TUGAS AKHIR PENGENALAN NADA SULING BAMBU SECARA REALTIME MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN SIMILARITAS SORENSEN
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
TUGAS AKHIR
PENGENALAN NADA SULING BAMBU SECARA REALTIME
MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN
SIMILARITAS SORENSEN
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Oleh:
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
NIM: 095114009
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2014
i
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
FINAL PROJECT
REALTIME BAMBOO FLUTE RECOGNITION USING DCT
FEATURE EXTRACTION AND SORENSEN SIMILARITY
Presented as Partial Fullfillment of The Requirements
To Obtain Sarjana Teknik Degree
In Electrical Engineering Study Program
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
NIM: 095114009
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
2014
ii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini tidak memuat karya atau
bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka
sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 14 April 2014
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
v
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
MOTTO:
Bekerja Keras Dan Fokus Dalam Menjalani Hidup
Sampai Tuhan Berkata “Waktunya Pulang”
Dengan ini kupersembahkan karyaku ini untuk.....
Yesus Kristus Pembimbingku yang setia,
Keluargaku tercinta,
Teman-teman seperjuanganku,
Dan semua orang yang mengasihiku
Terima Kasih untuk semuanya......
vi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK
KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma :
Nama
: Yustinus Deddy Dewantara
Nomor Mahasiswa
: 095114009
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan
Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
PENGENALAN NADA ALAT MUSIK SULING BAMBU MENGGUNAKAN
EKSTRAKSI CIRI DCT DAN SIMILARITAS SORENSEN
beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan
kepada kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpannya,
mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data,
mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di Internet atau media
lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun
memberikan royalty kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai
penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Yogyakarta, 14 April 2014
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
vii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
INTISARI
Kebanyakan orang hanya bisa mendengarkan suatu nada dari alat musik tanpa mengetahui
nada apa yang sedang dimainkan, karena kurangnya ketajaman pendengaran serta pengetahuan
tentang bermusik sangat terbatas. Alat musik yang digunakan pun juga bervariasi, salah satunya
alat musik tiup. Suling adalah salah satu alat musik yang banyak digunakan untuk pemula atau
orang yang akan belajar tentang musik, karena penggunaannya yang mudah dan harga yang
relatif terjangkau. Sistem pengenalan sangat diperlukan untuk membantu dalam mengenali
nada alat musik, khususnya untuk nada dasar (do, re, mi, fa, sol, la ,si, do’) pada alat musik
suling bambu.
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu pada tugas akhir ini menggunakan
mikrofon dan komputer untuk mengoprasikannya. Mikrofon berfungsi untuk merekam
gelombang suara nada alat musik suling bambu. Komputer berfungsi untuk memproses data
hasil rekaman, menampilkan gelombang hasil rekaman, menampilkan spektrum frekuensi
hasil subproses perhitungna DCT, mengenali nada yang terekam dan menampilkan hasil nada
yang dikenali.
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu ini dengan menggunakan Similaritas
Sorensen sudah berhasil dibuat dan dapat bekerja. Penampil hasil rekaman, spektrum frekuensi
hasil DCT dan mampu menampilkan data-data sesuai perancangan. Program pengenalan nada
alat musik suling bambu hanya dapat mengenali nada-nada dasar, sehingga dalam
pengembangan berikutnya masih bisa dikembangkan untuk pengenalan nada yang lebih
kompleks.
Kata kunci : Suling bambu, DCT (Descrete Cosine Transform), Similaritas Sorensen,
Pengenalan Nada
viii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
ABSTRACT
Most of people can only hear a tone from the instrument without knowing what tone is
being played, because of the lack of hearing acuity and knowledge of music is very limited.
Musical instruments used vary, one wind instrument. Flute is one of the many instruments
used for beginners or people who will learn about the music, because of its use easy
and relatively affordable prices. Recognition system is needed to assist in recognizing musical
tones, especially basic tones (do, re, mi, fa, sol, la, si, do’) of the musical instrument the
bamboo flute.
Tone recognition system of flute recorder at the end of this task using a microphone
and a computer to operate. Functioning microphone to record sound waves bamboo flute tones
of musical instruments. Computer functions to process data recording, featuring a wave of
record results, showing the frequency spectrum of the DCT calculation subprocesses,
recognize the tone, and displays the results of a recognizable tone.
Musical tone recognition system of flute recorder using Sorensen Similarity has
been created and can work. Viewer recorded, the frequency spectrum of the DCT and capable
of displaying the data in accordance with the design. Musical tone recognition programs of
flute recorder only recognize the basic tones, so it still can be developed for the introduction of
other tones.
keyword: Bamboo Flute, Discrete Cosine Transform (DCT), Sorensen Similarity, Recognition
Tone.
ix
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
KATA PENGANTAR
Puji Tuhan penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus, karena atas berkat dan
anugrah-Nya penulis akhirnya dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik dan lancar.
Dalam proses penulisan tugas akhir ini penulis menyadari bahwa ada begitu banyak
pihak yang telah memberikan perhatian dan bantuan dengan cara masing-masing sehingga
tugas akhir ini dapat terselesaikan. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih
antara lain kepada :
1. Tuhan Yesus kristus atas berkat dan anugrah-Nya kepada penulis.
2. Drs. Johanes Eka Priyatma, M.Sc., Ph.D Rektor Universitas Sanata Dharma.
3. Paulina Heruningsih Prima Rosa , M.Sc., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.
4. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., selaku dosen pembimbing akademik yang telah
mendampingi dan membimbing penulis selama studi.
5. Dr. Linggo Sumarno, selaku pembimbing, atas ide-ide yang berguna, bimbingan,
dukungan, saran dan kesabaran bagi penulis dari awal hingga tugas akhir ini selesai.
6. Wiwien Widyastuti, S.T., M.T dan Martanto, S.T., M.T., selaku penguji yang telah
bersedia memberikan kritik dan saran.
7. Seluruh dosen Teknik elektro atas ilmu yang telah diberikan selama penulis menimba
ilmu di Universitas Sanata Dharma.
8. Staff sekretariat Teknik Elektro atas bantuan dalam melayani mahasiswa.
9. Kedua orang tuaku dan kedua saudaraku yang tercinta atas semangat, doa serta
dukungan secara moril maupun materiil.
10. Teman-teman seperjuanganku angkatan 2009 Teknik Elektro, teman-teman Kenthang
Ireng yang memberikan dukungan kepada penulis dan mau berbagi di saat penulis
membutuhkan kalian.
11. Dan seluruh pihak yang telah ambil bagian dalam proses penulisan tugas akhir ini yang
terlalu banyak jika disebutkan satu-persatu.
x
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Dengan rendah hati penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari
sempurna, oleh karena itu berbagai kritik dan saran sangat diharapkan penulis untuk perbaikan
tugas akhir ini. Akhir kata, semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Terima
Kasih.
Yogyakarta, 14 Aprir 2014
Penulis
Yustinus Deddy Dewantara
xi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL............................................................................................ i
HALAMAN PERSETUJUAN .......................................................................... iii
HALAMAN PENGESAHAN ........................................................................... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA .......................................................... v
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP ........................... vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS .................................... vii
INTISARI ............................................................................................................... viii
ABSTRACT ........................................................................................................... ix
KATA PENGANTAR ......................................................................................... x
DAFTAR ISI.......................................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xiv
DAFTAR TABEL ................................................................................................ xvi
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xvii
BAB I PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang .............................................................................................
1
1.2.
Tujuan dan Manfaat ......................................................................................
2
1.3.
Batasan Masalah ...........................................................................................
2
1.4.
Metodologi Penelitian...................................................................................
3
BAB II DASAR TEORI
2.1.
Alat Musik Suling Bambu ............................................................................
4
2.2.
Sampling ......................................................................................................
5
2.3.
Frame Blocking ............................................................................................
5
2.4.
Windowing ...................................................................................................
6
2.5.
Hamming Window ........................................................................................
6
2.6.
Discrete Cosine Transform (DCT) ................................................................
7
2.7.
Similaritas Sorensen .....................................................................................
7
xii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.8..
Sound Card ..................................................................................................
8
2.9.
Microphone ..................................................................................................
9
2.10.
Matlab ..........................................................................................................
9
BAB III PERANCANGAN
3.1.
Sistem Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu .....................................
11
3.1.1.
Masukan (input) suara wav ..............................................................
11
3.1.2.
Frame Blocking ...............................................................................
11
3.1.3.
Normalisasi ......................................................................................
12
3.1.4.
Windowing .......................................................................................
12
3.1.5.
Discrete Cosine Transform ..............................................................
12
3.1.6.
Similaritas Sorensen .........................................................................
12
3.1.7.
Penentuan Nada ...............................................................................
12
3.1.8.
Tampilan Pengenalan .......................................................................
13
3.2.
Nada Referensi .............................................................................................
14
3.3.
Nada Uji .......................................................................................................
14
3.4.
Perancangan Pembuatan Software ................................................................
14
3.5.
Perancangan Diagram Alir ............................................................................
15
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.
4.2.
Pengujian Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu dengan
Similaritas Sorensen .....................................................................................
23
4.1.1. Pengenalan Nada...............................................................................
25
Hasil Pengujian Program Pengenalan Terhadap Tingkat Pengenalan Nada Alat
Musik Suling Bambu ....................................................................................
30
4.2.1. Pengujian Parameter Pengaturan Pengenalan Nada ...........................
30
4.2.2. Pengujian Untuk Menentukan Batasan Nilai Jarak yang Optimal ......
37
4.2.3. Pengujian Dengan Nada Masukan Gamelan Saron ............................
38
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN
5.1.
Kesimpulan ..................................................................................................
40
5.2.
Saran ............................................................................................................
40
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 41
LAMPIRAN........................................................................................................... 43
xiii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR GAMBAR
2.1.
Suling Bambu ............................................................................................... 4
2.3.
Contoh Sound card ....................................................................................... 8
2.4.
Contoh Microphone Pada Laptop.................................................................. 8
3.1.
Blok Diagram Keseluruhan Sistem ............................................................... 11
3.2.
Tampilan Pengenalan Nada........................................................................... 13
3.3.
Diagram Blok Proses Ekstraksi Ciri Nada Referensi ..................................... 14
3.4.
Diagram Alir Keseluruhan ........................................................................... 15
3.5.
Diagram Alir Sampling ................................................................................ 16
3.6.
Diagram Alir Frame Blocking....................................................................... 16
3.7.
Diagram Alir Normalisai ............................................................................. 17
3.8.
Diagram Alir Windowing .............................................................................. 18
3.9.
Diagram Alir Ekstraksi Ciri DCT.................................................................. 18
3.10.
Diagram Alir Similaritas Sorensen ............................................................... 19
3.11.
Diagram Alir Penentuan Nada Hasil Pengenalan........................................... 20
3.12.
Diagram Alir Proses Pengambilan Nada Referensi (database) ...................... 21
4.1.
Icon Matlab .................................................................................................. 23
4.2.
Tampilan Awal Matlab ................................................................................. 24
4.3.
Tampilan Pengaturan Pengenalan Nada ........................................................ 24
4.4.
Tampilan Utama Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu ........ 25
4.5.
Tampilan GUI Matlab Setelah Program Eksekusi ........................................ 29
4.6.
Pengaruh Nilai Ekstraksi Ciri DCT Terhadap Tingkat Pengenalan Secara
Tidak Realtime ............................................................................................. 31
4.7.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (16) ....................... 32
4.8.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (32) ....................... 32
4.9.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (64) ....................... 33
4.10.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (128)...................... 33
4.11.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (256)...................... 34
xiv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
4.12.
Grafik Pengaruh Koefisien DCT Terhadap Tingkat Pengenalan Nada
Secara Realtime ............................................................................................ 37
4.13.
Gamelan Saron Sebagai Alat Musik Pengujian Tidak Dikenali ..................... 39
xv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR TABEL
3.1.
Keterangan Tampilan Program .....................................................................
13
4.1.
Hasil Pengenalan Nada Yang Dikenali .........................................................
28
4.2.
Persentase Tingkat PengenalanSecara Tidak Realtime ..................................
32
4.3.
Hasil Nilai Similaritas ..................................................................................
34
4.4.
Pengaruh Koefisien DCT Terhadap Tingkat Pengenalan ...............................
36
4.5.
Jarak Minimal Tiap Nada .............................................................................
38
4.6.
Hasil Pengujian Dengan Gamelan Saron .......................................................
39
xvi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR LAMPIRAN
L.1. Percobaan Mencari Spektrum Frekuensi dari Nada Alat Musik Suling Bambu
dengan MATLAB V.7 ....................................................................................... L 1
L.2. Percobaan Mencari Durasi PerekamanUntuk Sistem Pengenalan Nada Alat
Musik Suling Bambu dengan MALTAB V.7 ..................................................... L 8
L.3. Listing Program Utama ..................................................................................... L 11
L.4. Listing Program Database ................................................................................. L 15
L.5. Listing Program Frame Blocking ....................................................................... L 16
L.6. Listing Program Normalisai .............................................................................. L 16
L.7. Listing Program Windowing .............................................................................. L 16
L.8. Listing Program Ekstraksi Ciri DCT .................................................................. L 16
L.9. Tabel Hasil Percobaan ....................................................................................... L 17
xvii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Musik merupakan ekspresi yang timbul dari dalam jiwa manusia yang diwujudkan
dalam bentuk karya seni. Musik terbentuk dari kumpulan nada-nada yang tersusun secara
harmonis sehingga menghasilkan “sesuatu yang indah” menurut indera pendengaran yang
dimiliki manusia. Salah satunya Suling Bambu. Suling bambu merupakan alat musik tiup yang
sudah dikenal banyak orang karena harganya yang relatif murah dibandingkan alat musik lain.
Suling terbuat dari bambu, kayu, tulang atau bahkan logam. Suling mampu menghasilkan
bunyi kasar, melengking atau seperti suara siulan. Suara diproduksi ketika dalam posisi
melintang, di situ terdapat lubang tiupan kira-kira sebesar ujung jari. Udara yang masuk ke
dalam tabung, mengalir dan membentur sepanjang dinding tabung yang berfungsi sebagai
resonator. Keras lembutnya hembusan akan menghasilkan frekuensi nada yang berbeda-beda,
tinggi atau rendah [1]
Pada penelitian ini penulis merancang dan membuat program komputer yang dapat
mengenali nada alat musik suling bambu secara real time dan dengan menggunakan ekstraksi
ciri DCT dan metode Similaritas Sorensen. Penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya
menggunakan Fungsi Jarak Eucledian, Fungsi Jarak Chebyshev, Fungsi Jarak Minkowski.
Sebelum melakukan penelitian ini, penulis pernah mendapati penelitian - penelitan yang
serupa tentang pengenalan nada alat musik yang ada sampai saat ini seperti halnya
“Pengenalan Nada suling recorder menggunakan fungsi jarak chebyshev” dengan nama
peneliti Hendra [2] dan “Pengenalan Nada Alat Musik Pianika Menggunakan Metode
Korelasi” dengan nama peneliti Edwin [3].
Prinsip kerja dari sistem ini, input berupa suara yakni nada alat musik suling bambu.
Suara ini akan direkam dengan microphone yang kemudian diteruskan pada sistem pengenalan
ini. Suara akan disampling dan dicocokan dengan nada dasar yang ada pada database dengan
menggunakan metode Similaritas Sorensen dan ekstraksi ciri DCT. Database ini berisi 80
1
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2
nada yang terdiri dari 8 nada yang masing - masing direkam sebanyak 10 kali. Hasil dari
sistem pengenalan nada ini ditampilkan pada layar yang berupa teks.
1.2
Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menghasilkan sistem pengenalan nada
suling bambu supaya mengetahui nada do, re, mi, fa, sol, la, si, do’. Manfaat dari penelitian ini
diharapkan dapat memudahkan seseorang untuk lebih mengenali nada-nada pada alat musik
suling bambu.
1.3
Batasan Masalah
Sistem otomatisasi pengenalan nada suara pada alat musik suling bambu terdiri dari
hardware dan software (komputer). Hardware berfungsi untuk memasukkan nada suara yang
dimainkan pada alat musik suling bambu, sedangkan software pada komputer berfungsi untuk
mengatur semua proses pengenalan nada suara yang dimainkan pada alat musik suling bambu.
Pada perancangan sistem ini, penulis fokus pada pembuatan software komputer untuk
memproses pengenalan nada suara, sedangkan untuk hardware berupa microphone yang sudah
tersedia di pasaran. Penulis menetapkan beberapa batasan masalah yang dianggap perlu pada
perancangan ini, yaitu sebagai berikut:
a. Alat musik yang digunakan adalah suling bambu.
b. Nada suling bambu yang digunakan do, re, mi, fa, sol, la, si, dotinggi.
c. Secara real time.
d. Menggunakan perangkat lunak komputasi (Matlab versi 7.0.4) dalam pembuatan
program.
e. Menggunakan DCT untuk ekstraksi ciri dan Similaritas Sorensen sebagai metode
untuk pengenalannya.
f. Menggunakan Hamming window.
g. Jarak antara suling bambu dengan komputer ± 30 cm.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
1.4
3
Metodelogi Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir :
a. Pengumpulan referensi berupa buku - buku atau jurnal - jurnal.
b. Perancangan subsistem software.
Tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang
akan dibuat dengan mempertimbangkan berbagai faktor – faktor permasalahan dan
kebutuhan yang ditentukan.
c. Pembuatan subsistem software.
Sistem ini akan bekerja apabila User memberikan interupsi melalui PC dengan
media push button yang ada pada software. Kemudian sistem akan mengolah
interupsi yang diberikan oleh User dan setelah selesai maka komputer akan
mengolah data yang berupa nada suling bambu ke dalam proses sampling, frame
blocking, normalisasi, windowing, ektraksi ciri DCT, Simililaritas Sorensen dan
akan menyajikannya berupa sebuah informasi/teks.
d. Analisa dan Kesimpulan hasil percobaan.
Analisa data dilakukan dengan menyelidiki pengaruh variasi jumlah koefisien DCT
terhadap tingakt pengenalan nada alat musik suling bambu. Penyimpulan hasil
percobaan dilakukan dengan mencari jumlah koefisien DCT untuk menghasilkan
tingkat pengenalan nada yang tertinggi.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB II
DASAR TEORI
2.1
Alat Musik Suling Bambu
Suling bambu termasuk jenis alat musik tiup yang nadanya dihasilkan dengan
membuka tutup lubang-lubangnya. Ada 7 lubang yang terdapat pada suling bambu, 1 lubang
untuk ditiup dan 6 lubang untuk dibuka tutup seperti pada gambar 2.1. Suling bambu ini
memiliki panjang 40 cm dan lebar 2 cm [4].
Gambar 2.1 Suling Bambu (Jawa)
Cara memainkan alat musik suling bambu ini sebenarnya mudah namun dibutuhkan
teknik meniup yang benar. Jika posisi mulut kurang benar atau kurang menempel pada lubang
tiup maka suara yang akan dihasilkan juga kurang jernih. Adapun posisi jari tangan untuk
memainkan alat musik suling bambu sebagai berikut :
a) Lubang pertama dekat mulut (bulat) untuk jari telunjuk tangan kiri.
b) Lubang kedua untuk jari tengah tangan kiri.
c) Lubang ketiga untuk jari manis tangan kiri.
d) Lubang keempat untuk jari telunjuk tangan kanan.
e) Lubang kelima untuk jari tengah tangan kanan.
f) Lubang keenam untuk jari manis tangan kanan.
4
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
5
Setelah posisi jari tangan sudah pas dan benar selanjutnya cara memainkan alat musik
suling bambu agar menghasilkan nada Do, Re, Mi, Fa, Sol, La, Si, Dotinggi.[5] Langkahlangkahnya sebagai berikut :
a) Untuk menghasilkan nada Do = lubang ditutup semua
b) Nada Re = lubang paling bawah di buka 1 (dari bawah; lubang 6 dibuka)
c) Nada Mi = lubang dibuka 2 (dari bawah; lubang 6 dan 5 dibuka)
d) Nada Fa = lubang dibuka 3 (dari bawah; lubang 6, 5 dan 4 dibuka)
e) Nada Sol = lubang dibuka 4 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, dan 3 dibuka)
f) Nada La = lubang dibuka 5 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, 3, dan 2 dibuka)
g) Nada Si = lubang dibuka 5 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, 3, dan 1 dibuka)
h) Nada Dotinggi= lubang dibuka 6 (dari bawah; 6, 5, 4, 3, 2, dan 1 dibuka semua)
2.2
Sampling
Sampling merupakan proses pencuplikan gelombang suara yang akan menghasilkan
gelombang diskret. Dalam proses sampling ada yang disebut dengan laju pencuplikan
(sampling rate). Sampling rate menandakan berapa banyak pencuplikan gelombang analog
dalam 1 detik. Satuan dari sampling rate ialah Hertz (Hz). Pada proses sampling, sebaiknya
sampling rate memenuhi kriteria Nyquist. Kriteria Nyquist menyebutkan bahwa sampling rate
harus lebih besar dari 2 (dua) kali frekuensi tertinggi sinyal suara analog sesuai persamaan
(2.1) [6].
𝑓𝑠 ≥ 2𝑓𝑚
(2.1)
dengan 𝑓𝑠 adalah frekuensi sampling (sampling rate), sedangkan 𝑓𝑚 adalah frekuensi
tertinggi sinyal suara analog.
2.3
Frame Blocking
Frame blocking merupakan pembagian sinyal suara menjadi beberapa frame dan satu
frame terdiri dari beberapa data sampel [7]. Pengambilan sampel tersebut tergantung dari tiap
detik suara yang akan disampel dan berapa besar frekuensi samplingnya. Gambar 2.2
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
6
menunjukkan contoh dari frame blocking dimana keseluruhan frame dibagi menjadi 5 M
frame. Setiap M memiliki jumlah data yaitu 2𝑁 data, dengan N adalah Bilangan bulat
(1,2,3,…).
Gambar 2.2 Frame Blocking [2]
Fungsi frame blocking yaitu untuk memilih data yang akan diproses dalam sistem
pengenalan. Frame Blocking juga dapat mempercepat proses perhitungan pada DCT (Descrete
Cosine Transform) dengan jumlah data pada setiap frame memiliki 2𝑁 data sampel yang
diambil dari keseluruhan data sampel.
2.4
Windowing
Windowing diperlukan untuk mengurangi efek diskontinuitas dari potongan-potongan
sinyal dengan cara melewatkan sinyal yang mempunyai frekuensi sembarang yang dikalikan
elemen demi elemen dengan fungsi window tertentu sehingga dapat mereduksi sinyal-sinyal
yang tergolong rusak sebelum dilakukan proses transformasi [8]. Ada beberapa fungsi
windows yang telah ada di antaranya kaiser, Hamming, triangular, rectangular, dan lain-lain.
