IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK TERHADAP INSTRUMEN ALAT MUSIK GAMELAN MENGGUNAKAN KERAS

Abstract

Gamelan merupakan salah satu alat music warisan budaya dunia yang berasal dari Indonesia.Gamelan memiliki perbedaan dengan beberapa alat musik etnik lainnya yang terdapat diseluruh penjuru dunia. Alat musik gamelan yang terdapat pada masing-masing daerah tersebut memiliki karakteristik tersendiri, antara lain desain ukiran, warna dan formasi penggunaan. Citra digital saat ini sudah menjadi kebutuhan banyak orang untuk berbagai macam keperluan. Klasifikasi citra merupakan salah satu bagian permasalahan dalam Computer Vision. Tujuan dari klasifikasi citra adalah untuk mengklasifikasikan masukkan citra kedalam beberapa kategori tertentu. Deep Learning merupakan salah satu sub bidang dari Machine Learning dimana algoritma yang dipakai terinspirasi dari bagaimana otak manusia bekerja. Salah satu metode Deep Learning yang sedang berkembang saat ini adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). Jaringan ini dibuat dengan asumsi bahwa masukkan yang digunakan adalah berupa gambar. Implementasi dari instrument alat musik gamelan yaitu bonang, gambang dan kendang dianalisis menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan library keras. Berdasarkan model yang telah dibuat, hasil validasi dari data latih memiliki nilai loss 3.388779e-05 dan nilai akurasi sebesar 1. Sedangkan dalam dataset citra latih hasil validasi dari data latih memiliki nilai loss 2.243776 dan nilai akurasi sebesar 0.778. Convolutional neural network dapat diimplementasikan pada citra instrument alat musik gamelan yaitu bonang, gambang, dan kendang dengan uji coba data baru memiliki akurasi yang seluruhnya benar dan tepat.