TUGAS AKHIR
STEM GITAR BASS MENGGUNAKAN
HARMONIC PRODUCT SPECTRUM
Diajukan untuk memenuhi syarat
Memperoleh gelar Sarjana Teknik pada
Program Studi Teknik Elektro
disusun oleh:
ALMEDIO MARVES DA COSTA
NIM: 135114002
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
i
TUGAS AKHIR
STEM GITAR BASS MENGGUNAKAN
HARMONIC PRODUCT SPECTRUM
Diajukan untuk memenuhi syarat
Memperoleh gelar Sarjana Teknik pada
Program Studi Teknik Elektro
disusun oleh:
ALMEDIO MARVES DA COSTA
NIM: 135114002
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
ii
FINAL PROJECT
BASS GUITAR TUNER USING
HARMONIC PRODUCT SPECTRUM
In a partial fulfillment of the requirements
for the degree of Sarjana Teknik
Electrical Engineering Study Program
created by:
ALMEDIO MARVES DA COSTA
Student’s Number:
135114002
ELECTRICAL ENGINEERING STUDY PROGRAM
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
v
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
vi
HALAMAN PERSEMBAHAN MOTTO HIDUP
MOTTO:
Skripsi ini kupersembahkan untuk
Tio Leopoldino Marçal da Costa
Jadikan setiap tempat yang baik sebagai tempat belajarmu
dan
vii
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma: Nama : ALMEDIO MARVES DA COSTA Nomor Mahasiswa : 135114002
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada perpustakaan Universitas Sanata Dharma karya ilmiah yang berjudul:
STEM GITAR BASS MENGGUNAKAN
HARMONIC PRODUCT SPECTRUM
Beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, 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 royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.
viii
INTISARI
Musik dapat disebut sebagai media seni. Pada umumnya orang mengungkapkan kreativitas dan ekspresi seninya melalui bunyi-bunyian atau suara, oleh karena itulah pengertian musik sangat universal. Alat musik yang digunakan juga bervariasi, salah satunya alat musik petik yaitu gitar bass elektrik. Dalam memainkan alat musik seperti gitar bass, semua senar pada gitar bass tersebut seharusnya menghasilkan nada yang akurat atau tidak fals, untuk itu, tuning perlu dilakukan pada senar-senar gitar bass tersebut. Salah satu solusi untuk permasalahan ini adalah dengan menggunakan stem (tuner) gitar bass elektrik. Dibentuklah stem gitar bass untuk melakukan tuning pada gitar bass.
Stem gitar bass pada tugas akhir ini menggunakan USB Guitar Link Cable dan komputer untuk mengoperasikannya. USB Guitar Link Cable berfungsi untuk menghubungkan komputer dengan gitar bass elektrik dan menerima gelombang suara gitar
bass elektrik. Komputer berfungsi untuk memproses data hasil rekaman, menampilkan hasil frame blocking, hasil FFT, hasil HPS, dan nada, status (kurang, pas, lebih) serta frekuensi
yang dihasilkan saat melakukan tuning berupa teks. Sistem pada stem gitar bass tersebut menggunakan FFT, HPS, dan look up table sudah berhasil dibuat dan dapat bekerja sesuai perancangan.
Program stem gitar bass menggunakan harmonic product spectrum secara real time mampu mengenali frekuensi sebesar 100%. Parameter pengenalan frekuensi bass terbaik berada pada panjang frame blocking 32 sampai panjang frame blocking 512.
Kata Kunci: Gitar Bass Elektrik, FFT (Fast Fourier Transform), HPS (Harmonic Product
ix
ABSTRACT
Music can be referred as a medium of art. Generally, the people express their artistic creativity by sounds or voices, so the understanding of music is very universal. The instruments used also varies, the ones of the instruments used is the string instrument like an electric bass guitar. Playing a musical instrument like a bass guitar, all the strings of bass guitar should be accurate tone or no false, for that, need to make a tuning for all strings of the bass guitar. The one of solution for this problem is using the electric bass guitar tuner. Made bass guitar tuner for tuning the bass guitar.
Bass guitar tuner on this final project using USB Guitar Link Cable and computer to operate it. The function of USB Guitar Link Cable to connect the computer with electric bass guitar and receive sound waves of the electric bass guitar. The computer functions to process the result of recording data shows the result of frame blocking, the result of FFT, the result of HPS, and tone, status (less, tune, over) and the frequency that get when was tuning in the form of text. The system on the bass guitar tuner using FFT, HPS, and look up table has been successfully created and can work according to the design.
Bass guitar tuner program using the harmonic product spectrum in real time is able to recognize the frequency of 100%. The best recognitions of bass frequency parameters are in the frame blocking length of 32 to frame blocking length of 512.
x
KATA PENGANTAR
Dengan menyebut nama Tuhan Yesus Kristus Yang Maha Baik, kiranya pantaslah penulis memanjatkan puji syukur atas segala nikmat yang telah diberikan kepada penulis, baik kesempatan maupun kesehatan, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik.
Tugas akhir yang telah penulis buat berjudul Stem Gitar Bass Menggunakan
Harmonic Product Spectrum. Tugas akhir ini dapat hadir seperti sekarang ini tidak lepas
dari bantuan dan dukungan banyak pihak. Untuk itu sudah sepantasnya penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Tuhan Yesus Kristus atas berkat penyertaan-Nya sehingga Tugas Akhir ini selesai dengan baik.
2. Bunda Maria, terima kasih Bunda atas segalanya.
3. Santo dan Santa yang selalu setia melindungiku selama ini.
4. Sudi Mungkasi, S.Si, M.Math.Sc., Ph.D., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma.
5. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik Elektro Universitas Sanata Dharma.
6. Dr. Ir. Linggo Sumarno, M.T., selaku dosen pembimbing Tugas Akhir yang penuh pengertian dan selalu sabar membimbing dan mendorong untuk cepat menyelesaikan Tugas Akhir ini.
7. Dr. Ir. Iswanjono, M.T., selaku dosen pembimbing akademik yang telah mendampingi, membimbing, dan memberikan saran kepada penulis selama menempuh pendidikan di Universitas Sanata Dharma.
8. Dr. Ir. Iswanjono, M.T. dan Dr. Damar Widjaja, S.T., M.T., selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan, bimbingan, saran untuk merevisi laporan tugas akhir ini.
9. Bapak dan Ibu dosen yang telah mengajarkan banyak ilmu yang bermanfaat selama menempuh pendidikan di Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma.
xi
11. Kedua orang tua serta keluarga besarku di Timor-Leste atas doa dan dukungan kepada penulis.
12. Keluarga yang selalu bersamaku di Yogyakarta (Tia Marta, Maun Tody, Ino, Rúben, Iva, Nildo, Nânci, Azio, Teta atas doa dan dukungan kepada penulis. 13. Para saudara-saudaraku Maltib, 2F, CN-B, Baya Leste, Manleuana atas doa dan
dukungan kepada penulis.
14. Para sahabat Teknik Elektro 2013 atas bantuannya selama masih kuliah, serta doa dan dukungannya agar penulis tetap semangat dalam menyelesaikan laporan tugas akhir ini.
15. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas dukungan dan bantuan yang telah diberikan dalam penyelesaian laporan tugas akhir ini.
xii
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN PERSETUJUAN ... iii
HALAMAN PENGESAHAN ... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... v
HALAMAN PERSEMBAHAN 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... xv
DAFTAR TABEL ... xvii
BAB I: PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian... 3
1.3. Batasan Masalah... 3
1.4. Metodologi Penelitian ... 4
BAB II: DASAR TEORI... 6
2.1. Gitar Bass Elektrik ... 6
2.2. USB Guitar Link Cable ... 7
2.3. Sampling... 8
xiii
2.4.1. Normalisasi... 10
2.4.2. Frame Blocking ... 11
2.4.3. Windowing ... 13
2.5. DFT dan FFT... 15
2.6. Harmonic Product Spectrum (HPS)... 17
2.7. Resolusi Frekuensi ... 19
BAB III: RANCANGAN PENELITIAN ... 20
3.1. Sistem Stem Gitar Bass Elektrik ... 20
3.1.1. Gitar Bass Elektrik ... 20
3.1.2. USB Guitar Link Cable ... 20
3.1.3. Laptop ... 21
3.1.4. Proses Perekaman ... 21
3.1.5. Proses Mendeteksi Frekuensi dan Penentuan Keluaran ... 21
3.2. Nada Uji ... 23
3.3. Perancangan Tampilan Program GUI MATLAB ... 24
3.4. Perancangan Alur Program ... 25
3.4.1. Rekam... 26
3.4.2. Normalisasi... 27
3.4.3. Frame Blocking ... 28
3.4.4. Windowing ... 29
3.4.5. FFT dan Spektrum Frekuensi ... 30
3.4.6. Harmonic Product Spectrum (HPS) ... 31
3.4.7. Penentuan Frekuensi... 32
3.4.8. Look Up Table ... 33
3.4.9. Penentuan Teks Nada Standar ... 34
3.4.10. Keluaran (Teks) ... 36
3.5. Rancangan Pengujian ... 37
BAB IV: HASIL DAN PEMBAHASAN... 38
4.1. Pengujian Program Stem Gitar Bass Menggunakan Harmonic Product Spectrum... 38
xiv
4.3. Analisis Hasil Data Pengujian ... 48
BAB V: KESIMPULAN DAN SARAN ... 54
5.1. Kesimpulan... 54
5.2. Saran ... 54
xv
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1. Gitar Bass Elektrik... 7
Gambar 2.2. USB Guitar Link Cable... 8
Gambar 2.3. Contoh hasil Sampling... 9
Gambar 2.4. Hasil Normalisasi dari Gambar 2.3 ... 11
Gambar 2.5. Frame Blocking [10]... 12
Gambar 2.6. Sinyal yang akan diambil untuk Frame Blocking dari Gambar 2.4 ... 12
Gambar 2.7. Hasil Frame Blocking dari Gambar 2.6 ... 13
Gambar 2.8. Hasil Hamming Window dari Gambar 2.7... 14
Gambar 2.9. Hasil FFT dari Gambar 2.8... 16
Gambar 2.10. Contoh Perhitungan FFT 2 Titik Menggunakan Butterfly... 16
Gambar 2.11. Contoh Perhitungan FFT 4 Titik Menggunakan Butterfly... 17
Gambar 2.12. Harmonic Product Spectrum [14] ... 18
Gambar 2.13. Hasil HPS dari Gambar 2.9 ... 19
Gambar 3.1. Diagram Blok Sistem Stem Gitar Bass Elektrik... 20
Gambar 3.2. Diagram Proses Mendeteksi Frekuensi dan Penentuan Keluaran ... 21
Gambar 3.3. Diagram Blok Proses Pengambilan Nada Uji... 23
Gambar 3.4. Tampilan Proses Program GUI Matlab ... 24
Gambar 3.5. Diagram Alir Sistem Stem Gitar Bass Elektrik ... 25
Gambar 3.6. Diagram Alir Sub Rutin Rekam ... 26
Gambar 3.7. Diagram Alir Normalisasi... 27
Gambar 3.8. Diagram Alir Frame Blocking ... 28
Gambar 3.9. Diagram Alir Windowing... 29
Gambar 3.10. Diagram Alir FFT dan Spektrum Frekuensi ... 30
Gambar 3.11. Diagram Alir Harmonic Product Spectrum... 31
Gambar 3.12. Diagram Alir Penentuan Frekuensi ... 32
Gambar 3.13. Diagram Alir Proses Penentuan Frekuensi Akhir untuk Look Up Table ... 33
Gambar 3.14. Diagram Alir Proses Penentuan Teks Nada Standar ... 34
xvi
Gambar 4.1. GUI Software Stem Gitar Bass Menggunakan Harmonic Product
Spectrum ... 39
Gambar 4.2. Pemilihan Senar Gitar Bass ... 40
Gambar 4.3. Contoh ketika GUI dijalankan untuk melakukan tuning pada Senar Pertama ... 40
Gambar 4.4. Sintaks Program untuk Proses Merekam ... 41
Gambar 4.5. Sintaks Program untuk Proses Normalisasi... 42
Gambar 4.6. Sintaks Program untuk Proses Frame Blocking ... 42
Gambar 4.7. Sintaks Program untuk Proses Windowing ... 43
Gambar 4.8. Sintaks Program untuk Proses FFT ... 43
Gambar 4.9. Sintaks Program untuk Proses HPS... 44
Gambar 4.10. Sintaks Program untuk Frekuensi Keluaran ... 44
Gambar 4.11. Sintaks Program untuk Teks Nada Keluaran... 45
Gambar 4.12. Sintaks Program untuk Pushbutton“CLEAR”... 46
Gambar 4.13. Sintaks Program untuk Pushbutton“BERHENTI”... 47
Gambar 4.14. Popupmenu di GUI.fig... 47
Gambar 4.15. String Popupmenu ... 47
xvii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Nilai Frekuensi Gitar Bass Elektrik 4 Senar [5] ... 7
Tabel 3.1. Keterangan Tampilan Utama Sistem... 24
Tabel 4.1. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 512 ... 48
Tabel 4.2. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 256 ... 49
Tabel 4.3. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 128 ... 49
Tabel 4.4. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 64 ... 49
Tabel 4.5. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 32 ... 50
Tabel 4.6. Hasil Pengujian Sistem dengan Panjang Frame Blocking 16 ... 50
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang
Musik adalah salah satu media ungkapan kesenian, musik mencerminkan kebudayaan masyarakat pendukungnya. Di dalam musik terkandung nilai dan norma-norma yang menjadi bagian dari proses enkulturasi budaya, baik dalam bentuk formal maupun informal. Musik itu sendiri memiliki bentuk yang khas, baik dari sudut struktual maupun jenisnya dalam kebudayaan. Musik dapat juga disebut sebagai media seni. Pada umumnya orang mengungkapkan kreativitas dan ekspresi seninya melalui bunyi-bunyian atau suara, oleh karena itulah pengertian musik sangat universal, tergantung bagaimana orang memainkannya serta menikmatinya. Musik termasuk seni manusia yang paling tua. Bahkan bisa dikatakan, tidak ada sejarah peradaban manusia dilalui tanpa musik [1].
Seni musik adalah cetusan ekspresi perasaan atau pikiran yang dikeluarkan secara teratur dalam bentuk bunyi. Bisa dikatakan, bunyi (suara) adalah elemen musik paling dasar. Suara musik yang baik adalah hasil interaksi dari tiga elemen, yaitu irama, melodi, dan harmoni. Irama adalah pengaturan suara dalam suatu waktu, panjang, pendek dan temponya, dan ini memberikan karakter tersendiri pada setiap musik. Kombinasi beberapa tinggi nada dan irama akan menghasilkan melodi tertentu. Selanjutnya, kombinasi yang baik antara irama dan melodi melahirkan bunyi yang harmoni.
Alat musik yang digunakan juga bervariasi, salah satunya alat musik petik yaitu gitar bass. Alat musik gitar bass terdiri dari 2 jenis, yaitu gitar bass akustik dan gitar bass elektrik. Pada bahasan kali ini, yang akan dibahas penulis adalah gitar bass elektrik. Gitar
bass elektrik biasa disebut bass elektrik atau bass saja. Bass adalah alat musik berdawai
yang menggunakan listrik untuk memperbesar suaranya, bass menggunakan beberapa
pickup untuk mengubah bunyi atau getaran dari senar gitar bass menjadi arus listrik yang
Dalam memainkan alat musik gitar bass, semua senar pada gitar bass tersebut seharusnya menghasilkan nada yang akurat atau tidak fals, untuk itu, tuning perlu dilakukan pada senar-senar gitar bass tersebut. Tuning pada senar gitar bass, untuk menghasilkan nada yang akurat, adalah salah satu pekerjaan yang cukup sulit, terutama bagi para pemain gitar
bass pemula. Melakukan tuning pada gitar bass membutuhkan pendengaran yang cukup
akurat untuk dapat menyatakan akurasi dari suatu nada. Salah satu solusi untuk permasalahan ini adalah dengan menggunakan stem (tuner) gitar bass elektrik. Dengan perangkat ini, seorang pemain bass bisa melakukan tuning hanya dengan melihat indikator akurasi pada alat tersebut.
Nada dari gitar bass tersebut merupakan bunyi yang teratur dan mempunyai frekuensi yang tertentu. Frekuensi yang dimiliki oleh senar gitar bass, berbeda dengan senar lainnya karena frekuensi dipengaruhi oleh panjang senar dan diameter senar. Perbedaan frekuensi yang dihasilkan oleh senar, dapat diolah dengan digital signal processing.
Berkaitan dengan hal tersebut, dari beberapa penelitian sebelumnya telah dilakukan yaitu implementasi algortima Fast Fourier Transform (FFT) untuk pengolahan sinyal digital pada tuning gitar dengan open string, yang prinsip kerjanya adalah untuk mengetahui nilai tingkat akurasi FFT pada tuning gitar listrik dan bukan listrik. Selain itu, pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan sistem melakukan pencocokan nada gitar. Pada penelitian ini, masukan adalah suara gitar yang dipetik secara open string atau tanpa kunci, sedangkan keluaran adalah nilai frekuensi senar gitar dan pencocokan nada gitar. Perancangan perangkat lunak ini menggunakan program Matlab R2008b, dari penelitian yang telah dilakukan, FFT mampu mendapatkan tingkat akurasi tuning gitar terbaik yaitu sebesar 99,43% [3].
Berdasarkan latar belakang di atas, dan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penulis ingin membuat tuner pada gitar bass elektrik. Metode yang digunakan dan instrumen musik yang digunakan dalam penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya, yaitu dengan menggunakan metode Harmonic Product Spectrum (HPS), FFT, spektrum frekuensi, dan menentukan frekuensi dengan menggunakan look up table untuk proses akhir penentuan nada gitar bass elektrik yang dilakukan tuning. Pada umumnya gitar
bass memiliki frekuensi yang lebih rendah dibandingkan dengan gitar biasa, jadi dua
tersebut. Alasan menggunakan HPS karena suatu nada memiliki tingkatan nada atau biasa disebut harmonik. Harmonik merupakan harmonisasi dari nada standar atau harmonik pertama, sehingga setiap kelipatan dari nada standar pertama merupakan harmonisasi nada dari nada standar, yang membedakan dari nada standar dengan nada harmonik terdapat pada besar nilai frekuensi, jadi dengan metode HPS dapat membedakan nada standar dengan nada harmonik, sehingga hasil akhir yang diharapkan mampu mendapatkan tingkat akurasi
tuning bass terbaik.
Dalam sistem tuning ini, nada standar uji G 1ststring, D 2ndstring, A 3rdstring, E 4thstring yang telah melalui proses perekaman diproses terlebih dahulu agar menghasilkan
spektrum frekuensi untuk menentukan frekuensi keluaran dalam look up table. Prosesnya akan melalui tahap perekaman, kemudian preprocessing yang terdiri dari normalisasi, frame
blocking, dan windowing. Kemudian menghitung FFT untuk mendapatkan spektrum
frekuensi dan kemudian dilakukan proses pengkalian hasil FFT dengan metode HPS untuk mendapatkan hasil sinyal yang bersih dari harmonisasi. Nilai frekuensi yang dilihat dari hasil plot HPS digunakan sebagai penentuan frekuensi keluaran.
1.2.
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi stem atau tuner gitar bass elektrik. Manfaat dari penelitian ini adalah:
a. Membuat aplikasi yang mampu melakukan tuning pada senar gitar bass elektrik secara real time.
b. Sebagai alat bantu untuk mempermudah, mempercepat dan lebih akurat dalam
tuning gitar bass elektrik.
c. Mengetahui tingkat akurasi FFT dan HPS dalam mendeteksi frekuensi nada.
1.3.
Batasan Masalah
Tugas Akhir ini dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:
a. Sinyal masukan berasal dari senar gitar bass elektrik yang tuning secara real time. b. Gitar yang dipakai adalah gitar bass elektrik (Squier Fender Precision Bass). c. Nada-nada yang diukur adalah nada-nada open string (nada senar lepas). d. Tuning didasarkan pada setelan standar (G-D-A-E dari senar 1 sampai senar 4).
g. Menggunakan software Matlab dalam pembuatan program stem gitar bass elektrik. h. Implementasi menggunakan software Matlab.
i. Menggunakan metode HPS, Hamming window, FFT, dan look up table untuk penentuan keluarannya.
j. Titik FFT yang digunakan sebanyak 512.
1.4.
Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan pada tugas akhir ini adalah:
a. Pengumpulan bahan-bahan literatur berupa buku, jurnal, dan artikel.
Bertujuan untuk mempelajari dasar teori yang mendukung penelitian, meliputi teori nada, tuning gitar, instrumen gitar, dan software Matlab.
b. Pengumpulan Data
Merekam nada-nada gitar yang sudah tuned sebagai referensi serta untuk mempermudah dalam merancang sistem.
c. Konsultasi dengan Pembimbing
Bertujuan untuk mengkaji dan merumuskan metode yang tepat dalam melakukan penelitian.
d. Perancangan subsistem di dalam program keseluruhan
Tahap perancangan subsistem perangkat lunak bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang akan dibuat dengan mempertimbangkan berbagai faktor-faktor permasalahan dan kebutuhan yang telah ditentukan. Penulis menggunakan
software Matlab untuk pembuatan program tuner gitar bass elektrik. Program akan
bekerja jika user memberikan perintah melalui komputer, program akan mengolah perintah yang telah diterima dan melalui proses recording. Setelah proses recording, komputer akan mengolah nada kemudian memberikan keluaran teks nada pada senar gitar bass elektrik yang sedang tuning kalau sudah mencapai nada standarnya.
e. Analisis Performa
Proses ini dilakukan untuk mengetahui performa sistem yang telah dirancang, maka pengujian dilakukan terhadap sistem dengan memainkan (tuning) gitar bass secara real
time. Pengujian ini menggunakan parameter yaitu analisis perbandingan frekuensi yang
dengan frekuensi standar tersebut. Tujuannya untuk mengetahui performa yang dicapai oleh sistem.
f. Pengambilan Kesimpulan
6
BAB II
DASAR TEORI
2.1.
Gitar Bass Elektrik
Gitar bass juga disebut bass elektrik atau hanya bass. Gitar bass adalah alat musik yang dimainkan terutama dengan jari atau ibu jari, dengan cara plucking, slapping, popping,
strumming, tapping, thumping, atau dengan menggunakan pick. Gitar bass mirip dengan
gitar elektrik biasa, namun gitar bass mempunyai neck dan scale yang lebih panjang, dan gitar bass umumnya hanya mempunyai empat senar, sedangkan gitar elektrik biasa mempunyai enam senar. Gitar bass elektrik empat senar umumnya tune sama dengan double
bass, yang sesuai dengan pitches satu oktaf lebih rendah dari empat senar bernada terendah
gitar biasa yaitu (E, A, D, dan G). Gitar bass adalah instrumen transposing, seperti yang dinotasikan dalam bass Clef satu oktaf lebih tinggi daripada kedengarannya (seperti double
bass), untuk memainkan gitar bass elektrik harus dihubungkan ke amplifier. Gitar bass
elektrik memiliki pickup dan terhubung ke amplifier dan speaker [2].
Jumlah frets yang terdapat pada leher atau neck bass dapat bervariasi. Bass asli memiliki 20 frets, dan sebagian besar gitar bass memiliki antara 20 dan 24 frets. Bass yang menggunakan antara 24 dan 36 frets (2 dan 3 oktaf) juga ada. Panjang skala pada neck bass (jarak antara nut dan jembatan atau bridge) yaitu 34 inci (864 mm).
Kebanyakan gitar bass elektrik menggunakan magnetic pickups. Getaran senar (logam besi dalam medan magnet) di magnetic pickups menghasilkan variasi kecil dalam fluks magnetik threading dalam gulungan pickup. Proses ini menghasilkan tegangan listrik kecil dalam kumparan. Sinyal tingkat rendah ini kemudian diperkuat dan diputar melalui
speaker.
Gambar 2.1. Gitar Bass Elektrik
Tabel 2.1. Nilai Frekuensi Gitar Bass Elektrik 4 Senar [5]
4 Senar Nada Open String Frekuensi (Hz)
Senar Pertama G 98
Senar Kedua D 73,42
Senar Ketiga A 55
Senar Keempat E 41,20
Nada di atas berurutan mulai dari senar pertama hingga senar keempat. Senar pertama memiliki frekuensi paling tinggi, lalu hingga senar keempat yang memiliki frekuensi paling rendah. Nada tersebut adalah nada standar tuning gitar bass elektrik.
2.2.
USB Guitar Link Cable
USB Guitar Link Cable adalah alat penghubung komputer dengan gitar elektrik atau
gitar bass elektrik. USB Guitar Link Cable adalah alat profesional yang memungkinkan untuk menghubung komputer menjadi platform kerja yang fantastis dimana seorang guitarist atau bassist dapat menggunakan efek klasik, di studio maupun di panggung. USB Guitar
Link Cable memungkinkan seorang musisi untuk merekam, bermain dengan cara playback,
atau bermain langsung menggunakan modeling dan efek gitar yang sudah disediakan di alat ini. Alat ini bisa menggunakan di indoor maupun outdoor dan mudah untuk dibawa ke mana-mana [6]. USB Guitar Link Cable memiliki beberapa spesifikasi sebagai berikut:
a. Variable-speed file playback function untuk MP3, WAV, AIFF audio files, dan mudah untuk mempelajari dan praktekan.
b. ¼” TSGuitar Input, ¼” TRSHeadphone Output.
d. Menggunakan kabel USB konektor untuk menghubungkan ke komputer.
e. Sistem Operasi PC yang digunakan adalah Microsoft Windows XP (SP2), Windows
Vista, Windows 7, dan Mac OS 8.5, 8.6, 9.
Gambar 2.2. USB Guitar Link Cable
2.3.
