Pengenalan Chord Dengan Tiga Nada Penyusun Pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization

(1)

PENGENALAN SUARA

CHORD

DENGAN TIGA NADA

PENYUSUN PADA INSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN

LEARNING VECTOR QUANTIZATION

SARAH RAHMANIA HANIF

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengenalan Chord

dengan Tiga Nada Penyusun pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

.

(4)

ABSTRAK

SARAH RAHMANIA HANIF. Pengenalan Chord dengan Tiga Nada Penyusun pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization. Dibimbing oleh AGUS BUONO.

Piano merupakan alat musik yang banyak digemari baik untuk dinikmati oleh pendengarnya atau dipelajari secara langsung. Proses belajar piano tidaklah mudah terutama dalam pembelajaran chord. Chord yang umum digunakan adalah triad, yaitu chord yang tersusun atas 3 nada. Begitu banyak kombinasi chord dalam istilah musik sehingga mudah mengecoh orang yang baru mulai belajar, terutama bagi pelajar otodidak yang tidak sensitif terhadap perbedaan nada. Sebuah sistem dibutuhkan untuk membantu proses belajar para pemula dalam mengenali dan membedakan suara chord pada piano. Sistem dikembangkan menggunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan learning vector quantization (LVQ) dan metode ekstraksi ciri mel frequency cepstrum coefficient (MFCC). Ekstraksi ciri MFCC dilakukan menggunakan sampling rate sebesar 11000 Hz, frame rate 100 frame per detik, dan menghasilkan 13 koefisien cepstral. Pemodelan LVQ dilakukan dengan menggunakan parameter learning rate yang bervariasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi adalah 95.833% dengan nilai learning rate antara 0.036 sampai 0.076, nilai rataan kolom kelas inisiasi sebagai bobot awal, penurunan

learning rate 0.5, serta epoch sebanyak 30.

(5)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer

pada

Departemen Ilmu Komputer

PENGENALAN SUARA

CHORD

DENGAN TIGA NADA

PENYUSUN PADA INSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN

LEARNING VECTOR QUANTIZATION

SARAH RAHMANIA HANIF

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(6)

Penguji:

(7)

Judul Skripsi : Pengenalan Chord dengan Tiga Nada Penyusun pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization

Nama : Sarah Rahmania Hanif NIM : G64110092

Disetujui oleh

Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Pembimbing

Diketahui oleh

Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Ketua Departemen

(8)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Desember 2014 ini ialah implementasi kecerdasan komputasional untuk pemodelan suara, dengan judul Pengenalan Suara Chord Dengan Tiga Nada Penyusun pada Instrumen Piano Menggunakan Learning Vector Quantization.

Terima kasih penulis ucapkan kepada:

1 Ayah, ibu, dan kedua kakak yang selalu mencurahkan perhatiannya, mengingatkan serta mendoakan selama pengerjaan tugas akhir.

2 Bapak Dr Ir Agus Buono, MSi MKom selaku dosen pembimbing yang selalu meluangkan waktu untuk bimbingan serta memberi banyak masukan bermanfaat selama proses pengerjaan tugas akhir.

3 Bapak Muhammad Asyhar Agmalaro, SSi MKom dan Ibu Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom selaku dosen penguji atas kesediaan sebagai penguji. 4 Teman-teman Ilkom 48 serta keluarga besar Gentra Kaheman yang selalu

memberi dukungan untuk lulus tepat pada waktunya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vii

PENDAHULUAN 1

Perumusan Masalah 1

Tujuan Penelitian 2

Manfaat Penelitian 2

Ruang Lingkup Penelitian 2

TINJAUAN PUSTAKA 2

Nada 2

Chord 3

Sinyal 4

METODE 5

Kerangka Penelitian 5

Lingkungan Pengembangan 6

Data Penelitian 7

Praproses Data 7

Pemodelan LVQ 10

Evaluasi 12

HASIL DAN PEMBAHASAN 12

Pengumpulan Data 12

Praproses 13

Pelatihan 14

Pengujian 15

Evaluasi 17

KESIMPULAN DAN SARAN 18

Kesimpulan 18

Saran 18

(10)

DAFTAR TABEL

1 Daftar chordtriad yang digunakan sebagai data penelitian 7 2 Pembagian data latih dan data uji untuk proses cross validation dibagi

menjadi empat variasi data 16

3 Confusion matrix model lvq0 pada learning rate 0.005 dengan akurasi

95.833% 17

DAFTAR GAMBAR

1 Ilustrasi tujuh huruf pertama alfabet sebagai notasi pada nada 2 2 Ilustrasi dari beberapa notasi musik serta batas antar oktaf pada tangga

nada diatonis dan kromatis (Benward dan Saker 2003) 3 3 Lima kelas chord berdasarkan jumlah nada penyusun (Benward dan

Saker 2003) 4

4 Proses digitalisasi sinyal analog (Proakis dan Manolakis 2007) 4 5 Konversi bentuk sinyal analog menjadi sinyal diskret dalam proses

Sampling 5

6 Pemberian level pada amplitudo (y) dalam proses quantization dan

coding pada setiap level kuantisasi. 5

7 Tahapan pengembangan sistem pengenalan chord pada piano 6 8 Hasil sinyal window yang diperoleh dengan mengalikan sinyal pada

frame dengan fungsi window Hamming. 8

9 Skala mel digambarkan dengan 20 filter segitiga sama tinggi yang terdiri

dari 10 linear dan 10 algoritmik 9

10 Alur proses pembelajaran metode LVQ 11

11 Alur proses pengujian metode LVQ (Hidayati dan Warsito 2010) 12 12 Ilustrasi bentuk sinyal chord A (kiri) dan G (kanan) hasil pengambilan

data melalui rekaman 12

13 Chord A (kiri) dan G (kanan) dinormalisasi 13 14 Chord A (kiri) dan G (kanan) setelah melalui proses silent removal 13 15 Kode fungsi beserta nilai parameter yang digunakan dalam MFCC 13 16 Penulisan kode program yang berbeda antara bobot C0 (kiri) dengan

bobot C1 sampai C13 (kanan) 14

17 Iterasi yang dilakukan sistem untuk memperbarui nilai learning rate 14 18 Perhitungan jarak Euclidean yang digunakan dalam proses pengujian 15 19 Tingkat akurasi hasil klasifikasi data menggunakan empat belas model

LVQ 15

20 Tingkat akurasi empat belas model lvq berdasarkan nilai learning rate

(α) 16

(11)

DAFTAR LAMPIRAN

1 Confusion matrix model lvq1 dengan perolehan akurasi terbaik 80.833%

pada learning rate 0.001 20

10 Confusion matrix model lvq10 dengan perolehan akurasi terbaik

89.167% pada learning rate 0.005 29

89.167% pada learning rate 0.008 30

(12)

(13)

PENDAHULUAN

Piano merupakan alat musik yang paling dikenal dan paling disukai dari seluruh instrumen musik yang ada. Piano juga memiliki cakupan dan fleksibilitas yang lebih luas dibanding alat musik lain sehingga musik dari instrumen lainnya dapat diaransemen dalam bentuk piano dengan mudah (Ehrlich 1990). Dengan semakin berkembangnya dunia industri musik dan hiburan, instrumen piano semakin banyak diminati oleh khalayak ramai. Masyarakat dari berbagai kalangan pun banyak yang mulai mempelajari piano baik dengan mengikuti kursus atau belajar secara otodidak. Dalam belajar piano ada tahap yang harus dilalui seorang pemula, seperti pengenalan nada, not balok, istilah-istilah dasar, dan pada akhirnya dikenalkan dengan istilah chord beserta teknik permainan piano. Orang yang belajar secara otodidak sebagian besar tidak menjalani tahap tersebut dan langsung masuk ke proses pengenalan nada dan chord.

Chord merupakan gabungan dari dua nada atau lebih yang dibunyikan secara bersandingan dengan pola permainan tertentu dan menghasilkan suara yang harmonis. Pola permainan chord pada piano yang paling mudah adalah dengan ditekan secara bersamaan kemudian ditahan sepanjang waktu tertentu. Permasalahan timbul ketika seseorang tidak tahu atau memiliki pengetahuan minimum tentang chord apa yang sedang dimainkan. Masalah ini sering dialami oleh pemula yang baru mengenal piano, terutama yang belajar secara otodidak. Oleh karena itu dibutuhkan sarana pendukung belajar piano bagi pemula berupa sistem yang dapat mengenali suara chord. Untuk meningkatkan daya gunanya, sistem diharapkan tidak hanya bisa mengenali chord yang dimainkan, tapi juga bisa mengidentifikasi nada-nada pembangun chord tersebut.

Penelitian dalam bidang suara intrumen musik telah banyak dilakukan, salah satunya adalah penelitian Wisnudisastra dan Buono (2009). Dalam penelitian Wisnudisastra, dilakukan pemodelkan chord pada gitar menggunakan codebook

tanpa mengindahkan nada penyusun chord. Fruandta (2011) melakukan penelitian serupa menggunakan instrumen piano. Penelitian tersebut mengidentifikasi suara nada campuran pada piano serta nada penyusunnya menggunakan codebook dan menghasilkan akurasi sebesar 98.2051%. Mengacu pada penelitian Fruandta (2011) yang menggunakan kombinasi dua nada sebagai fokus penelitian, penulis akan melakukan pemodelan pada chord piano dengan kombinasi tiga nada sebagai penyusun chord.

Penelitian ini akan menggunakan metode learning vector quantization (LVQ) sebagai metode klasifikasi dan mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) sebagai fitur ekstraksi ciri. Salah satu alasan digunakannya MFCC sebagai fitur ekstraksi ciri adalah berhasilnya pengaplikasian MFCC terhadap musik dalam penelitian yang dilakukan Logan (2000).

Perumusan Masalah

(14)

2

1 Bagaimana ekstraksi ciri MFCC diterapkan dalam proses pengolahan suara

chord?

2 Bagaimana metode LVQ diterapkan dalam pengenalan suara chord dengan tiga nada penyusun pada instrumen piano?

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan MFCC sebagai fitur ekstraksi ciri dan metode LVQ sebagai classifier terhadap suara chord dengan tiga nada penyusun pada instrumen piano.

Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat mengasilkan model LVQ yang mengklasifikasikan chord dengan tepat agar bisa dikembangkan mejadi sistem yang membantu proses belajar piano.

Ruang Lingkup Penelitian

Adapun ruang lingkup dari penelitian ini antara lain:

1 Kombinasi nada yang dikenali hanya terdiri dari tiga nada dan berada pada oktaf ke-4.

2 Suara yang dikenali sistem hanya chord mayor dan minor yang dimainkan dengan ditekan secara bersamaan.

3 Sampel suara diambil dari suara piano pada electone Yamaha EL-100.

TINJAUAN PUSTAKA

Nada

Nada adalah istilah suara tunggal dalam musik yang memiliki nilai pitch

tertentu. Pitch dapat disamakan dengan frekuensi, sehingga variasi pitch dan variasi frekuensi adalah sama. Perbedaan nada merupakan akibat dari pitch yang bervariasi. Secara umum nada dinotasikan dengan tujuh huruf alfabet (A B C D E F G) (Benward dan Saker 2003) seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1.

(15)

3 Nada yang sama dari alat musik yang berbeda akan memancarkan frekuensi yang sama. Hal yang menyebabkan perbedaan suara alat musik adalah warna suara, yaitu perbedaan bentuk, bahan, atau dimensi dari sumber suara. Menurut Benward dan Saker (2003) dalam musik terdapat beberapa istilah susunan tangga nada.  Tangga nada diatonis, terdiri dari tujuh nada dasar: C (do), D (re), E (mi), F (fa),

G (sol), A (la), B (si).

Jarak antar nada : 1 – 1 – – 1 – 1 – 1 –

 Tangga nada kromatis, terdiri dari dua belas nada yang berasal dari modifikasi nada diatonis : C, C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, B. menaikkan nada sebanyak setengah, dan flat berfungsi untuk menurunkan nada sebanyak setengah (lihat jarak tangga nada kromatis). Untuk mengidentifikasi tinggi rendahnya frekuensi suara pada suatu nada digunakan istilah oktaf. Tiap oktaf dibatasi oleh nada C dan B, sehingga dalam satu oktaf terdiri atas nada C – D

– E – F – G – A – B. Ilustrasi dari beberapa notasi umum dalam not balok dapat dilihat pada Gambar 2.

Chord

(16)

4

 Minor triad, terdiri atas minor third dan perfect fifth.

 Diminished triad, terdiri atas minor third dan diminished fifth.  Augmented triad, terdiri atas major third dan augmented fifth.

Dari empat kelas triad hanya diambil major triad dan minor triad sebagai data penelitian karena kombinasinya terbukti lebih kuat dan stabil dibandingkan dengan diminished triad dan augmented triad. Selain triad masih ada bentuk chord

yang terdiri atas lebih dari tiga nada penyusun. Chord dengan empat nada penyusun disebut seventh chord yang biasa dilambangkan dengan angka 7 dicetak superscript.

Chord dengan lima nada penyusun disebut ninth chord. Chord dengan enam nada penyusun disebut eleventh chord, dan chord dengan tujuh nada penyusun disebut

thirteenth chord. Pada Gambar 3 terdapat lima ilustrasi bentuk chord berdasarkan jumlah nada penyusunnya dengan menggunakan nada root G.

Sinyal

Sinyal merupakan suatu besaran fisik yang berubah terhadap variabel aktu, ruang, atau variabel independen lainnya, sedangkan sinyal suara yang dihasilkan manusia adalah getaran yang dihasilkan dengan memaksa udara melewati pita suara (Proakis dan Manolakis 2007). Sinyal yang dihasilkan suara manusia ataupun hasil getaran objek lain seperti instrumen musik merupakan suatu sinyal waktu kontinu atau sinyal analog. Komputer tidak bisa mengolah sinyal dalam bentuk analog, sehingga harus dilakukan proses digitalisasi sinyal analog (analog to digital conversion). Gambar 4 merupakan ilustrasi analog to digital converter.

Gambar 4 Proses digitalisasi sinyal analog (Proakis dan Manolakis 2007) Menurut Proakis dan Manolakis (2007) proses digitalisasi dapat dibagi menjadi tiga rangkaian proses:

 Sampling, merupakan konversi dari bentuk sinyal dengan waktu kontinyu x(t)

menjadi sinyal diskret x(nT), dimana n merepresentasikan index sampel dan T

(17)

5 merepresentasikan periode sampling. Ilustrasi proses sampling dapat dilihat pada Gambar 5. Jumlah titik sampel ditentukan berdasarkan nilai frekuensi (f)

dan periode sampling merupakan nilai 1/f untuk setiap detik suara yang diambil.

Gambar 5 Konversi bentuk sinyal analog menjadi sinyal diskret dalam proses

sampling

 Quantization, merupakan proses konversi nilai amplitudo yang bersifat kontinyu menjadi beberapa level kuantisasi. Masukan dari proses kuantisasi adalah sinyal diskret x(nT) hasil sampling dan menghasilkan keluaran berupa level kuantisasi

y(nT) dari setiap sampel. Ilustrasi pembagian level kuantisasi pada A/D

converter terdapat pada Gambar 6.

 Coding, pemberian bilangan biner pada setiap level kuantisasi dan merupakan hasil akhir dari proses anolog to digital converter. Implementasi bilangan biner hasil dari coding dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6 Pemberian level pada amplitudo (y) dalam proses quantization dan

coding pada setiap level kuantisasi.

METODE

Kerangka Penelitian

Secara umum tahapan pengembangan dari sistem pengenalan chord dengan tiga nada penyusun menggunakan LVQ terdiri dari empat kegiatan utama, yaitu akuisisi data, praproses, pemodelan sistem, dan evaluasi. Alur metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 7.

x(t) x(nT)

t t Sampler

Output

(18)

6

Lingkungan Pengembangan

Pada penelitian ini digunakan beberapa perangkat keras dan perangkat lunak dengan spesifikasi sebagai berikut:

Perangkat keras:

• Komputer personal ASUS N46V, Prosesor Intel Core i7

• Instrumen musik Yamaha Electone EL-100 Perangkat lunak:

• Sistem operasi Windows 7 Home Premium

• Matlab 2008, sebagai text editor dan compiler • Microsoft Excel 2013, sebagai media pengolah data

Gambar 7 Tahapan pengembangan sistem pengenalan chord pada piano

(19)

7

Data Penelitian

Data yang digunakan adalah suara dari 24 chordtriad yang berada pada kelas

major triad dan minor triad. Suara yang dikenali sistem adalah suara chord yang dimainkan dengan cara ditekan secara bersamaan kemudian ditahan selama hitungan waktu tertentu. Daftar 24 chord yang akan dijadikan sampel akan dipaparkan pada Tabel 1.

Chord dimainkan menggunakan alat musik Electone tipe EL-100 dan direkam langsung menggunakan Matlab pada laptop selama 3 detik dengan

sampling rate sebesar 11000 Hz. Setiap chord akan dimainkan dengan pengulangan sebanyak 20 kali, dengan pembagian 15 suara sebagai data latih dan 5 suara sebagai data uji. Jumlah total data yang akan diperoleh adalah sebanyak 480 sampel suara, dengan 360 sampel digunakan sebagai data latih, dan 120 sampel sebagai data uji.

Praproses Data

Praproses data terdiri dari tiga tahap kegiatan, yaitu normalisasi, silent removal, dan ekstraksi ciri MFCC. Normalisasi adalah mengubah jarak maksimum amplitudo seluruh sinyal menjadi satu standar yang sama, sedangkan silent removal

adalah menghilangkan bagian tanpa suara yang terdapat pada suatu sinyal.

Ekstraksi ciri merupakan proses untuk menentukan satu nilai atau vektor yang dapat digunakan sebagai penciri objek. Dalam pemrosesan suara, ciri yang biasa digunakan adalah nilai koefisien cepstral dari sebuah sinyal. MFCC banyak digunakan dalam berbagai bidang pemrosesan suara terutama sistem speaker identification. MFCC dalam music identification telah dilakukan oleh Logan (2000). Pada penelitiannya Logan menyatakan bahwa pemodelan suara yang dihasilkan melalui ekstraksi ciri berbasis skala mel jauh lebih baik dibanding ekstraksi ciri berbasis linear. Terdapat lima proses utama dalam ekstraksi ciri MFCC yaitu frame

Tabel 1 Daftar chordtriad yang digunakan sebagai data penelitian

(20)

8

blocking, wondowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping, dan

cepstrum coefficient (Gan dan Kuo 2005). 1 Frame blocking

Sinyal analog yang sudah didigitalisasi akan dibaca frame demi frame

dengan lebar tertentu. Setiap frame memiliki N sample yang direpresentasikan dalam bentuk vektor. Tidak menutup kemungkinan terjadi overlapping antar

frame. Overlap dilakukan untuk mengurangi diskontinuitas antar frame tetangga. Proses overlapping dipengaruhi oleh performa komputer, semakin besar nilai

overlap akan membutuhkan performa yang lebih besar. Jika komputer memiliki performa rendah nilai overlap bisa dikurangi atau bahkan bernilai negatif. 2 Windowing

Windowing bertujuan untuk mengurangi terjadinya aliasing yang merupakan suatu efek dari timbulnya sinyal baru yang memiliki frekuensi berbeda dengan sinyal aslinya. Efek tersebut dapat terjadi karena rendahnya jumlah sampling rate atau karena proses frame blocking yang menyebabkan sinyal menjadi diskontinu.

