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; Musik dan Aransemen Musik; Prinsip Penilaian Aransemen Musik; dan MusicXML. 2.1 Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan (JST) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang meniru cara kerja jaringan saraf makhluk hidup. Jaringan saraf tiruan (artificial neural network) merupakan jaringan dari banyak unit pemroses kecil (yang disebut neuron) yang masing-masing melakukan proses sederhana, yang ketika digabungkan akan menghasilkan perilaku yang kompleks. Jaringan saraf tiruan dapat digunakan sebagai alat untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara masukan (input) dan keluaran (input) pada sebuah sistem untuk menemukan pola-pola pada data [HER06]. Jaringan saraf tiruan dibuat berdasarkan model biologis otak manusia. Kemampuan komputer sudah melampaui otak manusia dalam hal komputasi numerik, tetapi otak manusia dapat mengerjakan persoalan lainnya secara lebih cepat dan akurat, misalnya pada persoalan pengenalan wajah, persoalan klasifikasi, dan persoalan penarikan keputusan. Oleh karena itu, dilakukanlah riset yang mencoba memodelkan proses yang terjadi di otak manusia. Riset-riset tersebut menghasilkan sebuah model matematis yang disebut jaringan saraf tiruan (artificial neural network) atau sering juga disebut simulated neural network atau hanya jaringan saraf (neural network). Otak manusia terdiri dari lebih dari 10 11 sel saraf yang disebut neuron. Masingmasing sel saraf ini terdiri atas empat komponen dasar, yaitu dendrit, soma (badan sel) dan akson. Terdapat tiga macam neuron, yaitu neuron sensori, asosiasi dan motor [STO05]. Masing-masing neuron terhubung dengan 200.000 hubungan melalui dendrit ke neuron lain pada otak. Dendrit menerima impuls dari neuron lain atau dari reseptor (bagian dari sistem pengindera yang mengirimkan impuls ketika dirangsang). II-1
II-2 Sebagian besar neuron memiliki beberapa dendrit pendek, kecuali neuron sensori yang hanya memiliki satu dendrit panjang. Dendrit panjang tersebut disebut dendron. Badan sel adalah bagian dari neuron yang di dalamnya terdapat nukelus (inti sel) dan sebagian besar sitoplasma sel. Masing-masing neuron mempunyai akson, yaitu serabut saraf tunggal panjang yang membawa impuls dari badan sel. Akson akan menyampaikan impuls tersebut ke efektor (otot atau kelenjar) atau ke dendrit dari neuron lain. Daerah sempit tempat bertemunya akson dengan dendrit neuron lain disebut sinapsis. Pada celah sinapsis ini, impuls diteruskan ke dendrit sel lain dengan menggunakan zat kimia yang disebut neurotransmitter. Neuron sensori atau disebut juga neuron aferen merupakan neuron yang membawa impuls saraf. Ujung-ujung dendron (dendrit panjang) beberapa neuron sensori membentuk reseptor-reseptor di seluruh tubuh, yang mengirimkan impuls ke neuron ketika dirangsang. Kemudian reseptor akan terhubung dan mengantarkan impuls ke otak manusia melalui beberapa neuron sensori. Gambar II.1. Neuron Sensori [STO05] Neuron asosiasi, yang disebut juga neuron penghubung atau interneuron merupakan neuron dengan jumlah paling banyak di otak dan sumsum tulang belakang. Neuron asosiasi ini terlibat dalam penerimaan input dari neuron sensori, penerjemahan input tersebut menjadi informasi serta penyampaian impuls ke neuron motor untuk melakukan gerakan/aksi.
