Music Genre Classification Using Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN)
Main Authors: | Giri, I Nyoman Yusha Tresnatama, Rahning Putri, Luh Arida Ayu, Mastrika Giri, Gst Ayu Vida, Anom Cahyadi Putra, I Gusti Ngurah, Widiartha, I Made, Supriana, I Wayan |
---|---|
Format: | Article info application/pdf eJournal |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University
, 2022
|
Online Access: |
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/82783 https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/82783/43491 |
Daftar Isi:
- The genre of music is a grouping of music according to their resemblance to one another and commonly used to organize digital music. To classify music into certain genres, one can do it by listening to the music one by one manually, which will take a long time so that automatic genre assignment is needed which can be done by a number of methods, one of which is the Modified K-Nearest Neighbor. Modified K-Nearest Neighbor method is a further development of its former method called KNearest Neighbor method which adds several additional processes such as validity calculations and weight calculations to provide more information in the selection class for the testing data. Research to find the best H value shows that the H = 70% of the training data is able to produce an accuracy of 54.100% with K = 5 and the proportion ratio of test data and training data is 20:80 (fold 5). The best H value is then used for further testing, which is to compare the K-Nearest Neighbor method with the Modified K-Nearest Neighbor method using two different proportions of test data and training data and each proportion of data also tests a different K value. The results of the classification comparison of the two methods show that the Modified K-Nearest Neighbor method, with the highest accuracy of 55.300% is superior to the K-Nearest Neighbor method with the highest accuracy of 53.300%. The two highest accuracies produced in each method were obtained using K = 5 and the proportion ratio of test data and training data is 10:90 (fold 10).
- Genre musik adalah pengelompokan musik sesuai dengan kemiripannya satu sama lain dan merupakan cara yang umum digunakan untuk pengorganisasian musik digital. Dalam menggolongkan musik ke dalam genre tertentu, seseorang dapat melakukannya dengan cara mendengarkan musik tersebut satu per satu secara manual, namun hal tersebut akan membutuhkan waktu yang lama sehingga diperlukan pemberian genre secara otomatis yang dapat dilakukan dengan sejumlah metode, salah satunya adalah metode Modified K-Nearest Neighbor. Metode Modified K-Nearest Neighbor adalah pengembangan dari metode K-Nearest Neighbor yang menambahkan beberapa proses tambahan seperti perhitungan validitas dan perhitungan bobot untuk memberi informasi lebih dalam pemilihan kelas untuk data yang diuji. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari pengaruh dari nilai H terhadap akurasi. Nilai H terbaik adalah 70% dari data latih yang mampu menghasilkan akurasi sebesar 54.100% dengan nilai K = 5 serta rasio proporsi data uji dan data latih 20:80 (fold 5). Nilai H terbaik kemudian digunakan untuk pengujian selanjutnya yakni membandingkan metode K-Nearest Neighbor dengan metode Modified K-Nearest Neighbor dengan menggunakan dua proporsi data uji dan data latih yang berbeda serta setiap proporsi data juga menguji nilai K yang berbeda. Hasil perbandingan klasifikasi dari kedua metode menunjukkan bahwa metode Modified K-Nearest Neighbor dengan akurasi tertingginya sebesar 55.300% lebih unggul jika dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor dengan akurasi tertingginya sebesar 53.300%. Kedua akurasi tertinggi yang dihasilkan pada masing-masing metode diperoleh dengan menggunakan nilai K = 5 serta rasio proporsi data uji dan data latih 10:90 (fold 10).