ABSTRAKSI: Musik merupakan sebuah suara dari lantunan nada dengan frekuensi-frekuensi yang dapat ditentukan. Manusia seringkali tidak hanya menikmati musik dengan mendengarnya saja, namun juga kemudian memainkan musik tersebut. Namun manusia memiliki indera pendengaran yang terbatas terhadap suara. Tidak semua orang dapat dengan tepat mendengar suara suatu nada kemudian memainkan nada tersebut, hanya orang tertentu yang indera pendengarannya sudah terbiasa dan terlatih yang dapat melakukannya. Oleh karena itu penulis membuat aplikasi untuk menampilkan akor gitar dari sebuah rekaman gitar sehingga pengguna aplikasi ini dapat mengetahui akor yang terbentuk saat rekaman gitar tersebut didengarkan.
Pada Tugas Akhir ini sistem menggunakan file suara rekaman gitar dalam bentuk *.wav. Sinyal suara tersebut diekstraksi dengan menggunakan algoritma Harmonic Wavelet Transform (HWT) dimana sinyal suara tersebut direpresentasikan dalam domain waktu-frekuensi dengan resolusi yang tinggi. Kemudian hasil ekstraksi tersebut dianalisa frekuensinya menggunakan jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map sehingga dapat ditentukan akor yang terbentuk pada file suara rekaman gitar tersebut.
Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian untuk mengetahui akurasi sistem, yaitu ketepatan antara akor yang diidentifikasi sistem dengan akor sebenarnya. Tingkat keakuratan ditentukan dari banyaknya akor yang diharapkan muncul. Dari hasil pengujian sistem menghasilkan akurasi sistem sebesar 72% dengan menggunakan nilai epoch, level dekomposisi, topologi dan fungsi jarak jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map sebagai parameter. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan algoritma Harmonic Wavelet Transform dan jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map dalam identifikasi akor gitar dari rekaman permainan gitar dapat dikatakan cukup baik.Kata Kunci : akor, Harmonic Wavelet Transform, wav, Self Organizing MapABSTRACT: Music is a sound of reflected note where the frequencies are fixed. Human frequently enjoy music by listen to it and then play it. However, human has a limited sense of voice. Not everyone can listen to the voice of a note and then play it exactly. Therefore, the writer has made an application to display guitar chord from the sound of guitar record, so the user of this application can know the formed chord of the record when it‟s being listened.
In this Final Assignment, the system use the guitar recording audio file in *.wav. The audio signal is being extracted by using Harmonic Wavelet Transform (HWT) algorithm where the audio signal is being represented in high resolution time-frequency domain. Then the frequency result of the extraction is being analyzed with Self Organizing Map artificial neural network to determine the formed chord of the guitar recording audio file.
In this research, the examination has been done to know the system accuracy, which is the exactness between the identified chord by the system and the real chord. The accuracy level is being determined by the amount of the expected chord. The results of the examination give the system accuracy as 72% with epoch, decomposition level and Self Organizing Map artificial neural network parameters. These results show that the using of Harmonic Wavelet Transform (HWT) algorithm and Self Organizing Map artificial neural network to identify guitar chord from guitar recording audio file is good enough.Keyword: chord, Harmonic Wavelet Transform, wav, Self Organizing Map