Authors:

Gst Ayu Vida Mastrika Giri

Abstract:

“Genre musik adalah salah satu cara yang sangat umum digunakan untuk mengatur database musik digital. Dengan bertambahnya jumlah musik, tentunya pemberian genre secara maual akan membutuhkan banyak tenaga ahli dan waktu yang lama. Saat ini, pemberian genre musik secara otomatis dapat membantu menyelesaikan masalah tersebut. Berbagai teknik klasifikasi dan fitur musik telah digunakan untuk klasifikasi musik berdasarkan genre. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi musik berdasarkan genre (classical, EDM, hip-hop, metal, pop, punk, R&B, rap, dan rock) dengan metode K-Nearest Neighbor dengan menggunakan 11 fitur musik (speechiness, energy, danceability, loudness, tempo, mode, valence, instrumentalness, acoustic-ness, dan liveliness). Nilai akurasi klasifikasi pada penelitian ini adalah 44,8%. Nilai tertinggi ada pada genre classical, dengan total akurasi 100% dan nilai terendah ada pada genre pop dengan akurasi 25%.”

Keywords

Keyword Not Available

Downloads:

Download data is not yet available.

References

References Not Available

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/jik/full-42015

Published

2018-10-01

How To Cite

VIDA MASTRIKA GIRI, Gst Ayu. Klasifikasi Musik Berdasarkan Genre.Jurnal Ilmu Komputer, [S.l.], v. 11, n. 2, p. 103-108, oct. 2018. ISSN 2622-321X. Available at: https://jurnal.harianregional.com/jik/id-42015. Date accessed: 08 Jul. 2024. doi:https://doi.org/10.24843/jik.2018.v11.i02.p05.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmu Komputer

Section

Articles

Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License