Analisis performasi algoritma fuzzy inference rules dalam penentuan kord lagu

  Bab 2, bab 3, bab 4 tidak di-online-kan dikarenakan terdapat beberapa rumus dan analisis metode yang dibuat sendiri oleh

  .

  penulis

  

BIODATA PENULIS

1. DATA PRIBADI Nama : Septyawati Pasaribu Tempat/ Tanggal Lahir : Jakarta, 27 September 1990 Agama : Kristen Protestan Kewarganegaraan : Indonesia Status : Belum Menikah Anak ke : 3 dari 3 bersaudara Alamat : Jl. Dipatiukur Gg Kubang Selatan No.112 RT.04 RW.12 Bandung 40132 Nomor Telepon : 08568203808 Email

2. RIWAYAT PENDIDIKAN 1. Sekolah Dasar

  1997

• – 2003 : SD Negeri Kuncup Mekar II Tangerang 2.

   Sekolah Menengah Pertama 2003

• – 2006 : SMP Sholafide BKKK Tangerang 3.

   Sekolah Menengah Atas 2006

• – 2009 : SMA Negeri 4 Tangerang

  2 Demikian riwayat hidup ini saya buat dengan sebenar-benarnya dalam keadaan sadar dan tanpa paksaan.

  Bandung, 27 Agustus 2013 ( Septyawati )

ANALISIS PERFORMANSI ALGORITMA

  FUZZY

  

INFERENCE RULES DALAM PENENTUAN KORD LAGU

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

Program Studi Teknik Informatika

  

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

SEPTYAWATI

10109304

KATA PENGANTAR

  Salam sejahtera, Segala Puji dan syukur penulis panjatkan bagi Tuhan Yang Maha Esa

karena atas segala rahmat dan karunia-Nya yang memberikan kesehatan dan

hikmat kepada penulis sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik

sesuai dengan waktu yang direncanakan.

  Skripsi yang berjudul “Analisis Performansi Algoritma Fuzzy Inference Rules Dalam Penentuan Kord

  Lagu” disusun untuk memperoleh gelar Sarjana

Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer

Indonesia.

  Pada kesempatan ini penulis hendak menyampaikan terima kasih kepada : 1. Tuhan Yesus Kristus atas kasih karunia-Nya sehingga penulis mampu menyelesaikan tugas akhir ini.

  2. Ibunda dan Ayahanda, terima kasih yang tak terhingga atas segala kasih

sayang, segala dukungan dan doa restu yang tidak henti-hentinya bagi penulis.

  3. Keluarga besar penulis, terutama kakak lydia dan abang victor yang selalu memberikan dukungan dan motivasi.

  4. Bapak Adam Mukharil Bachtiar, S.Kom., M.T selaku dosen pembimbing skripsi yang telah banyak memberikan bimbingan dan saran-saran kepada

penulis sejak awal penelitian sampai dengan selesainya penulisan skripsi ini.

  5. Ibu Tati Harihayati M.,S.T.,M.T selaku dosen penguji 1 yang telah memberikan masukan dan saran-saran dalam penyusunan penelitian skripsi ini.

  6. Bapak Alif Finandhita, S.Kom selaku dosen penguji 2 yang telah memberikan masukan dan saran-saran dalam penyusunan penelitian skripsi ini.

  7. Ibu Pdt.Rumenta dan bapak Pnt.Agus di Gereja Kristen Indonesia Griya

  8. Bapak Irawan Afrianto, M.T selaku ketua program studi teknik informatika universitas komputer indonesia, sekaligus dosen wali IF 7 angkatan 2009.

  9. Komisi musik di Gereja Kristen Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM), terima kasih atas waktunya untuk berbagai pengalaman dalam musik.

  10. Janter Silaen,S.E yang selalu memberikan dukungan dengan inspirasi yang luar biasa kepada penulis.

  11. LoL.a, jennifer, eka, michelle, sarah, sandra dan echa sahabat terbaik yang selalu memberikan semangat.

  12. Kakak ken yang selalu memberikan saran-saran yang terbaik terhadap penulis.

  13. Teman-teman seperjuangan, subur’s family noni, irne, ita dan deby, terima kasih untuk menjadi teman terbaik.

  14. Teman-teman PMK dan HMIF UNIKOM.

  15. Agnes Monica, terimakasih untuk segala semangat yang disalurkan melalui mata batin kepada penulis. DREAM, BELIEVE AND MAKE IT HAPPEN!

  16. Seluruh pihak yang telah memberikan kontribusi dan bantuannya bagi penulis, namun tidak sempat dicantumkan namanya satu per satu.

  Penulis telah berupaya dengan semaksimal mungkin dalam penyelesaian

skripsi ini, namun penulis menyadari masih banyak kelemahan baik dari segi isi

maupun tata bahasa, untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang

bersifat membangun dari pembaca demi kesempurnaan skripsi ini. Tak lupa

penulis memohon maaf apabila dalam penulisan laporan tugas akhir ini, penulis

telah menyinggung perasaan atau telah menyakiti hati semua orang, baik yang

disengaja maupun yang tidak disengaja. Kiranya isi skripsi bermanfaat dalam

memperkaya khasanah ilmu pendidikan dan juga dapat dijadikan sebagai salah

satu sumber referensi bagi peneliti selanjutnya yang berminat meneliti hal yang

  

DAFTAR ISI

ABSTRAK ...............................................................................................................i

ABSTRACT .............................................................................................................ii

KATA PENGANTAR ...........................................................................................iii

DAFTAR ISI ...........................................................................................................v

DAFTAR GAMBAR ...........................................................................................vii

DAFTAR TABEL ...............................................................................................viii

DAFTAR SIMBOL.................................................................................................x

DAFTAR LAMPIRAN .........................................................................................xi

BAB 1 PENDAHULUAN ................................................................................... 1

  1.1 Latar Belakang Masalah ...........................................................................1

  1.2 Perumusan Masalah................................................................................. 2

  1.3 Maksud dan Tujuan ................................................................................. 2

  1.4 Batasan Masalah ...................................................................................... 3

  1.5 Metodologi Penelitian ............................................................................. 4

  1.6 Sistematika Penulisan .............................................................................. 6

  

BAB 2 LANDASAN TEORI .............................................................................9

  2.1 Teori Umum Musik ................................................................................. 9

  2.1.1 Partitur................................................................................................. 9

  2.1.2 Nada ...................................................................................................10

  2.1.3 Birama ................................................................................................11

  2.1.4 Tangga Nada ......................................................................................12

  2.1.5 Tangga Nada Diatonis ........................................................................14

  2.1.6 Kord ...................................................................................................15

  2.2 Algoritma................................................................................................18

  2.2.1 Kompleksitas Algoritma ....................................................................19

  vi

  

3.3 Analisis Kompleksitas Waktu Asimptotik Algoritma Fuzzy Inference

Rules........................................................................................................48

  3.4 Analisis Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak..................................56

  

3.4.1 Analisis Kebutuhan Non Fungsional ................................................57

  

3.4.2 Analisis Kebutuhan Fungsional ........................................................60

  

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN..................................................63

  4.1 Implementasi Simulasi ...........................................................................63

  

4.4.1 Implementasi Perangkat Keras..........................................................63

  

4.4.2 Implementasi Perangkat Lunak .........................................................63

  

4.4.3 Implementasi Antarmuka ..................................................................64

  4.2 Pengujian Simulasi .................................................................................64

  4.2.1 Pengujian Terhadap Lagu “Zaman Sekarang Berjagalah”................65

  4.2.2 Pengujian Terhadap Lagu “Nyanyilah dan Menarilah” ....................67

  

4.2.3 Pengujian Performansi ..................................................................... 69

  4.3 Kesimpulan Pengujian ............................................................................83

  

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................85

  5.1 Kesimpulan.............................................................................................85

  5.2 Saran .......................................................................................................85

DAFTAR PUSTAKA ...........................................................................................86

DAFTAR PUSTAKA

  

[1] Mohammad Jamshidi.,Nader Vadiee., and Timothy J.Ross. 1993. Fuzzy Logic

and Control : Software and Hardware Applications Volume 2. Prentice Hall.

[2] Yan,Jun.,Ryan,Michael., and Power,James. 1994. Using Fuzzy Logic :

Towards Intelligent System. Prentice Hall, Mayland Avenue,UK. [3] Kemerling, Garth. 1997-2002. Rules of Inference. Prentice Hall. [4] Roger S. Pressman. 2010. Software Engineering: A Practitioner's Approach, 4th ed. New York: McGraw-Hill Companies.

[5] Oxford University Press. 2005. OXFORD Ensiklopedi Pelajar, terj. PT

Widyadar. Jilid 6. PT Widyadara, Jakarta.

[6] Christian J, Monoach ST. 2012. Langsung Jago Main Piano Otodidak.

  Pustaka Makmur, Depok Jawa Barat.

[7] Jmalus, Hamzah Busroh.1998. Pendidikan kesenian 1 (musik). Departemen

Pendidikan dan Kebudayaan Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Proyek

  Pembinaan Tenaga Kependidikan, Jakarta.

[8] Suyanto,ST.Msc. 2007. Artifial Intelligence: Searching, Reasoning, Planning.

  Informatika Bandung, Bandung. [9] Sudrajat. 2008. Dasar-dasar Fuzzy Logic. Informatika Bandung,Bandung.

[10] R. C. T. Lee , Chin-Liang Chang, and S.S. Tseng. 2005. Introduction to the

design and analysis of algorithms a strategic approach.: McGraw-Hill,.

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

  Logika fuzzy didefinisikan sebagai suatu jenis logic yang bernilai ganda

dan berhubungan dengan ketidakpastiaan dan kebenaran parsial. Salah satu

algoritma yang mengadopsi algoritma logika fuzzy adalah algoritma fuzzy

inference rules. Fuzzy inference rules didefinisikan sebagai suatu hubungan yang

bersifat implikatif, dimana premis dan konklusi dari hubungan itu bersifat fuzzy.

  

Teori fuzzy inference rules memiliki himpunan fuzzy set yang dinyatakan dalam

fungsi keanggotaan. Karakteristik dasar logika fuzzy inference rules adalah teori

himpunan yang memiliki derajat keanggotaan (membership function) sebagai

penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan [1].

  Berdasarkan karakteristik fuzzy inference rules dapat digunakan untuk

permasalahan seperti penentuan kord lagu. Hasil studi literatur tentang penelitian

algoritma fuzzy inference rules ditemukan contoh kasus yang diselesaikan dengan

algoritma fuzzy inference rules memiliki kesamaan karakteristik dengan kasus

penentuan kord lagu di komisi musik Gereja Kristen Indonesia Griya Merpati Mas

(GKI GMM) Tangerang. Penentuan kord lagu yang dilakukan oleh para pemula

dalam belajar alat musik di komisi musik merupakan suatu hal yang tidak

memiliki nilai kebenaran yang mutlak. Kord dianggap sebagai suatu fuzzy set

terhadap suatu bar. Kord dalam suatu bar ini, kemudian dilakukan proses

pencarian similarity dari not angka yang terdapat dalam suatu bar. Derajat

kesamaan (similarity degree) yang terletak dalam suatu bar ini akan menjadi

parameter dalam analisis algoritma fuzzy inference rules yang dilakukan.

Kemiripan karakteristik kasus ini akan menjadi lebih baik ketika algoritma yang Analisis performansi algoritma dilakukan agar diketahui efisiensi dan

kelayakan algoritma pada kasus yang sedang diuji. Tanpa dilakukannya analisis

algoritma maka akan terjadi masalah terhadap pengimplementasian algoritma

pada kebutuhan dan masalah yang dihadapi. Algoritma yang akan digunakan tidak

harus mewah dan canggih. Namun, menggunakan sebuah algoritma sebaiknya

tepat dan cocok pada kasus yang sedang diuji. Sebagai contoh, jika kita

membutuhkan algoritma yang tepat untuk diterapkan dalam kasus penentuan kord

lagu maka algoritma yang dapat diterapkan dengan baik adalah algoritma fuzzy

inference rules.

  Berdasarkan dari permasalahan yang telah dipaparkan, beberapa studi

literatur dan melakukan wawancara dengan komisi musik Gereja Kristen

Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang, maka diperlukan analisis

performansi algoritma fuzzy inference rules terhadap kasus penentuan kord lagu

[1][2][3].

  1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah maka dirumuskan sebuah masalah

yaitu bagaimana menganalisis performansi algoritma Fuzzy Inference Rules dalam

penentuan kord lagu.

  1.3 Maksud dan Tujuan Berdasarkan permasalahan yang diteliti, maka maksud dari penelitian

tugas akhir ini adalah untuk melakukan analisis performansi algoritma Fuzzy

  Inference Rules dalam penentuan kord lagu.

  Tujuan yang akan dicapai dalam analisis performansi algoritma Fuzzy

Inference Rules dalam penentuan kord lagu adalah untuk mengetahui nilai

performansi dan ketepatan Algoritma Fuzzy Inference Rules dalam penentuan

1.4 Batasan Masalah

  Batasan masalah dari analisis performansi Algoritma Fuzzy Inference Rules dalam penentuan kord lagu adalah sebagai berikut : 1.

  Lagu yang digunakan dibatasi hanya kepada lagu-lagu pop dengan tempo yang relatif lambat. Not musik seperempat nada ±100 (artinya ada 100 ketukan yang bernilai ¼ dalam satu menit).

  2. Data masukan berupa not angka sebuah lagu beserta nilai/ketukannya.

  3. Lagu menggunakan tanda birama yang umum digunakan untuk lagu pop, yaitu tanda birama 4/4 dikarenakan lagu yang digunakan tidak memiliki kombinasi pola kord yang terlalu banyak.

