. ......Nisi chicken is one of the native Indonesian native chicken species from Gorontalo. In the Gorontalo area itself, nisi chicken is known as "maluo nisi/maluo diti" which means small chicken. Limited information about this chicken makes this research important to do so that it can be a source of information to support research on the diversity of local chickens in Indonesia. The results of the morphometric analysis show that there is a very close or close relationship between thigh width (0.942) and knee circumference (0.898) because they are located in the same quadrant, namely quadrant 1. Then a close relationship also occurs in the body length variable (0.864) with chest width (0.865). Then the closeness between the variable thigh length (0.850) and wing length (0.833). Then the circumference of the thigh (0.817) and the circumference of the chest (0.812), then the relationship between the length of the ribs (0.741) and the length of the 3rd finger (0.668) and finally the close relationship between the length of the mouth (0.636) and the length of the neck (0.702). The results of the bioacoustic analysis showed that the duration of the crow in the sample consisting of 30 roosters showed an average of 1.9837 seconds, an average frequency of 733.89 Hz and a total of 7 syllables. The results of genetic distance analysis show that the closest kinship is between the laughing chicken and the native chicken (0.0840). Nisi chicken and laughing chicken have a closer kinship (2.7258) than the kinship between nisi chicken and native chicken. The closeness between nisi and laughing chickens is indicated by a genetic distance of (3.5491). Based on the study of these three problems, it is hoped that this research can contribute to conservation and research efforts to uncover information on nisi chickens so that further studies emerge to reveal the existence of nisi chickens. This study is expected to pave the way so that nisi chickens can be widely recognized and as an effort to preserve nisi chickens whose information and whereabouts are very difficult to find.

Abstrak :
Summary: From acoustics to zoology, the bestselling, authoritative encyclopedia that brings the latest in science and technology to students. Celebrating more than 50 years of bringing knowledge to readers at all levels of study, the McGraw-Hill Encyclopedia of Science & Technology, 11th Edition provides need-to-know information in the major disciplines of science and technology. All entries are commissioned from leading

Abstrak :
Mengenali burung hanya dengan suara mereka mungkin merupakan tugas yang sulit tetapi tidak berarti itu tidak mungkin. Convolutional Neural Network (CNN) saat ini sangat populer sebagai pendekatan untuk menyelesaikan tugas ini. Kesenjangan antara model berbasis CNN dan pendekatan berbasis fitur cukup jauh. Meskipun banyak dari rekaman itu cukup berisik, CNN bekerja dengan baik tanpa ada penghilangan bising tambahan. Kami mengembangkan aplikasi berbasis mobile bagi pengguna untuk merekam suara burung melalui perekam suara dalam aplikasi, kemudian rekaman tersebut akan dikirim ke back-end dan akan diklasifikasikan menggunakan model CNN untuk menentukan spesies burung tersebut. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini dikumpulkan dari basis data kolaboratif Xeno-Canto pada 4 Juni 2020 dengan total 1.163 rekaman suara dari 60 spesies burung berasal dari Taiwan dan beberapa daerah lain. Hasil membuktikan bahwa pengenalan suara burung kami dapat mencapai kinerja yang memuaskan dan stabil. Aplikasi kami membutuhkan sekitar 10 detik untuk keseluruhan proses, termasuk transmisi dari front-end ke back-end, dan sekitar 6 detik untuk proses pengenalan dengan tingkat akurasi mencapai 96,85%. Selain itu, pengenalan suara burung kami mampu mengenali suara burung secara akurat dari rekaman berdurasi minimal 3 detik. ......Recognizing birds just by their sound might be a difficult task but it does not mean it is not possible. Convolutional Neural Networks (CNNs) nowadays is really popular as an approach to complete the task. The gap between CNN-based models and shallow, featurebased approaches remained considerably high. Even though many of the recordings were quite noisy, the CNNs worked well without any additional noise removal. We develop a mobile-based application for users to capture a bird sound by the voice recorder in the application, then the input record will be sent to the back-end and will be classified to determine the species of the bird using a CNN model. The dataset used for this research is collected from Xeno-Canto collaborative database on June, 4th 2020 with a total of 1163 sound recordings from 60 species of bird is from Taiwan and some other regions. Results testify that our bird sound recognition can achieve a remarkable and steady performance. It took approximately 10-seconds for the whole process, including transmission between the front-end and the back-end, and about 6-seconds for the recognition process with the accuracy rate being 96.85%. In addition, our bird sound recognition is able to recognize the bird sound accurately from a minimum of 3-seconds length recording.