Windowing dilakukan dengan mengalikan tiap frame dengan fungsi

window. Ilustrasi proses windowing dapat dilihat pada Gambar 8. Jika kita mendefinisikan fungsi window sebagai w(n), dan x(n) sebagai sinyal digital pada

frame ke-n, maka hasil dari windowing diformulasikan sebagai berikut:

y n =x n ∙w(n (1)

Gambar 8 Hasil sinyal window yang diperoleh dengan mengalikan sinyal pada

frame dengan fungsi Hamming window

3 Fast Fourier transform (FFT)

(21)

9

Ada kalanya array dalam domain frekuensi direpresentasikan dalam koordinat polar Re X[k] dan Im X[k], yang merupakan pasangan bilangan real dan imajiner. Dalam koordinat polar, domain frekuensi dapat ditulis dalam bentuk:

|X[k]|=(Re X[k]2_{+Im X[k]}2₎1/2

dengan: |X[k]| = Magnitude vektor transformasi Fourier 4 Mel frequency wrapping

Dalam proses wrapping diperlukan beberapa filter yang saling overlap

dalam domain frekuensi. Skala mel dibentuk untuk mengikuti persepsi sistem pendengaran manusia, yaitu frekuensi rendah yang bersifat linear di bawah 1000 Hz dan frekuensi tinggi yang bersifat logaritmik di atas 1000 Hz. Ilustrasi skala mel dalam filter segitiga dapat dilihat pada Gambar 9.

Dengan Hi(k)adalah nilai filter segitiga ke-i, dapat dihitung spektrum mel

menggunakan formula berikut:

k = indeks hasil transformasi Fourier pada satu frame

Gambar 9 Skala mel digambarkan dengan 20 filter segitiga sama tinggi yang terdiri dari 10 linear dan 10 algoritmik

(3)

(22)

10

5 Cepstrum coefficient

Koefisien cepstral merupakan hasil transformasi cosinus dari spektrum mel yang kemudian dipilih sebanyak k koefisien. Transformasi cosinus berfungsi untuk mengembalikan domain, dari domain frekuensi menjadi domain waktu. Berikut adalah formula discrete cosine transform (Gan dan Kuo 2005):

Cj=∑s(i)

Learning vector quantization (LVQ) adalah salah satu metode pengenalan pola (klasifikasi) yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelas tertentu. LVQ termasuk salah satu jenis jaringan syaraf tiruan (JST). Vektor bobot yang merepresentasikan setiap kelas seringkali disebut vector reference atau

codebook. Berikut adalah algoritme LVQ menurut Fausett (1994): 1 Tentukan vektor referensi dan learning rate, α(0)

2 Selama kondisi berhenti belum terpenuhi, lakukan langkah 3-6 3 Untuk semua vektor masukan X, lakukan langkah 4-5

4 Temukan J sehingga || X – Wj || bernilai minimum

5 Update nilai Wj sesuai ketentuan pada dua persamaan berikut: Wj baru =Wj lama +α[X-Wj lama ]; jika T=Cj

Wj baru =Wj lama -α[X-Wj lama ]; jika T≠Cj

6 Kurangi learning rate dengan besaran Dec α α=α*Dec α

7 Cek kondisi berhenti yitu ketika jumlah iterasi mencapai nilai yang ditentukan dengan:

X = vektor uji atau vektor masukan (X1, X2, ..., Xi, ..., Xn) T = kategori atau kelas yang benar untuk vektor masukan

Wj = vektor bobot untuk unit kerja j (W1j, W2j, ..., Wij, ..., Wnj) Cj = kategori atau kelas direpresentasikan oleh unit keluaran ke j

|| Xi Wj || = jarak euclidean antara vektor masukan dan unit keluaran ke j

Pada tahap ini JST (LVQ) digunakan untuk proses pelatihan dan pengujian. Beberapa parameter yang akan dibutuhkan dalam algoritma LVQ diantaranya adalah, α yaitu learning rate, Dec α yaitu penurunan learning rate, dan epoch atau iterasi maksimum yang boleh dilakukan selama pelatihan. Sebelum tahap pelatihan dimulai, bobot (w) harus diinisiasi terlebih dahulu sebagai bobot awal. Vektor yang akan dilatih adalah vektor koefisien cepstral dari data latih. Proses pelatihan data menggunakan LVQ diilustrasikan pada Gambar 10. Bagan pelatihan LVQ diadopsi dari penelitian Hidayati dan Warsito (2010).

(23)

11

Gambar 10 Alur proses pembelajaran metode LVQ

(24)

12

Gambar 11 Alur proses pengujian metode LVQ (Hidayati dan Warsito 2010) Pengujian LVQ dimulai dengan memasukkan data uji dan bobot akhir kemudian menghitung jarak antara keduanya. Perhitungan jarak dilakukan menggunakan formula euclidean distance. Setelah diperoleh jarak untuk setiap bobot, pilih neuron dengan nilai jarak paling kecil. Neuron dengan jarak terkecil mengindikasikan kelas hasil klasifikasi LVQ.

.

Evaluasi

Evaluasi merupakan tahap terakhir untuk menentukan tingkat akurasi proses klasifikasi. Perhitungan dilakukan dengan membandingkan banyaknya chord yang diklasifikasikan benar dengan jumlah seluruh chord yang diujikan.

akurasi=_∑∑ _{chord yang diuji}chord benar × 100%

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan berjumlah 480 data suara yang terdiri dari 24 chord triad. Suara direkam langsung menggunakan matlab selama 3 detik dengan

sampling rate sebesar 11.000 Hz. Suara yang direkam akan disimpan dalam extensi *.wav. Gambar 12 menunjukkan bentuk sinyal dari dua chord yang telah direkam.

Gambar 12 Ilustrasi bentuk sinyal chord A (kiri) dan G (kanan) hasil pengambilan data melalui rekaman

(25)

13

Praproses

Setelah data sinyal diperoleh dilakukan proses normalisasi sinyal. Standar jarak amplitudo yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1.0 dan -1.0. Setelah dinormalisasi sinyal akan melalui tahap silent removal. Silent removal dilakukan menggunakan algoritma pitch tracking dan deteksi unvoice dari penelitian yang dilakukan oleh Wasserblat et al. (2008). Gambar 13 akan menunjukkan sinyal yang sudah dinormalisasi dan Gambar 14 menunjukkan bentuk sinyal yang sudah menjalani silent removal.

Gambar 13 Chord A (kiri) dan G (kanan) dinormalisasi

Gambar 14 Chord A (kiri) dan G (kanan) setelah melalui proses silent removal

Tahap praproses berikutnya adalah melakukan ekstraksi ciri MFCC terhadap data yang sudah dinormalisasi. MFCC dilakukan dengan menggunakan sampling rate 11000 Hz, frame rate 25 ms, window size 256, dan menghasilkan 13 koefisien cepstral dalam bentuk vektor. Gambar 15 menunjukkan fungsi yang digunakan pada MFCC.

chord_mfcc{n} = mean (mfcc

(speech,fs,Tw,Ts,alpha,window,R,M,N,L)’);

% Speech = input; % Fs = 11000;

% Tw = 25; % analysis frame duration (ms) % Ts = 10; % analysis frame shift (ms) % alpha = 0.95; % preemphasis coefficient

% window = 256 % analysis window function handle

% R = [ 300 3700 ]; % frequency range for filterbank analysis

% M = 20; % number of filterbank channels % C = 13; % number of cepstral coefficients % L = 22; % cepstral sine lifter parameter

(26)

14

Pelatihan

Pelatihan dilakukan pada 360 data latih yang sudah melalui tahap ekstraksi ciri MFCC. Pertama akan dilakukan inisiasi kelas data training serta bobot awal. Kelas inisiasi terdiri dari 24 kelas yang merepresentasikan 24 chord triad yaitu C, C#, Cm, C#m, D, D#, Dm, D#m, E, Em, F, F#, Fm, F#m, G, G#, Gm, G#m, A, A#, Am, A#m, B, dan Bm.

Terdapat empat parameter utama yang mempengaruhi hasil pelatihan LVQ yaitu learning rate (α), bobot awal (W0), faktor penurunan learning rate, dan jumlah

maksimal iterasi (epoch). Bobot awal (W0) dan learning rate (α) akan menjadi

variabel bebas dalam percobaan pemodelan LVQ sedangkan nilai faktor penurunan

learning rate adalah 0.5 dan nilai epoch sebesar 30.

Bobot awal LVQ menggunakan 14 variasi vektor, yaitu 13 vektor yang diambil dari masing-masing kolom kelas inisiasi (C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9, C10, C11, C12, C13) dan 1 vektor yang diperoleh dari hasil rata-rata seluruh kolom kelas inisiasi (C0). Gambar 16 menunjukkan penulisan kode program yang berbeda untuk setiap variasi bobot awal.

Gambar 16 Penulisan kode program yang berbeda antara bobot C0 (kiri) dengan bobot C1 sampai C13 (kanan)

Learning rate bernilai lebih besar dari 0 dan lebih kecil dari 1. Untuk setiap variasi bobot awal, learning rate akan dimulai dari 0.001 dan seterusnya ditambah sebesar 0.001 hingga mencapai nilai 0.999 sehingga terdapat 999 variasi nilai pada

learning rate. Implementasi dari iterasi penambahan learning rate dapat dilihat pada Gambar 17.

Gambar 17 Iterasi yang dilakukan sistem untuk memperbarui nilai learning rate

(27)

15 Bobot awal akan diperbarui secara bertahap sesuai dengan besarnya epoch

yang sudah ditentukan. Setelah mencapai iterasi maksimal bobot yang paling terakhir diperbarui menjadi bobot akhir. Bobot akhir dari proses pelatihan LVQakan menjadi model untuk proses klasifikasi pada pengujian. Pada akhir proses pelatihan akan terbentuk empat belas model LVQ (lvq0, lvq1, lvq2, lvq3, lvq4, lvq5, lvq6, lvq7, lvq8, lvq9, lvq10, lvq11, lvq12, lvq13) yang masing-masing menggunakan bobot awal yang berbeda.

Pengujian

Pengujian dilakukan dengan membandingkan selisih jarak antara koefisien data uji dengan model LVQ yang sudah diperoleh. Pada Gambar 18 dapat dilihat bahwa perhitungan jarak Euclidean digunakan untuk menghitung selisih vektor model LVQ dengan vektor koefisien input. Dengan membandingkan selisih jarak antara data uji dan 24 kelas output akan diperoleh hasil klasifikasi data input.

for i=1:24;

temp_class=model_lvq{k}(:,i)';

jarak (n,i)=sqrt(sum(((temp_class)-(input {1,n})).^2)); end

Gambar 18 Perhitungan jarak Euclidean yang digunakan dalam proses pengujian Gambar 19 menunjukkan akurasi tertinggi yang diperoleh dari empat belas model LVQ dengan masing-masing inisiasi bobot awal yang berbeda. Akurasi tertinggi dilihat dari persentase jumlah data benar terbanyak dalam satu model LVQ pada satu nilai learning rate (α).

Gambar 19 Tingkat akurasi hasil klasifikasi data menggunakan empat belas model LVQ

Empat belas model LVQ pada Gambar 19 hanya menunjukkan akurasi yang bernilai maksimal pada satu nilai learning rate, sedangkan terdapat 999 nilai

learning rate yang diujikan, yaitu antara 0.001 sampai 0.999. Untuk nilai alfa yang berbeda, akurasi tertinggi yang dicapai bisa berasal dari model yang berbeda pula. Gambar 20 memperlihatkan tingkat akurasi empat belas model LVQ terhadap 999 nilai learning rate.

Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi tertinggi, yaitu puncak paling tinggi pada grafik, diperoleh dari model lvq0 dengan nilai 95.833%. Tingkat akurasi tersebut diperoleh secara stabil ketika learning rate (α) bernilai antara 0.036 sampai 0.076. Sedangkan akurasi paling rendah diperoleh dari model lvq1 ketika learning rate bernilai 0.993 yaitu sebesar 0.833%.

95.83

80.83 85.00 83.33 91.67 90.83 90.00 94.17 93.33 90.83 89.17 89.17 95.00 91.67

0

lvq0 lvq1 lvq2 lvq3 lvq4 lvq5 lvq6 lvq7 lvq8 lvq9 lvq10 lvq11 lvq12 lvq13

(28)

16

Gambar 20 Tingkat akurasi 14 model LVQ berdasarkan nilai learning rate (α)

Berikutnya dilakukan cross validation terhadap model lvq0 menggunakan variasi data latih dan data uji yang berbeda. Cross validation dilakukan untuk membandingkan tingkat akurasi suatu model ketika mengganti variasi data latih dan data uji yang sebelumnya digunakan. Tabel 2 menunjukkan pola data yang digunakan dalam cross validation sedangkan Gambar 21 merupakan ilustrasi hasil

cross validation model lvq0.

Data uji terdiri dari 120 data yang terbagi menjadi 24 kelas, sehingga terdapat 5 data uji pada masing-masing kelas dari keseluruhan 20 data. Pola awal yang digunakan pada semua model adalah Fold-1, yaitu menggunakan data 16 sampai 20 sebagai data uji. Terhadap model lvq0 dilakukan tiga kali cross validation

menggunakan pola Fold-2, Fold-3 dan Fold-4.

(29)

17 Hasil cross validation menunjukkan bahwa tiga pola pembagian data tersebut menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada Fold-1. Fold-2 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 97.500%, Fold-3 sebesar 99.167% dan Fold-4 sebesar 99.167%. Melalui percobaan tersebut dapat dikatakan bahwa komposisi data latih pada Fold-2, Fold-3 dan Fold-4 lebih mewakili seluruh data dibandingkan Fold-1.

