Daftar Pustaka. [BEL00] Belkin, Alan Music Theory Online: Counterpoint. Diakses: Februari 2007.
|
|
|
- Herman Setiabudi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Daftar Pustaka [AAA6] American Association for Artificial Intelligence. AI Applications In Music. Diakses: Oktober 26. [BEL] Belkin, Alan. 2. Music Theory Online: Counterpoint. Diakses: Februari 27. [BOD1] Boden, Mikael. A guide to recurrent neural networks and backpropagation. Diakses: April 27. [DEP6] Neural Networks vs. Genetic Algorithms. Diakses: Oktober 26. [DOB93] Dobrian, Chris Music and Artificial Intelligence. [EBU97] EBU Technical Recommendation Tech E Listening conditions for the assessment of sound programme material Music. Diakses: Februari 27. [FRA6] Frank, Rober J. Theory On The Web. Diakses: Oktober 26. [GOO1] Good, Michael. 21. MusicXML: An Internet-Friendly Format for Sheet Music. XML Conference & Exposition 21. [GUN99] Gunawan, Maureen Tugas Akhir: Pembangkitan Harmonisasi Chord. Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung. [HER6] Hermawan, Arif. 26. Jaringan Saraf Tiruan: Teori dan Aplikasi. Penerbit ANDI. [JON74] Jones, George Thaddeus. Music Theory: The Fundamental Concepts of utonal Music Including Notation, Terminology And Harmony. Barnes & Noble Books, xiii
2 xiv [KAW75] Kawakimi Arranging Popular Music: A Practical Guide. Yamaha Music Foundation. [KHE91] Kheng, Loh Phaik A Handbook of Music Theory. Muzikal. [KLE7] Klein, Bernd. Music Definition. Diakses: Februari 27. [MIT97] Mitchell, Tom M Machine Learning. McGraw-Hill. [NUM97] Numao Masayuki, Masashi Kobayashi dan Katsuyuki Sakaniwa. Learning music arrangements and their evaluation based on psychological experiments. Diakses: Februari 27. [PUR6] Purnomo, Mauridhi Hery, Agus Kurniawan. 26. Supervised Neural Network dan aplikasinya. Penerbit Graha Ilmu. [REC7] Recordare Inc. MusicXML. Diakses: Januari 27. [STO5] Stockley, Corrine. 25. Kamus Biologi Bergambar. Erlangga. (Terjemahan dari: 2. Illustrated Dictionary. Usborne Publishing Ltd.) [WID6] Widrow, Bernard dkk Artificial Neural Network and Its Application. [WIK7] Wikimedia Foundation. Wikipedia: The Free Encyclopedia. Diakses: Februari 27.
3 LAMPIRAN A Penurunan Fungsi Aktivasi Berikut ini penurunan diferensial dari fungsi aktivasi sigmoid: 1. Fungsi aktivasi sigmoid unipolar: 2. Fungsi aktivasi sigmoid bipolar: A-1
4 LAMPIRAN B MusicXML Tabel berikut ini mendaftar komponen-komponen yang dapat ada pada suatu berkas MusicXML[REC7]: Nama File Tipe Deskripsi attributes attributes.dtd Element Informasi-informasi musik yang biasanya berubah di awal bar backup note.dtd Element Mundur untuk mengkoordinasikan berbagai suara pada satu bagian bar-style barline.dtd Element Nilai: regular, dotted, dashed, heavy, light-light, light-heavy, heavy-light, heavy-heavy, none barline barline.dtd Element Informasi tentang garis bar beam note.dtd Element Tipe beam. Nilai: begin, continue, end, forward hook, backward hook. beat-type attributes.dtd Element Penyebut birama beats attributes.dtd Element Pembilang birama chord note.dtd Element Mengindikasikan not tersebut adalah not tambahan bagi akor clef attributes.dtd Element Kunci divisions attributes.dtd Element Berapa bagian per not seperempat dalam satu durasi duration note.dtd Element Durasi (dalam bagian) encoding identity.dtd Element Informasi tentang proses encoding file MusicXML tersebut encoding-date identity.dtd Element Tanggal saat encoding fifths attributes.dtd Element Jumlah flat atau sharp setelah kunci id score.dtd Attribute ID unik untuk score-part atau scoreinstrument identification identity.dtd Element Identifikasi score instrumentname score.dtd Element Nama lengkap instrumen key attributes.dtd Element Tangga nada line attributes.dtd Element Nomor garis paranada dari bawah ke atas location barline.dtd Attribute Nilai: left, right, middle measure score.dtd Element Elemen tingkat lebih tinggi dalam partwise. Elemen tingkat lebih rendah dalam timewise midi-channel common.dtd Element Channel MIDI dari 1 16 midiinstrument common.dtd Element Menspesifikasikan instrumen MIDI untuk score-instrument atau sound B-1
5 Nama File Tipe Deskripsi midi-program common.dtd Element Nomor program MIDI dari mode attributes.dtd Element Mode untuk tangga nada notations note.dtd Element Notasi musik untuk not note note.dtd Element Tanda not atau tanda istirahat number note.dtd Attribute Digunakan dalam banyak elemen, biasanya elemen dengan nomor tingkatan octave note.dtd Element Nomor oktaf dari 9 part score.dtd Element Elemen tingkat lebih tinggi dalam partwise. Elemen tingkat lebih rendah dalam timewise part-list score.dtd Element Daftar lengkap seluruh partitur musik dalam satu bagian part-name score.dtd Element Nama lengkap partitur musik pitch note.dtd Element Data pitch: kombinasi dari step, alteration dan oktaf rest note.dtd Element Tanda istirahat scoreinstrumeninstrumen score.dtd Element Informasi tentang instrumen- dalam partitur score-part score.dtd Element Informasi tentang partitur dalam satu score score-partwise score.dtd Element Elemen dokumen untuk partwise.dtd score-timewise score.dtd Element Elemen dokumen untuk timewise.dtd sign attributes.dtd Element Tanda kunci. Nilai: G, F, C, percussion, TAB, none software identity.dtd Element Software yang digunakan untuk encoding sound direction.dtd Element Saran playback staff common.dtd Element Peletakan paranada untuk partitur dengan banyak garis paranada staves attributes.dtd Element Jumlah garis paranada dalam satu partitur stem note.dtd Element Arah stem. Nilai: down, up, none, double step note.dtd Element Nada diatonik. Nilai: A, B, C, D, E, F, G symbol attributes.dtd Attribute Simbol birama tempo direction.dtd Attribute Tempo not seperempat dalam satu menit tie note.dtd Element Not yang tergabung dalam sebuah tie tied note.dtd Element Cara menampilkan not yang tergabung dalam sebuah tie B-2
6 Nama File Tipe Deskripsi time attributes.dtd Element Birama type note.dtd Element Nilai: 256th, 128th, 64th, 32nd, 16th, eighth, quarter, half, whole, breve, long. type direction.dtd Attribute Digunakan dalam banyak elemen, biasanya penanda start-stop atau start-stop-continue voice common.dtd Element Membedakan suara musik B-3
7 LAMPIRAN C Notasi Musik Berikut ini adalah komponen-komponen dasar dalam musik dan notasinya. Notasi not menggambarkan nada yang ada pada suatu waktu. Berikut ini adalah notasi yang digunakan untuk menggambarkan not: Not Nilai Penuh Setengah Seperempat Seperdelapan Seperenambelas Tangkai not dalam garis paranada sesuai posisi not tersebut dalam garis paranada. Untuk not yang berada di bawah garis ketiga pada garis paranada, tangkai dituliskan ke atas. Untuk not yang berada di atas garis ketiga pada garis paranada, tangkai dituliskan ke bawah [KHE91]. Aturan ini dapat dilanggar pada kasus-kasus tertentu, misalnya jika not termasuk pada not-not yang digabungkan dengan ligature (lihat bagian selanjutnya tentang hal ini). Contoh penulisan tangkai not: Jika terdapat not bernilai seperdelapan dan yang lebih kecil dimainkan berurutan, maka penulisan not-not tersebut dapat digabungkan dengan ligature. Penulisan Terpisah Penulisan dengan Ligature = = C-1
8 C-2 Tanda istirahat merupakan notasi yang menyatakan pada suatu waktu tidak ada nada yang dimainkan. Berikut ini adalah notasi tanda istirahat: Tanda Istirahat Nilai Penuh Setengah Seperempat Seperdelapan Seperenambelas Contoh: Berikut ini adalah contoh penulisan tanda not dan istirahat dalam garis paranada. Untuk memperpanjang nilai not, dapat digunakan notasi dot atau tie. Dot merupakan sebuah titik yang dituliskan setelah not. Dengan adanya dot, maka nilai ketukan not ditambahkan dengan setengah nilai ketukan asal [JON74]. Contoh: Tie merupakan sebuah kurva yang menghubungkan dua not atau lebih yang berurutan dan menggambarkan nada yang sama. Tie menjumlahkan seluruh nilai ketukan not yang dihubungkan, sehingga not hanya dimainkan satu kali dengan total nilai ketukan tersebut [JON74]. Di bawah ini adalah contoh dari not bernilai setengah dihubungkan
9 dengan not bernilai seperempat, maka saat dimainkan, not tersebut hanya dimainkan satu kali dengan nilai tiga per empat. C-3 Not dituliskan dalam sejumlah garis horizontal yang merepresentasikan tingkat nada. Jumlah garis yang sering digunakan adalah lima garis, yang disebut garis paranada. Nada yang lebih tinggi atau lebih rendah dari garis paranada dapat dituliskan dengan menggunakan ledger line. Kunci atau clef merupakan simbol yang menunjukkan nilai nada dalam garis paranada. Terdapat tiga kunci yang sering digunakan, yaitu kunci G (treble clef), kunci F (bass clef), dan kunci C. Gambar berikut ini memperlihatkan penulisan kunci G (a) dan kunci F (b). Pada (a) yang memakai kunci G, garis kedua dari bawah menunjukkan nada G pada oktaf ke-4, dan pada (b) yang memakai kunci F, garis kedua dari atas menunjukkan nada F pada oktaf ke-3. Sebuah partitur dibagi menjadi bagian-bagian yang sama, dengan jumlah nilai ketukan not dan tanda istirahat di dalamnya sama. Bagian tersebut disebut dengan bar. Setiap bar dipisahkan dengan menggunakan garis bar (barline). [KHE91].
10 C-4 Time signature menunjukkan aturan jumlah ketukan dalam satu bar, yang dituliskan setelah kunci pertama dalam partitur dengan dua angka, satu angka di atas angka yang lain. Angka di atas menunjukkan banyaknya ketukan dalam satu bar, sedangkan angka di bawah menunjukkan nilai not dari setiap ketukan. Angka 4 di atas menunjukkan terdapat 4 ketukan untuk setiap bar, sedangkan angka 4 di bawah menunjukkan setiap ketukan bernilai seperempat. Time Signature atau disebut juga dengan common time biasa ditulis dengan tanda
11 LAMPIRAN D Data Set Pengujian Berikut ini adalah data set yang digunakan untuk melakukan pengujian: Aransemen A B C D Canon 1 Buruk Baik Buruk Buruk Canon 2 Buruk Baik Buruk Baik Canon 3 Buruk Buruk Buruk Baik Canon 4 Baik Baik Baik Baik Canon 5 Buruk Baik Buruk Buruk Canon 6 Baik Buruk Baik Buruk Canon 7 Buruk Buruk Baik Buruk Canon 8 Baik Buruk Buruk Baik Canon 9 Baik Buruk Baik Baik Canon 1 Buruk Buruk Buruk Buruk Canon 11 Baik Baik Buruk Buruk Canon 12 Buruk Buruk Buruk Baik Canon 13 Baik Baik Baik Baik Canon 14 Baik Buruk Baik Buruk Canon 15 Baik Baik Baik Buruk Canon 16 Baik Buruk Baik Baik Canon 17 Buruk Buruk Buruk Baik Canon 18 Buruk Baik Buruk Baik Canon 19 Buruk Baik Buruk Buruk Canon 2 Baik Baik Buruk Buruk Mozart 1 Baik Buruk Baik Baik Mozart 2 Baik Buruk Baik Baik Mozart 3 Baik Baik Baik Baik Mozart 4 Baik Baik Baik Baik Mozart 5 Buruk Baik Baik Baik Mozart 6 Buruk Buruk Baik Baik Mozart 7 Buruk Baik Baik Baik Mozart 8 Baik Baik Buruk Buruk Mozart 9 Buruk Baik Baik Buruk Mozart 1 Buruk Buruk Buruk Buruk Mozart 11 Buruk Baik Baik Baik Mozart 12 Baik Baik Baik Baik Mozart 13 Buruk Baik Baik Baik Mozart 14 Baik Buruk Baik Baik Mozart 15 Buruk Buruk Baik Baik Mozart 16 Buruk Buruk Baik Baik Mozart 17 Buruk Baik Baik Baik Mozart 18 Buruk Baik Baik Baik Mozart 19 Baik Buruk Baik Baik Mozart 2 Baik Buruk Baik Baik D-1
