## ANALISIS PENGENALAN NADA GITAR MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI DYNAMIC TIME WARPING (DTW)
Oleh: Catur Budi Waluyo 1 , Rian Mulyadi 2 , Yenni Astuti 3
1 Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Semarang, Indonesia
2,3 Teknik Elektro, Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto, Indonesia E-mail: catur_budiwaluyo@yahoo.co.uk

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  pemrosesan  sinyal  digital  telah  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap pengenalan nada gitar dengan menggunakan algoritma Dynamic Time Warping (DTW). Penelitian dimulai dengan perekaman suara, preprocessing, dan ekstraksi ciri dari data referensi dan uji. Pada penelitian ini karakteristik suara diekstraksi  menggunakan  metode  Fast  Fourier  Transform  (FFT).  Langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan hasil ekstraksi ciri FFT menggunakan algoritma DTW, dan diambil nilai terkecil sebagai keluarannya. Pengujian dilakukan sebanyak sepuluh kali untuk setiap nada gitar yang direkam, dan akurasi pengenalan nada gitar sebesar 82,5% untuk nada yang diuji yaitu A, B, C, dan D.

## Kata kunci: Dynamic Time Warping, Gitar, Ekstraksi Ciri

## Abstract
The development of digital signal processing technology has contributed significantly to the recognition of guitar tones  using  the  Dynamic  Time  Warping  (DTW)  algorithm.  The  research  started  with  the  sound  recording, preprocessing, and feature extraction from the reference and test data. In this research, the sound characteristics were extracted using the Fast Fourier Transform (FFT) method. The next step involved comparing the results of FFT feature extraction using the DTW algorithm, with the smallest value being taken as the output. The test was ten times for each recorded guitar tone, and the accuracy in recognizing guitar tones was 82.5% for the tested tones, namely A, B, C, and D.
Keywords: Dynamic Time Warping, guitar, feature extraction

## 1. Pendahuluan
Seiring perkembangan teknologi, identifikasi  dan  analisis  nada  pada  alat musik menjadi hal penting dalam memahami dan merekam kinerja musisi. Salah satu alat musik  yang  memiliki  karakteristik  unik dalam  menghasilkan  nada  adalah  gitar (Klasik,  2022) .  Pengenalan  nada  memiliki banyak  potensi  aplikasi,  termasuk  dalam pengembangan  sistem  otomatisasi  musik, pendeteksian kesalahan bermain, dan pengembangan  alat  bantu  pembelajaran music  (Suryadikarsa,  2020)  (Firmansyah, 2018).
Pada  penelitian  (Prayoga,  2019)  (S. Datta,  2020)  (Cheng,  2021)  menyebutkan salah  satu  metode  yang  telah  menunjukkan efektivitasnya  dalam  mengatasi  tantangan pengenalan  nada  menggunakan  Metode Klasifikasi Dynamic Time Warping (DTW). DTW  adalah  sebuah  algoritma  yang digunakan dalam analisis deret waktu untuk mengukur  kemiripan  antara  dua  urutan temporal  yang  mungkin  bervariasi  dalam
kecepatan (W. Li, 2023) (P. V. Lopes Pires, 2022) (Gelfand, 2022).
DTW  memungkinkan  pencocokan  pola yang  khas dari  deret waktu, yang kemungkinan  akan  menghasilkan  penilaian kemiripan  yang  lebih  akurat  daripada menggunakan  metode Euclidean biasa (Izakian, 2015). Sehingga pada penelitian ini menganalisis pengenalan nada Gitar menggunakan  metode  klasifikasi  DTW. Penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  dari algoritma DTW untuk mengenali nada gitar dengan  mencocokkan  pola  nada  yang dimainkan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Alur Penelitian
Alur penelitian yang digunakan sebagai dasar dalam melaksanakan penelitian ditunjukan pada Gambar 1. Pada penelitian ini alur penelitian dimulai dari pengumpulan dataset dan perekaman kemudian dilanjutkan Preprocessing sinyal  Gitar, pembagian  sinyal  menjadi  Frame  dan Ekstrasi  Ciri.  Sinyal  hasil  ekstraksi  ciri
kemudian  dilakukan  penerapan  metode klasifikasi  DTW  dan  hasil  algoritma  yang didapatkan sebagai keluaran untuk menentukan nada yang dimainkan.
Gambar 1. Alur rancangan pengenalan nada gitar .

## 2.2. Preprocessing
Preprocessing adalah serangkaian langkah  awal  yang  dilakukan  untuk meningkatkan  kualitas  objek.  Tujuan  dari tahap preprocessing ini  adalah  untuk mempersiapkan  sinyal  suara  masukan  agar dapat lebih mudah diproses dalam pengenalan  suara.  Proses preprocessing dimulai  dengan  normalisasi  amplitudo, eliminasi noise suara, frame  blocking ,  dan windowing .
Normalisasi bertujuan
untuk
menyamakan  tingkat  amplitudo  suara  yang direkam sehingga mencapai nilai maksimum,  sehingga  perbedaan  intensitas suara  yang  tercatat  tidak  memengaruhi proses pengenalan suara. Sedangkan Frame Blocking merupakan  langkah  pembagian sinyal  suara  menjadi  beberapa frame ,  yang bertujuan untuk mempermudah perhitungan dan  analisis  suara.  Sebuah  frame  terbentuk
dari  sejumlah  sampel,  bergantung  pada frekuensi sampling yang digunakan (Nurhasanah, Y. I. dkk,2018)(Nurarinda, T. A. P. dkk, 2020 )

## 2.3. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  Ciri  adalah  suatu  langkah yang bertujuan untuk mengambil serangkaian nilai dari sinyal masukan untuk menentukan  pola  uji.  Dalam  proses pengenalan, seringkali diperlukan lebih dari satu cuplikan, sehingga hasil cuplikan yang telah  diambil  dapat  membentuk  pola  uji melalui  tahapan  ekstraksi  ciri  ini.  Terdapat berbagai  jenis  ekstraksi  ciri,  termasuk ekstraksi ciri menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT)  dan Fast  Fourier Transform (FFT).

## 2.4. Dynamic Time Warping (DTW)
Metode  DTW  juga  dikenal  sebagai penyelarasan  urutan non-linier ,  sehingga menjadi  pendekatan  yang  lebih  realistis untuk  menilai  kesamaan  pola  dengan kerangka  dasar  jika  dibandingkan  dengan metode  pengukuran  linier  seperti  jarak Euclidean , Manhattan , Canberra , Mexican Hat ,  dan  lainnya  (Anggita  T.  dkk,  2018). Konsep  dari  DTW  yaitu  membandingkan pola ekstraksi  ciri  yang  akan menghasilkan optimal path warping . Dimana optimal path warping adalah  jalur  terpendek  dari  selisih perbandingan data.
Algoritma ini memiliki cakupan penggunaan  yang  luas,  diterapkan  secara umum  pada  berbagai  aplikasi  seperti pengenalan suara, pengenalan tulisan tangan dan tandatangan, penambangan data, pengklusteran,  pengolahan  isyarat,  musik, dan banyak aplikasi lainnya. Dalam konteks pengumpulan  data  dan  ekstraksi  informasi, DTW  telah  berhasil  digunakan  untuk mengatasi secara otomatis deformasi waktu dan  perbedaan  kecepatan  yang  terkait dengan  data  yang  berkaitan  dengan  waktu (Anggita T. dkk, 2018
Algoritma  dimulai  dengan  menghitung jarak  lokal  antara  elemen-elemen  dari  dua deret  menggunakan  berbagai  jenis  jarak. Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan
MULAI Merekam nada (data uji & data Latih) Preprocessing Ekstraksi ciri FFT Data Latih atau referensi Data uji Algoritma DTW HASIL SELESAI Preprocessing Ekstraksi ciri FFT
adalah rumus jarak Euclidean , menghasilkan matriks dengan n baris dan m kolom.  Perhitungan  jarak  lokal  dilakukan dengan menghitung nilai absolut dari selisih antara elemen-elemen deret data, sebagaimana  dijelaskan  dalam  persamaan (1).
𝑐 𝑖 j , = | 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑗 | , i=1 : m dan j =1 : n (1) Setelah  mendapatkan  matriks  jarak lokal, langkah
berikutnya
adalah
mengidentifikasi nilai-nilai yang diperlukan untuk menentukan warping path . Perhitungan  elemen  baris  pertama  pada matriks  DTW  dijelaskan  dalam  persamaan (2). Selanjutnya, perhitungan kolom pertama pada  matriks  DTW  dijelaskan  dalam persamaan (3).
𝐷 (1, 𝑗 ) = 𝐷 ( 𝑖 −1, 𝑗 ) + 𝑐 (1, 𝑗 ) (2) 𝐷 ( 𝑖 ,1) = 𝐷 ( 𝑖 , 𝑗 −1) + 𝑐 ( 𝑖 ,1) (3) 𝐷 𝑖𝑗 = 𝑐 𝑖𝑗 + min( 𝐷 𝑖 −1, 𝑗 −1 , 𝐷 𝑖 −1, 𝑗 , 𝐷 𝑖 , 𝑗 −1 ) (4) Untuk menghitung elemen-elemen lainnya  pada  matriks  DTW,  rumusnya dinyatakan  dalam  persamaan  (4).  D ij diwakili sebagai jarak minimal antara deret bagian  (a 1 ,  a 2 ,  ...  a i )  dan  (b 1 ,  b 2 ,  ...,  b j ). Warping path , merupakan jalur atau lintasan melalui  matriks  yang  mencakup  jarak minimal dari elemen D ij hingga elemen D nm , yang  terdiri  dari  elemen-elemen  D ij itu sendiri. Sedangkan menghitung hasil persentase akurasi pengenalan nada menggunakan persamaan (5).
∑ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑛𝑎𝑙𝑖
∑ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑥 100% (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat keberhasilan sistem dan perbandingan  akurasi  data  uji  dengan  data referensi. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali  dari  setiap  nada  gitar  yang  direkam. Perekaman  menggunakan  gitar  listrik  dan pada  ruangan  kedap  suara.  Pengujian dilakukan dengan membandingkan  nada A, B, C dan nada D pada data referensi dan data uji.

## 3.1 Proses Data Referensi 3.1.1 Perekaman Suara
Proses  perekaman  data  latih  atau referensi menggunakan sample rate sebesar
8000 Hz, durasi perekaman 3 detik, channel mono  dan  resolusi  16 bit/sample .  Format penyimpanan  hasil  rekaman  dalam  bentuk format .wav dan dilakukan sebanyak 10 kali.
3.1.2 Preprocessing
Pada  proses preprocessing dilakukan melalui tahap Normalisasi, Frame blocking dan Windowing .  Hasil  normalisasi  sampel data referensi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian normalisasi sample data referensi.
Sampel Point ke-
Nada A Nada B Nada C Nada D 1 -0,2410 0,0000 0,3329 0,2033 2 0,6549 -0,5950 0.4282 1,0000 3 1,0000 -0,5950 0,4282 0,9150 4 -0,0919 0.2380 1,0000 0,5083 5 0.2757 0.2618 0.9209 0,5255 6 0.2180 0.5833 0.8569 0,3216 7 0.1721 0.8447 0,8730 0,1183 8 0.1261 1,0000 0,7778 -0,0166
Frame blocking bertujuan untuk menghilangkan suara lain yang ikut terekam ketika  dalam  proses  perekaman.  Hal  ini diperlukan  agar  proses  pengenalan  mampu mengenali hanya suara yang diperlukan saja. Selain itu, proses frame blocking umumnya dilakukan  secara overlapping untuk  setiap frame. Panjang daerah overlap yang umum digunakan adalah kurang lebih 30% sampai 50%  dari  panjang frame . Overlapping dilakukan untuk menghindari hilangnya ciri atau  karakteristik  suara  pada  perbatasan perpotongan setiap frame.
Setelah melakukan proses frame blocking ,  langkah  yang  harus  di  kerjakan berikutnya  ialah windowing .  Proses  ini berfungsi untuk meminimalisir diskontinuitas  yang  dapat  menyebabkan kehilangan  informasi  antar frame .  Pada penelitian ini jenis window yang digunakan yaitu Hamming  Windowing .  Untuk  hasil Windowing data referensi dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil windowing data referensi.
Nada A Nada B Nada C Nada D 1 -0,0192 0,0000 0,0266 0,0162 2 0,1658 -0,1506 0,1084 0,2531 3 0,6423 -0,3822 0,2750 0,5877
Nada A Nada B Nada C Nada D 4 -0,0877 0,2271 0,9544 0,4851 5 0,2631 0,2498 0,8789 0,5016 6 0,1400 0,3746 0,5504 0,2066 7 0,0435 0,2079 0,2210 0,0299 8 0,0100 0,0800 0,0622 0,0013

