pengklasifikasian genre musik berdasarkan sinyal

PENGKLASIFIKASIAN GENRE MUSIK BERDASARKAN
SINYAL AUDIO MENGGUNAKAN SUPPORT
VECTOR MACHINE
ARIEF DARMAWAN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengklasifikasian
Genre Musik Berdasarkan Sinyal Audio Menggunakan Support Vector Machine
adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbirkan maupun tidak
diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam
Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2014
Arief Darmawan
NIM G64090108
ABSTRAK
ARIEF DARMAWAN. Pengklasifikasian Genre Musik Berdasarkan Sinyal
Audio Menggunakan Support Vector Machine. Dibimbing oleh MUSHTHOFA
dan AZIZ KUSTIYO.
Genre musik adalah label bagi seni musik untuk mencirikan dan
mengkategorikan musik. Penentuan genre musik dilakukan berdasarkan kemiripan
antar musik. Penentuan genre musik kebanyakan masih dilakukan secara manual.
Cara tersebut membutuhkan tenaga dan waktu yang cukup besar bila terdapat
database musik yang berukuran besar. Tujuan penelitian ini adalah membangun
model support vector machine untuk pengklasifikasian genre musik dan
menerapkan metode pengekstraksian fitur permukaan musik dan ritme. Model
yang telah dibangun kemudian digunakan untuk menentukan genre dari musik
yang belum diketahui genrenya. Support vector machine adalah sistem
pembelajaran yang pengklasifikasiannya menggunakan ruang hipotesis berupa
fungsi-fungsi linear dalam sebuah ruang fitur berdimensi tinggi. Sedangkan fitur
permukaan musik dan ritme yang dimaksud adalah centroid, roll off, flux, zero
crossings, low energy, dan empat titik tertinggi dari hasil perhitungan autokorelasi
sinyal. Hasil dari penelitian ini adalah model pengklasifikasian dengan tingkat
akurasi rata-rata sebesar 65%.
Kata kunci: genre musik, sinyal audio, support vector machine
ABSTRACT
ARIEF DARMAWAN. Musical Genre Classification Based On Audio Signal
Using Support Vector Machine. Supervised by MUSHTHOFA and AZIZ
KUSTIYO.
Musical genre is a label for musical art to characterize and categorize music.
The determination of musical genre is done based on the similarity between the
music. Most of the classification of musical genre is done manually, which
requires a lot of effort and time especially when there is a big database of music.
The purpose of this research is to build a support vector machine model to
automatically classify the musical genre and implement the method to extract the
musical surface and rhythm features. The developed model is then utilized to
determine the genre from the unknown music. Support vector machine is a
learning system whose classification uses a hypothesis space in the form of linear
functions in a high dimension of feature space. The extracted musical surface and
rhythm features are the centroid, roll off, flux, zero crossings, low energy, and
four peaks of the signal‟s autocorrelation calculation. The result of this research is
a classification model with an average accuracy of 65%.
Keywords: audio signal, musical genre, support vector machine
PENGKLASIFIKASIAN GENRE MUSIK BERDASARKAN
SINYAL AUDIO MENGGUNAKAN SUPPORT
VECTOR MACHINE
ARIEF DARMAWAN
Skripsi
sebagai salah satu syarat memperoleh gelar
Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
Penguji : Muhammad Asyhar Agmalaro, SSi MKom
Judul Skripsi : Pengklasifikasian Genre Musik Berdasarkan Sinyal Audio
Menggunakan Support Vector Machine
Nama
: Arief Darmawan
NIM
: G64090108
Disetujui oleh
Mushthofa, SKom, MSc
Pembimbing I
Aziz Kustiyo, SSi, MKom
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi, MKom
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
Judul Skripsi: Pengklasifikasian Genre Musik Berdasarkan Sinyal Audio
Menggunakan Support Vector Machine
: Arief Darmawan
Nama
NIM
: G64090108
Disetujui oleh
Aziz Kustiyo, Ssi, MKom Pembimbing II Mushthofa. om, MSc
Pembimbing I
Diketahui oleh ,
... 't
Dtlr,Agtts, . uo 0, MSi, MKom
KetuaD~partemen
Tanggal Lulus:
o 6 JAN
2014
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia, rahmat dan ridho-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil
diselesaikan. Penelitian ini berfokus pada bidang kecerdasan komputasi dengan
menitikberatkan pada support vector machine sebagai salah satu proses untuk
mengklasifikasikan genre dari suatu data musik. Hal yang menjadi motivasi
penulis dala memilih topik ini yaitu kecerdasan komputasi sebagai salah satu
bidang ilmu yang selalu menawarkan metode-metode baru untuk menyelesaikan
masalah kecerdasan buatan.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Mushtofa, SKom MSc selaku
pembimbing pertama yang senantiasa selalu membimbing, mengawasi dan
mengingatkan penulis pada penelitian ini, serta penulis juga ucapkan terima kasih
kepada Bapak Aziz Kustiyo, SSi MKom selaku pembimbing kedua yang telah
memberikan masukan dan analisis untuk memperbaiki perhitungan dalam
penelitian ini. Tak lupa pula penulis menyampaikan terima kasih kepada ayah, ibu
dan kakak yang selalu mendukung dan mendoakan selama penelitian ini
berlangsung. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada teman-teman satu
bimbingan yaitu Putra, Resti, serta rekan-rekan satu angkatan Ilmu Komputer
angkatan 46 yang secara langsung dan tidak langsung membantu penulis pada
penelitian ini.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan
secara umum dan ilmu komputer pada khususnya.
Bogor, Januari 2014
Arief Darmawan
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
vi
DAFTAR GAMBAR
vi
DAFTAR LAMPIRAN
vi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
2
Tujuan Penelitian
2
Manfaat Penelitian
2
Ruang Lingkup Penelitian
2
METODE
3
Studi Pustaka
3
Perumusan Masalah
3
Data Musik
3
Ekstraksi Fitur
4
Pembagian Data Latih dan Data Uji
8
Pelatihan
8
Pengujian
11
Lingkungan Pengembangan
11
HASIL DAN PEMBAHASAN
11
Data Musik
11
Ekstraksi Fitur Permukaan Musik
12
Ekstraksi Fitur Ritme
13
Pelatihan dan Pengujian
14
Pembahasan
14
SIMPULAN DAN SARAN
17
Simpulan
17
Saran
17
DAFTAR PUSTAKA
18
LAMPIRAN
19
RIWAYAT HIDUP
27
DAFTAR TABEL
1 Hasil 4-fold cross validation
2 Hasil pengklasifikasian fold-1
3 Hasil perbandingan data X
14
15
16
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Metodologi penelitian
Tahapan ekstraksi fitur permukaan musik
Tahapan ekstraksi fitur ritme
Proses texture windowing
Proses analysis windowing
Contoh centroid
Sinyal contoh perhitungan zero crossings
Tahapan perhitungan autocorrelation dan pemilihan 4 titik tertinggi
SVM pada data terpisah secara linier
SVM pada data yang terpisah secara nonlinier
Data yang akan digunakan
Hasil proses texture windowing
Hasil proses analysis windowing
Data dalam 1 window
Hasil dekomposisi filter highpass
Hasil dekomposisi filter lowpass
Hasil autocorrelation
Hasil akurasi tiap genre
3
4
4
5
5
6
7
9
10
10
12
12
12
13
13
13
13
15
DAFTAR LAMPIRAN
1 Data musik
2 Hasil pengklasifikasian
3 Hasil pengklasifikasian data musik
19
22
24
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Genre musik adalah kategori dari karya seni, dalam hal ini khususnya
musik, untuk mencirikan dan mengkategorikan musik yang kini tersedia dalam
berbagai bentuk dan sumber (Tzanetakis dan Cook 2002). Genre musik di dunia
ada banyak dan beragam, http://musicgenreslist.com/ menunjukkan terdapat 38
kategori musik utama dari seluruh dunia. Beberapa kategori yang dinyatakan di
halaman situs tersebut bukan merupakan genrenya, melainkan label generalisasi
dari kumpulan genre. Hal ini tergolong penting bagi masyarakat yang menyukai
musik, karena dapat membantu dalam memilih dan mencari musik berdasarkan
genrenya.
Penentuan genre musik dilakukan berdasarkan kemiripan antar musik.
Penentuan tersebut kebanyakan masih harus dilakukan secara manual oleh
manusia. Penentuan secara manual ini dapat menghasilkan penentuan dengan
tingkat keakuratan yang tinggi, namun membutuhkan biaya, dalam hal ini adalah
tenaga dan waktu, yang cukup besar untuk jumlah fail musik yang besar. Harga
alat penyimpanan data yang semakin menurun juga mempermudah masyarakat
mengoleksi musik dalam jumlah besar. Misal dimiliki sebuah flash drive
berkapasitas 8 GB, dengan tiap fail musik berukuran 5 MB, flash drive tersebut
dapat menyimpan lebih dari 1600 fail musik. Dapat dibayangkan berapa banyak
tenaga dan waktu yang diperlukan untuk menentukan genre dari masing-masing
fail musik tersebut. Karena sebagian besar fail musik sudah tersedia dalam bentuk
digital, penentuan genre dengan mesin pun menjadi suatu hal yang
memungkinkan untuk mengurangi biaya tersebut. Oleh sebab itu,
pengklasifikasian genre musik secara otomatis dapat menjadi hal yang sangat
membantu dalam pengembangan sistem temu-kembali untuk data audio, maupun
untuk pengunaan pengklasifikasian musik bagi individu.
Musik yang dimainkan dan didengarkan secara langsung merupakan sinyal
audio analog atau gelombang suara yang berasal dari getaran pita suara manusia,
senar gitar yang dipetik, gendang yang dipukul, dll. Gelombang suara tersebut
memiliki lembah dan bukit, satu buah lembah dan bukit menghasilkan satu
periode. Periode tersebut berlangsung berulang-ulang yang menghasilkan konsep
frekuensi. Frekuensi adalah jumlah periode yang dapat dihasilkan dalam 1 detik.
Satuan bagi frekuensi adalah hertz (Hz). Batasan frekuensi yang dapat diterima
telinga manusia adalah 20 – 20 000 Hz. Sedangkan kekuatan sinyal disebut
amplitudo dapat dihitung sebagai jarak dari titik tertinggi bukit hingga titik
terendah lembah dari gelombang suara. Panjang gelombang suara dapat dihitung
sebagai jarak antara titik gelombang dengan titik ekuivalen pada fasa berikutnya.
Data audio digital merupakan hasil sampling dan quantization dari
gelombang suara yang merupakan sinyal analog. Sampling adalah pengambilan
titik sampel dari sinyal analog. Jumlah titik sampel yang diambil dalam satu detik
ditentukan oleh besarnya sampling rate. Selain sampling rate, terdapat bit rate
yang merupakan banyaknya bit digital yang dapat ditransmisikan dalam 1 detik.
Quantization adalah proses menjajarkan not musik ke pengaturan beat tertentu.
2
Beberapa penelitian mengenai pengklasifikasian genre musik sudah pernah
dilakukan sebelumnya. Berbagai metode yang sudah pernah dikembangkan antara
lain k-nearest neighbour, linear discriminant analysis, learning vector
quantization, dan support vector machine (SVM). Sebelumnya, metode SVM
dengan kernel polinomial berderajat 6 dan fitur audio spectral dasar serta spectral
contrast digunakan dalam penelitian oleh Augustianto (2010) dengan tingkat
akurasi sebesar 86%. Sedangkan penelitian Tzanetakis dan Cook (2002)
menggunakan fitur permukaan musik dan ritme dari lagu dan pengklasifikasi yang
dipakai adalah Gaussian mixture model, menghasilkan tingkat akurasi 61%.
Akan tetapi, penelitian yang dilakukan Tzanetakis dan Cook menggunakan data
selama 30 detik yang diambil dari cd audio, fail mp3, dan siaran radio. Oleh sebab
itu, penelitian kali ini akan mencoba untuk mengklasifikasikan 8 jenis genre
musik dari data lagu wav dan menggunakan metode pengklasifikasi SVM.
Sedangkan, ciri yang akan diekstraksi adalah ciri permukaan musik dan ritme.
Perumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana membangun
model klasifikasi dengan data audio digital. Sebelum dapat menghasilkan model
klasifikasi yang baik, terdapat masalah bagaimana mengakuisisi data yang dapat
meningkatkan keakuratan model. Masalah lain dalam penelitian ini adalah
bagaimana menerapkan metode pengekstrakan fitur dari data audio digital.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model support vector machine
untuk pengklasifikasian genre musik dengan data musik yang ada di Indonesia.
Serta menerapkan metode pengekstraksian fitur permukaan musik dan ritme
seperti yang telah digunakan oleh Tzanetakis dan Cook (2002).
Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini dalam jangka pendek diharapkan dapat
membantu masyarakat dalam mengklasifikasikan genre musik dengan lebih
mudah dan cepat. Dalam jangka panjang, model klasifikasi dapat dikembangkan
sehingga menjadi sistem pengklasifikasi yang berjalan secara kontinu dan
mengklasifikasikan sinyal audio dari radio atau sumber lain. Selain sistem
pengklasifikasi yang kontinu, model klasifikasi dengan genre musik yang
mendukung lebih banyak genre dan spesifik dapat menjadi pengenalan suasana
hati seorang pendengar musik.
Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup yang digunakan pada penelitian ini antara lain:
1 Genre musik yang akan diklasifikasikan dibatasi, yaitu hanya anak-anak, klasik,
dangdut, dubstep, jazz, keroncong, reggae, dan rock.
2 Data musik yang digunakan hanya dalam channel mono dan sampling rate 44
100 Hz.
3
METODE
Tahapan proses yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada
Gambar 1.
Studi Pustaka
Pada tahap ini, semua informasi dan literatur yang terkait dengan penelitian
ini dikumpulkan. Informasi dan literatur yang dimaksud berupa skripsi penelitian,
artikel dari jurnal dan internet, laporan proyek, dan tulisan pelatihan.
Perumusan Masalah
Pada tahap ini, analisis terhadap pemilihan data musik yang akan digunakan,
penentuan bagian yang akan dipotong dari tiap data musik, dan pembagian data
menjadi data latih dan data uji.
Data Musik
Untuk penelitian ini, akan digunakan 160 buah data dengan pembagian 20
data untuk setiap genre. Data tersebut terdiri atas 8 genre, yaitu lagu hanya anakanak, klasik, dangdut, dubstep, jazz, keroncong, reggae, dan rock. Judul-judul
lagu yang akan dipakai dapat dilihat pada Lampiran 1. Data musik dipilih dengan
Mulai
Studi Pustaka
Perumusan
Masalah
Data Musik
Ekstraksi Fitur
Pembagian
Data
Data Latih
Data Uji
Pelatihan
Klasifikasi
Evaluasi
Selesai
Gambar 1 Metodologi penelitian
4
pertama-tama mencari band atau musisi yang sudah dikenali genre musiknya.
Kemudian, dipilih salah satu lagu dari musisi tersebut yang dikenali cocok dengan
genre musiknya. Sebagai contoh, dicari band atau musisi jazz. Kemudian dipilih
band RAN sebagai salah satu band yang beraliran jazz. Lalu dipilih salah satu
lagu dari RAN, misal lagu RAN yang berjudul “Piano”. Maka lagu “Piano”
tersebut dimasukkan ke dalam data musik sebagai data dari genre jazz. Demikian
untuk seluruh data musik yang digunakan dalam penelitian ini.
Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama akan menjelaskan
proses ekstraksi fitur permukaan musik dari tiap data. Sedangkan bagian kedua
akan menjelaskan proses ekstraksi fitur ritme dari tiap data. Tahapan dari
pengekstraksian fitur permukaan musik dan ritme dapat dilihat secara berurut
pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Fitur Permukaan Musik
1 Tiap data akan diambil 5 detik. Pemotongan data menjadi 5 detik dilakukan
dengan harapan data yang diambil akan menjadi lebih terfokus dan hasil rataan
fitur nantinya tidak bias. Sampling rate yang digunakan sebesar 44 100 Hz.
2 Texture windowing, pada tahap ini dari tiap data akan diambil 5 texture window
yang masing-masing berisikan 1 detik dari data awal. Ilustrasi dari proses ini
dapat dilihat pada Gambar 4.
Mulai
Data Musik
Data 5 detik
Texture Windowing
5 texture window
Analysis Windowing
50 analysis window
Fast Fourier
Transform
magnitude
Mulai
Data Musik
Data 5 detik
Windowing
3 window
Discrete Wavelet
Transform
Fitur Ritme
Fitur Permukaan Musik
Selesai
Gambar 2 Tahapan ekstraksi fitur permukaan
musik
Selesai
Gambar 3 Tahapan ekstraksi
fitur ritme
5
3 Pada tahap analysis windowing ini, hasil dari tiap texture window, akan dibagi
menjadi 50 analysis window yang berisikan 20 milidetik dari texture window.
Gambar 5 memperlihatkan ilustrasi dari proses ini.
4 Hasil dari proses analysis windowing akan digunakan untuk perhitungan fast
Fourier transform (FFT).
FFT adalah suatu algoritma untuk menghitung discrete Fourier transform
(DFT) secara lebih cepat dan efisien (Cochran et al. 1967).
5 Pada proses ini, diperlukan nilai magnitude dari data audio digital. Nilai
tersebut dapat diperoleh dengan terlebih dahulu menghitung nilai riil dan nilai
imajiner dari data audio digital menggunakan FFT. Persamaan yang digunakan
adalah sebagai berikut:
-
∑
e-
⁄
(1)
dengan f=0, ..., N-1 adalah frequency bin. Af adalah koefisien FFT ke-f.
Variabel j adalah bilangan imajiner, yaitu
√ . Xk adalah sampel ke-k
dalam dimensi waktu yang memiliki N buah sampel. Nilai Xk dapat bernilai
kompleks dan Af hampir selalu bernilai kompleks.
Lalu untuk menghitung nilai magnitude dari tiap sampel digunakan
persamaan berikut:
√
dengan f = 0, ..., N-1 adalah frequency bin.
Gambar 4 Proses texture windowing
Gambar 5 Proses analysis windowing
(2)
6
Setelah mendapat nilai magnitude dari tiap sampel dalam analysis window,
maka dapat dihitung nilai mean-centroid, mean-rolloff, mean-flux, meanzerocrossings, std-centroid, std-rolloff, std-flux, std-zerocrossings, dan
lowenergy. Tahapan perhitungan seluruh fitur permukaan musik tersebut
diadopsi dari penelitian Tzanetakis dan Cook (2002).
Fitur awal, yaitu centroid, rolloff, flux, dan zerocrossings, dihitung pada tiap
analysis window. Kemudian nilai rata-rata (mean) dan standar deviasi (std)
dihitung dari setiap 50 analysis window untuk disimpan sebagai hasil bagi
texture window-nya. Sehingga, fitur yang akan dipakai untuk pelatihan dan
pengujian dari tiap data adalah rata-rata dari lima texture window yang ada.
Centroid adalah nilai dari spectral brightness. Persamaan dari centroid:
∑
⁄∑
(3)
Dalam persamaan 3, f = 0, ..., N-1 adalah frequency bin dan M[f] adalah nilai
magnitude dari frequency bin f tersebut. Centroid mencari nilai titik berat dari
sinyal audio. Ilustrasi area magnitude dan centroid dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari ilustrasi tersebut dapat dilihat bahwa titik centroid terdapat pada titik (5.6 ,
0). Nilai tersebut didapat dari hasil pembagian jumlah nilai magnitude dikali
frequency bin-nya yang bernilai 158 dengan jumlah nilai magnitudenya yang
bernilai 28.
Rolloff adalah dari spectral shape. Rolloff mencari nilai R sedemikian
sehingga:
∑
∑
(4)
M[f] pada rolloff adalah nilai magnitude dari frequency bin f. Rolloff mencari
perbandingan jumlah frequency bin (R) yang diperlukan untuk mencapai hasil
yang sama atau lebih dari jumlah frequency bin (N) yang diboboti.
Flux adalah nilai spectral change. Persamaan yang digunakan:
(5)
Dengan i = 1, 2, 3, ..., 50. Variabel i sendiri adalah indeks dari analysis window
data. Dalam Flux, dicari perubahan energi dari satu window dengan window
Gambar 6 Contoh centroid
7
sebelumnya. Namun pada kasus i = 0, energi pada window tersebut dikurangi
dengan nilai 0. Sehingga hasilnya adalah window itu sendiri.
Selanjutnya pada i = 1, ..., N-1, energi window ke-f akan dikurangi energi dari
window sebelumnya pada tiap titik yang sama posisinya dalam window.
Kemudian, tiap hasil pengurangan akan dikuadratkan. Lalu, hasil kuadrat dari
tiap titik tersebut akan dijumlahkan. Terakhir, dihitung akar dari total
penjumlahan tersebut.
Zerocrossings adalah jumlah dari penyebrangan sinyal dalam 1 window
yang melalui nilai 0. Misalnya terdapat sinyal bernilai [1, -1, -2, 2], yang dapat
dilihat pada Gambar 7. Dari sinyal tersebut terdapat 2 ZeroCrossings, yaitu
dari nilai 1 ke -1 dan dari -2 ke 2.
LowEnergy adalah persentase dari jumlah “analysis” windows yang
memiliki energi kurang dari rataan seluruh “analysis” windows dalam satu data
musik. Misalkan terdapat 5 “analysis” windows dalam satu data musik,
rataan seluruh “analysis” windows adalah 5 , dan terdapat 8 “analysis”
windows yang jumlah energinya kurang dari 500. Maka LowEnergy adalah
persentase dari 80/250.
Fitur Ritme
1 Pada proses ekstraksi fitur ritme, data audio perlu dipotong menjadi 3 window
terlebih dahulu. Ukuran tiap window-nya adalah 76000 sampel dengan overlap
sebesar 3750 sampel.
2 Tiap window kemudian didekomposisi terlebih dahulu menjadi beberapa
octave frequency band menggunakan DWT. Filter yang digunakan untuk DWT
adalah Daubechies 4 yang berdasarkan Daubechies (1988) bernilai
(
(
(
(
)
)
)
)
(
(
(
(
√
√
√
√
)
)
)
)
(
(
(
(
√
√
√
√
),
),
),
).