12 Mozart 21 Baik Buruk Baik Baik Mozart 22 Buruk Buruk Baik Baik Mozart 23 Baik Baik Buruk Baik Mozart 24 Buruk Baik Baik Baik Mozart 25 Baik Buruk Baik Baik Mozart 26 Baik Buruk Baik Baik Mozart 27 Buruk Baik Baik Buruk Mozart 28 Baik Baik Baik Baik Mozart 29 Baik Buruk Baik Baik Mozart 3 Baik Buruk Baik Baik Mozart 31 Baik Buruk Baik Baik Mozart 32 Baik Baik Baik Baik Mozart 33 Baik Buruk Baik Baik Mozart 34 Baik Baik Baik Baik Kawakimi 1 Baik Buruk Buruk - Kawakimi 2 Baik Baik Buruk - Kawakimi 3 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 4 Buruk Baik Buruk - Kawakimi 5 Baik Buruk Baik - Kawakimi 6 Baik Buruk Buruk - Kawakimi 7 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 8 Baik Baik Buruk - Kawakimi 9 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 1 Buruk Baik Buruk - Kawakimi 11 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 12 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 13 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 14 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 15 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 16 Baik Buruk Buruk - Kawakimi 17 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 18 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 19 Buruk Buruk Buruk - Kawakimi 2 Buruk Buruk Buruk - Beauty 1 Baik Buruk Buruk Baik Beauty 2 Baik Baik Buruk Baik Beauty 3 Baik Baik Buruk Baik Beauty 4 Baik Baik Buruk Baik Beauty 5 Baik Baik Buruk Baik Beauty 6 Baik Baik Buruk Baik Beauty 7 Baik Buruk Buruk Buruk Beauty 8 Baik Buruk Buruk Buruk Beauty 9 Baik Buruk Buruk Buruk D-2
13 LAMPIRAN E Hasil Pengujian E.1 Pengujian 1 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden ,1 Jumlah iterasi maksimum 1 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 38 data positif, dan 28 data negatif: RMSEE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: hasil pengacakan data: 7 buah data positif (data dengan penilaian baik) 1 buah data negatif (data dengan penilaian buruk) RMSE hasil pengujian, / 8 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 5 / 2 2. data negatif: 4 / 6 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 35 buruk) RMSE hasil pengujian, / 21 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 43 / 2 2. data negatif: 19 / 19 E-1
14 E-2 E.2 Pengujian 2 pengujian: Nilai Responden B secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden ,1 Jumlah iterasi maksimum 1 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 28 data positif, dan 38 data negatif: RMSE,8,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 8 buah data positif 9 buah data negatif 8 / 9 1. data positif: 6 / 2 2. data negatif: 2 / 7 terhadap seluruh data: seluruh data (36 baik, 47 buruk) RMSE hasil pengujian, / 34 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 34 / 2 2. data negatif: 15 / 32
15 E-3 E.3 Pengujian 3 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden ,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 4 data positif, dan 26 data negatif: RMSE,9,8,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian,43276 (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 5 buah data positif 12 buah data negatif 14 / 3 1. data positif: 2 / 3 2. data negatif: 12 / terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 37 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 1 / data negatif: 36 / 2
16 E-4 E.4 Pengujian 4 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden 256 8,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 36 data positif, dan 3 data negatif: RMSE,8,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: hasil pengacakan data: 9 buah data positif 8 buah data negatif RMSE hasil pengujian,64341 hasil pengujian 8 / 9 1. data positif: / 9 2. data negatif: 8 / terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 43 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 2 / data negatif: 38 /
17 E-5 E.5 Pengujian 5 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 128 n context 32 8,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 33 data positif, dan 33 data negatif: RMSE,72,7,68,66,64,62,6,58,56,54, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 12 buah data positif 5 buah data negatif 12 / 5 1. data positif: 12 / 2. data negatif: / 5 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 37 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 45 / 2. data negatif: 1 / 37
18 E-6 E.6 Pengujian 6 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden 256 1,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 38 data positif, dan 28 data negatif: terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 7 buah data positif 1 buah data negatif 7 / 1 data positif: 7 / 1. data negatif: / 1 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 38 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 45 / 2. data negatif: / 38
19 E-7 E.7 Pengujian 7 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 256 n context 256,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 36 data positif, dan 3 data negatif: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian,71521 (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 9 buah data positif 8 buah data negatif 8 / 9 1. data positif: 4 / 5 2. data negatif: 4 / 4 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 25 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 28 / data negatif: 3 / 8
20 E-8 E.8 Pengujian 8 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden 128 1,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 37 data positif, dan 29 data negatif: RMSE,66,64,62,6,58,56,54, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, 6971 (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 8 buah data positif 9 buah data negatif 8 / 9 1. data positif: 8 / 2. data negatif: / 9 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 38 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 45 / 2. data negatif: / 38
21 E-9 E.9 Pengujian 9 pengujian: Nilai Responden A secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 128 n context 32,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan, sejumlah 66 data yang dipilih secara acak, terbagi atas 35 data positif, dan 31 data negatif: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 1 buah data positif 7 buah data negatif 1 / 7 1. data positif: 4 / 6 2. data negatif: 6 / 1 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 31 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 23 / data negatif: 29 / 9
22 E-1 E.1 Pengujian 1 pengujian: Nilai Responden A secara manual Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden 256 4,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi 9 buah data, terdiri dari: 1 data positif Canon 1 data negatif Canon 1 data positif Variations 2 data negatif Variations 1 data positif Beauty and The Beast 1 data positif Kawakimi 1 data negatif Kawakimi 4 / 5 1. data positif: 4 / 2. data negatif: / 5 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 38 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 45 / 2. data negatif: / 38
23 E-11 E.11 Pengujian 11 pengujian: Nilai Responden A secara manual Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 256 n context 256 4,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, 7448 (klasifikasi benar / klasifikasi 9 buah data, terdiri dari: 1 data positif Canon 1 data negatif Canon 1 data positif Variations 2 data negatif Variations 1 data positif Beauty and The Beast 1 data positif Kawakimi 1 data negatif Kawakimi 4 / 5 1. data positif: 4 / 2. data negatif: / 5 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 3 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 44 / 1 2. data negatif: 9 / 29
24 E-12 E.12 Pengujian 12 pengujian: Nilai Responden A secara manual Jenis jaringan saraf tiruan tapped delay line memory n hidden 128 4,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi 9 buah data, terdiri dari: 1 data positif Canon 1 data negatif Canon 1 data positif Variations 2 data negatif Variations 1 data positif Beauty and The Beast 1 data positif Kawakimi 1 data negatif Kawakimi 6 / 3 1. data positif: 3 / 1 2. data negatif: 3 / 2 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 26 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 23 / data negatif: 34 / 11
25 E-13 E.13 Pengujian 13 pengujian: Nilai Responden A secara manual Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 128 n context 32 4,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi 9 buah data, terdiri dari: 1 data positif Canon 1 data negatif Canon 1 data positif Variations 2 data negatif Variations 1 data positif Beauty and The Beast 1 data positif Kawakimi 1 data negatif Kawakimi 4 / 5 1. data positif: 4 / 2. data negatif: / 5 terhadap seluruh data: seluruh data (45 baik, 38 buruk) RMSE hasil pengujian, / 36 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 45 / 2. data negatif: 2 / 36
26 E-14 E.14 Pengujian 14 pengujian: Nilai Responden B secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 16 n context 16 16,1 Jumlah iterasi maksimum 2 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 1 buah data positif 7 buah data negatif 9 / 8 1. data positif: 3 / 7 2. data negatif: 6 / 1 terhadap seluruh data: seluruh data (36 baik, 47 buruk) RMSE hasil pengujian, / 22 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 17 / data negatif: 44 / 3
27 E-15 E.15 Pengujian 15 pengujian: Nilai Responden C secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 64 n context 64 4,1 Jumlah iterasi maksimum 5 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, Keterangan: mencapai target galat pada iterasi 94 dengan RMSE,29. terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 1 buah data positif 7 buah data negatif 15 / 2 1. data positif: 1 / 2. data negatif: 5 / 2 terhadap seluruh data: seluruh data (4 baik, 43 buruk) RMSE hasil pengujian, / 9 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 37 / 3 2. data negatif: 37 / 6
28 E-16 E.16 Pengujian 16 pengujian: Nilai Responden D secara acak Jenis jaringan saraf tiruan Elman n hidden 64 n context 64 4,1 Jumlah iterasi maksimum 5 Hasil pelatihan dengan data pelatihan: RMSE,7,6,5,4,3,2, Keterangan: mencapai target galat pada iterasi 73 dengan RMSE,2923 terhadap data uji: RMSE hasil pengujian, (klasifikasi benar / klasifikasi hasil pengacakan data: 2 buah data positif 12 buah data negatif 1 / 7 1. data positif: 8 / 4 2. data negatif: 2 / terhadap seluruh data: seluruh data (46 baik, 17 buruk) RMSE hasil pengujian, / 14 (klasifikasi benar / klasifikasi 1. data positif: 34 / data negatif: 15 / 2
Daftar Pustaka. [BEL00] Belkin, Alan Music Theory Online : Counterpoint. Diakses: Februari 2007.
![Daftar Pustaka. [BEL00] Belkin, Alan Music Theory Online : Counterpoint. Diakses: Februari 2007.](/thumbs/65/52289943.jpg "Daftar Pustaka. [BEL00] Belkin, Alan Music Theory Online : Counterpoint. Diakses: Februari 2007.")
Daftar Pustaka [BEL00] Belkin, Alan. 2000. Music Theory Online : Counterpoint. http://www.dolmetsch.com/musictheory33.htm Diakses: Februari 2007. [DAN06] Dannenberg, Roger B., Christopher Raphael. 2006.
BAB II Dasar Teori. 2.1 Algoritma Genetika Gambaran Umum
BAB II Dasar Teori Bab ini memuat dasar teori yang digunakan dalam penulisan Tugas Akhir, yaitu Algoritma Genetika; Musik dan Aransemen Musik; dan MusicXML. 2.1 Algoritma Genetika 2.1.1 Gambaran Umum Dalam
BAB IV Perancangan dan Implementasi
BAB IV Perancangan dan Implementasi Bab ini memuat perancangan dan implementasi yang dilakukan dalam penulisan Tugas Akhir, mencakup deskripsi dan lingkungan implementasi perangkat lunak, rancangan dan
NOTASI BALOK. Oleh: Inggit Sitowati
NOTASI BALOK Oleh: Inggit Sitowati PARANADA (STAFF) Lima garis lurus sejajar berjarak sama, memanjang dari kiri ke kanan, sebagai tempat menuliskan not balok. Garis-garis dalam paranada diberi nomor. Masing-masing
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENILAI ARANSEMEN MUSIK
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENILAI ARANSEMEN MUSIK LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun sebagai syarat kelulusan tingkat sarjana oleh: Ali Akbar / 13503095 PROGRAM STUDI INFORMATIKA SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN
BAB II Dasar Teori. 2.1 Jaringan Saraf Tiruan
BAB II Dasar Teori Bab ini memuat dasar teori yang digunakan dalam pembuatan Tugas Akhir, yaitu Jaringan Saraf Tiruan, mencakup Model Jaringan Saraf Tiruan, Fungsi Aktivasi, Metode Pelatihan, dan Pengujian;
APLIKASI PENULISAN NOTASI BALOK DARI FILE MIDI MONOPHONIC
APLIKASI PENULISAN NOTASI BALOK DARI FILE MIDI MONOPHONIC Liliana, Sukanto Tedjokusuma, Richie Alamveta Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131,
BAB III Analisis. Gambar III.1 Rancangan Pemrosesan
BAB III Analisis Bab ini memuat analisis yang dilakukan dalam penulisan Tugas Akhir, berupa analisis terhadap rancangan pemrosesan, yang dibagi menjadi bagian Preprosesor, Algoritma Genetika, dan bagian
Studi Automatic Generator Melodi Berdasarkan Parameter Mood Tertentu
Studi Automatic Generator Melodi Berdasarkan Parameter Mood Tertentu PROPOSAL TESIS oleh: Ali Akbar / 23507042 PROGRAM STUDI MAGISTER INFORMATIKA SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA INSTITUT TEKNOLOGI
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENILAI ARANSEMEN MUSIK
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENILAI ARANSEMEN MUSIK LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun sebagai syarat kelulusan tingkat sarjana oleh: Ali Akbar / 13503095 PROGRAM STUDI INFORMATIKA SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN
APLIKASI PENULISAN NOT BALOK GUNA PENYUARAAN PIANO DAN VIOLIN
APLIKASI PENULISAN NOT BALOK GUNA PENYUARAAN PIANO DAN VIOLIN Rudy Adipranata 1, Natania Sanjaya, Rolly Intan 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Sistem Tonjur untuk Membantu Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML
Sistem Tonjur untuk Membantu Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Hafid Inggiantowi / 13507094 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Sistem Tonjur untuk Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML
Sistem Tonjur untuk Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Hafid Inggiantowi Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha no. 10 Bandung, 40132, Indonesia hafidinggiantowi@gmail.com
Oleh : Teguh Budiawan. Mengenal dasar. not balok. modul pengantar belajar awal tahun ajaran hingga ujian tengah semester
Oleh : Teguh Budiawan Mengenal dasar not balok modul pengantar belajar awal tahun ajaran hingga ujian tengah semester Materi Dasar Not Balok (materi awal tahun ajaran hingga UTS) Pada umumnya kita lebih
ABSTRAK. Kata kunci: biola, Fast Fourier Transform, konversi, nada, not balok. vi Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Musik merupakan suatu sarana yang dapat membantu manusia dalam menyimpan dan mengapresiasi karyanya dan biasanya digambarkan dalam bentuk notasi balok dengan unsur-unsur paranada, garis birama,
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dalam Penentuan Komposisi Chord untuk Pengiringan Melodi Lagu
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dalam Penentuan Komposisi Chord untuk Pengiringan Melodi Lagu Mochammad Dikra Prasetya Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T. Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro
Pendeteksian Plagiarisme Musik dengan Algoritma Boyer- Moore
Pendeteksian Plagiarisme Musik dengan Algoritma Boyer- Moore Nicholas Rio - 13510024 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10
PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN NOTASI MUSIK PIANO UNTUK MELATIH MENINGKATKAN KECERDASAN MANUSIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0
PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN NOTASI MUSIK PIANO UNTUK MELATIH MENINGKATKAN KECERDASAN MANUSIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 Ermayanti Astuti, M.Kom 1,2 Teknik Informatika Komputer, Fakultas Ilmu Komputer,
Kompetensi Dasar : 1. mampu mendeskripsikan tentang sumber-sumber bunyi 2. mampu mendeskripsikan tentang penalaan
Hal 1 dari Tatap Muka Ke- : 1 Kompetensi Dasar : 1. mampu mendeskripsikan tentang sumber-sumber bunyi 2. mampu mendeskripsikan tentang penalaan : Mampu mendeskripsikan tentang dasar-dasar akustik, proses
BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini berisi perancangan perangkat lunak pembentuk pola improvisasi musik jazz bernama JazzML dan bagaimana impelemntasi hasil rancangan ke dalam kode program. 4.1
Oleh: Rina Wulandari, S.Pd, M.Pd
Page 1 of 19 PENGGUNAAN SIBELIUS7 DALAM PEMBELAJARAN MUSIK PADA MAHASISWA JURUSAN PENDIDIKAN ANAK USIA DINI (PAUD) DAN PENDIDIKAN SEKOLAH DASAR (PSD) FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN (FIP) UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Tabel 2.1 Nilai Key Lagu Nilai Key Key 0 C 1 C-Sharp (C#) 2 D. 3 E-Flat (E ) 4 E 5 F 6 F-Sharp (F#) 7 G.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Musik Key merupakan kunci dari sebuah lagu. Key mengidentifikasi not/nada (tonic), chord (paduan nada), mayor/minor, yang merepresentasikan titik focus nada pada suatu
PROGRAM KONVERSI NOT BALOK. DENGAN STRUKTUR MusicXML KE NOT ANGKA
PROGRAM KONVERSI NOT BALOK DENGAN STRUKTUR MusicXML KE NOT ANGKA Lukas Chrisantyo A.A., S.Kom. 1, Katon Wijana, S.Kom., M.T. 2, Restyandito, S.Kom., MSIS. 3 1 Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Kristen
BAB III ANALISIS PENERAPAN KONSEP WALKING BASS PADA BASS ELEKTRIK. logis dan fungsional berdasarkan garis harmoni untuk membuat time feel sebaik
BAB III ANALISIS PENERAPAN KONSEP WALKING BASS PADA BASS ELEKTRIK Alur walking bass merupakan hal yang relatif menarik bagi banyak musisi, khususnya jazz. Pemain bass diharapkan memainkan serangkaian nada-nada
Penentuan Distribusi Angklung Berdasarkan Partitur Menggunakan Algoritma Pencarian A*
Jurnal Sarjana Institut Teknologi Bandung bidang Teknik Elektro dan Informatika Vol. 1, No. 2 Juli 2012 Penentuan Distribusi Angklung Berdasarkan Partitur Menggunakan Algoritma Pencarian A* Zulhendra Valiant
BAB I PENDAHULUAN. penting. Notasi musik merupakan media agar hasil karya musik seseorang
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Dalam dunia seni musik, notasi merupakan salah satu komponen yang penting. Notasi musik merupakan media agar hasil karya musik seseorang dapat dimainkan kembali. Lagu-lagu
Oleh: Dr. A. M. Susilo Pradoko, M.Si dan Dr. Ayu Niza Machfauzia, M.Pd. dan Pendidikan Seni Musik FBS UNY.