II-3 Gambar II.2. Neuron Asosiasi [STO05] Neuron motor, disebut juga neuron aferen merupakan neuron yang membawa impuls saraf dari otak dan sumsum tulang belakang. Ujung akson neuron motor membentuk sambungan dengan otot atau kelenjar. Impuls yang dibawa oleh neuron motor dari neuron asosiasi akan merangsang organ-organ tubuh ini untuk bekerja. Gambar II.3. Neuron Motor [STO05] Otak manusia bekerja dengan meneruskan impuls yang didapat dari neuron sensori ke neuron asosiasi dan kemudian menuju ke neuron motor. Hubungan antara neuronneuron yang sangat banyak itu dapat menguatkan ataupun melemahkan, bahkan dapat terbentuk hubungan baru ataupun putus hubungan antara neruon-neuron tersebut, sesuai dengan aktivitas pada otak manusia. Pada awal pertumbuhan anak, perubahan yang terjadi pada keterhubungan neuron tersebut sangat banyak, seiring dengan pembelajaran yang dilakukan anak terhadap lingkungan sekitarnya. Saat manusia berkembang menjadi dewasa, hubungan antar neuron-neuron pada otaknya telah mampu membuatnya dapat berjalan, membaca,
mendengar, mengambil keputusan, dan hal lain yang dapat dilakukan oleh manusia dewasa. II-4 2.1.1 Model Umum Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan dibuat berdasarkan model saraf manusia, tetapi dengan bagianbagian yang lebih sederhana. Komponen terkecil dari jaringan saraf tiruan adalah unit atau disebut juga neuron, layaknya neuron pada jaringan saraf manusia. Model matematis dari neuron dapat dilihat pada Gambar II.4. Model matematis ini diperkenalkan oleh Bernard Widrow di [WID60]. Masukan dan bobot merupakan model matematis dari dendrit, penjumlahan serta fungsi pengaktif merupakan model matematis dari soma (badan sel), serta keluaran merupakan model matematis dari akson. Gambar II.4. Model Matematis Neuron [WIK07] Setiap jalur nilai masukan ke neuron mempunyai bobot, dan terdapat satu jalur masukan tambahan yang bukan merupakan jalur masukan, yaitu jalur ke-0. Jalur ke-0 ini dapat berfungsi sebagai nilai koreksi atau dapat juga berfungsi sebagai nilai threshold (nilai ambang batas). Impuls pada sistem saraf manusia dimodelkan sebagai nilai yang dimasukkan melalui jalur nilai masukan ke dalam model neuron. Nilai pada setiap jalur masukan akan dikalikan dengan bobot jalur, dan kemudian dijumlahkan. Nilai yang dihasilkan dari penjumlahan seluruh masukan tersebut dapat berada pada range yang sangat besar sehingga akan mempersulit pengolahan selanjutnya. Untuk menghindari hal tersebut, nilai hasil penjumlahan akan diproses terlebih dulu dengan menggunakan sebuah fungsi (phi) yang disebut fungsi aktivasi, atau fungsi
sinapsis (fungsi aktivasi sering dianalogikan dengan sinapsis). Penghitungan nilai hasil dapat dituliskan secara matematis sebagai berikut: II-5 y k m u y k 0 x i w ki... (II.1) Proses pembelajaran pada suatu neuron dilakukan dengan mengkoreksi nilai bobot setiap masukan (w i ) sesuai dengan pembelajaran yang diberikan. Bentuk data pembelajaran adalah berupa pasangan vektor nilai masukan ke neuron dan nilai target keluaran (t). Nilai masukan akan dimasukkan ke dalam neuron, dan menghasilkan nilai keluaran (y). Kesalahan dari nilai keluaran yang dihasilkan dihitung, dan nilai bobot w untuk setiap masukan diperbarui menggunakan: w i w i w i...(ii.2) dimana w i t y x i...(ii.3) Dimana adalah kecepatan pembelajaran, yaitu seberapa besar bobot w terbarui pada setiap langkah pembelajaran. Proses ini dilakukan berulang-ulang dengan data pembelajaran yang berbeda. Pada akhirnya, bobot nilai masukan akan berisi nilai bobot yang sesuai. Sebuah jaringan saraf tiruan terdiri dari banyak neuron yang saling terhubung dalam jaringan yang rumit. Pada jaringan saraf tiruan juga terdapat tiga jenis neuron, yaitu neuron masukan, neuron tersembunyi, serta neuron keluaran. Neuron masukan merupakan neuron yang berfungsi seperti neuron sensori, yaitu menerima nilai masukan. Biasanya sebuah neuron masukan hanya merepresentasikan sebuah input ke jaringan saraf tiruan. Tugas utama neuron masukan adalah memastikan bahwa nilai masukan yang masuk pada jaringan saraf tiruan merupakan nilai yang dapat diterima dan diproses oleh neuron lainnya, baik neuron tersembunyi maupun neuron keluaran. Neuron tersembunyi berfungsi seperti neuron asosiasi. Neuron jenis ini berfungsi menerima nilai masukan dari neuron-neuron masukan atau neuron tersembunyi lainnya, memproses nilai-nilai masukan tersebut, dan kemudian meneruskan hasilnya