(6)
Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
h h
∑ n
n
n
Gambar 7 Sinyal contoh perhitungan zero crossings
(7)
8
∑ nh
l w
n
(8)
n
Dalam Persamaan 7 dan 8, yhigh[k] dan ylow[k] adalah hasil high pass filtering
dan low pass filtering ke-k. Sedangkan n adalah indeks data yang digunakan
dalam DWT.
3 Lalu dapat dihitung beberapa variabel per octave frequency band-nya, yaitu full
wave rectification (FWR), low pass filtering (LPF), downsampling (↓),
normalization (NR). Setelah nilai variabel-variabel dari setiap octave frequency
band tersebut didapat, akan dihitung nilai autocorrelation-nya (AR) dan dipilih
empat nilai tertinggi dari hasil autocorrelation. Keempat titik tertinggi tersebut
adalah fitur ritme yang akan digunakan untuk pengklasifikasian dan pengujian.
Tahapan perhitungan untuk fitur ritme diadopsi dari penelitian Tzanetakis dan
Cook (2002).
Full wave rectification (FWR) dihitung dengan persamaan:
(
)
(9)
Low pass filtering (LPF) dihitung menggunakan persamaan:
(
)
(10)
Downsampling (↓) dihitung dengan persamaan :
(11)
Normalization (NR) dihitung menggunakan persamaan:
(12)
Tahapan perhitungan autocorrelation dan pemilihan titik-titik tertinggi
dapat dilihat pada Gambar 8. Autocorrelation (AR) dihitung menggunakan
FFT agar proses komputasi lebih efisien dengan persamaan:
∑
(13)
Pembagian Data Latih dan Data Uji
Data latih dan data uji dibagi dengan 75% sebagai data latih dan sisanya
sebagai data uji. Sehingga untuk setiap genre akan ada 15 data latih dan 5 data uji.
Pemilihan data sebagai data latih akan dilakukan secara acak.
Pelatihan
Pada tahap ini, fitur yang telah diekstrak dari data latih akan disimpan dalam
dua variabel, yaitu variabel permukaan musik dan variabel ritme. Karena terdapat
15 data latih untuk setiap genre , variabel permukaan musik akan terdiri atas 120
kolom dan 9 baris. Masing-masing baris untuk mean-centroid, mean-rolloff,
mean-flux, mean-zerocrossings, std-centroid, std-rolloff, std-flux, stdzerocrossings, dan lowenergy. Sedangkan pada variabel ritme akan terdiri atas
120 kolom dan 4 baris. Masing-masing baris untuk nilai dari 4 titik tertinggi.
Kemudian kedua variabel digabungkan dan dimasukkan ke dalam proses
pembentukkan model klasifikasi di SVM. Program SVM yang digunakan adalah
„svmtrain‟ yang telah tersedia dalam LIBSVM (Chang dan Lin 2011). Keluaran
9
Mulai
Discrete Wavelet Transform
Octave Frequency Bands
Envelope Extraction
Envelope
Extraction
Full Wave Rectification
Low Pass Filtering
Downsampling
Mean Removal
Autocorrelation
Pemilihan 4 Titik Tertinggi
Selesai
Gambar 8 Tahapan perhitungan autocorrelation dan pemilihan 4 titik tertinggi
dari program tersebut adalah sebuah model pemisah. Model tersebutlah yang akan
menjadi fungsi pemisah saat mengklasifikasikan data uji maupun data baru.
Parameter yang dibutuhkan oleh program tersebut adalah label kelas dan fiturfitur dari data. Sedangkan parameter yang perlu ditentukan sebelumnya untuk
program tersebut antara lain nilai cost dan gamma.
SVM adalah salah satu pembelajaran komputasional yang mencari suatu
garis pembatas antara dua kelas, dan garis pembatas tersebut memiliki jarak yang
terbesar di antara dua anggota terdekat dari kedua kelas. Menurut Cristianini dan
Taylor (2000), support vector machine (SVM) adalah sistem pembelajaran yang
pengklasifikasiannya menggunakan ruang hipotesis berupa fungsi-fungsi linear
dalam sebuah ruang fitur (feature space) berdimensi tinggi, dilatih dengan
algoritma pembelajaran yang didasarkan pada teori optimasi dengan
mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik.
Keluaran yang dihasilkan dari SVM adalah suatu fungsi yang dapat digunakan
untuk memprediksi suatu fitur dari data yang akan datang, dalam hal ini
pemrediksi genre dari suatu data audio.
SVM dapat diterapkan pada dua kasus data, data yang dapat dipisahkan
secara linier dan non-linier. Pada kasus data yang dapat dipisahkan secara linier,
misalkan {X , …, Xn} adalah dataset dan {+ ,-1} adalah label kelas dari data Xi.
Pada Gambar 9 dapat dilihat berbagai alternatif bidang pemisah yang dapat
memisahkan semua data set sesuai dengan kelasnya. Namun, bidang pemisah
terbaik tidak hanya dapat memisahkan data tetapi juga memiliki margin paling
besar.
10
Salah satu metode untuk mengklasifikasikan data yang tidak dapat
dipisahkan secara linier adalah dengan mentransformasikan data ke dalam dimensi
ruang fitur (feature space) sehingga dapat dipisahkan secara linier pada feature
space. Caranya, data dipetakan dengan menggunakan fungsi pemetaan
(transformasi) ) ( ) k k x →ϕ x ke dalam feature space sehingga terdapat bidang
pemisah yang dapat memisahkan data sesuai dengan kelasnya (seperti pada
Gambar 10).
Kelebihan metode SVM dari metode klasifikasi lainnya, antara lain:
generalisasi, curse of dimensionality, dan feasibility. Generalisasi adalah
kemampuan suatu metode untuk mengklasifikasikan data yang tidak termasuk
dalam fase pembelajaran. Pada umumnya, strategi pembelajaran dalam metode
machine learning difokuskan pada usaha meminimalkan error pada training set.
Strategi ini disebut empirical risk minimization (ERM). Adapun SVM selain
meminimalkan error pada training set, juga meminimalkan error dimensi VC.
Strategi pada SVM ini disebut structural risk minimization (SRM).
Curse of dimensionality didefinisikan sebagai masalah yang dihadapi suatu
metode pattern recognition dalam menentukan parameter dikarenakan jumlah
sampel data yang relatif sedikit dibandingkan dimensional ruang vektor data
tersebut. Semakin tinggi dimensional ruang vektor informasi yang diolah,
semakin banyak jumlah data yang diperlukan dalam proses pembelajaran. Cortes
dan Vapnik (1995) membuktikan bahwa tingkat generalisasi yang diperoleh oleh
SVM tidak dipengaruhi oleh dimensi dari input vektor. Hal ini merupakan alasan
mengapa SVM merupakan salah satu metode yang tepat dipakai untuk
memecahkan masalah berdimensi tinggi, dalam keterbatasan sampel data yang
ada.
Gambar 9 SVM pada data terpisah secara linier
Gambar 10 SVM pada data yang terpisah secara nonlinier
11
Kelebihan metode SVM yang ketiga adalah implementasinya yang relatif
mudah pada problem yang berskala kecil, karena proses penentuan support vector
dapat dirumuskan dalam QP problem. Oleh sebab itu, jika kita memiliki library
untuk menyelesaikan QP problem, dengan sendirinya SVM dapat
diimplementasikan dengan mudah.
Kelemahan metode SVM adalah cukup sulit untuk diimplementasikan
dalam problem berskala besar. Selain itu, secara teoritik SVM dikembangkan
untuk problem klasifikasi dengan dua kelas. Namun seiring dengan perkembangan
teknologi dan ilmu pengetahuan, SVM telah dimodifikasi agar dapat
menyelesaikan masalah dengan kelas lebih dari dua, antara lain strategi one versus
rest dan strategi tree structures.
Pengujian
Pengujian model akan dilakukan menggunakan program „svmpredict‟ yang
juga terdapat dalam LIBSVM (Chang dan Lin 2011). Hasil dari program tersebut
adalah label kelas dari data yang diprediksi menggunakan model yang telah
dibentuk.
Lingkungan Pengembangan









Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Sistem operasi Windows 7 Professional
Audacity 2.0.2
Matlab 7.7.0471 (R2008b)
Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Prosesor Intel Core 2 Duo CPU @ 2.10 GHz
Memori 4 GB
Harddisk 80 GB
Keyboard dan mouse
Monitor
Speaker
HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Musik
Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 160 buah lagu yang
terdiri dari 8 genre musik. Genre musik yang dimaksud adalah lagu hanya anakanak, klasik, dangdut, dubstep, jazz, keroncong, reggae, dan rock dengan masingmasing 20 buah lagu untuk tiap genre. Tiap lagu akan dipotong menjadi 5 detik.
Kemudian channel audionya akan diubah menjadi mono. Setelah itu potongan
lagu disimpan dalam format wav. Gambar 11 mengilustrasikan data yang akan
digunakan.
12
Ekstraksi Fitur Permukaan Musik
Data musik yang telah dipotong menjadi 5 detik tersebut kemudian dibagi
menjadi 5 texture window yang masing-masing berisikan 44 100 titik sinyal atau
setara dengan 1 detik data. Gambar 12 mengilustrasikan salah satu texture window
hasil proses texture windowing.
Hasil proses texture windowing kemudian akan dimasukkan ke dalam proses
analysis windowing. Dalam proses ini, satu texture window akan dibagi menjadi
50 analysis window yang masing-masing berisikan 882 titik sinyal atau setara
dengan 20 milidetik data. Hasil dari proses analysis windowing dapat dilihat pada
Gambar 13.
Gambar 11 Data yang akan digunakan
Gambar 12 Hasil proses texture
windowing
Gambar 13 Hasil proses analysis windowing
Setelah didapatkan 250 analysis window dari tiap data, dapat dihitung nilai
FFT dan magnitude dari FFT nya. Selanjutnya dapat dihitung fitur-fitur
permukaan musik
yaitu mean-centroid, mean-rolloff, mean-flux, meanzerocrossings, std-centroid, std-rolloff, std-flux, std-zerocrossings, dan lowenergy
untuk setiap texture window-nya.
Sebagai contoh, pada centroid akan dihitung nilai centroid dari 50 analysis
window pertama lalu dihitung mean-centroid dan std-centroid yang berarti
dimiliki oleh texture window pertama. Demikian pula untuk rolloff, flux, dan
zerocrossings. Sedangkan untuk lowenergy tidak menggunakan mean dan std,
karena yang dihitung adalah persentase analysis window yang nilai energi nya
kurang dari rata-rata energi yang diperlukan dalam satu texture window-nya. Hasil
13
akhir dari proses ekstraksi fitur permukaan musik ini adalah suatu matriks
berukuran 9 N, dengan N adalah jumlah data yang dimasukkan ke dalam proses.
Ekstraksi Fitur Ritme
Data musik yang telah dipotong menjadi 3 window kemudian didekomposisi
terlebih dahulu menjadi beberapa octave frequency band setiap window-nya
dengan DWT. Gambar 14 menunjukkan data yang digunakan dalam 1 window.
Gambar 15 menunjukkan hasil dekomposisi filter highpass dari 1 window dan
Gambar 16 menunjukkan hasil dekomposisi filter lowpass dari 1 window.
Setelah didapat hasil dekomposisi filter rendah dan tinggi, nilai variabel full
wave rectification (FWR), low pass filtering (LPF), downsampling (↓),
normalization (NR) dari tiap filter dapat dihitung. Hasil normalization (NR) dari
kedua filter kemudian dijumlahkan dan dimasukkan ke dalam proses
autocorrelation. Hasil dari proses autocorrelation dapat dilihat pada Gambar 17.
Kemudian dilakukan pemilihan 4 titik tertinggi dari hasil autocorrelation tersebut.
Hasil akhir dari proses ekstraksi fitur ritme ini adalah suatu matriks berukuran
4×N, dengan N adalah jumlah data yang dimasukkan ke dalam proses.
Hasil dari ekstraksi fitur pemukaan musik dan ritme akan digabung menjadi
satu matriks berukuran 13×N. Matriks tersebutlah yang akan dijadikan masukan
untuk pembentukan model dan pelatihan dalam SVM. Seluruh hasil ekstraksi fitur
dapat dilihat pada Lampiran 2.
Gambar 14 Data dalam 1 window
Gambar 15 Hasil dekomposisi filter
highpass
Gambar 16 Hasil dekomposisi filter
lowpass
Gambar 17 Hasil autocorrelation
14
Pelatihan dan Pengujian
Setelah ekstraksi fitur selesai, dilanjutkan dengan pelatihan dan pengujian
model. Data akan dibagi menggunakan metode 4-fold cross validation. Data yang
digunakan adalah 20 data musik digital tiap genrenya dari 8 genre. Jadi pada tiap
fold akan terdiri dari 15 data musik digital tiap genrenya untuk pelatihan dan 5
data musik digital tiap genrenya untuk pengujian. Hasil dari 4-fold cross
validation dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil 4-fold cross validation
Fold
1
2
3
4
Rata-rata
Akurasi (%)
55.0
72.5
57.5
75.0
65.0
Pembentukan model dan pencocokkan klasifikasi dilakukan menggunakan
SVM. Parameter yang digunakan dalam SVM antara lain adalah tipe dari SVM,
tipe kernel, cost, dan gamma.
Tipe SVM yang digunakan adalah C-SVC. C-SVC merupakan salah satu
tipe pengklasifikasi untuk data yang terdiri atas lebih dari 2 kelas. SVM juga
menggunakan fungsi kernel. Terdapat 4 macam kernel dalam SVM, yaitu kernel
linier, polinomial, radial basis function (rbf), dan sigmoid. Tipe kernel yang
digunakan dalam penelitian ini adalah kernel radial basis function. Kernel
tersebut dipilih berdasarkan performanya yang sama dengan kernel linier pada
parameter tertentu, perilakunya yang sama dengan kernel sigmoid pada parameter
tertentu, dan rentang nilainya yang kecil [0,1]. Nilai cost dan gamma dicari
melalui proses grid search dan uji manual, yang menghasilkan nilai cost dan
gamma berturut-turut adalah 1096 dan 1.7×10-8. Cost berfungsi untuk menentukan
besar penalti akibat kesalahan dalam pengklasifikasian data latih.
Pembahasan
Pengujian dilakukan dengan data yang dibagi menjadi 4 fold. Pada fold 1,
didapat hasil dengan akurasi 55%. Hasil pengklasifikasian fold tersebut dapat
dilihat pada Tabel 2 dan hasil pengklasifikasian fold sisanya dapat dilihat pada
Lampiran 3. Kelas Ak dalam Tabel 2 dan dalam Lampiran 3 mewakili genre anakanak. Kelas Kl mewakili genre klasik. Kelas Dg mewakili genre dangdut. Kelas
Ds mewakili genre dubstep. Kelas Jz mewakili genre jazz. Kelas Kr mewakili
genre keroncong. Kelas Re mewakili genre reggae. Kelas Ro mewakili genre rock.
