Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3687

## Prototipe Model Generatif Dengan LSTM Untuk Penciptaan Lagu Campur Sari Didi Kempot
R.Soelistijadi, Eri Zuliarso, Isworo Nugroho
1,2,3 Universitas Stikubank; Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang, (024)8311668
1,2 Progdi Tehnik Informatika, FTII UNISBANK, Semarang
3 Progdi Sistem Informasi, FTII UNISBANK, Semarang e-mail: * 1 r.soelistijadi@edu.unisbank.ac.id, 2 eri299@ edu.unisbank.ac.id , 3 wwk6259@ edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Penyanyi  musik  campursari  Alm.  Didi  Kempot  meninggalkan  karya  berupa  80  album berisi  sekitar  700  lagu  dimana  98%  lagunya  diciptakan  sendiri.  Oleh  karenanya  sepeninggal beliau  dibutuhkan  penciptaan  lagu  campursari  baru  agar  eksistensi  musik  tersebut  tetap terjaga. Berdasarkan latar belakang tersebut maka penelitian ini mencoba membangun model generatif  untuk  menghasilkan  lagu  baru  yang  memiliki  lirik  yang  hampir  sama  dengan  lagu- lagu sebelumnya. Tahap pertama diambil berbagai lirik lagu campursari sebanyak 56 lirik lagu sebagai  data  testing  kemudian  dilakukan  cleansing  data  dan  disimpan  dalam  format  excell sebagai dataset-nya. Selanjutnya masuk ke platform Kaggle dan menggunakan library Pandas untuk membaca dataset tersebut dan melakukan clustering untuk melihat top of terms. Langkah berikutnya  dengan  menggunakan  library  Keras  dibangun  model  sequential  dengan  arsitektur Neural  Network  pada  LongShort-TermMemory  (LSTM).  Agar  sistem  dapat  menghasilkan  lirik lagu sesuai yang diinginkan maka  di generate per baris lirik lagu dengan pemrosesan jumlah epochs  sebanyak  100  kali.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  berupa  prototype karena  dalam  tahap  eksperimen  hasil  akhirnya  bisa  memiliki  banyak  varian  lagu  baru.  Oleh karenanya  ukuran  kinerja  yang  digunakan  yaitu  tingkat  keberhasilan  dalam  menghasilkan musik campursari baru yang berbeda lirik lagunya namun memiliki tema yang sama.
Kata kunci — Campursari,  LSTM, Kaggle

## Abstract
The  campursari  music  singer  Alm.  Didi  Kempot  left  a  work  in  the  form  of  80  albums containing  about  700  songs  of  which  98%  of  the  songs  were  composed  by  himself.  Therefore, after  his  death, it  was  necessary to create  a  new  campursari song so that the existence  of  the music  was  maintained.  Based  on  this  background,  this  research  tries  to  build  a  generative model to produce new songs that have almost the same lyrics as the previous songs. The first stage  was  taken  various  song  lyrics  of  campursari  as  many  as  56  song  lyrics  as  data  testing then data cleansing was carried out and stored in excel format as the dataset. Then go to the Kaggle platform and use the Pandas library to read the dataset and perform clustering to see the top of terms. The next step using the Keras library is to build a sequential model with the Neural  Network  architecture  on  LongShort-TermMemory  (LSTM).  In  order  for  the  system  to produce  song  lyrics  as  desired,  they  are  generated  per  line  of  song  lyrics  by  processing  the number of epochs 100 times. The results obtained from this study are in the form of prototypes because  in  the  experimental  stage  the  final  results  can  have  many  variants  of  new  songs. Therefore, the performance measure used is the level of success in producing new campursari music that has different song lyrics but has the same theme.
Keywords — Campursari,  LSTM, Kaggle
3688 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933

## 1 PENDAHULUAN
Sejak  dulu  kehidupan  manusia  tidak  lepas  dari  seni  musik.  Secara  linguistik,  arti  seni musik terdiri dari dua kata, yaitu “seni” dan “musik”.  Seni adalah suatu dimensi ciptaan atau perasaan manusia yang dituangkan ke dalam media tertentu untuk dibagikan kepada orang lain. Sedangkan kata “musik” berasal dari kata mousikos (red. Yunani) yang berarti dewa keindahan yang  memiliki  kekuatan  di  bidang  seni  dan  ilmu  pengetahuan[1].  Selanjutnya  pengertian  seni musik  itu  sendiri  diartikan  sebagai  suatu  bidang  keilmuan  atau  aliran  seni  yang  menggunakan nada  dan  suara  untuk  menyampaikan  pesan,  ekspresi,  atau  nilai  seni  kepada  orang  lain  dalam satu  kesatuan  [2].  Sesuai  dengan  perkembangan  zaman  maka  jenis  seni  musik  semakin bervariasi,  salah satunya  adalah  musik  campursari  yang  merupakan  perpaduan  antara  gamelan dan musik modern.
Menurut  [3]  musik  campursari  merupakan  kolaborasi  musik  gamelan  tradisional  Jawa dengan alat musik modern, yaitu musik elektrik (elemen keyboard ) yang saat ini sedang sangat digemari  masyarakat  hingga  ke  luar  Jawa.  Salah  satu  tokoh  penyanyi  yang  fenomenal  dalam musik  campursari  yaitu  Alm.  Didi  Kempot  yang  meninggal  pada  tahun  2020.  Selain  sebagai penyanyi, ia juga seorang pencipta lagu yang produktif dengan lebih dari 80 album berisi sekitar 700  lagu.  Sebagian  besar  lagu  yaitu  sekitar  98%,  digubah  sendiri,  sedangkan  sisanya  2% diciptakan oleh musisi lain [4]. Oleh karena itu pada saat beliau meninggal, diperlukan seorang pengganti yang bisa menciptakan lagu-lagu campursari baru agar eksistensi music tersebut tetap terjaga.
Permasalahan  yang  muncul  yaitu  bahwa  selama  ini  penciptaan  lagu-lagu  campursari hanya dapat dilakukan oleh mereka yang berkecimpung dalam musik tersebut. Jika orang awam akan  menciptakannya,  akan  sulit  karena  mereka  tidak  begitu  hapal  macam-macam  lirik  lagu yang terkandung di dalamnya sehingga membutuhkan lebih banyak waktu untuk membuatnya. Selain itu, musik campursari yang berkembang sangat pesat juga mengalami apa yang disebut disrupsi teknologi digital. Yang dimaksud yaitu sebuah lompatan perubahan dari sistem lama ke cara-cara  baru,  dimana  hal  ini  merupakan  fenomena  yang  menyebabkan  terjadinya  perubahan pemahaman konvensional masyarakat dengan segala aktivitasnya ke sistem digital [5]. Disrupsi juga  mengubah  teknologi  lama  yang  lebih  banyak  menggunakan  teknologi  fisik  /  manual menjadi digital / robot sehingga menghasilkan sesuatu yang benar-benar baru, lebih efisien dan lebih cepat.
Berkaitan dengan hal itu maka solusi yang ditawarkan yaitu penggunaan model algoritma generatif  yang  berisi  instruksi  atau  langkah  dalam  membuat  rancangan  lirik  lagu  baru  dengan menggunakan  komputer.  Algoritma  generatif  sendiri  merupakan  suatu  algoritma  yang  berisi instruksi atau langkah dalam membuat atau menggenerasi rancangan baru dengan menggunakan komputer sehingga memungkinkan user membuat sebuah model dari yang simple sampai yang rumit  tanpa  pengetahuan  pemrograman  atau script .  [6].  Sebagai  contoh,  untuk  menciptakan sebuah  lagu  campursari  baru  maka  si  pencipta  tidak  perlu  tahu  dan  hapal  lirik  maupun  syair campursari,  dia  cukup  memproses  berbagai  lirik  lagu  yang  telah  ditulis  sebelumnya  ke  dalam sistem  komputer.  Hasil  pemrosesan  tersebut  berupa  prediksi  ataupun  ciptaan  syair  lagu campursari baru yang didasarkan pada data lirik lagu yang sudah disimpan sebelumnya. Dalam hal ini lirik lagu tersebut direpresentasikan dalam data yang berurutan yang diekspresikan dalam rangkaian  lirik  lagu  yang  merentang  sepanjang  dimensi  waktu.  Dalam  bentuk  data  sekuensial semacam  ini,  informasi  baru  dapat  diperoleh  jika  serangkaian  data  sekuensial  dapat  diolah. Untuk  dapat  menangani  data  sekuensial  seperti  ini,  arsitektur  yang  digunakan  yaitu Recurrent Neural  Network (RNN)  yang  merupakan  salah  satu  bentuk  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) yang dirancang khusus untuk mengolah data sekuensial [7]. Pada model ini, RNN dilatih untuk  menghafalkan  suatu dataset lalu  RNN  disuruh  mengeluarkan  apa  yang  telah  diingatnya
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3689
sebagai  sebuah  keluaran  dimana  dalam  RNN  digunakan n umpan  balik  dari  nilai  output sebelumnya untuk digunakan pada output saat ini.  Dengan kata lain keluarannya menjadi salah satu masukan bagi proses selanjutnya.
Agar lebih optimal, RNN akan melakukan unrolling yang akan mengurai loop pada RNN menjadi untaian clone sepanjang jumlah iterasi sehingga bentuknya menjadi lebih linier. Dalam hal ini jumlah repetisi berubah menjadi jumlah layer dimana jika jumlah layer mencapai lebih dari  lima  maka  komposisi  lirik  lagu  akan  menghadapi  masalah vanishing  gradient .  Untuk mengatasi  hal  tersebut  maka  dikembangkan  suatu  arsitektur  dengan  memanfaatkan  sistem gerbang  [8].  Sistem  gerbang  yang  digunakan  yaitu  LongShort-TermMemory  (LSTM)  yang pertama kali dibuat oleh Sepp Hochreitern dan Jürgen Schmidhuber pada tahun 1997. Dalam hal ini,  metode  LSTM  untuk  menangani  masalah vanishing  gradient yaitu  dengan  menggunakan cell state yang berfungsi sebagai memori untuk layer di mana nilai cell state dapat dimanipulasi menggunakan  sistem  gerbang  ( gating  system ).  Sistem  gerbang  ini  sendiri  terdiri  dari  beberapa arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  mengatur  kapan  data  harus  disimpan, digunakan, atau dilupakan [8].
Sementara  itu  berkaitan  dengan  pengumpulan  data  ( dataset )  maka  digunakan data science yang  merupakan  media  untuk  mengolah  data  diberbagai  bidang. Data science sendiri merupakan  metode forecasting yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  yang  diperoleh  di  waktu akan  datang  dengan  menggunakan  data-data  sebelumnya  untuk  menghasilkan  kinerja  hasil berikutnya dengan menggunakan suatu metode [9]. Sedangkan untuk pengoperasian dataset -nya dalam  penelitian  ini  digunakan  platform Kaggle yang  merupakan  situs  yang  menyediakan dataset ,  kode data  science ,  dan notebook dalam  satu  paket  komputasi  yang  dapat  dijalankan secara  online  [10].  Saat  ini Kaggle merupakan  salah  satu  situs  yang  terkenal  di  dunia  Data Science  dan  Machine  Learning  yang  memiliki  lebih  dari  6000 dataset yang  dapat  diunduh dalam  format  CSV  [11].  Oleh  karena  itu  berdasarkan  uraian  diatas  maka  penelitian  ini  akan menggunakan  model  generatif  RNN  dan  arsitektur  LSTM  dengan  platform Kaggle untuk merancang  lirik  lagu  baru  campursari  berdasarkan  lirik-lirik  lagu  campursari  yang  sudah  ada sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dirancang dengan metode sebagai gambar 1 berikut ini:
3690 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Diagram Blok Metode Perancangan
Berikut uraian dari tahapan-tahapannya  metode perancangan sistemnya yaitu:

## 2.1. Pengumpulan Lirik-lirik lagu
Data  dikumpulkan  secara  manual  dengan  mengambil  berbagai  lirik  lagu  campursari sebanyak 56 lirik lagu sebagai data testing seperti contoh pada gambar 2 sebuah lirik lagu yang berjudul Ambyar.
Pengumpulan file lirik lagu Cleansing data file generate teks menggunakan algoritma LSTM Analisa dan evaluasi hasil Clustering
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3691
2.2. Cleansing Data File
Untuk  memudahkan  pengolahan  datanya  dilakukan  proses case  folding,  tokenizing ,  dan stopword  removal untuk  menghasilkan  data  set  yang  disimpan  dalam  format  excell  dengan nama  didikempot.csv.  Proses  yang  dilakukan  yaitu  pembersihan  data  dengan  cara  proses mendeteksi  dan  memperbaiki  (atau  menghapus)  data  set  yang  salah,  rusak,  tidak  akurat,  tidak lengkap dan salah format seperti : tag html, tanda baca, karakter selain huruf . Sebagai  contoh pada tabel 1 tentang lirik lagu  campursari yang berjudul Ambyar .
Tabel 1. Cluster lirik lagu Ambyar line  track_title lyric 1 ambyar Wis kebacut ambyar remuk sing ning ati 2 ambyar Opo ngene iki sing jenenge korban janji 3 ambyar Wis ambyar aku kudu kepiye 4 ambyar Metu ngendi supoyo ketemu kowe 5 ambyar Wis kebacut ambyar tresnaku kesasar 6 ambyar Seneng karo kowe selak nggonku milih pacar 7 ambyar Wis ambyar loro sing tak rasakke 8 ambyar Kowe lunggo ninggalke aku ning kene 9 ambyar Wis kebacut ambyar, ambyar koyo ngene 10 ambyar Manise janjimu jebule mung ono lambe 11 ambyar Wis kebacut ambyar, ambyar koyo ngene 12 ambyar Ning opo kowe tego nyekso aku koyo ngene 13 ambyar Sopo sing ra gelo 14 ambyar Yen digawe kuciwo 15 ambyar Ambyar 16 ambyar Wis kebacut ambyar tresnaku kesasar 17 ambyar Seneng karo kowe selak nggonku milih pacar 18 ambyar Wis ambyar loro sing tak rasakke 19 ambyar Kowe lunggo ninggalke aku ningkene 20 ambyar Wis kebacut ambyar, ambyar koyo ngene 21 ambyar Manise janjimu jebule mung ono lambe 22 ambyar Wis kebacut ambyar, ambyar koyo ngene 23 ambyar Ning opo kowe tego nyekso aku koyo ngene 24 ambyar Sopo sing ra gelo 25 ambyar Yen digawe kuciwo 26 ambyar Ambyar
2.3. Clustering
Selanjutnya dataset tersebut dilakukan clustering dengan cara masuk ke platform Kaggle seperti pada gambar 3 berikut ini.
3692 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Platform Kaggle Untuk Clustering Lagu Campur Sari
Setelah  masuk  dalam  platform Kaggle maka  dilakukan  uji  coba  dengan  cara  membuat perintah  dengan  library Pandas untuk  membaca  didikempot.csv  sebagai dataset -nya  yang ditunjukkan  pada  gambar  4.    Untuk  selanjutnya  p erintah  d alam a plikasi  ini direalisasikan dengan serangkaian unit program berbentuk CLI ( Command Line Interface ).
Gambar 4. Library Pandas
Langkah  berikutnya  berdasarkan  data  mentah  sebanyak  56  lagu  kemudian  dilakukan clustering dengan K means sebagai top of terms perintah program seperti terlihat pada gambar  5 berikut ini.
Gambar 5. Top Terms Per Cluster
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3693
2.4. Generate Teks
Setelah proses clustering dilakukan maka tahap selanjutnya membangun arsitektur Neural Network pada LSTM berdasarkan library Keras dengan perintah:
Gambar 6. Perintah library Keras Untuk Membangun Arsitektur LSTM
Hasil  dari  perintah  diatas  digunakan  untuk  mengimport  LSTM  sehingga  dihasilkan Model Sequential berupa tabel seperti terlihat pada gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7. Model Sequential LSTM
Agar  sistem  dapat  menghasilkan  lirik  lagu  sesuai  yang  diinginkan  maka perlu generate per  baris  lirik  dari  lagu  sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma  LSTM tersebut. Untuk itu dilakukan pemrosesan / eksekusi untuk membangun model LSTM dengan jumlah epochs sebanyak 100 kali seperti gambar berikut ini:
3694 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 8. Uji coba epochs
Secara  keseluruhan  dalam  tahap Generate  Teks ini  terdapat  tiga  bagian  utama  yaitu mencari  lagu  yang  memiliki  lirik  lagu  mirip  dengan  teks  yang  ditampilkan,  memisahkan  lirik yang  diambil  menjadi  per  baris,  menampilkan  lirik  lanjutan  setelah  teks  yang  ditampilkan sebelumnya.

## 2.4. Analisa dan Evaluasi Hasil
Kemudian program untuk penghitungan frekuensi kata ( Term Frekequency ) dari sejumlah 54 syair lagu campur sari tersebut yang dapat dilihat pada gambar 9 berikut ini.
Gambar 9. Perintah untuk frekuensi kata
Dilanjutkan dengan progam untuk mencari kata-kata yang sering muncul dari sejumlah syair lagu campur sari tersebut dengan batasan 20 kata teratas.  Perintahnya dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3695
Gambar 10. Perintah Untuk Mencari 20 Kata Teratas
Dari hasil penghitungan tersebut maka akan dihasilkan Words Cloud tentang kata-kata yang paling sering muncul yaitu 20 kata yang meliputi:
Gambar 11. Word Cloud 20 kata teratas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  frekuensi  kata  ( Term Frekequency )  maka  kata  yang  paling  sering  muncul yaitu kata “ Aku ” seperti yang ditunjukkan pada gambar 12 dibawah ini.
3696 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933
Gambar 12. Histogram Term Frekequency
Mengacu  gambar  Histogram  di  atas  maka  banyaknya  jumlah  kata  “ Aku ”  menunjukkan bahwa  syair  lagu  campur  sari  tersebut  seolah-olah  menggambarkan  pada  orientasi  cerita pengalaman  yang  ingin  disampaikan  oleh  penyanyinya.  Selain  itu  kata  “ Aku ”  merupakan  kata ganti  orang  pertama  tunggal  yang  menunjukkan  status egaliter atau  minimal  setingkat  dengan lawan bicara yang biasa digunakan dalam komunikasi searah seperti puisi, lagu dan lainnya. Hal ini akan berbeda apabila kata 'aku' sebagai kata ganti orang pertama tunggal diganti dengan kata lain seperti kata “kulo” atau kata “dalem” yang  menunjukkan status yang tinggi rendah dalam masyarakat. Oleh karena disebabkan minimal setingkat dengan lawan bicara tersebut maka tidak heran kalau syair lagu campur sari yang dinyanyikan alm. Didi Kempot terlihat lebih santai dan akrab sehingga bisa diterima oleh masyarakat.
Selanjutnya  apabila  diurutkan  berdasarkan  urutan  kata-kata  yang  paling  sering  muncul sampai dengan urutan kata yang hanya muncul cuma 1 kali maka bisa ditunjukkan pada gambar 13 berikut ini.
Gambar 13. Urutan Kata-kata yang Sering Muncul pada Term Frekequency
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933 3697
Dari gambar di atas maka terlihat kata yang sering keluar yaitu kata “ aku ” sebanyak 96 kata yang diikuti kata “ sing ” (64 kata), kata “ kowe ” (52) dan seterusnya. Dalam hal ini apabila 3 kata  yang  muncul  pertama  tersebut  digabung  akan  menjadi  kalimat  “ Aku  Sing  Kowe.... “  yang dapat  diterjemahkan  sebagai  “Aku  Yang  Kamu....”.  Selanjutnya  apabila  ditambahkan  kata berikutnya berdasarkan urutannya yaitu 4 kata berikutnya: kata “ tak ” (44 kata), kata “ wis ” (41 kata), kata “ ora ” (40 kata), kata “ ra ” (36 kata) yang kesemuanya secara eklplisit mengacu pada arti  awalan  “kata  keterangan”.  Oleh  karena  itu  berdasarkan  urutan  kata-kata  tersebut  apabila ditarik  polanya  maka  akan  muncul  syair  lagu  yang  menyiratkan  bahwa  “Aku”  menerima  apa “Yang“ dilakukan oleh “Kamu”.
Disisi  lain  Almarhum  Didi    Kempot    sering    dijuluki    sebagai Lord  of  Broken  Heart mengingat   lagu-lagu   yang   diciptakan   maupun   dinyanyikan  sebagian   besar bernada patah hati.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  pendapat  tersebut  dimana  dibuktikan  dari  beberapa cluster ( K  means  using  TFIDF )  yang  telah  dibuat  maka  rata-rata  menunjukkan  syair  lagu  yang bernada hidup  susah  karena  masalah  asmara.  Sebagai contoh hasil  cluster dengan top of terms sebanyak 20 kata tampak terlihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Top of terms Dalam Masing-masing Cluster Cluster 0: tak Cluster 1: aku Cluster 2:sing Cluster 3: nglarani Cluster 4: wong kowe kowe ra uripku koyo ora pingin dadi atiku ngene wis tansah opo kesetrum sing neng ning tak khayangan ambyar karo nyawan nganti ketiga wis ati sliramu lungane ketiban ra sliramu neng wis ketemu kebacut iki ngerti suwe ketara klepek atiku opo sopo ketaman liyo wengi kangen ning kesiram ora mung iki ing yèn ono tresnaku eling janjine kingkong seprene yen gelo eling kesasar ning rasane tresno ono kertonegoro kang loro karo ati kerso seng opo to lali kerjo ketaman eling sesandingan ngene kerep ilang sopo ngarepe ambyar kepungkur kasmaran lali gawe kembang kepriye tuamu
Untuk  lebih  jelas  maka  dilakukan  pengujian  dengan  melakukan  serangkain  percobaan sebanyak 3 kali. Pada percobaan ke 1 dilakukan generate text dengan 6 cluster dengan panjang kata  masing-masing  11  kata.  Hasil  uji  coba  menggenarate  lirik  lagu  yang  baru  tersebut  maka dihasilkan syair lagu campur sari seperti gambar 14 berikut ini :
3698 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933
Gambar 14. Generate Text 6 Cluster Dengan Panjang 11 Kata
Berdasarkan  percobaan  diatas terlihat  banyak  ketidak  sesuaian arti  kata  antara  kata-kata dalam  setiap  baris  maupun  keterkaitan  masing–masing  baris  yang  satu  dengan  lainnya. Selanjutnya  dilakukan  percobaan  ke  2  dengan generate  text masih  dengan  6 cluster dengan panjang kata masing-masing 6 kata hanya saja perbedaannya pada jumlah kata yaitu 2 kata pada setiap cluster sehingga secara keseluruhan menjadi 7 kata seperti yang terlihat pada gambar 15 berikut ini.
Gambar 15. Generate Text 6 Cluster Dengan Panjang 7 Kata
Dari  percobaan  ke  2  ternyata  masih  ditemui  ketidak  sesuaian  arti  kata  pada  setiap barisnya. Agar dapat diperoleh lirik lagu yang memiliki sedikit kesesuaian arti maka dilanjutkan dengan percobaan ke 3 yang dilakukan penyederhanaan jumlah kata hanya 1 kata setiap cluster- nya  dengan  3  kata  pada  variabel  pada  setiap  barisnya.  Hal  didasarkan  kenyataan  bahwa  pada umumnya  tembang  campur  sari  cenderung  terdiri  dari  3-5  kata  setiap  barisnya.  Sebagai perbandingan  perhatikan  gambar  berikut  ini  dengan  6 cluster dengan  panjang  kata  masing- masing 3 kata seperti yang terlihat pada gambar 16 berikut ini.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3687-3700 E- ISSN 2503-2933
3699
Gambar 16. Generate Text 6 Cluster Dengan Panjang 3 Kata
Apabila  diperhatikan  untaian  syair  pada  gambar  di  atas  maka  arti  dari  terjemahan bebasnya  yaitu  tentang  “...  seseorang  yang  tulus  mencintai  seorang  gadis  dan  berharap  untuk menunggu  kedatangannya  yang  ternyata  gadis  tersebut  mengingkari  janji  sehingga  membuat sakit hati ...”. Oleh karena itu berdasarkan ke 3 percobaan diatas maka perlu juga diperhatikan pentingnya panjang kata dalam setiap baris.

## 4. KESIMPULAN
Almarhum Didi Kempot sering dijuluki sebagai Lord of Broken Heart mengingat lagu- lagu  yang  diciptakan  maupun  dinyanyikan  sebagian  besar  bernada  patah  hati.  Penelitian  ini sejalan  dengan  pendapat  tersebut  dimana  dibuktikan  dari  beberapa cluster ( K  means  using TFIDF )  yang  telah  dibuat  maka  rata-rata  menunjukkan  lirik  lagu  yang  bernada  hidup  susah karena  masalah  asmara.  Berdasarkan  eksplorasi  data    yang  ditunjukkan  dengan  gambar Histogram maka kata yang paling sering muncul pada lirik lagu campur sari alm. Didi Kempot yaitu  kata  “ Aku ”  yang  menunjukkan  status egaliter yang  berkesan  lebih  santai  dan  akrab sehingga  bisa  diterima  oleh  masyarakat.  Selain  itu  berdasarkan  percobaan generate  text 6 cluster sebanyak  3  kali  maka  hasilnya  yaitu  panjang  kata  dalam  setiap  baris  yang  dianjurkan sebanyak  3-4  kata  agar  diperoleh  lirik  lagu  yang  memiliki  sedikit  kesesuaian  arti  setiap barisnya.  Hasil  akhir  capaian  dalam  penelitian  ini  yaitu  dibangunnya  sistem  cerdas  yang bertindak  sebagai  artis  digital  yang  dapat  menciptakan  lirik  lagu  campursari  baru  yang memiliki kemiripan dengan lagu campursari buatan manusia.

## 5. SARAN
Sedangkan saran yang dapat disampaikan dalam penelitian ini yaitu :
1. Model  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menciptakan  beberapa  tipe  /  macam jenis lagu berdasarkan lirik lagu-lagu sebelumnya yang sudah ada.
2. Perlu penggunaan algoritma lain untuk membandingkan hasil model generatifnya.
3700 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3687-3700 E-ISSN 2503-2933

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ijinkan  kami  mengucapkan  terimakasih  kepada  Pimpinan  Fakultas  Tehnologi  Informasi dan Industri UNISBANK yang sudah support sarana dan prasarana dalam penelitian serta Editor dan  Reviewer  Jurnal  JATISI  yang  telah  memberikan  review  dan  koreksi  sehingga  artikel  ini dapat terpublikasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Gramedia, 2022, Pengertian Seni Musik: Sejarah, Unsur, Jenis dan Fungsinya (On Line), URL : https://www.gramedia.com/literasi/seni-musik/
[2]   Bayu Satya D.S, 2021, Pendidikan dan Seni Budaya Musik . Andi offset.
[3]   D.  Pariwisata,  2019,  Campursari,  Seni  Musik,  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  DKI Jakarta, URL: http://encyclopedia.jakarta-tourism.go.id/post/campursari--seni- musik?lang=id
[4]   R ahmawati, L.P.,  2017, Eksistensi  Musik  Campursari  karya  Didi  Kempot , Pend.  Seni Musik-S1 , Vol.6, No.1 (2017) Fak. Bahasa dan Seni, UNY,  Yogyakarta.
[5]   Udayana,  Anak  Agung  Gde  Bagus,  2020, “Disrupsi  Teknologi  Digital:  Tumbuh Kembangnya  Industri  Kreatif”, Seminar  Nasional  ENVISI  2020:  Industri  Kreatif , Universitas Ciputra, Jakarta
[6]   Ahmad  Rizani  Saputra,  2018, “Penerapan  Algoritma  Generatif  Sebagai  Sarana  Untuk Menjebatani  Non-Enginerr  User  Dalam  Menggunakan  Additive  Manufacturing  pada Studi Kasus Pembuatan Orthosis”, Fak.. Rekayasa Industri, Univ. TELKOM
[7]   Aditya,  Yanuar.  R,    2018, Menara  Ilmu  Machine  Learning: Recurrent  Neural  Network (RNN) , MIPA UGM. URL: https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/07/01/recurrent-neural-network-rnn/
[8] Lukman Zaman, Surya Sumpeno, Mochamad Hariadi, 2019, Analisis Kinerja LSTM dan GRU Sebagai Model Generatif untuk Tari Remo, JNTETI , Vol. 8, No. 2, Mei 2019
[9] Witak, D.D., dkk, 2020, Analisis Data Science pada Struktur Data kepadatan Penduduk Kota  Malang, KURAWAL  Jurnal  Teknologi,  Informasi  dan  Industri, Vol.  3  No.  2 Oktober 2020
[10]    Purwono,  2022, Belajar  Data  Science  Dengan  Kaggle  Dilengkapi  Dengan  Praktikum Latihan Data Science Untuk Pemula , UHB Press, [ On Line ]. URL : https://www.researchgate.net/publication/362058470
[11]   Kaggle,  2019, Kaggle, [ On  Line ].URL  :  https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease- uci.