Sampling
Sampling adalah proses pengambilan nilai-nilai sinyal pada titik-titik diskret
sepanjang variabel waktu dari sinyal waktu kontinyu, sehingga didapatkan sinyal waktu diskret (proses pencuplikan gelombang suara yang menghasilkan gelombang diskret). Jumlah titik-titik yang diambil setiap detik dinamakan sampling rate. Sampling rate menandakan banyaknya jumlah sampel dalam satuan Hertz (Hz) yang diambil dalam satuan waktu (detik). Artinya batas frekuensi yang dapat dikirim per detiknya. Pada proses
sampling, sebaiknya sampling rate memenuhi kriteria Nyquist yang menyatakan bahwa sampling rate harus lebih besar dua kali frekuensi tertinggi analog [7]. Secara matematis
dapat dituliskan sebagai berikut:
(2.1)
dengan
f
sadalah sampling rate danf
madalah frekuensi tertinggi sinyal suara analog. HasilGambar 2.3. Contoh hasil Sampling
Contoh perhitungannya:
Nada standar pada senar pertama dari gitar bass memiliki frekuensi fundamental sebesar 98 Hz, oleh karena itu, frekuensi sampling dari nada tersebut adalah sebagai berikut:
2
≥2 × 98 Hz
≥196 Hz
Perlu diketahui bahwa suatu nada tidak hanya memiliki nada standar, tetapi juga memiliki tingkatan nada atau biasa disebut dengan nada harmonik. Nada harmonik merupakan kelipatan dari nada standar.
Contoh perhitungannya:
Nada standar pada senar pertama dari gitar bass memiliki frekuensi fundamental sebesar 98 Hz. Nada harmonik ketiga dari nada tersebut memiliki frekuensi sebesar 98 Hz × 3 = 294 Hz, oleh karena itu, frekuensi sampling dari nada tersebut adalah sebagai berikut:
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 -0.8
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8
Data Tercuplik
Am
pl
itu
2
≥2 × 294 Hz
≥588 Hz
2.4.
Preprocessing
Preprocessing adalah proses-proses awal yang dilakukan sebelum proses
membangkitkan spektrum. Tujuan dari preprocessing ini adalah untuk menyetarakan sinyal nada masukan agar lebih muda diproses untuk pencocokan nadanya. Preprocessing terdiri dari beberapa proses yaitu normalisasi, frame blocking, dan windowing.
2.4.1. Normalisasi
Normalisasi adalah proses pengolahan suara untuk menaikkan atau menurunkan amplitudo dari sebuah file suara agar semua sampel di dalamnya berada pada rentang tertentu. Pada pengambilan suara ini perlu adanya normalisasi supaya amplitudo dari nada gitar yang dilakukan tuning dapat menjadi maksimal. Proses normalisasi ini dilakukan dengan cara membagi setiap nilai data masukan yaitu nada terekam dengan nilai absolut maksimal dari data masukan tersebut. Berikut rumus untuk proses normalisasi [8]:
=
( ( )) (2.2)dengan Xnormadalah hasil data sinyal normalisasi dan Xinadalah data masukan dari sampling.
Gambar 2.4. Hasil Normalisasi dari Gambar 2.3
Contoh perhitungan normalisasi sebagai berikut:
Misalnya Xin memiliki nilai sebanyak [0,2 0,8 1 1,8 2], maka cara untuk
menghitungnya sebagai berikut:
max (abs(Xin)) = 2
Xnorm = Xin/ max (abs(Xin)) Xnorm = [0,2 0,8 1 1,8 2] / 2
Xnorm = [0,1 0,4 0,5 0,9 1]
2.4.2. Frame Blocking
Frame Blocking adalah proses yang bertujuan untuk membagi sampel sinyal nada
pada beberapa frame tertentu atau slot dengan panjang tertentu, yang nantinya dapat memudahkan dalam perhitungan dan analisa sinyal. Satu frame terdiri dari beberapa sampel tergantung berapa detik suara akan disampel dan berapa besar frekuensi pencuplikannya [9]. Panjang frame yang digunakan sangat mempengaruhi keberhasilan dalam analisa spektral. Di satu sisi, ukuran dari frame harus sepanjang mungkin untuk dapat menunjukkan resolusi frekuensi yang baik. Tetapi di lain sisi, ukuran frame juga harus cukup pendek untuk dapat menunjukkan resolusi waktu yang baik.
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 -1
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Data Tercuplik
Am
pl
itu
Hasil perekaman suara gitar bass merupakan sinyal analog yang berada dalam domain waktu yang bergantung waktu. Pada proses ini, pemotongan sinyal dilakukan dalam slot-slot waktu tertentu agar memenuhi syarat invariant dan dapat dianggap invariant.
Frame blocking berfungsi untuk mereduksi data yang nantinya akan diproses dalam
sistem dan dapat mempercepat proses perhitungan pada Fast Fourier Transform dengan jumlah data pada setiap frame memiliki 2Ndata sampel. Gambar 2.5 menunjukkan contoh potongan-potongan frame yang akan diambil beberapa bagian dari frame tersebut untuk proses selanjutnya. Gambar 2.6 menunjukkan sinyal yang akan diambil untuk frame
[image:30.595.84.511.241.667.2]blocking dan Gambar 2.7 menunjukkan contoh hasil frame blocking.
Gambar 2.5. Frame Blocking [10]
Gambar 2.6. Sinyal yang akan diambil untuk Frame Blocking dari Gambar 2.4 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 -1
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Data Tercuplik
Am
pl
itu
Gambar 2.7. Hasil Frame Blocking dari Gambar 2.6
2.4.3. Windowing
Suara yang dipotong-potong menjadi beberapa frame membuat data suara menjadi
discontinue, hal ini mengakibatkan kesalahan data proses Fourier transform. Agar tidak
terjadi kesalahan data pada proses Fourier transform maka sampel suara yang telah dibagi menjadi beberapa frame perlu dijadikan suara kontinyu dengan cara mengalikan setiap frame dengan window tertentu. Ada beberapa fungsi window yang telah ada di antaranya Kaiser,
Hamming, Triangular, dan Rectangular. Jenis window yang dipakai pada proses ini adalah Hamming Window. Fungsi window yang paling sering digunakan dalam aplikasi voice recognition adalah Hamming Window. Hamming Window mempunyai side lobe yang paling
kecil dan main lobe yang paling besar sehingga hasil windowing akan lebih halus dalam menghilangkan efek diskontinuitas. Hamming Window adalah sebuah vektor dengan jumlah elemen sebanyak n. Biasanya n akan disesuaikan dengan banyaknya elemen pada frame sehingga banyaknya elemen pada Hamming Window akan sama dengan banyaknya elemen pada frame. Persamaan dari Hamming Window [11]:
( ) = ,
,
(2.3)0 100 200 300 400 500 600
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Data Tercuplik
Am
pl
itu
dengan N adalah jumlah data dari sinyal dan n adalah waktu diskret ke [0, 1, 2, …, N-1].
[image:32.595.84.508.138.737.2]Hasil proses Hamming Window sinyal suara gitar bass diperlihatkan pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8. Hasil Hamming Window dari Gambar 2.7
Contoh perhitungan Hamming Window:
Diketahui:π = 3,14, n = 0, 1, 2, dan N = 512.
w (n) = 0,54–0,46 cos (2π n/(N-1))
w (0) = 0,54–0,46 cos (2 × 3,14 × 0/(512-1))
w (0) = 0,54–0,46 cos 0
w (0) = 0,54–0,46 × 1
w (0) = 0,08
w (1) = 0,54–0,46 cos (2 × 3,14 × 1/(512-1))
w (1) = 0,54–0,46 cos 0,0123
w (1) = 0,54–0,46 × 0,9999
w (1) = 0,080046
w (2) = 0,54–0,46 cos (2 × 3,14 × 2/(512-1))
w (2) = 0,54–0,46 cos 0,0246
w (2) = 0,54–0,46 × 0,9997
w (2) = 0,080138
0 100 200 300 400 500 600
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6
Data Tercuplik
Am
pl
itu
2.5.
DFT dan FFT
DFT (Discrete Fourier Transform) adalah suatu bentuk transformasi yang umum digunakan untuk mengubah sinyal dari domain waktu menjadi sinyal domain frekuensi. DFT dapat dituliskan dalam persamaan [12]:
[ ] =
[ ]
(2.4)dengan k= 0, 1, …,N-1, X [k] adalah runtun keluaran (domain frekuensi), x [n] adalah runtun
masukan (domain waktu), N adalah jumlah sampel, adalah ( ), nilai x dan X adalah nilai bilangan kompleks, variabel j adalah satuan imajiner, dan nilai ( ) adalah primitive n-th root of unity.
FFT (Fast Fourier Transform) merupakan pengembangan dari komputasi dengan menggunakan DFT dengan cepat dan efisien. Perhitungan DFT secara langsung akan membutuhkan operasi aritmatik sebanyak O (N2) sedangkan perhitungan dengan FFT akan membutuhkan operasi sebanyak O (NlogN).
FFT merupakan turunan dari persamaan DFT jumlah perhitungan digital pada DFT dapat dikurangi secara signifikan sehingga dengan adanya penemuan FFT, maka perhitungan digital terhadap spektrum-spektrum frekuensi dapat diwujudkan secara sederhana dalam implementasinya.
FFT biasanya diimplementasikan dengan cara memanfaatkan faktorisasi dari N (jumlah sampel yang ditransformasikan) dan juga bahwa ( ) adalah primitive n-th root of
unity. Algoritma yang terkenal salah satunya adalah algoritma FFT Cooley-Tukey.
Algoritma ini menggunakan skema Divide and Conquer yang memecah N secara rekursif menjadi dua buah DFT.
