## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 13, No. 1, September 2022, pp. 39-46 P-ISSN : 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## MUSIC FEATURES PADA BIDANG ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN MODULARITY CLUSTERING
Wildan Suharso 1 , Sofyan Arifianto 2 , Hardianto Wibowo 3* , Didih Rizki Chandranegara 4 , Syaifuddin 5
1,2,3,4,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang ardi@umm.ac.id*

## Abstrak
Music  features  menjadi  bagian  dari  berbagai  disiplin  keilmuan  sehingga  sering terjadi  bias  saat  dilakukan  pencarian  pada  mesin  pencari,  music  features  dapat termasuk  ke  dalam  ilmu  komputer,  teknik  hingga  psikologi.  Music  features  pada bidang ilmu komputer juga terkelompok menjadi beberapa bagian jika ditinjau dari rujukan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  terutama  yang  berasal  dari  artikel internasional  yang  terindeks  scopus,  berbeda  dengan  artikel  Indonesia  yang terkelompok  pada  Sinta  berdasarkan  Jurnal  yang  menerbitkan  artikel.  Pada penelitian  ini  dilakukan  clustering  terhadap  artikel  yang  tergolong  dalam  bidang ilmu  komputer  dan  memiliki  kata  kunci  music  features  sehingga  diperoleh  448 artikel. Metode yang digunakan adalah modularity clustering dengan menggunakan tool VOSviewer  dan  menghasilkan 3  cluster  berdasarkan  topik  dan  7  cluster jika ditinjau dari kuantitas penulis yang menjadi co-author Kata Kunci: Ilmu Komputer, Modularity Clustering, Music Features.

