Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.570 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 373-380 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TONE DETECTION ON TERANIKA MUSICAL INSTRUMENT USING DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND DECISION TREE CLASSIFICATION
Fadia Qothrunnada 1 , Sofia Sa’idah* 2 , Bambang Hidayat 3 , Tasya Busrizal Putri 4 , Darwindra 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Email: 1 fadianada@student.telkomuniversity.ac.id , 2 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id , 3 bhidayat@telkomuniversity.ac.id , 4 tasyabusrizal@student.telkomuniversity.ac.id , 5 darwindra@student.telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 25 Agustus 2022, Revisi: 18 Oktober 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
Musical  instruments  are  one  of  the  cultures  that must  be  preserved.  Teranika  is  one  of  the  traditional  musical instruments  from  the  Majalengka  area,  which  is  made  of  clay.  Currently,  the  manufacture  of  conventional musical  instruments  is  still  done  manually,  so  there  are  still  differences  in  the  tone  produced.  Meanwhile,  the quality of a musical instrument is determined by the accuracy of the technique. Therefore, we need a system that can accurately detect the method's accuracy. The author designed a tone detection system for Teranika musical instruments  to  help  artisans  carry  out  quality  control.  This  system  will  detect  whether  or  not  the  musical instrument  is  successfully  matched  with  the  right  tone  and  agent.  The  technique  contained  in  this  musical instrument is Do Re Mi Fa So La Si Do high. To overcome these problems, the author makes this tone detection system  using  the  Discrete  Wavelet  Transform  method  and  the  Decision  Tree  classification.  The  working principle of this system is that the recorded sound of musical instruments will be transmitted to this system. Then the  sound  will  be  processed  as  input  and  matched  with  the  essential  voice  in  the  database.  The  output  of  this system  produces  samples  according  to  the  sampling  frequency  used.  The  test  results  show  the  best  results  at decomposition  level  6,  a  thresholding  value  of  0.05,  and  a  Fine  Tree  classification  type  with  an  accuracy  of 87.5%
Keywords : Accuracy, Decision Tree, Discrete Wavelet Transform (DWT), Instrument, Teranika.

## DETEKSI NADA PADA ALAT MUSIK TERANIKA MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM DENGAN KLASIFIKASI DECISION TREE

## Abstrak
Alat  musik  merupakan  salah  satu  budaya  yang  harus  dilestarikan.  Teranika  merupakan  salah  satu  alat  musik tradisional dari daerah Majalengka yang terbuat dari tanah liat. Saat ini pembuatan alat musik tradisional tersebut masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  masih  ada  perbedaan  nada  yang  dihasilkan.  Sementara  itu,  kualitas sebuah alat musik ditentukan oleh ketepan nada yang dihasilkan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi ketepatan nada secara akurat. Penulis merancang sistem deteksi nada pada alat musik Teranika yakni  untuk  membantu  para  pengrajin  saat  melakukan quality  control .  Sistem ini  akan  mendeteksi  apakah  alat musik  yang dibuat sudah berhasil sesuai  dengan nada dan instrumen yang tepat  atau tidak. Nada yang terdapat pada  alat  musik  ini  yaitu  Do  Re  Mi  Fa  So  La  Si  Do  tinggi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  penulis membuat  sistem  deteksi  nada  ini  menggunakan  metode Discrete  Wavelet  Transform dan  klasifikasi Decision Tree .  Prinsip  kerja  sistem  ini  yaitu  suara  alat  musik  yang  sudah  direkam  akan  diteruskan  pada  sistem  ini. Kemudian  suara  akan  di  proses  sebagai  masukan  dan  dicocokan  dengan  suara  dasar  yang  ada  pada database . Keluaran sistem ini menghasilkan cuplikan sesuai  dengan frekuensi  sampling yang digunakan. Hasil  pengujian menunjukkan  hasil  terbaik  pada  level  dekomposisi  6,  nilai  thresholding  0.05  dan  jenis  klasifikasi Fine  Tree dengan akurasi sebesar 87.5%.
Kata kunci : Akurasi, Decision Tree, Discrete Wavelet Transform (DWT), Instrument, Teranika.