Algoritma FFT Cooley-Tukey yang paling sederhana adalah radix-2 Decimation In
Time. Radix-2 yang dimaksud adalah pembagian N menjadi dua buah DFT yang sama
panjang (dibagi dua), sehingga dinamakan radix-2. Secara umum, N bisa difaktorisasi menjadi N1 x N2. Jika nilai N1 yang menjadi radix, maka algoritmanya dinamakan Decimation In Time (DIT). Sedangkan jika N2yang dijadikan radix, maka algoritmanya dinamakan Decimation In Frequency (DIF). Dalam pemrosesan sinyal digital dikenal
butterfly digunakan untuk mendeskripsikan decimation tersebut dalam FFT.
Gambar 2.9. Hasil FFT dari Gambar 2.8
Contoh perhitungan FFT 2 dan 4 titik:
a. Dalam suatu sinyal memiliki nilai x (n) = {1, 3} dan berapakah x (k)? b. Dalam suatu sinyal memiliki nilai x (n) = {1, 2, 3, 4} dan berapakah x (k)?
Metode yang akan digunakan untuk menghitung dua persoalan yang di atas adalah dengan metode radix-2 Decimation In Time.
FFT 2 titik: x (n) = {1, 3} dan x (k) = ?
x (n) x (k)
x (0) = 1 1 4
x (1) = 3 -2
-1
Gambar 2.10. Contoh Perhitungan FFT 2 Titik Menggunakan Butterfly
Perhitungannya sebagai berikut:
x (0) = 1 + 3 = 4
x (1) = -3 + 1 = -2
x (k) = {4, -2}
0 50 100 150 200 250 300
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Frekuensi (Hz)
Am
pl
itu
FFT 4 titik: x (n) = {1, 2, 3, 4} dan x (k) = ?
x (n) x (k)
x (0) = 1 1 4 4 S0 x (0) = 10
x (2) = 3 -2 -2 S1 x (1) = -2 + 2j
-1
x (1) = 2 1 6 = 1 S2 x (2) = 2
6×1 = 6 -1
x (3) = 4 -2 = S3 x (3) = -2 - 2j
[image:35.595.84.511.91.553.2]-1 -4 + 2j = 2j -1
Gambar 2.11. Contoh Perhitungan FFT 4 Titik Menggunakan Butterfly
Perhitungannya sebagai berikut:
S0= x (0) + x (2) = 1 + 3 = 4 x (0) = S0+ S2= 4 + 6 = 10
S1= x (0) - x (2) = 1–3 = -2 x (1) = S1+ S3= -2 + 2j
S2= [x (1) + x (3)] = (2 + 4) × 1 = 6 x (2) = S0- S2= 4–6 = -2
S3= [x (1) - x (3)] = (2–4) × (-j) = 2j x (3) = S1- S3= -2 - 2j
x (k) = {10, -2 + 2j, -2, -2–2j}
2.6.
Harmonic Product Spectrum (HPS)
Puncak dalam spektrum merupakan kelipatan harmonik dari frekuensi
fundamental, oleh karena itu, dikompresi dengan bilangan bulat dan menambahkan hasil
frekuensi terkompresi dari spektrum akan memberikan puncak tertinggi pada semua harmonik [14]. HPS merupakan suatu metode yang berfungsi untuk melihat frekuensi standar yang terdapat pada sinyal masukan. Secara matematis HPS dapat dirumuskan pada persamaan:
( )
| ( )|
(2.5)Suatu nada memiliki tingkatan nada atau biasa disebut harmonik. Harmonik merupakan harmonisasi dari nada standar atau harmonik pertama, sehingga setiap kelipatan dari nada standar pertama merupakan harmonisasi nada dari nada standar, yang membedakan dari nada standar dengan nada harmonik terdapat pada besar nilai frekuensi, oleh karena itu, metode ini digunakan agar dapat diketahui frekuensi standar dari nada tersebut. Aplikasi dengan metode ini yaitu dengan melakukan downsampling pada nada-nada harmonik. Proses downsampling dilakukan dengan membagi data dari sinyal asli hingga beberapa kali dari harmonisasinya, sehingga hanya nada standar atau harmonik pertama saja yang akan muncul. Proses downsampling diperlihatkan pada Gambar 2.12.
| ( )|
| ( )|
| ( )|
[image:36.595.85.518.254.723.2]| ( )|
0 50 100 150 200 250 300 0
500 1000 1500
Frekuensi (Hz)
Am
pl
itu
do
[image:37.595.83.513.240.611.2]Gambar 2.12 menunjukkan bagaimana proses HPS dilakukan dan menunjukkan juga pemahaman dari persamaan (2.5). Proses dimulai dengan melakukan perkalian sebesar |F (ω )|2pada sinyal masukan untuk menyelaraskan harmonik pertama dengan nada standar. Dengan proses yang sama dilakukan juga perkalian sebesar |F (2ω )|2pada sinyal masukan untuk menyelaraskan harmonik kedua dengan hasil proses sebelumnya. Dengan proses yang sama dilakukan kurang lebih sebanyak 4 kali agar hasil dari HPS dapat terlihat. Proses yang dimaksud di atas adalah proses downsampling. Hasil akhir dari HPS yaitu dapatnya nilai frekuensi akhir pada masing-masing senar yang dilakukan tuning. Setelah melewati dua kali proses downsampling, hasil proses HPS pada sinyal suara gitar bass dapat terlihat dengan jelas pada frekuensi akhirnya yang diperlihatkan pada Gambar 2.13.
Gambar 2.13. Hasil HPS dari Gambar 2.9
2.7.
Resolusi Frekuensi
Resolusi frekuensi berkaitan dengan penampakan detail sinyal dalam ranah frekuensi. Jika resolusi frekuensi makin kecil, maka sinyal akan tampak makin detail. Sebaliknya, jika resolusi frekuensi makin besar, sinyal akan tampak kurang detail. Secara matematis, resolusi frekuensi dirumuskan sebagai berikut [15]:
=
(2.6)20
BAB III
RANCANGAN PENELITIAN
3.1.
Sistem Stem Gitar Bass Elektrik
Diagram blok sistem stem (tuning) gitar bass elektrik diperhatikan pada Gambar 3.1.
Proses Tuning
USB Guitar Link Cable
Gitar Bass Elektrik
[image:38.595.84.534.207.672.2]Laptop Gambar 3.1. Diagram Blok Sistem Stem Gitar Bass Elektrik
3.1.1. Gitar Bass Elektrik
Gitar bass elektrik digunakan sebagai objek penelitian oleh penulis, gitar bass elektrik memiliki 4 nada standar yang akan dilakukan tuning untuk mendapatkan nada standarnya yaitu pada senar pertama nada G, senar kedua nada D, senar ketiga nada A, dan senar keempat nada E.
3.1.2. USB Guitar Link Cable
USB Guitar Link Cable adalah alat penghubung komputer dengan gitar bass
elektrik, fungsinya untuk menangkap suara dari gitar bass elektrik, kemudian menyalurkan pada laptop kemudian diproses untuk tuning gitar bass elektrik.
Proses Perekaman
Proses Mendeteksi Frekuensi
3.1.3. Laptop
Laptop memiliki soundcard yang berfungsi untuk mengubah sinyal analog (suara gitar) yang masuk lewat USB Guitar Link Cable menjadi sinyal digital. Soundcard yang digunakan adalah soundcard yang sudah terpasang pada motherboard. Dalam konversi sinyal analog menjadi sinyal digital dan kemudian disimpan diperlukan pengaturan yang meliputi pengaturan frekuensi sampling dan channel. Pengaturan tersebut dilakukan pada proses perekaman oleh program yang akan dibuat.
3.1.4. Proses Perekaman
Proses perekaman adalah proses pengambilan nada pada gitar bass, dan masuknya data nada terekam berupa sinyal digital. Saat proses perekaman berlangsung sinyal analog dikonversi menjadi sinyal digital dengan frekuensi sampling. Nada yang telah menjadi sinyal digital tersebut disimpan disebut nada terekam dan kemudian dapat diproses untuk dikenali lewat proses stem gitar bass elektrik.
3.1.5. Proses Mendeteksi Frekuensi dan Penentuan Keluaran
[image:39.595.86.526.253.722.2]Proses ini untuk mendeteksi dan mengetahui frekuensi dari sinyal masukan yaitu suara gitar bass dan untuk mendapatkan nada standar pada senar satu sampai senar empat. Gambar 3.2 merupakan diagram proses untuk mengetahui frekuensi dari sinyal masukan.
Masukan (wav)
Keluaran (teks)
Gambar 3.2. Diagram Proses Mendeteksi Frekuensi dan Penentuan Keluaran
Preprocessing
FFT dan Spektrum Frekuensi
Harmonic Product Spectrum
Penentuan Frekuensi
1. Masukan
Masukan adalah hasil dari sampling nada gitar bass elektrik yang direkam langsung (real time).
