TESIS ALI AKBAR NIM : (Program Studi Informatika)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB IV RANCANGAN GENERATOR MELODI

PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI

BAB III ANALISIS PERMASALAHAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MENILAI ARANSEMEN MUSIK

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang

Penggunaan Hidden Markov Model untuk Kompresi Kalimat

PENGURAIAN BAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN PENGURAI COLLINS TESIS. ROSA ARIANI SUKAMTO NIM : (Program Magister Informatika)

SMART BUSINESS PROCESS MANAGEMENT SYSTEM TESIS

Pembelajaran Mesin untuk Mempelajari Pola Improvisasi Musik Jazz

PENGEMBANGAN METODE PENGELOLAAN AIRTANAH DENGAN TEORI PERMAINAN (Studi Kasus Cekungan Air Tanah Salatiga) TESIS

KAJIAN KARAKTER FASADE BANGUNAN-BANGUNAN RUMAH TINGGAL KOLONIAL DI KAWASAN PERUMAHAN TJITAROEM PLEIN BANDUNG TESIS

KAJIAN POLA RANTAI PASOK PENGEMBANGAN PERUMAHAN TESIS ERY RADYA JUARTI NIM :

ANALISIS PEMANFAATAN SEQUENTIAL PATTERN UNTUK MENENTUKAN NODE ORDERING PADA ALGORITMA KONSTRUKSI STRUKTUR BAYESIAN NETWORK

PEMODELAN NILAI SATUAN UNIT APARTEMEN BERBASIS DATA TIGA DIMENSI TESIS SURYADI NIM :

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :

PEMBANGUNAN SISTEM CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN KODE FRAKTAL DARI DOKUMEN CITRA TESIS ARIF RAHMAN NIM :

Penerapan Teknik Support Vector Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan

ESTIMASI OUTSTANDING CLAIMS LIABILITY DAN ANALISIS SENSITIFITAS : MODEL PROBABILISTIC TREND FAMILY (PTF) TESIS ARIF HERLAMBANG NIM :

STRATEGI MINIMASI RE-WORK PRODUKSI KURSI DI PT. SUBUR MANDIRI DENGAN PENDEKATAN DMAIC

METODE MENENTUKAN PRIORITAS DALAM ANALYTIC HIERARCHY PROCESS MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PROYEK

LAPORAN SKRIPSI DATA MINING PENENTUAN LAGU DANGDUT TERLARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Oleh : VINA KHILMIYATI

ANALISIS SPASIAL DENGAN SEMIVARIOGRAM MODEL BOLA (Studi Kasus : Nilai Ujian Nasional Sekolah Menengah Kejuruan di Bandar Lampung) TESIS TRI WIBAWANTO

PEMILIHAN LOKASI GUDANG PT. HPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE CENTER OF GRAVITY DAN TRANSPORTASI TESIS K A R N A

INVERSI SEISMIK MODEL BASED DAN BANDLIMITED UNTUK PENDEKATAN NILAI IMPEDANSI AKUSTIK TESIS

Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Sistem Klasifikasi Emosi Musik Otomatis TUGAS AKHIR

PENYUSUNAN METODOLOGI PELAKSANAAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI UNTUK PEMERINTAHAN TESIS

ABSTRAK. Kata Kunci : Algoritma Genetika, Pemrosesan Bahasa Alami, Twiter, Tweet, Semantic Relatedness. Universitas Kristen Maranatha

PEMILIHAN DAN PENGEMBANGAN SISTEM MANAJEMEN JARINGAN ENTERPRISE OPEN SOURCE BERBASIS PROTOKOL SNMP DAN FRAMEWORK STANDAR FCAPS TESIS

SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS METODA FISHERFACE TUGAS AKHIR. Febrian Ardiyanto NIM :

THESIS KLASTERISASI HARGA SAHAM DAN KOMODITAS MENGGUNAKAN METODE HYBRID KLASTERISASI. Halim Budi Santoso

ABSTRAK PENGEMBANGAN SUFFIX TREE CLUSTERING UNTUK COMPARATIVE TEXT MINING. Oleh KUSMAYA NIM :

OPTIMASI PASOKAN GAS BUMI MENGGUNAKAN ANALISIS INPUT-OUTPUT TESIS. JATI ARIE WIBOWO NIM : Program Studi Teknik Perminyakan

ALJABAR ATAS SUATU LAPANGAN DAN DUALISASINYA TESIS. Edi Kurniadi NIM : Program Studi Matematika

STUDI PEMANFAATAN BATUBARA DI PABRIK PUPUK

PEMBUATAN SISTEM INFORMASI BERBASIS WEB LOKAL BANK TABUNGAN NEGARA SURAKARTA TUGAS AKHIR

IMPLEMENTASI METODE BUDGETOPTIMIZED DALAM FITUR PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA PT.TOTAL PRINT TUGAS AKHIR FIRDAUS ANGGA DEWANGGA

STABILITAS PORTAL BIDANG

Ali Akbar NIM : Program Studi Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung

PERBANDINGAN KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DENGAN METODE OBJECT-BASED DAN PIXEL- BASED

TESIS. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Derajat Magister Program Studi Pendidikan Sains Minat Utama: Pendidikan Kimia

RESPONS STRUKTUR PIER DAN PIERHEAD JEMBATAN CAWANG PRIOK TERHADAP BEBAN GEMPA SESUAI SNI GEMPA 1726 TAHUN 2003 DAN TERHADAP BEBAN LALU LINTAS TESIS

FLUTTER PADA T TAIL PLATE-KOMPOSIT THESIS

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI

Pengamanan Situs dengan Enkripsi Head dan Body HTML Menggunakan Algoritma RC4

PERANGKAT LUNAK PENDUKUNG ESTIMASI BIAYA PRODUKSI DENGAN METODE K-MEANS DAN MULTIPLE LINEAR REGRESSION PADA SISTEM PRODUKSI JOB ORDER TESIS

INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

Sistem Pakar Diagnosis dan Terapi Penyakit Umum dengan Induct/MCRDR

PERANCANGAN PENGENDALI PID DIGITAL DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN FPGA

ANALISIS STATIK DAN DINAMIK KARAKTERISASI RESERVOIR BATUPASIR SERPIHAN FORMASI BEKASAP UNTUK PENGEMBANGAN LAPANGAN MINYAK PUNGUT

ITERATIVE LEARNING CONTROL UNTUK PLANT NONLINEAR DENGAN FASE NONMINIMUM TESIS. IBNU HADI NIM : Program Studi Matematika

ANALISIS KINERJA DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA KOMPRESI ARITHMETIC CODING PADA FILE TEKS DAN CITRA DIGITAL SKRIPSI SARIFAH

Sistem Penganalisis Data Laporan Keuangan dengan Metode Rasio pada Organisasi Nirlaba (Studi Kasus : ITB BHMN)

PEMBANGUNAN APLIKASI PEMBANGKIT PLAYLIST LAGU OTOMATIS BERBASIS RULES

KAJIAN POTENSI PENGEMBANGAN EARNED VALUE MANAGEMENT SYSTEM (EVMS) PADA SISTEM AKUNTANSI BIAYA KONTRAKTOR KECIL TESIS

TSUNAMI AUGMENTED REALITY : INTERAKSI BERBASIS MARKER SEBAGAI POINTER

SKRIPSI KLASIFIKASI CALON PEGAWAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLASSIFICATION OF PROSPECTIVE EMPLOYEES BY USING THE K-MEANS METHOD

PENGENALAN AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE ZONING DAN KNN

PERBEDAAN PENGARUH MODEL JIGSAW

APLIKASI PENGOLAHAN DATA OPERASIONAL KENDARAAN PADA CV. ANEKA USAHA BERBASIS WEB LAPORAN AKHIR

ANALISIS JALUR DISTRIBUSI MINYAK ATSIRI DENGAN MODEL INPUT OUTPUT (STUDI KASUS: IKM MINYAK ATSIRI AKAR WANGI DI KABUPATEN GARUT) TESIS

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

PENGARUH INFORMATION TECHNOLOGY INFRASTRUCTURE LIBRARY (ITIL) TERHADAP SERVICE QUALITY DI PT. ANABATIC TECHNOLOGIES TBK

PENGENALAN POLA WAYANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA APLIKASI MOBILE

Pengamanan Transmisi Hasil dan Data Query Basis Data dengan Algoritma Kriptografi RC4

STUDI EDDY MINDANAO DAN EDDY HALMAHERA TESIS. Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung

PRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT

ESTIMASI COPULA BIVARIAT DAN APLIKASI PADA DOUBLE DECREMENT TESIS. ELIS NURZANAH NIM : Program Studi Matematika

TESIS PEMBANGUNAN PERANGKAT LUNAK PERINGKAS DOKUMEN DARI BANYAK SUMBER BERBASIS WEB MENGGUNAKAN SENTENCE SCORING DENGAN METODE TF-IDF

SKRIPSI SISTEM PENENTUAN HARTA WARIS BERDASARKAN HUKUM ISLAM BERBASIS KNOWLEDGE BASE SYSTEM. Oleh : GANANG ALAN MURPI

PENGEMBANGAN MODEL PUSAT INOVASI UNTUK INDUSTRI ALAS KAKI (FOOTWEAR) DI CIBADUYUT, BANDUNG, JAWA BARAT TESIS

PERSOALAN OPTIMASI FAKTOR KEAMANAN MINIMUM DALAM ANALISIS KESTABILAN LERENG DAN PENYELESAIANNYA MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI METODE GENERATE AND TEST DALAM PENYELESAIAN PUZZLE 2048 BERBASIS MOBILE SKRIPSI

PROGRAM STUDI ILMU KEOLAHRAGAAN PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENETUKAN TERAPI HERBAL PADA PENYAKIT DALAM DENGAN METODE AHP (ANALITYC HIERARCHY PROCESS) TUGAS AKHIR

ANALISIS DAN PENGEMBANGAN LANJUTAN APLIKASI SIREKA(SISTEM INFORMASI RENCANA KEGIATAN DAN ANGGARAN) BAGIAN PENYUSUNAN RENCANA BADAN PUSAT STATISTIK

TESIS KLASIFIKASI TEKS SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) HARLIANDI No. Mhs : /PS/MTF

MODEL DIFUSI OKSIGEN DI JARINGAN TUBUH TESIS. KARTIKA YULIANTI NIM : Program Studi Matematika

REDUKSI ORDE MODEL SISTEM LINEAR PARAMETER VARYING MELALUI LINEAR MATRIX INEQUALITIES TESIS MUHAMMAD WAKHID MUSTHOFA NIM :

STUDI EKSPERIMENTAL EFEK JUMLAH SUDU PADA TURBIN AIR BERSUMBU HORISONTAL TIPE DRAG TERHADAP PEMBANGKITAN TENAGA PADA ALIRAN AIR DALAM PIPA

SINTESIS DAN KARAKTERISASI POLISTIRENA DENGAN BENZOIL PEROKSIDA SEBAGAI INISIATOR

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA EKSPRESI GEN

PENGEMBANGAN LASER TRAJECTORY PROSES RAPID PROTOTYPING UNTUK PRODUK BERKONTUR DAN PRISMATIK

Pengendalian Portal Menggunakan Sistem Short Message Service Berbasis Mikrokontroler ATMega

PEMBENTUKAN MODEL DAN PARAMETER UNTUK ESTIMASI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN DATA LIGHT DETECTION AND RANGING

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI

ANALISIS HIDROGRAF ALIRAN DAERAH ALIRAN SUNGAI TIRTOMOYO DENGAN BEBERAPA METODE HIDROGRAF SATUAN SINTESIS

KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

KOMBINASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA

APLIKASI PEMETAAN GPS SMP SMA SURAKARTA BERBASIS MOBILE ANDROID

PERANCANGAN ENTERPRISE ARCHITECTURE MENGGUNAKAN TOGAF DI DIREKTORAT JENDERAL PERBENDAHARAAN DEPARTEMEN KEUANGAN TESIS

APLIKASI PEMBELAJARAN KEBUDAYAAN JAWA BERBASIS MOBILE ANDROID

Diajukan Oleh: Nurul Usmawati Kasanah A

Transkripsi:

STUDI AUTOMATIC GENERATOR MELODI BERDASARKAN PARAMETER MOOD TERTENTU TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh ALI AKBAR NIM : 23507042 (Program Studi Informatika) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 2009

LEMBAR PENGESAHAN STUDI AUTOMATIC GENERATOR MELODI BERDASARKAN PARAMETER MOOD TERTENTU Oleh Ali Akbar NIM: 23507042 (Program Studi Informatika) Institut Teknologi Bandung Telah disetujui dan disahkan sebagai laporan tesis di Bandung, pada tanggal Maret 2009 Pembimbing I Pembimbing II Dr.Ing. Iping Supriana S. Dr.Ir. Richard Mengko NIP. 130769173 NIP. 130704113 ii

ABSTRAK STUDI AUTOMATIC GENERATOR MELODI BERDASARKAN PARAMETER MOOD TERTENTU Oleh Ali Akbar NIM : 23507042 Secara umum, proses pembuatan musik oleh seorang komposer dimulai dengan pembuatan melodi. Melodi merupakan salah satu aspek utama musik. Melodi dibentuk komposer berdasarkan tema yang diinginkan. Tema tersebut biasanya dapat dikaitkan dengan mood tertentu yang ingin ditampilkan. Membuat melodi bukanlah suatu hal yang sederhana, dan memerlukan kreativitas yang tinggi. Pada tesis ini dikaji sebuah sistem pembuat melodi otomatis yang dapat memberikan potongan melodi yang dapat menjadi ide baru bagi komposer musik. Sistem ini diinginkan dapat menerima parameter masukan dari pengguna berupa mood. Secara internal, sistem akan menerjemahkan parameter mood tersebut menjadi parameter lebih rendah yang akan digunakan untuk merangkai melodi. Untuk dapat membuat sistem generator melodi seperti itu, pada tesis ini dikaji tiga hal utama, yaitu bagaimana memodelkan proses pembuatan melodi oleh komposer untuk dapat diimplementasikan menjadi sistem generator melodi, bagaimana proses pembuatan melodi dapat dikendalikan oleh pengguna, serta bagaimana memetakan antara mood dengan parameter generator melodi. Parameter mood yang dapat diterima sistem dipilih dari dua jenis klasifikasi mood yang banyak dipakai, yaitu model Hevner dan Thayer. Klasifikasi Thayer dipilih karena modelnya yang sederhana. Dari kombinasi elemen dasar melodi, pada teori musik didefinisikan beberapa karakteristik dasar melodi, yang kemudian diambil menjadi parameter-parameter dasar yang akan mengendalikan kerja sistem generator melodi. Setelah parameter tersebut terdefinisi, sistem generator melodi kemudian dirancang sesuai dengan parameter yang dapat ditanganinya. Dua pengujian dilaksanakan, masing-masing untuk mengetahui pemetaan antara mood dengan karakteristik dasar melodi, serta untuk memastikan sistem generator melodi berjalan dengan baik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aspek melodi saja tidak cukup untuk menentukan mood. Hasil pengujian terhadap generator melodi menunjukkan bahwa algoritma yang dirancang dapat menghasilkan melodi sesuai dengan masukan parameter dasar. Kata kunci: generator melodi, mood. iii

ABSTRACT STUDY OF MOOD-BASED AUTOMATIC MELODY GENERATOR By Ali Akbar NIM : 23507042 In general, process of making music started with the creation of melody. Melody is one of the main aspect of music. The composer created the melody based on his preferred theme. Usually the theme is based on a choosen mood. Melody creation isn t a simple process, because it needs high creativity. This thesis studied about an automatic melody generator that can create melody phrases that can be used as a creative idea by any music composer. The system receives mood as user input. Internally, the system translates the mood parameter into lower-level parameter that will be used in melody creation. To create the melody generator system, this thesis studied about three main problems, how to create a model of melody-making process that can be implemented in an automatic melody generator, how to parameterize the melody generation process, and how to map between mood classification and melody generator parameters. The mood parameter that can be accepted by the system was choosen from two classification models, Hevner s and Thayer s. Thayer s classification model was choosen because it is simple and intuitive. From base element of melody, in music theory some melody characteristics are defined. Those parameters were taken to form the parameters that will drive the melody generator system. Two tests were performed, the first was performed to build the link between mood with the characteristics of melody, and the latter to test whether the melody generator system runs as planned. The first concluded that the melody aspect alone isn t enough to make the music s mood. The latter concluded that the system, and also the algorithm contained within it, could produce melodies that conforms with with the user-inputted parameters. Keywords: melody generator, mood. iv

PEDOMAN PENGGUNAAN TESIS Tesis S2 yang tidak dipublikasikan terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Institut Teknologi Bandung, dan terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta ada pada pengarang dengan mengikuti aturan HaKI yang berlaku di Institut Teknologi Bandung. Referensi kepustakaan diperkenankan dicatat, tetapi pengutipan atau peringkasan hanya dapat dilakukan seizin pengarang dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya. Memperbanyak atau menerbitkan sebagian atau seluruh tesis haruslah seizin Direktur Program Pascasarjana Institut Teknologi Bandung. v

Untuk Qurrotul Uyun vi

KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, yang dengan rahmat dan karunia-nya penulis dapat menyelesaikan Tesis ini. Shalawat serta salam senantiasa tercurah kepada Rasulullah SAW beserta keluarganya yang suci. Selama melaksanakan Tesis ini, penulis mendapat bantuan dan dukungan dari banyak pihak. Untuk itu, penulis ingin memberikan terima kasih kepada: 1. Dr. Ing. Iping Supriana S., dan Dr. Ir. Richard K. W. Mengko, selaku pembimbing II yang banyak membimbing dan mengarahkan selama pada pengerjaan Tesis ini; 2. Dr. dr. Oerip S. Santoso, M.Sc., ketua program studi Magister Informatika, juga penguji pada sidang, yang telah banyak membantu dalam berbagai urusan selama pendidikan magister ini; 3. Ir. Dwi Hendratmo Widyantoro, M.Sc., Ph.D., penguji pada pra sidang, Masayu Leylia Khodra, S.T., M.T., penguji pada sidang, yang banyak mencurahkan waktu untuk memberikan kritik dan saran untuk memantapkan isi dari Tesis ini; 4. Alm. Dr. Ing. Farid Wazdi, selaku dosen wali, yang memberikan dasar cara berfikir serta semangat selama pendidikan magister ini; 5. Pak Ade, Ibu Nur, Pak Rasidi, serta staf Tata Usaha Informatika Institut Teknologi Bandung; 6. Institut Teknologi Bandung atas bantuan Beasiswa Voucher Program Magister yang diterima selama pendidikan magister ini; 7. Ayah, ibu serta keluarga besar penulis, yang mendukung serta mencurahkan kasihnya; 8. Fathimah, Syarif, Nirma, Yus serta teman-teman lain yang turut terlibat dalam pengerjaan Tesis, baik sebagai narasumber maupun hal lainnya; 9. Leslie Sanford (jabberdabber@hotmail.com) dan Repast Development Team (http://repast.sourceforge.net), pembuat pustaka yang digunakan dalam pembuatan Tesis ini; 10. Serta semua teman-teman serta berbagai pihak lainnya yang membantu dalam pengerjaan Tesis ini, yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. vii

Semoga Allah SWT membalas budi baik semua pihak dengan rahmat-nya yang meliputi segala sesuatu. Akhir kata, penulis menyadari bahwa Tesis ini bukanlah tanpa kelemahan, untuk itu kritik dan saran sangat diharapkan. Bandung, Maret 2009 Penulis viii

DAFTAR ISI Daftar Isi.................................. ix Daftar Lampiran............................. xi Daftar Gambar dan Ilustrasi....................... xii Daftar Tabel................................ xiv Bab I Pendahuluan........................... I 1 I.1 Latar Belakang.......................... I 1 I.2 Rumusan Masalah......................... I 5 I.3 Tujuan............................... I 6 I.4 Batasan Masalah......................... I 6 I.5 Metodologi dan Pendekatan.................... I 7 I.6 Sistematika Pembahasan..................... I 8 Bab II Tinjauan Pustaka........................ II 1 II.1 Musik............................... II 1 II.2 Mood pada Musik......................... II 2 II.2.1 Klasifikasi Hevner.................... II 3 II.2.2 Model Mood Thayer................... II 5 II.3 Melodi Sebagai Elemen Musik.................. II 7 II.3.1 Bentuk atau Kontur Melodi................ II 8 II.3.2 Frasa dan Motif...................... II 8 II.3.3 Counterpoint....................... II 10 II.3.4 Ritme dan Artikulasi................... II 10 II.3.5 Pergerakan Melodi.................... II 11 Bab III Analisis Permasalahan..................... III 1 III.1 Analisis Klasifikasi Mood..................... III 1 III.2 Feature Melodi.......................... III 4 III.2.1 Tingkatan Feature..................... III 4 III.2.2 Feature Tingkat 1..................... III 6 III.2.3 Feature Tingkat 2..................... III 7 III.3 Analisis Translator Parameter Mood ke Feature......... III 8 III.3.1 Pendekatan Pengenalan Pola............... III 9 III.3.2 Analisis Data Melodi................... III 10 III.3.3 Analisis Hasil Pengujian................. III 12 Bab IV Rancangan Generator Melodi................. IV 1 IV.1 Konteks dan Arsitektur Sistem.................. IV 1 IV.2 Skema Umum Generator Melodi................. IV 4 IV.3 Pemilih Nada Secara Probabilistik................ IV 8 IV.4 Analisis Parameter Feature.................... IV 10 ix

IV.4.1 Parameter Feature Tingkat 1: Ranah Pitch........ IV 10 IV.4.2 Parameter Feature Tingkat 1: Ranah Waktu....... IV 13 IV.4.3 Parameter Feature Tingkat 2............... IV 14 IV.4.4 Parameter Khusus..................... IV 14 IV.5 Rancangan Generator Melodi................... IV 15 IV.5.1 Kelas MelodyGenerator................. IV 16 IV.5.2 Kelas Note......................... IV 17 IV.5.3 Kelas Melody....................... IV 17 IV.5.4 Kelas PossibleNote.................... IV 17 IV.5.5 Kelas Parameter..................... IV 17 Bab V Implementasi dan Pengujian.................. V 1 V.1 Implementasi Sistem....................... V 1 V.1.1 Implementasi Algoritma Utama............. V 2 V.1.2 Implementasi Filter.................... V 4 V.1.3 Implementasi Antarmuka................. V 5 V.2 Pengujian Pemetaan Mood dengan Feature............ V 6 V.2.1 Data Melodi........................ V 7 V.2.2 Hasil Pengujian WEKA.................. V 7 V.3 Pengujian Generator Melodi................... V 8 V.3.1 Pemilih Nada Secara Probabilistik............ V 9 V.3.2 Parameter......................... V 10 Bab VI Kesimpulan dan Saran..................... VI 1 VI.1 Kesimpulan............................ VI 1 VI.2 Saran................................ VI 2 Daftar Pustaka.............................. xv x

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran A Notasi Musik........................ A 1 Lampiran B Hasil Pengujian Pembangkit Bilangan Acak........ B 1 xi

DAFTAR GAMBAR DAN ILUSTRASI Gambar I.1 (a) Melodi lagu Ah Vous Dirai-je Maman (b) Varian Ah Vous Dirai-je Maman dalam 12 Variations karya Mozart....................... I 3 Gambar I.2 Proses pembuatan melodi oleh seorang komposer... I 3 Gambar I.3 Gambaran umum sistem generator melodi....... I 4 Gambar I.4 Pendekatan Pengerjaan Tesis.............. I 7 Gambar II.1 Tangga nada diatonis musik barat dan notasinya [QUA08a]........................ II 3 Gambar II.2 Model mood yang dirumuskan oleh Thayer [LIU03a]. II 5 Gambar II.3 Model mood adaptasi Y.H. Yang [YAN07b]...... II 6 Gambar II.4 (a) Mood Map dari Musicovery/Spodtronic [MUS07] (b) Pilihan mood pada fitur SenseMe Sonny Ericsson Walkman [MOB09].................... II 6 Gambar II.5 Bentuk lengkungan pada melodi............ II 8 Gambar II.6 Melodi Simfoni No.9, Movement 4 karya Beethoven II 9 Gambar II.7 Motif Simfoni No.5, Movement 1 karya Beethoven. II 9 Gambar II.8 Potongan dari sebuah karya fugue yang dibuat oleh J.S. Bach........................... II 10 Gambar II.9 Gambaran durasi suatu nada-nada yang memiliki artikulasi (a) legato, (b) marcato dan (c) staccato... II 11 Gambar II.10 Melodi conjunct, disjunct dan gabungan........ II 11 Gambar III.1 Gambar III.2 (a) Melodi lagu Burung Kakaktua (b) Melodi lagu Cing Cang Keling................... Proses analisis data melodi dengan pendekatan (a) data melodi berasal dari lagu-lagu yang sudah ada dan (b) data melodi berasal dari pembangkitan oleh generator melodi.......................... III 7 III 11 Gambar IV.1 Pembagian jenis alat bantu berdasarkan tingkat intervensi dan letaknya dalam proses pembuatan musik IV 1 Gambar IV.2 Arsitektur sistem generator melodi berbasis mood.... IV 3 Gambar IV.3 Gambaran proses pemilihan nada............ IV 5 Gambar IV.4 Nilai awal probabilitas (a), faktor pengali yang dihasilkan oleh filter (b), serta nilai akhir probabilitas setelah dikalikan dengan faktor pengali (c). Sumbu tegak pada gambar menunjukkan tingkat nilai probabilitas atau faktor pengali, setiap blok mewakili nilai probabilitas / faktor pengali untuk setiap kemungkinan not..................... IV 7 Gambar IV.5 Posisi faktor pengali filter pitch dalam pengubahan nilai probabilitas dalam matriks................ IV 8 xii

Gambar IV.6 Posisi faktor pengali filter pitch dalam pengubahan nilai probabilitas dalam matriks................ IV 8 Gambar IV.7 Distribusi probabilitas nilai (a) uniform (b) sebaran nilai tertentu (non-uniform).................. IV 9 Gambar IV.8 Proses untuk menghasilkan nilai acak dengan distribusi tertentu dari nilai acak dengan distribusi uniform.... IV 9 Gambar IV.9 Faktor pengali untuk tangga nada mayor (a), minor harmonik (b), minor melodik naik (c) dan turun (d), serta kromatik (e), dengan perbandingan antara nilai faktor pengali besar dengan kecil adalah 1 : p sisipan... IV 12 Gambar IV.10 Faktor pengali parameter jangkauan pitch........ IV 13 Gambar IV.11 Diagram kelas generator melodi............ IV 15 Gambar V.1 Rancangan antarmuka utama sistem GMBM...... V 6 Gambar V.2 Histogram hasil pengujian untuk tangga nada mayor (a), harmonic minor (b), melodic minor (c), serta kromatik (e)........................ V 12 Gambar V.3 Hasil pengujian parameter durasi, dengan rata-rata not 1/4 dan variansi 1 (a), rata-rata not 1/4 dan variansi 2 (b), dan rata-rata not 1/2 dengan variansi 1 (c)...... V 13 Gambar V.4 Hasil pengujian parameter interval, dengan rata-rata interval 1 dan variansi 1 (a), rata-rata interval 2 dan variansi 2 (b), rata-rata interval 4 dengan variansi 1 (c), dan rata-rata interval 8 dengan variansi 8........ V 15 xiii

DAFTAR TABEL Tabel II.1 Istilah-istilah mengenai karakteristik/properti suatu nada [JON74].......................... II 1 Tabel II.2 Klasifikasi mood Farnsworth [LI03]............ II 4 Tabel II.3 Cluster mood yang digunakan pada MIREX 2007 [MIR07] II 5 Tabel III.1 Tingkat pemenuhan tiga kriteria pemilihan model mood oleh model mood Hevner dan Thayer............ III 3 Tabel III.2 Rumusan pembagian mood dari Gambar II.3....... III 4 Tabel III.3 Daftar feature....................... III 13 Tabel IV.1 Matriks probabilitas kemungkinan not........... IV 8 Tabel IV.2 Nada-nada pada tangga nada................ IV 11 Tabel IV.3 Operasi pada kelas MelodyGenerator........... IV 16 Tabel IV.4 Atribut pada kelas Note.................. IV 17 Tabel IV.5 Atribut dan operasi pada kelas Melody.......... IV 17 Tabel IV.6 Atribut dan operasi pada kelas PossibleNote....... IV 18 Tabel IV.7 Operasi pada kelas Parameter............... IV 18 Tabel V.1 Batasan nilai pitch serta durasi yang dapat ditangani sistem V 3 Tabel V.2 Data melodi yang digunakan untuk pengujian. Kolom A dan V masing-masing mewakili dimensi mood arousal dan valence. Tingkat arousal dapat tinggi (+) maupun rendah (-), dan valence dapat bernilai positif (+) maupun negatif (-).......................... V 7 Tabel V.3 Hasil pengujian pemetaan mood dengan feature melodi dengan validasi ke data pelatihan.............. V 8 Tabel V.4 Hasil pengujian pemetaan mood dengan feature melodi dengan validasi crossfolding................ V 8 Tabel V.5 Hasil dari pengujian pembangkit bilangan acak probabilistik berupa rata-rata total nilai kesalahan untuk setiap sebaran probabilitas P............. V 10 Tabel V.6 Hasil pengujian parameter tangga nada.......... V 11 Tabel V.7 Hasil pengujian parameter jangkauan nada........ V 11 Tabel V.8 Hasil pengujian parameter nada awal dan akhir...... V 11 Tabel V.9 Hasil pengujian parameter jangkauan nada........ V 13 Tabel V.10 Hasil pengujian parameter IntervalBalance........ V 14 xiv