## 1. PENDAHULUAN
Suara  merupakan  fenomena  yang  dihasilkan oleh  suatu  benda  yang  bergetar  karena  adanya
gelombang yang dihasilkan dalam rentang frekuensi audio. Suara yang mempunyai  keindahan dan irama yang  harmonis  dihasikan  oleh  benda  berupa  alat musik.  Bunyi  alat  musik  yang  dihasilkan  mampu
memberikan  informasi  berupa  instrumen  dan  nada yang  dimainkan  [1].  Banyak  sekali  alat  musik tradisional  yang  dikenal  oleh  masyarakat,  salah satunya  adalah  alat  musik  dari  daerah  Majalengka yang  mempunyai  keunikan  sendiri  karena  terbuat dari  tanah  liat.  Beragamnya  alat  musik  yang  ada  di Indonesia  terkadang  menghasilkan  bunyi  yang hampir  serupa.  Banyak  cara  yang  dilakukan  untuk mengenali  alat  musik,  biasanya  dari  pengalaman indera pendengaran. Maka dari itu penulis membuat sistem yang mampu mengenali nada pada alat musik sebagai quality control para pengrajin [2]. Sistem ini melalui  dua  tahapan  yaitu  proses  perekaman menggunakan aplikasi Audio Recorder dan disimpan dalam  bentuk  . wav dengan  frekuensi  sampling 44100  Hz  yang  dilakukan  untuk  membuat sample data  dan  proses  pengenalan  nada  menggunakan Software MatLab  R2018a.  Pada  penelitian  kali  ini, metode  yang  digunakan  yaitu Discrete  Wavelet Transform (DWT)  yang  mampu  memberikan informasi  tentang  kombinasi  skala  dan  frekuensi. DWT  juga  memiliki  kelebihan  seperti  dapat menganalisis multiresolusi ,  memiliki  rekontruksi yang  baik,  dan  algoritma  perhitungan  yang  sedikit [3].  Klasifikasi  pada  sistem  ini  menggunakan Decision  Tree yang  mampu  mengubah  keputusan kompleks  menjadi  lebih  sederhana  dan  lebih spesifik.  Prosedur  pada Decision  Tree juga  mudah dipahami  karena  sama  dengan  manusia  dalam membuat keputusan dalam kehidupan nyata [4][5].
Beberapa  penelitian  terkait  deteksi  nada  telah dilakukan  sebelumnya.  Diantaranya  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  Ferdiawan  mengenai  Deteksi Suara Chord Piano Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  didapatkan  tingkat akurasi  sebesar  98%  [6].  Deteksi  nada  juga  telah dilakukan  menggunakan  metode  Random  Forest oleh  As  Sarofi  dengan  total  tingkat  akurasi  sebesar 88,83%  [7].  Sebuah  sistem  untuk  mendeteksi  suara yang  mengenali  nada  dari  sebuah  alat  musik  akan dibuat  untuk  membantu  para  pengrajin  alat  musik sebagai quality  control agar  dapat  diketahui  apakah nada  yang  dihasilkan  sudah  berhasil  sesuai  dengan yang  diinginkan  atau  masih  ada  kesalahan. Berdasarkan  hal  diatas,  alat  musik  yang  akan digunakan  adalah  Teranika.  Dimana  Teranika merupakan alat musik yang dipukul.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  pada  gambar  1  perancangan sistem terdapat 2 ciri yaitu ciri latih dan ciri uji. Pada tahap pertama dilakukan input data yang merupakan hasil  dari  rekaman  suara  alat  musik.  Pengambilan sample  per  nada  dilakukan  sebanyak  800  kali  yang terbagi  menjadi  640  data  latih  dan  160  data  uji dengan  format .wav menggunakan  frekuensi sampling  44100  Hz.  Selanjutnya  data sample akan masuk  sebagai database pada  perangkat  lunak MatLab.  Data  uji  yang  ada  pada database selanjutnya  akan  dilakukan pre-processing yang
dilanjutkan  dengan  ekstraksi  ciri.  Metode  yang digunakan  yaitu Discrete  Wavelet  Transform . Setelah  mendapatkan  ciri  pada  data  uji  kemudian dilakukan  proses  klasifikasi.  Klasifikasi  yang digunakan  pada  sistem  ini  yaitu Decision  Tree , dimana  proses  klasifikasi  akan  mengacu  pada database ciri latih tiap nada, sehingga hasilnya nanti akan keluar dan mendapatkan akurasi sistem deteksi ini.
