Wairata, C.R., Swedia, E.R. and Cahyanti, M. (2021) “Pengklasifikasian Genre Musik Indonesia
Menggunakan Convolutional Neural Network”, Sebatik, 25(1).
Submitted:  2021/04/13 Accepted:  2021/05/21 Published:  2021/06/01

## PENGKLASIFIKASIAN GENRE MUSIK INDONESIA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Carl Ray Wairata 1) , Ericks Rachmat Swedia 2) dan Margi Cahyanti 3)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3 Jl. Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : cray@student.gunadarma.ac.id 1) , erick_rs@staff.gunadarma.ac.id 2) , margi@staff.gunadarma.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pada zaman sekarang sudah terdapat banyak sekali teknologi Artificial Intelligence . Artificial Intelligence sendiri memiliki beberapa  sub  bab,  salah  satunya  adalah Machine  Learning dan Deep  Learning merupakan  salah  sub  bab  dari Machine Learning itu  sendiri. Convolutional  Neural  network (CNN)  adalah  salah  satu  jenis neural  network yang  biasa  digunakan pada  data  gambar.  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan genre musik  dengan  cara  mengonversi data  pada  lagu  menjadi  sebuah  gambar  yang  kita  sebut  spektogram.  Pada  penelitian  akan  mengimplementasikan  CNN dalam  mengategorikan  3 genre musik  di  Indonesia  yakni;  dangdut, Jazz dan Pop .  Pada  penelitian  ini  terdapat  100  lagu untuk masing-masing genre sebagai data setnya. Tujuan dari penelitian ini sendiri adalah mengoptimalkan tingkat akurasi dalam  pengategorian genre musik  menggunakan  model  CNN.  Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  didapatkan bahwa penggunaan 35 epoch memiliki tingkat akurasi yang optimal yakni; tingkat akurasi tes sebesar 81,33% dan tingkat akurasi validasi sebesar 100%. Implementasi ini diharapkan dapat menentukan kategori dalam musik.
Kata Kunci: Convolutional Neural network, Deep Learning, Lagu, Musik

## 1. PENDAHULUAN
Musik  dikenal  sejak  kehadiran  manusia  modern Homo  sapiens yakni  sekitar  180.000  hingga  100.000 tahun  yang  lalu.  Tidak  ada  yang  tahu  kapan  manusia mulai  mengenal  seni  dan  musik  (Mahganna,  2020). Musik merupakan bunyi yang diterima oleh individu dan berbeda-beda  berdasarkan  sejarah,  lokasi,  budaya  dan selera  individu.  Definisi  sejati  tentang  musik  juga bermacam-macam  di  antaranya  bahwa  musik  adalah bunyi/kesan terhadap sesuatu yang ditangkap oleh indera pendengar,  musik  adalah  suatu  karya  seni  dengan segenap  unsur  pokok  dan  pendukungnya,  dan  musik adalah  segala  bunyi  yang  dihasilkan  secara  sengaja  oleh seseorang  atau  oleh  kelompok  individu  yang  disajikan sebagai  musik.  Dari  beberapa  definisi  tersebut,  maka musik  merupakan segala bunyi  yang dihasilkan  manusia secara  sengaja  yang  disajikan  sebagai  musik  (Ardipal, 2020).
Deep  Learning merupakan  cabang  ilmu Machine Learning berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  bisa dikatakan  sebagai  perkembangan  dari  JST.  (Jaringan Saraf  Tiruan)  terdiri  dari  berbagai layer dan  beberapa neuron  pada  masing-masing layer .  Kedua  hal  tersebut tidak  dapat  ditentukan  menggunakan  aturan  yang  pasti dan berlaku berbeda-beda pada data yang digunakan.
Dalam Deep  Learning ,  sebuah  komputer  belajar mengklasifikasi secara langsung dari  gambar atau suara. Metode Deep  Learning menggunakan  CPU  dan  RAM dalam  proses  komputasi,  dan  juga  memanfaatkan  GPU
sehingga  proses  komputasi  data  yang  besar  dapat berlangsung lebih cepat.
Convolutional  Neural  network (CNN)  adalah  salah satu  jenis neural  network yang  biasa  digunakan  pada data  gambar  atau  citra.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan  untuk  mengklasifikasikan genre musik dengan cara mengonversi data pada lagu menjadi sebuah suara  yang  kita  sebut  spektogram  (Lina,  2019).  CNN dapat  belajar  langsung  dari  citra  sehingga  mengurangi beban  dari  pemrograman.  CNN  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural  network karena  dalamnya  tingkat  jaringan dan  banyak  diimplementasikan  dalam  data  citra.  CNN memiliki  dua  metode;  yakni  klasifikasi  menggunakan feed forward dan tahap pembelajaran menggunakan back propagation .  Cara  kerja  CNN  memiliki  kesamaan  pada MLP,  namun  dalam  CNN  setiap neuron ditampilkan dalam bentuk dua dimensi (Triwijoyo, 2019).
Pada  penelitian  lain  yang  berjudul  “Klasifikasi Genre Lagu dengan Fitur Akustik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ”  bertujuan  untuk  mengukur kedekatan  dua  buah  lagu  akan  digunakan  persamaan normalized cross correlation (NCC) yang menggantikan persamaan  penghitungan  jarak  pada  metode  K-NN. Penelitian  ini  menggunakan  5 genre lagu  yaitu Electronic , Rock , Jazz , Pop dan Hip Hop ,  di  mana masing-masing genre- nya  memiliki  100  lagu.  Dari  100 lagu  tersebut  70  lagu  akan  digunakan  sebagai  data  latih dan  30  lagu  sebagai  data  uji.  Penelitian  ini  dilakukan pengujian  terhadap  3 Genre lagu  yaitu Pop , Jazz dan Dance .
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Diharapkan dari hasil penelitian ini dapat mengklasifikasikan genre musik  dengan  menggunakan persamaan normalized  cross  correlation (NCC)  yang menggantikan  persamaan  penghitungan  jarak  pada metode  K-NN  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti sebelumnya seperti Nugraha, Atmaja,
Ramatryana  dengan  judul  " Simulasi  Dan  Analisis Klasifikasi  Genre  Musik  Berbasis  Fft  Dan  K-nearest Neighbo r"  dan  Rahmawati,  Magdalena,  Ramatryana dengan  judul  " Perbandingan  dan  analisis  k-nearest neighbor  dan  linear  discriminant  analysis  untuk klasifikasi genre musik “.

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah membandingkan  model  CNN  dengan  metode  dari  2 penelitian  sebelumnya  dan  mengetahui  cara  untuk mengoptimalkan tingkat akurasi baik pada proses latihan maupun validasi.
Pada  penelitian  ini  peneliti  mengimplementasikan model Convolutional
Neural network
dalam pengklasifikasian  3 genre musik  di  Indonesia  yakni; dangdut, Jazz dan Pop .  Data set yang  digunakan berjumlah  300  lagu  di  mana  1 genre- nya  mempunyai masing-masing  100  data  lagu.  Pada  proses  latihan, terdapat  90  data  digunakan  untuk  data  latihan  dan  10 data  yang  akan  digunakan  untuk  data  tes.  Pada  proses validasi  80  data  digunakan  untuk  data  latihan  dan terdapat 20 data akan digunakan untuk memvalidasi data. Berdasarkan  dari  penelitian  ini  menghasilkan  nilai akurasi  tes  dan  nilai  akurasi  validasi  dan output yang dihasilkan diharapkan dapat sesuai dengan kebutuhan.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  menjelaskan  bahan-bahan  dan metode apa yang akan digunakan dalam penelitian ini, di antaranya :

## 3.1 Musik
Musik  dikenal  sejak  kehadiran  manusia  modern Homo  sapiens  yakni  sekitar  180.000  hingga  100.000 tahun  yang  lalu.  Tidak  ada  yang  tahu  kapan  manusia mulai  mengenal  seni  dan  musik  (Mahganna,  2020). Musik merupakan bunyi yang diterima oleh individu dan berbeda-beda  berdasarkan  sejarah,  lokasi,  budaya  dan selera  individu.  Definisi  sejati  tentang  musik  juga bermacam-macam  di  antaranya  bahwa  musik  adalah bunyi/kesan terhadap sesuatu yang ditangkap oleh indera pendengar,  musik  adalah  suatu  karya  seni  dengan segenap  unsur  pokok  dan  pendukungnya,  dan  musik adalah  segala  bunyi  yang  dihasilkan  secara  sengaja  oleh seseorang  atau  oleh  kelompok  individu  yang  disajikan sebagai  musik.  Dari  beberapa  definisi  tersebut,  maka musik  merupakan segala bunyi  yang dihasilkan  manusia secara  sengaja  yang  disajikan  sebagai  musik  (Ardipal, 2020).

