BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini akan membahas tentang analisis dan perancangan sistem pengenalan nada gitar dengan menggunakan metode Fast Fourier Transform FFT, perancangan alur
kerja sistem, dan merancang antarmuka sistem. Pada bab ini akan dipelajari konsep dan proses sistem pengenalan nada senar gitar.
3.1 Data yang digunakan
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari penelitian Lourde R. Saji 2009. Lourde R. Saji mengembangkan algoritma yang cocok dan akurat untuk
mendeteksi frekuensi dari senar gitar dengan menggunakan MATLAB. Data frekuensi dasar dari masing-masing senar gitar dapat dilihat pada tabel 2.1.
Data-data frekuensi senar gitar seperti yang diberikan pada tabel 2.1 akan menjadi acuan dalam sistem pengenalan nada pada senar gitar. Suara senar gitar
sebagai suara input akan direkam oleh sistem secara real-time.
3.2 Perancangan Sistem
Pada sub bab ini akan dibahas tentang perancangan alur sistem yang akan dibangun.
3.2.1 Arsitektur Umum
Pada sub bab ini akan dijelaskan perancangan arsitektur umum dari sistem yang akan dirancang. Tujuan dari pembuatan arsitektur umum ini adalah untuk mempermudah
pembaca dalam memahami sistem yang akan dirancang secara keseluruhan. Penjelasan dari tahapan dari arsitektur umum sistem ini yaitu:
Universitas Sumatera Utara
1. Suara input berasal dari masing-masing senar gitar yang akan disetem. Senar gitar
yang dibunyikan tidak ditekan oleh jari open string. 2.
Sinyal analog dari senar gitar yang di-input akan direkam oleh microphone yang kemudian akan diproses secara digital.
3. Sinyal analog yang di-input diproses secara digital pada proses sampling untuk
mendapatkan nilai sampel suara. Nilai sampel suara yang dihasilkan digunakan untuk diproses dengan menggunakan metode Fast Fourier Transform FFT.
4. Data nilai sampel suara yang dihasilkan dari proses sampling diproses dengan
menggunakan metode
Fast Fourier
Transform FFT
agar dapat
ditransformasikan dari domain waktu ke domain frekuensi. 5.
Hasil dari proses dengan metode Fast Fourier Transform FFT berupa frekuensi suara. Frekuensi tersebut dicocokkan dengan data frekuensi dasar senar gitar pada
tabel 2.1. Apabila frekuensi input senar gitar sudah sama dengan frekuensi dasar senar gitar, maka proses akan selesai. Jika belum sama, dapat dilakukan input
suara senar yang baru.
Arsitektur umum dari sistem yang akan dirancang dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut.
Gambar 3.1 Arsitektur Umum Sistem
Universitas Sumatera Utara
3.2.2 Flowchart Sistem
Pada analisis ini akan dijelaskan flowchart dari sistem yang akan dirancang. Flowchart ini akan menjelaskan tahapan-tahapan dari sistem yang akan dirancang
secara terstruktur. Tujuan dari flowchart rancangan sistem ini adalah untuk mempermudah memahami sistem yang akan dirancang. Adapun tahapan dari proses
yang akan dibuat pada penelitian ini yaitu:
1. Pilih senar gitar yang akan diproses.
2. Input suara gitar. Pada tahap ini suara gitar dari senar yang dipetik akan diinput
ke dalam sistem untuk diproses. 3.
Sistem akan melakukan proses sampling suara senar gitar yang telah di-input untuk mendapatkan nilai data sampel suara. Nilai data sampel suara akan diproses
pada tahap selanjutnya. 4.
Data sampel suara hasil proses sampling diproses dengan menggunakan metode fast fourier transform FFT hingga data sampel suara dapat diubah dari domain
waktu ke dalam domain frekuensi. 5.
Hasil dari proses fast fourier transform FFT berupa frekuensi. Frekuensi dari suara input tersebut akan dicocokkan dengan frekuensi dasar senar gitar.
6. Apabila senar gitar yang diinput cocok dengan frekuensi dasar pada senar gitar,
maka proses selesai.
Flowchart dari tahapan proses dari sistem yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar 3.2 berikut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Rancangan sistem pengenalan nada gitar
3.2.3 Proses sampling
Menurut Anwar, et al2014 kebanyakan sinyal dinyatakan dalam bentuk analog. Sehingga untuk memperoleh sinyal dalam bentuk diskrit harus dilakukan proses
pengolahan pada sinyal. Proses tersebut dinamakan proses sampling. Pada proses sampling, suara senar gitar yang masuk ke dalam sistem akan
diproses dan akan diubah menjadi nilai-nilai sampel suara. Nilai sampel suara yang akan diproses dengan menggunakan algoritma fast fourier transform pada proses
selanjutnya. Tahapan pada proses sampling adalah sebagai berikut :
1. Memulai proses sampling dengan memetik senar gitar.
2. Senar gitar yang dipetik akan mengeluarkan suara yang akan diproses untuk
mengambil data sampel suara. Proses pengambilan data sampel suara diproses oleh fungsi start pada class SoundCaptureBase.vb.
3. Hasil dari fungsi start akan disimpan pada array ‘data’ untuk diproses pada
tahap selanjutnya. 4.
Data sampel suara yang sudah disimpan pada array ‘data’ akan digunakan sebagai
data untuk
memproses fungsi
processData pada
class soundFrequencyInfoSource.vb. Hasil dari fungsi processData akan dijadikan data
acuan pada proses fast fourier transform.
Universitas Sumatera Utara
Pseudocode dari tahapan proses sampling diatas dapat dilihat pada gambar 3.3.
Gambar 3.3 Pseudocode proses sampling
3.2.4 Fast Fourier Transform FFT
Fast Fourier Transform FFT merupakan algoritma tercepat untuk melakukan transformasi sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Tujuan proses FFT
adalah agar sinyal dapat diproses dalam spektral subtraksi. Perhitungan FFT mengimplementasi transformasi ganda hasil proses DFT dengan menghitung nilai
setengahnya dari sinyal sehingga proses penghitungan akan lebih cepat, lalu nilai yang setengahnya lagi dihitung dengan conjugate nilai yang telah dihitung dengan DFT
Hanggarsari, et
al, 2012.
FFT merupakan
algoritma cepat
untuk mengimplementasikan Discrete Fouries Transform DCT dengan persamaan sebagai
berikut. F
[k]
= ∑
7 atau dapat dituliskan dengan :
F
[k]
= ∑
∑ 8
Dimana : fn = sinyal suara
N = jumlah sampel F
[k]
= hasil dari FFT Contoh proses penghitungan nilai DFT dengan nilai sampel 0.009, -0.001, -
0.029, 0.071. X
= ∑
= ∑
= ∑
Universitas Sumatera Utara
= +
+ +
= 0.009 + -0.001 + -0.029 + 0.071 = 0.05 Kemudian gunakan rumus
f = √
= √
= 0.05
X
1
= ∑
= ∑
= +
+ +
= +
+ +
= 0.009 + -0.001 + -0.029
+ 0.071 = 0.009 + [-0.001 cos ½
- j sin ½ ] + 0.029 + [0.071cos 32 – j sin 32] = 0.009 + 0.001j + 0.029 + -0.071j = 0.038 + -0.070j
Kemudian gunakan rumus f =
√ =
√ = 0.080
X
2
= ∑
= ∑
= +
+ +
= +
+ +
= 0.009 + -0.001 + -0.029
+ 0.071 = 0.009 + 0.001 + 0.029 - 0.071 = 0.11
Kemudian gunakan rumus f =
√ =
√ = 0.012
X
3
= ∑
= ∑
= +
+ +
Universitas Sumatera Utara
= +
+ +
= 0.009 + [-0.001cos 32 – j sin 32] + 0.029 + [0.071cos 92 – j sin 92]
= 0.009 + 0.001j + 0.029 + -0.071j = 0.038 – 0.070j
Kemudian gunakan rumus f =
√ =
√ = 0.080
3.3 Diagram Use case
Kategori