Pengelompokan Lagu Berdasarkan Emosi Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Brawijaya
Author
Amirah, Muhja Mufidah Afaf
Subject
001.012 Classification
Datestamp
2020-09-28 09:26:34
Abstract :
Musik digital sudah berkembang secara dramatis dalam beberapa tahun ini. Musik-musik yang disediakan terdiri dari berbagai jenis dan emosi yang bersifat acak. Karenanya, diperlukan cara untuk mengorganisasikan lagu-lagu tersebut. Pengorganisasian lagu memungkinkan pengguna untuk menavigasi ke musik-musik yang mereka tuju, juga untuk memberikan saran dan rekomendasi lagu baik bagi masyarakat ataupun industri yang berhubungan dengan musik. Penelitian ini akan melakukan pengelompokan lagu berdasarkan emosi menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Kami menggunakan atribut audio berupa valensi, energi, loudness, dan tempo sebagai fitur yang mencerminkan emosi dari lagu. Hasil cluster dari setiap data lagu ditentukan berdasarkan derajat keanggotaan yang dimilikinya. Pengujian validitas menggunakan Modified Partition Coefficient (MPC) juga dilakukan untuk menguji ketepatan dari hasil clustering yang dilakukan. Pengujian dilakukan dengan variasi data 20%, 40%, 60%, 80%, dan 100% dari total keseluruhan data yang berjumlah 150 lagu. Dari hasil pengujian didapatkan nilai error minimum sebesar 0.00000001 (1 x 10-8). Hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal untuk digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 5 cluster dengan nilai validitas cluster mencapai 0.69472 atau 69.47%. Sedangkan, nilai pembobot yang optimal untuk digunakan dalam penelitian ini yaitu 2 dengan nilai validitas cluster mencapai 0.69951 atau 69.95%.
Musik digital sudah berkembang secara dramatis dalam beberapa tahun ini. Musik-musik yang disediakan terdiri dari berbagai jenis dan emosi yang bersifat acak. Karenanya, diperlukan cara untuk mengorganisasikan lagu-lagu tersebut. Pengorganisasian lagu memungkinkan pengguna untuk menavigasi ke musik-musik yang mereka tuju, juga untuk memberikan saran dan rekomendasi lagu baik bagi masyarakat ataupun industri yang berhubungan dengan musik. Penelitian ini akan melakukan pengelompokan lagu berdasarkan emosi menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Kami menggunakan atribut audio berupa valensi, energi, loudness, dan tempo sebagai fitur yang mencerminkan emosi dari lagu. Hasil cluster dari setiap data lagu ditentukan berdasarkan derajat keanggotaan yang dimilikinya. Pengujian validitas menggunakan Modified Partition Coefficient (MPC) juga dilakukan untuk menguji ketepatan dari hasil clustering yang dilakukan. Pengujian dilakukan dengan variasi data 20%, 40%, 60%, 80%, dan 100% dari total keseluruhan data yang berjumlah 150 lagu. Dari hasil pengujian didapatkan nilai error minimum sebesar 0.00000001 (1 x 10-8). Hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal untuk digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 5 cluster dengan nilai validitas cluster mencapai 0.69472 atau 69.47%. Sedangkan, nilai pembobot yang optimal untuk digunakan dalam penelitian ini yaitu 2 dengan nilai validitas cluster mencapai 0.69951 atau 69.95%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
