ABSTRAKSI: Musik bagaikan bahasa. Contohnya adalah paragraf ini. Terdiri dari kalimat-kalimat. Masing-masing kalimat terdiri dari kata-kata. Kata-kata ini terdiri dari huruf-huruf. Dan huruf-furuf ini diambil dari abjad yang sudah di kenal. Musik juga memiliki abjad yang di sebut tangga nada (scale).Setiap nada identik dengan huruf yang nantinya bersama-sama membentuk chord (identik dengan kata-kata). Manusia seringkali salah dalam mengerti katakata orang. Demikian juga dengan musik. Seringkali manusia menikmati musik dan ingin memainkannya. Namun manusia memiliki pendengaran yang terbatas terhadap suara. Hanya orang yang memiliki musikalitas yang dapat melakukannya. Oleh karena itu penulis membuat aplikasi untuk menampilkan akor dari sebuah rekaman gitar sehingga pengguna dapat mengetahui akor yang dimainkan pada rekaman tersebut.
Pada Tugas Akhir ini sistem menggunakan file suara rekaman gitar dalam bentuk .wav. Sinyal suara tersebut dideteksi dengan Wigner-Ville Distribution (WVD), dimana sinyal suara tersebut direpresentasikan dalam domain waktu frekuensi dengan resolusi yang tinggi. Kemudian hasil ekstraksi tersebut dianalisa frekuensinya sehingga dapat ditentukan akor yang terbentuk pada file suara rekaman gitar tersebut. Kecenderungan dari Wigner-Ville Distribution ini adalah munculnya sinyal asing yang tidak diinginkan yang disebut cross term atau cross spectral. Hal ini dapat mengurangi akurasi. Untuk mengatasinya maka akan digunakan Cross Spectral Elimination untuk menekan cross spectral sehingga akurasi pendeteksian semakin baik.
Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian untuk mengetahui akurasi sistem,yaitu ketepatan antara akor yang diidentifikasi sistem dengan dengan akor sebenarnya. Hasil dari pengujian sistem yaitu didapat akurasi sistem sebesar 59%-73%. Dengan demikian dapat disimpulkan metode yang di pakai ini kurang stabil dalam menganalisa akor gitar.Kata Kunci : wigner ville distribution, cross spectral elimination, gitar, chord, wavABSTRACT: Music is like a language. This paragraph is the example. Consist of sentences. Each sentences consists of words. These words are composed of the letters and the letters of the alphabet is taken from the already known one. Music also has the alphabet which called ( scale). Each tone is identical with the letters that will together forming a chord. Human are often wrong in understading the words of people. So it is with music. People often enjoy music and and want to play it. But humans have a hearing limitaion to sound. Only some section of people who has high musicality can do it. Therefore, the author make an application to display the chord from a guitar rocording so the users can know the chord that being played on the recording
In this final project the system using the *wav file of the guitar play recording. The sound signal will be detect by Wigner-Ville Distribution (WVD), where the sound signal will be represented in the time-frequency domain with the high resolution. Then, the extracted signel’s frequency will be analyze so that we can decide the chord that formed in the guitar reording. The tendency of the WVD is the emergence of unwanted signel which called cross term or cross spectral. This can reduce the accuracy. To fix it we will use Cross Spectral Elimination to suppres the cross term and get the better accuracy.
In this project , the test will be conducted to determine the accuracy of the system, which comparing the indentified chord of the system with the real chord from the recording. The result from the test of the system is the accuracy obtained by 59%-73%. It can be concluded that the method used is quite not stable to analyze the guitar chord.Keyword: wigner ville distribution, cross spectral elimination, gitar, chord,wav