Gambar 1. Diagram Alir Perancangan Sistem Deteksi Nada
2.1 Discrete Wavelet Transform (DWT)
Proses ekstraksi ciri berguna untuk mendekomposisikan  sinyal  ke  dalam  beberapa subband . Discrete  Wavelet  Transform merupakan fungsi matematis yang dapat mempresentasikan data dan mampu memberikan informasi tentang kombinasi  skala  dan  frekuensi.  Metode  ini merupakan  transformasi  yang  diturunkan  dari mother wavelet melalui translasi dan penskalaan [8]. Sinyal  dapat  dianalisis  jika  melewati  dua  filterisasi DWT  yaitu highpass  filter yang  digunakan  untuk menganalisis  frekuensi  tinggi  dan lowpass  filter yang  digunakan  untuk  menganalisis  frekuensi rendah.  Proses  tersebut  merupakan  dekomposisi dengan perhitungan matematis sebagai berikut [9]:
𝑌 𝑙𝑜𝑤 [𝑛] = ∑ 𝑋[𝑘]𝑔[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (1) 𝑌 ℎ𝑖𝑔ℎ [𝑛] = ∑ 𝑋[𝑘]ℎ[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (2)
Berdasarkan  rumus  1  dan  2  persamaan Ylow digunakan untuk rentang frekuensi rendah, sedangkan  persamaan Yhigh digunakan  untuk rentang  frekuensi  tingi.  Transformasi wavelet mempunyai  banyak  kelebihan  sehingga  banyak sekali  turunan  yang  dikembangkan.  Ada  faktor penting yang harus diperhatikan sebelum melakukan transformasi,  termasuk  menentukan  jumlah  level
Fadia Qothrunnada , dkk, Deteksi Nada Pada Alat Musik Teranika … 375
multiresolusi ,  menentukan  jenis wavelet yang digunakan,  dan  menentukan  aturan  batasan.  Untuk memisahkan  data  menjadi  berbagai  frekuensi  dan skala, DWT  menggunakan filter wavelet . Kemudian masing-masing  dari  elemen  tersebut  selanjutnya akan dianalisis dengan suatu resolusi yang konsisten dengan skalanya. Beberapa jenis wavelet yang dapat digunakan  dalam  hal  ini  yaitu Discrete  Wavelet Packet  Transform (DWPT)  dan Wavelet  Haar . Berikut merupakan diagram alir ekstraksi ciri DWT:

## Gambar 2. Diagram Alir Ekstraksi Ciri DWT
Gambar  2  merupakan  diagram  alir  yang merupakan sinyal yang diekstraksi ciri menggunakan Discrete  Wavelet  Transform .  Semua sample latih  dan  uji  dilakukan  ekstraksi  ciri  untuk diambil  cirinya  sebagai  masukan  untuk  proses klasifikasi.  Pada proses ini sinyal suara akan masuk ke filter sampai  mendapatkan  frekuensi  tinggi  dan frekuensi  rendah.  Kemudian  setelah  di filter sinyal masuk  kembali  hingga  menerima  informasi  data dengan  empat  rentang  frekuensi  yang  berbeda  yaitu LL  ( low-low  frequency ),  LH  ( low-high  frequency ), HL  ( high-low  frequency ),  dan  HH  ( high-high frequency ) [3].
2.2 Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT)
Salah  satu  teknik transformasi  wavelet yang memungkinkan  berbagai  analisis  sinyal  yang  lebih luas  adalah Discrete  Wavelet  Packet  Transform . Sinyal asli terdekomposisi menjadi subband approcimation  signal yang  didapat  dari lowpass filter dan subband  detail  signal yang  didapat  dari hasil highpass  filter .  Sinyal  yang  dihasilkan kemudian didekomposisi  kembali  hingga level  yang diinginkan. Transformasi paket wavelet menyediakan  metode  analisis  sinyal  yang  dapat memisahkan  pita  frekuensi  menjadi  beberapa lapisan.  Dalam  analisis multiresolusi ,  komponen frekuensi yang tidak dapat dibagi dapat didekomposisikan  lebih  lanjut  hingga  mencapai level  yang  sesuai  dengan  karakteristik  sinyalnya. Oleh karena itu, transformasi paket wavelet memiliki nilai  aplikasi  yang  lebih  luas.  Berikut  merupakan
representasi  grafik  transformasi  paket wavelet 3 layer [10].
Gambar 3. Level 3 Dekomposisi Wavelet
Berdasarkan  gambar  3  L  adalah  bagian  frekuensi rendah yang dihasilkan oleh masing-masing dekomposisi,  dan  H  adalah  bagian  frekuensi  tinggi yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  dekomposisi [10].
2.3 Wavelet Haar Wavelet Haar pertama kali diperkenalkan oleh Alfred  Haar  pada  tahun  1910.  Transformasi matematika ini sering digunakan dalam menganalisis sinyal  bergerak.  Sinyal  bergerak  menghasilkan informasi  tentang  waktu  dan  spektrum  frekuensi secara bersamaan. Berikut ini adalah  fungsi wavelet Haar [8]:
𝜓(𝓍) = { 1, 0 ≤ 𝓍 ≤ 1 2 −1, 1 2 ≤ 𝓍 < 1 0, 𝓍 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 (3)
𝜙(𝓍) = { 1,0 ≤ 𝓍 ≤ 1 0, 𝓍 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 (4)
Wavelet  Haar hampir  sama  dengan wavelet Daubechies orde  1  yang  termasuk  dalam  kategori Orthogonal . Panjang tapis wavelet Haar adalah 2.

## 2.4 Decision Tree
Decision  Tree adalah  representasi  sederhana dan  spesifik  yang  paling  populer  dari  teknik klasifikasi.  Model  regresi Decision  Tree terdiri  dari akar, cabang, dan daun yang dapat memecah dataset menjadi subset yang  lebih  kecil  [11].  Algoritma  ini mempelajari  fungsi  objektif  yang  memetakan  setiap himpunan  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya. Konsep  dasar  dari Decision  Tree adalah  mengubah data  menjadi  model  pohon  yang  kemudian digunakan untuk memodelkan aturan dan membuatnya  lebih  sederhana.  Pohon  keputusan  ini mampu  memproses  pengambilan  keputusan  yang kompleks  menjadi  lebih  sederhana  sehingga  akan lebih mudah untuk memahami bagaimana memecahkan  masalah  [4].  Berikut  merupakan diagram alir klasifikasi Decision Tree:
Gambar 4. Diagram Alir Decision Tree
Gambar  4  merupakan  diagram  alir Decision Tree .  Data  uji  yang  telah  disimpan  akan  dilakukan proses  ekstraksi  ciri  sehingga  akan  menghasilkan ciri  uji.  Kemudian  ciri  uji  akan  diklasifikasikan berdasarkan  kelasnya  yang  mengacu  kepada  ciri latih yang disimpan sebagai database . Jika proses ini gagal  maka  akan  kembali  ke  proses  sebelumnya sampai mendapatkan hasil terbaik. Untuk mendapatkan  hasil  klasifikasi  dilakukan  analisis terhadap  3  pengujian  yaitu  pengujian  terhadap  nilai thresholding , pengujian terhadap level  dekomposisi, dan  pengujian  terhadap  jenis Decision  Tree .  Dalam penelitian  kali  ini  digunakan  3  algoritma  data mining,  yaitu Fine  Tree , Medium  Tree ,  dan Coarse Tree [12].  Untuk  menghitung  ketidakpastian  antara perbedaan  keputusan  terhadap  nilai  tertentu  maka harus menghitung  nilai entropy . Dalam membangun Decision  Tree tahap  awal  adalah  menghitung gain untuk mengevaluasi semua atribut. Nilai gain adalah Information  Gain yang  digunakan  untuk  mencari satu variable yang  akan  dijadikan root/node .  Untuk mencari  nilai gain dapat  dilakukan  dengan menghitung entropy dan gini  index terlebih  dahulu. Berikut perhitungan entropy secara matematis [13]:
Entropy (S)   = ∑ 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (5)
Dengan  S  merupakan  himpunan  kasus,  n  adalah jumlah partisi dari S, dan 𝑃 𝑖 adalah proporsi  dari 𝑆 𝑖 terhadap S.
Setelah menghitung nilai entropy dapat dilanjutkan dengan menghitung nilai gini dari masing-masing atribut. Untuk menghitung gini digunakan rumus sebagai berikut [10]:
Gini(t) = 1 − ∑ (𝑃 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (6)
Dengan n merupakan jumlah dari masing-masing atribut dan 𝑃 𝑖 adalah jumlah atribut dari masing- masing kelas ataupun labelnya.
Selanjutnya dapat dihitung nilai gain dari informasi hasil perhitungan entropy dan gini index sebagai berikut:
Gain(S, A) = Gini(S) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆𝑖) (7)
Dengan A merupakan atribut, |Si| adalah jumlah sample dan |S| adalah jumlah seluruh sample .
2.5 Teorema Nyquist Teorema pengambilan sample Shannon- Nyquist merupakan  teorema  yang  paling  terkenal karena  dapat  mengubah  sinyal  waktu  kontinu kedalam bentuk waktu diskrit. Teorema pengambilan sample nyquist menyatakan  bahwa agar  tidak  ada  data  yang  hilang  maka  frekuensi sampling harus  setidaknya  dua  kali  frekuensi tertinggi yang ada pada sinyal [14][15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Strategi  yang  dibentuk  dalam  penelitian  ini dirancang  sebagai  proses  dalam  mendeteksi  nada pada  alat  musik  Teranika  dengan  menggunakan metode Discrete Wavelet Transform . Pengujian yang dilakukan  pada  sistem  yakni  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  berupa  akurasi,  kemudian dilakukan  analisis  untuk  mengukur  tingkat  akurasi sistem.  Berikut  merupakan  skenario  pengujian  yang dilakukan:
1. Pengujian terhadap nilai thresholding Pada  pengujian  terhadap thresholding ini, penulis  membatasi  nilai  yang  digunakan,  yaitu 0.05,  0.1,  0.15,  0.2,  0.25.  Dari  hasil  pengujian dianalisis nilai akurasi dan waktu komputasinya. Hasil yang terbaik dari pengujian ini akan digunakan sebagai parameter untuk pengujian selanjutnya.
2. Pengujian terhadap level dekomposisi Pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengubah level  dekomposisi.  Adapun  jenis wavelet yang dipakai  yaitu  jenis Haar .  Dalam  pengujian  ini dapat dilihat apakah level dekomposisi berpengaruh  terhadap  tingkat  akurasi  dan waktu komputasi sistem.
3. Pengujian terhadap jenis Decision Tree
Ada  3  jenis Decision  Tree yang  digunakan dalam  pengujian  ini  yaitu Fine  Tree,  Medium Tree ,  dan Coarse  Tree .  Dalam  pengujian  ini dapat  dilihat  jenis  mana  yang  paling  baik diterapkan pada sistem.
Pengujian  data  yang  dilakukan  diatas  adalah nada  alat  musik  yang  tidak  digunakan  pada  saat training .  Prosedur  pengambilan sample dilakukan dengan mengambil sample dari  beberapa alat musik Teranika  sebanyak  800  kali  yang  terbagi  menjadi 640  data  latih  dan  160  data  uji.  Untuk  mengurangi
Fadia Qothrunnada , dkk, Deteksi Nada Pada Alat Musik Teranika … 377
noise ,  pengambilan sample dilakukan  pada  studio musik  dengan  ukuran  3x3  meter  dengan  kondisi ruangan  kedap  suara.  Aplikasi  yang  digunakan dalam  pengambilan sample yaitu Audio  Recorder pada smartphone dan  disimpan  dalam  bentuk .wav dengan durasi 1 detik.
