Identifikasi Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)

Transkripsi

1 Identifikasi Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) SKRIPSI MUHAMMAD FADHLULLAH PROGRAM STUDI S-1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

2 Identifikasi Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi MUHAMMAD FADHLULLAH PROGRAM STUDI S-1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

3 ii PERSETUJUAN Judul : Pengenalan Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Kategori : SKRIPSI Nama : MUHAMMAD FADHLULLAH Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, 25 Juni 2015 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua, M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT. NIP

4 iii PERNYATAAN Pengenalan Nada Gitar dengan Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, 25 Juni 2015 Muhammad Fadhlullah

5 iv PENGHARGAAN Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT beserta Nabi besar Muhammad SAW yang telah memberikan rahmat, hidayah-nya, segala daya dan upaya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat utnuk memperoleh gelar Sarjana Program Studi S-1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, Ucara terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada: 1. Kedua orang tua penulis, orang yang paling berharga dalam hidup penulis, ayahanda Syarifuddin Hasibuan dan ibunda Masni yang telah membesarkan, mendidik, memberi dukungan, doa dan motivasi tanpa henti. Serta kepada kakak dan adik penulis Fitri Syahraini Hasibuan dan Fathania Mastura Hasibuan yang selalu ada dan menemani penulis. 2. Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM. IT. dan Bapak Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Teknologi Informasi. 3. Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc selaku pembimbing pertama dan Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku pembimbing kedua, yang telah banyak meluangkan waktunya dan memberikan masukan-masukan yang bermanfaat bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 4. Bapak Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT dan Ibu Sarah Purnamawati, S.T., M.Sc yang telah bersedia menjadi dosen pembanding dan memberikan saran-saran yang baik bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 5. Kepada Ade Tambunan, Dwiky, Hafiz Yahya, Yogi, Ibnu, Ammar, Reza, Ridzuan, Fadli Rizky, Abdi Hafiz, Icha, Yanna, Dijah, Julia, Fanny, Hani, Binyo, Fadli Rachman, Dezi, Kurniawan, Salman, Alvin, Fadil, Lydia, Amira, Jihan, Fadil, Dila, Umay, Musyafa, Alvi yang selalu mendukung, membantu dan memberikan motivasi kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Serta teman-teman yang mendukung dan membantu penulis Hardiyanti, Halim, Sri Ariani, Dwina, Putra, Edy dan seluruh teman-teman lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu. 6. Kepada Ibu Mega, Abang Manaf dan Kak Umi yang selaku bagian tata usaha Program Studi S1 Teknologi Informasi yang telah membimbing dan membantu penulis dari awal proposal sampai sidang. 7. Dan juga kepada teman-teman Ikatan Alumni Matauli (IKAMA) yang selalu mendoakan penulis. Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini yang tidak dapat disebutkan. Terima kasih atas masukan, saran, dan motivasi yang diberikan. Semoga Allah SWT membalas dengan nikmat yang berlimpah.

6 v Abstrak Kemajuan yang pesat dalam teknologi pengolahan suara digital memberikan banyak manfaat bagi kehidupan manusia, salah satunya dalam bidang pengenalan suara. Bagi seorang pengguna gitar terutama pemula terkadang masih mengalami kesulitan dalam mengenali nada, terutama dalam melakukan setem yang tepat pada gitar. pada penelitian ini, digunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mentransformasikan sinyal digital ke dalam bentuk frekuensi sehingga penyesuaian nada dapat dilihat dengan lebih akurat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa frekuensi rata-rata pada senar memiliki nilai selisih error rata-rata sebesar 0,3065 Hz untuk jarak 20 cm dan 0,449 Hz untuk jarak 30 cm dibandingkan frekuensi standar. Hasil penelitian ini juga menunjukkan keberhasilan sistem sebesar 70% apabila diuji dengan menggunakan noise. Senar dengan keberhasilan tertinggi dengan noise adalah senar 2 dan senar 4 sebesar 80%. Sedangkan senar dengan keberhasilan terendah dengan noise adalah senar 5 sebesar 60%. Kata kunci : Fast Fourier Transform (FFT), nada gitar, pengenalan suara.

