Update Artikelilmiah: 40640

MICHAEL JOE

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Lagu telah menjadi salah satu media hiburan yang populer dan melekat pada masyarakat luas di seluruh dunia. Kepopulerannya membuat lagu tersebut terus berkembang dan meningkat sehingga dapat mencakup berbagai jenis, genre dan suasana emosional atau mood yang dibawakan oleh lagu tersebut. Dalam beberapa kasus, penikmat/pendengar lagu menggunakan beberapa aplikasi pemutaran musik ingin mendengarkan daftar lagu dengan mood yang sesuai dengan mood pendengarnya. Karena jumlahnya yang sangat banyak, diperlukan suatu cara atau metode untuk menata lagu-lagu tersebut agar proses navigasi lagu berdasarkan suasana emosional yang disampaikan oleh pengguna menjadi lebih mudah dan efektif. Metode pengelompokan data seperti Fuzzy C-Means Clustering dapat digunakan sebagai solusi untuk memecahkan masalah pengelompokan data yang akan digunakan dalam penelitian ini dengan menerapkan logika fuzzy untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan data lagu yang dinormalisasi sesuai dengan karakteristiknya yang dihitung dengan fitur tertentu. /parameter. Setelah data lagu dikelompokkan menjadi beberapa cluster, analisis akhir akan dilakukan untuk mengklasifikasikan mood yang dibawakan oleh cluster lagu tersebut. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Clustering untuk daftar lagu untuk mengklasifikasikan data lagu berdasarkan mood lagu tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah model Clustering dengan nilai FPC 0,56303 dan nilai Silhouette 0,35861 beserta daftar lagu yang dikelompokkan berdasarkan suasana emosional yang dibawakan oleh lagu tersebut.

Abtrak (Bhs. Inggris)

Song has become one of the popular entertainment media and is embedded in the wider community around the world. Its popularity has made the song continue to grow and increase so that it can cover various types, genres and the emotional atmosphere or mood that the song conveys. In some cases, connoisseurs/listeners of songs using several music playback applications want to listen to a list of songs with a mood according to the mood of the listeners. Because there are so many of them, a way or method is needed to organize these songs to enable the process of navigating songs based on the emotional atmosphere conveyed by users more easily and effectively. Data grouping methods such as Fuzzy C-Means Clustering can be used as a solution to solving the data grouping problem that will be used in this study by applying fuzzy logic to identify and group the normalized data of songs according to their characteristics calculated by specific features/parameters. After the data of songs already grouped into few clusters, a final analysis will be implemented to classify which mood that the song clusters delivered. In this way, this study aims to develop a Clustering model for song lists to classify song data based on the song’s mood. The results of this study are a Clustering model with an FPC value of 0.56303 and a Silhouette value of 0.35861 along with a list of grouped songs based on the emotional atmosphere conveyed by the song.

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman