Klasifikasi Musik Berdasarkan Genre Menggunakan Metode Support Vector Machine

DINI WULANDITA

Informasi Dasar

20.04.4630
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Genre musik adalah label yang digunakan oleh manusia untuk mengelompokkan dan mendeskripsikan dunia musik yang luas. Di zaman sekarang, banyak pendengar musik tanpa mengetahui genre dari musik yang mereka dengarkan. Maka untuk mengetahui jenis musik yang mungkin juga disukai dibuatlah sebuah sistem pengklasifikasian genre yang mengambil sampel data dari GTzan Genre Collection. Sistem ini menggunakan salah satu dari algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan algoritma yang sering digunakan namun sulit dipakai problem bresaola besar, dalam hal ini dimaksudkan dengan jumlah sampel yang diolah.Alasannya karena prinsip kerja SVM dulunya hanya mampu menangani klasifikasi dua kelas. Maka dari itu pada sistem ini digunakan Support Vector Machine yang menggunakan strategi yaitu One Against All dan One Against One. Dengan diimplementasikannya kedua strategi ini, diharapkan dapat menyelesaikan masalah dengan class lebih dari dua yang tetap memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini, penulis membatasi jumlah genre yang dapat diklasifikasikan, yaitu classical, country, hiphop, jazz, reggae dan rock. Akurasi terbaik yang didapatkan adalah 75%.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Klasifikasi Musik Berdasarkan Genre Menggunakan Metode Support Vector Machine
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DINI WULANDITA
Perorangan
RANDY ERFA SAPUTRA, RIFKI WIJAYA
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini