BAB V Pengujian. Bab ini memuat tujuan dan langkah-langkah pengujian, hasil dan analisis pengujian terhadap hasil implementasi dari program GAMA.

Transkripsi

1 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. 1. Mencari nilai parameter yang dapat mengoptimalkan performansi perangkat lunak. Performansi diukur dari jumlah generasi yang diperlukan dalam mencapai target batas nilai. Semakin sedikit jumlah generasi yang diperlukan, semakin baik performansi dari perangkat lunak. Nilai parameter yang diuji meliputi : a. N Populasi, yaitu jumlah kromosom dalam satu generasi b. N Persilangan, yaitu jumlah proses persilangan yang dilakukan terhadap kromosom di satu generasi c. N Mutasi, yaitu jumlah proses mutasi yang dilakukan terhadap kromosom di satu generasi 2. Melihat hubungan jumlah generasi yang diproses dengan: a. Masukan batas nilai yang berbeda-beda. b. Masukan melodi dan akor dengan jumlah frase yang berbeda-beda. 3. Melihat keragaman hasil dari perangkat lunak dari jenis lagu yang berbeda-beda. 4. Melihat konvergensi nilai fitness ke arah solusi optimal, yaitu solusi dengan nilai fitness di atas batas nilai masukan. 5.2 Rancangan Kasus Uji Tabel V-1 adalah tabel rancangan kasus uji mencakup nomor pengujian, deskripsi dan tujuan dari masing-masing pengujian. V-1

2 Tabel V-1 Tabel Rancangan Kasus Uji Pengujian Deskripsi Tujuan Pengujian nilai parameter N Populasi Pengujian nilai parameter N Persilangan Pengujian nilai parameter N Mutasi Pengujian batas nilai masukan Pengujian jumlah frase masukan Pengujian aransemen beberapa lagu yang berbeda dengan nilai parameter Pengujian sifat konvergensi nilai fitness ke arah solusi optimal dengan menggambarkan diagram nilai fitness terbaik di setiap generasi dari pengujian nomor 6. Mencari nilai parameter N Populasi yang dapat mengoptimalkan performansi perangkat lunak berdasarkan jumlah generasi yang diproses. Mencari nilai parameter N Persilangan yang dapat mengoptimalkan performansi perangkat lunak berdasarkan jumlah generasi yang diproses. Mencari nilai parameter N Mutasi yang dapat mengoptimalkan performansi perangkat lunak berdasarkan jumlah generasi yang diproses. Melihat hubungan antara batas nilai masukan dengan jumlah generasi yang diproses. Melihat hubungan antara jumlah frase melodi masukan dengan jumlah generasi yang diproses. Melihat dan menganalisis hasil aransemen dari lagu masukan yang berbeda. Melihat apakah algoritma genetika telah bersifat konvergen untuk melakukan proses aransemen. 5.3 Langkah-Langkah Pengujian Jumlah generasi untuk setiap pengujian dibatasi sebesar sepuluh ribu (10,000) generasi. Hal ini dilakukan untuk menangani kemungkinan batas nilai evaluasi yang diharapkan tidak akan tercapai. Pengujian 1, 2 dan 3 dilakukan masing-masing sebanyak sepuluh kali untuk mendapatkan hasil yang akurat. Tabel hasil pengujian tersebut tertera dalam Lampiran E. Pengujian yang lain hanya dilakukan sebanyak satu kali. V-2

3 Berikut ini adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian. 1. Pengujian 1. Parameter N Populasi Frase yang diuji adalah frase dari Canon In D dengan target batas nilai sebesar 2700, N Persilangan sebesar 50% dan N Mutasi sebesar 50%. Nilai N Populasi yang diuji adalah sebagai berikut. a. N Populasi = 300 kromosom b. N Populasi = 500 kromosom c. N Populasi = 700 kromosom d. N Populasi = 1000 kromosom 2. Pengujian 2. Parameter N Persilangan Frase yang diuji adalah frase dari Canon In D dengan target batas nilai sebesar 2700, N Populasi sebesar 500 kromosom dan N Mutasi sebesar 50%. Nilai N Persilangan yang diuji adalah sebagai berikut. a. N Persilangan = 30% b. N Persilangan = 50% c. N Persilangan = 70% d. N Persilangan = 100% 3. Pengujian 3. Parameter N Mutasi Frase yang diuji adalah frase dari Canon In D dengan target batas nilai sebesar 2700, N Populasi sebesar 500 kromosom dan N Persilangan sebesar 50%. Nilai N Mutasi yang diuji adalah sebagai berikut. a. N Mutasi = 30% b. N Mutasi = 50% c. N Mutasi = 70% d. N Mutasi = 100% 4. Pengujian 4. Parameter Batas Nilai Frase yang diuji adalah frase dari Canon In D dengan N Populasi, N Persilangan dan N Mutasi menggunakan nilai optimal dari hasil pengujian nomor 1 3. Batas nilai yang diuji adalah sebagai berikut. a. Batas nilai = 2100 b. Batas nilai = 2400 c. Batas nilai = 2700 V-3

4 d. Batas nilai = Pengujian 5. Parameter Jumlah Frase Lagu yang diuji adalah Symphony No 9 dengan target batas nilai sebesar 2800, dan N Populasi, N Persilangan dan N Mutasi menggunakan nilai optimal dari hasil pengujian nomor 1-3. Jumlah frase yang diuji adalah sebagai berikut. a. Jumlah frase = 1 frase (4 bar) b. Jumlah frase = 2 frase (8 bar) c. Jumlah frase = 3 frase (12 bar) d. Jumlah frase = 4 frase (16 bar) 6. Pengujian 6. Aransemen Lagu Pengujian dilakukan dengan target batas nilai sebesar 3000, dan N Populasi, N Persilangan dan N Mutasi menggunakan nilai optimal dari hasil pengujian nomor 1 3. Lagu yang diuji adalah sebagai berikut a. Canon in D karya Pachelbel b. Twinkle Twinkle Little Star c. Symphony No 9 karya Ludwig van Beethoven d. Mary Had A Little Lamb 7. Pengujian 7. Sifat Konvergensi Pengujian dilakukan dengan menggambarkan nilai fitness terbaik di setiap generasi untuk Pengujian 6 ke dalam bentuk diagram. 5.4 Hasil dan Analisis Pengujian Pengujian 1. Parameter N Populasi Pengujian N Populasi dilakukan terhadap frase Canon In D dengan batas nilai sebesar 2700, batas generasi sebesar 10000, N Persilangan sebesar 50% dan N Mutasi sebesar 50%. Gambar V.1 adalah bentuk diagram dari hasil pengujian. Nilai N Populasi sebesar 1000 kromosom menghasilkan jumlah generasi yang secara relatif paling sedikit, sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai tersebut adalah nilai optimal untuk parameter N Populasi. V-4

5 Gambar V.1 Diagram Hasil Pengujian N Populasi terhadap Jumlah Generasi Diagram hasil pengujian pada Gambar V.1 menunjukkan bahwa relatif jumlah generasi berbanding terbalik dengan nilai N Populasi. Analisis terhadap hasil tersebut adalah bahwa semakin besar nilai N Populasi (jumlah kromosom dalam satu generasi), variasi kromosom yang diproses akan semakin luas dan kemungkinan ditemukannya solusi optimal akan semakin besar dan cepat Pengujian 2. Parameter N Persilangan Pengujian N Persilangan dilakukan terhadap frase Canon In D dengan batas nilai sebesar 2700, batas generasi sebesar 10000, N Populasi sebesar 500 kromosom dan N Mutasi sebesar 50%. Gambar V.2 adalah bentuk diagram dari hasil pengujian. Nilai N Persilangan sebesar 100% menghasilkan jumlah generasi yang paling sedikit di antara nilai lain. Dapat disimpulkan bahwa 100% adalah nilai optimal untuk parameter N Persilangan. Diagram hasil pengujian pada Gambar V.2 menunjukkan bahwa nilai N Persilangan memiliki kecenderungan berbanding terbalik dengan jumlah generasi. Analisis terhadap hasil tersebut adalah bahwa operasi persilangan akan menghasilkan variasi kromosom baru sehingga dapat mempercepat ditemukannya solusi Gambar V.2 Diagram Hasil Pengujian N Persilangan terhadap Jumlah Generasi V-5

6 5.4.3 Pengujian 3. Parameter N Mutasi Pengujian N Mutasi dilakukan terhadap frase Canon In D dengan batas nilai sebesar 2700, batas generasi sebesar 10000, N Populasi sebesar 500 kromosom dan N Persilangan sebesar 50%. Gambar V.3 adalah bentuk diagram dari hasil pengujian. Nilai N Mutasi sebesar 100% menghasilkan jumlah generasi yang paling sedikit di antara nilai lain. Dapat disimpulkan bahwa 100% adalah nilai optimal untuk parameter N Mutasi. Gambar V.3 Diagram Hasil Pengujian N Mutasi terhadap Jumlah Generasi Diagram hasil pengujian pada Gambar V.3 menunjukkan bahwa jumlah generasi memiliki kecenderungan berbanding terbalik dengan nilai N Mutasi. Analisis terhadap hasil tersebut adalah bahwa semakin besar nilai N Mutasi maka jumlah variasi kromosom hasil mutasi akan semakin besar dan kemungkinan ditemukannya solusi optimal akan semakin besar dan cepat Pengujian 4. Parameter Batas Nilai Pengujian Batas Nilai dilakukan terhadap frase Canon In D dengan batas generasi sebesar dan nilai parameter optimal, yaitu N Populasi sebesar 1000 kromosom, N Persilangan sebesar 100%, dan N Mutasi sebesar 100%. Gambar V.4 Diagram Hasil Pengujian Batas Nilai terhadap Jumlah Generasi V-6

7 Gambar V.4 adalah bentuk diagram dari hasil pengujian batas nilai terhadap jumlah generasi. Hasil aransemen dari masing-masing batas nilai dapat dilihat di Lampiran F. Dari Gambar V.4 terlihat bahwa semakin tinggi batas nilai yang ditargetkan, jumlah generasi selama proses aransemen akan semakin besar. Setiap generasi memiliki waktu pemrosesan, sehingga semakin besar jumlah generasi maka waktu pemrosesan akan semakin panjang. Dilihat dari hasil aransemen yang berada di Lampiran F, aransemen akan terdengar semakin baik jika nilai fitness semakin tinggi. Berdasarkan pengujian tersebut, nilai fitness sebesar 2100, 2400, 2700 dan 3000 dapat menjadi nilai standar untuk kategori kualitas aransemen. Kategori kualitas tersebut adalah sebagai berikut. 1. Kategori Sangat Baik memiliki nilai fitness lebih besar dari Kategori Baik memiliki jangkauan nilai fitness antara 2700 hingga Kategori Sedang memiliki jangkauan nilai fitness antara 2400 hingga Kategori Kurang Baik memiliki nilai fitness lebih kecil dari Pengujian 5. Parameter Jumlah Frase Pengujian Jumlah Frase dilakukan terhadap lagu Symphony No 9. Batas generasi sebesar 10000, batas nilai sebesar 2800 dan nilai parameter optimal sesuai hasil pengujian yang telah dilakukan, yaitu N Populasi sebesar 1000 kromosom, N Persilangan sebesar 100%, dan N Mutasi sebesar 100%. Gambar V.5 merupakan diagram hasil pengujian jumlah frase terhadap jumlah generasi. Dari Gambar V.5 terlihat bahwa semakin panjang frase masukan, jumlah generasi yang diproses akan semakin besar. Hal ini menunjukkan bahwa performansi perangkat lunak akan semakin baik saat melodi masukan berjumlah satu frase untuk satu kali pemrosesan. Oleh karena itu, untuk melakukan aransemen satu lagu secara efektif, sebaiknya dilakukan dengan membagi menjadi frase-frase (biasanya satu frase terdiri dari empat bar), memproses setiap frase dengan GAMA dan kemudian menyatukan frase-frase hasil aransemen menjadi satu lagu utuh. V-7

8 Pengujian Jumlah Frase terhadap Jumlah Generasi Jumlah Generasi (4 bar) 2 (8 bar) 3 (12 bar) 4 (16 bar) Jumlah Frase Pengujian 1 Gambar V.5 Diagram Hasil Pengujian Jumlah Frase terhadap Jumlah Generasi Pengujian 6. Aransemen Lagu Pengujian Aransemen Lagu dilakukan dengan batas generasi sebesar 10000, batas nilai sebesar 3000 dan nilai parameter optimal, yaitu N Populasi sebesar 1000 kromosom, N Persilangan sebesar 100%, dan N Mutasi sebesar 100%. Tabel V-2 menggambarkan hasil Pengujian Aransemen Lagu. Partitur hasil aransemen tertera dalam Lampiran G. Tabel V-2 Hasil Pengujian Aransemen Lagu Batas Nilai : 3000 Batas Generasi : N Populasi : 1000 N Persilangan : 100 % N Mutasi : 100 % Lagu Generasi Akhir Nilai Akhir Canon In D Twinkle Twinkle Little Star Symphony No Mary Had a Little Lamb Dilihat dari Tabel V-2 jumlah generasi dalam Pengujian Aransemen Lagu memiliki rentang yang besar hingga mencapai batas nilai. Untuk lagu Symphony No 9 nilai fitness terbaik hanya mencapai 2892 di generasi maksimal. Dari hasil aransemen, terlihat bahwa hampir di setiap ketukan seperenambelas terdiri dari tiga hingga empat nada harmoni di masing-masing paranada. Nada melodi terdengar jelas dan dominan. Analisis terhadap hasil Pengujian Aransemen Lagu adalah setiap lagu masukan memiliki tingkat kesulitan masing-masing untuk diaransemen sehingga jumlah generasi yang diproses juga berbeda-beda. Untuk lagu Symphony No 9 terjadi karena melodi masukan berjumlah empat frase sehingga memerlukan jumlah generasi yang lebih besar dari generasi maksimal untuk mencapai batas nilai. V-8

9 Nada melodi yang terdengar jelas dan dominan, dan adanya nada harmoni dengan posisi dan jumlah yang sesuai menandakan bahwa hasil aransemen telah memenuhi aspek vertikal musik, mencakup teori melodi, teori harmoni dan teori instrumen. Namun hasil aransemen masih terdengar monoton karena masih belum memenuhi aspek horizontal musik Pengujian 7. Sifat Konvergensi Pengujian Sifat Konvergensi dilakukan dengan menganalisis nilai fitness tertinggi setiap generasi pada Pengujian Aransemen Lagu. Gambar V.6 merupakan diagram konvergensi nilai fitness menuju batas nilai. Diagram tersebut menunjukkan bahwa nilai fitness selalu meningkat seiring dengan bertambahnya generasi menuju batas nilai. Hal ini dapat terjadi karena mengaplikasikan sifat seleksi natural dalam membangun populasi baru, sehingga kromosom di populasi baru selalu relatif lebih baik dari populasi lama. Gambar V.6 Diagram Konvergensi Nilai Fitness V-9