## IMPLEMENTASI METODA UNIT SELECTION SYNTHESIZER DALAM PEMBUATAN SPEECH SYNTHESIZER SUARA SULING RECORDER
M. Ichwan, Milda Gustiana, Arief Syafiudin
Jurusan Teknik Informatika. Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
ichwan@itenas.ac.id, ariefsyafiudin@gmail.com

## ABSTRAK
Speech  synthesizer  adalah  sebuah  kemampuan  menyerupai  bicara  manusia dimana komputer dapat merubah suatu kata dalam tulisan menjadi ucapan atau suara (text to speech). Speech synthesizer juga dikenal dengan teknologi Text-to- Speech.  Namun, speech  synthesizer  tidak  selamanya  memerlukan  text  sebagai data.  Unit  Selection  Synthesizer  didasarkan  dengan  penggabungan  segmen- segmen dari pembicaraan yang sudah direkam. Selama proses sintesis, metoda ini menggunakan suatu algoritma The Hunt and Black yang memilih salah satu unit dari beberapa pilihan dalam menemukan barisan unit yang memenuhi spesifikasi yang  dikehendaki.  Berdasarkan  penelitian  speech  synthesizer  dapat  digunakan untuk  pembuatan  suara  suling  recorder  yang  berjenis  soprano  dan  mempunyai nada dasar G. Speech synthesizer untuk suling recorder menggunakan nada dasar “La” sebagai nada dasar utama karena memiliki selisih terkecil yaitu 11,875. Hasil perhitungan  frekuensi  nada  dasar  mendekati  frekuensi  asli  dari  nada  dasar  G sehingga  penelitian  yang  dilakukan  dapat  membuktikan  bahwa  suling  recorder berjenis soprano memiliki nada dasar G.
Kata Kunci :Speech Synthesizer, Unit Selection Synthesizer, The Hunt and Black Algorithm, Suling recorder.

## ABSTRACT
Speech  synthesizer  is  a  capability  resembling  human  speech  in  which computers  can  transform  a  text  in  the  form  of  data  toward  the  voice  (text  to speech). Therefore, the speech synthesizer is also often known as technology Text- to-Speech. But besides that, the speech synthesizer does not always require the text  as  the  data.  Unit  Selection  Synthesizer  based  with  the  incorporation  of segments of recorded speech. During the synthesis process, this method uses an algorithm The Hunt and Black choosing one of the units of the few options in finding the  line  unit  that  meets  the  desired  specifications.  Based  on  research,  speech synthesizer can be used to manufacture of the manifold voice soprano flute and has a basic tone G. Speech synthesizer for flute using basic tone "La" as the main fundamental tone because it has the smallest difference which is 11.875. Basic tone frequency calculation results approaching the original frequency of the fundamental tone G so that the research conducted to prove that the manifold soprano recorder flute has a basic tone G.
Keywords : Speech Synthesizer, Unit Selection Synthesizer, The Hunt and Black Algorithm, Flute.

## 1. LATAR BELAKANG
Speech  Synthesizer  merupakan  sebuah  studi  atau  bidang  mengenai  bagaimana merancang suatu sistem yang dapat membaca dengan menghasilkan suara. Berdasarkan hal tersebut, terdapat tiga proses yang dilakukan yaitu proses membaca, proses menghasilkan suara,  dan  perancangan  sistem  yang  dapat  membaca  dan  mengeluarkan  suara.  Proses perubahan  teks  tertulis  menjadi  ucapan  merupakan  suatu  teknik  bernama  TTS  ( Text  to Speech) atau bisa disebut juga sebagai speech synthesizer.
Unit Selection Synthesizer adalah suatu metode sintesis yang biasa digunakan dalam TTS. Metode ini digunakan untuk memodifikasi sebuah sinyal suara seminimal mungkin untuk dapat menghasilkan suara seperti suara aslinya. Modifikasi yang dilakukan yaitu dengan cara The Hunt and Black Algorithm. The Hunt and Black Algorithm adalah sebuah algoritma modifikasi untuk  menemukan  kondisi  yang  terbaik  dengan  menggunakan  berbagai  parameter  yang didapat dalam sinyal suara.
Suling recorder adalah sebuah alat musik alternatif yang dapat menghasilkan nada dengan cara ditiup. Suling recorder mudah digunakan dan didapatkan dengan harga yang terjangkau.
S peech synthesizer digunakan untuk membuat suara suling recorder diharapkan dapat membuat suling recorder menjadi lebih modern, menarik, dan mudah digunakan.

## 2. RUMUSAN MASALAH
Rumusan masalah yang disusun pada penelitian ini dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana proses speech synthesizer untuk menghasilkan nada suling recorder dengan menggunakan metoda Unit Selection Synthesizer.
2. Bagaimana cara menentukan suara nada suling recorder dari frekuensi sebuah nada dasar suling recorder dengan menggunakan The Hunt and Black Algorithm.

## 3. Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan penggunaan Speech Synthesizer dalam menghasilkan suara suling recorder dengan menggunakan metoda unit selection synthesizer.

## 4. Batasan Masalah
Batasan masalah yang ditentukan pada penelitian ini adalah:
1. Suling recorder yang dijadikan penelitian berjenis Soprano ( Descant).
2. Sampling rate yang digunakan adalah 8000Hz.

## 5. Nada Dasar [2]
Nada  merupakan  unsur  yang  utama  dalam  sebuah  musik,  nada  juga  dapat  diartikan sebagai  bunyi  yang  berirama,  yaitu  memiliki  frekuensi  tunggal  tertentu.  Nada  dasar merupakan  nada  pertama  yang  dijadikan  sebagai  dasar  dalam  menentukan  susunan  nada dalam sebuah tangga nada.
Nada A yang memiliki frekuensi 440 Hz ditetapkan menjadi nada dasar dari suara musik. Untuk mendapatkan frekuensi nada-nada yang lain dapat dihitung menggunakan persamaan dibawah ini:
𝑓 = 𝑓 0 ∗ 2 𝑛 12 𝐻𝑧 (1)
Dimana :
𝑓 = Frekuensi dari nada-nada yang lain 𝑓 0 = Ketentuan nilai untuk nada dasar A n = Langkah (oktaf) dari nada-nada yang akan di cari.
Tabel 1 Nada dasar dan Oktaf Suara Nada  Nilai Langkah Oktaf  (n) C (Do) -9 C# -8 D (Re) -7 D# -6 E (Mi) -5 F (Fa) -4 F# -3 G (So) -2 G# -1 A (La) 0 A# 1 B (Si) 2 C’(Do’) -9 * 2
Berikut ini adalah nada-nada dasar berdasarkan frekuensi nada dan oktaf nada yang telah diakui secara internasional.
Tabel 2 Frekuensi Nada dasar Oktaf Frekuensi Nada (Hz) C D 1 (C) 32.703 36.708 2 (D) 65.406 73.416 3 (E) 130.87 146.83 4 (F) 261.63 293.66 5 (G) 523.25 587.33 6 (A) 1046.5 1174.7 7 (B) 2093 2349.3 Tabel 3 Frekuensi Nada dasar Oktaf Frekuensi Nada (Hz) E F 1 (C) 41.203 43.654 2 (D) 82.407 87.307 3 (E) 164.81 174.61 4 (F) 329.63 349.23 5 (G) 659.26 698.46 6 (A) 1318.5 1396.9 7 (B) 2637 2793.8 Tabel 4 Frekuensi Nada dasar Oktaf Frekuensi Nada (Hz) G A B 1 (C) 48.999 55 61.735 2 (D) 97.999 110 123.47 3 (E) 196 220 246.94 4 (F) 392 440 493.88 5 (G) 783.99 880 987.77 6 (A) 1568 1760 1975.5 7 (B) 3136 3520 3951.1

## 6. Speech Synthesizer [1]
Speech  Synthesizer  adalah  suatu  studi  mengenai  bagaimana  membuat  suatu  mesin, khususnya komputer untuk dapat membaca dengan mengeluarkan suara. Dengan demikian, proses tersebut terkait dengan tiga hal, yaitu proses membaca, proses berbicara, dan perihal yang terkait untuk membuat mesin tersebut dapat melakukan kedua hal itu. Text-to-Speech merupakan suatu proses mengkonversi teks tertulis ( written text) menjadi ucapan (speech). Dalam komunitas engineering, TTS sering disebut juga sebagai speech synthesizer.

## 7. Unit Selection Synthesizer
[1]
Unit  selection  synthesizer  adalah  resequencing  algorithm  yang  melakukan  pembagian dalam speech  kemudian  mengaturnya  kembali.  Teknik  seperti  ini  dikenal  sebagai  prinsip modifikasi terkecil ( principle of least modification). Prinsip ini menjelaskan bahwa kealamian dari original basis data sudah tentu sempurna, dan modifikasi apapun yang kita lakukan seperti trimming, joining, atau menggunakan signal processing memiliki resiko merusak data suara yang asli, sehingga menghasilkan spesifikasi yang diinginkan dengan cara mengatur kembali data original  sedikit  mungkin  sampai  menghasilkan  kualitas  suara  yang  mirip  dengan  data yang asli.

## 8. The Hunt and Black Algorithm [1]
Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan modifikasi terkecil diatas adalah dengan menggunakan algoritma yang telah dikembangkan oleh Andrew Hunt dan Alan W. Black. Dalam  kerangka  kerja  Hunt  and  Black, unit  selection  didefinisikan  sebagai  sebuah pencarian melalui semua unit yang memungkinkan untuk menemukan kemungkinan barisan unit  yang  terbaik.  Parameter  yang  dipakai  untuk  perhitungan  tersebut  dapat  bermacam- macam,  seperti pitch,  frekuensi,  durasi,  MFCC  (Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient),  daya signal, dan property dari signal ucapan lainnya.

## 9. Fast Fourier Transform (FFT) [3]
Suatu sinyal didefinisikan sebagai besaran fisik yang berubah-ubah menurut waktu, ruang, atau variabel-variabel lainnya. Sinyal dapat dianalisis dari dua perbedaan sudut pandang, yaitu domain  frekuensi  dan  domain  waktu.  Sinyal  dapat  direpresentasikan  dalam  kedua  domain, baik domain waktu maupun domain frekuensi. Untuk merubah sinyal dari domain yang satu ke domain lainnya digunakan Fourier Transform.
FFT digunakan untuk mengubah sinyal dalam domain waktu menjadi domain frekuensi supaya sinyal yang bersifat analog tersebut dapat dibaca frekuensinya dan dapat diolah dalam bentuk digital.
Proses FFT  dapat dilihat dalam persamaan (2.7) sebabagi berikut:
𝑓(𝑛) = ∑ 𝑦 𝑘 𝑒 − 2𝜋𝑗𝑘𝑛
𝑁 𝑁−1 𝐾=0 , 𝑛 = 0,1,2, … . ., 𝑁 − 1 (2)
Dengan:
𝑓(𝑛) = frekuensi k     = 0,1,2, … . . , 𝑁 − 1 N = jumlah sample pada masing-masing frame j     = bilangan imajiner (√− 1)
n
= 1,2,3, . . . (N-1)

## 10. Kebutuhan Perangkat
Kebutuhan hardware dan software tersebut adalah sebagai berikut:

## 10.1 Hardware yang digunakan
Spesifikasi hardware yang digunakan sebagai berikut:
a. Processor Intel Core i5
b. Memory RAM 2GB
c. Microphone
10.2 Software yang digunakan
Batasan-batasan software yang digunakan sebagai berikut:
a. Perangkat lunak dikembangkan dengan menggunakan pemrograman Matlab R2013a.
b. Aplikasi ini berjalan pada sistem operasi windows 7/8.
c. Perangkat lunak yang digunakan untuk mikrokontroller.

## 11. Cara Kerja Sistem
Prosedur dari aplikasi suling recorder synthesizer ini dibuat sebuah model kerja sistem aplikasi secara umum seperti pada Gambar 1.
Sinyal Suara Analisis Sinyal
Ekstrasi Frekuensi Modifikasi Frekuensi Referensi Masukan Keyboard / Mikrokontroller Analisis
Masukan Pencocokan Masukan Keputusan

## Gambar 1 Gambaran Sistem Kerja Aplikasi Pengenalan Ucapan
Langkah  pertama  dalam  aplikasi  yaitu  mengambil  sinyal  suara  yang  sebelumnya  telah direkam dalam format .wav. Perekaman suara dilakukan sebanyak 8 kali sesuai dengan jumlah nada dasar suling recorder yaitu do, re, mi, fa, so, la, si, dan do’.
Sinyal  suara  yang  telah  direkam  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  Matlab menjadi sebuah grafik yang menunjukan banyaknya sampel  perekaman dan besar magnitude dari sebuah sinyal suara.
Analisis dilakukan dengan menggunakan fungsi plot pada Matlab untuk menggambarkan sebuah grafik dari sinyal suara.
y=wavread('d:/Tugas Akhir/Nada/Nada_Dasar.wav'); axes(handles.nada_axes); plot(y);
Aplikasi  akan  membaca  sinyal  suara  yang  dipilih  oleh  pengguna,  kemudian  aplikasi memilih axes yang akan digunakan sebagai grafik. Perintah plot digunakan sebagai perintah untuk menggambarkan grafik ke dalam axes, sehingga akan terbentuk sebuah grafik sinyal suara.

## Gambar 2 Grafik sinyal suara yang dianalisis
Setelah dianalisis langkah selanjutnya adalah melakukan ekstraksi frekuensi pada sebuah sinyal suara untuk memperoleh nilai frekuensi yang nantinya akan dimodifikasi dan disimpan sebagai basis data.
Nilai frekuensi diperoleh dengan cara menghitung jumlah sampel masing-masing frame dan  menambahkan  bilangan  imajiner  (√−  1).  Dengan  menggunakan  Matlab  frekuensi diperoleh dengan cara mengambil nilai tertinggi dari sebuah grafik frekuensi sinyal suara.
xfft = abs(fft(y)); mag = 20*log10(xfft); mag = mag(1:end/2); [ymax,maxindex]= max(mag);
Ekstraksi frekuensi dilakukan dengan menggunakan fungsi fast fourier tranform (fft) pada Matlab. Aplikasi akan mengubah sinyal suara dengan fungsi fft menjadi nilai absolut fft dan grafik frekuensi, kemudian nilai absolut yang dihasilkan akan diubah menjadi besaran desibel untuk mengambil nilai frekuensi dasar yang akan dihitung untuk mendapatkan frekuensi nada dasar.

## Gambar 3 Nilai frekuensi sinyal suara

## Gambar 4 Grafik frekuensi sinyal suara
Perhitungan frekuensi dilakukan untuk menemukan frekuensi nada-nada yang didasarkan pada sebuah nada. Perhitungan diperoleh dengan menggunakan rumus frekuensi nada dasar (rumus 1) yaitu mengalikan frekuensi dasar dengan langkah oktaf pada nada dasar sehingga akan menghasilkan 8 buah frekuensi untuk nada-nada dasar.

## Gambar 5 Perhitungan frekuensi
Proses  modifikasi  dilakukan  dengan  cara  memberikan  panjang  waktu  untuk  8  buah frekuensi. Modifikasi waktu yang terdapat dalam aplikasi yaitu 1 detik, 5 detik, dan 10 detik. Pengguna dapat memilih salah satu panjang waktu yang akan dijadikan suara nada dasar.

## Gambar 6 Modifikasi waktu
Setelah melakukan proses modifikasi waktu, nada-nada dasar akan disimpan dan akan dijadikan referensi basis data.
Masukan  data  diperoleh  melalui keyboard  dan  mikrokontroller.  Masukan  data  dengan menggunakan keyboard  dilakukan  dengan  cara  menekan  tombol-tombol  yang  telah  diatur dalam aplikasi, misalkan untuk memainkan nada do pengguna harus menekan tombol 1.

## Gambar 7 Masukan data melalui keyboard
Masukan  data  menggunakan  mikrokontroller  dilakukan  dengan  cara  memutar potensiometer, nilai yang diperoleh akan memainkan nada tertentu sesuai dengan nilai yang diperoleh. Misalkan untuk memainkan nada do pengguna harus memutar potensio ke arah tulisan do.

## Gambar 8 Masukan data melalui mikrokontroller
Analisis  masukan  dilakukan  dengan  cara  pembacaan  tombol  yang  dilakukan  oleh pengguna jika menggunakan keyboard sebagai masukan dan pembacaan nilai potensiometer yang dilakukan oleh pengguna jika menggunakan mikrokontroller.
Pencocokan data dilakukan dengan cara mencocokan masukan nada dengan aturan pada aplikasi dan aturan pada aplikasi akan memainkan nada yang ada pada referensi basis data sesuai masukan data yang telah sesuai.
Pada  proses  pencocokan  mikrokontroller,  mikrokontroller  akan  memberitahukan  hasil masukan dengan cara menyalakan led sesuai nada yang diberikan oleh pengguna.

## Gambar 9 Analisis dan Pencocokan masukan menggunakan mikrokontroller
Pada proses pencocokan keyboard, aplikasi akan memberitahukan hasil masukan dengan cara mengganti kotak hitam menjadi putih dengan tulisan sesuai nada yang diberikan oleh pengguna.
Gambar 10 Analisis dan Pencocokan masukan menggunakan keyboard 12. Unit Selection Synthesizer Tahapan-tahapan yang digunakan dalam proses unit selection synthesizer terdapat pada Gambar 11.
Langkah pertama adalah pengambilan data sinyal suara nada dasar suling recorder yaitu nada do, re, mi, fa, so, la, si, dan do’.
Kemudian sinyal suara diekstraksi dengan fast fourier transform untuk mendapatkan nilai frekuensi dari sinyal suara, misalnya pada nada dasar do mempunyai nilai frekuensi 526 Hz.
Nilai  frekuensi  yang  diperoleh  akan  dilakukan  perhitungan  frekuensi  nada  dasar  untuk memperoleh  delapan  nada  dasar  dengan  rumus  frekuensi  nada  dasar.  Misalkan  untuk mendapatkan nilai do dari perhitungan frekuensi dengan nada dasar do sebagai nada dasar acuan, yaitu:
𝑓 = 𝑓 0 ∗ 2 𝑛
12 𝐻𝑧 = 526 ∗ 2 −9 12
𝑓 = 313 𝐻𝑧
Sehingga dapat diketahui nilai frekuensi do dari nada dasar acuan do yaitu sebesar 313 Hz.
Setelah  diketahui  delapan  frekuensi  nada  dasar,  kemudian  dilakukan  modifikasi  waktu sebagai panjang suara nada. Panjang waktu dapat dipilih agar sesuai dengan suara nada asli, biasanya  sekitar  5  detik  dan  10  detik  karena  apabila  terlalu  panjang  akan  mengakibatkan ketidaksesuaian dengan suara nada asli.
Start
Sinyal Suara Fast Fourier
Transform
Perhitungan Frekuensi Modifikasi Waktu End

## Gambar 11 Flowchart unit selection synthesizer
13. Use Case Diagram Berdasarkan  analisis  sistem  yang  telah  dilakukan,  maka  Suling  Recorder Synthesizer memerlukan fungsi pembelajaran nada, modifikasi nada, dan permainan nada seperti diagram use case pada Gambar 12.
Fungsi pembelajaran nada adalah proses untuk mempelajari sebuah sinyal suara nada asli suling recorder menjadi sebuah nilai frekuensi yang akan dijadikan delapan nada dasar suling recorder pada synhtesizer.
Fungsi  modifikasi  nada  adalah  proses  dimana  pengguna  memodifikasi  waktu  pada frekuensi nada agar dapat sesuai dengan nada asli suling recorder.
Fungsi permainan nada adalah proses akhir dimana pengguna dapat mencoba memainkan nada-nada  yang  telah  dipelajari  dan  dimodifikasi  dengan  menggunakan keyboard  atau mikrokontroller.
Gambar 12 Use case diagram aplikasi suling recorder synthesizer

## 14. Sequence Diagram
Sequence diagram digunakan untuk mengilustrasikan interaksi antar objek didalam dan disekitar sistem berupa message yang digambarkan terhadap waktu. Objek yang berinteraksi pada proses sistem suling recorder synthesizer yaitu Pengguna (user), kelas Suara Nada Dasar, kelas Unit Selection Synthesizer, dan kelas Permainan Nada seperti pada Gambar 13.

## Gambar 13 Sequence diagram
15. Perancangan Suling Recorder Synthesizer Perangkat keras yang digunakan yaitu mikrokontroller Arduino Uno R3, potensiometer, dan led. Berikut adalah perancangan perangkat keras suling recorder synthesizer:
D o Re Mi F a S o La Si Do ’ LED Potensiometer USB Port Gambar 14 Suling recorder synthesizer tampak atas Potensiometer USB Port LED Arduino Uno R3 Gambar 15 Suling recorder synthesizer tampak dalam

## 16. Hasil Pengujian
Di samping ini akan menunjukkan hasil pengujian aplikasi menggunakan suara nada acuan yang terdiri dari 8 nada yaitu do, re, mi, fa, so, la, si, dan do’.
Pengujian dilakukan secara bertahap dimulai dari nada dasar yang terendah (do) sampai nada dasar tertinggi (do’) dengan membandingkan frekuensi perhitungan dengan frekuensi asli, sehingga akan mendapatkan nilai selisih frekuensi.
Nilai  selisih  frekuensi  terkecil  dari  total  selisih  pada  masing-masing  nada  dasar  akan dijadikan sebagai nada dasar acuan yang terbaik.
Tabel 5 Pengujian nada acuan Do Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 313 526 213 Re 351 587 236 Mi 394 658 264 Fa 417 695 278 So 469 779 310 La 526 860 334 Si 590 971 381 Do’ 626 1045  419 Tabel 6 Pengujian nada acuan Re Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 349 526 177 Re 392 587 195
Mi 440 658 218 Fa 466 695 229 So 523 779 256 La 587 860 273 Si 659 971 312 Do’ 698 1045  347 Tabel 7 Pengujian nada acuan Mi Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 391 526 135 Re 439 587 148 Mi 493 658 165 Fa 552 695 143 So 586 779 193 La 658 860 202 Si 739 971 232 Do’ 782 1045  263 Tabel 8 Pengujian nada acuan Fa Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 413 526 113 Re 464 587 123 Mi 521 658 137 Fa 552 695 143 So 619 779 160 La 695 860 165 Si 780 971 191 Do’ 826 1045  219 Tabel 9 Pengujian nada acuan So Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 463 526 63 Re 520 587 67 Mi 584 658 74 Fa 618 695 77 So 694 779 85 La 779 860 81 Si 874 971 97 Do’ 926 1045  119 Tabel 10 Pengujian nada acuan La Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 511 526 15 Re 574 587 13 Mi 644 658 14 Fa 683 695 12 So 766 779 13 La 860 860 0 Si 965 971 6
Do’ 1023 1045  22 Tabel 11 Pengujian nada acuan Si Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 577 526 51 Re 648 587 61 Mi 727 658 69 Fa 771 695 76 So 865 779 86 La 971 860 111 Si 1090 971 119 Do’ 1158 1045  113 Tabel 12 Pengujian nada acuan Do Nada dasar Frek Synthesizer Frek Asli Selisih Do 621 526 95 Re 697 587 110 Mi 783 658 125 Fa 829 695 134 So 931 779 152 La 1045 860 185 Si 1173 971 202 Do’ 1243 1045  198

