KLASIFIKASI GENRE MUSIK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR DAN SELEKSI FITUR CHI SQUARE

Musik merupakan salah satu sastra yang tidak bisa lepas dari aktifitas sehari-hari manusia. Saat mendengarkan musik manusia bisa lebih fokus pada aktifitas yang sedang dilakukan. Berkembangnya informasi secara cepat ingin membuat manusia lebih banyak mencari tahu tentang musik. Manusia ingin mencari tahu dengan cepat tentang informasi masalah lagu dan ingin merasakan kenyaman saat mendengarkan lagu sesuai dengan kondisi tepat sesuai hati. Klasifikassi genre musik merupakan salah satu teknik machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan lagu sesuai dengan genre yang ada. Teknik seperti ini dapat dijadikan fungsi dalam suatu sistem untuk mendukung keadaan lainnya, seperti rekomendasi lagu, pencarian lagu dengan kata khusus. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbour untuk mengklasifikasikan genre lagu karena dinilai salah satu algoritma yang paling sederhana dan sering digunakan dan seleksi fitur Chi square dengan menggunakan dataset GTZAN yang berisi 1000 lagu dengan 10 class. Pengujian yang digunakan pada penelitian ini menggunakan skenario uji coba dengan klasifikasi menggunakan seleksi fitur chi square dengan K 3 mendapatkan skor 0,71. Pada nilai K 5 dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour tanpa melakukan seleksi fitur chi square didapat dengan nilai 0.73. Dilanjut pada nilai k 3 dengan K-Nearest Neighbour tanpa melakukan seleksi fitur chi square lalu k 3 dengan K-Nearest Neighbour dengan melakukan seleksi fitur chi square.