berada dalam satu kelompok mempunyai kesamaan yang tinggi dan pola-pola yang berbeda mempunyai tingkat kemiripan yang rendah.
Pengenalan pola bertujuan untuk menentukan kelompok atau kategori pola berdasarkan ciri-ciri yang dimiliki pola tersebut. Dengan kata lain pengenalan pola dapat
membedakan suatu obyek dengan obyek yang lain [8]. Sistem pengenalan pola memiliki beberapa pendekatan yaitu:
Pendekatan template matching Pendekatan statistik
Pendekatan sintatik Pendekatan jaringan syaraf tiruan
2.8. Template Matching
Tahap perbandingan yaitu salah satu tahap dalam proses pengenalan suara. Proses template matching ini akan melakukan perbandingan antara pola data masukan dengan
pola database. Salah satu perbandingan metode yang dilakukan dalam template matching yaitu menggunakan fungsi jarak Euclidean. Data masukan yang akan diproses akan
dihitung nilai jaraknya sehingga kemiripan yang sesuai dengan database dapat dikenali [9].
2.9. Fungsi Jarak Euclidean
Jarak Euclidean adalah jarak antara dua titik yaitu dari titik satu ke titik yang lain dalam satu ruang [10]. Secara umum, yang dimaksud dengan dua titik adalah garis
terpendek di antara semua garis yang menghubungkan kedua titik tersebut. Dalam ruang Euclidean, jarak antara dua titik P dan Q dapat dirumuskan sebagai berikut:
P = p
1
, p
2
, p
3
......p
n
, dan = q
1
, q
2
, q
3
......q
n
,
Maka jarak Euclidean P ke Q adalah: d P, Q = d Q, P =
√ −
+ −
+ −
… … + � − � 2.4 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Contoh perhitungan fungsi jarak Euclidean: Diketahui matriks hasil ekstraksi ciri masukan P, dan matriks database Q dengan indikasi
kelas pola yang bersesuaian. Dengan metode template matching yang menggunakan jarak Euclidean, carilah kelas pola keluarannya.
A B C D
P = [ ] Q = [
]
Penyelesaian: d1 =
√ − + −
+ − + −
= √ = 3
d2 = √ −
+ − + −
+ − =
√ = 1 d3 =
√ − + −
+ − + −
= √ = 2,64
d4 = √ −
+ − + −
+ − =
√ = 3,60 d = [3 1 2,64 3,60]
d = [1 2,64 3 3,60] Jadi, kelas pola keluarannya adalah d = [1 2,64 3 3,60].
14
BAB III PERANCANGAN
3.1. Sistem Pengenalan Nada Belira
Sistem pengenalan nada belira terdiri dari hardware dan software. Hardware yang digunakan terdiri dari belira, mikrofon, dan laptop. Software yang digunakan adalah
Matlab yang berfungsi dalam pembuatan program dan sebagai user interface yang mengatur semua proses pengenalan nada seperti merekam dan mengenali nada belira.
Perekaman nada belira dilakukan dengan menggunakan mikrofon yang terhubung ke line in pada laptop. Gambar 3.1. merupakan diagram blok sistem pengenalan nada belira.
Gambar 3.1. Diagram blok sistem pengenalan nada belira
3.1.1. Belira
Alat musik belira memiliki 16 nada. Pada penelitian ini, hanya 8 nada yang akan digunakan yaitu do, re, mi, fa, sol, la, si, do tinggi.
3.1.2. Mikrofon
Mikrofon yang digunakan adalah Mini Multimedia Microphone Genius MIC-01A. Mikrofon berfungsi untuk menangkap suara belira dan menyalurkan ke laptop.
Masukan Proses
Keluaran
Proses perekaman Proses pengenalan
nada Teks hasil
pengenalan nada
