Deteksi Nada Tunggal Alat Musik Kecapi Bugis Makassar Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (mfcc) Dan Klasifikasi K-nearest Neighbour (knn)

Abstract

Abstrak Alat musik tradisional merupakan salah satu komoditas Indonesia yang menjadi asset yang berharga dan telah menjadi salah satu daya tarik Indonesia bagi warga asing. Hampir setiap daerah di Indonesia memiliki alat musik tradisional masing-masing. Nada yang unik menjadi ciri khas berbagai alat musik tradisional Indonesia, seperti alat musik kecapi yang berasal dari Sulawesi Selatan. Kecapi sering digunakan dalam festival musik Sulawesi di berbagai daerah, namun sering terdapat permasalahan pada saat penyetelan alat musik kecapi karena membutuhkan waktu cukup lama. Pada Tugas Akhir ini telah dirancang sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi nada yang terdapat pada alat musik kecapi melalui pengolahan suara. Pada sistem identifikasi nada alat musik ini terdiri dari ekstraksi ciri dan pengklasifikasi nada alat musik kecapi. Melalui ekstraksi ciri dari suatu sinyal audio dapat diketahui jenis nada dan karakteristiknya. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Mel Frequency Cepstral Coefficient dan metode klasifikasi yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor. Tugas Akhir ini diharapkan dapat membangun suatu sistem yang dapat mengenali nada pada alat musik kecapi. Nada yang dideteksi terdiri dari 7 nada, yaitu do, re, mi, fa, sol, la, si. Tingkat akurasi yang telah diharapkan sebesar 70%, dimana nada masukan berasal dari microphone. Kata Kunci: Kecapi, Mel Frequency Cepstral Coefficient, K-Nearest Neighbor Abstract Traditional musical instrument is one of Indonesia's commodities which become a valuable asset and has become one of Indonesia's attraction for foreigners. Almost every region in Indonesia has their own traditional musical instruments. Unique tones characterize a variety of traditional Indonesian musical instruments, such as kecapi instruments originating from South Sulawesi. Kecapi is often used in Sulawesi music festivals in various regions, but there are often problems at the time of adjusting the lute because it takes a long time. In this Final Project has been designed a system that can identify the tone contained in the instruments of the lute through sound processing. The tone identification system of this instrument consists of characteristic extraction and the classification of the tone of the lute music instrument. Through the characteristic extraction of an audio signal can be known the type of tone and its characteristics. The method of feature extraction used is Mel Frequency Cepstral Coefficient and the method of classification used is K-Nearest Neighbor. This Final Project is expected to build a system that can recognize the tone of the lute instrument. Detected tone consists of 7 tones, namely do, re, mi, fa, sol, la, si. The expected accuracy rate is 70%, where the input tone comes from the microphone. Keywords: Kecapi, Mel Frequency Cepstral Coefficient, K-Nearest Neighbor