7 vi Identification of Gitar Tune Using Fast Fourier Transform (FFT) Abstract The rapid advancement in digitalization has given many advantages to human activity, voice recognition is one of them. For someone who use guitar, especially amateur sometimes has tone identification trouble, particularly in tuning. In this research, the Fast Fourier Transform (FFT) are use to transform the digital signal into frequency so the tuning can be seen more accurately. The result og this research show that the average frequency for the string has error deviation value in the amount of 0,3065 for the 20 cm cm distance and 0,449 for the 30 cm distance when it compare with the standar frequency. The result of this research also show 70% succeed if it tested with noise. String with highes succeed are string 2 and string 4 with 80% level of accuracy. While the string with lowest succeed is string 5 with 60% level of accuracy. Key word : Fast Fourier Transform (FFT), Gitar tune, voice recognition

8 vii Daftar Isi Hal PERSETUJUAN ii PERNYATAAN iii PENGHARGAAN iv ABSTRAK v ABSTRACT vi DAFTAR ISI vii DAFTAR TABEL x DAFTAR GAMBAR xi BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian Sistematika Penelitian 4 BAB 2 LANDASAN TEORI Gelombang Bunyi Nada Tangga Nada Alat Musik Gitar Sejarah Pengenalan Suara Pengenalan Suara Pengolahan Sinyal Digital Sampling Fast Fourier Transform (FFT) Penelitian Terdahulu 14 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 16

9 viii 3.1 Data yang Digunakan Perancangan Sistem Arsitektur Umum Flowchart Sistem Proses Sampling Fast Fourier Transform (FFT) Diagran Use Case Spesifikasi Use Case Perancangan Antarmuka Sistem Rancangan Halaman Awal Rancangan Halaman Pengenalan Senar Gitar Rancangan Halaman Bantuan Rancangan Halaman About Us 27 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Sistem Perangkat Keras Perangkat Lunak Pengujian Kinerja Sistem Tampilan Halaman Menu Utama Tampilan Halaman Gitar Tuner Tampilan Halaman Select Device Tampilan Halaman Tentang Penulis Tampilan Halaman Bantuan Hasil Pengujian Nada Senar Gitar Pengenalan Nada Senar Pengenalan Nada Senar Pengenalan Nada Senar Pengenalan Nada Senar Pengenalan Nada Senar Pengenalan Nada Senar Hasil Pengujian Sistem Terhadap Jarak Hasil Perbandingan Pengujian Sistem Terhadap Jarak Hasil Pengujian Sistem Terhadap Noise 38

10 ix BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran 41 DAFTAR PUSTAKA

11 x DAFTAR TABEL Hal Tabel 2.1 Frekuensi Nada Gitar (Lourde R. & Saji, 2009) 7 Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu 14 Tabel 3.1 Spesifikasi Use Case Input Suara 22 Tabel 3.2 Spesifikasi Use Case Tentang 23 Tabel 3.3 Spesifikasi Use Case Bantuan 23 Tabel 4.1 Pengujian Sistem Terhadap Jarak 20 cm 36 Tabel 4.2 Pengujian Sistem Terhadap Jarak 30 cm 37 Tabel 4.3 Perbandingan Hasil Pengujian Terhadap Jarak 38 Tabel 4.4 Perbandingan Hasil Pengujian Terhadap Noise 39

12 xi DAFTAR GAMBAR Hal Gambar 2.1 Bagian-bagian Gitar Akustik (Anwar, 2014) 6 Gambar 2.2 Input Suara 9 Gambar 2.3 Sinyal dalam Domain Waktu 10 Gambar 2.4 Sinyal dalam Domain Frekuensi 10 Gambar 2.5 Desimasi untuk 16 Titik 11 Gambar 2.6 Konsep FFT 11 Gambar 3.1 Arsitektur Umum Sistem 17 Gambar 3.2 Flowchart Rancangan Sistem Pengenalan Nada Gitar 19 Gambar 3.3 Pseudocode Proses Sampling 20 Gambar 3.4 Diagram Use Case Sistem 22 Gambar 3.5 Tampilan Halaman Awal 25 Gambar 3.6 Rancangan Halaman Pengenalan Nada Gitar 26 Gambar 3.7 Rancangan Halaman Input Data Latih 26 Gambar 3.8 Rancangan Halaman About Us 27 Gambar 4.1 Tampilan Halaman Menu Utama 29 Gambar 4.2 Tampilan Halaman Gitar Tuner 30 Gambar 4.3 Tampilan Halaman Select Device 30 Gambar 4.4 Tampilan Halaman Tentang Penulis 31 Gambar 4.5 Tampilan Halaman Bantuan 31 Gambar 4.6 Pengenalan Nada pada Senar 1 32 Gambar 4.7 Pengenalan Nada pada Senar 2 33 Gambar 4.8 Pengenalan Nada pada Senar 3 34

13 xii Gambar 4.9 Pengenalan Nada pada Senar 4 34 Gambar 4.10 Pengenalan Nada pada Senar 5 35 Gambar 4.11 Pengenalan Nada pada Senar 6 36