Analisis Auto Correlation Function Pada Musik Tradisional dan Musik Modern

Tugas Ujian Akhir Semester

TF 3202 - Akustik

ANALISIS AUTOCORRELATION FUNCTION (ACF) PADA

MUSIK TRADISIONAL DAN MUSIK MODERN

Disusun Oleh:

FIKRI FERDIANA 13307109

PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

2010

Tugas Ujian Akhir Semester -‐ TF3202 Akustik Fikri Ferdiana -‐ 13307109

Analisis ACF Pada Musik Tradisional dan Musik Modern 1

ANALISIS AUTOCORRELATION FUNCTION (ACF) PADA MUSIK TRADISIONAL DAN MUSIK MODERN

I. Teori Tentang ACF

Suara adalah variasi dari tekanan udara yang merambat dari

sumber suara yang bergetar. Sedangkan musik adalah suara yang

berasal dari alat musik maupun suara manusia yang memiliki

kombinasi nada serta tempo sehingga dirasakan oleh pendengarnya

memiliki interpretasi yang berbeda dan memiliki nilai rasa seni. Setiap

bentuk musik memiliki karakter yang berbeda-‐beda tergantung jenis

alat musik dan genre musik yang dimainkan, sehingga secara umum

karakteristik dari suatu musik dapat digolongkan menjadi tiga bagian,

yaitu:

• Karakteristik temporal, yaitu karakteristik sinyal musik dalam

domain waktu. Contoh dari karakteristik temporal adalah durasi

efektif fungsi auto korelasi yang akan dilakukan pada tugas ini.

• Karakteristik spectral, yaitu karakteristik sinyal musik dalam

domain frekuensi. Karakteristik ini biasa dilakukan menggunakan

software yang dapat melakukan proses FFT Analyzing.

• Karakteristik spasial, yaitu karakteristik sinyal musik yang terkait

medan suara di mana musik tersebut diperdengarkan (misalnya

dalam suatu ruangan yang sudah tertata baik secara akustik).

Dari ketiga karakteristik musik tersebut, yang akan dilakukan pada

tugas ini adalah analisis karakteristik temporal menggunakan metoda

ACF dari dua tipe musik yang berbeda, yaitu musik modern dan musik

tradisional Indonesia.

Autocorrelation Function (ACF) adalah suatu metode untuk

melihat kemiripan antar sinyal dalam domain waktu, di mana sinyal

yang dibandingkan tersebut adalah sinyal yang sama tetapi diberikan

pergeseran waktu selama τ sehingga metode ACF ini dapat digunakan

untuk mendeteksi periodisitas suatu sinyal musik. Secara matematis

ACF dapat didefinisikan sebgai berikut:



Di mana p’(t) adalah gelombang suara dalam domain waktu yang telah

diberi pembobotan agar sesuai dengan pendengaran manusia, τ adalah

waktu pergeseran, dan T adalah selang waktu integrasi. ACF suatu

sinyal yang periodik akan menghasilkan sinyal yang periodik juga,

sehingga hasil ACF suatu sinyal random hanya akan memiliki nilai

ketika nila τ =0. Oleh karena itu salah satu aplikasi ACF adalah untuk

mendeteksi periodisitas suatu sinyal.

Gambar 1: Ilustrasi perhitungan ACF

Dari persamaan yang menyatakan definisi ACF di atas, τe atau

durasi efektif ACF didefinisikan sebagai waktu pergeseran di mana

envelope dari ACF mengalami penurunan sebesar 10 dB dalam skala

logaritmik. Nilai τe menunjukkan fitur pengulangan yang terkandung

dalam suatu sinyal. Besarnya nilai τe dipengaruhi oleh frekuensi yang

terdapat pada sinyal yang diukur. Contohnya sebuah sinyal sinusoidal

murni akan memiliki nilai τe = ∞.



Gambar 2: Definisi τe (durasi efektif ACF)

Pada ranah architectural acoustic, nilai τe digunakan untuk

menentukan berbagai faktor temporal dalam merancang medan suara

dalam ruangan yaitu antara lain waktu dengung (reverberation time)

dan waktu tunda untuk suara pantul pertama (initial time delay/ITD).

Secara fisis ITD memberikan intimacy yang lebih baik ketika nilainya

berada pada waktu sekitar 25 sampai 35 milisecond, sedangkan RT

mempengaruhi tingkat kejernihan suara (clarity) yang diterima

pendengar, semakin besar nilai RT maka tingkat kejelasan suaranya

semakin buruk, begitu juga sebaliknya. Nilai τe (durasi efektif ACF)

yang telah didapat dari analisis suatu sinyal suara musik maupun

speech selanjutnya dapat menggambarkan nilai ITD yang diperlukan

oleh ruangan yang akan menjadi tempat suara musik atau speech

tersebut diperdengarkan. Sehingga bisa dilakukan pertimbangan

terhadap kondisi akustik di dalam ruangan apakah memerlukan

absorber, difusor, maupun reflektor, serta letak pemasangannya.

Gambar 3: Initial time delay dalam akustik ruangan



II. Analisis Temporal Musik Modern dan Musik Tradisional

Untuk melakukan analisis temporal terhadap sebuah musik, maka

dapat dilakukan metoda ACF menggunakan software Yoshimasa.

Software ini dapat membaca sebuah musik dalam format file WAV lalu

melakukan perhitungan semua parameter yang dibutuhkan untuk

analisis seperti Φ(0), τe, ACF, SPL, serta IACC. Dalam hal ini analisis

temporal yang digunakan adalah analisis ACF dari dua buah musik,

yaitu sebuah musik modern dan sebuah musik tradisional.

Hal pertama yang dilakukan adalah mencari dua buah musik

dalam format WAV, jika tidak dalam format WAV maka harus dilakukan

konversi dengan kualitas yang tinggi agar kualitas suara setelah

konversi tidak memburuk. Dalam hal ini musik yang dipilih untuk

dianalisis adalah sebagai berikut:

1. Musik Tradisional:

• Judul : Colenak

• Pencipta : Nano S. Lagam

• Tipe : Degung Karawitan Sunda

• Alat Musik : Suling, saron, jenglong, bonang, dan gong.

2. Musik Modern:

• Judul : Loving You

• Pencipta : Kenny G

• Tipe : Instrumental

• Alat Musik : Saxophone, piano, drum

Untuk mendapatkan hasil perhitungan ACF dan nilai τe, digunakan

aplikasi Noise Measurement System yang telah terinstall. Kemudian

buka file musik dalam format WAV sehingga aplikasi NMS akan

melakukan perhitungan semua parameter temporal musik yang

dibutuhkan. Hasil perhitungan oleh aplikasi NMS terhadap kedua musik

tersebut adalah sebagai berikut:



Gambar 4: Hasil perhitungan menggunakan aplikasi NMS

Terlihat bahwa nilai τe untuk musik Colenak adalah 52.04 ms,

sedangkan τe untuk musik Loving You adalah 10.45 ms. Agar

mendapatkan nilai yang lebih mendetil maka hasil perhitungan oleh

program NMS tersebut di-‐save kemudian dibuka kembali oleh aplikasi

Sound Analyzing System. Aplikasi SAS menhasilkan data yang lebih

lengkap berupa tabel dan grafik yang menyatakan nilai ACF dan τe,

yaitu sebagai berikut:

(a)

(b)

Gambar 5: Grafik τe dan ACF dari musik (a) Colenak; (b) Loving You

Atas : Colenak Bawah: Loving You



Dari keempat grafik di atas terlihat bahwa grafik τe dan ACF untuk

musik Colenak memiliki nilai yang rata-‐rata lebih tinggi (lebih lama)

daripada pada musik Loving You. Data ini menunjukkan data yang lebih

mendetil daripada data yang ditunjukkan oleh NMS yang hanya

menunjukkan nilai τe selama 52.04 milisecond untuk musik Colenak

serta 10.45 milisecond untuk musik Loving You. Data ini menunjukkan

bahwa lagu Colenak memiliki karakteristik periodisitas yang lebih

banyak daripada lagu Loving You. Hal ini didasarkan pada persamaan

dasar ACF yaitu semakin periodik suatu sinyal, maka nilai ACF serta

nilai τe nya akan semakin besar.

Dari data ini kemudian juga bisa diketahui waktu initial time delay

(ITD) yang dibutuhkan ruangan, sehingga dapat diketahui spesifikasi

ruangan seperti apa yang dibutuhkan sebagai tempat konser di mana

musik tersebut akan diperdengarkan.

III. Pendapat Subjektif Terhadap Hasil Pengukuran

Musik tradisional Indonesia khususnya musik Degung Karawitan

Sunda, memiliki ciri khas yaitu suara bass yang memiliki pola yang

sama secara berulang-‐ulang sepanjang lagu, terutama berasal dari alat

musik bonang dan gong. Dalam lagu Colenak, ciri khas musik karawitan

Sunda ini sangat terdengar dengar jelas sepanjang lagu. Sedangkan

pada musik Loving You yang merupakan musik modern, sifat

periodisitas dari musik sangat kecil dan jikapun ada maka pengulangan

yang terjadi tidak akan sama persis karena akan meningkatkan tangga

nadanya sebesar satu tangga nada hingga satu oktaf pada semua alat

musik yang digunakan. Inilah yang menjadi ciri khas musik modern

saat ini, di mana hampir semua lagu memiliki bagian yang dinamakan

‘reff’ yaitu bagian musik yang menjadi bagian perulangan dengan

meningkatkan tangga nada sebesar satu oktaf. Adanya bagian reff ini

menjadikan musik modern akan memiliki penekanan psikologis dan

suara yang meningkat di bagian tengah lagu, berbeda dengan musik



tradisional, khususnya musik karawitan Sunda, yang dari awal hingga

akhir akan terdengar monoton.

Karena sifat periodisitas yang menjadi karakteristik musik

karawitan Sunda inilah yang membuat hasil perhitungan ACF dan τe dari musik ini menjadi lebih tinggi daripada musik modern.

IV. Kesimpulan

Dari penjelasan teori tentang ACF dan hasil pengukuran ACF

terhadap sample musik tradisional dan musik modern di atas, dapat

diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. ACF (Autocorrelation Function) adalah sebuah metoda untuk

mengetahui sifat periodisitas sebuah sinyal suara maupun

musik. Dari metoda ACF bisa didapat durasi efektif ACF (τe)

yang mendefinisikan banyaknya fitur pengulangan dalam

sinyal yang dianalisis.

2. Dalam bidang architectural acoustic, analisis ACF diperlukan

untuk mengetahui desain akustik yang dibutuhkan oleh

ruangan di mana musik tersebut akan diperdengarkan.

3. Musik tradisional Indonesia, dalam hal ini musik degung

karawitan Sunda memiliki karakteristik periodisitas yang

lebih banyak daripada musik modern (lagu Loving You),

sehingga nilai ACF dan τe dari musik karawitan sunda

memiliki nilai yang lebih tinggi (lebih lama).

V. Daftar Pustaka

Kinsler, Lawrence. 2000. Fundamentals Of Acoustics. Mc Graw Hill

Aprliyanti, Fine D. 2008. Analisis Karakteristik Akustik Musik Gamelan

Jawa Laras Pelog Pathet Nem. Tugas Akhir Teknik Fisika ITB

IB Ardhana Putra, Dr. 2009. Acoustics of Auditorium. Teknik Fisika ITB

http://www.ymec.com/hp/signal2/acf.htm

Documents

Analisis Auto Correlation Function Pada Musik Tradisional dan Musik Modern