Human Activity Recognition Based on Pattern Analysis

Abstract

Kompleksitas notasi musik/ not balok merupakan kendala yang dialami oleh pemain musik pemula. Dalam proses pembelajarannya, pemain musik perlu mengetahui bentuk not balok yang beragam dan untuk mempermudahnya dibutuhkan sebuah media pembelajaran. Proses pembelajaran dapat diterapkan menggunakan perangkat smartphone. Metode template matching pada perangkat smartphone dapat membaca objek not balok pada citra foto partitur musik dengan acuan citra pembanding. Foto diolah menggunakan nilai threshold mean, otsu dan statis untuk menghasilkan citra biner. Proses template matching pada citra biner threshold mean dengan waktu operasi rata-rata 2,44 detik menghasilkan tingkat akurasi 94,76% dan tingkat presisi 88,29%. Citra dengan nilai threshold otsu dengan waktu rata-rata 2.48 detik menghasilkan tingkat akurasi 95.82% dan tingkat presisi 76.24%. Sedangkan pada citra biner dengan nilai threshold statis dengan waktu proses 2,08 detik memiliki tingkat akurasi 91,61% dan tingkat presisi 66,24%.  Dari hasil pengujian disimpulkan bahwa metode template matching dapat membaca dan menyajikan informasi nada dan suara not balok dari sebuah foto partitur musik dengan tingkat akurasi dan presisi yang baik.