  4. Kord yang digunakan hanya kord yang bersifat umum/standard yaitu kord mayor dan kord minor.

  5. Kord yang dihasilkan hanya digunakan pada alat-alat musik yang bersifat melodis.

  6. Proses penentuan kord dilihat dari kord pertama yang terletak pada tiap bar.

  7. Jumlah kord dibatasi hanya satu kord untuk tiap bar. Hal ini dilakukan karena kord yang muncul selain pada beat pertama, umumnya adalah kord variasi dan tidak selalu ada lebih dari satu kord untuk tiap bar.

  8. Penetapan kord dalam sebuah bar, dilihat dari tingkat kesamaan (similarity degree) antara not-not yang terdapat dalam bar tersebut dengan not-not yang merupakan anggota dari suatu kord.

  9. Data keluaran yang dihasilkan pada simulator adalah kumpulan kord dalam not angka.

  10. Notasi asimtotik yang digunakan adalah O (big oh).

  11. Perangkat Lunak yang dibangun bersifat simulator.

  12. Pendekatan pembangunan perangkat lunak yang digunakan pada penelitiaan

1.5 Metodologi Penelitian

  Metodologi penelitian merupakan suatu proses yang digunakan untuk

memecahkan suatu masalah yang logis, dimana memerlukan data untuk

mendukung terlaksananya suatu penelitian. Metodologi penelitian yang digunakan

adalah metode deskriptif, yaitu metode yang menggambarkan fakta-fakta dan

informasi dalam situasi atau kejadian sekarang secara sistematis, faktual dan

akurat. Metode penelitian ini memiliki dua metode yaitu metode pengumpulan

data dan metode pembangunan perangkat lunak.

  1. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a.

  Studi Literatur

Studi literatur adalah metode pengumpulan data dilakukan dengan cara

mengumpulkan pustaka yang menunjang penelitian yang akan dikerjakan. Pustaka tersebut dapat berupa e-book,buku, artikel, jurnal, laporan akhir, dan sebagainya.

  b.

  Studi Lapangan

Metode pengumpulan data dengan cara berinteraksi langsung dengan orang-

orang yang berada di lingkungan Gereja Kristen Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang. Studi lapangan yang dilakukan adalah dengan melakukan wawancara atau tanya jawab dengan komisi musik.

  2. Metode Pembangunan Perangkat Lunak Metode yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak ini

menggunakan model waterfall seperti pada Gambar 1.1. Model ini adalah model

klasik yang melakukan pendekatan secara sistematis, berurutan dalam

membangun software berkat penurunan dari satu fase ke fase lainnya. Tahap dari pertemuan dengan komisi musik GKI GMM Tangerang, maupun mengumpulkan data kord lagu tambahan baik yang ada di jurnal, artikel, maupun internet.

  2. Planning Tahap planning merupakan lanjutan dari proses communication (analysis requirement). Tahap ini akan menghasilkan dokumen user requirement atau bisa dikatakan sebagai data yang berhubungan dengan keinginan user dalam rencana pembuatan simulator yang akan dilakukan. Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak akan dibagi kedalam dua bagian yaitu SKPL-F (Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Fungsional) dan SKPL-NF (Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Non-Fungsional).

  3. Modeling Tahap modeling akan menerjemahkan syarat kebutuhan ke sebuah perancangan simulator yang dapat diperkirakan sebelum dibuat coding. Proses ini berfokus pada rancangan detail (algoritma) procedural. Tahapan ini akan menghasilkan dokumen yang disebut software requirement. Spesifikasi kebutuhan simulator dilakukan berdasarkan kebutuhan simulator penentuaan kord untuk penerapan analisis algoritma serta hasil observasi. Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak akan dibagi kedalam dua bagian yaitu SKPL-F (Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Fungsional) dan SKPL-NF (Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Non-Fungsional).

  4. Construction Tahap construction merupakan proses pembuatan kode. Coding atau pengkodean merupakan penerjemahan desain dalam bahasa yang bisa dikenali oleh komputer. Tahapan inilah yang merupakan tahapan secara nyata dalam mengerjakan suatu simulator, artinya dalam tahapan ini penggunaan

  5. Deployment Tahap deployment bisa dikatakan final dari pembuatan simulator. Setelah melakukan analisis, desain dan pengkodean, maka simulator yang sudah jadi akan digunakan oleh user. Kemudian software yang telah dibuat harus dilakukan pemeliharaan secara berkala. Pada simulator penentuan kord lagu ini, tahap deployment tidak perlu dilakukan.

  Waterfall Model [4] Gambar 1.1

1.6 Sistematika Penulisan

  Sistematika penulisan laporan akhir penelitian ini disusun untuk

memberikan gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika

penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

  BAB 1 PENDAHULUAN Bab 1 menguraikan tentang latar belakang permasalahan, mencoba merumuskan

inti permasalahan yang dihadapi, menentukan tujuan dan kegunaan penelitian,

yang kemudian diikuti dengan pembatasan masalah, asumsi, serta sistematika

penulisan.

