Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Perangkat Lunak Pengelompokan Musik untuk Menentukan Suasana Hati
ABSTRACT: Musik erat kaitannya
dengan psikologi manusia, kenyataan ini mengindikasikan bahwa musik dapat
terkait dengan emosi dan mood/ suasana hati tertentu pada manusia. Setiap musik
yang telah tercipta memiliki mood tersendiri yang terpancar, maka dari itu telah
banyak penelitian dalam bidang Music Information Retrieval (MIR) yang telah
dilakukan untuk pengenalan mood terhadap musik. Penelitian ini menghasilkan
sebuah perangkat lunak untuk mengelompokan musik terhadap suasana hati dengan
menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Sistem menerima masukan data berupa
file musik format mono *.wav, yang selanjutnya melakukan proses pengelompokan
terhadap musik dengan mengggunakan klasifikasi K-NN. Sistem menghasilkan
keluaran berupa label jenis mood yaitu, contentment/ kepuasan, exuberance/
gembira, depression/ depresi dan anxious/ cemas; kalut. Secara umum hasil
akurasi sistem dengan menggunakan algoritma klasifikasi K-NN cukup baik yaitu
86,55% pada nilai k = 3, serta waktu pemrosesan klasifikasi rata-rata 0,01021
detik per-file musik.
Penulis: Gede Harsemadi
Kode Jurnal: jptlisetrodd170048
