Prediksi Akor Musik Menggunakan Deep Learning Berbasis Notasi Angka - Muhammad Zulfikar Alfathan Rachmatullah; Eko Mulyanto Yuniarno; Reza Fuad Rachmadi (Jurnal Teknik ITS, 2021)
Musik merupakan bidang seni yang tidak pernah lepas dari kehidupan manusia. Keberadaan musik sendiri telah menyatu dengan kehidupan manusia. Bagi yang baru saja belajar ataupun mendalami musik, pasti dimulai dari belajar bagaimana cara membaca tangga nada, lalu menyesuaikan tempo permainan, lalu mempelajari akor mana yang tepat untuk sebuah baris birama. Namun, sering kali bagi orang yang baru belajar musik akan kesulitan, jika diminta untuk melakukan improvisasi dari nada yang diberikan untuk menentukan akor mana yang tepat untuk mengiringi sebuah baris birama. Salah satu cara untuk menentukan akor mana yang akan digunakan yaitu dengan dikembangkan sebuah metode untuk menentukan akor mana yang akan digunakan untuk mengiringi baris birama tersebut. Sistem ini akan mengklasifikasian baris birama yang dibaca menggunakan Deep Learning. Sistem ini mampu mengklasifikasikan empat jenis akor dengan akurasi 68.5%. Namun, empat jenis akor tersebut merupakan akor yang sering muncul pada kebanyakan partitur musik. Oleh karena itu, diperlukan data yang lebih banyak untuk akor lainnya yang jarang muncul pada partitur untuk ditambahkan ke dalam sistem ini