3.1 Analisis Pengaruh Perubahan Nilai Thresholding
Pada tahap pengujian pertama dilakukan proses preprocessing dengan  mengubah  nilai thresholding untuk  mencari  nilai  yang  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi.  Nilai thresholding yang  digunakan  yaitu 0.05,  0.1,  0.15,  0.2,  0.25.  Proses  ini  dilakukan  agar sinyal  nada  hanya  memuat  sinyal  nada  alat  musik Teranika  saja,  sehingga  kesalahan  perekaman  bisa dihindari.  Selanjutnya,  proses  ini  nantinya  akan digunakan  untuk input pada  proses  dekomposisi wavelet .  Pada  proses  ini  digunakan Decision  Tree jenis Fine  Tree dengan  160  data  uji,  dan  level dekomposisi 6.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pengaruh Perubahan Thresholding Threshold Akurasi Uji (%) Waktu Komputasi (detik) Latih Uji 0.05 87.5% 113.9281 22.2602 0.1 87.5% 92.3074 19.2323 0.15 87.5% 98.9210 18.0936 0.2 87.5% 80.7545 21.7009 0.25 87.5% 81.2102 19.0583
Berdasarkan  tabel  1  dari  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  terhadap thresholding ,  didapatkan akurasi  dengan  nilai  87.5%  yang  didapatkan menggunakan  level  6  dekomposisi wavelet .  Nilai thresholding merepresentasikan  proses  dimana melewatkan suara ke suatu ambang batas yang telah ditentukan, sehingga suara yang tidak sesuai ambang tersebut  tidak  terpakai.  Untuk  nilai thresholding sendiri  tidak  mempengaruhi  nilai  akurasi  sistem, tetapi  hanya  mempengaruhi  waktu  komputasi sistem. Hal ini terjadi karena pada nilai thresholding berapa  saja,  sinyal  yang  diambil  sudah  merupakan sinyal nada.

## 3.2 Analisis Pengaruh Level Dekomposisi
Pengujian  level  dekomposisi  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  akurasi  yang  paling  baik  terhadap pengaruh  perubahan  level  yang  digunakan.  Dari hasil  analisis  akan  dicari  level  dekomposisi  yang paling  cocok  untuk  diterapkan  pada  sistem  ini. Untuk  n  level  dekomposisi  akan  menghasilkan  2 n subband , sehingga semakin besar level dekomposisi maka  jumlah  vektor  ciri  yang  dihasilkan  juga semakin  besar.  Pada  proses  ini  digunakan Decision Tree jenis Fine  Tree dengan  160  data  uji,  dan  level dekomposisi  6.  Nilai thresholding yang  digunakan adalah  0.05  dimana  ukuran  tersebut  didapat  dari hasil pengujian sebelumnya.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pengaruh Level Dekomposis
Level Akurasi Uji (%) Waktu Komputasi(detik) Latih Uji 1 50% 54.9308 12.5173 2 25% 63.3431 15.4481 3 12.5% 75.2540 15.8223 4 50% 81.2692 17.8823 5 75% 85.9295 21.6786 6 87.5% 113.9281 22.2602 7 78.9% 117.5366 22.9443 8 39.5% 120.0262 29.1529
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai akurasi  yang  dihasilkan  dari  masing-masing  level sangat  beragam. Untuk deteksi  nada pada sistem ini yang  paling  baik  untuk  diterapkan  adalah  level  6. Dimana pada level 6 memiliki akurasi tertinggi yaitu 87.5%  dengan  waktu  komputasi  uji  22.2602  detik. Hal  ini  dikarenakan  pada  level  dekomposisi  tinggi dapat  menghasilkan  vektor  ciri  yang  semakin banyak.  Namun  vektor  ciri  yang  banyak  pun  tidak baik  karena  parameter  yang  dibedakan  juga  akan semakin banyak. Sedangkan pada level dekomposisis  rendah  akan  menghasilkan  vektor  ciri yang  sedikit  sehingga  ciri  satu  dengan  ciri  yang lainnya menjadi sulit dibedakan.
Gambar 5. Scatter Plot Level 6 Dekomposisi
Gambar  5  merupakan Scatter  Plot dari  level dekomposisi  6  dengan  nilai thresholding 0.05  dan menggunakan  jenis Fine  Tree .  Pada Scatter  Plot terdapat incorrect dan correct dengan  berbagai variasi  warna.  Ada  64  vektor  ciri  yang  dihasilkan dari  level  6  dekomposisi  yang  ditunjukkan  dengan warna berbeda dari setiap subband nya.

## 3.3 Analisis Pengaruh Jenis Decision Tree
Pada pengujian ini dilakukan analisis mengenai
3  jenis Decision  Tree ,  yaitu Fine  Tree , Medium Tree ,  dan Coarse  Tree .  Pada  proses  ini  digunakan 160  data  uji,  level  dekomposisi  6,  dan  nilai thresholding 0.05.
