PENGENALAN NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI PERATAAN SEGMEN BERBASIS DST, DAN PENGKLASIFIKASI SVM - Sumarno, Linggo (Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta, 2018)
Pengenalan nada alat musik oleh komputer merupakan suatu upaya untuk membuat komputer dapat meniru kemampuan manusia dalam mengenali nada alat musik. Makalah ini mengusulkan suatu metode ekstraksi ciri dalam suatu pengenalan nada alat musik. Secara lebih detil, metode ekstraksi ciri yang yang diusulkan adalah perataan segmen berbasis DST (Discrete Sine Transform). Alat musik yang digunakan adalah pianika dan belira. Pianika merupakan representasi dari alat musik yang mempunyai nada polifonik, sedangkan belira merupakan representasi dari alat musik yang mempunyai nada monofonik. Pengklasifikasi yang digunakan dalam pengenalan nada ini adalah SVM (Support Vector Machine). Hasil percobaan memperlihatkan bahwa metode ekstraksi ciri yang diusulkan hanya memerlukan 8 koefisien esktraksi ciri untuk merepresentasikan suatu nada, baik nada polifonik maupun monofonik. Kemudian, pengklasifikasi SVM yang digunakan hanya memerlukan fungsi kernel linear. Penggunaan 8 koefisien ekstraksi ciri dan fungsi kernel linear tersebut sudah dapat memberikan tingkat pengenalan tertinggi hingga 100%.