Identifikasi Nada Pada Alat Musik Talempong Menggunakan Metode Klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map

ABSTRAKSI: Pengenalan nada secara otomatis menjadi suatu sistem yang sangat penting. Ini disebabkan karena keterbatasan pendengaran manusia dalam mengenali nada. Manusia hanya dapat mendengarkan tanpa mengetahui secara tepat nada yang dihasilkan oleh suatu alat musik. Sistem yang ada pada saat sekarang ini terbatas untuk alat musik daerah. Kebanyakan sistem dibuat hanya untuk alat musik modern. Salah satu contoh alat musik daerah adalah talempong. Talempong merupakan alat musik yang berasal dari ranah minang Sumatera Barat. Talempong dimainkan dengan cara dipukul sesuai dengan nada yang diinginkan. Namun belum ada sistem yang dibuat untuk mengidentifikasi nada talempong.Dalam Tugas Akhir ini, telah dibuat sebuah aplikasi yang dapat mengidentifikasi ketepatan nada yang dihasilkan oleh alat musik talempong pada saat memainkannya. Sistem ini diharapkan dapat digunakan sebagai tolak ukur pada proses kalibrasi alat musik talempong apabila nada yang dikeluarkan tidak tepat. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah harmonic wavelet transform dan Mel Frequency Cepstrum Coefficients. Setelah mendapatkan ciri dari masing-masing nada talempong, ciri tersebut akan dikenali menggunakan jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map (SOM) pada proses pengenalannya.Hasil yang telah dicapai adalah suatu sistem yang dapat mengidentifikasi nada talempong dengan tingkat akurasi maksimal 100% pada sistem non-real time. Nada talempong yang telah diolah sebanyak 13 nada dan input pada sistem identifikasi nada adalah rekaman 13 nada talempong.Kata Kunci : Kata kunci: Harmonic Wavelet Transform, Mel Frequency Cepstrum Coefficients, Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing MapABSTRACT: An automatic tone recogniziton becomes a very important system. It is caused by limitation of human auditory system in recognizing tones. People can only hear sound from music instrument without knowing kind of tone that is being produced. Mostly, the nowadays system is made only to recognize modern instrument and has limitiation in recognizing the traditional one. One of traditional instrument is talempong, which comes from Minangkabau, West Sumatra. Talempong is played by hitting the instrument based on the intention tone. So far, system to recognize talempong’s tones hasn’t been made yet.In this final project, the system to recognize tones of talempong has been made. The system is expected to be useful as a parameter in telempong calibration process when the tone that is produced is not right. The system applies two feature extraction methods, they are harmonic wavlet transform and Mel Frequency Cepstrum Coefficients. Every talempong tone that has been featured will be recognized using Artificial Neural Network Self organizing map.From the result, it can be proven that this system can indetify talempong’s tone at 100% level accurate in a non-real time system. 13 talempong tones have been used and the input for identification system is 13 recorded talempong’s tones.Keyword: Keywords: Harmonic Wavelet Transform, Mel Frequency Cepstrum Coefficients, Artificial Neural Network Self Organizing Ma