Rekayasa Sistem Pengelompokan Suasana Hati Terhadap Musik Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

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 energi emosi tersendiri yang terpancar maka dari itu mulai banyak penelitian yang telah dilakukan pada pengenalan emosi musik tersebut. Penelitian mengangkat rekayasa sistem pengelompokan suasana hati terhadap musik dengan menggunakan algoritma K-NN. Rekayasa sistem ini mendeskripsikan alur proses diawali dengan sistem menerima masukan (input data) berupa file musik format mono .wav, yang selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan Fast Fourier Transform dan untuk spectral analysis, menggunakan spectral centroid, spectral kurtosis, spectral slope, spectral skewness dan spectral rolloff, seperangkat nilai feature set ini selanjutnya dilakukan proses pengelompokan terhadap musik dengan mengggunakan klasifikasi K-NN, Kemudian sistem menghasilkan output berupa jenis mood yaitu exuberance/ gembira, contentment/ kepuasan, anxious/ cemas; kalut, dan depression/ depresi. Hasil klasifikasi secara umum mencapai 65% untuk k=1, 53,3% untuk k=3, dan 48,3% untuk k=5.