IDENTIFIKASI GENRE MUSIK MENGGUNAKAN SVM DAN EKSTRAKSI CIRI MFCC

SEPTIAN YOGI YEHEZKIEL, Dr. Yohanes Suyanto. M.I.Kom.

2021 | Skripsi | S1 ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Indonesia adalah negara yang kaya keberagaman karena wilayah yang luas dan terdiri dari berbagai suku. Setiap daerah memiliki budaya dan kesenian yang beragam, sehingga Indonesia memiliki banyak musik tradisional. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengenalan pola Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi genre musik tradisional Indonesia. Sistem identifikasi genre musik tradisional ini dapat menghasilkan akurasi sebesar 83% menggunakan ekstraksi ciri MFCC.

Indonesia is a very diverse country because it has a vast territory and is occupied by millions of people from various tribe. Therefore, traditional music in Indonesia is also diverse because each region has its own culture and art. In this study, the author used the Support Vector Machine (SVM) pattern recognition to identify the Indonesian traditional music genre. This genre identification system is able to produce an accuracy of 83% using MFCC.

Kata Kunci : traditional music identification, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Support Vector Machine.