II-6 ke neuron keluaran atau ke neuron tersembunyi lainnya. Kemampuan jaringan saraf tiruan untuk mengaproksimasi berbagai macam fungsi target sebagian besar disumbang oleh keberadaan neuron tersembunyi ini. Neuron keluaran merupakan neuron yang memiliki fungsi seperti neuron motor. Neuron jenis ini berfungsi menerima output dari neuron-neuron tersembunyi, kemudian memprosesnya sehingga menghasilkan nilai keluaran. Nilai yang dikeluarkan oleh neuron keluaran menjadi nilai output dari jaringan saraf tiruan. Nilai keluaran tersebut dapat disimpan atau dapat juga dihubungkan dengan sistem lain yang akan melakukan aksi tertentu. Proses pembelajaran yang dilakukan terhadap jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak neuron merupakan pengembangan dari pembelajaran satu neuron. 2.1.2 Karakteristik Jaringan Saraf Tiruan Dengan struktur dasar seperti yang dijelaskan pada bagian sebelumnya, algoritma jaringan saraf tiruan memiliki karakteristik-karakteristik sebagai berikut [MIT97]: 1. Masukan dapat berupa nilai diskrit atau real yang memiliki banyak dimensi 2. Keluaran berupa vektor yang terdiri dari beberapa nilai diskrit atau real 3. Dapat mempelajari permasalahan secara black box, dengan hanya mengetahui nilai masukan serta keluarannya saja. 4. Mampu menangani pembelajaran terhadap data yang memiliki derau (noise) 5. Bentuk dari fungsi target pembelajaran tidak diketahui, karena hanya berupa bobot-bobot nilai masukan pada setiap neuron. 6. Karena harus mengubah banyak nilai bobot pada proses pembelajaran, maka waktu pembelajaran menjadi lama, sehingga tidak cocok untuk masalah-masalah yang memerlukan waktu cepat dalam pembelajaran. 7. Jaringan saraf tiruan hasil pembelajaran tiruan dapat dijalankan dengan cepat.
2.1.3 Jenis Jaringan Saraf Tiruan II-7 Terdapat berbagai model jaringan saraf tiruan, yang dikelompokkan menjadi empat jenis, yaitu: 1. Jaringan saraf tiruan feedforward. Jenis ini mencakup semua model jaringan saraf tiruan yang bersifat acyclic, yaitu hanya bisa menyampaikan informasi searah dari neuron masukan ke neuron keluaran. Contoh model dari jenis ini adalah singlelayer perceptron, multi-layer perceptron, ADALINE, RBF (Radial Basis Function) dan Kohonen self-organizing map. Jenis ini merupakan jenis yang paling sederhana dibandingkan jenis-jenis jaringan saraf tiruan lainnya. Jaringan saraf jenis ini mempunyai beberapa kelemahan, diantaranya, ketidakmampuannya untuk memproses dengan menyimpan informasi state, sehingga tidak mampu memproses masalah-masalah sekuensial. 2. Jaringan saraf tiruan rekurens. Berbeda dengan jaringan saraf tiruan feedforward, jaringan saraf tiruan rekurens menyampaikan informasi secara dua arah (mempunyai hubungan antar neuron yang cyclic). Contoh model yang termasuk jenis ini adalah simple recurrent network (disebut juga jaringan Elman), jaringan Hopfield, jaringan saraf stokastik, mesin Boltzmann. Jaringan saraf tiruan rekurens, dapat diaplikasikan pada masalah-masalah yang memerlukan pemrosesan secara sekuensial, yang memerlukan penyimpanan status. Umpan balik yang dihasilkan oleh hubungan siklik pada jaringan saraf tiruan rekurens memungkinkan masalah tersebut tertangani oleh jaringan saraf rekurens. 3. Jaringan saraf tiruan modular. Jenis ini berdasar pada kesimpulan riset biologi bahwa otak manusia tidak berfungsi sebagai satu jaringan yang sangat besar, tetapi sebagai kumpulan jaringan-jaringan kecil. Contoh model jenis ini adalah committee of machines dan associative neural network. 4. Jenis lainnya mencakup model-model lain yang tidak tercakup pada tiga jenis jaringan saraf tiruan di atas, seperti holographic associative memory, instantaneously trained networks, spiking neural networks.
II-8 2.1.4 Fungsi Aktivasi Seperti telah disebutkan pada bagian sebelumnya, fungsi aktivasi adalah fungsi yang mentransformasikan nilai penjumlahan menjadi sebuah nilai yang dapat diproses lebih lanjut. Terdapat beberapa fungsi aktivasi yang umum digunakan, yaitu fungsi aktivasi step dan sigmoid. Fungsi aktivasi step banyak digunakan karena sifatnya yang sederhana, yaitu menghasilkan nilai biner. Fungsi aktivasi step didefinisikan sebagai berikut: y u 1 jikau 0 jikau... (II.4) Terdapat pula varian dari fungsi aktivasi step yang mengembalikan nilai 1 dan -1, alih-alih 1 dan 0. Fungsi step hanya dapat digunakan jika keluaran yang diinginkan berupa nilai biner 1 dan 0 saja (atau 1 dan -1). Fungsi aktivasi yang biasa digunakan untuk keluaran yang berupa nilai rentang adalah fungsi sigmoid. Terdapat dua bentuk fungsi sigmoid yang sering digunakan, yaitu fungsi sigmoid biner (binary sigmoid function) atau disebut juga fungsi sigmoid unipolar (unipolar sigmoid function) yang menghasilkan nilai rentang antara 0 dan 1, dan fungsi sigmoid bipolar (bipolar sigmoid function) yang menghasilkan nilai rentang antara -1 dan 1. Bentuk fungsi sigmoid unipolar (unipolar sigmoid function) adalah sebagai berikut [MIT97]: y u 1 1 e u... (II.5) Dalam melakukan pelatihan terhadap jaringan saraf tiruan yang menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, misalnya dengan algoritma propagasi balik (backpropagation), diperlukan diferensial dari fungsi aktivasi. Nilai diferensial dari persamaan (II.5) adalah [PUR06]: ' u u 1 u...(ii.6) Sedangkan bentuk fungsi sigmoid bipolar (bipolar sigmoid function) adalah sebagai berikut [PUR06]:
y u II-9 2 1 e u 1... (II.7) nilai diferensial dari persamaan (II.7) adalah: ' u 1 2 1 u 1 u... (II.8) Penurunan nilai diferensial dapat dilihat pada LAMPIRAN A Penurunan Fungsi Aktivasi. 2.1.5 Metode Pelatihan Backpropagation Proses pembelajaran pada jaringan saraf tiruan dilakukan seperti analogi pembelajaran pada jaringan saraf manusia, yaitu dengan mengubah bobot nilai masukan pada setiap neuron yang ada. Terdapat tiga paradigma pembelajaran, yaitu pembelajaran terbimbing (supervised learning), pembelajaran tak terbimbing (unsupervised learning), serta pelatihan diperkuat (reinforced learning). Algoritma yang dipakai pada pembelajaran bervariasi tergantung pada model jaringan saraf tiruan yang digunakan (lihat subbab 2.1.2). Propagasi balik atau backpropagation merupakan teknik pembelajaran terbimbing yang dapat dipakai untuk melakukan pelatihan terhadap jaringan saraf tiruan. Struktur dasar metode propagasi balik dapat dilihat pada Algoritma II.1. Propagasi balik pertama kali dicetuskan oleh Paul Werbos pada tahun 1974, kemudian dikembangkan lebih lanjut pada tahun 1986 oleh David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton dan Ronald J. Williams. Metode propagasi balik pada awalnya dirancang untuk model jaringan saraf tiruan feedforward. Tetapi, pada perkembangannya, metode propagasi balik diadaptasi untuk pembelajaran pada model jaringan saraf tiruan lainnya. Pelatihan jaringan saraf tiruan dikatakan berhasil jika pelatihan konvergen, dan gagal jika pelatihan divergen. Suatu pelatihan dikatakan konvergen jika galat pada setiap iterasi pelatihan selalu mengecil, sampai pada titik dimana nilai bobot pada setiap neuron telah mencapai nilai yang paling baik untuk data pelatihan yang diberikan. Sebaliknya, pelatihan dikatakan divergen jika galat pada pelatihan tidak cenderung mengecil menuju sebuah titik tertentu.
II-10 BACKPROPAGATION (training_examples, η, n in, n out, n hidden ) Setiap data pelatihan berbentuk pasangan x, t dimana x adalah vektor nilai input ke jaringan saraf tiruan, dan t adalah vektor nilai output dari jaringan saraf tiruan. n in adalah jumlah masukan ke jaringan saraf tiruan, n hidden adalah jumlah unit pada lapis tersembunyi dan n out adalah jumlah unit keluaran. Masukan dari unit i ke unit j ditulis sebagai x ji, dan bobot dari unit i ke unit j ditulis sebagai w ji. Buat sebuah jaringan saraf tiruan feedforward dengan n in buah input, n hidden unit pada lapis tersembunyi, dan n out buah unit keluaran. Inisiasi semua bobot pada jaringan saraf tiruan dengan nilai acak yang kecil (antara -0,05 dan 0,05). Sampai kondisi selesai dipenuhi, lakukan Untuk setiap pasangan x, t, lakukan Lewatkan input melalui jaringan saraf tiruan: 1. Masukkan x ke jaringan saraf turan dan hitung keluaran o u untuk setiap unit u pada jaringan saraf tiruan. Teruskan galat melalui jaringan saraf tiruan ke arah belakang 2. Untuk setiap unit keluaran dari jaringan saraf tiruan, k, hitung galatnya k ' o k t k o k 3. Untuk setiap unit tersembunyi h, hitung galatnya h h ' o h k outputs w k h k 4. Perbarui setiap bobot w ji w ji w ji w j i dimana w j i j x j i Algoritma II.1. Backpropagation 2.1.6 Pengujian Jaringan Saraf Tiruan Perhitungan galat merupakan pengukuran bagaiamana jaringan saraf tiruan dapat belajar dengan baik. Perhitungan galat ini merupakan pengukuran ketepatan jaringan saraf tiruan terhadap data target pembelajaran. Galat pada keluaran jaringan saraf tiruan merupakan selisih antara keluaran sebenarnya (current output) dengan keluaran
II-11 yang diinginkan (desired output) dari masukan data tertentu. Pada proses pembelajaran, data yang menjadi pembanding adalah data pembelajaran, sedangkan pada proses pengujian, data yang dipakai adalah data uji. Jumlah galat pada jaringan saraf tiruan dapat dihitung dengan menggunakan jumlah galat kuadrat (SSE sum of squared error), atau rata-rata galat kuadrat (MSE mean square error) ataupun dengan menggunakan akar rata-rata galat kuadrat (RMSE root mean square error). Berikut ini adalah cara menghitung SSE, MSE dan RMSE untuk kumpulan data d, pada jaringan saraf tiruan dengan kumpulan neuron keluaran outputs: SSE d k outputs t k o k 2... (II.9) MSE d k outputs t k o k 2 n d n outputs... (II.10) RMSE d k outputs t k o k 2 n d n outputs... (II.11) Dengan: t k adalah nilai target pada neuron keluaran ke-k o k adalah nilai output pada neuron keluaran ke-k n d adalah jumlah data pembelajaran, dan n output adalah jumlah neuron keluaran 2.1.7 Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan dapat diaplikasikan ke berbagai macam persoalan. Secara umum, langkah pembuatan jaringan saraf tiruan untuk suatu aplikasi adalah seperti pada Gambar II.5 [HER06].
II-12 1. Kumpulkan data 2. Pisahkan data untuk pelatihan& pengujian 3. Tentukan struktur jaringan 4. Pilih algoritma pembelajaran 5. Inisiasi parameter jaringan 6. Inputkan data pelatihan 7. Pelatihan(perbarui bobot) 8. Pengujian 9. Implementasi jaringan saraf tiruan Gambar II.5. Langkah Pengaplikasian Jaringan Saraf Tiruan [HER06] Langkah pertama adalah pengumpulan data untuk pelatihan dan pengujian jaringan saraf tiruan. Semakin banyak data dapat diperoleh, semakin baik jaringan dapat menyelesaikan masalah. Data yang diperoleh dibagi menjadi 2 bagian pada langkah ke dua, yaitu data pengujian dan data pelatihan. Selanjutnya, dilakukan pemilihan struktur jaringan dan algoritma pelatihan. Banyaknya neuron masukan dan neuron keluaran pada jaringan saraf tiruan disesuaikan dengan masalah yang akan diselesaikan. Langkah berikutnya adalah untuk menentukan parameter jaringan saraf tiruan seperti learning rate dan momentum. Selanjutnya dilakukanlah pelatihan dengan menggunakan data pelatihan sampai menemukan titik konvergensinya. Konvergensi ditandai dengan tercapainya galat yang diinginkan. Jika tidak dapat mencapai konvergensi, maka dapat diulangi dari langkah 5. Setelah dilakukan pengujian pada langkah ke-8, maka jaringan saraf tiruan dapat diimplementasikan sebagai sebuah sistem untuk menyelesaikan masalah. Jika pengujian menghasilkan kesimpulan bahwa jaringan saraf tiruan tidak memadai, proses dapat diulang dari langkah-langkah sebelumnya:
1. Ulangi pelatihan (langkah 7) II-13 2. Ganti parameter jaringan saraf tiruan dengan nilai lain (langkah 5) 3. Pilih algoritma pembelajaran yang lain (langkah 4) 4. Perbaharui struktur, misalnya dengan mengubah jumlah neuron tersembunyi (langkah 3) 5. Pisahkan ulang data (langkah 2) 6. Perbanyak data (langkah 1) 2.2 Musik dan Aransemen Musik Secara umum musik adalah seni, hiburan dan aktivitas manusia yang melibatkan suara-suara yang teratur. Secara khusus, musik diartikan sebagai ilmu dan seni suara, yaitu berupa bentuk dan sinkronisasi suara-suara yang membentuk harmoni nada-nada sehingga terdengar estetik [KLE07]. Elemen terkecil dari musik adalah nada. Nada adalah suara yang memiliki nilai frekuensi tertentu. Dalam musik, nada berada pada ruang dua dimensi, dimensi vertikal dan horizontal. Dimensi vertikal atau dimensi nada menyatakan nada-nada yang ada atau berbunyi pada suatu waktu tertentu. Dimensi horizontal atau dimensi waktu adalah bagaimana nada-nada tersebut berubah sejalan dengan waktu. Musik dituliskan dalam partitur musik. Dalam partitur, nada-nada dituliskan sebagai not-not pada garis paranada (staff). Selain not-not, partitur juga terdiri dari simbolsimbol dan tulisan-tulisan yang merepresentasikan musik. Notasi musik untuk merepresentasikan musik dapat dilihat pada LAMPIRAN C Notasi Musik. 2.2.1 Aransemen Musik Musik yang dirangkai dan memiliki makna disebut dengan lagu. Aransemen adalah proses membuat adaptasi dari suatu lagu. Hasil dari aransemen masih mempertahankan karakteristik dari lagu asal walaupun terjadi perubahan-perubahan di beberapa bagian. Perubahan dalam aransemen dapat dilakukan dengan beberapa cara, yaitu [KAW75]:
II-14 1. Menambah bagian baru ke sebuah lagu, misalnya bagian intro, interlude atau ending. 2. Mengubah melodi pada bagian tertentu di sebuah lagu, misalnya dengan menyisipkan not-not ke dalam lagu dan mengubah not-not yang sudah ada. 3. Mengubah irama lagu, misalnya membuat suatu lagu menjadi berirama swing. 4. Menambahkan harmoni pada lagu, dengan menyisipkan nada-nada pada lagu. Dasar proses pembuatan aransemen dapat dirumuskan menjadi beberapa teori, diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Teori Melodi Melodi adalah sebaris nada utama yang menjadi karakteristik dari sebuah lagu. Karakteristik melodi dalam suatu waktu harus dipertahankan karena perubahan karakteristik melodi akan menyebabkan berubahnya karakteristik lagu asal [KAW75]. 2. Teori Harmoni Teori harmoni adalah teori mengenai harmoni antar nada-nada, misalnya teori interval, akor (chord), dan pergerakan akor (chord progression) [KAW75]. Teori interval mendefinisikan hubungan harmoni antar dua nada, biasanya disebut disonan dan konsonan. Pada awalnya, konsonan digunakan untuk menandai interval yang stabil, enak dan kuat, sedangkan disonan sebaliknya. Tetapi, saat ini penilaian tersebut dianggap tidak relevan, karena penilaian stabil, baik dan kuat dianggap relatif. Akor (chord) adalah perpaduan tiga atau lebih nada secara bersamaan [JON74]. Akor dasar, yang terdiri dari tiga nada disebut triad. Akor lain dapat diturunkan dari akor dasar tersebut, dengan ditambahi nada-nada lain yang memiliki interval tertentu. 3. Teori Contrapunt Contrapunt (sering disebut juga counterpoint, contramelody atau counter line) berasal dari bahasa Latin contrapunctum yang berarti nada melawan nada [BEL00]. Dalam istilah musik, contrapunt berarti satu suara yang ditambahkan ke
II-15 suatu lagu yang dijadikan lawan terhadap melodi, sehingga menjadi kombinasi yang simultan. 4. Teori Instrumentasi Teknik aransemen sangat bergantung pada instrumentasinya, yaitu karakteristik dari alat musik yang dituju. Karakteristik alat musik meliputi warna suara, bagaimana cara memainkan, jangkauan nada, jumlah maksimal nada yang dapat dimainkan dalam satu waktu, ekspresi musik yang dapat dilakukan, dan lain-lain. 2.2.2 Prinsip Penilaian Aransemen Musik Pembuatan aransemen berdasarkan teori-teori aransemen yang dijelaskan pada bagian tersebut kemungkinan besar akan menghasilkan aransemen yang bagus. Tidak tertutup kemungkinan bahwa sebuah aransemen yang dibuat tidak berdasarkan teori tersebut juga dapat menjadi aransemen yang bagus. Penilaian hasil aransemen tidak mutlak bersifat teoritis. Penilaian aransemen juga bersifat personal, yaitu dapat berbeda-beda bergantung pada selera dan pendapat orang yang menilai. Oleh karena itu penilaian aransemen dapat dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Penilaian teoritis berdasarkan teori aransemen Penilaian dilakukan dengan cara mencocokkan kesesuaian hasil aransemen dengan teori yang mendasari aransemen. Prinsip yang dipakai adalah, semua aransemen bagus kecuali aransemen yang melanggar teori yang mendasari aransemen. Misalnya, berkaitan dengan karakteristik alat, sebuah aransemen mempunyai frasa yang mengandung deretan not yang jika dimainkan pada alat tersebut, suara yang dihasilkan akan aneh dan tidak enak. 2. Penilaian berdasarkan pendapat pribadi Penilaian kedua ini bertujuan menutup kelemahan yang ada pada penilaian yang pertama. Penilaian dilakukan dengan berdasar pada pendapat satu atau banyak orang mengenai kualitas hasil aransemen.
