Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Perangkat Lunak Pengelompokan Musik untuk Menentukan Suasana Hati - Harsemadi, Gede; Sudarma, Made; Pramaita, Nyoman (Majalah Ilmiah Teknologi Elektro; Vol 16 No 1 (2017): (January - April) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 2016)
Musik erat kaitannya dengan psikologi manusia, kenyataan ini mengindikasikan bahwa musik dapat terkait dengan emosi dan mood / suasana hati tertentu pada manusia. Setiap musik yang telah tercipta memiliki mood tersendiri yang terpancar, maka dari itu telah banyak penelitian dalam bidang Music Information Retrieval (MIR) yang telah dilakukan untuk pengenalan mood terhadap musik. Penelitian ini menghasilkan sebuah perangkat lunak untuk mengelompokan musik terhadap suasana hati dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor . Sistem menerima masukan data berupa file musik format mono *.wav, yang selanjutnya melakukan proses pengelompokan terhadap musik dengan mengggunakan klasifikasi K-NN . Sistem menghasilkan keluaran berupa label jenis mood yaitu, contentment / kepuasan, exuberance / gembira, depression / depresi dan anxious / cemas; kalut. Secara umum hasil akurasi sistem dengan menggunakan algoritma klasifikasi K-NN cukup baik yaitu 86,55% pada nilai k = 3, serta waktu pemrosesan klasifikasi rata-rata 0,01021 detik per-file musik. DOI: 10.24843/MITE.1601.03
Keywords: Musik, Mood, Klasifikasi, K-NN