KLASIFIKASI TOPIK DAN MOOD LAGU BERDASARKAN LIRIK DAN CHORD MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Yudhistira, Muhammad Alif and Saputra, Pramana Yoga and Yunianto, Dika Rizky (2020) KLASIFIKASI TOPIK DAN MOOD LAGU BERDASARKAN LIRIK DAN CHORD MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Diploma thesis, Teknologi Informasi.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (330kB) | Request a copy
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (92kB) | Request a copy
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (301kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (168kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (696kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (600kB) | Request a copy
	Text BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (89kB) | Request a copy
	Text BAB VII.pdf Restricted to Registered users only Download (15kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (138kB) | Request a copy
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Lagu adalah komposisi pendek berisi kata-kata terangkai. Lagu dapat menggambarkan emosi atau pesan dari pengarangnya, dimana hal tersebut dapat ditemukan pada lirik yang terkandung di dalam lagu. Lirik lagu dan nada lagu (chord) adalah bagian yang berperan membangun emosi. Proses penyebaran dan pengenalan lagu di Indonesia, masih kurang seimbang dengan sistem yang dapat memfilter atau mengklasifikasikan lagu, misalnya berdasarkan topik & mood pada lagu tersebut. Sebagian besar lagu yang didengarkan oleh orang di platform digital masih berdasarkan lingkup keseluruhan dari beberapa lagu, bukan topik dari isi lagu tersebut. Sehingga diperlukan suatu cara yang praktis dan efisien dalam pengelolaannya. Salah satu cara yang digunakan dalam pengelolaan lagu adalah pengklasifikasian dokumen. Dalam Tugas Akhir ini, dibuktikan penulis dapat membuat sebuah sistem pengklasifikasian topik dan emosi pada lagu berdasarkan lirik dan nada lagu. Dengan menggunakan metode data mining dengan algoritma k-Nearest Neighbor (Cosine Similarity). Setelah dibuatnya buku dan sistem ini, maka sistem ini dapat digunakan sebagai alat pengklasifikasian emosi berdasarkan lirik lagu berbahasa Indonesia dengan menghasilkan nilai terbaik saat tampilan pengujian dengan 30 lagu serta bobot proses lirik 70% & bobot chord 30%, serta menghasilkan nilai precission sebesar 20,37%, recall 50,12%, dan f-measure 27,91% pada proses K=9 klasifikasi topik, dan nilai precission sebesar 43,18%, recall 35,61%, dan f-measure 34,06% pada proses K=11 klasifikasi mood.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi Topik dan Mood Lagu, K-Nearest Neighbor
Subjects:	A Computer Science > Computer Programming A Computer Science > Information Science
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	Muhammad Alif Yudhistira
Date Deposited:	14 Sep 2020 14:49
Last Modified:	14 Sep 2020 14:49
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/44

Actions (login required)

View Item