2.5
Hamming Window
Windowing digunakan untuk menghilangkan efek diskontinuitas yang diakibatkan oleh
proses Frame Blocking [9]. Dari beberapa macam jenis windowing, proses pengenalan ini
menggunakan jenis Hamming window. Menggunakan Hamming window karena Hamming
window mempunyai sidelobe yang paling kecil dan mainlobe yang paling besar sehingga
Hamming window akan lebih halus dalam menghilangkan efek diskontunitas.
Persamaan Hamming window adalah :
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
w [k+1] = 0.54 – 0.46 cos (2𝜋
𝑘
𝑛−1
k = 0, …, n – 1
),
7
(2.2)
dengan w[k+1] adalah windowing, dan n merupakan jumlah data dari sinyal. Hamming
window adalah sebuah vektor yang mempunyai jumlah elemen sebanyak N. Besarnya N akan
disesuaikan dengan banyaknya elemen pada frame sehingga banyaknya elemen pada
Hamming window akan sama dengan banyaknya elemen pada frame. Variabel N ini mengacu
pada sub bab 2.3 tentang data sampel yang ada pada proses frame blocking yang berupa
bilangan bulat (1,2,3,…).
2.6
Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform (DCT) biasa digunakan untuk mengubah sebuah sinyal
menjadi komponen frekuensi dasarnya. Discrete Cosine Transform mencoba untuk
mengkorelasi ulang data suara atau gambar. Setelah mengkorelasi ulang, setiap koefisien
transform dapat dikodekan secara independen tanpa kehilangan efisiensi kompresi. Discrete
Cosine Transform dari sederet n bilangan real s(x), x=0, …,n-1, dapat dirumuskan sebagai
berikut :
𝑆 𝑢 =
2/𝑛 𝐶 𝑢
dengan u = 0, …,n-1,
1
dimana 𝐶 𝑢 =
− ,
2
1
2
𝑛 −1
𝑥=0 𝑠
𝑥 cos
2𝑥+1 𝑢𝜋
2𝑛
,
(2.3)
, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑢 = 0
, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑦𝑎
Setiap elemen dari hasil data transformasi S(u) merupakan hasil dari masukan s(x) dan
basis vektor. Persamaan diatas menyatakan s sebagai kombinasi linier dari basis vektor
(masukan) dan S menyatakan banyaknya setiap frekuensi yang ada didalam masukan s, serta n
merupakan jumlah data dari sinyal masukan. Faktor konstanta dipilih sedemikian rupa
sehingga basis vektornya orthogonal dan ternomalisasi [10].
2.7
Similaritas Sorensen
Similaritas Sorensen merupakan metode yang digunakan untuk menghitung
perbandingan dan nilai kemiripan antara hasil sampling dengan data yang ada pada database
[11], dapat dirumuskan sebagai berikut :
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
𝑑𝑠𝑜𝑟 =
𝑑
𝑖=1 |𝑃 𝑖 −𝑄 𝑖 |
𝑑 (𝑃 +𝑄 )
𝑖
𝑖=1 𝑖
𝑆𝑠𝑜𝑟 = 1 − 𝑑𝑠𝑜𝑟
8
(2.5)
(2.6)
𝑃𝑖 dan 𝑄𝑖 merupakan nilai perbandingan dan nilai kemiripan antara data masukan
dengan data yang sudah ada (database). Kemudian variabel d pada rumus di atas merupakan
fungsi jarak Sorensen dan S merupakan Similaritas Sorensen.
2.8
Sound Card
Sound card merupakan sebuah periperal pada komputer sebagai I/O suara yang
disediakan computer untuk menghasilkan suara yang dapat didengar oleh pengguna baik
melalui speaker atau headphone. Pada dasarnya setiap sound card memiliki :
a. Digital Signal Processor (DSP) yang akan menghasilkan semua jenis
komputasi.
b. Digital to Analog Converter (DAC) sebagai keluaran suara ke speaker.
c. Analog to Digital Converter (ADC) sebagai masukan suara.
d. Read Only Memory (ROM) atau Flash sebagai penyimpan data.
e. Musical instrument Digital Interface (MIDI) untuk menyambungkan beberapa
peralatan musik eksternal.
f. Jack untuk menyambungkan sound card dengan speaker pada jalur line out
atau microphone pada jalur line in.
Beberapa soundcard biasanya sudah terpasang secara pabrikan (on board) pada
motherboard komputer, tetapi bisa juga ditambahkan untuk keperluan lebih lanjut pada slot
PCI motherboard [12].
Gambar 2.3 Contoh Sound card
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.9
9
Microphone
Microphone adalah salah satu perangkat keras yang berguna untuk merubah suara
menjadi getaran listrik sinyal analog untuk selanjutnya diperkuat dan diolah sesuai kebutuhan
dan pengolahan berikutnya dengan power amplifier dari suara yang berintensitas rendah
menjadi lebih keras terakhir diumpan ke speaker [13].
Gambar 2.3 Contoh Microphone pada laptop
Pada gambar 2.3 menunjukkan bahwa microphone yang digunakan adalah microphone
yang sudah tersedia pada laptop.
2.10 Matlab
Matlab merupakan bahasa pemrograman dengan fungsi dan karakteristik yang berbeda
dengan bahasa pemrograman lain. Matlab memungkinkan user dapat menyelesaikan banyak
masalah komputasi teknik, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis
data, pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan [14].
Matlab dikembangkan oleh Mathhworks, yang pada awalnya dibuat untuk mengakses data
matriks pada proyek LINPACK dan EISPACK. Software ini memiliki ratusan fungsi yang
dapat digunakan sebagai problem solver mulai dari simple masalah-masalah yang kompleks
dai berbagai disiplin ilmu [15]. Pada Lingkungan kerja Matlab, ada beberapa bagian Window
yang dipakai, yaitu :
1. Current Directory
Current Directory menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan
Matlab. Direktori ini dapat diganti sesuai dengan tempat direktori kerja yang
diinginkan.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
10
2. Command History
Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang
sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap Matlab.
3. Command Window
Command Window adalah window utama dari Matlab yang digunakan untuk
menjalankan fungsi, mendeklarasikan variabel, menjalankan proses-proses,
serta melihat isi variabel.
4. Workspace
Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang
sedang aktif pada saat pemakaian Matlab. Apabila variable berupa data matriks
berukuran besar, maka user dapat melihat isi dari seluruh data dengan
melakukan double Click pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan
menampilkan window “ array editor” yang berisikan data pada setiap variabel
yang dipilih user.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB III
PERANCANGAN
3.1
Sistem Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
Blok sistem pengenalan nada alat musik suling bambu secara keseluruhan
diperlihatkan pada Gambar 3.1. Pada gambar tersebut ditunjukkan bahwa pengenalan nada
tidak memakai microphone eksternal tetapi memakai microphone yang sudah ada pada laptop.
Gambar 3.1 Blok Diagram Keseluruhan Sistem
3.1.1 Masukan (input) suara wav
Masukan (input) adalah hasil dari sampling nada suling bambu yang direkam dengan
format wav. Format wav ini digunakan karena merupakan file audio yang tidak terkompressi
dan bisa disebut juga file universal karena bisa dikompressi ke beberapa jenis format file
audio yang lain.
3.1.2 Frame Blocking
Pada saat komputer menjalankan proses frame blocking, proses ini memilih data dari
nada terekam, sehingga data yang dipilih dapat mewakili keseluruhan data yang terekam yang
11
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
12
meliputi 80 sampel nada pada database. Nilai frame blocking yang digunakan meliputi 16, 32,
64, 128, dan 256 yang disesuaikan dengan koefisien DCT yang digunakan.
3.1.3 Normalisasi
Normalisasi bertujuan untuk menyamakan nilai maksimum nada suling bambu baik
yang sudah direkam atau belum direkam supaya amplitude saat dibunyikan bernilai sama,
meskipun terjadi perbedaan pada saat pengambilan sampel nada.
3.1.4 Windowing
Data yang telah dinormalisasikan mengalami proses windowing. Proses windowing
menggunakan Hamming Window. Windowing berfungsi untuk mengurangi efek diskontinuitas
dari potongan-potongan sinyal. Proses windowing ini mengacu pada persamaan (2.2).
3.1.5 Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform (DCT) biasa digunakan untuk mengubah sebuah sinyal
menjadi komponen frekuensi dasarnya. Pada pengenalan nada alat musik suling bambu ini
koefisien DCT sama dengan nilai frame blocking. Koefisien yang digunakan meliputi 16, 32,
64, 128, dan 256. Proses penghitungan DCT ini mengacu pada persamaan (2.3). Pada
persamaan (2.2) tentang Hamming window variabel koefisien DCT yang digunakan
dilambangkan dengan k. Pada persamaan (2.3) tentang DCT, variabel koefisien DCT ini
dinyatakan dengan u.
3.1.6 Similaritas Sorensen
Similaritas Sorensen merupakan metode yang digunakan untuk menghitung
perbandingan dan nilai kemiripan antara hasil sampling dengan data yang ada pada database.
Proses Similaritas Sorensen ini mengacu pada persamaan (2.5) dan (2.6).
3.1.7 Penentuan Nada
Proses ini bertujuan mengenali nada yang terekam setelah melalui proses metode
similaritas sorensen. Penentuan nada ini diambil dari nilai teringgi dari keseluruhan database.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
13
3.1.8 Tampilan Pengenalan
Hasil akhir dari pembuatan software yang mengenali nada alat musik suling bambu,
ditampilkan dalam komputer dalam bentuk visual GUI Matlab.
Gambar 3.2 Tampilan Pengenalan Nada
Tabel 3.1 Keterangan Tampilan Program
Nama Bagian
Keterangan
Tombol Pengenalan
Digunakan untuk memulai aplikasi
Tombol Selesai
Digunakan untuk mengakhiri aplikasi
Penggunaan DCT
Untuk memilih titik DCT yang akan digunakan dalam
proses pengenalan nada, pilihan berupa 16, 32, 64, 128,
dan 256 Pada tampilan ini nilai DCT sama dengan nilai
frame
blocking.
Variabel
yang
digunakan
untuk
koefisien DCT sudah disinggung pada pembahasan
sebelumnya.
Plot Rekam
Untuk menampilkan grafis suara hasil rekaman
Plot DCT
Untuk menampilkan data yang berupa grafik hasil proses
DCT
Hasil Pengenalan
Untuk menampilkan nada yang didapat setelah proses
pengenalan nada.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3.2
14
Nada Referensi
Pada nada referensi ini menggunakan beberapa variasi koefisien DCT yaitu 16, 32, 64,
128, dan 256. Untuk memperoleh nada referensi setiap nada yang akan dikenali pada sistem
pengenalan nada alat musik suling bambu, penulis mengambil 10 sampel untuk setiap nada
yang akan dikenali ( do, re, mi, fa, sol, la, si, dotinggi). Total sampel nada yang didapatkan
sebanyak 80 sampel. Jadi setelah nada pertama direkam sebanyak 10 kali kemudian nada
tersebut diproses hingga mendapatkan hasil ekstraksi ciri setelah itu dari kesepuluh nada
sampel dicari nilai rata-ratanya. Kemudian nada kedua juga direkam sebanyak 10 kali dan
diproses hingga mendapatkan rata seterusnya sampa nada kedelapan. Proses pengambilan nada
dapat dilihat pada gambar 3.3. Pengambilan nada yang akan dijadikan nada referensi harus
melalui proses sampling, frame blocking, normalisasi, windowing, dan DCT.
Sampling
Frame
Blocking
Normalisasi
Windowing
DCT
Gambar 3.3 Diagram Blok Proses Ekstraksi Ciri Nada Referensi
Nada Referensi =
𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓
1 +𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓 2 + ..+𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓 10
10
(3.1)
3.3
Nada Uji
Nada uji merupakan nada terekam selain nada referensi. Nada uji berfungsi untuk
mengetahui nilai pada windowing dan DCT yang baik untuk pengenalan nada. Pengambilan
nada uji sama halnya dengan pengambilan nada referensi. Proses yang dilakukan yaitu
sampling, frame blocking, normalisasi, windowing, dan DCT.
3.4
Perancangan Pembuatan Software
Perencanaan pembuatan software untuk pengenalan nada ini menggunakan
pemrograman Matlab. Gambar 3.2 adalah GUI yang dirancang sebagai tampilan program
utama.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3.5
15
Perancangan Diagram Alir
Program pengenalan nada alat musik suling bambu akan berjalan ketika user mulai
menjalankan program ini. Setelah tampilan utama terlihat, proses pengujian sudah dapat
dilakukan.
START
Masukan
Nada
Suling
Bambu
Plot grafik
(nada uji)
Rekam
Similaritas
Sorensen
Plot grafik
(sampling)
Frame
Blocking
Normalisasi
Penentuan
hasil
pengenalan
Keluaran
berupa
teks
END
Windowing
Ekstraksi ciri
DCT
Gambar 3.4 Diagram Alir Keseluruhan
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu terdiri dari software yang berfungsi
sebagai user interface. Program sistem pengenalan ini dibuat dengan menggunakan program
Matlab versi 7.0.4. Program berperan dalam mengatur setiap proses yang akan dilalui untuk
mendapatkan hasil pengenalan nada. Sistem pengenalan nada ini dibuat dengan hasil
pengenalan secara realtime.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
16
START
Masukan
nada suling
bambu
Sampling
wavrecord(2*fs,fs,’double’)
Keluaran
nada suling
bambu
END
Gambar 3.5 Diagram Alir Sampling
Menurut teori Nyquist bahwa penentuan frekuensi sampling harus dua kali lebih besar
daripada frekuensi tertinggi dari nada suling bambu. Untuk penelitian ini frekuensi sampling
yang digunakan ialah 1600Hz karena frekuensi tertinggi dari nada suling bambu sebesar
789Hz.
START
Masukan
nada suling
bambu
Tidak
Tidak
Frame = 16
Tidak
Frame = 32
Frame = 64
Ya
Ya
Tidak
Frame = 128
Ya
Menentukan titik tengah
length((x)/2)
Menentukan data yang akan
diambil dari titik tengah
Keluaran
hasil frame
blocking
END
Gambar 3.6 Diagram Alir Frame Blocking
Frame = 256
Ya
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
17
Proses frame blocking menggunakan beberapa variasi yaitu 16, 32, 64, 128, dan 256.
Proses ini mengambil sampel data dari data suara terekam (data yang diperoleh dari proses
sampling). Langkah pertama yaitu menentukan titik tengah dari data sampling dengan perintah
length((x)/2). Jumlah data yang diambil dalam proses ini sesuai dengan variasi DCT yang
dipilih oleh user. Dari titik tengah data, akan menentukan besarnya data yang akan diambil
untuk proses selanjutnya. Setelah itu data hasil proses frame blocking akan dinormalisasi.
START
Masukan hasil
frame blocking
Mencari nilai maksimal dari data yang
ada di frame
xmax = max(abs(xframe))
Membagi data dengan nilai
maksimum
Xnorm = xframe/xmax
Keluaran hasil
normalisasi
END
Gambar 3.7 Diagram Alir Normalisasi
Proses normalisasi bertujuan untuk menyetarakan nilai amplitudo yang diperoleh dari
proses frame blocking menjadi bernilai 1 dengan perintah xmax=max(abs(xframe)). Setelah
mencari nilai maksimum, kemudian dilakukan proses normalisasi dengan cara membagi data
dengan nilai maksimum yang berisikan perintah xnorm=xframe/xmax. Keluaran proses
normalisasi ini berupa matriks
windowing.
yang selanjutnya digunakan sebagai masukan proses
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
18
START
Masukan
hasil
normalisasi
Perkalian elemen antara hasil
normalisasi dengan hasil
Hamming window
Keluaran
hasil
windowing
END
Gambar 3.8 Diagram Alir Windowing
Pada sistem pengenalan nada ini menggunakan salah satu dari beberapa jenis
windowing yang ada yaitu Hamming window. Pada proses Hamming window ini melakukan
perhitungan dengan memasukkan nilai frame yang digunakan ke dalam persamaan (2.2). Pada
persamaan tersebut nilai frame yang digunakan dinyatakan dengan k. Hasil dari proses
windowing ini berupa matriks
DCT.
𝑤1
𝑤2
𝑤3
⋮
⋮
⋮
𝑤𝑛
yang selanjutnya menjadi masukan proses ekstraksi ciri
START
Masukan
hasil
windowing
Menghitung
DCT
Menghitung nilai
absolut DCT
Keluaran hasil
ekstraksi ciri
DCT
END
`
Gambar 3.9 Diagram Alir Ekstraksi Ciri DCT
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
19
Setelah proses windowing maka proses selanjutnya yaitu mengekstraksi ciri nada
suling bambu. Ekstraksi ciri ini menggunakan transformasi DCT. Dengan rumus 𝑆 𝑢 =
2/𝑛 𝐶 𝑢
𝑛 −1
𝑥=0 𝑠
𝑥 cos
2𝑥+1 𝑢𝜋
2𝑛
, fungsi s(x) adalah masukan dari hasil windowing.
Setelah memperoleh nilai DCT kemudian mencari nilai absolutnya. Koefisien DCT yang
digunakan dalam sistem pengenalan nada ini bermacam-macam yaitu 16, 32, 64, 128, dan 256.
Hasil dari proses ekstraksi DCT ini berupa matriks
transformasi DCT ini mengacu pada persamaan (2.3).
𝑒1
𝑒2
𝑒3
⋮ . Penghitungan pada proses
⋮
⋮
𝑒𝑛
START
Hasil ekstraksi
ciri DCT (matriks)
Perhitungan nilai
Similaritas Sorensen
Keluaran hasil
perhitungan
Similaritas Sorensen
END
Gambar 3.10 Diagram Alir Similaritas Sorensen
Proses ini dilakukan setelah mendapat masukan nilai ekstraksi ciri DCT yang berupa
matriks, kemudian hasil ekstraksi DCT yang berupa matriks
akan dibandingkan dengan
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
nilai ektraksi ciri database
Perhitungan
𝑆1 =
𝑋1 − 𝑦1
nilai
2
+ 𝑋2 − 𝑦2
untuk mendapatkan nilai similaritas sorensen.
Similaritas
2
20
+ … + 𝑋𝑛 − 𝑦𝑛
Sorensen
2
ini
menggunakan
dan hasilnya berupa matriks
rumus
.
START
Masukan hasil
Similaritas
Sorensen
(s1,s2,..s8)
Keluaran = max(s)
Tidak
max(s) < r
Ya
Tidak
dikenali
Dikenali
Keluaran
berupa teks
END
Gambar 3.11 Diagram Blok Penentuan Nada Hasil Pengenalan
Proses penentuan nada ini adalah subproses yang terakhir dari proses pengenalan nada.
Pada proses ini hasil pengenalan nada ditentukan berdasarkan jarak maksimum yang diperoleh
setelah melalui proses penghitungan nilai Similaritas Sorensen. Mencari nilai Similaritas
paling maksimum dengan menggunakan rumus (max(s)), dimana s merupakan hasil dari
perhitungan nilai Similaritas setiap nada. Dari setiap nada mempunyai nilai Similaritas yang
paling maksimal, kemudian dari nilai-nilai teraebut dicari nilai yang paling maksimal dan nilai
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
21
tersebut merupakan nilai batasan untuk pengenalan nada alat musik suling bambu. Variabel r
dinyatakan untuk nilai batasan Similiaritas maksimal yang digunakan. Semakin tinggi nilai
Similaritas maka semakin tinggi pula tingkat pengenalan nadanya. Setiap nada harus dicari
batasan nilai Similaritas yang paling minimal dan maksimal. Apabila jarak minimum melebihi
batas maka pada penentuan hasil keluaran nada tidak akan dikenali. Setelah mendapatkan
nilainya maka hasilnya akan ditampilkan berupa teks.
START
Masukan
nada suling
bambu
Sampling
Menetukan data yang
diambil dari titik tengah
(frame blocking)
Membagi data dengan
nilai maksimum
(normalisasi)
Perkalian elemen
antara hasil normalisasi
dengan hasil Hamming
window
Tidak
DCT = 10 kali
sampling
Ya
Menentukan ratarata setiap nada
referensi
Keluaran
ekstraksi ciri
nada
referensi
END
Gambar 3.12 Diagram Alir Proses Pengambilan Nada Referensi (database)
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
22
Pada proses pengambilan nada referensi (database) ini setiap nada alat musik suling
bambu direkam sebanyak 10 kali. Hasil dari pengambilan setiap nada sebanyak 10 kali, setelah
itu masuk pada proses frame blocking dimana dalam proses ini data masukan diambil dari titik
tengah sebanyak n DCT dengan n merupakan variasi DCT yang digunakan. Hasil dari proses
frame blocking masuk pada proses normalisasi dan setelah dinormalisasi hasilnya akan
dikalikan elemen demi elemen dengan proses Hamming window. Setelah perkalian elemen
maka hasilnya diekstraksi ciri dengan transformasi DCT. Hasil dari ekstraksi ciri DCT
kemudian disimpan sebagai database.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian program perlu dilakukan untuk mengetahui suatu program dapat bekerja
dengan baik dan sesuai dengan perancangan. Hasil pengujian berupa data-data yang dapat
memperlihatkan bahwa program yang telah dirancang dapat berjalan dengan baik. Analisa
terhadap proses kerja dapat digunakan untuk menarik kesimpulan dari apa yang disajikan
dalam tugas akhir ini.
4.1
Pengujian Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
dengan Similaritas Sorensen
Pengujian program bertujuan untuk memastikan apakah program yang telah dibuat
dapat bekerja sesuai dengan yang telah dirancang pada bab sebelumnya.
Pengujian program menggunakan komputer dengan spesifikasi :
Processor
: Intel® Atom™ CPU N550 @ 1.50GHz
RAM
: 1.00 GB
1.50GHz
Program pengenalan ini dapat dijalankan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Click dua kali icon Matlab pada layar dekstop dengan gambar icon seperti Gambar
4.1.
Gambar 4.1 Icon Matlab
2. Tampilan pada Gambar 4.1 akan muncul sebelum masuk ke tampilan utama
program.
23
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
24
Gambar 4.2 Tampilan Awal Matlab
3. Mengetik guide di dalam command window dan pada layar akan muncul seperti
pada Gambar 4.2 sebelum masuk ke tampilan utama program.
Gambar 4.3 Tampilan Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
4. User dapat memulai pengenalan dengan mengisi pengaturan pengenalan nada
yakni variasi koefisien DCT yang akan digunakan dalam proses pengenalan seperti
pada Gambar 4.3.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
25
5. Jika nilai DCT telah dipilih, user dapat memulai pengenalan nada dengan menekan
tombol ”PENGENALAN”.
Gambar 4.4 Tampilan Pengaturan Pengenalan Nada
6. Selanjutny
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
TUGAS AKHIR
PENGENALAN NADA SULING BAMBU SECARA REALTIME
MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN
SIMILARITAS SORENSEN
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Oleh:
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
NIM: 095114009
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2014
i
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
FINAL PROJECT
REALTIME BAMBOO FLUTE RECOGNITION USING DCT
FEATURE EXTRACTION AND SORENSEN SIMILARITY
Presented as Partial Fullfillment of The Requirements
To Obtain Sarjana Teknik Degree
In Electrical Engineering Study Program
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
NIM: 095114009
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
2014
ii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini tidak memuat karya atau
bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka
sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 14 April 2014
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
v
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
MOTTO:
Bekerja Keras Dan Fokus Dalam Menjalani Hidup
Sampai Tuhan Berkata “Waktunya Pulang”
Dengan ini kupersembahkan karyaku ini untuk.....
Yesus Kristus Pembimbingku yang setia,
Keluargaku tercinta,
Teman-teman seperjuanganku,
Dan semua orang yang mengasihiku
Terima Kasih untuk semuanya......
vi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK
KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma :
Nama
: Yustinus Deddy Dewantara
Nomor Mahasiswa
: 095114009
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan
Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
PENGENALAN NADA ALAT MUSIK SULING BAMBU MENGGUNAKAN
EKSTRAKSI CIRI DCT DAN SIMILARITAS SORENSEN
beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan
kepada kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpannya,
mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data,
mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di Internet atau media
lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun
memberikan royalty kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai
penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Yogyakarta, 14 April 2014
YUSTINUS DEDDY DEWANTARA
vii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
INTISARI
Kebanyakan orang hanya bisa mendengarkan suatu nada dari alat musik tanpa mengetahui
nada apa yang sedang dimainkan, karena kurangnya ketajaman pendengaran serta pengetahuan
tentang bermusik sangat terbatas. Alat musik yang digunakan pun juga bervariasi, salah satunya
alat musik tiup. Suling adalah salah satu alat musik yang banyak digunakan untuk pemula atau
orang yang akan belajar tentang musik, karena penggunaannya yang mudah dan harga yang
relatif terjangkau. Sistem pengenalan sangat diperlukan untuk membantu dalam mengenali
nada alat musik, khususnya untuk nada dasar (do, re, mi, fa, sol, la ,si, do’) pada alat musik
suling bambu.
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu pada tugas akhir ini menggunakan
mikrofon dan komputer untuk mengoprasikannya. Mikrofon berfungsi untuk merekam
gelombang suara nada alat musik suling bambu. Komputer berfungsi untuk memproses data
hasil rekaman, menampilkan gelombang hasil rekaman, menampilkan spektrum frekuensi
hasil subproses perhitungna DCT, mengenali nada yang terekam dan menampilkan hasil nada
yang dikenali.
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu ini dengan menggunakan Similaritas
Sorensen sudah berhasil dibuat dan dapat bekerja. Penampil hasil rekaman, spektrum frekuensi
hasil DCT dan mampu menampilkan data-data sesuai perancangan. Program pengenalan nada
alat musik suling bambu hanya dapat mengenali nada-nada dasar, sehingga dalam
pengembangan berikutnya masih bisa dikembangkan untuk pengenalan nada yang lebih
kompleks.
Kata kunci : Suling bambu, DCT (Descrete Cosine Transform), Similaritas Sorensen,
Pengenalan Nada
viii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
ABSTRACT
Most of people can only hear a tone from the instrument without knowing what tone is
being played, because of the lack of hearing acuity and knowledge of music is very limited.
Musical instruments used vary, one wind instrument. Flute is one of the many instruments
used for beginners or people who will learn about the music, because of its use easy
and relatively affordable prices. Recognition system is needed to assist in recognizing musical
tones, especially basic tones (do, re, mi, fa, sol, la, si, do’) of the musical instrument the
bamboo flute.
Tone recognition system of flute recorder at the end of this task using a microphone
and a computer to operate. Functioning microphone to record sound waves bamboo flute tones
of musical instruments. Computer functions to process data recording, featuring a wave of
record results, showing the frequency spectrum of the DCT calculation subprocesses,
recognize the tone, and displays the results of a recognizable tone.
Musical tone recognition system of flute recorder using Sorensen Similarity has
been created and can work. Viewer recorded, the frequency spectrum of the DCT and capable
of displaying the data in accordance with the design. Musical tone recognition programs of
flute recorder only recognize the basic tones, so it still can be developed for the introduction of
other tones.
keyword: Bamboo Flute, Discrete Cosine Transform (DCT), Sorensen Similarity, Recognition
Tone.
ix
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
KATA PENGANTAR
Puji Tuhan penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus, karena atas berkat dan
anugrah-Nya penulis akhirnya dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik dan lancar.
Dalam proses penulisan tugas akhir ini penulis menyadari bahwa ada begitu banyak
pihak yang telah memberikan perhatian dan bantuan dengan cara masing-masing sehingga
tugas akhir ini dapat terselesaikan. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih
antara lain kepada :
1. Tuhan Yesus kristus atas berkat dan anugrah-Nya kepada penulis.
2. Drs. Johanes Eka Priyatma, M.Sc., Ph.D Rektor Universitas Sanata Dharma.
3. Paulina Heruningsih Prima Rosa , M.Sc., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.
4. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., selaku dosen pembimbing akademik yang telah
mendampingi dan membimbing penulis selama studi.
5. Dr. Linggo Sumarno, selaku pembimbing, atas ide-ide yang berguna, bimbingan,
dukungan, saran dan kesabaran bagi penulis dari awal hingga tugas akhir ini selesai.
6. Wiwien Widyastuti, S.T., M.T dan Martanto, S.T., M.T., selaku penguji yang telah
bersedia memberikan kritik dan saran.
7. Seluruh dosen Teknik elektro atas ilmu yang telah diberikan selama penulis menimba
ilmu di Universitas Sanata Dharma.
8. Staff sekretariat Teknik Elektro atas bantuan dalam melayani mahasiswa.
9. Kedua orang tuaku dan kedua saudaraku yang tercinta atas semangat, doa serta
dukungan secara moril maupun materiil.
10. Teman-teman seperjuanganku angkatan 2009 Teknik Elektro, teman-teman Kenthang
Ireng yang memberikan dukungan kepada penulis dan mau berbagi di saat penulis
membutuhkan kalian.
11. Dan seluruh pihak yang telah ambil bagian dalam proses penulisan tugas akhir ini yang
terlalu banyak jika disebutkan satu-persatu.
x
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Dengan rendah hati penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari
sempurna, oleh karena itu berbagai kritik dan saran sangat diharapkan penulis untuk perbaikan
tugas akhir ini. Akhir kata, semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Terima
Kasih.
Yogyakarta, 14 Aprir 2014
Penulis
Yustinus Deddy Dewantara
xi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL............................................................................................ i
HALAMAN PERSETUJUAN .......................................................................... iii
HALAMAN PENGESAHAN ........................................................................... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA .......................................................... v
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP ........................... vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS .................................... vii
INTISARI ............................................................................................................... viii
ABSTRACT ........................................................................................................... ix
KATA PENGANTAR ......................................................................................... x
DAFTAR ISI.......................................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xiv
DAFTAR TABEL ................................................................................................ xvi
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xvii
BAB I PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang .............................................................................................
1
1.2.
Tujuan dan Manfaat ......................................................................................
2
1.3.
Batasan Masalah ...........................................................................................
2
1.4.
Metodologi Penelitian...................................................................................
3
BAB II DASAR TEORI
2.1.
Alat Musik Suling Bambu ............................................................................
4
2.2.
Sampling ......................................................................................................
5
2.3.
Frame Blocking ............................................................................................
5
2.4.
Windowing ...................................................................................................
6
2.5.
Hamming Window ........................................................................................
6
2.6.
Discrete Cosine Transform (DCT) ................................................................
7
2.7.
Similaritas Sorensen .....................................................................................
7
xii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.8..
Sound Card ..................................................................................................
8
2.9.
Microphone ..................................................................................................
9
2.10.
Matlab ..........................................................................................................
9
BAB III PERANCANGAN
3.1.
Sistem Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu .....................................
11
3.1.1.
Masukan (input) suara wav ..............................................................
11
3.1.2.
Frame Blocking ...............................................................................
11
3.1.3.
Normalisasi ......................................................................................
12
3.1.4.
Windowing .......................................................................................
12
3.1.5.
Discrete Cosine Transform ..............................................................
12
3.1.6.
Similaritas Sorensen .........................................................................
12
3.1.7.
Penentuan Nada ...............................................................................
12
3.1.8.
Tampilan Pengenalan .......................................................................
13
3.2.
Nada Referensi .............................................................................................
14
3.3.
Nada Uji .......................................................................................................
14
3.4.
Perancangan Pembuatan Software ................................................................
14
3.5.
Perancangan Diagram Alir ............................................................................
15
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.
4.2.
Pengujian Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu dengan
Similaritas Sorensen .....................................................................................
23
4.1.1. Pengenalan Nada...............................................................................
25
Hasil Pengujian Program Pengenalan Terhadap Tingkat Pengenalan Nada Alat
Musik Suling Bambu ....................................................................................
30
4.2.1. Pengujian Parameter Pengaturan Pengenalan Nada ...........................
30
4.2.2. Pengujian Untuk Menentukan Batasan Nilai Jarak yang Optimal ......
37
4.2.3. Pengujian Dengan Nada Masukan Gamelan Saron ............................
38
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN
5.1.
Kesimpulan ..................................................................................................
40
5.2.
Saran ............................................................................................................
40
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 41
LAMPIRAN........................................................................................................... 43
xiii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR GAMBAR
2.1.
Suling Bambu ............................................................................................... 4
2.3.
Contoh Sound card ....................................................................................... 8
2.4.
Contoh Microphone Pada Laptop.................................................................. 8
3.1.
Blok Diagram Keseluruhan Sistem ............................................................... 11
3.2.
Tampilan Pengenalan Nada........................................................................... 13
3.3.
Diagram Blok Proses Ekstraksi Ciri Nada Referensi ..................................... 14
3.4.
Diagram Alir Keseluruhan ........................................................................... 15
3.5.
Diagram Alir Sampling ................................................................................ 16
3.6.
Diagram Alir Frame Blocking....................................................................... 16
3.7.
Diagram Alir Normalisai ............................................................................. 17
3.8.
Diagram Alir Windowing .............................................................................. 18
3.9.
Diagram Alir Ekstraksi Ciri DCT.................................................................. 18
3.10.
Diagram Alir Similaritas Sorensen ............................................................... 19
3.11.
Diagram Alir Penentuan Nada Hasil Pengenalan........................................... 20
3.12.
Diagram Alir Proses Pengambilan Nada Referensi (database) ...................... 21
4.1.
Icon Matlab .................................................................................................. 23
4.2.
Tampilan Awal Matlab ................................................................................. 24
4.3.
Tampilan Pengaturan Pengenalan Nada ........................................................ 24
4.4.
Tampilan Utama Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu ........ 25
4.5.
Tampilan GUI Matlab Setelah Program Eksekusi ........................................ 29
4.6.
Pengaruh Nilai Ekstraksi Ciri DCT Terhadap Tingkat Pengenalan Secara
Tidak Realtime ............................................................................................. 31
4.7.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (16) ....................... 32
4.8.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (32) ....................... 32
4.9.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (64) ....................... 33
4.10.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (128)...................... 33
4.11.
Pengaruh Tingkat Pengenalan Terhadap Koefisien DCT (256)...................... 34
xiv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
4.12.
Grafik Pengaruh Koefisien DCT Terhadap Tingkat Pengenalan Nada
Secara Realtime ............................................................................................ 37
4.13.
Gamelan Saron Sebagai Alat Musik Pengujian Tidak Dikenali ..................... 39
xv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR TABEL
3.1.
Keterangan Tampilan Program .....................................................................
13
4.1.
Hasil Pengenalan Nada Yang Dikenali .........................................................
28
4.2.
Persentase Tingkat PengenalanSecara Tidak Realtime ..................................
32
4.3.
Hasil Nilai Similaritas ..................................................................................
34
4.4.
Pengaruh Koefisien DCT Terhadap Tingkat Pengenalan ...............................
36
4.5.
Jarak Minimal Tiap Nada .............................................................................
38
4.6.
Hasil Pengujian Dengan Gamelan Saron .......................................................
39
xvi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR LAMPIRAN
L.1. Percobaan Mencari Spektrum Frekuensi dari Nada Alat Musik Suling Bambu
dengan MATLAB V.7 ....................................................................................... L 1
L.2. Percobaan Mencari Durasi PerekamanUntuk Sistem Pengenalan Nada Alat
Musik Suling Bambu dengan MALTAB V.7 ..................................................... L 8
L.3. Listing Program Utama ..................................................................................... L 11
L.4. Listing Program Database ................................................................................. L 15
L.5. Listing Program Frame Blocking ....................................................................... L 16
L.6. Listing Program Normalisai .............................................................................. L 16
L.7. Listing Program Windowing .............................................................................. L 16
L.8. Listing Program Ekstraksi Ciri DCT .................................................................. L 16
L.9. Tabel Hasil Percobaan ....................................................................................... L 17
xvii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Musik merupakan ekspresi yang timbul dari dalam jiwa manusia yang diwujudkan
dalam bentuk karya seni. Musik terbentuk dari kumpulan nada-nada yang tersusun secara
harmonis sehingga menghasilkan “sesuatu yang indah” menurut indera pendengaran yang
dimiliki manusia. Salah satunya Suling Bambu. Suling bambu merupakan alat musik tiup yang
sudah dikenal banyak orang karena harganya yang relatif murah dibandingkan alat musik lain.
Suling terbuat dari bambu, kayu, tulang atau bahkan logam. Suling mampu menghasilkan
bunyi kasar, melengking atau seperti suara siulan. Suara diproduksi ketika dalam posisi
melintang, di situ terdapat lubang tiupan kira-kira sebesar ujung jari. Udara yang masuk ke
dalam tabung, mengalir dan membentur sepanjang dinding tabung yang berfungsi sebagai
resonator. Keras lembutnya hembusan akan menghasilkan frekuensi nada yang berbeda-beda,
tinggi atau rendah [1]
Pada penelitian ini penulis merancang dan membuat program komputer yang dapat
mengenali nada alat musik suling bambu secara real time dan dengan menggunakan ekstraksi
ciri DCT dan metode Similaritas Sorensen. Penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya
menggunakan Fungsi Jarak Eucledian, Fungsi Jarak Chebyshev, Fungsi Jarak Minkowski.
Sebelum melakukan penelitian ini, penulis pernah mendapati penelitian - penelitan yang
serupa tentang pengenalan nada alat musik yang ada sampai saat ini seperti halnya
“Pengenalan Nada suling recorder menggunakan fungsi jarak chebyshev” dengan nama
peneliti Hendra [2] dan “Pengenalan Nada Alat Musik Pianika Menggunakan Metode
Korelasi” dengan nama peneliti Edwin [3].
Prinsip kerja dari sistem ini, input berupa suara yakni nada alat musik suling bambu.
Suara ini akan direkam dengan microphone yang kemudian diteruskan pada sistem pengenalan
ini. Suara akan disampling dan dicocokan dengan nada dasar yang ada pada database dengan
menggunakan metode Similaritas Sorensen dan ekstraksi ciri DCT. Database ini berisi 80
1
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2
nada yang terdiri dari 8 nada yang masing - masing direkam sebanyak 10 kali. Hasil dari
sistem pengenalan nada ini ditampilkan pada layar yang berupa teks.
1.2
Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menghasilkan sistem pengenalan nada
suling bambu supaya mengetahui nada do, re, mi, fa, sol, la, si, do’. Manfaat dari penelitian ini
diharapkan dapat memudahkan seseorang untuk lebih mengenali nada-nada pada alat musik
suling bambu.
1.3
Batasan Masalah
Sistem otomatisasi pengenalan nada suara pada alat musik suling bambu terdiri dari
hardware dan software (komputer). Hardware berfungsi untuk memasukkan nada suara yang
dimainkan pada alat musik suling bambu, sedangkan software pada komputer berfungsi untuk
mengatur semua proses pengenalan nada suara yang dimainkan pada alat musik suling bambu.
Pada perancangan sistem ini, penulis fokus pada pembuatan software komputer untuk
memproses pengenalan nada suara, sedangkan untuk hardware berupa microphone yang sudah
tersedia di pasaran. Penulis menetapkan beberapa batasan masalah yang dianggap perlu pada
perancangan ini, yaitu sebagai berikut:
a. Alat musik yang digunakan adalah suling bambu.
b. Nada suling bambu yang digunakan do, re, mi, fa, sol, la, si, dotinggi.
c. Secara real time.
d. Menggunakan perangkat lunak komputasi (Matlab versi 7.0.4) dalam pembuatan
program.
e. Menggunakan DCT untuk ekstraksi ciri dan Similaritas Sorensen sebagai metode
untuk pengenalannya.
f. Menggunakan Hamming window.
g. Jarak antara suling bambu dengan komputer ± 30 cm.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
1.4
3
Metodelogi Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir :
a. Pengumpulan referensi berupa buku - buku atau jurnal - jurnal.
b. Perancangan subsistem software.
Tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang
akan dibuat dengan mempertimbangkan berbagai faktor – faktor permasalahan dan
kebutuhan yang ditentukan.
c. Pembuatan subsistem software.
Sistem ini akan bekerja apabila User memberikan interupsi melalui PC dengan
media push button yang ada pada software. Kemudian sistem akan mengolah
interupsi yang diberikan oleh User dan setelah selesai maka komputer akan
mengolah data yang berupa nada suling bambu ke dalam proses sampling, frame
blocking, normalisasi, windowing, ektraksi ciri DCT, Simililaritas Sorensen dan
akan menyajikannya berupa sebuah informasi/teks.
d. Analisa dan Kesimpulan hasil percobaan.
Analisa data dilakukan dengan menyelidiki pengaruh variasi jumlah koefisien DCT
terhadap tingakt pengenalan nada alat musik suling bambu. Penyimpulan hasil
percobaan dilakukan dengan mencari jumlah koefisien DCT untuk menghasilkan
tingkat pengenalan nada yang tertinggi.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB II
DASAR TEORI
2.1
Alat Musik Suling Bambu
Suling bambu termasuk jenis alat musik tiup yang nadanya dihasilkan dengan
membuka tutup lubang-lubangnya. Ada 7 lubang yang terdapat pada suling bambu, 1 lubang
untuk ditiup dan 6 lubang untuk dibuka tutup seperti pada gambar 2.1. Suling bambu ini
memiliki panjang 40 cm dan lebar 2 cm [4].
Gambar 2.1 Suling Bambu (Jawa)
Cara memainkan alat musik suling bambu ini sebenarnya mudah namun dibutuhkan
teknik meniup yang benar. Jika posisi mulut kurang benar atau kurang menempel pada lubang
tiup maka suara yang akan dihasilkan juga kurang jernih. Adapun posisi jari tangan untuk
memainkan alat musik suling bambu sebagai berikut :
a) Lubang pertama dekat mulut (bulat) untuk jari telunjuk tangan kiri.
b) Lubang kedua untuk jari tengah tangan kiri.
c) Lubang ketiga untuk jari manis tangan kiri.
d) Lubang keempat untuk jari telunjuk tangan kanan.
e) Lubang kelima untuk jari tengah tangan kanan.
f) Lubang keenam untuk jari manis tangan kanan.
4
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
5
Setelah posisi jari tangan sudah pas dan benar selanjutnya cara memainkan alat musik
suling bambu agar menghasilkan nada Do, Re, Mi, Fa, Sol, La, Si, Dotinggi.[5] Langkahlangkahnya sebagai berikut :
a) Untuk menghasilkan nada Do = lubang ditutup semua
b) Nada Re = lubang paling bawah di buka 1 (dari bawah; lubang 6 dibuka)
c) Nada Mi = lubang dibuka 2 (dari bawah; lubang 6 dan 5 dibuka)
d) Nada Fa = lubang dibuka 3 (dari bawah; lubang 6, 5 dan 4 dibuka)
e) Nada Sol = lubang dibuka 4 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, dan 3 dibuka)
f) Nada La = lubang dibuka 5 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, 3, dan 2 dibuka)
g) Nada Si = lubang dibuka 5 (dari bawah; lubang 6, 5, 4, 3, dan 1 dibuka)
h) Nada Dotinggi= lubang dibuka 6 (dari bawah; 6, 5, 4, 3, 2, dan 1 dibuka semua)
2.2
Sampling
Sampling merupakan proses pencuplikan gelombang suara yang akan menghasilkan
gelombang diskret. Dalam proses sampling ada yang disebut dengan laju pencuplikan
(sampling rate). Sampling rate menandakan berapa banyak pencuplikan gelombang analog
dalam 1 detik. Satuan dari sampling rate ialah Hertz (Hz). Pada proses sampling, sebaiknya
sampling rate memenuhi kriteria Nyquist. Kriteria Nyquist menyebutkan bahwa sampling rate
harus lebih besar dari 2 (dua) kali frekuensi tertinggi sinyal suara analog sesuai persamaan
(2.1) [6].
𝑓𝑠 ≥ 2𝑓𝑚
(2.1)
dengan 𝑓𝑠 adalah frekuensi sampling (sampling rate), sedangkan 𝑓𝑚 adalah frekuensi
tertinggi sinyal suara analog.
2.3
Frame Blocking
Frame blocking merupakan pembagian sinyal suara menjadi beberapa frame dan satu
frame terdiri dari beberapa data sampel [7]. Pengambilan sampel tersebut tergantung dari tiap
detik suara yang akan disampel dan berapa besar frekuensi samplingnya. Gambar 2.2
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
6
menunjukkan contoh dari frame blocking dimana keseluruhan frame dibagi menjadi 5 M
frame. Setiap M memiliki jumlah data yaitu 2𝑁 data, dengan N adalah Bilangan bulat
(1,2,3,…).
Gambar 2.2 Frame Blocking [2]
Fungsi frame blocking yaitu untuk memilih data yang akan diproses dalam sistem
pengenalan. Frame Blocking juga dapat mempercepat proses perhitungan pada DCT (Descrete
Cosine Transform) dengan jumlah data pada setiap frame memiliki 2𝑁 data sampel yang
diambil dari keseluruhan data sampel.
2.4
Windowing
Windowing diperlukan untuk mengurangi efek diskontinuitas dari potongan-potongan
sinyal dengan cara melewatkan sinyal yang mempunyai frekuensi sembarang yang dikalikan
elemen demi elemen dengan fungsi window tertentu sehingga dapat mereduksi sinyal-sinyal
yang tergolong rusak sebelum dilakukan proses transformasi [8]. Ada beberapa fungsi
windows yang telah ada di antaranya kaiser, Hamming, triangular, rectangular, dan lain-lain.
2.5
Hamming Window
Windowing digunakan untuk menghilangkan efek diskontinuitas yang diakibatkan oleh
proses Frame Blocking [9]. Dari beberapa macam jenis windowing, proses pengenalan ini
menggunakan jenis Hamming window. Menggunakan Hamming window karena Hamming
window mempunyai sidelobe yang paling kecil dan mainlobe yang paling besar sehingga
Hamming window akan lebih halus dalam menghilangkan efek diskontunitas.
Persamaan Hamming window adalah :
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
w [k+1] = 0.54 – 0.46 cos (2𝜋
𝑘
𝑛−1
k = 0, …, n – 1
),
7
(2.2)
dengan w[k+1] adalah windowing, dan n merupakan jumlah data dari sinyal. Hamming
window adalah sebuah vektor yang mempunyai jumlah elemen sebanyak N. Besarnya N akan
disesuaikan dengan banyaknya elemen pada frame sehingga banyaknya elemen pada
Hamming window akan sama dengan banyaknya elemen pada frame. Variabel N ini mengacu
pada sub bab 2.3 tentang data sampel yang ada pada proses frame blocking yang berupa
bilangan bulat (1,2,3,…).
2.6
Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform (DCT) biasa digunakan untuk mengubah sebuah sinyal
menjadi komponen frekuensi dasarnya. Discrete Cosine Transform mencoba untuk
mengkorelasi ulang data suara atau gambar. Setelah mengkorelasi ulang, setiap koefisien
transform dapat dikodekan secara independen tanpa kehilangan efisiensi kompresi. Discrete
Cosine Transform dari sederet n bilangan real s(x), x=0, …,n-1, dapat dirumuskan sebagai
berikut :
𝑆 𝑢 =
2/𝑛 𝐶 𝑢
dengan u = 0, …,n-1,
1
dimana 𝐶 𝑢 =
− ,
2
1
2
𝑛 −1
𝑥=0 𝑠
𝑥 cos
2𝑥+1 𝑢𝜋
2𝑛
,
(2.3)
, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑢 = 0
, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑦𝑎
Setiap elemen dari hasil data transformasi S(u) merupakan hasil dari masukan s(x) dan
basis vektor. Persamaan diatas menyatakan s sebagai kombinasi linier dari basis vektor
(masukan) dan S menyatakan banyaknya setiap frekuensi yang ada didalam masukan s, serta n
merupakan jumlah data dari sinyal masukan. Faktor konstanta dipilih sedemikian rupa
sehingga basis vektornya orthogonal dan ternomalisasi [10].
2.7
Similaritas Sorensen
Similaritas Sorensen merupakan metode yang digunakan untuk menghitung
perbandingan dan nilai kemiripan antara hasil sampling dengan data yang ada pada database
[11], dapat dirumuskan sebagai berikut :
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
𝑑𝑠𝑜𝑟 =
𝑑
𝑖=1 |𝑃 𝑖 −𝑄 𝑖 |
𝑑 (𝑃 +𝑄 )
𝑖
𝑖=1 𝑖
𝑆𝑠𝑜𝑟 = 1 − 𝑑𝑠𝑜𝑟
8
(2.5)
(2.6)
𝑃𝑖 dan 𝑄𝑖 merupakan nilai perbandingan dan nilai kemiripan antara data masukan
dengan data yang sudah ada (database). Kemudian variabel d pada rumus di atas merupakan
fungsi jarak Sorensen dan S merupakan Similaritas Sorensen.
2.8
Sound Card
Sound card merupakan sebuah periperal pada komputer sebagai I/O suara yang
disediakan computer untuk menghasilkan suara yang dapat didengar oleh pengguna baik
melalui speaker atau headphone. Pada dasarnya setiap sound card memiliki :
a. Digital Signal Processor (DSP) yang akan menghasilkan semua jenis
komputasi.
b. Digital to Analog Converter (DAC) sebagai keluaran suara ke speaker.
c. Analog to Digital Converter (ADC) sebagai masukan suara.
d. Read Only Memory (ROM) atau Flash sebagai penyimpan data.
e. Musical instrument Digital Interface (MIDI) untuk menyambungkan beberapa
peralatan musik eksternal.
f. Jack untuk menyambungkan sound card dengan speaker pada jalur line out
atau microphone pada jalur line in.
Beberapa soundcard biasanya sudah terpasang secara pabrikan (on board) pada
motherboard komputer, tetapi bisa juga ditambahkan untuk keperluan lebih lanjut pada slot
PCI motherboard [12].
Gambar 2.3 Contoh Sound card
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.9
9
Microphone
Microphone adalah salah satu perangkat keras yang berguna untuk merubah suara
menjadi getaran listrik sinyal analog untuk selanjutnya diperkuat dan diolah sesuai kebutuhan
dan pengolahan berikutnya dengan power amplifier dari suara yang berintensitas rendah
menjadi lebih keras terakhir diumpan ke speaker [13].
Gambar 2.3 Contoh Microphone pada laptop
Pada gambar 2.3 menunjukkan bahwa microphone yang digunakan adalah microphone
yang sudah tersedia pada laptop.
2.10 Matlab
Matlab merupakan bahasa pemrograman dengan fungsi dan karakteristik yang berbeda
dengan bahasa pemrograman lain. Matlab memungkinkan user dapat menyelesaikan banyak
masalah komputasi teknik, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis
data, pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan [14].
Matlab dikembangkan oleh Mathhworks, yang pada awalnya dibuat untuk mengakses data
matriks pada proyek LINPACK dan EISPACK. Software ini memiliki ratusan fungsi yang
dapat digunakan sebagai problem solver mulai dari simple masalah-masalah yang kompleks
dai berbagai disiplin ilmu [15]. Pada Lingkungan kerja Matlab, ada beberapa bagian Window
yang dipakai, yaitu :
1. Current Directory
Current Directory menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan
Matlab. Direktori ini dapat diganti sesuai dengan tempat direktori kerja yang
diinginkan.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
10
2. Command History
Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang
sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap Matlab.
3. Command Window
Command Window adalah window utama dari Matlab yang digunakan untuk
menjalankan fungsi, mendeklarasikan variabel, menjalankan proses-proses,
serta melihat isi variabel.
4. Workspace
Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang
sedang aktif pada saat pemakaian Matlab. Apabila variable berupa data matriks
berukuran besar, maka user dapat melihat isi dari seluruh data dengan
melakukan double Click pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan
menampilkan window “ array editor” yang berisikan data pada setiap variabel
yang dipilih user.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB III
PERANCANGAN
3.1
Sistem Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
Blok sistem pengenalan nada alat musik suling bambu secara keseluruhan
diperlihatkan pada Gambar 3.1. Pada gambar tersebut ditunjukkan bahwa pengenalan nada
tidak memakai microphone eksternal tetapi memakai microphone yang sudah ada pada laptop.
Gambar 3.1 Blok Diagram Keseluruhan Sistem
3.1.1 Masukan (input) suara wav
Masukan (input) adalah hasil dari sampling nada suling bambu yang direkam dengan
format wav. Format wav ini digunakan karena merupakan file audio yang tidak terkompressi
dan bisa disebut juga file universal karena bisa dikompressi ke beberapa jenis format file
audio yang lain.
3.1.2 Frame Blocking
Pada saat komputer menjalankan proses frame blocking, proses ini memilih data dari
nada terekam, sehingga data yang dipilih dapat mewakili keseluruhan data yang terekam yang
11
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
12
meliputi 80 sampel nada pada database. Nilai frame blocking yang digunakan meliputi 16, 32,
64, 128, dan 256 yang disesuaikan dengan koefisien DCT yang digunakan.
3.1.3 Normalisasi
Normalisasi bertujuan untuk menyamakan nilai maksimum nada suling bambu baik
yang sudah direkam atau belum direkam supaya amplitude saat dibunyikan bernilai sama,
meskipun terjadi perbedaan pada saat pengambilan sampel nada.
3.1.4 Windowing
Data yang telah dinormalisasikan mengalami proses windowing. Proses windowing
menggunakan Hamming Window. Windowing berfungsi untuk mengurangi efek diskontinuitas
dari potongan-potongan sinyal. Proses windowing ini mengacu pada persamaan (2.2).
3.1.5 Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform (DCT) biasa digunakan untuk mengubah sebuah sinyal
menjadi komponen frekuensi dasarnya. Pada pengenalan nada alat musik suling bambu ini
koefisien DCT sama dengan nilai frame blocking. Koefisien yang digunakan meliputi 16, 32,
64, 128, dan 256. Proses penghitungan DCT ini mengacu pada persamaan (2.3). Pada
persamaan (2.2) tentang Hamming window variabel koefisien DCT yang digunakan
dilambangkan dengan k. Pada persamaan (2.3) tentang DCT, variabel koefisien DCT ini
dinyatakan dengan u.
3.1.6 Similaritas Sorensen
Similaritas Sorensen merupakan metode yang digunakan untuk menghitung
perbandingan dan nilai kemiripan antara hasil sampling dengan data yang ada pada database.
Proses Similaritas Sorensen ini mengacu pada persamaan (2.5) dan (2.6).
3.1.7 Penentuan Nada
Proses ini bertujuan mengenali nada yang terekam setelah melalui proses metode
similaritas sorensen. Penentuan nada ini diambil dari nilai teringgi dari keseluruhan database.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
13
3.1.8 Tampilan Pengenalan
Hasil akhir dari pembuatan software yang mengenali nada alat musik suling bambu,
ditampilkan dalam komputer dalam bentuk visual GUI Matlab.
Gambar 3.2 Tampilan Pengenalan Nada
Tabel 3.1 Keterangan Tampilan Program
Nama Bagian
Keterangan
Tombol Pengenalan
Digunakan untuk memulai aplikasi
Tombol Selesai
Digunakan untuk mengakhiri aplikasi
Penggunaan DCT
Untuk memilih titik DCT yang akan digunakan dalam
proses pengenalan nada, pilihan berupa 16, 32, 64, 128,
dan 256 Pada tampilan ini nilai DCT sama dengan nilai
frame
blocking.
Variabel
yang
digunakan
untuk
koefisien DCT sudah disinggung pada pembahasan
sebelumnya.
Plot Rekam
Untuk menampilkan grafis suara hasil rekaman
Plot DCT
Untuk menampilkan data yang berupa grafik hasil proses
DCT
Hasil Pengenalan
Untuk menampilkan nada yang didapat setelah proses
pengenalan nada.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3.2
14
Nada Referensi
Pada nada referensi ini menggunakan beberapa variasi koefisien DCT yaitu 16, 32, 64,
128, dan 256. Untuk memperoleh nada referensi setiap nada yang akan dikenali pada sistem
pengenalan nada alat musik suling bambu, penulis mengambil 10 sampel untuk setiap nada
yang akan dikenali ( do, re, mi, fa, sol, la, si, dotinggi). Total sampel nada yang didapatkan
sebanyak 80 sampel. Jadi setelah nada pertama direkam sebanyak 10 kali kemudian nada
tersebut diproses hingga mendapatkan hasil ekstraksi ciri setelah itu dari kesepuluh nada
sampel dicari nilai rata-ratanya. Kemudian nada kedua juga direkam sebanyak 10 kali dan
diproses hingga mendapatkan rata seterusnya sampa nada kedelapan. Proses pengambilan nada
dapat dilihat pada gambar 3.3. Pengambilan nada yang akan dijadikan nada referensi harus
melalui proses sampling, frame blocking, normalisasi, windowing, dan DCT.
Sampling
Frame
Blocking
Normalisasi
Windowing
DCT
Gambar 3.3 Diagram Blok Proses Ekstraksi Ciri Nada Referensi
Nada Referensi =
𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓
1 +𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓 2 + ..+𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑟𝑖 𝑛𝑎𝑑𝑟𝑒𝑓 10
10
(3.1)
3.3
Nada Uji
Nada uji merupakan nada terekam selain nada referensi. Nada uji berfungsi untuk
mengetahui nilai pada windowing dan DCT yang baik untuk pengenalan nada. Pengambilan
nada uji sama halnya dengan pengambilan nada referensi. Proses yang dilakukan yaitu
sampling, frame blocking, normalisasi, windowing, dan DCT.
3.4
Perancangan Pembuatan Software
Perencanaan pembuatan software untuk pengenalan nada ini menggunakan
pemrograman Matlab. Gambar 3.2 adalah GUI yang dirancang sebagai tampilan program
utama.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3.5
15
Perancangan Diagram Alir
Program pengenalan nada alat musik suling bambu akan berjalan ketika user mulai
menjalankan program ini. Setelah tampilan utama terlihat, proses pengujian sudah dapat
dilakukan.
START
Masukan
Nada
Suling
Bambu
Plot grafik
(nada uji)
Rekam
Similaritas
Sorensen
Plot grafik
(sampling)
Frame
Blocking
Normalisasi
Penentuan
hasil
pengenalan
Keluaran
berupa
teks
END
Windowing
Ekstraksi ciri
DCT
Gambar 3.4 Diagram Alir Keseluruhan
Sistem pengenalan nada alat musik suling bambu terdiri dari software yang berfungsi
sebagai user interface. Program sistem pengenalan ini dibuat dengan menggunakan program
Matlab versi 7.0.4. Program berperan dalam mengatur setiap proses yang akan dilalui untuk
mendapatkan hasil pengenalan nada. Sistem pengenalan nada ini dibuat dengan hasil
pengenalan secara realtime.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
16
START
Masukan
nada suling
bambu
Sampling
wavrecord(2*fs,fs,’double’)
Keluaran
nada suling
bambu
END
Gambar 3.5 Diagram Alir Sampling
Menurut teori Nyquist bahwa penentuan frekuensi sampling harus dua kali lebih besar
daripada frekuensi tertinggi dari nada suling bambu. Untuk penelitian ini frekuensi sampling
yang digunakan ialah 1600Hz karena frekuensi tertinggi dari nada suling bambu sebesar
789Hz.
START
Masukan
nada suling
bambu
Tidak
Tidak
Frame = 16
Tidak
Frame = 32
Frame = 64
Ya
Ya
Tidak
Frame = 128
Ya
Menentukan titik tengah
length((x)/2)
Menentukan data yang akan
diambil dari titik tengah
Keluaran
hasil frame
blocking
END
Gambar 3.6 Diagram Alir Frame Blocking
Frame = 256
Ya
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
17
Proses frame blocking menggunakan beberapa variasi yaitu 16, 32, 64, 128, dan 256.
Proses ini mengambil sampel data dari data suara terekam (data yang diperoleh dari proses
sampling). Langkah pertama yaitu menentukan titik tengah dari data sampling dengan perintah
length((x)/2). Jumlah data yang diambil dalam proses ini sesuai dengan variasi DCT yang
dipilih oleh user. Dari titik tengah data, akan menentukan besarnya data yang akan diambil
untuk proses selanjutnya. Setelah itu data hasil proses frame blocking akan dinormalisasi.
START
Masukan hasil
frame blocking
Mencari nilai maksimal dari data yang
ada di frame
xmax = max(abs(xframe))
Membagi data dengan nilai
maksimum
Xnorm = xframe/xmax
Keluaran hasil
normalisasi
END
Gambar 3.7 Diagram Alir Normalisasi
Proses normalisasi bertujuan untuk menyetarakan nilai amplitudo yang diperoleh dari
proses frame blocking menjadi bernilai 1 dengan perintah xmax=max(abs(xframe)). Setelah
mencari nilai maksimum, kemudian dilakukan proses normalisasi dengan cara membagi data
dengan nilai maksimum yang berisikan perintah xnorm=xframe/xmax. Keluaran proses
normalisasi ini berupa matriks
windowing.
yang selanjutnya digunakan sebagai masukan proses
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
18
START
Masukan
hasil
normalisasi
Perkalian elemen antara hasil
normalisasi dengan hasil
Hamming window
Keluaran
hasil
windowing
END
Gambar 3.8 Diagram Alir Windowing
Pada sistem pengenalan nada ini menggunakan salah satu dari beberapa jenis
windowing yang ada yaitu Hamming window. Pada proses Hamming window ini melakukan
perhitungan dengan memasukkan nilai frame yang digunakan ke dalam persamaan (2.2). Pada
persamaan tersebut nilai frame yang digunakan dinyatakan dengan k. Hasil dari proses
windowing ini berupa matriks
DCT.
𝑤1
𝑤2
𝑤3
⋮
⋮
⋮
𝑤𝑛
yang selanjutnya menjadi masukan proses ekstraksi ciri
START
Masukan
hasil
windowing
Menghitung
DCT
Menghitung nilai
absolut DCT
Keluaran hasil
ekstraksi ciri
DCT
END
`
Gambar 3.9 Diagram Alir Ekstraksi Ciri DCT
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
19
Setelah proses windowing maka proses selanjutnya yaitu mengekstraksi ciri nada
suling bambu. Ekstraksi ciri ini menggunakan transformasi DCT. Dengan rumus 𝑆 𝑢 =
2/𝑛 𝐶 𝑢
𝑛 −1
𝑥=0 𝑠
𝑥 cos
2𝑥+1 𝑢𝜋
2𝑛
, fungsi s(x) adalah masukan dari hasil windowing.
Setelah memperoleh nilai DCT kemudian mencari nilai absolutnya. Koefisien DCT yang
digunakan dalam sistem pengenalan nada ini bermacam-macam yaitu 16, 32, 64, 128, dan 256.
Hasil dari proses ekstraksi DCT ini berupa matriks
transformasi DCT ini mengacu pada persamaan (2.3).
𝑒1
𝑒2
𝑒3
⋮ . Penghitungan pada proses
⋮
⋮
𝑒𝑛
START
Hasil ekstraksi
ciri DCT (matriks)
Perhitungan nilai
Similaritas Sorensen
Keluaran hasil
perhitungan
Similaritas Sorensen
END
Gambar 3.10 Diagram Alir Similaritas Sorensen
Proses ini dilakukan setelah mendapat masukan nilai ekstraksi ciri DCT yang berupa
matriks, kemudian hasil ekstraksi DCT yang berupa matriks
akan dibandingkan dengan
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
nilai ektraksi ciri database
Perhitungan
𝑆1 =
𝑋1 − 𝑦1
nilai
2
+ 𝑋2 − 𝑦2
untuk mendapatkan nilai similaritas sorensen.
Similaritas
2
20
+ … + 𝑋𝑛 − 𝑦𝑛
Sorensen
2
ini
menggunakan
dan hasilnya berupa matriks
rumus
.
START
Masukan hasil
Similaritas
Sorensen
(s1,s2,..s8)
Keluaran = max(s)
Tidak
max(s) < r
Ya
Tidak
dikenali
Dikenali
Keluaran
berupa teks
END
Gambar 3.11 Diagram Blok Penentuan Nada Hasil Pengenalan
Proses penentuan nada ini adalah subproses yang terakhir dari proses pengenalan nada.
Pada proses ini hasil pengenalan nada ditentukan berdasarkan jarak maksimum yang diperoleh
setelah melalui proses penghitungan nilai Similaritas Sorensen. Mencari nilai Similaritas
paling maksimum dengan menggunakan rumus (max(s)), dimana s merupakan hasil dari
perhitungan nilai Similaritas setiap nada. Dari setiap nada mempunyai nilai Similaritas yang
paling maksimal, kemudian dari nilai-nilai teraebut dicari nilai yang paling maksimal dan nilai
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
21
tersebut merupakan nilai batasan untuk pengenalan nada alat musik suling bambu. Variabel r
dinyatakan untuk nilai batasan Similiaritas maksimal yang digunakan. Semakin tinggi nilai
Similaritas maka semakin tinggi pula tingkat pengenalan nadanya. Setiap nada harus dicari
batasan nilai Similaritas yang paling minimal dan maksimal. Apabila jarak minimum melebihi
batas maka pada penentuan hasil keluaran nada tidak akan dikenali. Setelah mendapatkan
nilainya maka hasilnya akan ditampilkan berupa teks.
START
Masukan
nada suling
bambu
Sampling
Menetukan data yang
diambil dari titik tengah
(frame blocking)
Membagi data dengan
nilai maksimum
(normalisasi)
Perkalian elemen
antara hasil normalisasi
dengan hasil Hamming
window
Tidak
DCT = 10 kali
sampling
Ya
Menentukan ratarata setiap nada
referensi
Keluaran
ekstraksi ciri
nada
referensi
END
Gambar 3.12 Diagram Alir Proses Pengambilan Nada Referensi (database)
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
22
Pada proses pengambilan nada referensi (database) ini setiap nada alat musik suling
bambu direkam sebanyak 10 kali. Hasil dari pengambilan setiap nada sebanyak 10 kali, setelah
itu masuk pada proses frame blocking dimana dalam proses ini data masukan diambil dari titik
tengah sebanyak n DCT dengan n merupakan variasi DCT yang digunakan. Hasil dari proses
frame blocking masuk pada proses normalisasi dan setelah dinormalisasi hasilnya akan
dikalikan elemen demi elemen dengan proses Hamming window. Setelah perkalian elemen
maka hasilnya diekstraksi ciri dengan transformasi DCT. Hasil dari ekstraksi ciri DCT
kemudian disimpan sebagai database.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian program perlu dilakukan untuk mengetahui suatu program dapat bekerja
dengan baik dan sesuai dengan perancangan. Hasil pengujian berupa data-data yang dapat
memperlihatkan bahwa program yang telah dirancang dapat berjalan dengan baik. Analisa
terhadap proses kerja dapat digunakan untuk menarik kesimpulan dari apa yang disajikan
dalam tugas akhir ini.
4.1
Pengujian Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
dengan Similaritas Sorensen
Pengujian program bertujuan untuk memastikan apakah program yang telah dibuat
dapat bekerja sesuai dengan yang telah dirancang pada bab sebelumnya.
Pengujian program menggunakan komputer dengan spesifikasi :
Processor
: Intel® Atom™ CPU N550 @ 1.50GHz
RAM
: 1.00 GB
1.50GHz
Program pengenalan ini dapat dijalankan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Click dua kali icon Matlab pada layar dekstop dengan gambar icon seperti Gambar
4.1.
Gambar 4.1 Icon Matlab
2. Tampilan pada Gambar 4.1 akan muncul sebelum masuk ke tampilan utama
program.
23
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
24
Gambar 4.2 Tampilan Awal Matlab
3. Mengetik guide di dalam command window dan pada layar akan muncul seperti
pada Gambar 4.2 sebelum masuk ke tampilan utama program.
Gambar 4.3 Tampilan Program Pengenalan Nada Alat Musik Suling Bambu
4. User dapat memulai pengenalan dengan mengisi pengaturan pengenalan nada
yakni variasi koefisien DCT yang akan digunakan dalam proses pengenalan seperti
pada Gambar 4.3.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
25
5. Jika nilai DCT telah dipilih, user dapat memulai pengenalan nada dengan menekan
tombol ”PENGENALAN”.
Gambar 4.4 Tampilan Pengaturan Pengenalan Nada
6. Selanjutny