Genre yang menghasilkan akurasi terbaik adalah klasik dengan 100%. Sedangkan
dalam fold tersebut genre reggae memiliki tingkat akurasi terburuk, yaitu 0%.
Genre reggae tersebut lebih dikenali sebagai genre rock.
15
Tabel 2 Hasil pengklasifikasian fold-1
Jumlah data tiap kelas
Kelas
Akurasi (%)
Ak
Kl
Dg
Ak
3
0
0
Kl
0
5
0
Dg
1
0
3
Ds
0
0
0
Jz
0
0
0
Kr
0
0
0
Re
1
0
1
Ro
0
0
1
Ds
0
0
0
4
0
0
0
1
80.0
Jz
0
0
1
0
2
0
2
0
40.0
Kr
0
1
0
0
0
3
1
0
60.0
Re
Ro
Rata-Rata
0
0
1
0
1
1
0
2
1
0
0
2
0
0
0
2
0.0
40.0
55.0
60.0
100.0
60.0
Pada fold 2, didapat hasil dengan akurasi 72.5%. Kali ini, genre klasik,
dubstep, dan keroncong menghasilkan akurasi terbaik dengan 100%. Genre reggae
dan dangdut kini menghasilkan akurasi terburuk, yaitu 40%.
Fold 3 menghasilkan akurasi 57.5%. Pada fold kali ini genre anak-anak
menghasilkan akurasi terbaik sebesar 100%. Pada fold ini, akurasi terburuk
dimiliki oleh genre jazz dengan 0%. Genre jazz tersebut lebih dikenali sebagai
genre reggae.
Sedangkan fold 4 menghasilkan akurasi tertinggi dengan 75%. Dalam fold
ini, genre anak-anak, klasik, dubstep, dan keroncong kembali menghasilkan
akurasi terbaik dengan akurasi 100%. Genre dangdut menghasilkan akurasi
sebesar 20%. Genre dangdut tersebut lebih dikenali sebagai genre anak-anak.
Setelah dilakukan pengujian tersebut, secara umum dapat dilihat bahwa
reggae merupakan salah satu genre yang paling sulit diklasifikasikan dan lebih
dikenali sebagai genre jazz. Grafik akurasi pengklasifikasian tiap genre dapat
dilihat pada Gambar 18. Hasil pengklasifikasian gabungan dari 4 fold dapat dilihat
100
90
80
Akurasi (%)
70
60
50
40
30
20
10
0
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Genre
Gambar 18 Hasil akurasi tiap genre
Re
Ro
16
pada Lampiran 3. Hasil pengklasifikasian tiap data musik dapat dilihat pada
Lampiran 4.
Untuk mencari penyebab terjadinya kesalahan yang cukup banyak dalam
mengklasifikasikan genre reggae ke genre jazz, perbandingan antara rataan fitur
dari seluruh data bergenre reggae dan data bergenre jazz dicoba dibandingkan
dengan data X (salah satu data yang salah diklasifikasikan dari genre reggae ke
jazz). Hasil perbandingan dapat dilihat pada tabel 3. Hasil perbandingan
menunjukkan bahwa fitur dari data X tidak lebih banyak yang lebih dekat atau
lebih kecil selisihnya dengan rataan fitur dari genre jazz. Sehingga belum dapat
diketahui penyebab banyaknya kesalahan dalam pengklasifikasian genre reggae
ke genre jazz tersebut.
Dari hasil percobaan, dapat dilihat secara rata-rata model yang dibuat
dengan parameter yang telah disebutkan sebelumnya menghasilkan akurasi
sebesar 65%. Dibandingkan dengan hasil percobaan oleh Tzanetakis dan Cook
(2002) yang menghasilkan akurasi 61%, tingkat akurasi percobaan ini sedikit
lebih tinggi. Dengan data yang digunakan setengahnya adalah musik dari
Indonesia berbeda dengan percobaan Tzanetakis dan Cook (2002). Karena
percobaan sebelumnya mengklasifikasikan dengan menggunakan fitur yang sama
hanya untuk data musik luar Indonesia.
Tabel 3 Hasil perbandingan data X
Fitur
M-C
M-R
M-F
M-ZC
Std-C
Std-R
Std-F
Std-ZC
LE
1st Peak
2nd Peak
3rd Peak
4th Peak
Rataan
jazz
2918.63
64730.15
707.72
41.33
887.41
662.35
408.83
29.18
54.16
1002.63
676.53
676.53
487.70
Keterangan:
M
= Mean
Std = Standar deviasi
C
= Centroid
R
= Roll off
Rataan
reggae
2990.80
64671.32
700.07
45.74
819.17
713.19
401.67
31.24
54.96
922.09
607.27
607.27
478.84
F
ZC
LE
Lagu X
(reggae)
2314.96
64914.88
500.84
27.90
618.26
300.05
388.03
16.71
65.60
520.50
346.90
346.90
220.29
=
=
=
Rataan jazz
- lagu X
603.67
-184.73
206.87
13.43
269.15
362.30
20.80
12.46
-11.44
482.13
329.63
329.63
267.41
Flux
Zero crossings
Low energy
Rataan reggae
- lagu X
675.84
-243.60
199.23
17.84
200.91
413.14
13.64
14.52
-10.64
401.58
260.37
260.37
258.55
17
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Dari hasil percobaan, didapatkan bahwa penelitian ini telah berhasil
mengimplementasikan pengekstrakan fitur permukaan musik dan membangun
model untuk melakukan pengklasifikasian dengan SVM.
Tingkat akurasi rata-rata yang didapat dalam penelitian ini adalah 65%.
Sedikit lebih tinggi bila dibandingkan dengan hasil penelitian oleh Tzanetakis dan
Cook (2002) yang menghasilkan akurasi 61%.
Hasil dari 4-fold cross validation menunjukkan bahwa secara rata-rata genre
reggae memiliki tingkat akurasi paling rendah dari 8 genre. Genre reggae lebih
dikenali sebagai genre jazz.
Perbandingan antara fitur dari data X (data yang salah diklasifikasikan dari
genre reggae menjadi genre jazz) dengan rataan fitur dari seluruh data bergenre
jazz menunjukkan fitur data X tersebut tidak lebih dekat daripada data X dengan
rataan fitur dari seluruh data bergenre reggae. Namun selisih dari data X dengan
kedua genre tersebut tidak berbeda jauh.
Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya:
1 Menambah jumlah data tiap genre dengan harapan memperjelas perbedaan ciri
tiap genre.
2 Menambahkan fitur lainnya, seperti fitur mel-frequency cepstral coefficient
(MFCC) atau fitur tempo musik dalam pengklasifikasian dengan harapan
meningkatkan akurasi pengklasifikasian. Karena dalam penelitian Fansuri
(2011), telah dapat melakukan pengklasifikasian genre musik dengan fitur
MFCC dan pengklasifikasi leaning vector quantization (LVQ). Tingkat akurasi
dari penelitian tersebut cukup tinggi, yaitu 93.75%. Sedangkan, fitur tempo
yang sudah diimplementasikan juga dalam penelitian Tzanetakis dan Cook
(2002) belum dapat diimplementasikan dalam penelitian ini.
18
DAFTAR PUSTAKA
Augustianto R. 2009. Klasifikasi genre musik berdasarkan fitur audio
menggunakan support vector machines [skripsi]. Surabaya (ID): Institut
Teknologi Sepuluh Nopember.
Chang CC, Lin CJ. 2011. LIBSVM: A library for support vector machines. ACM
Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2(3):1-27.
Cristianini N, Taylor JS. 2000. An Introduction to Support Vector Machines and
Other Kernel-Based Learning Methods. Cambridge (UK): Cambridge
University Pr.
Cochran WT, Cooley JW, Favin DL, Helms HD, Kaenel RA, Lang WW, Maling
GC Jr, Nelson DE, Rader MC, Welch PD. 1967. What is the fast Fourier
transform?. Proceedings of the IEEE. 55(10):1664-1674.
Cortes C, Vapnik V. 1995. Support-vector networks. Machine Learning.
20(3):273-297.
Daubechies I. 1988. Orthonormal bases of compactly supported wavelets.
Communications on Pure and Applied Mathematics. 41(7): 909-996.
Fansuri MR. 2011. Klasifikasi genre musik menggunakan learning vector
quantization [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Tzanetakis G, Cook P. 2002. Musical genre classification of audio signals. IEEE
Transactions on Speech and Audioprocessing. 10(5): 293-302.
19
LAMPIRAN
Lampiran 1 Data musik
1 Daftar lagu anak-anak yang digunakan pada penelitian
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Judul lagu
Aku anak gembala
Aku seorang kapiten
Kring kring ada sepeda
Anak ayam
Gelang sipatu gelang
Kukuruyuk
Medley ulang tahun
Sayang semuanya
Bintang kecil
Aku anak sehat
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Judul lagu
Disini senang disana senang
Dua mata saya
Bangun tidur
Mariam tomong
Kebunku
Teka teki
Makan apa
Mari pulang
Si kancil
Tri li li tra la la
2 Daftar lagu klasik yang digunakan pada penelitian
No.
Judul lagu
1
Symphony No. 15 [G Major] I.
Allegro
2
Symphony No. 15 [G Major] II.
Andante
3
Symphony No. 15 [G Major] III.
Menuetto
4
Symphony No. 15 [G Major] IV.
Presto
5
Symphony No. 16 [C Major] I.
Allegro maestoso
6
Symphony No. 16 [C Major] II.
Andante grazioso
7
Symphony No. 16 [C Major] III.
Rondo-Allegro
8
Symphony No. 17 [G Major] I.
Allegro
9
Symphony No. 17 [G Major] II.
Andante
10 Symphony No. 17 [G Major] III.
Allegro
No.
Judul lagu
11 Symphony No. 18 [F Major] I. Allegro
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Symphony No. 18 [F Major] II.
Andantino grazioso
Symphony No. 18 [F Major] III.
Menuetto
Symphony No. 18 [F Major] IV. Molto
allegro
Symphony No. 24 [B-flat Major] I.
Allegro spiritoso
Symphony No. 24 [B-flat Major] II.
Andantino grazioso
Symphony No. 24 [B-flat Major] III.
Allegro
Symphony No. 26 [E-flat Major] I.
Molto Presto
Symphony No. 26 [E-flat Major] II.
Andante
Symphony No. 26 [E-flat Major] III.
Allegro
20
Lampiran 1 Lanjutan
3 Daftar lagu dangdut yang digunakan pada penelitian
No.
1
2
3
4
5
6
Judul lagu
A Rafiq – Pandangan pertama
Camelia Malik - colak colek
cici paramida - wulan merindu
elvy sukaesih - malam asmara
Evie Tamala - Rembulan Malam
Ida Laila - Cinta Dan Air Mata
No.
11
12
13
14
15
16
7
8
9
10
Ikke Nurjanah - Yang Terbaik
inul daratista - goyang inul
Inul Daratista-goyang dombret
iyet bustami - laksamana raja dilaut
17
18
19
20
Judul lagu
johana satar - tinggal kenangan
Kristina - Jatuh Bangun
Meggy Z - Cinta Hitam
melinda - cinta satu malam
mukhsin alatas - Bersemilah
noer halimah - patah hati cipt
rhoma irama
rhoma irama - bujangan
rita sugiarto - kejam
saipul jamil - air mata dan doa
zaskia - sudah cukup sudah
4 Daftar lagu dubstep yang digunakan pada penelitian
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Judul lagu
Nicky Romoro - Symphonica Bare
Remix
Rudebrat – Won‟t Stop
501 ft. Belle Humble – Headrush
AK9 – The Anger Games
Eptic – Oh Snap!
No.
11
Judul lagu
Fire Hive – Knife Party
12
13
14
15
Excision & Space Laces – Destroid 7
Bounce
F360 – Levels
16
Flinch ft. Heather Bright – Light It
Up
Singularity ft Nilu – Horizon
Dank USA (Remix) – I Could Be The
One
18
Nero – Must Be The Feeling
Nero – Promises
Singularity – Alone
Sub Focus ft. Alex Clare –
Endorphins
Trolley Snatcha – Make My
Whole World
Vicetone ft. Collin McLoughlin –
Heartbeat
Whiskers – Feed Me
19
20
Zedd – Stars Come Out
Zomboy – Mind Control Original
17
5 Daftar lagu jazz yang digunakan pada penelitian
No.
1
No.
11
Judul lagu
John Mayer - Gravity
2
Judul lagu
Abdul & The Coffee Theory - Tanda
Tanda Cinta
Andien - Bernyanyi Untukmu
12
3
Barry Likumahuwa - Mati Saja
13
4
5
6
Billie Holiday - Gloomy Sunday
Diana Krall - Dancing In The Dark
Ella Fitzgerald - Crying My Heart Out
To You
Ello - Hadapi Dengan Senyuman
Frank Sinatra - Someone To Watch Over
Me
Glenn Fredly - Malaikat Juga Tahu
Jamie Cullum - Mind Trick
14
15
16
Louis Armstrong - Blueberry
Hill
Louis Armstrong - What A
Wonderful World
maliq & d'essentials-Terdiam
Marcell -I Knew I Loved You
Raisa - Could It Be
17
18
RAN - Piano
Soulvibe - Gravitasi
19
20
Tony Bennett - Being Alive
Tony Bennett - Close Enough
For Love
7
8
9
10
21
Lampiran 1 Lanjutan
6 Daftar lagu keroncong yang digunakan pada penelitian
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Judul lagu
Gesang – Sebelum Aku Mati
Rayuan Pulau Kelapa
Seto Ohasi
Aryati
Di Bawah Sinar Bulan
Tembok Besar
Mus Mulyadi – Hatimu Hatiku
Saputangan
Mus Mulyadi – Hota Holo
Layu Sebelum Berkembang
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Judul lagu
Sudah Jauh
Borobudur
Bumi Emas Tanah Airku
Sepasang Mata Bola
Hetty Koes Endang – Tinggal Kenangan
Jenang Gulo
Kesumaning Ati
Bengawan Solo
Keroncong Telomoyo
Kalung Mutiara
7 Daftar lagu reggae yang digunakan pada penelitian
No.
1
No.
11
2
Judul lagu
Alton Ellis You Make Me So Very
Happy
Bob Marley - Stir It Up
3
4
5
Coconut Head - Hello Brother
Coffee Reggae Stone – Demon
Cozy Republic – Hitam Putih
13
14
15
6
Culture - Two Seven Clash
16
7
Imanez - Anak Pantai
17
8
Iration Steppas - Too Much War
18
9
KING TUBBY - King Tubby Meets
the Rockers Uptown
Mbah Surip - Tak Gendong
19
10
12
20
Judul lagu
Ras Muhammad - Musik Reggae
Ini
Scientist - Your Teeth In My
Neck
Sean Kingston - Beautiful Girls
Souljah – Bagaimana Caranya
Steven Coconuttreez - Welcome
To My Paradise
The Abyssinians - Satta
Massagana
Tony Q Rastafara - Witting
Tresno
Toots namp - The Maytals Pressure Drop
Twinkle Brothers - Faith Can
Move Mountains
Wayne Smith - Under Me Sleng
Teng
8 Daftar lagu rock yang digunakan pada penelitian
No.
1
2
Judul lagu
30 second to mars - Kings And Queens
All american rejects - Dirty little secrets
3
13
4
5
6
7
8
Angels and airwaves - Everything's
Magic
Bon jovi - It's my life
Boomerang - Pantang Menyerah
Deep purple - Smoke on the water
Edane - rock in 82
Five For Fighting - 100 Years
9
10
Godbless - Serigala Jalanan
Ikang Fawzi - bersatu dalam rock n roll
19
20
11
12
14
15
16
17
18
Jambrud - asal british
KISS - I was made for living
you
Pas Band - Jengah
Saint Loco - Terapi Energi
Seurieus - rock n roll
Slank - kamu harus pulang
The Brandals - City Boy
The Calling - Wherever You
Will Go
U2 - vertigo
The Used - Buried myself alive
22
Lampiran 2 Hasil pengklasifikasian
1 Hasil fold-2
Kelas
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Re
Ro
Rata-Rata
Ak
4
0
0
0
0
0
1
0
Kl
0
5
0
0
0
0
0
0
Jumlah data tiap kelas
Dg
Ds
Jz
1
0
0
0
0
0
2
0
1
0
5
0
1
0
3
0
0
0
1
1
0
1
0
1
Kl
0
3
0
0
0
1
0
0
Kl
0
5
0
0
0
0
0
0
Akurasi
(%)
Kr
0
0
1
0
0
5
0
0
Re
0
0
1
0
1
0
2
0
Ro
0
0
0
0
0
0
0
3
Dg
0
0
2
0
1
0
0
1
Jumlah data tiap kelas
Ds
Jz
Kr
0
0
0
0
0
2
1
0
1
4
0
0
0
0
1
0
0
4
0
2
0
0
0
0
Re
0
0
0
0
3
0
3
0
Ro
0
0
0
1
0
0
0
2
Akurasi
(%)
100.0
60.0
40.0
80.0
0.0
80.0
60.0
40.0
57.5
Dg
0
0
1
0
0
0
1
1
Jumlah data tiap kelas
Ds
Jz
Kr
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5
0
0
0
4
0
0
0
5
0
1
1
1
0
0
Re
0
0
1
0
1
0
2
0
Ro
0
0
1
0
0
0
0
3
Akurasi
(%)
100.0
100.0
20.0
100.0
80.0
100.0
40.0
60.0
75.0
80.0
100.0
40.0
100.0
60.0
100.0
40.0
60.0
72.5
2 Hasil fold-3
Kelas
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Re
Ro
Rata-Rata
Ak
5
0
1
0
0
0
0
2
3 Hasil fold-4
Kelas
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Re
Ro
Rata-Rata
Ak
5
0
2
0
0
0
0
0
23
Lampiran 2 Lanjutan
4 Hasil seluruh fold
Kelas
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Re
Ro
Rata-Rata
Ak
17
0
3
0
0
0
1
3
Kl
0
18
0
0
0
2
0
0
Dg
2
0
8
0
3
0
3
3
Jumlah data tiap kelas
Ds
Jz
Kr
0
0
0
0
0
2
1
1
2
18
0
0
0
9
1
0
0
17
1
4
2
3
1
0
Re
1
0
3
0
7
1
7
0
Ro
0
0
2
2
0
0
2
10
Akurasi
(%)
85.0
90.0
40.0
90.0
45.0
85.0
35.0
50.0
65.0
5 Akurasi rata-rata tiap genre
Kelas
Ak
Kl
Dg
Ds
Jz
Kr
Re
Ro
1
60
100
60
80
40
60
0
40
Tingkat akurasi pada fold (%)
2
3
80
100
100
60
40
40
100
80
60
0
100
80
40
60
60
40
4
100
100
20
100
80
100
40
60
Rata-Rata
Akurasi (%)
85
90
40
90
45
85
35
50
24
Lampiran 3 Hasil pengklasifikasian data musik
1
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre anak-anak
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre klasik
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3
Genre hasil prediksi
Dangdut
Anak-Anak
Reggae
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Anak-Anak
Dangdut
Anak-Anak
Genre hasil prediksi
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Klasik
Klasik
Klasik
Keroncong
Keroncong
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Klasik
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre dangdut
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Genre hasil prediksi
Dangdut
Dangdut
Dangdut
Rock
Reggae
Jazz
Dangdut
Dangdut
Reggae
Keroncong
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Keroncong
Anak-Anak
Dusbtep
Dangdut
Dangdut
Anak-Anak
Anak-Anak
Dangdut
Rock
Reggae
25
Lampiran 3 Lanjutan
4 Hasil pengklasifikasian data musik bergenre dubstep
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Rock
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre jazz
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
6
Genre hasil prediksi
Dusbtep
Dusbtep
Rock
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Dusbtep
Genre hasil prediksi
Reggae
Dangdut
Jazz
Jazz
Reggae
Jazz
Dangdut
Jazz
Reggae
Jazz
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Reggae
Reggae
Keroncong
Dangdut
Reggae
Jazz
Jazz
Reggae
Jazz
Jazz
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre keroncong
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Genre hasil prediksi
Keroncong
Reggae
Keroncong
Klasik
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Klasik
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
Keroncong
26
Lampiran 3 Lanjutan
7 Hasil pengklasifikasian data musik bergenre reggae
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
8
Genre hasil prediksi
Jazz
Keroncong
Dangdut
Rock
Rock
Anak-Anak
Reggae
Dangdut
Reggae
Dusbtep
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Jazz
Reggae
Jazz
Reggae
Reggae
Reggae
Reggae
Dangdut
Jazz
Keroncong
Hasil pengklasifikasian data musik bergenre rock
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Genre hasil prediksi
Rock
Rock
Dusbtep
Anak-Anak
Dusbtep
Dangdut
Rock
Jazz
Rock
Rock
No.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Genre hasil prediksi
Dangdut
Rock
Rock
Anak-Anak
Anak-Anak
Rock
Rock
Dangdut
Rock
Dusbtep
27
RIWAYAT HIDUP
Penulis lahir di Bekasi pada tanggal 17 Nopember 1991. Penulis merupakan
anak bungsu dari dua bersaudara dari pasangan Bapak Atos Ausri dan Ibu
Noormawati. Pada tahun 2009, penulis lulus dari SMA Negeri 48 Jakarta Timur
dan pada tahun itu pula penulis lulus masuk Institut Pertanian Bogor melalui jalur
SNMPTN (Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri) dan diterima di
jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Selama menjalani perkuliahan di IPB, penulis juga menjalani kegiatan
organisasi di organisasi mahasiswa Jakarta Community (J-CO). Selain
berorganisasi, penulis juga mengikuti kegiatan kepanitiaan, yaitu menjadi ketua
divisi Hubungan Masyarakat (HuMas) pada acara IT TODAY 2011.