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan proses awal yang berfungsi untuk menyetarakan sinyal
masukan. Preprocessing terdiri dari: a. Normalisasi
Proses ini adalah proses pengolahan suara untuk menaikkan atau menurunkan amplitudo nada agar semua sampel di dalamnya berada pada rentang tertentu dan nada masukannya menjadi maksimum, sehingga efek dari kuat atau lemahnya suara yang dikeluarkan alat musik tidak terlalu memengaruhi proses tuning gitar bass tersebut. b. Frame Blocking
Proses frame blocking bertujuan untuk membagi sampel sinyal nada pada beberapa
frame tertentu atau slot dengan panjang tertentu dan akan memilih data dari nada terekam.
Data yang dipilih dapat mewakili semua nada yang terekam. c. Windowing
Windowing berfungsi untuk mengurangi efek diskontinuitas dari
potongan-potongan sinyal yang dijadikan beberapa frame. Suara yang dipotong-potong menjadi beberapa frame membuat data suara menjadi diskontinuitas. Dalam penelitian ini menggunkan Hamming Window.
3. FFT dan Spektrum Frekuensi
Pada proses tuning gitar bass elektrik ini, nilai FFT sama dengan nilai frame blocking. Proses ini untuk membangkitkan spektrum frekuensi. Setelah melihat keluaran spektrum frekuensi, maka dapat diketahui frekuensi untuk chord senar yang dilakukan tuning.
4. Harmonic Product Spectrum (HPS)
Proses HPS ini digunakan untuk mengalikan nilai spektrum frekuensi yang didapatkan, hal ini bertujuan untuk menghilangkan sinyal harmonik pada frekuensi, dan fungsinya untuk membentuk puncak yang jelas pada frekuensi fundamental. Proses ini dilakukan setelah nilai dari spektrum frekuensi sudah diketahui.
5. Penentuan Frekuensi
frekuensinya yaitu nilai frekuensi yang paling tinggi yang berada di urutan pertama setelah melalui proses FFT dan spektrum frekuensi.
6. Penentuan Nada Senar
Setelah mengetahui nilai frekuensi yang dihasilkan, maka dapat diketahui nada keluarannya pada masing-masing senar, dari senar pertama sampai senar keempat. Pada proses penentuan ini menggunakan look up table.
7. Keluaran (teks)
Keluarannya akan menampilkan teks nada standar dari senar satu hingga senar empat apabila proses tuning sudah sampai nada standar dari masing-masing senar gitar bass elektrik.
3.2.
Nada Uji
Fungsi dari nada uji ialah untuk menjalankan program tuner bass secara belum real
time. Proses ini bertujuan untuk pencuplikan gelombang suara yang akan menghasilkan
gelombang diskret termodulasi pulsa. Nada uji juga digunakan sebagai referensi awal untuk mencari frekuensi keluaran look up table. Berikut adalah diagram blok pada proses pengambilan nada uji yang ditunjukkan pada Gambar 3.3.
[image:41.595.84.528.246.630.2]Masukan (Suara Gitar Bass Elektrik) Keluaran (wav)
3.3.
Perancangan Tampilan Program GUI MATLAB
[image:42.595.85.521.156.738.2]Gambar 3.4 menunjukkan tampilan proses program GUI Matlab dan Tabel 3.1 memperlihatkan keterangan tampilan utama sistem.
Gambar 3.4. Tampilan Proses Program GUI Matlab
Tabel 3.1. Keterangan Tampilan Utama Sistem
Nama Keterangan
Hasil Frame
Blocking
Berfungsi untuk menampilkan grafik hasil frame
blocking
Hasil FFT Berfungsi untuk menampilkan grafik hasil Fast
Fourier Transform (FFT)
Hasil HPS Berfungsi untuk menampilkan grafik hasil
Harmonic Product Spectrum (HPS)
Pilih Senar Berfungsi untuk memilih senar berapa yang ingin dilakukan tuning
Frekuensi (Hz) Berfungsi untuk menampilkan frekuensi akhir nada dalam satuan Hertz
NADA Berfungsi untuk menampilkan nada standar pada senar yang dipilih
Hasil Frame Blocking Hasil FFT Hasil HPS
Pilih Senar Frekuensi (Hz)
NADA
BERHENTI Status
MULAI CLEAR
Tabel 3.1. (Lanjutan) Keterangan Tampilan Utama Sistem
3.4.
Perancangan Alur Program
Diagram alir sistem stem gitar bass elektrik ditunjukkan pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5. Diagram Alir Sistem Stem Gitar Bass Elektrik
Nama Keterangan
Status
Berfungsi untuk menampilkan; Kurang, Pas atau Lebih pada proses tuning untuk mendapatkan nada standar pada senar yang sedang dilakukan tuning MULAI
Berfungsi untuk menjalankan proses tuning bass, setelah sudah memilih senar berapa yang ingin dilakukan tuning
CLEAR Berfungsi untuk membersihkan semua hasil keluaran, jika senar yang dipilih sudah tuned BERHENTI Berfungsi untuk menghentikan proses tuning
START A
Masukan Suara Gitar Bass
Keluaran Teks
A
Proses Perekaman
Normalisasi
Frame Blocking
Windowing
FFT dan Spektrum Frekuensi
Harmonic Product Spectrum
Penentuan Frekuensi
Pada sistem tuning gitar bass elektrik ini terdapat pada proses-proses yang perlu dilakukan, yang bermula dari perekaman hingga hasil akhir yang akan memberikan tampilan yaitu teks untuk nada standar serta frekuensi dari nada tersebut, hasil frame blocking, hasil FFT, hasil HPS, dan hasil tuning yang nantinya akan ditampilkan status (kurang, pas, atau lebih) pada masing-masing senar yang didapatkan saat proses tuning berlangsung.
3.4.1. Rekam
Diagram alir sub rutin rekam ditunjukkan pada Gambar 3.6.
Tidak
Ya
Gambar 3.6. Diagram Alir Sub Rutin Rekam
Pada proses perekaman, proses pertama akan melewati sampling yang tujuannya untuk merekam nada gitar bass elektrik dengan nilai frekuensi sampling yang telah ditentukan oleh penulis yaitu 512 Hertz. Penulis memilih nilai frekuensi sampling tersebut
START
Keluaran: Nada Terekam
END Sampling
Mulai? Masukan: Pilih
“Nomor Senar” di GUI
karena frekuensi sampling minimal harus dua kali lebih besar dari frekuensi tertinggi dari sinyal yang dilakukan sampling tersebut, dari Tabel 2.1 terlihat bahwa frekuensi terbesar yang dimiliki pada senar gitar bass dari senar pertama hingga senar keempat yaitu dengan nilai frekuensi sebesar 98 Hz yang terdapat pada nada G. Jadi penulis cukup untuk memilih nilai pada frekuensi sampling yaitu 512 Hertz. Nilai untuk frekuensi sampling didapatkan berdasarkan persamaan (2.1). Jadi semua sampel nada yang diambil dalam proses perekaman, melalui sampling terlebih dahulu sebelum masuk ke tahap selanjutnya. Hasil keluaran untuk proses perekaman dalam bentuk wav.
3.4.2. Normalisasi
Diagram alir normalisasi ditunjukkan pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7. Diagram Alir Normalisasi
Tujuan dari proses normalisasi adalah untuk menaikkan atau menurunkan amplitudo dari sebuah file suara agar semua sampel di dalamnya berada pada rentang tertentu
START
Masukan: Nada Terekam
Mencari Nilai Maksimal Dari Data Nada
END
Data Nada Rekam dibagikan dengan Nilai Maksimal Nada Rekam
sehingga dapat terbentuk pada skala yang sama, agar kuat atau lemahnya suara nada gitar yang dilakukan tuning tidak terlalu memengaruhi proses penganalan.
Berdasarkan persamaan (2.2), proses normalisasi ini dilakukan dengan cara membagi setiap nilai data masukan yaitu nada terekam dengan nilai absolut maksimal dari data masukan tersebut, sehingga didapatkan sinyal yang ternormalisasi untuk nada terekam.
3.4.3. Frame Blocking
Diagram alir frame blocking ditunjukkan pada Gambar 3.8.
Tidak Tidak Tidak
Ya Ya
Ya
Tidak Tidak
Ya Ya
Gambar 3.8. Diagram Alir Frame Blocking
Setelah proses normalisasi, maka proses selanjutnya yaitu frame blocking. Panjang
frame yang diberikan yaitu 16, 32, 64, 128, 256, dan 512. Panjang frame yang digunakan START
Masukan: Hasil Normalisasi
END
Mengambil Data Sepanjang Nilai Frame
Frame
= 16
Frame
= 32
Frame
= 64
Keluaran: Hasil
Frame Blocking
di GUI
Frame
= 128
Frame
= 256
Frame
sangat mempengaruhi keberhasilan dalam analisa spektral. Di satu sisi ukuran dalam frame harus sepanjang mungkin untuk dapat menunjukkan resolusi frekuensi yang baik. Tetapi di sisi lain ukuran frame juga harus cukup pendek untuk dapat resolusi waktu yang baik. Dalam proses ini, data yang diambil mulai dari sinyal yang paling kiri dan akan diambil sepanjang nilai frame yang sudah diberikan, sehingga dapat memudahkan dalam perhitungan dan analisa sinyal. Data yang diambil dapat mewakili data terekam. Data yang diambil tersebut merupakan keluaran untuk proses frame blocking.