Aransemen Musik Anak Secara Kreatif dengan Canon Progresi Akor, Filler Melodi, Iringan Ostinato dan Pembelajaran Ekspresi Musik Secara Kreatif Melalui Progresi Akor Oleh: Dr. A. M. Susilo Pradoko, M.Si
PEDOMAN PENGAMATAN. Pengamatan dilakukan untuk mengetahui proses pembelajaran musik
LAMPIRAN 67 68 PEDOMAN PENGAMATAN Tujuan Pengamatan dilakukan untuk mengetahui proses pembelajaran musik untuk siswa Purikids Yogyakarta. Pengamatan bertujuan untuk melihat langkahlangkah yang dilakukan
Langkah-langkah pembuatan atau komposisi ritme menggunakan Sibelius 6
Langkah-langkah pembuatan atau komposisi ritme menggunakan Sibelius 6 1. Membuka New Score Ketika software dibuka, keluarlah gambar berikut ini: Langkah berikutnya, klik tombol Start a new score (membuat
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas mengenai pendahuluan dari tugas akhir yang meliputi latar belakang, rumusan masalah yang diangkat, tujuan, batasan masalah, dan metodologi yang digunakan dalam
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
UPT Perpustakaan ISI Yogyakarta
2016 Teori Musik I (Musik Tonal) Oleh: Ovan Bagus Jatmika, M.Sn. Badan Penerbit Institut Seni Indonesia Yogyakarta 2016 JUDUL BUKU Teori Musik I (Musik Tonal) Cetakan Pertama, 2016 Desain Sampul Herda
BAB I PENDAHULUAN I - 1
BAB I PENDAHULUAN Pada bagian ini akan dijelaskan tentang pendahuluan laporan Tugas Akhir yang meliputi latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, metodologi penelitian,
BAB II KAJIAN TEORI. adalah hal, cara atau hasil (Badudu & Zain, 1996:1487). Adapun. menurut Lukman Ali, penerapan adalah mempraktekkan,
BAB II KAJIAN TEORI A. Deskripsi Teori 1. Pengertian Penerapan Menurut J.S Badudu dan Sutan Mohammad Zain, penerapan adalah hal, cara atau hasil (Badudu & Zain, 1996:1487). Adapun menurut Lukman Ali, penerapan
MEMBUAT KARYA MUSIK DENGAN FRUITY LOOPS Naskah Publikasi
MEMBUAT KARYA MUSIK DENGAN FRUITY LOOPS 5.0.2 Naskah Publikasi diajukan oleh Muhamad Syihabuddin Yahya 06.11.1122 kepada JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM
U N I V E R S I T A S G U N A D A R M A
U N I V E R S I T A S G U N A D A R M A FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI PENGETAHUAN DASAR AKORD BERBASIS ANN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) DISUSUN OLEH NAMA : Achmad Sapari NPM : 20101059
PEMILIHAN WARNA LIPSTIK BERDASARKAN INFORMASI USIA DAN WARNA KULIT DENGAN MENGGUNAKAN METODA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
PEMILIHAN WARNA LIPSTIK BERDASARKAN INFORMASI USIA DAN WARNA KULIT DENGAN MENGGUNAKAN METODA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Bilqis Amaliah 1, Amethis Oktaorora 2 1,2 Teknik Informatika, FTIf - ITS,Surabaya
BAB I PENDAHULUAN UKDW
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sampai saat ini, musik klasik masih berperanan penting dalam kehidupan manusia sebagai sarana hiburan dan juga pengetahuan. Peran penting tersebut terbukti
BAB III ANALISA MASALAH DAN PERANCANGAN SISTEM
45 BAB III ANALISA MASALAH DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Permasalahan yang Ada Sering kali user kesulitan membuat musik untuk menjadi sebuah lagu yang baik, Masalah yang dihadapi adalah terbatasnya penyediaan
MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa tahun belakangan ini, jaringan syaraf tiruan telah berkembang dengan pesat. Berbagai aplikasi telah memanfaatkan jaringan syaraf tiruan dalam penerapannya,
Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks
Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks Dewi Erla Mahmudah 1, Ratna Dwi Christyanti 2, Moh. Khoridatul Huda 3,
Pengembangan Aplikasi Konversi Representasi Not Balok Ke Not Angka Untuk Paduan Suara Campur
Pengembangan Aplikasi Konversi Representasi Not Balok Ke Not Angka Untuk Paduan Suara Campur Lukas Chrisantyo 1 lukaschris@mti.ugm.ac.id Rudy Hartanto 2 rudi@mti.ugm.ac.id Lukito Edi Nugroho 3 lukito@mti.ugm.ac.id
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang dari pengambilan materi Tugas Akhir, tujuan maupun hasil yang diharapkan, ruang lingkup yang membatasi permasalahan yang dibahas,
PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK
PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK Naskah Publikasi disusun oleh Zul Chaedir 05.11.0999 Kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
PELATIHAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN METODE SELEKSI TURNAMEN UNTUK DATA TIME SERIES
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 65-72 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PELATIHAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN METODE
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
JURNAL INFORMATIKA PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional Bandung ABSTRAK
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Barcode Salah satu obyek pengenalan pola yang bisa dipelajari dan akhirnya dapat dikenali yaitu PIN barcode. PIN barcode yang merupakan kode batang yang berfungsi sebagai personal
BAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara
BAB II DASAR TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban
BAB IV PENUTUP. Marimba adalah alat musik perkusi melodis ( definite ) teknik memainkannya
BAB IV PENUTUP A. KESIMPULAN Marimba adalah alat musik perkusi melodis ( definite ) teknik memainkannya dengan cara dipukul yaitu dengan menggunakan stick /mallet. Berbagai macam bentuk, bahan, dan cara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Perangkat Lunak Dalam mengetahui perangkat lunak yang dibuat bisa sesuai dengan metode yang dipakai maka dilakukan pengujian terhadap masin-masing komponen perangkat.
PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OLEH ARIF MIFTAHU5R ROHMAN (2200 100 032) Pembimbing: Dr. Ir Djoko Purwanto, M.Eng,
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Karyawan atau tenaga kerja adalah bagian
SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Disusun Oleh : Apriliyanto Taufik Betama (1022070) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri, MPH, No.
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
Tutorial Merakit Style Di Keyboard Roland BK 5
Tutorial Merakit Style Di Keyboard Roland BK 5 I. Merakit Style Baru A. Tahap Persiapan 1. Pastikan Flahshdisk Tertancap Di Keybord (pastikan Flashdisk diformat di Keyboard Rolland BK5) 2. Tekan Menu 3.
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN 1
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN Sekolah : MTsN Bantul Kota Kelas : VII ( tujuh ) Mata Pelajaran : SENI BUDAYA / SENI MUSIK Semester : (satu) Alokasi Waktu : x 40 menit Standar Kompetensi :. Mengapresiasikan
Algoritma MAC Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan
Algoritma MAC Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Paramita 1) 1) Program Studi Teknik Informatika STEI ITB, Bandung, email: if14040@studentsifitbacid Abstract MAC adalah fungsi hash satu arah yang menggunakan
PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL PROPAGASI BALIK
ABSTRAK PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN Dosen Jurusan Teknik Elektronika Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengenalan suara manusia dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dielaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini, sehingga dapat diadikan sebagai landasan berpikir dan akan mempermudah dalam hal pembahasan
Model Prediksi Berbasis Neural Network untuk Pengujian Perangkat Lunak Metode Black-Box
Model Prediksi Berbasis Neural Network untuk Pengujian Perangkat Lunak Metode Black-Box Zulkifli Program Studi Teknik Informatika STMIK Teknokrat Bandar Lampung, Indonesia zulkiflist34@yahoo.co.id Abstrak
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) A-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 4, No2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print) A-31 Perbandingan Performansi Metode Peramalan Fuzzy Time Series yang Dimodifikasi dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Studi
Makalah. Teori Dasar Musik. Riko Repliansyah Anisa Purnama Sari. Riski Okta Mayasari. Dosen Pengampu: Pebrian Tarmizi,M.Pd Mata Kuliah : Seni Musik
Makalah Teori Dasar Musik Dosen Pengampu: Pebrian Tarmizi,M.Pd Mata Kuliah : Seni Musik Disusun oleh kelompok 3 Riko Repliansyah Anisa Purnama Sari Fitri Ramadayanti Riski Okta Mayasari (A1G016091) Kelas
BAB 1 Pendahuluan. Sedangkan belajar bermain alat musik ada dua tahapan, yaitu :
BAB 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Music washes away from the soul the dust of everyday life atau musik memberi kesejukan pada manusia sebagai penyeimbang dalam beraktivitas), demikian Johann
BAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu representasi buatan dari otak manusia yang dibuat agar dapat mensimulasikan apa yang dipejalari melalui proses pembelajaran
BAB 3 METODE PENELITIAN
31 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Pengumpulan Data (Data gathering). Pengumpulan data harus mampu mendeskripsikan data yang ada, serta memiliki kontribusi terhadap pengetahuan. Data yang tidak lengkap perlu
INVENTARISASI PARTITUR LAGU
INVENTARISASI PARTITUR LAGU Siti Fauzia Khairunnisa 1), Shanti Herliani 2) 1),2) Teknik Informatika Universitas Pasundan Bandung Jl. Dr. Setiabudhi No. 193 Bandung 40153 Email : sitifauzia.29@mail.unpas.ac.id
Akor Jazz: Teori & Praktik
Akor Jazz Akor Jazz: Teori & Praktik Copyright CV Jejak, 2017 Penulis: Hafiz Osman ISBN: 978-602-5455-46-9 Penyunting dan Penata Letak: Hafiz Osman Desain Sampul: Andi Saiful Azid Penerbit: CV Jejak Redaksi:
BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Suara. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition. Speech recognition adalah proses yang dilakukan
SATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Juni 2015 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Prestasi
BAB I PERSYARATAN PRODUK
BAB I PERSYARATAN PRODUK 1. Pendahuluan Kebutuhan akan aplikasi penunjang latihan menyanyi anggota VOM (Voice Of Maranatha) Ministry, maka berdasarkan permintaan anggota VOM (Voice Of Maranatha) Ministry,
ESTIMASI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
ESTIMASI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK Lila Ayu Ratna Winanda Dosen Teknik Sipil FTSP ITN Malang ABSTRAKSI Pekerjaan konstruksi yang tengah menggeliat bangkit tidak
Identifikasi Unsur-unsur Radioaktif dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Identifikasi Unsur-unsur Radioaktif dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Rokhmadi 1 dan R. Muhammad Subekti 1 1. Pusat Pengembangan Teknologi Reaktor Riset (P2TRR) BATAN, Serpong Abstrak Jaringan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum 2.1.1 Genetic Algorithm Genetic algorithm adalah suatu algoritma yang biasanya digunakan untuk mencari solusi-solusi yang optimal untuk berbagai masalah
BAB I PENDAHULUAN. memberikan kesempatan kepada manusiauntuk mengekspresikan dan melibatkan segala
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kehadiran musik dalam peradaban manusia memberikan efek luar biasa.musik memberikan kesempatan kepada manusiauntuk mengekspresikan dan melibatkan segala perasaannya
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Suara Manusia Menurut Inung Wijayanto (2013), produksi suara manusia memerlukan tiga elemen, yaitu sumber daya, sumber suara dan pemodifikasi suara. Ini adalah dasar dari teori
Rancang Bangun Perangkat Lunak Penentuan Lokasi Untuk Penelitian Pendahuluan Usaha Ritel di Surabaya Dengan Jaringan Saraf Tiruan
Rancang Bangun Perangkat Lunak Penentuan Lokasi Untuk Penelitian Pendahuluan Usaha Ritel di Surabaya Dengan Jaringan Saraf Tiruan Damarendra Universitas Ciputra UC Town, CitraLand, Surabaya 60219 dnugroho@student.ciputra.ac.id
BAB I PENDAHULUAN. dari sudut struktual maupun jenisnya dalam kebudayaan. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (1990:602) Musik adalah ilmu atau
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Musik adalah salah satu media ungkapan kesenian, musik mencerminkan kebudayaan masyarakat pendukungnya. Di dalam musik terkandung nilai dan norma-norma yang menjadi
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM)
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM) Hanura Ian Pratowo¹, Retno Novi Dayawati², Agung Toto Wibowo³ ¹Teknik Informatika,,
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Secara umum, rencana dapat diartikan sebagai suatu garis-garis besar haluan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Perencanaan Secara umum, rencana dapat diartikan sebagai suatu garis-garis besar haluan untuk bertindak dalam usaha mencapai sasaran yang telah ditentukan (Ambarjaya, 2012:84).
