Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Genre musik adalah label kategorikal yang dibuat oleh manusia yang digunakan untuk mendeskripsikan suatu musik berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimiliki antara satu lagu dengan lagu yang lainnya. Genre musik biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan lagu-lagu terutama yang ada di Web. Namun, dengan seiring bertambahnya jumlah lagu maka manusia mengalami kesulitan untuk mengklasifikasikan lagu-lagu tersebut. Sehingga, dibutuhkan sistem yang dapat mengklasifikasikan lagu-lagu tersebut berdasarkan genre musiknya. Penelitian ini menggunakan metode Cascade Correlation untuk mengklasifikasikan lagu-lagu berdasarkan genre musik. Cascade Correlation adalah salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) supervised learning yang memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sesuatu dengan menggunakan algoritma yang baru untuk membangun arsitektur. Cascade Correlation dimulai dengan sebuah jaringan yang hanya berisi input unit yang terhubung dengan output unit lalu dilatih dan secara otomatis menambah satu per satu hidden unit ke dalam jaringan. Dengan keunikan algoritmanya dalam membangun aristektur jaringan syaraf tiruan, metode Cascade Correlation mampu mengklasifikasikan lagu-lagu berdasarkan genre musik dengan tingkat akurasi 97,33 % untuk data latih dan 94 % untuk data uji."

"Saat ini, keberadaan teknologi mempunyai peran yang krusial di masyarakat. Hal tersebut ditandai dengan adanya pertumbuhan smartphone secara pesat di Indonesia dengan menciptakan berbagai layanan. Salah satu layanan yang ditawarkan kepada para pengguna yaitu teknologi online music streaming Spotify, sebuah layanan musik digital yang memberikan beragam akses ke jutaan lagu dan konten dari kreator di seluruh dunia. Studi ini menggunakan dua konstruk besar yaitu TAM (technology acceptance model dan UGT (uses and gratification theory) untuk mengidentifikasi berbagai faktor dalam penerimaan teknologi dan motivasi individu dalam menggunakan teknologi. Tujuan penelitian ini adalah untuk memahami bagaimana pengaruh perceived ease of use, perceived usefulness, ritualized use, dan instrumental use terhadap intention to use pada penggunaan aplikasi. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk memahami pengaruh variabel perceived usefulness dalam memediasi pengaruh perceived ease of use terhadap intention to use pada Aplikasi online music streaming Spotify. Desain penelitian ini menggunakan konklusif deskriptif dengan metode kuantitatif dan menyebarkan self-administered questionnaire. Terdapat 250 responden berusia 18-40 tahun di indonesia yang merupakan pengguna aplikasi online streaming music Spotify dalam tiga bulan terakhir yang berpartisipasi dalam penelitian. Data dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dan diolah dengan software SPSS serta SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perceived ease of use, perceived usefulness, dan ritualized use memiliki pengaruh terhadap intention to use. Selain itu, perceived usefulness berpengaruh positif dan signifikan dalam memediasi pengaruh perceived ease of use terhadap intention to use pada Aplikasi online music streaming Spotify.

---

Currently, the existence of technology has a crucial role in society. This is marked by the rapid growth of smartphones in Indonesia within creating various services. One of the services offered to users is Spotify's online music streaming technology, a digital music service that provides various access to millions of songs and content from creators around the world. This study builds on the TAM (technology acceptance model) & UGT (uses and gratification theory) to identify various factors in the technological acceptance and individual`s motivation to use technology. This purpose of the study is to understand the influence of perceived ease of use, perceived usefulness, ritualized use, and instrumental use towards intention to use the application. Also, this study aims to understand the effect of the perceived usefulness variable in mediating the relationship between perceived ease of use and intention to use on Spotify online music streaming. The design of this study used a descriptive conclusion with quantitative methods and distributed a self-administered questionnaire. There were 250 respondents aged 18-40 years in Indonesia who are users of the online music streaming application Spotify in the last three months who participated in the study. Data were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) and processed with SPSS and SmartPLS software. The results showed that perceived ease of use, perceived usefulness, and ritualized use had an influence on intention to use."

"Skripsi ini membahas mengenai pengaturan Sarana Kontrol Teknologi dalam memberikan Perlindungan Hukum bagi Pencipta dan Pemegang Hak Cipta atas Karya Cipta Lagu dan Musik terhadap penyedia layanan jasa situs download lagu secara ilegal secara gratis di Internet. Penelitian ini menggunakan metode yuridis normatif untuk meneliti rumusan permasalahan mengenai topik terkait. Untuk mengetahui hal tersebut, permasalahan yang dikaji dalam skripsi ini diantaranya adalah urgensi perlindungan hukum dari adanya Sarana Kontrol Teknologi bagi Pemegang Hak Cipta terhadap situs download lagu secara ilegal, perbandingan pengaturan Sarana Kontrol Teknologi di Indonesia dan Amerika Serikat ditinjau dari Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2014 tentang Hak Cipta dan Digital Millenium Copyright Act (DMCA), dan menganalisis kasus-kasus penyedia layanan situs download lagu secara ilegal, serta peranan dan manfaat perlindungan hukum dari adanya Sarana Kontrol Teknologi bagi Pemegang Hak Cipta terhadap adanya pelanggaran hak cipta yang dilakukan oleh penyedia layanan situs web download lagu secara ilegal.

---

This thesis discusses the arrangement of Technology Control Facilities in providing Legal Protection for Authors and Copyright Owners for Song Copyrights Music Against Illegal Song Download Service Providers for free Internet. This study uses a normative juridical method to examine the formulation of Problems regarding related topics. In order to know this, the problem studied in this thesis, including the urgency of legal protection from the existence of Technology Control for Copyright Holders against illegal song download sites, Comparison of the arrangement of Technology Control Facilities in Indonesia and United States in terms of Copyright Law Number 28 of 2014 concerning Copyright and the Digital Millenium Copyright Act (DMCA), and analyze cases of illegal song download site service providers, as well as the role and benefits of legal protection from the existence of Technological Control Facilities for Copyright Holders against copyright infringement commited by illegal song download website service providers."

"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."

"Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa dampak dari teknologi digital dan kemajuan teknologi informasi terhadap keseluruhan operasi industri musik independen, khususnya efektivitas strategi pemasaran. Hasil analisis dalam penelitian ini mengungkapkan bahwa dengan cara mengeksploitasi teknologi digital dan teknologi informasi, industri musik independen mampu meningkatkan efektivitas strategi pemasaran. Dengan demikian, biaya layanan streaming dimasukkan sebagai salah satu komponen dari model produk dan promosi. Selain itu, strategi penetapan harga alternatif diperlukan untuk memberikan insentif yang signifikan dalam menarik minat konsumen. Peentingnya format digital menyoroti distribusi musik ke depannya.

---

The purpose of this study is to analyse the implication of digital technology and advanced information technology in regards to the overall operation of independent music industry, particularly in terms of marketing effectiveness. The analysis revealed that through such exploitation of digital and information technology, independent music industry is able to enhance marketing strategies more effectively. In doing so, the inclusion of streaming services is used as part of product and promotion model. Furthermore, alternative pricing strategy is necessary to provide necessary incentivesin enticing music consumer. The importance of digital format highlights the future of distribution through music. "

"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

---

"