Evaluasi

Berdasarkan hasil pengujian diperoleh akurasi tertinggi sebesar 95.833% dari model lvq0 dengan bobot awal C0 (rata-rata dari seluruh kolom kelas) dan learning rate bernilai antara 0.036 sampai 0.076. Akurasi paling rendah adalah 0.833% dari model lvq1 dengan bobot awal C1 (kolom pertama kelas) dan learning rate 0.993. Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian model lvq0 yang diilustrasikan menggunakan

(30)

18

Confusion matrix menunjukkan bahwa dari 120 data uji yang ada, 115 data terklasifikasi secara benar dan 5 data lainnya terklasifikasi salah. Kesalahan klasifikasi terjadi pada tiga chord yaitu 1 chord Dm terklasifikasi menjadi G#m, 3

chord Em terklasifikasi menjadi Fm, dan 1 chord G terklasifikasi menjadi F#m.

Confusion matrix pada nilai learning rate yang berbeda menunjukkan hal serupa, yaitu kesalahan klasifikasi terbanyak terdapat pada chord Em. Confusion matrix

untuk model lvq1 sampai lvq13 dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai Lampiran 13.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Penelitian ini telah berhasil mengenali suara chord triad dengan menerapkan metode klasifikasi JST LVQ. Berdasarkan hasil pengujian tingkat akurasi tertinggi adalah 95.833% diperoleh dari model lvq0 dengan bobot awal C0, learning rate

antara 0.036 sampai 0.076, penurunan learning rate sebesar 0.5, serta epoch sebesar 30.

Semua model LVQ memiliki beberapa kesamaan. Pertama, kesalahan klasifikasi selalu terjadi pada chord Em dalam jumlah yang cukup banyak. Hal ini dapat disebabkan oleh pola sinyal chord Em yang mirip dengan chord lain sehingga LVQ mendekatkannya pada vektor bobot kelas lain. Selain chord Em, chord yang memiliki akurasi rendah secara stabil pada beberapa model LVQ adalah Dm dan Fm. Persamaan lain yang dimiliki semua model LVQ adalah, akurasi tertinggi dari setiap model dicapai pada learning rate tertentu yang lebih kecil dari 0.100. Akurasi mulai mengalami penurunan secara signifikan ketika alfa mendekati nilai 1.0.

Saran

Saran untuk pengembangan berikutnya yaitu:

1 Membuat implementasi dari model LVQ yang sudah diperoleh

2 Menganalisis penyebab rendahnya akurasi pada chord Em dan beberapa chord

dengan akurasi rendah lainnya.

DAFTAR PUSTAKA

Benward B, Saker M. 2003. Music: In Theory and Practice, Volume 1. Ed ke-8. New York (US): McGraw-Hill.

Ehrlich C. 1990. The Piano: A History. Oxford (GB): Clarendon Press.

(31)

19 Fruandta A. 2011. Identifikasi campuran nada pada suara piano menggunakan

codebook [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Gan WS, Kuo SM. 2005. Digital Signal Processing: Architectures, Implementations, and Applications. New Jersey (US): Prentice-Hall.

Hidayati N, Warsito B. 2010. Prediksi terjangkitnya penyakit jantung dengan metode learning vector quantization. Media Statistika. 3(1):21-30.

Logan B. 2000. Mel frequency cepstral coefficient for music modeling. Di dalam: International Symposium on Music Information Retrieval; 2000 Okt 23-25; Massachusetts, USA. Cambridge (GB): Cambridge Research Laboratory. hlm 1-11.

Proakis JG, Manolakis DG. 1996. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications. Ed ke-3. New Jersey (US): Prentice-Hall. Wasserblat M, Gainza M, Dorran D, Domb Y. 2008. Pitch tracking and

voiced/unvoiced detection in noisy environment using optimal sequence estimation.IET Irish Signals and Systems Conference; 2008; Galway, Ireland. Galway (IE): Dublin Institute of Technology. hlm 43-48.

(32)

20

(33)

21 Lampiran 2 Confusion matrix model lvq2 dengan perolehan akurasi terbaik

(34)

22

(35)

(36)

24

(37)

(38)

26

(39)

(40)

28

(41)

(42)

30

(43)

(44)

32

(45)

33

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor, Jawa Barat pada tanggal 1 November 1993. Penulis merupakan putri ketiga dari tiga bersaudari, dari pasangan Ir H Tjiptadi, MM dan Dr Ir Hj Niken Ulupi, MSi.

Penulis menempuh pendidikan formal sejak tahun 1999 di SDN Polisi 5 Kota Bogor dan lulus pada tahun 2005, kemudian melanjutkan pendidikan di SMP Negeri 5 Kota Bogor dan lulus pada tahun 2008. Setelah melalui bangku SMP penulis melanjutkan bersekolah di SMA Negeri 7 Kota Bogor dan menerima ijazah SMA pada tahun 2011. Pada tahun yang sama penulis menempuh jalur ujian tulis SNMPTN dan berhasil melanjutkan pendidikan di Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor.