Implementasi Algoritma Adaptive Boosting pada Pengenalan Instrument dan Genre Musik

Fera Nur Oktaviani

Informasi Umum

Kode

113071102

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

592 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Instrument adalah perangkat yang diciptakan atau diadaptasi untuk tujuan membuat suara musik. Pada prinsipnya, setiap objek yang menghasilkan suara dapat berfungsi sebagai instrument. Bunyi yang dihasilkan oleh sebuah instrument memiliki nada yang berbeda-beda begitu pula ketika memainkannya dengan warna suara tertentu. Genre musik adalah label kategorikal yang diciptakan oleh manusia untuk mengkarakterisasi potongan musik, dimana instrument dan genre musik merupakan bagian dari sebuah lagu. Klasifikasi ini bertujuan untuk memisahkan instrument dan genre musik secara otomatis, melihat perkembangan musik digital yang semakin pesat.<br><br>Untuk proses pengenalan instrument dan genre musik ini dibagi dalam tiga fase, yaitu fase frame preparation, ekstraksi fitur dan fase klasifikasi musik. Pada fase ekstraksi fitur, yang dilakukan adalah untuk mengambil fitur ciri dari file musik. fitur ini kemudian akan menjadi dasar untuk melakukan klasifikasi. Pada tugas akhir ini digunakan metode AdaBoost untuk pengenalan instrument dan genre musik. AdaBoost mampu mengenali jenis instrument berdasarkan genrenya masing-masing. Hal tersebut dikarenakan AdaBoost melatih sinyal masukan dengan mengkombinasikan klasifier-klasifier lemah untuk mendapatkan suatu model klasifier kuat. Berdasarkah hasil pengujian yang dilakukan pada tugas akhir ini, didapatkan nilai akurasi terbesar pada kombinasi keempat fitur ciri, dengan iterasi = 100, dan jumlah data training = 72 sample.Kata Kunci : Kata Kunci: AdaBoost, instrument, genre, klasifikasi.ABSTRACT: Instrument is a device that creates or adapt for the purpose of making music. In principle, any object that produces sound can be useful as an instrument. The sound produced by an instrument has a different tone as well as when it played with the color of a particular sound. Music genres are categorical labels created by humans to characterize the piece of music, where instruments and genres of music are part of a song. This classification aims to separate the instruments and genres of music automatically, if we see the development of digital music which is rapidly increasing.<br><br>The introduction of instruments and genres of music is divided into three phases, namely frame preparation phase, feature extraction, and classification phases of music. In feature extraction phase, what is done is to take the characteristic features of music files. This feature will then become the basis for classification. This final assignment uses AdaBoost method for the introduction of instruments and musical genres. AdaBoost able to recognize types of instruments based on their respective genres. That is because AdaBoost trains the input signal by combining weak classifiers to get a strong classifier model. Based on the results of the tests performed on this final project, obtained the biggest akurasi in all four combinations of characteristic features, with iterations = 100, and the amount of training data = 72 samples.Keyword: Keywords: AdaBoost, instrument, genre, classification.