## 17. Nilai Rata-Rata Selisih dari Hasil Pengujian
Nilai dari pengujian memiliki hasil yang berbeda-beda, yaitu sebagai berikut:
1. Nada Do
Selisih 213, 236, 264, 278, 310, 334, 381, 419, maka rata-rata selisihnya adalah 304.375
2. Nada Re
Selisih 177, 195, 218, 229, 256, 273, 312, 347, maka rata-rata selisihnya adalah 250.875
3. Nada Mi
Selisih 135, 148, 165, 143, 193, 202, 232, 263, maka rata-rata selisihnya adalah 185.125
4. Nada Fa
Selisih 113, 123, 137, 143, 160, 165, 191, 219, maka rata-rata selisihnya adalah 156.375
5. Nada So
Selisih 63, 67, 74, 77, 85, 81, 97, 119, maka rata-rata selisihnya adalah 82.875 6. Nada La
Selisih 15, 13, 14, 12, 13, 0, 6, 22, maka rata-rata selisihnya adalah 11.875
7. Nada Si
Selisih 51, 61, 69, 76, 86, 111, 119, 113, maka rata-rata selisihnya adalah 85.75
8. Nada Do’
Selisih 95, 110, 125, 134, 152, 185, 202, 198, maka rata-rata selisihnya adalah 150.125
Penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengembangan  sistem speech  synthesizer  untuk  suara  suling  recorder  sudah  dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan.
2. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  8  nada  dasar  untuk  8  nada  dasar synthesizer, nada dasar “La” merupakan nada dasar yang memiliki selisih terkecil diantara nada dasar lainnya dan dapat menjadi suara nada acuan yang terbaik untuk menentukan nada-nada dasar synthesizer.
3. Dapat diketahui dari hasil penelitian bahwa jenis suling recorder soprano yang digunakan memiliki nilai Oktaf 5 (nada dasar G).
4. Permasalahan  delay  pergantian  suara  nada  baik  pada  saat  permainan  dengan menggunakan keyboard  maupun  mikrokontroller  masih  terjadi,  dikarenakan membutuhkan  proses  menghapus  suara  nada  yang  sedang  dimainkan  dan  digantikan dengan suara nada yang akan dimainkan.

## Saran
Penelitian  yang  dilakukan  pada  tugas  akhir  ini  diharapkan  masih  dapat  dilakukan pengembangan  untuk  menyempurnakan  kekurangan  yang  terdapat  pada  aplikasi  ini. Kekurangan yang masih belum terpecahkan adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana mengurangi delay pada saat pergantian suara nada.
2. Penggunaan sensor yang lebih akurat pada mikrokontroller. Untuk pengembangan berikutnya diharapkan permasalahan yang masih ada pada aplikasi ini  dapat  terpecahkan,  sehingga  aplikasi  ini  dapat  berjalan  jauh  lebih  baik  dari  keadaan sekarang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Taylor, Paul. “Text-to-Speech Synthesis”.United Kingdom:Cambridge University Press.
[2] A. Fikri Akbar Hofa.2012. Menghitung Nilai Frekuensi Nada-Nada.
http://afikriakbarhofa.blogspot.com/2012/02/menghitung-nilai-frekuensi-nada- nada.html , (diakses 20 April 2015).
[3] Dutoit,  T .“A  Short  Introduction  to  Text-to-Speech  Synthesis”.  Diunduh  dari  : http://www2.research.att.com/~ttsweb/tts/papers/2005_EEHandbook/tts.pdf,  (diakses 20 April 2015)
[4] Iwan  Iwut  Tritoasmoro.2010. Text-to-Speech  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Concatenative  Synthesizer  Berbasis  Fonem.Bandung.Sekolah  Tinggi  Teknologi  Telkom Bandung.
[5] Sigit Wasista dan Novita Astin.2010. Algoritma Sistem Pembaca Text Bahasa Indonesia Menggunakan Metode FSA (Finite State Automata).Surabaya.Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[6] Pande  Made  Mahendri  Pramadewi  dan  Made  Windu  Antara  Kesiman.2013. Pengembangan  Aplikasi Text  do  Speech  untuk  Bahasa  Bali.Bali.Universitas  Pendidikan Ganesha.