## 3.1.3 Ekstrasi Ciri
Proses ekstraksi ciri merupakan proses yang bertujuan untuk mendapatkan sederetan  besaran  pada  bagian  sinyal masukan untuk menetapkan pola suara agar dapat  dibandingkan  dengan  suara  uji.  Pada penelitian  ini  ekstraksi  ciri  untuk  diagram Fast  Fourier  Transform digambar  dengan diagram kupu-kupu atau butterfly diagram 8 titik.  Hasil  perhitungan  FFT  pada  data referensi dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Ekstraksi ciri FFT pada data referensi.
No Nada A Nada B Nada C Nada D 1 1,1581 0,6068 3,0772 2,0819 2 -0,1950 - 0,5474i -0,7253 + 0,8575i -1,797 - 0,3722i -0,7945 - 0,9327i 3 -0,4420 - 0,3835i 0,4241 + 0,0831i 0,4094 + 0,3578i -0,0998 + 0,0266i 4 -0,3697 + 0,6497i 0,2255 - 0,3227i 0,0909 - 0,2642i -0,1761 + 0,1827i 5 0,7014 -0,4555 -0,2738 0,1892 6 -0,3697 - 0,6497i 0,2255 + 0,3227i 0,0909 + 0,2642i -0,1761 - 0,1827i 7 -0,4420 + 0,3835i 0,4241 - 0,0831i 0,4094 - 0,3578i -0,0998 - 0,0266i 8 -0,1950 + 0,5478i -0,7253 - 0,8575i -1,7959 + 0,3722i -0,7945 + 0,9327i 3.2 Proses Data Uji 3.2.1 Perekaman Suara Proses perekaman data uji
menggunakan sample rate sebesar 8000 Hz , durasi perekaman 3 detik, channel mono dan resolusi 16 bit/sample . Format penyimpanan hasil rekaman dalam bentuk format .wav dan dilakukan sebanyak 10 kali.
3.2.2 Preprocessing
Pada  proses preprocessing dilakukan melalui tahap Normalisasi, Frame blocking dan Windowing ,  Hasil  normalisasi  sampel data uji dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Hasil pengujian normalisasi
sampel data uji. Sampel Point ke- Nada A Nada B Nada C Nada D 1 -0,0323 0,5444 0,4343 0,1764 2 0,0819 1,0000 0,6392 1,0000 3 0,8449 0,7819 0,7539 1,0000 4 1,0000 0,9899 1,0000 0,2941 5 0,9208 0,9406 0,9508 0,5294 6 0,9619 0,7722 0,9916 0,5294 7 0,9308 0,6930 0,9589 0,5882 8 0,9373 0,6434 0,9672 0,5583 Tabel 5. Hasil windowing data uji No Nada A Nada B Nada C Nada D 1 -0,0025 0,0435 0,0347 0,0141 2 0,0207 0,2531 0,1618 0,2531 3 0,5427 0,5022 0,4843 0,6423 4 0,9544 0,9448 0.9544 0,2807 5 0,8788 0,8977 0,9075 0,5052 6 0,6179 0,4960 0,6370 0,3400 7 0,0236 0,1754 0,2427 0,1489 8 0,0749 0,0514 0,0773 0,0446 Pada penelitian ini, untuk meminimalisir  diskontinuitas  yang  dapat menyebabkan  kehilangan  informasi  antar frame  pada  data  uji  jenis window yang digunakan  yaitu Hamming  Windowing . Untuk hasil Windowing data uji dapat dilihat pada Tabel 5.

## 3.2.3 Ekstraksi Ciri
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  ciri  untuk diagram Fast  Fourier  Transform digambar dengan butterfly  diagram 8  titik.  Hasil perhitungan FFT pada data uji dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan Ekstraksi Ciri FFT
No Nada A Nada B Nada C Nada D 1 3,3228 3,3646 3,5000 2,2293 2 -1,9254 - 0,5066i -1,6575 - 0,7867i -1,8288 - 0,5256i -0,7194 - 0,5988i 3 0,0973 + 0,3907i 0,2635 + 0,2470i 0,2151 + 0,2329i -0,2718 - 0,2678i
No Nada A Nada B Nada C Nada D 4 0,6125 + 0,1074i -0,0509 - 0,1330i 0,0832 - 0,0426i -0,26286 + 0,3879i 5 -0,0133 -0,1264 -0,1613 0,3920 6 0,6125 - 0,1074i -0,0509 + 0,1330i 0,0832 + 0,0426i -0,2628 - 0,3879i 7 0,0978 - 0,3907 -0.276 + 0.2734i 0,2151 - 0,2329i -0,2718 + 0,2678i 8 -1,9254 + 0,5066i 1.0328 + 0.8412i -1,8288 + 0,5256i -0,7194 + 0,5988i 3.3 Hasil Pengujian
Pengujian
pada penelitian ini menggunakan  algoritma  DTW.  Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil dari ekstraksi ciri dari data referensi dan data uji. Perhitungan  akan  dilakukan  pada  tiap  nada A, nada B, nada C dan nada D. Perhitungan pertama  yang  harus  dilakukan  ialah menghitung
local
distance dengan persamaan  (1).  Setelah  mendapatkan  nilai dari local  distance langkah  selanjutnya adalah  mencari  poin-poin  yang  harus dilewati untuk menemukan optimal warping path , yang dimulai dari baris pertama, kolom pertama,  dan  elemen  lainnya  dengan persamaan  (2)  sampai  persamaan  (4).  Nilai tersebut akan membentuk path, dimana nilai terakhir pada pojok kanan bawah merupakan hasil  dari  perhitungan Dynamic  Time Warping (DTW).  Untuk  hasil  pengujian pengenalan nada gitar menggunakan metode DTW dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengujian pengenalan nada Gitar dengan metode DTW Pengujian Ke- Nada A Nada B Nada C Nada D 1 A B C D 2 A B C D 3 A B C D 4 A B C D 5 A D C C 6 A B B D 7 A A C D 8 A B B A 9 A A C D
Pengujian Ke- Nada A Nada B Nada C Nada D 10 A B C D
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 7  maka  dapat  diketahui  hasil  persentase pengenalan  nada  menggunakan  persamaan (5) dapat disajikan dalam Gambar 2.
Hasil  pengujian  disusun  dalam  bentuk analisis secara keseluruhan yaitu
1. Implementasi DTW di dalam perangkat lunak  yang  dibuat  mempunyai  akurasi rata-rata  yang cukup baik, yaitu 82.5% dengan  hasil  akurasi  masing-masing dapat dilihat pada Gambar 2.
2. Ada  beberapa  nada  yang  hampir  sama antara  satu  dengan  yang  lainnya menyebabkan kesalahan pada klasifikasi.
Gambar 2. Grafik Persentasi Pengenalan Nada

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian, kesimpulan pada  penelitian  ini  yaitu  dalam  analisis pengenalan nada gitar menggunakan Metode klasifikasi Dynamic  Time  Warping (DTW) menunjukkan  bahwa  akurasi  pengujian sebesar 82.5% dengan nada yang di uji yaitu nada  A,  B,  C  dan  nada  D.  Persentase pengenalan nada A sebesar 100%, persentase pengenalan nada B sebesar 70%, persentase pengenalan nada C sebesar 80% dan  persentase  pengenalan  nada  D  sebesar 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggita, T., Khotimah, W. N., & Suciati, N. (2018).  Pengenalan  Bahasa  Isyarat Indonesia  dengan  Metode  Dynamic
0 20 40 60 80 100 120 Nada A Nada B Nada C Nada D Hasil Persentase Pengenalan Nada(%)
Time  Warping  (DTW)  menggunakan Kinect  2.0.  Jurnal  Teknik  ITS,  7(1), A199-A202.
Firmansyah, R., Djamal, E. C., & Yuniarti,
R.  (2018,  August).  Identifikasi  Nada Dari  Sinyal  Suara  Alat  Musik
Instrumen Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients dan Hidden  Markov  Model.  In  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi (SNATI).
Firmansyah, R., Djamal, E. C., & Yuniarti,
R.  (2018,  August).  Identifikasi  Nada Dari  Sinyal  Suara  Alat  Musik Instrumen Menggunakan Metode Mel
Frequency Cepstrum Coefficients dan Hidden  Markov  Model.  In  Seminar Nasional
Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI).
Izakian, H., Pedrycz, W., & Jamal, I. (2015).
Fuzzy  clustering  of  time  series  data using dynamic time warping distance. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 39, 235-244.
Jiang, S., & Chen, Z. (2023). Application of dynamic  time  warping  optimization algorithm  in  speech  recognition  of machine translation. Heliyon, 9(11).
Klasik,  G.,  &  Del  Sal,  A.  TEKNIK PERMAINAN GITAR “LOVE THEME FROM CINEMA PARADISO” KARYA ENNIO
MORRICONE
ARANSEMEN
ADRIANO DEL SAL.
Nurarinda,  T.  A.  P.,  Sahertian,  J.,  & Mahdiyah,  U.  (2020,  December). Rancangan  Sistem  Identifikasi  Jenis Burung  Kicau  Berdasarkan  Suara Burung dengan Mel Frequency Cepstrum  Coefficiens  (MFCC).  In
Prosiding SEMNAS
INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) (Vol. 4, No. 1, pp. 237-241).
Nurhasanah,  Y.  I.,  Korio  Utoro,  R.,  & Nugraha,  R.  D.  (2018).  Pengenalan Pola  Ucapan  Kata  Menggunakan
Metode  Dynamic  Time  Warping
(DTW) Berbasis Multimedia
Interaktif.
P. V. Lopes Pires, F. Carneiro Travassos, E. B.  Kapisch,  L.  Rodrigues  Manso Silva,  C.  A.  Duque  and  P.  Fernando Ribeiro, "Novelty Detection Based on Dynamic  Time  Warping  Similarity Metric  Applied  to  Power  Quality Signals,"  2022  20th  International Conference  on  Harmonics  &  Quality of  Power  (ICHQP),  Naples,  Italy,
2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICHQP53011.2022.9808685 Prayoga, N. F. I., Astuti, Y., & Waluyo, C.
B. (2019). Analisis Speaker
Recognition  Menggunakan  Metode Dynamic  Time  Warping  (DTW) Berbasis Matlab. Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals,
Controls, 1(1), 77-85.
S.  Datta,  C.  K.  Karmakar  and  M. Palaniswami,  "Averaging  Methods using  Dynamic  Time  Warping  for Time  Series  Classification,"  2020
IEEE Symposium
Series on Computational  Intelligence  (SSCI), Canberra,  ACT,  Australia,  2020,  pp.
2794-2798, doi: 10.1109/SSCI47803.2020.9308409. Suryadikarsa,  F.  M.,  Nurhasanah,  Y.  I.,  &
Dewi,  I.  A.  (2020).  Identifikasi  Nada antara  Suling  Sunda  dan  Suling Rekorder dengan Menggunakan Metode Frequency Cpstral Coefficients  (MFCC)  dan  Dynamic Time Warping (DTW). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(1), 145-154.
W. Li, R. He, B. Liang, F. Yang and S. Han,
"Similarity  Measure  of  Time  Series With Different  Sampling  Frequencies
Based on Context Density
Consistency  and  Dynamic  Time Warping," in  IEEE Signal  Processing Letters, vol. 30, pp. 1417-1421, 2023, doi: 10.1109/LSP.2023.3316010.
Y.  Hwang  and  S.  B.  Gelfand,  "Fast  Sparse Dynamic  Time  Warping,"  2022  26th International  Conference  on  Pattern Recognition  (ICPR),  Montreal,  QC,
Canada,  2022,  pp.  3872-3877,  doi: 10.1109/ICPR56361.2022.9956686. Y.  -J.  Liu  and  Y.  -H.  Cheng,  "Using Dynamic  Time  Warping  Method  for
the Similarity Measurement of Fluorescent Lamp Arc," 2021 IEEE/ACIS 22nd International Conference on Software Engineering, Artificial  Intelligence,  Networking and  Parallel/Distributed  Computing
(SNPD), Taichung, Taiwan, 2021, pp. 162-166, doi: 10.1109/SNPD51163.2021.9704925.