Tabel 3. Hasil Pengujian Jenis Decision Tree Level Jenis Akrurasi Waktu Komputasi Latih Uji 4 Fine
Tree 50% 81.2692 17.8823 Medium Tree 50% 81.2692 17.8823 Coarse Tree 31.3% 81.2692 17.8823
5 Fine Tree 75.0% 85.9295 21.6786 Medium Tree 65.6% 85.9295 21.6786 Coarse Tree 15.6% 85.9295 21.6786 6 Fine Tree 87.5% 113.9281 22.2602 Medium Tree 37.5% 113.9281 22.2602 Coarse Tree 7.5% 113.9281 22.2602
Berdasarkan  pada  tabel  3  bahwa  dari  ketiga jenis Decision  Tree dengan  menggunakan  3  level dekomposisi mendapatkan akurasi paling tinggi pada jenis Fine  Tree .  Pada  level  dekomposisi  4 didapatkan  akurasi  sebesar  50%,  level  dekomposisi 5  didapatkan  akurasi  sebesar  75%,  dan  level dekomposisi  6  didapatkan  akurasi  sebesar  87.5%. Karena  pada  jenis Fine  Tree memiliki  model flexibility tinggi  sehingga  banyak  daun  yang membuat  banyak  perbedaan  antar  kelasnya  (jumlah maksimum pemisah adalah 100) yang mengakibatkan sample diuji  sesuai  kriteria  atau kelasnya.

## 4. DISKUSI
Dari  hasil  pengujian  berdasarkan  perubahan nilai thresholding ,  tidak  terjadi  perubahan  pada tingkat  akurasi,  tetapi  terjadi  perubahan  pada  waktu komputasi.  Semakin  besar  nilai thresholding yang digunakan maka semakin cepat waktu komputasinya. Nilai thresholding merepresentasikan proses  dimana  melewatkan  suara  ke  suatu  ambang batas  yang  telah  ditentukan,  sehingga  suara  yang tidak  sesuai  ambang  tersebut  tidak  terpakai.  Hal  ini terjadi  karena  pada  nilai thresholding berapa  saja, sinyal yang diambil sudah merupakan sinyal nada.
Pada  pengujian  level  dekomposisisi  akurasi yang  dihasilkan  pada  setiap  level  nya  sangat beragam.  Untuk  akurasi  tertinggi  didapatkan  pada level  dekomposisis  6  dan  untuk  akurasi  terendah didapatkan pada level dekomposisisi 3. Tetapi untuk waktu  komputasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  pada pengujian  level  dekomposisis  ini  yaitu,  semakin tinggi  level  dekomposisis  maka  waktu  yang dibutuhkan dalam ekstraksi ciri akan semakin lama.
Pada pengujian Decision Tree dengan menggunakan  3  level  dekomposisi  mendapatkan akurasi  paling  tinggi  pada  jenis Fine  Tree .  Karena pada  jenis Fine  Tree memiliki  model flexibility
tinggi  sehingga banyak daun yang membuat  banyak perbedaan  antar  kelasnya  (jumlah  maksimum pemisah  adalah  100)  yang  mengakibatkan sample diuji sesuai kriteria atau kelasnya.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  sistem  deteksi  nada  pada  alat musik  Teranika  menggunakan  metode Discrete Wavelet  Transform dan  klasifikasi Decision  Tree memberikan beberapa kesimpulan antara lain:
1. Sistem  dapat  mengidentifikasi  nada  pada  alat musik  Teranika secara real  time menggunakan metode Discrete  Wavelet  Transform dan
klasifikasi Decision Tree . 2. Prosedur pengambilan sample dilakukan
dengan  mengambil sample dari  beberapa  alat musik Teranika sebanyak 800 kali yang terbagi menjadi  640  data  latih  dan  160  data  uji  dan dilakukan pada ruang kedap suara.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian,  akurasi  tertinggi diperoleh  saat  nilai  masing-masing  parameter adalah  sebagai  berikut:  pada  saat  level dekomposisisi  6,  nilai thresholding 0.05,  dan menggunakan jenis Fine Tree .
4. Akurasi  sistem  yang  tertinggi  didapatkan  hasil sebesar 87.5% dan akurasi terendah didapatkan hasil sebesar 12.5%.
5. Sistem  ini  dapat  digunakan  sebagai quality control para pengrajin alat musik Teranika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  H.  Ashary,  R.  Patmasari,  and  S.  Saidah, “Sistem  Deteksi  Nada  Alat  Musik  Angklung
Menggunakan  Metode  Harmonic  Product Spectrum Tone Detection System on Angklung Musical Instrument Using Harmonic  Product  Spectrum  Method,” e-
Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, p. 1039, 2019.
[2] S.  Ramdhan,  Prayogo,  and  A.  R.  Azkia, “Media  Pengenalan  Alat  Musik  Tradisional Jawa  Tengah  Berbasis  Multimedia,” Sisfotek Glob. , vol. 8, no. 2, pp. 117–122, 2018.
[3] S.  Gani  and  B.  Setiyono,  “Teknik  Invisible Watermarking  Digital  Menggunakan  Metode DWT  (Discrete  Wavelet  Tarnsform),” J. Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  7,  no.  2,  2019,  doi: 10.12962/j23373520.v7i2.29845.
[4] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B. Winarno,  “PRISMA,  Prosiding  Seminar Nasional  Matematika  Klasifikasi  dengan Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64– 71, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/
[5] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L. Hidayat,  and  M.  Waluyo,  “Prediction  for Cooperative  Credit  Eligibility  Using  Data Mining Classification With C4.5 Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 67–74, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.
[6] F. Ferdiawan, B. Hartono, J. T. Lomba, J. No, and  S.  50241,  “Deteksi  Suara  Chord  Piano Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network,” J. Inform. Rekayasa Elektron. , vol. 5,  no.  1,  pp.  62–68,  2022,  [Online]. Available:
http://e-
journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire
[7] M.  A.  As  Sarofi,  I.  Irhamah,  and  A. Mukarromah,  “Identifikasi  Genre  Musik dengan  Menggunakan  Metode  Random Forest,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  9,  no.  1, pp.
79–86, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v9i1.51311.
[8] L.  NOVAMIZANTI  and  A.  KURNIA, “Analisis  Perbandingan  Kompresi  Haar
Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra,” ELKOMIKA J. Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek. Elektron. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  161,  2015,  doi:
10.26760/elkomika.v3i2.161.
[9] F. I. Ikromina and E. I. H. Ujianto, “Invisible
Watermarking  Citra  Digital  Menggunakan Kombinasi Metode Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform,” JANAPATI    J.  Nas.  Pendidik. Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  261–271, 2019.
[10] U.  Ilmi  and  Z.  Abidin,  “Simulasi  Daya Harmonik  berbasis  Transformasi  Wavelet dengan  Matlab,” J.  Elektro ,  vol.  4,  no.  1,  p. 244, 2019, doi: 10.30736/je.v4i1.299.
[11] H.  H.  Patel  and  P.  Prajapati,  “Study  and Analysis of Decision Tree Based
Classification  Algorithms,” Int.  J.  Comput. Sci. Eng. , vol. 6, no. 10, pp. 74–78, 2018, doi:
10.26438/ijcse/v6i10.7478.
[12] E. R. Arboleda, “Comparing performances of data  mining  algorithms  for  classification  of green  coffee  beans,” Int.  J.  Eng.  Adv.
Technol. , vol. 8, no. 5, pp. 1563–1567, 2019.
[13] P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree  Dengan  Classification  Error  Untuk Seleksi  Calon  Anggota  Tim  Paduan  Suara,”
Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 63– 69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[14] U.  Sharma  and  M.  Agrawal,  “Study  of  Sub- Nyquist Sampling Techniques for Multi-band Signals,” 2020  IEEE  17th  India  Counc.  Int. Conf.  INDICON  2020 ,  pp.  3–7,  2020,  doi: 10.1109/INDICON49873.2020.9342573.
[15] K.  A.  Sugianta,  I.  G.  A.  Gunadi,  and  G.
Indrawan,  “Analisis  Pola  Bunyi  Sunari Berdasarkan Metode Fast Fourier
Transform,” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 5, no. 2, pp. 14–21, 2020.