Pengenalan Bunyi Nada Untuk Mendeteksi Keretakan Badan Gitar Klasik Menggunakan Algoritma Fast Fourier Transform Dan Support Vector Mechine

Abstrak

ABSTRAK
Gitar merupakan salah satu alat musik berdawai yang dapat dimainkan dengan cara memetik menggunakan jari. Alat musik gitar digolongkan lagi ke dalam beberapa kategori, diantaranya gitar akustik, gitar flamenco dan gitar klasik. Gitar klasik merupakan salah satu jenis gitar yang senarnya berbahan nilon dan sering digunakan untuk permainan karya tunggal. Permainan gitar klasik dapat menghasilkan keluaran berupa bunyi yang beraturan atau yang seringkali dikenal dengan sebutan nada. Dalam penggunaannya, gitar klasik ini sering mengalami keretakan terutaman di bagian badan gitar. Hal ini dikarenakan bahannya yang sangat tipis dan mudah retak atau lubang jika terkena benturan. Dari masalah sederhana ini, akan dibuat suatu sistem komputasi untuk membantu mendeteksi keretakan gitar tersebut. Pada Penelitian ini, digunakan metode Fast Fourier Transform untuk merubah nilai sinyal audio gitar dari digitar ke analog, mengurangi noise dan menambah kualitas audio, serta metode Support Vector Mechine untuk untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space. Sehingga setelah dilakukan pengujian, penggunaan kernel RBF dari SVM dengan gamma=1 dan cost=1000 menghasilkan accuracy sebesar 85%, precision 94%, recall 82% dan f1-Score 56%. Dari hasil ini, perhitungan FFT dan SVM dalam hal ini penggunaan kernel RBF mencapai hasil yang baik.

ABSTRACT
Guitar is one of the stringed musical instruments that can be played by strumming using fingers. Guitar instruments are further classified into several categories, including acoustic guitar, flamenco guitar and classical guitar. Classical guitar is one type of guitar whose strings are made of nylon and often used for single work games. Classical guitar playing can produce an output in the form of irregular sounds or often known as tones. In its use, this classical guitar often experiences a rift especially in the body part of the guitar. This is because the material is very thin and easy to crack or hole if hit. From this simple problem, a computing system will be created to help detect the guitar cracks. In this study, the Fast Fourier Transform method was used to change the value of guitar audio signals from digitar to analog, reduce noise and improve audio quality, as well as the Mechine Support Vector method to find the best hyperplane that separates two classes in input space. So after testing, the use of RBF kernel from SVM with gamma = 1 and cost = 1000 resulted in accuracy of 85%, precision 94%, recall 82% and f1-Score 56%. From these results, fast fourier transform and Support Vector Mechine calculations in this case the use of the Radial Basis Function kernel achieved good results