APLIKASI SISTEM PENENTU AKOR PADA AUDIO DENGAN FAST FOURIER TRANSFORM DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ART 2

LYANA

Informasi Umum

Kode

111108028

Klasifikasi

621.382 2 - Signal processing, Information theory

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi

Dilihat

4 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Musik merupakan bagian yang tak terpisahkan dalam kehidupan manusia. Hampir setiap orang menyukai musik, walaupun dengan selera yang berbeda - beda. Kebanyakan dari mereka (penikmat musik) adalah para pemain musik itu sendiri atau mereka yang hanya merupakan pendengar. Semakin banyak penikmat musik, tentu semakin banyak yang ingin belajar musik. Baik itu dalam bidang olah suara/vokal, ataupun dalam memainkan alat musik. Dalam proses belajar memainkan alat musik, seringkali pemula terhambat oleh sulitnya menentukan akor dalam memainkan musik. Oleh karena itu pada tugas akhir ini dibuat sebuah aplikasi sistem penentu akor pada audio piano untuk membantu pemula dalam menentukan akor yang tepat dalam sebuah lagu. Sistem identifikasi akor menerima masukan berupa file suara piano berformat wav menggunakan metode Fast fourier transform (FFT) dan Jaringan Syaraf Tiruan ART 2. Akurasi pengujian sistem dengan parameter rho=0.98 dan iterasi=7 pada jaringan syaraf tiruan ART 2 didapat 100% untuk data latih dan 98,49% untuk data uji serta akurasi ketepatan akor didapat 79,80%.Kata Kunci : Format wav, akor, FFT, JST ART 2, AkurasiABSTRACT: Music is an integral part in human life. Almost everyone likes the music, although with different tastes. Most of them (music lovers) is the music player itself or they are just a listener. More and more music lovers, of course the more you want to learn music. Be it in the field of the sound/vowel, or in playing a musical instrument. In the process of learning to play musical instruments, beginners often hampered by the difficulty of determining the chord progression in music. Therefore in this thesis made an application on the audio system is decisive piano chords to help beginners in determining the right chord in a song. Chord identification system receives input of the piano sound files wav format using the Fast Fourier Transform (FFT) and ART 2 Neural Networks. Accuracy testing of the system with parameter rho = 0.98 and iterations = 7 on the ART 2 neural network obtained 100% for training data and 98.49% for precision and also accuracy of data chord obtained 79.80%.Keyword: Wav Format, Chord, FFT, JST ART 2, Accuracy