Klasifikasi Genre Musik Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Mel Frequency Cepstral Coefficient Feature Extraction

dc.contributor.authorPerdana Putro Harwanto
dc.date.accessioned2026-02-27T02:08:41Z
dc.date.issued2025-01-11
dc.descriptionfebruari 2026 Rudi H
dc.description.abstractPenelitian ini berfokus pada klasifikasi genre musik Indonesia dengan menerapkan metode pembelajaran mendalam, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), menggunakan dua arsitektur berbeda, yaitu ResNet-50 dan VGG 16. Untuk ekstraksi fitur, digunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Dataset yang digunakan terdiri atas 400 file audio berformat .wav dengan durasi 30 detik per file. Dataset ini mencakup empat genre musik Indonesia: Pop Indonesia, Keroncong, Dangdut, dan Campursari, masing-masing terdiri atas 100 file audio.
dc.description.sponsorshipDosen Pembimbing Utama Dr.Dwiretno Istiyadi Swasono ST.,M.Kom. Dosen Pembimbing Anggota Yudha Alif Aulia, S.Kom., M.Kom.
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/handle/123456789/4757
dc.language.isoother
dc.publisherFakultas Ilmu Komputer
dc.subjectKlasifikasi Genre Musik Indonesia
dc.subjectConvolutional Neural Network
dc.subjectMel Frequency Cepstral Coefficient Feature Extraction
dc.titleKlasifikasi Genre Musik Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Mel Frequency Cepstral Coefficient Feature Extraction
dc.typeOther

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Perdana Putro Harwanto - 202410103022.pdf
Size:
2.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: