PREDIKSI FREKUENSI BILAH SARON MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION MATLAB - Sri Endang Wahyuni; Delia Achadina Putri; Puji Suharmanto (FISITEK: Jurnal Ilmu Fisika dan Teknologi, 2025)
Alat musik tradisional saron gamelan jawa dapat dikaitkan dengan Konsep fisika yaitu materi gelombang bunyi. Bunyi pada alat musik saron gamelan jawa dihasilkan oleh bilah-bilah perunggu yang bergetar akibat dipukul menggunakan panakol kayu. Pembuatan gamelan Jawa secara tradisional dilakukan berdasarkan perasaan dalam penyelarasan nada yaitu perasaan enak atau tidak enaknya bunyi yang didengar, Dengan cara ini, keselarasan dapat berubah seiring dengan perasaan pengrajin, sehingga diperlukan metode yang lebih objektif dalam menentukan frekuensi bunyi yang dihasilkan. Frekuensi merupakan salah satu ciri khas bunyi yang dapat diukur dalam satuan Hertz (Hz). Tujuan Penelitian adalah memprediksi frekuensi bunyi yang dihasilkan dari ketukan 15 bilah saron menggunakan jaringan saraf tiruan - backpropagation. Pada penelitian Data frekuensi tersebut kemudian dianalisis menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan algoritma backpropagation, yang mampu mengenali pola dan memprediksi frekuensi bilah gamelan saron secara random. Implementasi JST-backpropagation dalam penelitian ini dilakukan menggunakan Matlab untuk mengoptimalkan prediksi frekuensi bilah gamelan secara lebih akurat dan objektif. Berdasarkan Hasil pelatihan dan pengujian didapatkan arsitektur jaringan terbaik juga terdapat pada 50-10-1, fungsi aktivasi Logsig-Purelin dan fungsi percepatan TrainGDA yang memiliki keberhasilan akurasi sebesar 99% -100% pada 15 bilah dengan rentang frekuensi 684 - 2647 Hz frekuensi 684 - 2647 Hz. Tingkat keberhasilan dalam memprediksi pola frekuensi saron ditunjukkan dengan MSE (nilai error) semakin kecil dari 0,001 menjadi 0,000893 yang artinya hasil prediksi yang didapatkan mendekati data aslinya. Berdasarkan hasil perbandingan data asli vs data JST-backpropagation semua bilah saron mempunyai tingkat kemiripan sebesar 99-100%. Sehingga dapat dikatakan JST-backpropagation mampu mengenali pola frekuensi saron dengan baik.