3.4.4. Windowing
Diagram alir windowing ditunjukkan pada Gambar 3.9.
Gambar 3.9. Diagram Alir Windowing
Suara yang dipotong-potong menjadi beberapa frame membuat data suara menjadi
discontinue, hal ini mengakibatkan kesalahan data proses Fourier transform. Fungsinya windowing untuk mengurangi efek diskontinuitas tersebut saat sinyal ditransformasikan ke
domain frekuensi. Proses ini menggunakan fungsi hamming yang ada di program Matlab.
Hamming window membuat hasil windowing akan lebih halus dalam menghilangkan efek
diskontinuitas, untuk mendapatkan hasil untuk proses windowing, maka hasil frame blocking
START
Masukan: Hasil
Frame Blocking
Hasil Frame Blocking dikalikan dengan Hamming Window
END
Keluaran: Hasil
dikalikan dengan hamming window. Fungsi window yang paling sering digunakan dalam aplikasi voice recognition adalah hamming window. Hamming Window mempunyai side
lobe yang paling kecil dan main lobe yang paling besar sehingga hasil windowing akan lebih
halus dalam menghilangkan efek diskontinuitas. Berdasarkan persamaan (2.3), hamming
window adalah sebuah sebuah vektor dengan jumlah sebanyak n. Nilai n akan disesuaikan
dengan banyaknya elemen pada frame sehingga banyaknya elemen pada hamming window akan sama dengan banyaknya elemen pada frame. Hal tersebut akan menghilangkan efek diskontinuitas pada proses Fourier transform ini.
3.4.5. FFT dan Spektrum Frekuensi
Diagram alir FFT dan spektrum frekuensi ditunjukkan pada Gambar 3.10.
Gambar 3.10. Diagram Alir FFT dan Spektrum Frekuensi
START
Masukan: Hasil
Windowing
Menghitung Nilai FFT
END
Penentuan Spektrum
Keluaran: Spektrum Frekuensi
Dalam proses ini, perhitungan dengan FFT digunakan untuk membangkitkan spektrum frekuensi. Dalam proses perhitungan FFT tersebut menggunakan fungsi FFT yang ada di program Matlab. Setelah mendapatkan nilai FFT, proses selanjutnya adalah mencari spektrum frekuensi, tujuannya untuk mendapatkan keluaran spektrum frekuensi. Sebelum mendapatkan keluaran spektrum frekuensi, ada juga proses yang harus dilewati yaitu proses penentuan spektrum. Proses ini akan diproses setelah menghitung nilai FFT, dan untuk menentukan spektrum dalam proses tersebut dengan cara yaitu ambil separuh bagian kiri dari FFT. Proses tersebut adalah salah satu cara untuk mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Berdasarkan persamaan (2.4), FFT merupakan pengembangan dari komputasi dengan menggunakan DFT untuk mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi, dan FFT dapat menghitung DFT dengan cepat dan efisien untuk membangkitkan spektrum frekuensi.
3.4.6. Harmonic Product Spectrum (HPS)
[image:49.595.87.519.279.663.2]Diagram alir Harmonic Product Spectrum (HPS) ditunjukkan pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11. Diagram Alir Harmonic Product Spectrum
Proses HPS ini dilakukan setelah mencari spektrum frekuensi, pada tahap ini sinyal keluaran dari hasil perhitungan FFT yang sudah membangkitkan spektrum frekuensi tersebut
START
Masukan: Spektrum Frekuensi
Perkalian Spektrum Frekuensi Menggunakan
Harmonic Product Spectrum
END
Keluaran: Hasil Perkalian Spektrum Frekuensi Menggunakan Harmonic
Product Spectrum
B
B
akan diproses berdasarkan algoritma HPS, dan dengan cara dikalikan nilai hasil spektrum yang ada, hasilnya akan membentuk puncak yang jelas pada frekuensi fundamental, artinya untuk mendapatkan hasil sinyal yang bebas dari harmonik. Berdasarkan persamaan (2.5), HPS merupakan suatu metode yang berfungsi untuk melihat frekuensi standar yang terdapat pada sinyal masukan. Puncak dalam spektrum merupakan kelipatan harmonik dari frekuensi
fundamental, oleh karena itu, dikompresi dengan bilangan bulat dan menambahkan hasil
frekuensi terkompresi dari spektrum akan memberikan puncak tertinggi pada semua harmonik. Hasil akhir dari Harmonic Product Spectrum ini diteruskan ke dalam proses penentuan frekuensi.
3.4.7. Penentuan Frekuensi
[image:50.595.84.513.235.630.2]Diagram alir penentuan frekuensi ditunjukkan pada Gambar 3.12.
Gambar 3.12. Diagram Alir Penentuan Frekuensi
Dengan hasil perkalian spektrum frekuensi menggunakan HPS, sudah bisa menentukan hasil keluaran nilai frekuensi pada nada masukan. Hasil dari perkalian frekuensi yang didapatkan dijadikan hasil untuk menentukan range nada yang mana dari hasil frekuensi yang didapatkan dalam proses penentuan frekuensi ini, dari frekuensi tersebut, hasil keluaran dapat diketahui apakah masih kurang, sudah pas, atau sudah lebih dari nada standar pada masing-masing senar gitar bass yang sedang dilakukan tuning.
START
Masukan: Hasil Perkalian Spektrum Frekuensi Menggunakan Harmonic
Product Spectrum
Menentukan Nilai Frekuensi
END
Keluaran: Nilai Frekuensi
C
C
3.4.8. Look Up Table
Dalam perancangan tuner gitar bass elektrik ini, menggunakan look up table pada proses penentuan nadanya, untuk menentukan frekuensi pada look up table, penulis memakai frekuensi yang sudah ditentukan pada nada standar gitar bass elektrik sesuai standar internasional yang terdapat pada Tabel 2.1. Pengambilan nada gitar bass dilakukan melalui tahap perekaman. Setalah proses perekaman maka akan melalui preprocessing yang terdiri dari proses normalisasi, frame blocking, dan windowing. Setelah itu, menghitung dengan FFT dan penentuan spektrum setelah itu dilakukan proses HPS, sehingga didapatkan plot
[image:51.595.85.511.241.686.2]Harmonic Product Spectrum. Prosesnya ditunjukkan pada Gambar 3.13.
Gambar 3.13. Diagram Alir Proses Penentuan Frekuensi Akhir untuk Look Up Table
START
Keluaran (Fekuensi) Masukan: Suara Gitar Bass
Perekaman
Preprocessing
FFT dan Spektrum Frekuensi
Harmonic Product Spectrum
3.4.9. Penentuan Teks Nada Standar
Diagram alir penentuan teks nada standar ditunjukkan pada Gambar 3.14.
Tidak Tidak Tidak
Ya Ya Ya
Tidak Tidak
Ya Ya Ya
Tidak Tidak
[image:52.595.78.538.142.695.2]Ya Ya Ya
Gambar 3.14. Diagram Alir Proses Penentuan Teks Nada Standar
START
Masukan: Nilai Frekuensi
Senar 1 Senar 2 Senar 3
frek<98
END
D
frek<73 D
frek>73
E F
G H
Senar 4
Kurang Pas Lebih
Kurang Pas Lebih
frek=98 frek>98
Tidak Tidak
Ya Ya Ya
Tidak Tidak
[image:53.595.67.516.82.572.2]Ya Ya Ya
Gambar 3.14. (Lanjutan) Diagram Alir Proses Penentuan Teks Nada Standar
Data masukan berupa frekuensi dari masing-masing senar gitar bass yang terdapat setelah melewati beberapa proses yang ada di atas. Setelah mendapatkan frekuensi tersebut, maka akan dibandingkan dengan frekuensi masukan pada look up table yang sudah diatur sesuai frekuensi standar gitar bass yang terdapat pada Tabel 2.1. Jika frekuensi yang didapat sesuai dengan frekuensi standarnya, maka di situlah akan mendapatkan nada standar pada senar yang dilakukan tuning. Singkatnya yaitu setelah mengetahui nilai frekuensinya, maka hasil keluaran teks nada standar dari masing-masing senar gitar bass yang dilakukan tuning tersebut dapat diketahui. Penentuan hasilnya dengan menggunakan look up table terlihat pada Gambar 3.13, dari frekuensi akhir yang didapatkan, maka range frekuensi look up table dapat ditentukan untuk nada standar pada masing-masing senar gitar bass.
E
frek<55
G
frek<41
H F
Lebih Pas
Kurang
Kurang Pas Lebih
frek=55 frek>55
3.4.10. Keluaran (Teks)
Di bagian akhir ini (keluaran) akan menampilkan teks nada standar gitar bass sesuai dengan senar yang dipilih untuk melakukan tuning dan akan menampilkan juga status (Kurang, Pas, atau Lebih) pada hasil keluarannya. Setelah proses penentuan teks nada selesai, maka akan mendapatkan keluarannya. Proses ini menggunakan call back yang terdapat pada GUI Matlab dengan inisialisasi sebagai status untuk proses tuning. Berikut ini adalah diagram alir proses untuk menampilkan teks keluaran.
Tidak
[image:54.595.84.507.231.689.2]Ya
Gambar 3.15. Diagram Alir Proses Menampilkan Teks Keluaran
START
Masukan:
Indeks Nilai Maksimum
Proses Tuning
END
Sudah Tuned?
Status
set(handles.edit,'string',status)
Output di GUI “NADA” dan
3.5.
Rancangan Pengujian
Untuk mengetahui performa sistem yang telah dirancang, maka pengujian dilakukan terhadap sistem dengan memainkan (tuning) gitar bass secara real time. Proses pengujiannya yaitu menganalisis perbandingan frekuensi yang dihasilkan oleh sistem (frekuensi sistem) dengan frekuensi standar yang ada di dalam sistem (frekuensi standar sistem).
Untuk mengetahui tingkat akurasi nada yang dihasilkan pada senar gitar bass, perlu dilakukan perbandingan antara frekuensi yang didapat pada sistem (dari semua panjang
frame blocking yang sudah disebut di bagian sebelumnya) dengan frekuensi standar sistem
yang tertera pada Gambar 3.14. Sebelum melakukan pengujian, senar gitar bass harus berada pada posisi tuned. Senar gitar bass dinyatakan sudah tuned kalau keluarannya sudah sesuai dengan diagram alir proses penentuan teks nada standar sistem yang tertera pada Gambar 3.14. Pengujian dilakukan sebanyak sepuluh kali pada masing-masing senar gitar bass, lalu dihitung frekuensi rata-ratanya. Frekuensi rata-rata yang didapatkan menggunakan rumus:
(3.1)
Setelah melewati proses pengambilan dan perhitungan untuk mendapatkan frekuensi rata-rata, pengujian ini sangat membutuhkan akurasi yang tinggi dalam mendeteksi frekuensi. Hal ini dibutuhkan sebagai catuan dalam memberikan feedback yang efektif. Nilai akurasi yang didapatkan menggunakan rumus [13]:
(3.2)
Setelah membandingkan frekuensi yang dihasilkan oleh sistem dengan frekuensi standar sistem, maka didapat persentase akurasi antara frekuensi sistem dengan frekuensi standar sistem pada masing-masing senar gitar bass. Selanjutnya akan dihitung juga rata-rata akurasi dari setiap panjang frame blocking, lalu dibuat grafik untuk memperlihatkan lebih jelas pengaruh panjang frame blocking terhadap tingkat pengenalan sistem.
38
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini akan membahas mengenai langkah-langkah pada program yang telah dibuat dan program akan diuji terlebih dahulu untuk mengetahui cara kerjanya apakah sudah sesuai dengan perancangan. Pengujian berguna untuk mengetahui kinerja program tersebut dalam melakukan tuning pada gitar bass. Hasil pengujian berupa data-data, dengan data-data hasil pengujian menunjukkan program yang telah dirancang dapat berjalan baik atau tidak, dan dari data tersebut dapat dianalisa cara kerjanya. Setelah dianalisa, kesimpulan dapat ditarik untuk sistem ini.
4.1.
Pengujian Program Stem Gitar Bass Menggunakan Harmonic
Product Spectrum
Perancangan dan pengujian program stem gitar bass ini menggunakan software Matlab R2010a. Pengujian program stem gitar bass ini menggunakan spesifikasi laptop sebagai berikut:
1. Tipe Laptop : Acer Aspire S3-951
2. Prosesor : Intel(R) Core(TM) i3-2367M CPU @ 1.40GHz 1.40 GHz
3. RAM : 4 GB
4. Sistem Operasi : Windows 7 Ultimate 64-bit
Dalam perancangan sistem ini, tujuan membuat GUI adalah untuk memudahkan
user mengakses program ini. Berikut ini langkah-langkah untuk menjalankan program stem
gitar bass:
1. Pertama, buka software Matlab terlebih dahulu dan ubah current folder sesuai lokasi disimpannya program yang telah dibuat.
2. Kedua, ketik perintah “tunergui” pada command window untuk menjalankan file
GUI yang telah dibuat kemudian tekan enter.
3. Ketiga, setelah menekan enter, maka GUI siap digunakan untuk pengujian secara
Gambar 4.1. GUI Software Stem Gitar Bass Menggunakan Harmonic Product Spectrum
Pada tampilan GUI Gambar 4.1, terdapat tiga pushbutton, satu buah popupmenu, tiga axes, serta tiga edit text. Berikut ini adalah penjelasan tentang fungsi pushbutton,
popupmenu, axes, serta edit text yang digunakan pada GUI.
a. Pushbutton“MULAI”: Untuk memulai prosestuning gitar bass.
b. Pushbutton“CLEAR”: Untuk membersihkan semua hasil keluaran, jika senar yang
dipilih sudah tuned.
c. Pushbutton“BERHENTI”:Untuk menghentikan proses tuning.
d. Popupmenu“Pilih Senar”: Untuk memilih senar berapakah yang ingin dilakukan
tuning oleh user, apakah senar pertama, senar kedua, senar ketiga, atau senar
keempat (lihat Gambar 4.2). Setelah selesai memilih senar, kemudian user dapat memulai tuning gitar bass dengan menekan tombol“MULAI”. Hasiltuning terlihat
seperti pada Gambar 4.3.
e. Axes“HasilFrame Blocking”: Untuk menampilkangrafik hasil frame blocking. f. Axes“Hasil FFT”: Untuk menampilkan grafik hasilfast Fourier transform.
g. Axes“Hasil HPS”: Untuk menampilkan grafik hasilharmonic product sprctrum.
i. Edit text “Status”: Untuk menampilkan status dari senar yang sedang dilakukan tuning, apakah masih kurang, sudah pas, atau sudah melebihi nada standar dari
senar tersebut.
j. Edit text“Frekuensi (Hz)”: Untuk menampilkan frekuensi keluaran dari senar yang
[image:58.595.85.528.196.693.2]sedang dilakukan tuning.
Gambar 4.2. Pemilihan Senar Gitar Bass
4.2.
Penjelasan Sintaks Program secara Real Time
Untuk sintaks program secara real time, pushbutton dan popupmenu yang terdapat pada GUI akan diisi sintaks program tertentu agar nantinya GUI dapat berjalan dengan baik dan lancar. Untuk lebih jelasnya, berikut ini penjelasannya.
a. Pushbutton“MULAI”
Pada saat menekan pushbutton “MULAI” ini, sistem akan mulai merekam suara masukan dari gitar bass dan akan diproses lebih lanjut. Untuk lebih jelasnya berikut ini proses-prosesnya dan juga sintaks programnya.
Proses merekam suara gitar bass
Sintaks program yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4. Sintaks Program untuk Proses Merekam
Berdasarkan sintaks program di atas, dapat dilihat bahwa terdapat sintaks
while. Sintaks ini digunakan untuk melakukan proses perulangan atau biasa
dikenal dengan looping selama kondisi ekspresi terpenuhi. Untuk menghentikan proses looping tersebut dengan cara menggunakan sintaks
global. Sintaks global fungsinya untuk menghentikan sintaks while.
[image:59.595.82.527.211.733.2]Langkah-langkah untuk mendapatkan hasil keluarannya ditunjukkan pada Gambar 3.6. Proses tersebut menghasilkan hasil sampling sinyal suara gitar
bass seperti pada contoh Gambar 2.3. Selanjutnya hasil dari proses tersebut
akan dinormalisasikan.
global henti henti=0;
while henti==0
disp('tuning process..') pause(1);
% Variabel Penelitian
frame=512; % Panjang Frame Blocking fs=512; % Frekuensi Sampling
hfs=fs/2;
Proses Normalisasi
Sintaks program yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5. Sintaks Program untuk Proses Normalisasi
Proses pertama yang akan diproses oleh sistem setelah dapat masukan (suara gitar bass) yaitu proses normalisasi sinyal suara gitar bass terekam. Normalisasi dilakukan dengan cara membagi data masukan (data sinyal suara gitar bass terekam) dengan nilai absolut data tersebut. Langkah-langkah untuk mendapatkan hasil keluarannya ditunjukkan pada Gambar 3.7. Proses tersebut menghasilkan hasil normalisasi sinyal suara gitar bass seperti pada contoh Gambar 2.4.
Proses Frame Blocking
[image:60.595.85.532.218.737.2]Sintaks program yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6. Sintaks Program untuk Proses Frame Blocking
![Gambar 2.5. Frame Blocking [10]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/882726.611936/30.595.84.511.241.667/gambar-frame-blocking.webp)
![Gambar 2.12. Harmonic Product Spectrum [14]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/882726.611936/36.595.85.518.254.723/gambar-harmonic-product-spectrum.webp)
