ABSTRAKSI: Suara/bunyi dihasilkan oleh suatu benda yang bergetar. Nada merupakan bunyi yang unik karena memiliki ciri frekuensi tertentu. Nada dapat berasal dari instrumen musik seperti gitar, piano, seruling,dll. Kombinasi dari beberapa nada dengan pola tertentu akan membangun sebuah akor. Manusia memiliki keterbatasan untuk mengetahui akor yang sedang berbunyi hanya dengan menggunakan indera pendengaran saja. Oleh karena itu, penulis membuat aplikasi untuk mendeteksi akor.
Pada Tugas Akhir ini sistem menggunakan file rekaman piano dalam bentuk *.wav. Sinyal suara tersebut diekstraksi dengan menggunakan algoritma Harmonic Wavelet Transform (HWT) dimana sinyal suara tersebut direpresentasikan dalam domain waktu-frekuensi dengan resolusi yang tinggi. Kemudian hasil ekstraksi tersebut dianalisa energi pada rentang frekuensinya menggunakan Support Vector Machine sehingga dapat ditentukan akor yang terbentuk pada file suara rekaman tersebut. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian untuk mengetahui akurasi sistem, yaitu ketepatan antara akor yang dideteksi sistem dengan akor sebenarnya. Tingkat keakuratan ditentukan dari banyaknya akor yang diharapkan muncul. Dari hasil pengujian sistem menghasilkan akurasi sistem sebesar 99,8%. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan algoritma Harmonic Wavelet Transform dan Support Vector Machine dalam identifikasi akor sudah baik.Kata Kunci : Piano, nada, akor, HWT, SVMABSTRACT: Voice / sound produced by a vibrating object. Tone is a unique sound because it has a certain characteristic frequency. The tone can be derived from musical instruments such as guitar, piano, flute, etc.. The combination of several tones with specific patterns to build a chord. Humans have to know the limitations of current chord sounds using only the sense of hearing alone. Therefore, the authors make an application to detect the chord.
In this Final Project system uses file piano recordings in the form of *. Wav. Voice signal is extracted using an algorithm Harmonic Wavelet Transform (HWT) where voice signals are represented in the time-frequency domain with a high resolution. Then it analyzed the extraction of the energy in the frequency range using a Support Vector Machine so can be determined that the chord formed on the recording sound files. In this study, conducted tests to determine the accuracy of the system, the accuracy of the detected chord by chord actual system. The accuracy is determined from the number of chords that are expected to emerge. From the results of testing the system generates a system accuracy of 99.8%. This shows that the use of the algorithm Harmonic Wavelet Transform and Support Vector Machine in the identification of the chord is good.Keyword: Piano, tone, chord, HWT, SVM