BAB V Pengujian. Bab ini memuat tujuan dan langkah-langkah pengujian, hasil dan analisis pengujian terhadap hasil implementasi dari program GAMA.
BAB V Pengujian Bab ini memuat tujuan dan langkah-langkah pengujian, hasil dan analisis pengujian terhadap hasil implementasi dari program GAMA. 5.1 Tujuan Pengujian Berikut ini adalah tujuan dari pengujian.
2 2 ... v... 3 Santoso... 21 abawa... 29... 37... 53... 59... 67... 77 Yohakim Marwanta... 85... 89... 101 ... 109... 117 D. Jaringan Komputer Amirudd... 135 andha... 141... 151... 165 Syahrir... 171...
PENGEMBANGAN METODE PEMBELAJARAN DRUM SET DENGAN MEDIA WARNA, GAMBAR, DAN ANGKA UNTUK ANAK USIA LIMA SAMPAI DELAPAN TAHUN
PENGEMBANGAN METODE PEMBELAJARAN DRUM SET DENGAN MEDIA WARNA, GAMBAR, DAN ANGKA UNTUK ANAK USIA LIMA SAMPAI DELAPAN TAHUN SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Musik Disusun
ARSITEKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PEMODELAN PROSES EKSTRAKSI ATURAN DENGAN SEARCH TREE
ARSITEKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PEMODELAN PROSES EKSTRAKSI ATURAN DENGAN SEARCH TREE Rina Dewi Indah Sari 1 dan Gunawan 2 1 Teknik Informatika STMIK ASIA Malang 2 Teknik Informatika STTS Surabaya
PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN DI DKI JAKARTA DENGAN JARINGAN BACKPROPAGATION
PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN DI DKI JAKARTA DENGAN JARINGAN BACKPROPAGATION (Forecast The Number of Vehicle in Jakarta Using Backpropagation Neural Net ) Zumrotus Sya diyah Universitas Darussalam Ambon,
Aplikasi yang dibuat adalah aplikasi untuk menghitung. prediksi jumlah dalam hal ini diambil studi kasus data balita
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisa dan Kebutuhan Sistem Analisa sistem merupakan penjabaran deskripsi dari sistem yang akan dibangun kali ini. Sistem berfungsi untuk membantu menganalisis
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Bab ini menguraikan proses implementasiuntuk tahap pelatihanneural networks,
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menguraikan proses implementasiuntuk tahap pelatihanneural networks, pengenalan not, pembangkitan not, dan tahap evaluasi. Aplikasi yang digunakan untuk pengujian
Architecture Net, Simple Neural Net
Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Model Neuron JST 2. Arsitektur JST 3. Jenis Arsitektur JST 4. MsCulloh Pitts 5. Jaringan Hebb 2 Model Neuron JST X1 W1 z n wi xi; i1 y H ( z) Y1 X2 Y2 W2
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI. Jasmir, S.Kom, M.Kom
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Pegawai atau karyawan merupakan
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. menentukan dan mengungkapkan kebutuhan sistem. Kebutuhan sistem terbagi menjadi
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3. Analisis Kebutuhan Sistem Hal pertama yang perlu dilakukan dalam analisis kebutuhan sistem adalah menentukan dan mengungkapkan kebutuhan sistem. Kebutuhan sistem terbagi
MANUAL OPERASIONAL AAS
MANUAL OPERASIONAL AAS AAS merupakan sistem alarm terprogram yang dapat menyesuaikan sesuai kebutuhan pengingat waktu dengan suara manusia maupun suara sirine. Spesifikasi AAS sebagai berikut: 2 mode (mode
Rancang Bangun Aplikasi Piano Virtual Menggunakan Teknologi Augmented reality dan Vuforia SDK
Rancang Bangun Aplikasi Piano Virtual Menggunakan Teknologi Augmented reality dan Vuforia SDK Rahma Fida Fadhilah, Nanik Suciati, dan Wijayanti Nurul Khotimah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
CHORD-SCALE BLUES. Untuk MELODI IMPROVISASI - ARANSEMEN Djanuar Ishak, 2011
CHORD-SCALE BLUES Untuk MELODI IMPROVISASI - ARANSEMEN Djanuar Ishak, 2011 INTRO ringkas Istilah Blues mengacu pada gaya musik (genre) yang berasal dari komunitas orang Amerika keturunan Afrika, dalam
BASIC HARMONY INTERVALS
BASIC HARMONY INTERVALS Oleh: Fikry Fatullah Interval adalah jarak antara 2 nada, kemampuan untuk mengidentifikasi interval secara instant adalah kemampuan yang harus dimiliki dengan baik terutama bagi
Oleh Imam Ghozali (PBS, Pendidikan Seni, FKIP Universitas Tanjungpura, Pontianak)
KETERAMPILAN MEMBACA NOTASI BALOK DENGAN PENDEKATAN LAGU MODEL MAHASISWA PGSD FKIP UNTAN PONTIANAK Oleh Imam Ghozali (PBS, Pendidikan Seni, FKIP Universitas Tanjungpura, Pontianak) E-mail: syamsu_ghz@yahoo.co.id
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini berisi perancangan terhadap prototipe sistem generator melodi, hasil implementasi dari rancangan tersebut serta pengujian, baik berkenaan dengan keterkaitan mood