## Abstract
Music  features  are  part  of  various  scientific  disciplines  so  that  bias  often  occurs when  searching  on  search  engines,  music  features  can  be  included  in  computer science, engineering to psychology. Music features in the field of computer science are  also  grouped  into  several  sections  when  viewed  from  references  made  by researchers,  especially  those  from  international  articles  indexed  by  Scopus,  in contrast  to  Indonesian  articles  which  are  grouped  in  Sinta  based  on  journals  that publish  articles.  In  this  study,  the  clustering  of  articles  belonging  to  the  field  of computer science and having the keyword music features was carried out in order to  obtain  448  articles.  The  method  used  is  modularity  clustering  using  the VOSviewer tool and produces 3 clusters based on topic and 7 clusters when viewed from the quantity of authors who become co-authors.
Keywords: Computer Science, Modularity Clustering, Music Features.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian mengenai musik telah banyak dilakukan di berbagai bidang keilmuan, mulai dari  seni  hingga  Teknik  yang  menyebabkan banyak fokus penelitian terkait musik. Contoh penelitian  musik  pada  bidang  pendidikan beberapa  diantaranya  adalah  penelitian  yang membahas  mengenai  musik  pada  komunitas rocker di madura yang dilakukan oleh Chandra pada  tahun  2021  (Chandra  &  Sugito,  2021), penelitian yang membahas mengenai penerimaan  salah  satu  lagu  kebangsaan terhadap  nilai  sakral  dan  desakralisasi  yang dilakukan  oleh  Widjajanto  pada  tahun  2021 (Widjajanto,  2021),  dan  penelitian  yang membahas  mengenai  pengaruh  musik  pop terhadap  hasil  belajar  siswa  (Haque,  et  al., 2021),  atau  penelitian  pada  bidang  seni  yang mengklasifikasi  instrumen  gendang  bugis dalam  konteks  masyarakat  (Rachmat,  et  al., 2020).  Penelitian  pada  bidang  lain  juga  telah dilakukan  salah  satunya  adalah  pada  bidang ilmu komputer.
Pada  bidang  ilmu  komputer  penelitian terkait  musik  tentunya  sangat  beragam,  mulai dari pemanfaatan text mining, data mining, log pengguna,  sistem  rekomendasi  musik,  genre musik,  lirik  lagu,  tempo,  penggunaan  alat musik,  hingga  pada  frekuensi.  Beberapa contoh penelitian yang pernah dilakukan pada bidang  ilmu  komputer  antara  lain  penelitian yang melakukan klasifikasi musik menggunakan  algoritma  convolutional  neural network  (Muhammad,  2020),  klasifikasi pelanggan  pada  produk  musik  menggunakan decision  tree  (Muksin,  2020),  identifikasi genre  musik  menggunakan  random  forest (Sarofi,  et  al.,  2020),  dan  klasifikasi  genre musik menggunakan pendekatan isi dari musik (Hendarsin,  2020).  Berdasarkan  hal  ini  maka disimpulkan  pada  tahun  2020  penelitian mengenai  musik  di  Indonesia  telah  banyak dilakukan  namun  tidak  dapat  ditemukan kategori  secara  pasti  mengenai  kelompok penelitian terkait musik.
Penelitian  berskala  internasional  yang terindeks  scopus  telah  dikelompokkan  setiap bidang  salah  satunya  adalah  bidang  ilmu komputer namun secara umum tidak diketahui jalur  rujukan  seperti  artikel  yang  paling banyak  disitasi  ataupun  artikel  yang  menjadi
rujukan utama pada topik music features pada bidang  ilmu  komputer.  Di  lain  pihak  artikel nasional tidak dikelompokkan secara langsung namun  berdasarkan  jurnal,  misalkan  jika  kita melakukan  filter  kata  ilmu  komputer  maka yang  keluar  adalah  jurnal  yang  memiliki korelasi  dengan  kata  ilmu  komputer  namun artikel  yang  ada  di  dalamnya  dimungkinkan masih  beragam.  Berbeda  dengan  artikel internasional yang telah terindeks scopus yang mana  semua  artikel  telah  dikelompokkan sesuai  bidang  dari  artikel  yang  bersangkutan sehingga  pada  penelitian  ini  dilakukan pengelompokkan  artikel  berdasarkan  filter bidang ilmu komputer.
Fokus  topik  penelitian  ini  adalah  pada music  features  yang  menjadi  dasar  dari penelitian  terkait  musik  pada  bidang  ilmu komputer karena terdapat music features yang digunakan ataupun tidak digunakan menyesuaikan  metode  dan  fokus  penelitian, beberapa  contohnya  adalah  penelitian  yang menggunakan rhythm dan pitch sebagai music features  (McNeely-White,  et  al.,  2021). Penelitian  lainnya  menggunakan  pitch,  sound duration,  sound  intensity,  dan  timbre  dengan SVM  sebagai  algoritma  klasifikasi  (Wang, 2020). Terdapat pula penelitian yang membagi music  features  ke  dalam  time  domain  dan frequency  domain  features  (He,  et  al.,  2020), dan  penelitian  yang  menggunakan  melodic features  dan  dynamic  features  sebagai  music features (Panda, et al., 2018).
Secara  garis  besar  penelitian  terkait music  features  pada  bidang  ilmu  komputer belum  dikelompokkan  berdasarkan  fokus penelitian sehingga penggunaan music features  pada  setiap  artikel  menjadi  beragam serta  jalur  sitasi masih  saling  tumpeng tindih. Pada penelitian ini akan dilakukan modularity clustering  pada  data  artikel  penelitian  yang terindeks scopus pada bidang ilmu komputer.

## 2. METODE PENELITIAN
Tata  halaman  naskah  yang  dimaksud dalam  dokumen  ini  adalah  mengenai  tata letak  halaman  dan  format  naskah  seperti berikut.  Tata  halaman  ini  hanya  sebagai acuan, untuk selanjutnya disesuaikan dengan jurnal tujuan.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Pengumpulan Data Pada penelitian ini dilakukan
pengumpulan  data  secara  kuantitatif  dengan sumber  data  adalah  scopus  menggunakan filter  pada  bidang  ilmu  komputer  dengan kurun  waktu  5  tahun,  dengan  artikel  yang termasuk  kategori  paper  atau  artikel  dalam jurnal  ilmiah.  Hasil  record  yang  diperoleh diambil  dalam  format  Research  Information System (RIS).

## Modularity Clustering
Modularity  clustering  telah  banyak diteliti  salah  satunya  oleh  Newman  pada tahun  2006  yang  membahas  mengenai modularity  pada  network  (Newman,  2006), Noack  pada  tahun  2009  yang  membahas mengenai  modularity  clustering  (Noack, 2009),  dan  Noack  tahun  2007  yang menggunakan untuk graph clustering (Noack, 2007).  Pada  penelitian  ini  digunakan  tool VOSViewer  untuk  melakukan  clustering menggunakan modularity.

## Analisis Berdasarkan Artikel
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis cluster  yang  telah  terbentuk  dengan mengetahui keterkaitan antara cluster dengan memilih  indikator  cluster  yang  terbentuk. Pemberian  nama cluster  berdasarkan  analisis kualitatif  terkait  penamaan  yang  terbentuk dari sistem. Berdasarkan tahapan ini nantinya ditemukan  kecenderungan  music  features pada  setiap  cluster  yang  secara  tidak langsung  kata  kunci  tertentu  akan  muncul dalam setiap cluster.

## Analisis Berdasarkan Penulis
Analisis  berdasarkan  penulis  ditujukan untuk  mendapatkan  sumber  sitasi  utama  dan sumber  sitasi  paling  banyak  digunakan, dengan  kata  lain  menemukan  penulis  yang memiliki artikel yang paling berpengaruh dan sering  disitasi.  Cluster  dimungkinkan  akan saling  beririsan  dan  memiliki  jarak  yang dekat  jika  semakin  banyak  dan  semakin sering penulis melakukan kolaborasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  meliputi  data, modularity  clustering,  analisis  berdasarkan
cluster  yang  terbentuk  yang  secara  otomatis akan ditemukan fokus dan keterkaitan semua artikel  yang  digunakan  sebagai  data,  dan analisis berdasarkan penulis yang menunjukkan hubungan antara penulis walupun  tidak  digunakan  analisis  korelasi untuk  mengetahui  sejauh  mana  hubungan untuk setiap penulis.

## A. Data
Data  diambil  dari  artikel  internasional terindeks  scopus  dengan  filter  pada  bidang computer  science  (ilmu  komputer)  dengan rentang  waktu  2017  hingga  2021  yang menghasilkan  448  dokumen  yang  termasuk dalam  kategori  ilmu  komputer  dengan  kata kunci music  features .  Hasil  ini  disimpan dengan  format  RIS  yang  berisikan  informasi penulis,  judul  dokumen,  tahun,  sumber, jumlah  sitasi,  tipe  dokumen,  DOI,  afiliasi, abstrak,  dan  kata  kunci  penulis.  Informasi yang  dibutuhkan  sudah  disesuaikan  dengan kebutuhan  dari  tujuan  penelitian  sehingga dapat  digunakan  untuk  analisis  cluster  pada tahap selanjutnya.
B. Hasil Modularity Clustering.
Input data RIS pada tahap awal relasi item ditentukan  berdasarkan  seberapa  banyak seorang  penulis  muncul  dalam  artikel  atau dokumen  ilmiah  secara  bersama-sama.  Pada penelitian  ini  dilakukan  5  kali  proses  yaitu menggunakan  nilai  minimal  1  hingga  5. Ringkasan  dari  hasil  5  kali  proses  clustering ditunjukkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Clustering Menggunakan Nilai
Minimal Kemunculan Dalam Artikel Percobaan Jumlah Cluster Jumlah Keywords Keywords Digunakan 1 10 3712 1000 2 6 3712 685 3 4 3712 318 4 4 3712 201 5 3 3712 147
Pada  tabel  1  ditunjukkan  bahwa  telah dilakukan  5  kali  percobaan  dengan  minimal kemunculan  dalam  artikel  secara  bersama- sama  diberikan  batas  minimal  sesuai  dengan urutan  percobaan,  misalkan  percobaan  ke-1 maka  nilai  minimal  adalah  1,  percobaan  2 nilai minimal adalah 2, dan seterusnya hingga percobaan  ke-5.  Pada  kolom  ke  dua  yang merupakan  jumlah  cluster  yang  dihasilkan, kolom ke tiga menunjukkan jumlah keywords
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
yang  dihasilkan,  dan  kolom  ke  empat  adalah menunjukkan jumlah keyword yang dihasilkan  dari  pembatasan  nilai  minimal. Pada  percobaan  pertama  dengan  nilai minimal 1 seharusnya jumlah keywords yang dihasilkan  dan  yang  dapat  digunakan  adalah sama  yaitu  3712  namun  sistem  hanya memilih 1000 keywords berdasarkan rangking  kuantitatif  atau  keywords  dengan nilai  teratas. Pemilihan nilai  minimal
kemunculan  dilakukan  pada  tahap  ini sehingga  secara  langsung  hanya  terdapat  2 kemungkinan yaitu percobaan 4 atau percobaan  5,  dimana  semakin  sedikit  jumlah cluster maka akan semakin mudah mengetahui  kelompok  dari  fokus  kata  kunci music keywords. Penjelasan terkait pemilihan nilai  minimal  kemunculan  penulis  secara bersama-sama  ini  ditunjukkan  pada  gambar 1.
Gambar 1.  Contoh Hasil Percobaan
Pada  gambar  1  ditunjukkan  hasil  dari percobaan  keempat  yang  menghasilkan  4 cluster,  yaitu  cluster  pertama  yang  termasuk dalam  feature  extraction  dengan  warna  biru, cluster  kedua  yang  termasuk  dalam  audio acoustics dengan warna merah, cluster ketiga yang  termasuk  dalam  human  experiment dengan  warna  hijau,  dan  cluster  keempat yang  termasuk  dalam  recommender  system. Cluster ditunjukkan dengan titik dan keterhubungan  ditunjukkan  dengan  garis, semakin  besar  titik  atau  node  maka  semakin besar nilai dari keterhubungan. Pada percobaan  4  dapat  dilihat  secara  isi  dan kualitas dari keywords bahwa masih terdapat keywords  yang  saling  beririsan  yaitu  dalam penggunaan  metode  data  mining.  Jika  kita
tarik  pada  percobaan  1 dengan  nilai minimal kemunculan  adalah  1  maka  terdapat  cluster yang  berukuran  kecil  yang  masih  mungkin untuk  dimasukkan  dalam  cluster  yang  lain. Hasil  percobaan  yang  lain  pun  demikian maka  nilai  minimal  yang  digunakan  adalah minimal  terdapat  5  artikel  yang  di  dalamnya terdapat  kolaborasi  antar  penulis  dengan nama yang sama.

## C. Hasil Analisis Berdasarkan Artikel
Pada  tahap  ini  telah  ditemukan  hasil  dari clustering  yang  menghasilkan  3  cluster  yang sudah  mengelompok  pada  fokus  penelitian yang  sesuai  dengan  topik  penelitian music features ,  secara  detil  ditunjukkan  pada gambar 2.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Gambar 2.  Hasil Clustering
Pada  gambar  2  ditunjukkan  hasil  dari clustering yang menghasilkan 3 cluster, yang secara  garis  besar  terbagi  ke  dalam  cluster pertama  yang  berisikan  kata  kunci  terkait pemanfaatan  algoritma  antara  lain  deep neural  network,  deep  learning,  neural network,  convolutional  neural  network.  Pada cluster  kedua  yang  berwarna  biru  meliputi feature extraction, pattern recognition, musical  features,  genre  classification,  signal analysis,  text  processing.  Pada  cluster  ketiga yang berwarna hijau meliputi human experiment, hearing, human, male, physiology, neurophysiology, emotion.
Berdasarkan hasil tersebut maka disimpulkan bahwa :
1)  Cluster 1: Merupakan kumpulan
penelitian  terkait music  features yang  focus penggunaan algoritma tertentu untuk menyelesaikan permasalahan penelitian menggunakan data set yang ditunjukkan pada gambar  dengan  node  dan  garis  berwarna merah.
2)  Cluster 2: Merupakan kumpulan penelitian  yang  fokus  pada  features  dalam musik atau audio, hal ini ditunjukkan dengan penelitian  yang  membahas  mengenai  feature extraction dan pattern recognition
3)  Cluster  3: Pada  cluster  ini  merupakan kumpulan  artikel  yang  fokus  pada  human (manusia)  baik  dar  psikologi,  gender,  emosi, ataupun pendengaran.
Hasil  clustering  tersebut  merupakan  hasil yang  paling  mungkin  dan  paling  sesuai dengan  pengelompokkan  topik  penelitian music features, yaitu cluster yang lebih fokus dalam  penggunaan  algoritma,  fokus  pada ekstraksi dan fokus pada human. Peneliti lain dapat  memilih  fokus  dari  salah  satu  cluster yang  dihasilkan,  misalkan  terdapat  peneliti yang  akan  meneliti  terkait  feature  yang dihasilkan  dari  file  musik  tertentu  maka  bisa menggunakan  cluster  kedua  sebagai  rujukan yaitu  cluster  yang  terkait  features  extraction dan pattern recognition, atau jika ada peneliti yang  akan  membahas  mengenai  keterkaitan musik  dengan  kebiasaan  manusia  maka  bisa memilih rujukan utama dari cluster ketiga.

## D. Hasil Analisis Berdasarkan Penulis
Pada  tahap  ini  dilakukan  clustering terhadap  penulis  yang  sering  dirujuk  oleh penulis  yang  lain  sehingga  akan  nampak penulis  yang  menjadi  rujukan  utama  dari topik music  features .  Pemilihan  cluster didasarkan  dari  seberapa  banyak  seorang penulis  menjadi  co-author  dengan  penulis yang  lain,  sehingga  berdasarkan  tahap sebelumnya  maka  nilai  minimal  dokumen adalah  5,  yang  menunjukkan  bahwa  cluster dibentuk  dari  penulis  yang  minimal  menjadi co-author  dalam  5  dokumen  dengan  penulis yang lain. Dari 1307 penulis yang memenuhi syarat  ini  hanya  3  penulis  yang  ditunjukkan dalam tabel 2.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Tabel 2. Hasil Clustering Berdasarkan Penulis Cluster Penulis Jumlah Artikel 1 Lee, J 14 2 Wang, X 9 3 Wang, Y 5
Pada tabel 2 ditunjukkan seberapa banyak dari  3  cluster  tersebut  yang  secara  berurut cluster  1  sejumlah  14  artikel,  cluster  2 sejumlah  9  artikel,  dan  cluster  3  adalah  5 artikel.  Hasil  ini  tidak  bisa  menunjukkan
keterhubungan antara penulis sehingga dilakukan percobaan kedua dengan memasukkan  seluruh  penulis  sebagai  data yang akan  diclustering  dengan menggunakan nilai  minimal  1  artikel  namun  dari  1307 penulis  yang  dapat  dicluster  hanya  1000 penulis  sehingga  dilakukan  percobaan  ketiga dengan  memberi  nilai  minimal  menjadi  2 yang  menghasilkan  132  penulis,  yang  secara detil dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3.  Hasil Clustering Berdasarkan Penulis
Pada gambar 3 ditunjukkan hasil keseluruhan  clustering  dari  132  penulis  yang menghasilkan  48  cluster,  namun  dari  48 cluster  tersebut  penulis  yang  tidak  memiliki keterhubungan  dengan  penulis  yang  lain sehingga  tidak  tergabung  dengan  cluster- cluster  utama  yang  memiliki  keterhubungan, sehingga tahap selanjutnya dilakukan pemilahan  cluster  yang  tidak  memiliki keterhubungan  dengan  cluster  utama.  Hasil clustering  dengan  menghilangkan  cluster penulis  yang  tidak  memiliki  keterhubungan ditunjukkan pada gambar 4.
Pada gambar 4 ditunjukkan hasil clustering berdasarkan penulis dengan keterhubungan  sehingga  pada  clustering  ini tidak  memasukkan  penulis  yang  tidak memiliki  keterhubungan  dengan  cluster
utama.  Pada  hasil  clustering  ini  ditemukan  7 cluster  utama  yang  menggunakan  kata  kunci music  features ,  detil  dari  cluster  ditunjukkan pada tabel 3.
Pada  tabel  3  ditunjukkan  terdapat  penulis yang  menjadi  co-author  diatas  3  kali  dan semuanya  saling  terkait.  Penulis  dengan keterhubungan  tinggi  ditunjukkan  dengan node yang  lebih  besar  dari  node  yang  lain dalam satu cluster, indikator lain adalah garis yang  terhubung  dengan  node  paling  banyak. Berdasarkan  tabel  3  juga  diketahui  sejauh mana penulis memberikan kontribusi terhadap  penulis  lain,  misalkan  cluster  Li yang  memiliki  jumlah  penulis  6  yang menunjukkan  bahwa  dalam  cluster  ini terdapat 6 penulis saling terkait.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Gambar 4.  Hasil Clustering Penulis Dengan Keterhubungan
Tabel 3. Hasil Clustering Berdasarkan Penulis Dengan Keterhubungan
Cluster Penulis Jumlah Penulis Terkait Warna Cluster 1 Li, J 6 Merah 2 Wang, X 6 Hijau 3 Wang, H 5 Biru 4 Wang, Y 5 Kuning 5 Zhang, X 4 Ungu 6 Liu, S 3 Biru Muda 7 Wu, Y 3 Orange

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menghasilkan pengelompokkan  topik  penelitian  music features pada ilmu komputer
dan
keterhubungannya
sehingga ditemukan cluster fokus penelitian terkait music features yang  bisa  dijadikan  rujukan.  Peneliti  yang akan  meneliti  music  features  dapat  memilih artikel  sesuai  dengan  fokus  music  features yang  akan  diteliti.  Berdasarkan  hasil penelitian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa artikel  Internasional  yang  terindeks  scopus pada  bidang  ilmu  komputer  yang  membahas mengenai  music  features  dapat  digolongkan ke  dalam  3  cluster  utama  berdasarkan  fokus penelitian,  dan  7  cluster  utama  berdasarkan rujukan  baik  kuantitas  maupun  kualitas. Saran  pada  penelitian  ini  adalah  perlu
dilakukan  penelitian  lanjutan  terkait  analisis untuk setiap cluster berdasarkan penulis yang berhubungan dengan rujukan terkait berdasarkan features yang digunakan.

## Daftar Pustaka
Chandra,  P.  &  Sugito,  B.,  2021.  STRATEGI PEMBERDAYAAN  ROCKER  PADA KOMUNITAS
MADUROCK DI SUMENEP  MADURA. APRON  Jurnal Pemikiran Seni Pertunjukan, 2(16)..
Haque,  A.,  Sari,  I.  &  Amin,  S.  M.,  2021. Pengaruh  Musik  Pop  Terhadap  Hasil Belajar Siswa SMA Kelas XI Pada Topik Barisan Dan Deret. JURNAL PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN SAINS, 4(1). He, H., Tan, Y., Ying, J. & Zhang, W., 2020.
W. Suharso, S. Arifianto, H. Wibowo, D. R. Chandranegara, Syaifuddin
p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Strengthen EEG-based emotion recognition  using  firefly  integrated optimization  algorithm.. Applied  Soft Computing, 94, 106426.. Hendarsin,  O.  P.,  2020.  KLASIFIKASI GENRE MUSIK BERDASARKAN PENDEKATAN MUSIC CONTENT MENGGUNAKAN EXTREME GRADIENT  BOOSTING  (XGBOOST)
CLASSIFIER..
McNeely-White,  K.  L.,  McNeely-White,  D. &  Cleary, A.  M.,  2021.  Global  matching in  music  familiarity:  How  musical features combine across memory traces to increase  familiarity  with  the  whole  in which  they  are  embedded.. Journal  of Memory and Language.
Muhammad,  F.  A.,  2020.  KLASIFIKASI GENRE MUSIK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN PENDEKATAN CONTENT-BASED FILTERING..
Muksin,  S.  W.,  2020.  Klasifikasi  Pelanggan Produk  Angklung  Customer  Churn Prediction Menggunakan Decision Tree di
Ikm  Kampung  Angklung  Panyingkiran– Ciamis. Jurnal  Mahasiswa  Industri Galuh, 1(01), pp. 76-86. Newman,  M.  E.,  2006. Modularity  and community  structure  in  networks.. s.l., s.n., pp. 8577-8582..
Noack,  A.,  2007.  Energy  models  for  graph clustering. Journal  Graph  Algorithms
Appl., 11(2), pp. 453-480. Noack,  A.,  2009.  Modularity  clustering  is force-directed  layout. Physical  Review  E,
79(2), 026102.
Panda, R., Malheiro, R. & Paiva, R. P., 2018.
Novel  audio  features  for  music  emotion recognition.. IEEE  Transactions  on Affective Computing, 11(4), pp. 614-626. Rachmat,  R.,  Sumaryanto,  T.  &  Sunarto,  S.,
2020. KLASIFIKASI INSTRUMEN
GENDANG BUGIS (GENDRANG)
DALAM  KONTEKS  MASYARAKAT KABUPATEN  SOPPENG  SULAWESI SELATAN.. JURNAL  PAKARENA  3(2),
pp. 82-92.
Sarofi,  M.,  Irhamah,  I.  &  Mukarromah,  A., 2020.  Identifikasi  Genre  Musik  dengan Menggunakan  Metode  Random  Forest..
Jurnal Sains dan Seni ITS, 9(1), pp. D79- D86.
Wang,  X.,  2020.  Research  on  Recognition and Classification of Folk Music Based on Feature Extraction Algorithm. Informatica, 44(4).
Widjajanto,  S.,  2021. Penerimaan  khalayak terhadap  desakralisasi  lagu  kebangsaan Indonesia Raya+ Indonesia Pusaka karya Alffy  rev  feat.  Misellia  di  Youtube, s.l.: Doctoral  dissertation,  Widya  Mandala Surabaya Catholic University).