Perpustakaan Digital ITB

ABSTRAK: Penilaian aransemen berdasarkan teori musik tidaklah cukup, karena aransemen yang bagus menurut teori belum tentu benar-benar bagus, begitu juga sebaliknya. Penilaian tersebut sangat tergantung individu yang menilai. Tugas Akhir ini mengkaji penggunaan jaringan saraf tiruan untuk menilai aransemen musik. Jaringan saraf tiruan digunakan untuk mempelajari pola penilaian seseorang. Dengan begitu, diharapkan penilaian orang tersebut dapat didekati dengan penilaian menggunakan jaringan saraf tiruan. Terdapat dua jenis jaringan saraf tiruan yang diuji, yaitu jaringan saraf tapped delay line memory dan jaringan Elman dengan algoritma pelatihan simple backpropagation through time. Dua jenis jaringan saraf ini dipilih karena cocok dengan permasalahan penilaian aransemen. Sebuah perangkat lunak, yang diberi nama MAENN (Musical Arrangement Evaluation using Neural Net) diimplementasikan untuk memfasilitasi Tugas Akhir ini. MAENN terbagi dua bagian, program inti dan GUI. Program inti digunakan untuk melatih dan menguji jaringan saraf tiruan. GUI digunakan sebagai simulasi penggunaan jaringan saraf tiruan. Perangkat lunak tersebut digunakan untuk mencari dan menguji parameter jaringan saraf tiruan yang sesuai dengan permasalahan penilaian aransemen. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, dengan parameter yang tepat, jaringan Elman dapat diimplementasikan sebagai penilai aransemen musik. Jaringan tapped delay line memory dapat juga diimplementasikan, tetapi dengan nilai parameter yang lebih besar dan waktu pelatihan yang lama, sehingga lebih cocok menggunakan jaringan Elman.