Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana

Volume 11, No 4. Mei 2023

p-ISNN: 2301-5373

e-ISSN : 2654-5101

MEASURE COMPARISON DISTANCE ON K-MEANS CLUSTERING FOR GROUPING MUSIC ON MOOD

A.A Sagung Prami Apsari Kumala, Luh Arida Ayu Rahning Putri, S.Kom., M.Cs

Program Studi Informatika, Universitas Udayana Bali

Jl. Raya Kampus UNUD, Bukit Jimbaran, Kuta Selatan, Badung- Bali

Email : [email protected] [email protected]

Abstract

Dalam bidang information retrieval , MIR (Music Informatiion Retrieval)merupakan bagian bidang keilmuan yang berhubungan dengan pencarian informasi dalam media berupa musik dengan penerapan algoritma data mining untuk penglompokan /clustering data music.

Penelitian ini diawali dengan tahap pra-pengolahan data yaitu mendapatkan nilai fitur pada music dengan feature extraction. Tahapan feature extraction terdiri dari tiga proses, yaitu pengambilan sampel lagu (bagian refrain), penrapan fast fourier transform, dan penerapan spectral feature yang menjaadi atribut dasar untuk dilakukannya pengelompokkan music terhadap suasana hati.

Proses clustering/pengelompokkan K-Means ini menggunakan 200 file musik ke dalam 4 jenis suasana hati model Thayer. Dalam proses pengelompokkan ini dilakukan perhitungan jarak swtiap cluster mengunakan distance measure yang terdiri dari euclidiean distance, city block distance, dan cosine distance. Selanjutnya dihitung nilai silhouette coefficient pada K-Means yang menunjukkan seberapa baik dan optimal suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster. Akhirnya dari ketiga nilai distance measure Ini diperoleh nilai silhouette coefficient tertinggi yaitu 0,64018 dengan waktu pemrosesan tercepat yaitu 0,0789935 pada Euclidean distance.

Keywords : MIR, K-Means, Data Mining, Music Mood

  • 1.    Intorduction

Dalam beberapa dekade terakhir, era digital telah menciptakan inovasi teknologi yang membawa perubahan menyeluruh pad cara manusia menikmati music. Faktor- faktor seperti akses internet yang meluas, peningkatan bandwidth dalam ha akses file music atau penggunaan format audio berkualitas tinggi seperti .mp3 berperan besar dalam perubahan tersebut. Adanya penawaran dan permintaan dalam industry music digital saat ini menunjukkan adanya kebutuhan akan cara otomatis untuk menemukan suatu lagu yang tepat dan relevan diinginkan oleh pendengarnya dalam konteks tertentu dari suatu database music yang besar. Basis data untuk music yang besar ini pun akan berguna jika penggunanya dapat menemukan apa yang mereka cari dengan cepat dan efisien.

Basis data music digital hingga kini memerlukan organisasi file dan mekanisme penacarian music yang semakin maju, fleksibel dalam pengunaannya, serta dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengunanya. Hal ini berkaitan dengan fungsi music yang bersifat social dan psikis, dan biasanya pengelompokkan music seperti itu kana akan focus pada informasi mengenai gaya, jenis kesamaan music dan suasana hati yang terkandung dalam musik tersebut [1].

Dalam bidang information retrieval, MIR ( Music Information Retrieval) merupakan bagian bidang keilmuan yang berhubungan dengan pencarian informasi dalam media berupa

musik dan hubungan metadata berbagai file music dalam suatu basis data yang saling terhubung. Hal inilah yang hingga kini menjadikan MIR menarik untuk diteliti, selain untuk menganalisa, representasi metadata di dalam music, penelitian dalam bidang MIR juga telah dilakukan dengan penerapan algoritma data mining untuk klasifikasi [1][2][3][4] dan pengelompokkan/ clustering data music [5].

Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa supervisi (unsupervised). Tujuan dari clustering ini adalah untuk mengelompokkan data ke dalam suatu kelompok/ cluster, sehingga objek-objek yang ada pada cluster tersebut memiliki kemiripan yang sangat besar dengan objek-objek lainnya yang ada pada cluster yang sama, namun memiliki ketidakmiripan yang tinggi dengan objek-objek yang ada pada cluster lainnya [5].

Untuk proses clustering dalam penelitian ini menggunakan algoritma K-Means. K-Means merupakan salah satu algoritma yang melakukan pengelompokkan data dengan sistem partisi, dimana algoritma data mining ini melakukan proses permodelan tanpa supervise (unsupervised learning) dan berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok k, dimana data dalam satu sama kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain. Dengan kata lain, algoritma ini berusaha untuk meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya.

Hal yang menarik dalam algoritma K-Means ini adalah untuk mengetahui ciri- ciri cluster yang dihasilkan tersebut memiliki data dengan tingkat kemiripan (similarity) yang tinggi pada cluster yang sama dan tingkat kemiripan data dalam suatu cluster yang sama dan tingkat kemiripan yang rendah pada cluster yang berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur kemiripan data dalam suatu cluster dapat dilakukan dengan menerapkan metode Distance Measure pada perhitungan algoritma K-Means dan Silhoutte Coefficient. Sillhouette Coefficient digunakan untuk melihat kualitas dan kekuatan cluster [6].

Penelitian ini diawali dengan tahap pra-pengeolahan data yaitu mendapatkan nilai fitur pada musik dengan feature extraction [7] atau ekstraksi ciri dari sebuah file lagu untuk menemukan ciri yang untuk masuk ke tahapan pengolahan data berikutnya,feature extraction terdiri dari tiga proses, yaitu pengambilan sampel lagu (bagian refrain), penerapan fast fourier transform, dan penerapan spectral analysis untuk mendapatkan nilai spectral feature yang menjadi atribut dasar untuk dilakukannya pengelompokkan music terhadap suasana hati.

Proses clustering/pengelompokkan K-Means ini menggunakan 200 file music ke dalam 4 jenis suasana hati yaitu 1. Contentment, 2. Exuberance, 3. Depression, 4. Anxious [8] [Thayer]. Selanjutnya dalam proses pengelompokkan ini dilakukan perhitungan distance measure yang terdiri dari Euclidean distance, city block distance, dan cosine distance. Setelah hasil perhitungan distance measure ini diperoleh, selanjutnya diambil rata-rata nilai tersebut yang digunakan sebagai nilai silhouette coefficient ini selanjutnya akan dibandingkan dan diperoleh nilai silhouette coefficient tertinggi berdasarkan ketiga metode distance measure ini.

  • 2.    Research Methods

Dalam menentukan distance measure terbaik pada pengelompokkan music terhadap suasana hati ini terdiri dari beberapa tahapan utama yaitu pra-pengeolahaan data, tahapan ekstraksi fitur, clustering K-Means, dan pengujian Silhouette Coefficient.

Gambar 1. Alur tahap Penelitian

  • 2.1    Pra-pengeolahan Data

Tahapan diawali dengan mendefinisikan perasalahan yaitu bagaimana menghasilkan nilai distance measure terbaik pada K-Means untuk mengelompokkan music terhadap suasana hati. Sebagai acuan sumber basis data music yang digunakan dalam penelitian ini adalah audionetwork.com. didalamnya terdapat 56 jenis anotasi kata sifat dalam mengelompokkan jenis music berdasarkan mood atau suasana hati yang kemudian disederhanakan menjadi 4 jenis mood model Thayer yaitu : 1. Contenment (menenangkan, relaksasi, damai), 2. Exuberance (riuh, bersemangat, bergembira), 3. Depression ( sedih, murung, depresi, duka), dan 4. Anxious (amarah, kacau, konflik). Penelitian ini menggunakan 200 file musik instrumental saja tanpa ada lirik dan vocal di dalamnya.

File music ini selanjutnya dipilah hanya pada bagian refrain. Bagian refrain ini biasanya diulang- ulang saat lagu dimainkan, dan merupakan bagian yang paling sering menunjukkan mood yang tersirat di dalam musik. Durasi refrain klip musik ini ditentukan hanya berdurasi 30 detik [9]. Hasil klip musik ini kemudian disimpan dalam format. Wav dan mono audio channel.

Data musik yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dataset music yang sudah dikelompokkan berdasarkan kategori suasana hati dari situs www.audionetwork.com. Situs ini mengelompokkan musik menggunakan 56 anotasi/tag kata sifat untuk pelabelan suasana hati dalam musik, dan label ini telah ditentukan sebelumnya oleh para pakar bidang musik. Sebagai Langkah penyederhanaan dalam kata sifat, kami menggunakan jenis kata sifat, kami menggunakan jenis kata sifat suasana hati/mood model Thayer [8] yaitu 1) contentment/ ketenangan; relaksasi, 2) exuberance/ bersemangat; riuh; gembira, 3) depression/ depresi; sedih dan, 4) anxious/ cemas; kalut; kacau, dimana masing- masing kata sifat tersebut terdiri dari 50 file musik dan secara keseluruhan

terdapat 200 file music yang digunakan dalam penelitian ini keseluruhan file musik ini masuk ke tahapan pra-pengolahan file musik tersebut [9]. Hasil klip file music tersebut disimpan dengan format .wav dengan mono audio channel.

  • 2.2    Ekstraksi Fitur Musik

Tahapan ekstraksi fitur file music yang telah diinput (mono*.wav) akan diproses untuk mendapatkan ciri- ciri khusus yang disebut dengan ekstraksi fitur. Proses ekstraksi dimulai dengan FFT. Fast Fourier Transform adalah salah suatu algoritma untuk menghitung transformasi fourier diskrit dengan cepat dan efisien. Karena banyak sinyal-sinyal dalam system komunikasi yang bersifat kontinyu, sehingga untuk kasus sinyal kontinyu seperti sinyal suara dapat menggunakan transformasi fourir. Transformasi Fourier didefinisikan oleh persamaan (1) :

  • <n= ∫Zs (fie-™ dt (1)

Dimana s(f) adalah sinyal dalam domain frekuensi (frequency domain), s(t) adalah sinyal dalam domain waktu (time domain), dan e~i2πft adalah konstanta dari nilai sebuah sinyal, f adalah frekuensi dan t adalah waktu. FFT merupakan salah satu metode untuk transformasi sinyal suara dalam domain waktu menjadi sinyal dalam domain frekuensi, artinya proses perekaman suara disimpan dalam bentuk digital berupa gelombang spectrum suara yang berbasis frekuensi sehingga lebih mudah dalam menganalisa spectrum frekuensi suara yang telah direkam [10].

Tahapan selanjutnya adalah proses mengekstrak fitur dari sebuah data digital dengan menggunakan metode spectral analysis [11]. Fitur-fitur yang dihasilkan ini akan menentukan kelas dari sinyal input yang masuk. Ekstraksi fitur melibatkan analisis input dari sinyal audio. Dalam Music Information Retrieval, beberapa peneliti sepakat bahwa ekstraksi fitur memegang peranan yang lebih penting daripada fase lainnya baik untuk tujuan clustering musik maupun untuk tujuan klasifikasi musik.

Beberapa metode spectral analysis yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya [12], pertama berdasarkan pada properti statistik (statistical property) dari sinyal audio, dimana fitur audio yang dianalisis berdasarkan panjang blok sinyal audio dan tingkat nada yang diperoleh dari proses ekstraksi. Dalam hal ini nilai fitur audio diperoleh dengan menggunakan analisis spectral skewness dan kurtosis. Kedua, fitur audio diperoleh berdasarkan bentuk spektral (spectral shape) hal ini dapat diketahui berdasarkan timbre (warna suara/audio), pitch (tinggi-rendah nada) dan loudness (kuat-lemah suara). Untuk mendapatkan nilai fitur audio pada spectral shape ini diperoleh dengan spectral centroid, rolloff, slope, spread, decrease, dan flux. Ketiga, fitur audio diperoleh berdasarkan properti sinyal (signal properties) audio, dimana fitur audio yang dianalisis berdasarkan nada disepanjang sinyal audio, hal ini menggambarkan keharmonisan dalam musik. Untuk mendapatkan nilai fitur audio berdasarkan signal properties ini dengan menggunakan spectral flatness. Berikut ini pada gambar 2 adalah rata-rata nilai fitur dari 9 spectral analysis yang ada pada data musik terhadap keempat jenis mood.

Gambar 2. Grafik spectral analysis dengan mood

01 CONTENMENT

02 EXUBERANCE

03 DEPRESSION

03 DEPRESSION

4138,5098

3977,004

1735,8321

3289,3305

27,2846

24,01866

26,83007

23,91234

12611,004

11888,933

6270,36

11219,355

840,2392

693,4008

816,6273

685,86

3840,0174

3750,073

1595,5166

3327,857

0,087311937

0,02812902

0,0745272

0,07547601

0,000136789

0,000141055

0,000113817

0,00013243

0,26120779

0,17647368

0,048096135

0,18482891

Tabel 2. Nilai rata- rata dari grafik spectral analysis

Tahapan spectral analysis ini menghasilkan seperangkat nilai atau feature set yang terdiri dari 9 atribut data untuk setiap file musik. Dan nilai-nilai tersebut yang selanjutnya akan digunakan sebagai nilai input pada dataset musik untuk tahapan clustering K-Means.

  • 2.3    K-Means Clustering

Tahapan pengelompokkan data menggunakan K-Means ini diawali dengan penentuan jumlah cluster (k) untuk mengelompokkan data uji sebagai data input yang akan dikelompokan pada sejumlah k cluster. Penelitian ini menggunakan 200 baris data dalam dataset dan ada 4 cluster mood yang perlu dibentuk, maka k adalah 4 cluster. Algoritma ini selanjutnya mengambil 4 record data secara acak dari dataset sebagai pembentuk cluster awal. Setiap cluster yang terbentuk akan dihitung rata- ratanya (means), dimana rata-rata dari suatu cluster adalah rata-rata dari semua record yang terdapat pada cluster tersebut. Selanjutnya data dialokasikan ke cluster terdekat, dalam hal ini menggunakan perhitungan euclidean distance, city block distance, dan cosine distance. Selanjutnya menghitung kembali nilai centroid dari rata-rata setiap cluster yang ada, dan alokasikan kembali data ke cluster terdekat. Hal ini dilakukan berulang kali sampai terbentuk cluster yang stabil dan prosedur algoritma K-Means selesai. Cluster yang stabil terbentuk ketika iterasi atau pengulangan perhitungan K- Means tidak membuat cluster baru dan tidak ada data yang berpindah [5].

Gambar 3. Alur K-Means clustering

Hasil dari pengelompokkan ini dapat dilihat pada Tabel 1, yaitu sejumlah contoh 40 dari 200 baris data yang digunakan dalam penelitian ini yang memiliki 9 nilai spectral feature dan sebuah kolom hasil K-Means clustering dari setiap data tersebut.

Tabel 2. Hasil K-Means clustering

No.

File Name

Centroid

Skewness

Roll Off

Slope

Kurtosis

Spread

Decrease

Flux

Flatness

Cluster

1

C-03.wav

4178

25,7742

13344,1

0

791,261

4689,57

0,075823

1E-04

0,118937

4

2

C-04.wav

10968,9

25,4988

18627,9

0

767,338

6361,49

0,065905

1E-04

0,861021

2

3

C-05.wav

1845,22

26,9436

7371,52

0

796,103

1232,47

0,050601

2E-04

0,110781

1

4

C-06.wav

1905,5

31,3605

15937,6

0

1070,45

2448,85

0,138777

2E-04

0,546685

4

5

C-08.wav

10849,9

30,3851

14205

0

996,228

5441,32

0,038984

1E-04

0,330043

2

6

C-10.wav

2716,1

27,7774

13150,4

0

828,682

4525,55

0,088979

2E-04

0,121064

4

7

C-11.wav

8555,7

29,6754

11955,9

0

981,934

4436,76

0,077157

1E-04

0,206485

4

8

C-13.wav

2356,23

27,2384

10761,3

0

826,658

3417,73

0,081104

1E-04

0,125012

1

9

C-17.wav

1944,41

29,4717

10879,7

0

912,204

1514,61

0,095023

1E-04

0,108546

1

10

C-19.wav

9481,99

29,846

13914,4

0

925,099

5302,13

0,029553

1E-04

0,15611

2

11

E-103.wav

6387,14

28,0958

11977,4

0

864,943

3914,35

0,119639

2E-04

0,277814

4

12

E-104.wav

1836,26

17,6905

10955,1

-1E-06

469,51

2490,53

0,044728

1E-04

0,117882

1

13

E-105.wav

3511,57

23,0979

12859,8

-1E-06

633,647

5046,12

0,086934

1E-04

0,120199

4

14

E-106.wav

2234,05

17,9433

9362,37

-1E-06

404,46

2675,12

0,071403

1E-04

0,082563

1

15

E-107.wav

4484,37

23,1229

12978,2

-1E-06

646,046

5023,64

0,061833

2E-04

0,233484

4

16

E-108.wav

2918,17

24,3986

12128

-1E-06

683,669

4072,4

0,053988

2E-04

0,104815

4

17

E-06.wav

4215,33

22,6779

10018,8

-1E-06

645,14

3268,82

0,076222

2E-04

0,089479

1

18

E-07.wav

2396,1

20,9309

11493,1

-2E-06

535,688

3309,63

0,059089

1E-04

0,120611

1

19

E-08.wav

2471,96

26,2151

9717,5

-1E-06

806,316

2914,43

0,055935

2E-04

0,137592

1

20

E-09.wav

2347,37

16,8

10729,1

-2E-06

373,396

2736,7

0,04547

1E-04

0,127931

1

21

D-101.wav

399,209

28,8065

1000,81

0

929,427

319,066

0,125342

1E-04

0,030721

3

22

D-102.wav

2228,23

27,2111

7672,84

0

824,934

2597,76

0,059467

1E-04

0,046076

1

23

D-106.wav

775,132

24,3129

3669,62

-1E-06

708,002

1002,87

0,067806

1E-04

0,035686

3

24

D-107.wav

1676,3

29,6833

7791,22

0

933,049

1173,3

0,032754

1E-04

0,075464

1

25

D-110.wav

640,412

23,1811

3303,73

0

648,22

545,971

0,074764

1E-04

0,039886

3

26

D-27.wav

1200,04

20,5434

7931,11

-1E-06

531,016

1764,95

0,045152

9E-05

0,069012

1

27

D-29.wav

1093,02

22,4031

5768,08

0

595,604

984,206

0,104797

8E-05

0,052198

3

28

D-31.wav

979,724

25,3797

7608,27

0

728,399

1805,34

0,058774

9E-05

0,077983

1

29

D-32.wav

1490,27

22,5742

13537,8

0

609,305

3108,54

0,04703

8E-05

0,115481

4

30

D-34.wav

2617,62

30,025

5606,66

0

937,588

1350,21

0,206274

1E-04

0,197179

3

31

A-07.wav

9147,76

23,0119

15647

0

626,755

4983,5

0,059494

1E-04

0,717173

2

32

A-100.wav

3564,88

24,5331

11611,5

-1E-06

720,802

4248,92

0,069276

2E-04

0,218426

4

33

A-101.wav

6191,79

28,0768

13182,7

0

892,705

5320,99

0,084985

2E-04

0,180203

4

34

A-103.wav

2484,85

26,5977

9642,17

-1E-06

801,707

2922,19

0,065734

9E-05

0,09365

1

35

A-105.wav

3413,17

32,4388

18541,8

0

1199,05

6120,2

0,065595

1E-04

0,813736

4

36

A-108.wav

1932,84

19,8781

9577,6

-2E-06

470,847

2483,98

0,042847

1E-04

0,09096

1

37

A-109.wav

2814,54

21,6677

9362,37

-1E-06

597,842

2757,53

0,039746

1E-04

0,075916

1

38

A-110.wav

4165,07

29,6385

11955,9

-1E-06

917,051

3874,07

0,056889

1E-04

0,138223

4

39

A-62.wav

2176,97

20,1303

9760,54

-1E-06

569,554

2588,24

0,10107

2E-04

0,083585

1

40

A-06.wav

3923,34

23,6317

9297,8

-1E-06

683,313

2934,5

0,078913

1E-04

0,132413

1

  • 2.4    Distance Measure

K-Means clustering melakukan pengelompokkan data yang memiliki kemiripan nilai atribut yang cukup baik, namun perlu beberapa pengukuran untuk menentukan kemiripan antara objek satu dengan lainnya. Untuk menentukan kemiripan data tersebut dapat menggunakan pengukuran distance measure [13]. Berikut ini terdapat tiga jenis distance measure yang digunakan dalam algoritma K-Means sebagai berikut :

  • 1.    Euclidean Distance

Euclidean Distance adalah matriks yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dua vektor. Persamaan Euclidean Distance adalah akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor, dapat dilihat pada persamaan (2).

¾1 (X2-X1) =HX-. X1II1 = J∑‰i<¼ - Xips (2)

Keterangan :

ᵖ = Dimensi Data

X1 = Posisi titik 1

X2 = Posisi titik 2

  • 2.    City Block Distance

City Block Distance ini juga dikenal sebagai Manhattan Distance. Analagi pengukuran ini diilustrasikan seperti jarak antara titik-titik blok kota. Jarak blok kota dihitung sebagai jarak di x ditambah jarak y, yang mirip dengan cara bergerak di kota (seperti kota Manhattan) di mana kita harus berkeliling bangunan yang ada di kota daripada langsung melintasinya. Persamaannya dapat dilihat pada persamaan (3)

¾⅛¾3 = ∣l⅞.X1Il1 = ^⅛ - ¾)1  (3)

Keterangan:

ᵖ = Dimensi Data

|.| = Nilai absolut

  • X1 = Posisi titik 1

  • X2 = Posisi titik 2

  • 3.    Cosine Distance

Cosine Distance digunakan untuk menghitung jarak kosinus antara dua variable. Biasa dikenal dengan kemiripan kosinus, jarak sudut kosinus, dan kesamaan kosinus. Dirumuskan dalam persamaan (4)(5) :

Diawali dengan menghitung cosine similarity :

n o              _        Sa=I-yI-Vi

Cosine Similarity =                               (4)

Untuk menghitung cosine distance

Cosine Distance = 1- Cosine Similarity           (5)

  • 2.5    Pengujian Silhouette Coefficient

Silhouette Coefficient digunakan untuk melihat kualitas dan kekuatan cluster, seberapa baik suatu objek ditempatkan dalam suatu cluster. Metode ini merupakan gabungan dari metode cohesion dan separation. Tahapan perhitungan Silhouette Coefficient adalah sebagai berikut:

  • 1.    Hitung rata-rata jarak dari suatu data misalkan i dengan semua data lain yang berada dalam satu cluster

«G) = uPι∑ 'EA,jxi d(i,j) (6)

  • 2.    Hitung rata- rata jarak dari data i tersebut dengan semua data di cluster lain, dan diambil nilai terkecilnya.

d(i,O= ⅛ ∑√∈ Cd(IJ)          (7)

Dengan d(i,C) adalah jarak rata- rata data I dengan semua objek pada cluster lain C dimana A ≠ C.

b(i‰ mlnC≠ Ad(ilC)


(8)


  • 3.    Nilai Silhouette Coefficient-nya adalah :

    s(i)


    ⅛(Q-β(i) max(α(i)Xi))


    (9)


Nilai silhouette coefficient dapat bervariasi antara -1 hingga 1. Hasil clustering dikatakan baik jika nilai silhouette coefficient bernilai positif (a(i) < b(i)) dan a(i) mendekati 0, sehingga akan menghasilkan nilai silhouette coefficient yang maksimum yaitu 1 saat a(i) =0. Dengan demikian, jika s(i)=1 berarti objek i sudah berada dalam cluster yang tepat. Jika nilai s(i)= 0 maka objek i berada diantara dua cluster sehingga objek tersebut tidak jelas harus dimasukkan ke dalam cluster A atau cluster B. Akan tetapi, jika s(i)= -1 artinya struktur cluster yang dihasilkan overlapping, sehingga objek i lebih tepat dimasukkan ke dalam cluster yang lain [6]. Nilai rata-rata silhouette dari tiap objek dalam suatu cluster adalah suatu ukuran yang menunjukkan seberapa ketat/fit dan optimal sekelompok data berada pada cluster tersebut. Ukuran nilai silhouette coefficient :

0.7 < SC <= 1 strong structure

0.5 < SC <= 0.7 medium structure

0.25 < SC <= 0.5 weak structure

SC <= 0.25 no structure

  • 3.    Result and Discussion

Untuk menghasilkan nilai silhouette coefficient terbaik berdasarkan perbandingan nilai distance measure, maka telah dikembangkan sistem untuk menerapkan K-Means untuk mengelompokkan musik terhadap mood pada Gambar 4, 5, dan 6. Dengan tahapan kerja sistem sebagai berikut :


Gambar 4. Pengukuran Euclidean distance


Gambar 5. Pengukuran City Block Distance

Gambar 6. Pengukuran cosine distance

Data input untuk proses clustering ini dibentuk dari data set berjumlah 200 baris data nilai spectral feature dengan format *.txt yang diperoleh pada tahapan pra- pengolahan mood musik. Berikut ini pada Gambar 4 menunjukkan antarmuka proses clustering menggunakan algoritma K-Means. Terdapat tombol “Mulai Baru” yang digunakan untuk memulai baru proses clustering. Kemudian dilanjutkan dengan memasukkan data uji yang dalam format data *.txt, sistem akan membuka window untuk memasukkan file data uji. Selanjutnya akan ditentukan berapa jumlah k cluster yang akan terbentuk dari data uji ke dalam kelompok-kelompok. Dalam tahapan ini nilai k yang digunakan adalah 4, yang mewakili jumlah kategori mood musik.

