Seiring dengan perkembangan zaman, dalam kurun waktu yang relatif singkat musik berkembang dengan begitu cepat. Musik memiliki berbagai macam jenis genre antara lain: Metal, Blues, Pop, dan Dance. Genre musik adalah kategori dari karya seni, dalam hal ini khususnya musik, untuk mencirikan dan mengkategorikan musik yang kini tersedia dalam berbagai bentuk dan sumber. Pengklasifikasian genre musik secara otomatis dapat menjadi hal yang sangat membantu dalam pengembangan sistem temu-kembali untuk data audio. Pengolahan Sinyal Digital pada sinyal audio berkembang pesat untuk menghasilkan sebuah sistem yang bekerja secara digital. Sehingga diperlukan suatu pengembangan metode dan algoritma yang dapat mengklasifikasi genre secara tepat.
Pada tugas akhir ini digunakan dua jenis metode yaitu metode K-Nearest Neighbor dan Linear Discriminant Analysis. Dimana pembentukan model klasifikasi K-Nearest Neighbor dan Linear Discriminant Analysis mengumpulkan ciri dari data acuan untuk menjadi data training saat pengujian. Proses klasifikasi genre sendiri dimulai dengan akuisisi data yaitu memilih file lagu yang akan di klasifikasikan kedalam genre file lagu tersebut. Selanjutnya dilakukan proses preprocessing, pengambilan ciri yang terdiri dari 12 nilai ciri, dan terakhir proses klasifikasi dengan membandingkan metode K-Nearest Neighbor dan Linear Discriminant Analysis untuk menghasilkan jenis genre dari file lagu yang dipilih dan dengan akurasi yang tertinggi.
Pengujian yang dilakukan terhadap genre musik blues, dance, metal, dan pop menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan dibandingkan dengan metode Linear Discriminant Analysis. skenario pengujian dilakukan dengan jumlah data latih 50 dan data uji 50 pada tiap genre, terhadap paramater Jenis dan Orde Filter dan didapat parameter terbaik yaitu Jenis filter Butterworth, Chebychev 1, Chebychev 2, dan Elliptic dengan orde 3,4 dan 5. Setelah dilakukan pengujian terhadap klasifikasi 4 genre musik di dapatkankan hasil sebesar 81,5% dengan K-Nearest Neighbor dan 85% dengan Linear Discriminant Analysis.