Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PENGENALAN SUARA CHORDPADA ALAT MUSIK GITAR MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVECODING DAN MANHATTAN DISTANCE

YEHEZKIEL SAPUTRA T (2018) PENGENALAN SUARA CHORDPADA ALAT MUSIK GITAR MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVECODING DAN MANHATTAN DISTANCE. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER_2018337TIF.pdf

Download (136kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN_2018337TIF.pdf

Download (578kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK_2018337TIF.pdf

Download (93kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR_2018337TIF.pdf

Download (206kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI_2018337TIF.pdf

Download (549kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I_2018337TIF.pdf

Download (395kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II_2018337TIF.pdf

Download (692kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III_2018337TIF.pdf

Download (402kB) | Preview
[img]
Preview
Text
9. BAB IV_2018337TIF.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text
10. BAB V_2018337TIF.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (753kB)
[img]
Preview
Text
11. BAB VI_2018337TIF.pdf

Download (95kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018337TIF.pdf

Download (210kB) | Preview

Abstract

Dalam mengenali suara gitar yang dimainkan dalam sebuah musik. Dibutuhkan Pengenalan suara gitar untuk mengenalinya. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem pengenalan suara chord gitar menggunakan ekstraksi ciri Linear Predictive Coding (LPC) dan Manhattan Distance sebagai pengukur jarak kemiripan. Data suara di ambil dari 2 gitar. tiap gitar diambil sebanyak 15 kali. Total data sebanyak 720 suara, terdiri dari 624 suara data latih dan 96suara data uji. Hasil dari penelitian ini parameter yang digunakan pada proses pengujian yaitu berdasarkan jumlah orde LPC (8, 10, 14, 16). Pengujian dengan hasil terbaik yaitu orde 16 LPC dengan tingkat akurasi sebesar 91.67%. Semakin besar jumlah orde LPC, maka dapat meningkatkan hasil akurasi pengujian. Pengujian dengan menggunakan data lain akurasi yang didapat kecil yaitu 8.33%. Chord yang sulit dikenali yaitu chord Am karena ciri lebih dekat ke G# dengan jarak perbedaan 0.014854. Kata Kunci: Chord Gitar, Linear Predictive Coding, Manhattan Distance, Pengenalan Suara.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 700 Kesenian, Hiburan dan Olahraga
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 30 Jul 2019 01:46
Last Modified: 30 Jul 2019 01:46
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16937

Actions (login required)

View Item View Item