Tahapan selanjutnya adalah memulai proses clustering yaitu dengan menekan tombol “Clustering K-Means”. Sistem akan secara otomatis melakukan clustering menggunakan K-Means dan ketiga metode distance measure juga dihitung di masing-masing antarmuka sistem. Hasilnya pengelompokan data yang divisualisasikan dalam bentuk histogram, waktu yang diperlukan untuk proses klasifikasi, dan menghasilkan nilai silhouette coefficient.

Berikut ini pada Tabel 2 dan Gambar 7, disajikan hasil perbandingan nilai silhouette coefficient dan waktu pemrosesan clustering.

Tabel 2. Perbandingan Silhouette Coefficient dan Waktu Proses K-Means

No

Jenis Distance             Silhouette                   Waktu

Coefficient                 pemrosesan

1

Euclidan Distance          0,64018                   0,0789935 dtk

2

City Block Distance         0,46524                   0,0878279 dtk

3

Cosine Distance            0,59604                   0,187819 dtk

Perbandingan Silhouette Coefficient

a Silhouette Coefficient n Waktu

Gambar 7. Perbandingan Silhouette Coefficient dan Waktu Proses K-Means

  • 4.    Conclusion

Berdasarkan hasil analisa dan pengujian terhadap sistem pengelompokkan musik terhadap mood menggunakan algoritma K-Means dengan mebandingkan hasil dari 3 metode distance measure dapat disimpulkan bahwa :

  • 1. Telah dibangun sistem untuk mengelompokkan musik terhadap suasana hati

menggunakan algoritma K-Means.

  • 2. Hasil distance measure paling optimal digunakan dalam pengelompokkan musik

terhadap mood adalah Euclidean Distance yaitu 0,64018 (tergolong medium structure) dan juga menghasilkan waktu pemrosesan clustering tercepat yaitu 0,0789935 detik.

References

  • [1]    Song, Y.et al. Evaluation of Musical Features for Emotion Classification. Proceedings of the 13th International Society for Music Information Retrieval Conference. Porto, Portugal.2012

  • [2]    Vallabha Hampiholi. A method for Music Classification based on Perceived Mood Detection for Indian Bollywood Music. World Academy of Science, Engineering And Technology Vol : 6. 2012

  • [3]    Braja Gopal Patra, Dipankar Das. Automatic Music Mood Classification of Hindi Songs. Proceedings of the 3rd Workshop on Sentiment Analysis where AI meets Psychology (SAAIP)

IJCNLP pages 24–28, Nagoya, Japan. 2013

  • [4]    Mudiana Binti Mokhsim, et al. Automatic Music Emotion Classification Using Artificial Neural Network Based on Vocal and Instrumental Sound Timbre. Journal of Computer Science 10(12) : 2584-2592. 2014

  • [5]    Setiawan, Arif. Analisis Klasifikasi Suara Berdasarkan Gender dengan Format WAV Menggunakan Algoritma K-Means. Lembaga Penelitian Universitas Muria Kudus. 2009

  • [6]    Kaufman L., and P. J. Rousseeuw. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Hoboken,

NJ : John Wiley & Sons, Inc. 1990

  • [7]    Samira Pouyanfar, Hossein Sameti. Music Emotion Recognition Using Two Level Classification. International Conference on Intelligent System (ICIS). 2014

  • [8]    Thayer. The biopsychology of mood and arousal. Oxford University Press. 1989.

  • [9]    Seungwon, Oh., Minsoo Hahn, Jinsul Kim. Music Mood Classification Using Intro and Refrain Parts of Lyrics (ICISA). 2013

  • [10]    Reonaldo Y. S. Simulasi Sistem Pengacak Sinyal dengan Metode FFT (Fast Fourier Transform). E-Journal Teknok Elektro dan Komputer ISSN 2301-8402. 2014.

  • [11]    Ricky Aurelius N.D., IKG Darma Putra, NMAE Dewi W. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro. Vol. 13 No. 2, pages : 36-39. 2014

  • [12]    Lerch, Alexander. An introduction to Audio Content Analysis - Applications in Signal Processing and Music Informatics. IEEE Press. 2012

  • [13]    Jyoti Bora Dibya, Kumar A.G. 2014. Effect of Different Distance Measures on the Petformance of K-Means Algorithm: An Experimental Study in Matlab. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), Vol. 5 (2) , 2501-2506. 2014

674