  BAB 2 LANDASAN TEORI Bab 2 membahas berbagai konsep dasar dan teori-teori yang berkaitan dengan

topik penelitian yang dilakukan dan hal-hal yang berguna dalam proses analisis

permasalahan serta tinjauan terhadap penelitian-penelitian serupa yang telah

pernah dilakukan sebelumnya termasuk sintesisnya.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab 4 berisi hasil implementasi analisis algoritma yang dilakukan, serta hasil pengujian sistem untuk mengetahui ketepatan performansi algoritma. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Bab 5 berisi kesimpulan hasil penelitian berdasarkan tujuan yang ingin dicapai

  

dan saran yang dapat diberikan untuk perangkat lunak ini untuk kemudian dapat

dikembangkan kembali.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Pada bab ini berisikan kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan serta saran untuk perbaikan dan pengembangan penelitian lebih lanjut.

  5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil yang didapat dalam penelitiaan dan penyusunan skripsi

ini serta disesuaikan dengan tujuan, maka diperoleh kesimpulan bahwa fuzzy

inference rules memiliki ketepatan dan performansi yang baik dalam kasus

penentuan kord pada lagu dengan studi kasus di komisi musik remaja Gereja

Kristen Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang.

  5.2 Saran Berdasarkan hasil dari keseluruhan simulasi, maka dapat diberikan saran-

saran yaitu penambahan rule base dalam algoritma fuzzy inference rules dalam

menentukan pemakaian kord yang tepat dalam sebuah lagu untuk mendapatkan

tingkat persentase kebenaran yang lebih tinggi dan diharapkan lebih banyak lagi

dilakukan rules extraction untuk mendukung tingkat kepastian pengambilan

decision/keputusan dalam penentuan kord pada sebuah lagu.

  Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  45 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033

ANALISIS PERFORMANSI ALGORITMA

  

Jalan Dipatiukur No.144

sheptyaapasaribu@yahoo.com

ABSTRAK

  Kord lagu merupakan hal yang biasa ditemui dalam dunia musik. Salah satu contoh persoalan kord lagu adalah penentuan ketepatan kord pada sebuah lagu. Algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan penentuan kord lagu adalah fuzzy logic. Algoritma fuzzy inference rules merupakan salah satu algoritma yang mengadopsi

  fuzzy logic. Penerapan algoritma fuzzy inference rules dalam kasus penentuan kord lagu ini harus

  disertai analisis performansinya agar dapat diketahui ketepatan dan keoptimalan dari algoritma itu sendiri saat diterapkan dalam kasus tertentu.

  Algoritma fuzzy inference rules merupakan algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan persoalan penetapan kord lagu. Analisis algoritma

  fuzzy inference rules dapat digunakan untuk

  FUZZY INFERENCE RULES

DALAM PENENTUAN KORD LAGU

Septyawati

Universitas Komputer Indonesia

  pattern matching hasil dari perhitungan derajat kesamaan not angka pada suatu bar.

  Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa algoritma fuzzy inference rules menghasilkan nilai performansi yang baik dan ketepatan untuk kasus penentuan kord lagu. Adapun data lagu yang digunakan didapat dari komisi musik Gereja Kristen Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang. Hasil akhir yang diperoleh adalah algoritma fuzzy inference rules ini dapat diketahui efektifitas dan keakuratan hasil terhadap kasus yang sedang dikaji. Kata Kunci : Performansi, Analisis Algoritma,

  (membership function) sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan [6]. Berdasarkan karakteristik fuzzy inference rules dapat digunakan untuk permasalahan seperti penentuan kord lagu. Penentuan kord lagu yang dilakukan oleh para pemula dalam belajar alat musik di komisi musik merupakan suatu hal yang tidak memiliki nilai kebenaran yang mutlak. Kord dianggap sebagai suatu fuzzy set terhadap suatu bar. Kord dalam suatu bar ini, kemudian dilakukan proses pencarian

  similarity dari not angka yang terdapat dalam suatu

  bar. Derajat kesamaan (similarity degree) yang terletak dalam suatu bar ini akan menjadi parameter dalam analisis algoritma fuzzy inference rules yang dilakukan. Analisis performansi algoritma dilakukan agar diketahui efisiensi dan kelayakan algoritma pada kasus yang sedang diuji. Dengan menganalisis performansi algoritma Fuzzy Inference Rules dalam penentuan kord lagu diharapkan dapat mengetahui nilai performansi dan ketepatan Algoritma Fuzzy Inference Rules dalam penentuan kord lagu.

  1.1 Analisis Domain Masalah

  Analisis algoritma Fuzzy Inference Rules dilakukan karena ditemukannya masalah dalam penggunaan algoritma Fuzzy Inference Rules. Masalah yang ditemukan saat analisis dilakukan antara lain adalah belum ditemukannya analisis performansi algoritma Fuzzy Inference Rules terhadap kasus penentuan kord lagu. Hal ini menyebabkan hanya pada kasus-kasus tertentu saja mungkin suatu algoritma lebih efektif dari yang lainnya. Penerapan algoritma fuzzy inference rules terhadap penentuan kord lagu ini memiliki kesamaan karakteristik. Kord diasumsikan sebagai suatu fuzzy

  set terhadap suatu bar, nilai membership function

  mengukur kompleksitas dan performansi serta untuk menguji seberapa baik algoritma ini diterapkan pada kasus penentuan kord lagu. Proses yang digunakan dalam penelitian ini adalah perhitungan derajat kesamaan (similarity degree) pada suatu bar dan

  Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  46 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033

  Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang adalah ketepatan penentuan kord lagu. Pada kasus penentuan kord lagu dapat ditentukan nilai similarity degree dengan not angka yang terdapat dalam suatu bar. Berdasarkan analisis domain masalah yang telah dipaparkan, maka diperlukan rules based dalam penentuan kord lagu dengan menganalisis performansi Algoritma Fuzzy

  Inference Rules dengan melakukan proses

  perhitungan similarity degree dari not-not yang terdapat dalam sebuah bar dengan kord yang ada.

1.2 Analisis Metode

  Block diagram menggambarkan setiap blok

  atau bagian dari alur kerja. Block diagram menentukan kord dalam sebuah lagu menggunakan algoritma Fuzzy Inference Rules dapat dilihat pada Gambar 1.

  Gambar 1 Block diagram menentukan kord lagu menggunakan Algoritma Fuzzy Inference Rules

  Penentuan kord pada sebuah lagu menggunakan proses perhitungan similarity degree. Similarity

  Fuzzy Inference Rules

  Gambar 2 Aturan Produksi Not Angka 2. Similarity Degree Menggunakan Algoritma

1. Preprocessing

  Parsing Nilai Not Parsing nilai not dilakukan untuk mengambil karakter-karakter yang akan dimasukkan ke dalam array untuk diolah pada proses selanjutnya.

  Input Not Angka Inputan yang dimasukan berupa sejumlah not angka beserta nilai atau ketukannya. Contoh satu bar pada tabel 1 yang ditandai oleh batas | (bar). Salah satu contoh not angka beserta ketukannya yang digunakan adalah sebagai berikut :

  a.

  mendapatkan data yang dibutuhkan pada proses Algoritma Fuzzy Inference Rules.

  degree merupakan tahapan untuk mencari derajat

  kesamaan/kemiripan (similarity) dari not angka yang terdapat dalam sebuah bar terhadap suatu kord tertentu. Algoritma Fuzzy Inference Rules membantu dalam pengambilan decision (kord apa yang sebaiknya dipakai) dalam sebuah lagu. Bila kord pada bar ke-n sama dengan kord pada bar sebelumnya, maka pada bar ke-n tersebut akan digantikan dengan kord lain yang similarity degree- nya paling mendekati similarity degree-nya semula. Metode perhitungan yang digunakan dalam mencari

  similarity degree dari not angka yang terdapat dalam

  sebuah bar dengan suatu kord tertentu adalah sebagai berikut :

  Similarity degree (C) =

  ∑ [ ] [ ] ..........................................(1) dimana : n : jumlah not angka dalam sebuah bar weight_beat : bobot not berdasarkan letaknya dalam sebuah bar. weight_not : bobot not berdasarkan keanggotaannya dalam sebuah kord

  Preprocessing merupakan tahapan untuk

  Tabel 1 Contoh not angka yang dijadikan contoh kasus Isi Not Angka b.

  Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  1

  13

  12

  11

  10

  9

  8

  7

  6

  5

  4

  3

  2

  Isi pseudocode Algoritma Utama

4. Hasil Penentuaan Kord Pada Lagu

  15

  16

  17

  18

  19

  47 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033 pattern matching ini bertujuan untuk membuat

  Tnot = record <not : char, value: integer, bar : integer, beat : integer, posx : integer, posy : integer, bobotnot : integer, bobotbar : integer, s_kord : string, s_bar : string > endrecord. arraymynot = array [1..maks] of Tnot bar = array [ 1..maks] of integer mynot : arraymynot jumnot : integer i: integer procedure IsiNot (output mynot) procedure JumlahNot (input mynot : arraymyn ot, output jumnot : integer)

  Menjadi 2.

  Tabel 2 Penentuaan Kord Dalam Lagu

  Perhitungan similarity degree not angka menggunakan persamaan 1. Hasil penentuaan kord dalam sebuah lagu dapat dilihat pada Tabel 2.

  pemilihan kord untuk setiap bar dari lagu menjadi lebih harmonis.

  14

ISI PENELITIAN

2.1 Analisis Kompleksitas Waktu Asimptotik

  Tnot = record < not : char, value : integer, bar : integer, beat : integer, posx : integer, posy : integer, bobotnot : integer,

  48 Algoritma ArrayRecordTnot {I.S : didefinisikan array of record untuk menampung nilai not angka} {F.S : menampilkan array of record beserta operasinya} Kamus: const maks = 500 max_deg = 300 type

  40

  41

  42

  43

  44

  45

  46

  47

  Inference Rules pada pseudocode-nya. Pada pseudocode Algoritma Fuzzy Inference Rules,

  38

  Algoritma : IsiNot (mynot) {Pengisian data

  record mynot}

  JumlahNot (mynot, jumnot)

  {Perhitungan jumlah not}

  {keluaran record} for i  1 to maks do output (mynot (i).not,mynot

  (i).bar,mynot(i).s_kor d,mynot (i).s_bar) endfor

  Perhitungan kompleksitas waktu asimptotik Algoritma Fuzzy Inference Rules dapat dihitung dengan menelusuri setiap langkah Algoritma Fuzzy

  Algoritma Fuzzy Inference Rules

  39

  37

  { Kamus Global } const maks = 500 max_deg = 300 type

  26

  Tipe data khusus yang digunakan untuk menampung not angka adalah tipe data Tnot merupakan record dari field _not, _value, _bar, _beat, _posx, _posy, _bobot_not, dan _bobot_bar. Berikut ini merupakan deklarasi tipe data Tnot :

  matching, prosedur isi not, prosedur jumlah not dan sebuah fungsi similarity degree didalamnya.

  20

  21

  terdapat prosedur similarity degree,prosedur pattern

  23

  24

  25

  27

  36

  28

  29

  30

  31

  32

  33

  34

  35

  22 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  48 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033

  19 V major V major

  III minor

  15 IV major

  IV major

  16 V major V major

  17 I major I major

  18 IV major

  IV major

  20 I major I major

  0.5

  21 I major I major

  22 IV major

  IV major

  23 V major V major

  24 I major I major Error 12,5 %

  Berdasarkan hasil pengujian lagu ‘Nyanyilah dan Menarilah’, dapat dilihat bahwa kord yang dihasilkan oleh simulator sudah hampir semuanya tepat sama dengan kord yang digunkan pada lagu yang menjadi acuan.

  2.3 Pengujian Performansi

  Pada pengujian performansi ini akan dilakukan pencocokan perhitungan matematis dengan percobaan penentuan kord lagu dengan menggunakan perangkat lunak simulasi. Data uji yang digunakan berasal dari komisi musik Gereja Kristen Indonesia Griya Merpati Mas (GKI GMM) Tangerang. Diketahui bobot beat-1 adalah 20, bobot beat lain adalah 10, bobot not-1, bobot not-2, dan bobot not-3 adalah 10.

  14 III minor

  13 VI major I major

  Gambar 3 Partitur lagu ‘Nyanyilah dan Menarilah’

  IV major

  Hasil penentuan kord terhadap lagu ‘Nyanyilah dan Menarilah’ dapat dilihat pada Gambar 4.

  Gambar 4 Hasil penentuan kord terhadap lagu ‘Nyanyilah dan Menarilah’

  Hasil pengujian terhadap lagu ‘Nyanyilah dan

  3 V major V major

  4 I major I major

  5 I major I major

  6 IV major

  7 V major V major

  12 I major I major

  8 I major I major

  9 VI minor I major

  0.5

  10 III minor

  IV major

  1

  11 IV major V major

  1

  Partitur lagu ‘Halleluya’ beserta kord yang umum digunakan dapat dilihat pada Gambar 5. Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  49 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033 pada Gambar 6.

