Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Sain Veteriner Jurnal Ilmu Komputer TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI) JUITA : Jurnal Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Sri Hartati
Universitas Gadjah Mada
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Veterinary

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer

 1 
Klasifikasi Genre Musik Menggunakan Learning Vector Quantization dan Self Organizing Map Luh Arida Ayu Rahning Putri; Sri Hartati
Jurnal Ilmu Komputer Vol 9 No 1: April 2016
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1058.661 KB)

Abstract

Kemudahan dalam memperoleh file musik digital dapat menimbulkan permasalahan dalam pengelolaannya. Klasifikasi genre musik dapat membantu memberikan label genre pada file musik sehingga dapat mempermudah pengelolaan dan pencarian file musik. Permasalahan utama dalam klasifikasi genre musik adalah menemukan kombinasi fitur dan classifier yang dapat memberikan hasil terbaik dalam mengklasifikasi file musik ke dalam genre musiknya.Penelitian ini mengklasifikasi file musik menggunakan kombinasi Learning Vector Quantization (LVQ) dan Self Organizing Map (SOM) berdasarkan pada fitur entropi koefisien wavelet. Kombinasi LVQ dan SOM terletak pada inisialisasi vektor acuan pada jaringan LVQ yang ditentukan berdasarkan hasil clustering data pelatihan menggunakan SOM. Ini diharapkan dapat mengurangi sensitivitas pemilihan vektor acuan yang dipilih langsung dari data pelatihan.Hasil evaluasi menunjukkan bahwa klasifikasi genre musik menggunakan kombinasi LVQ dan SOM memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan LVQ saja, namun rata-rata nilai akurasinya masih rendah. Fitur entropi kurang baik dalam mengklasifikasi 10 jenis genre musik, ini ditunjukkan ketika klasifikasi dilakukan menggunakan fitur yang sama namun dengan classifier yang berbeda, akurasi yang dihasilkan juga rendah.
Co-Authors Achmad Fauzan Agus Harjoko Aina Musdholifah Dwi Setiyo Raharjo Edy Winarno Enny Itje Sela Erick Alfons Lisangan Gamma Kosala Hari Soetanto Imam Husni Al Amin Irkham Widiyono Lilik Sumaryanti Luh Arida Ayu Rahning Putri Lutfan Lazuardi MHD. Reza M.I. Pulungan Munakhir Mudjosemedi Munazat Salmin Prajanto Wahyu Adi Retantyo Wardoyo Retyanto Wardoyo Rini Widayanti Samekto Wibowo Sedarmanto Indarjulianto Slamet Raharjo Slamet Raharjo Tri Wahyu Supardi Triyono, Gandung