deteksi onset sinyal balungan menggunakan hidden

DETEKSI ONSET SINYAL BALUNGAN
MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL
UNTUK BEAT TRACKING MUSIK GAMELAN
Nama mahasiswa : Yosefine Triwidyastuti
NRP
: 2211206004
Pembimbing
: Dr. Ir. Yoyon Kusnendar Suprapto, M.Sc.
ABSTRAK
Penjajakan ketukan sinyal Balungan pada musik Gamelan memainkan
peran penting dalam aplikasi pengolahan sinyal musik seperti penjajakan tempo
musik dan transkripsi musik atau proses menotasikan sinyal musik. Karena
adanya keragaman karakter suara Gamelan yang dipengaruhi oleh banyak hal
antara lain cara pembuatan peralatan yang kurang sempurna dan cara pemukulan
peralatan yang berdasar kira-kira, serta permainan musik Gamelan yang
dimainkan secara bersamaan dan tempo yang berubah-ubah, sinyal musik
Gamelan memiliki kriteria analisa suara yang lebih rumit dibandingkan analisa
peralatan musik barat.
Pada penelitian ini, penjajakan ketukan dilakukan dengan menggunakan
deteksi onset berbasis metode Hidden Markov Model (HMM) untuk mendapatkan
waktu terjadinya ketukan dari sinyal Balungan pada musik Gamelan. Metode
HMM memungkinkan adanya penggabungan informasi musik ke dalam deteksi
ketukan sehingga hasil deteksi diharapkan lebih teliti dan lebih sesuai dengan
struktur musik Gamelan.
Dari beberapa hasil percobaan, deteksi onset dengan metode HMM
menghasilkan kinerja yang cukup tinggi hingga 89% pada data lagu permainan
instrumen tunggal. Sedangkan pada data lagu dengan banyak instrumen,
ketelitiannya mencapai 73%. Namun pada data lagu instrumen tunggal yang
sering berubah-ubah temponya, detektor HMM mempunyai kinerja hingga 95%.
Sebagai hasil perbandingan kinerja, metode HMM juga dibuktikan lebih unggul
dari metode Spectral Flux yang biasa diterapkan pada alat musik perkusif. Pada
beberapa data lagu baik sintetik maupun akustik, metode HMM menghasilkan
ketelitian lebih baik 10% dari metode Spectral Flux.
Kata kunci : sinyal musik Gamelan, tempo musik, penjajakan ketukan, deteksi
onset, Hidden Markov Model