2.2.3 MusicXML II-16 MusicXML merupakan format penulisan musik yang digunakan pada Tugas Akhir ini sebagai format masukan untuk merepresentasikan musik. MusicXML merupakan format yang khusus dibuat untuk merepresentasikan partitur musik dan notasi musik. MusicXML dibangun sebagai format standar, mengingat tidak adanya format standar untuk merepresentasikan partitur musik dan notasi musik. Saat ini banyak perangkat lunak musik sudah mendukung MusicXML sebagai salah satu format yang dapat diolah. Beberapa mendukungnya secara native, yang lain mendukungnya melalui plug-in atau extension yang disediakan pengembangnya atau pihak ketiga. Sebagai alat bantu untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat berinteraksi dengan MusicXML, pustaka untuk mengakses MusicXML dapat dengan mudah ditemukan di internet. Salah satu pustaka untuk mengakses MusicXML adalah MusicXML Library (http://libmusicxml.sourceforge.net). Standar MusicXML dikembangkan dan dikelola oleh Recordare. Spesifikasi MusicXML dipublikasikan oleh Recordare di http://www.musicxml.org/xml.html dalam format XML DTD (Document Type Definition). Recordare mengeluarkan spesifikasi tersebut di bawah lisensi pemakaian MusicXML Document Type Definition Public License Version 1.02 yang mengizinkan penggunaan MusicXML secara bebas. Spesifikasi MusicXML terdiri atas beberapa berkas.dtd,.xsl, serta beberapa berkas pendukung. Berkas partwise.dtd dan timewise.dtd adalah dua DTD top-level dari spesifikasi MusicXML, yaitu spesifikasi penulisan musik dalam XML secara partwise (ketukan/bar dalam part/bagian) atau timewise (part/bagian dalam ketukan/bar). Format penulisan dokumen XML adalah hirarkis, sedangkan musik adalah 2-D. Partwise menuliskan musik dalam ranah 2-D tersebut menjadi hirarkis dengan menjadikan bagian-bagian partitur (misalnya bagian piano, bagian biola 1, biola 2) sebagai pembagi. Masing-masing bagian berisi bar-bar yang berisi not-not dan simbol musik lain. Sedangkan timewise menjadikan bar menjadi acuan. Bagianbagian musik dituliskan di dalam setiap bar. Berkas file.dtd lainnya berisi definisi setiap simbol musik yang dapat direpresentasikan oleh MusicXML (Lihat
II-17 LAMPIRAN B MusicXML). Algoritma II.2 berisi contoh representasi MusicXML untuk partitur sederhana pada Gambar II.6 [GOO01]. Gambar II.6. Contoh Partitur [GOO01] <?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="no"?> <!DOCTYPE score-partwise PUBLIC "-//Recordare//DTD MusicXML 0.5 Partwise//EN" "http://www.musicxml.org/dtds/partwise.dtd"> <score-partwise> <part-list> <score-part id="p1"> <part-name>music</part-name> </score-part> </part-list> <part id="p1"> <measure number="1"> <attributes> <divisions>1</divisions> <key> <fifths>0</fifths> </key> <time> <beats>4</beats> <beat-type>4</beat-type> </time> <clef> <sign>g</sign> <line>2</line> </clef> </attributes> <note> <pitch> <step>c</step> <octave>4</octave> </pitch> <duration>4</duration> <type>whole</type> </note> </measure> </part> </score-partwise> Algoritma II.2. Representasi MusicXML dari Contoh Partitur