ABSTRAKSI: Alat musik tradisional meupakan salah satu komoditas Indonesia yang berharga dan telah menjadi salah satu daya t arik Indonesia bagi turis asin g. Hampir setiap daerah di Indonesia memilik alat musik tradisional masing - masing. Warna suara yang unik menja di ciri khas berbagai alat musik tradisional Indonesia, dari warna suara tersebut dapat diidentifikasi jenis alat musik tersebut
Pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah si stem yang dapat m engidentifikasi jenis alat musik tradisonal melalui pengolahan suara dar i bunyi yang keluar dari alat m usik tersebut. Pada sistem identifikasi identifi kasi alat musik tradisional ini terdiri dari ekstraksi ciri dan pengklasifikasian suara alat musik tersebut. Melalui ekstraksi ciri dari suatu sinyal audio dapat diketahui jenis, sifat, dan karakteristik nya . Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). MFCC adalah metode ekstraksi ciri yang mengadopsi sitem pendengaran manusia sebagai filter pengambilan informasi dari domain frekuensi sinyal. S edangkan metode klasifikasi yang digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM) . SVM adalah metode klasifikasi terbimbing yang memetakan data ke dalam dimensi yang lebih tinggi dan mencari bidang pemisah dinamakan hyperlane. Hyperlane adalah bidang pemisah terbaik dari support vector yang dipilih. sedangkan hasil keluaran dari s istem ini adalah informasi dari jenis alat musik tersebut.
Dari hasil pengujian sistem di dapat ting kat akurasi tertinggi sebesar 92 % dengan komputasi rata - rata 3s/data . Hasil pengujian itu dilakukan dengan menggunakan koefisien sebanyak delapan ciri,dengan lebar frame 256 , window hamming dan klasifikasi menggunakan SVM OAA ( One Against All ) dengan kernel rbf .
Kata Kunci : audio, alat music tradisional, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Support Vector MachineABSTRACT: Traditional music instrument is one of Indonesians commodity wich very valuable and tourist attraction for Indonesia. All of Indonesian region has its own traditional music instrument. Those music instrument has it own unique sound characteristic, by those we can classified them.
.In this final project the design of a system that could identified the music instrument through the sound of the instrument. The identification system consist of ekstraction and classification process. Using the ekstraction process we will know the characteristik of a music instrument. And from the classification process we will know the type of those instrument. The ekstraction method that used in this final project is Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) . MFCC is an extraction method that ad opt the response of the human auditory system from frequency of the signal. While Support Vector Machine (SVM) is used for classification method. SVM is a superviced classification method that plot the data into feature space and find the barrier named hyperlane. Hyperlane is the best barrier form choosen support vector. The result of this system is information about those music instrument.
The res ults of testing produce in highest level of accuracy in 92% with computing time average 3s/data. The test result were performed by using eight coefficient of MFCC, frame width 256, hamming window, and classification using SVM OAA (One Against All) with rbf kernel.
Keyword: audio, traditional music instrument, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Support Vector Machine