KLASIFIKASI MUSIK MENGGUNAKAN POLYNOMIAL NEURAL NETWORK

Prisca Pakan (Universitas Nusa Cendana)
Rocky Yefrenes Dillak (Politeknik Negeri Kupang)

Jurnal Ilmiah Flash
Vol 3 No 2 (2017)

Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk melakukanklasifikasi terhadap jenis musik berdasarkan file audio dengan format wav menggunakan algoritmaRidge Polynomial Neural Network (RPNN). Pengklasifikasian file audio ke dalam suatu kelompokatau kelas, memerlukan ciri atau fitur dari file audio tersebut. Metode ekstrak fitur yang digunakanuntuk memperoleh ciri atau fitur dari file yang dimaksud adalah Spectral Centroid (SC), SortTime Energy (STE) dan Zero Crossing Rate (ZCR) yang diturunkan dalam domain waktu (timedomain) yang merupakan salah satu komponen data audio. Berdasarkan hasil dari penelitian inimenunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu melakukan klasifikasi terhadap jenis musikberdasarkan file audio berformat wav dengan akurasi sebesar 90%