  CHO RD : 4_maj 5*20= 100 5*10=

  50 10*10 =100 5*10=

  CHO RD : 6_min 5*20= 100 5*10=

  40 10*10 =100 simila rity degre e = 440

  CHO RD : 5_maj 10*20 =200 10*10 =100 4*10=

  50 simila rity degre e = 300

  50 10*10 =100 5*10=

  40 10*10 =100 simila rity degre e = 440

  5_ma j

  CHO RD : 3_min 10*20 =200 10*10 =100 4*10=

  40 simila rity degre e = 260

  40 10*10 =100 4*10=

  80 4*10=

  CHO RD : 2_min 4*20=

  50 simila rity degre e = 240

  40 5*10=

  50 simila rity degre e = 300

  bar-4 : 6o5opp5o5o CHO RD : 1_maj 4*20=

  bar-3 : 7o7opp6o7o CHO RD : 1_maj 5*20= 100 5*10=

  40 4*10=

  40 4*10=

  40 4*10=

  CHO RD : 6_min 10*20 =200 4*10=

  80 10*10 =100 10*10 =100 10*10 =100 simila rity degre e =

  CHO RD : 5_maj 4*20=

  40 simila rity degre e =

  40 4*10=

  80 10*10 =100 10*10 =100 10*10 =100 simila rity degre e =

  CHO RD : 4_maj 10*20 =200 4*10=

  80 10*10 =100 10*10 =100 10*10 =100 simila rity degre e =

  CHO RD : 3_min 4*20=

  40 simila rity degre e =

  40 4*10=

  40 4*10=

  CHO RD : 2_min 10*20 =200 4*10=

  50 4*10=

  6_mi n

  Gambar 6 Masukan Lagu ‘Halleluya’

  40 4*10=

  50 simila rity degre e = 450

  CHO RD : 4_maj 10*20 =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  50 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 5*10=

  CHO RD : 3_min 5*20= 100 5*10=

  40 simila rity degre e = 200

  40 4*10=

  50 5*10=

  80 4*10=

  CHO RD : 2_min 4*20=

  50 simila rity degre e = 450

  bar-1 : 1o1opp1o7o CHO RD : 1_maj 10*20 =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  Degree

  Tabel 4 Hasil Pengujian Perhitungan Similarity

  Proses perhitungan similarity degree terhadap setiap bar dalam dilihat pada Tabel 4. Hasil Pengujian Perhitungan Similarity Degree. jumlah not : 92

  CHO RD : 5_maj 5*20= 100 5*10=

  50 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  10*10 =100 10*10 =100 10*10 =100 simila rity degre e = 500

  40 5*10=

  50 simila rity degre e = 210

  40 5*10=

  40 4*10=

  4*10=

  10*10 =100 10*10 =100 10*10 =100 simila rity degre e = 500

  50 simila rity degre e = 210

  40 4*10=

  CHO RD : 6_min 10*20 =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  4*10=

  40 simila rity degre e = 440

  10*10 =100 10*10 =100 4*10=

  40 10*10 =100 simila rity degre e = 260

  40 4*10=

  4*10=

  50 simila rity degre e = 450

  40 simila rity degre e = Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

  50 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033

  10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  CHO RD : 3_min 10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  40 simila rity degre e = 120

  80 4*10=

  CHO RD : 2_min 4*20=

  bar-9 : 3opppp3o CHO RD : 1_maj 10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  6_mi n

  10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 simila rity degre e = 150

  5*20= 100 5*10=

  50 simila rity degre e = 150

  50 simila rity degre e = 150

  5*20= 100 5*10=

  40 simila rity degre e = 120

  80 4*10=

  4*20=

  10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 simila rity degre

  50 10*10 =100 5*10=

  CHO RD : 6_min 5*20= 100 5*10=

  40 10*10 =100 simila rity degre

  CHO RD : 4_maj 5*20= 100 5*10=

  CHO RD : 5_maj 4*20=

  50 simila rity degre

  80 4*10=

  CHO RD : 5_maj 10*20

  CHO RD : 4_maj 4*20=

  CHO RD : 3_min 4*20=

  CHO RD : 2_min 10*20

  bar-11 : 2opppp2o CHO RD : 1_maj 4*20=

  4_ma j

  50 simila rity degre e = 150

  CHO RD : 6_min 5*20= 100 5*10=

  40 simila rity degre e = 120

  CHO RD : 5_maj 4*20=

  80 4*10=

  CHO RD : 4_maj 10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 simila rity degre e = 150

  CHO RD : 3_min 5*20= 100 5*10=

  CHO RD : 2_min 10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 simila rity degre e = 150

  bar-10 : 4o4opppp CHO RD : 1_maj 5*20= 100 5*10=

  6_mi n

  CHO RD : 6_min 10*20 =200 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  40 simila rity degre e = 120

  CHO RD : 5_maj 10*20 =200 10*10 =100 4*10=

  50 10*10 =100 5*10=

  =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  100 5*10=

  40 10*10 =100 simila rity degre e = 260

  40 4*10=

  80 4*10=

  bar-6 : 6o6opp6o1o CHO RD : 1_maj 4*20=

  6_mi n

  50 simila rity degre e = 450

  =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  50 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 5*10=

  50 simila rity degre e = 450

  40 simila rity degre e = 440

  =200 10*10 =100 10*10 =100 5*10=

  50 10*10 =100 simila rity degre e = 300

  50 5*10=

  100 5*10=

  40 simila rity degre e = 200

  40 4*10=