Klasifikasi Kunci Gitar Menggunakan Spectral Analysis dan K-Nearest Neighbor - Wasika, Sulya Arya; Putra, I Ketut Gede Darma; Putri, Desy Purnami Singgih (Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi); Vol. 8, No. 1, April 2020DO - 10.24843/JIM.2020.v08.i01.p07, 2020)
Klasifikasi kunci gitar merupakan suatu bentuk klasifikasi guna melakukan pengenalan pada kunci gitar dengan menggunakan hasil rekaman file suara gitar dengan format mono.wav. Proses pengenalan dilakukan karena pendengaran manusia umumnya memiliki kepekaan yang beragam untuk dapat mendengar dan mengenali kunci gitar, sebagai orang awam yang belum terbiasa memainkan alat musik biasanya kebingungan untuk mengenali jenis kunci gitar. Metode Spectral Analysis dan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk mengetahui seberapa efektif proses pengenalan dan pengklasifikasian kunci gitar. Metode Spectral Analysis merupakan metode yang digunakan untuk mendapatkan fitur yang ada pada sebuah kunci gitar yang terdiri dari 5 fitur yaitu Spectral Kurtosis, Spectral Centroid, Spectral Skewness, Spectral Slope, dan Spectral Rolloff. Kelima fitur Spectral kemudian digunakan dalam proses pengenalan menggunakan metode K-NN. Pengujian sistem dengan chord standar menghasilkan tingkat akurasi yang paling tinggi yaitu 83% dan pengujian sistem dengan gitar half size menghasilkan tingkat akurasi yang paling rendah yaitu 23%.