## 3.2 Deep Learning
Pemelajaran dalam (bahasa Inggris : Deep Learning ) atau sering dikenal dengan istilah pemelajaran struktural mendalam  (bahasa Inggris :  deep structured  learning ) atau  pemelajaran  hierarki  (bahasa Inggris : hierarchical learning ) adalah salah satu cabang dari ilmu pemelajaran mesin  (bahasa Inggris : Machine  Learning )  yang  terdiri algoritme  pemodelan  abstraksi  tingkat  tinggi  pada  data menggunakan  sekumpulan  fungsi  transformasi  non- linear  yang  ditata  berlapis-lapis  dan  mendalam (Haixiang, 2017).
Deep  Learning merupakan  cabang  ilmu Machine Learning berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  bisa dikatakan  sebagai  perkembangan  dari  JST.  Dalam Deep Learning ,  sebuah  komputer  belajar  mengklasifikasi secara  langsung  dari  gambar  atau  suara. Convolutional Neural  network (CNN/ConvNet)  (Sena,  2017)  adalah salah  satu  algoritma Deep  Learning yang  merupakan pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MPL) (Azizah,  2018)  yang  dirancang  untuk  mengolah  data dalam bentuk dua dimensi,  misalnya  gambar atau  suara. CNN  dapat  belajar  langsung  dari  citra  sehingga mengurangi  beban  dari  pemrograman.  Metode Deep Learning menggunakan  CPU  dan  RAM  dalam  proses komputasi,  dan  juga  memanfaatkan  GPU  sehingga proses  komputasi  data  yang  besar  dapat  berlangsung lebih cepat.
3.3 Supervised Learning
Teknik supervised learning merupakan  teknik  yang bisa  diterapkan  pada  pembelajaran  mesin  yang  bisa menerima  informasi  yang  sudah  ada  pada  data  dengan memberikan  label  tertentu.  Diharapkan  teknik  ini  bisa memberikan  target  terhadap output yang  dilakukan dengan  membandingkan  pengalaman  belajar  di  masa lalu.

## 3.4 Gambaran Umum
Klasifikasi  3 genre lagu  indonesia  menggunakan python  3.8.5  dan  dijalankan  menggunakan  Anaconda Prompt ( miniconda3 ).  Pada  bagian  gambar  1  ini menjelaskan  proses  dari  pengklasifikasian genre lagu menggunakan Deep  Learning dengan  model  CNN. Penelitian  ini  sendiri  terdiri  dari  4  tahap  yaitu: pengumpulan data, MFCC, CNN dan hasil.

## 3.5 Data Lagu
Pada Tahapan ini telah diunduh 300 lagu indonesia, di  mana  300  lagu-lagu  tersebut  terbagi  menjadi  3 kelompok genre yaitu : Dangdut, Pop dan Jazz . Sebelum dilakukan  proses  ekstraksi,  data  format  lagu-lagu tersebut harus dikonversi terlebih dahulu menjadi format . wav .  Hal  ini  dilakukan  agar  python  bisa  membaca  data lagu-lagu tersebut dan melakukan ekstraksi data.
Dari  300  lagu  yang  sudah  diunduh  akan  dibagi menjadi 2 direktori yakni; direktori latih dan direktori tes dengan perbandingan 90% untuk direktori latih dan 10% untuk direktori tes pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Lagu
Genre Jumlah Lagu Latih Tes Dangdut 100 90 10 Jazz 100 90 10 Pop 100 90 10

## 3.6 Mel- Frequency Cepstrum Coefficients
MFCC  adalah  representasi  yang  didefinisikan sebagai  nilai real-ceptrum dari short-time signal  yang berasal  dari  spektrogram  sinyal  suara  (Kasih,  2018). Perbedaan  dari cepstrum adalah  bahwa  pada  MFCC skala  frekuensi  non linier digunakan,  yang  mendekati perilaku sistem pendengaran manusia (Gumelar, 2020).
Spektogram  sendiri  telah  berhasil  mendapatkan berbagai  macam  frekuensi  yang  ada  dalam  sinyal  suara, namun  mengikuti  struktur koklea pada  pendengaran manusia  yang  menangkap  frekuensi  pada  beberapa  titik yang  berbeda  ditemukan  formulasi  yang  mendekati perilaku  sistem  pendengaran  manusia  yang  disebut dengan Skala mel ( mel-scale ) (Nurarinda,  2020).
Skala  mel  pada  dasarnya  adalah  melakukan  filter pada koefisien frekuensi yang didapatkan dari spektogram.  Filter  yang  dilakukan  adalah linier pada frekuensi  1000Hz  dan  logaritmik  pada  frekuensi  di atasnya  (Tomchuk,  2018)  formula  (1)  digunakan  untuk menghitung mel-Frekuensi (Swedia, 2018).

## (    ( ))
Gelombang  suara  dari  lagu  tersebut  akan  dibuat  13 MFCC  agar  dapat  membentuk  matriks.  Dimana  pada sumbu  Y  menyatakan  MFCC-nya  dan  sumbu  X menyatakan  durasi  lagu  yang  ditentukan.  Dari  setiap blok  yang  terbentuk  memiliki  nilai-nilai  koefisien.  Dari gambar III.4 akan terbentuk 13 x 3000 pixel . Nilai 3000 sendiri  ada  setiap  1  Blok  MFCC  memiliki  waktu  yakni 20 ms ,  sehingga  1  detiknya  terdapat  50 pixel . Dikarenakan  lagu  berdurasi  60  detik  sehingga  terdapat 3000 pixel s  yang  dapat  dilihat  pada  2  gambar  (Astuti, 2019).

## Gambar 2. Model MFCC
Dalam  menyimpan  data  menggunakan  modul  Json, data akan disimpan dalam sebuah file. Data dari 300 lagu akan  disimpan  dan  dibagi  menjadi  3  bagian  data  yaitu: Mapping, MFCC dan Label.
3.7 Convolutional Neural network
Convolutional  Neural  network adalah  salah  satu metode Machine  Learning dari  pengembangan Multi Layer Perceptron (MLP) yang didesain untuk  mengolah data  dua  dimensi.  Sebuah perceptron  multilayer (MLP) adalah  kelas  dari feed  forward jaringan  saraf  tiruan (JST).  Istilah  MLP  digunakan  secara  ambigu,  kadang- kadang  secara  longgar  untuk  setiap  JST feed  forward , kadang-kadang  hanya  mengacu  pada  jaringan  yang terdiri  dari  beberapa  lapisan perceptrons (dengan aktivasi  ambang). Perceptron  multilayer terkadang dalam  bahasa  sehari-hari  disebut  sebagai  jaringan  saraf " vanilla ",  terutama  jika  mereka  memiliki  satu  lapisan tersembunyi.  CNN  terbukti  berhasil  mengungguli metode Machine  Learning lainnya  seperti  SVM  pada kasus  klasifikasi  objek  pada  citra.  MLP  terdiri  dari setidaknya  tiga  lapisan  node:  lapisan  masukan  ,lapisan tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran  .  Kecuali node  input, setiap  node  merupakan  neuron  yang  menggunakan fungsi  aktivasi  non linear .  MLP  menggunakan  teknik pembelajaran  yang  diawasi  yang  disebut propagative mundur  untuk  pelatihan.  Beberapa  lapisan  dan  aktivasi non- linier nya  membedakan  MLP  dari perceptron linier itu dapat  membedakan data  yang tidak dapat dipisahkan secara linier (Triwijoyo, 2019).
CNN  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural  network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan  dalam  data  citra.  CNN  memiliki  dua metode; yakni klasifikasi menggunakan feed forward dan tahap  pembelajaran  menggunakan back  propagation . Cara  kerja  CNN  memiliki  kesamaan  pada  MLP,  namun dalam CNN setiap neuron ditampilkan dalam bentuk dua dimensi (Triwijoyo, 2019).
Konsep  CNN  ataupun  kerja  CNN  memiliki kesamaan  pada  MLP,  di  dalam  CNN  setiap  neuron mempresentasikan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  tidak
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
seperti  MLP  yang  setiap  neuron  hanya  berukuran  satu dimensi (Darmanto, 2019) seperti gambar 3.

## Gambar 3. Alur CNN
Pada  CNN,  data  yang  dipropagasikan  pada jaringan adalah  data  dua  dimensi,  sehingga  operasi  linier  dan parameter  bobot  pada  CNN  berbeda. Pada  CNN  operasi linier  menggunakan  konvolusi,  sedangkan  bobot  tidak lagi  satu  dimensi  saja,  namun  berbentuk  empat  dimensi yang  merupakan  kumpulan kernel  konvolusi .  Penelitian ini  dibuat  3  model  CNN,  dimana  pada  convolutional layer 1,  2  dan  3  menggunakan  aktivasi  ReLu.  Setelah proses  CNN  selesai  akan  dilanjutkan  ke hidden  layer (Abdulbar,  2019).  Pada  penelitian  ini  digunakan  64 simpul pada hidden layer . Proses dilanjutkan pada output layer yang berjumlah 3 simpul karena kita mengklasifikasikan  3 genre lagu  (Putra,  2020),  seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Model CNN

## 3.8 Arsitektur Jaringan CNN
JST  (Jaringan  Saraf  Tiruan)  terdiri  dari  berbagai layer dan  beberapa  neuron  pada  masing-masing layer . Kedua  hal  tersebut  tidak  dapat  ditentukan  menggunakan aturan  yang  pasti  dan  berlaku  berbeda-beda  pada  data yang digunakan.
Sebuah jaringan tanpa hidden layer dapat memetakan persamaan linier, sedangkan jaringan dengan satu  atau  dua hidden  layer dapat  memetakan  sebagian besar persamaan pada data yang sederhana. Namun pada data  yang  lebih  kompleks,  MLP  memiliki  kekurangan atau  keterbatasan.  Pada  permasalahan  jumlah hidden layer di  bawah  tiga layer ,  terdapat  pendekatan  untuk menentukan  jumlah  neuron  pada  masing-masing layer untuk mendekati hasil optimal. Penggunaan layer di atas dua pada umumnya tidak direkomendasikan dikarenakan akan  menyebabkan over  fitting serta  kekuatan back propagation
berkurang
secara signifikan. Berkembangnya Deep Learning , ditemukan bahwa untuk mengatasi kekurangan MLP dalam menangani kasus data kompleks,  diperlukan  fungsi  untuk  mentransformasikan data input menjadi bentuk  yang lebih  mudah dimengerti
oleh  MLP.  Hal  tersebut  memicu  berkembangnya Deep Learning di  mana  dalam  satu  model  diberikan  beberapa layer untuk  melakukan  transformasi  data  sebelum  data diolah  menggunakan  metode  klasifikasi.  Hal  tersebut memicu  berkembangnya  model neural  network dengan jumlah layer di  atas  tiga.  Namun  dikarenakan  fungsi layer awal  sebagai  metode  ekstraksi  fitur,  maka  jumlah layer dalam sebuah DNN tidak memiliki aturan universal dan  berlaku  berbeda-beda  tergantung dataset yang digunakan.  Sebuah  CNN  terdiri  dari  beberapa layer .
Berdasarkan  arsitektur  LeNet5,  terdapat  empat  macam layer utama  pada  sebuah  CNN  namun  yang  diterapkan pada  TA  ini  hanya  tiga  macam  lapisan  antara  lain (Nurhikmat, T ,2018) :
1. Convolution Layer
2. Subsampling Layer
3. Fully Connected Layer

## 4. PEMBAHASAN
Tahap  MFCC  adalah  tahap  di  mana  dilakukan ekstraksi data terhadap lagu-lagu yang telah diunduh dan diubah  menjadi  bentuk  numerik  atau  dalam  bentuk matriks  lebih  tepatnya.  Proses  ekstraksi  data  ini menggunakan python dan  beberapa  modul  yang  harus diinstal  terlebih  dahulu  yaitu  :  os, Librosa , Math dan Json . Proses ekstraksi data pada gambar 5.

## Gambar 5. Ekstraksi Data Lagu
Setelah proses ekstraksi data selesai dilakukan maka akan  menghasilkan  Mapping  MFCC  dan  Label  pada gambar  6  di  mana  1  Blok  MFCC  memiliki  waktu  yakni 20 ms .

## Gambar 6. Mapping, MFCC dan Label
Pada  gambar  7.  merupakan  contoh  proses Deep Learning dengan  jumlah epoch sebanyak  15, input data pada indeks 1333 dan targetnya pada indeks 1333. Pada contoh  ini    didapatkan  indeks  yang  seharusnya  didapat adalah  indeks  0  ( Genre Dangdut)  dan  indeks  yang diprediksi  oleh  komputer  adalah  sama  yaitu  0  ( Genre Dangdut) dengan tingkat akurasi sebesar.

## Gambar 7. Proses Deep Learning
Dengan  menggunakan  Mapping,  MFCC  dan  Label barulah  metode  CNN  bisa  dilakukan  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  percobaan  terhadap  10 array data  lagu yang yakni data array pertama sampai dengan kesepuluh dan  pada  setiap  data array tersebut  akan  dilakukan beberapa  kali  percobaan  untuk  melihat  tingkat  akurasi
dan keberhasilan program yang paling efektif berdasarkan  jumlah epoch- nya.  Penelitian  ini  indeks  0 merupakan genre lagu  dangdut,  indeks  1  merupakan genre lagu Jazz dan indeks 2 merupakan genre lagu Pop seperti pada tabel 2 dengan mengujikan beberapa epoch. Tabel 2. Percobaan 10 sampai 35 Epoch Epoch Data Expect Predict Cocok 10 1 2 2 ✓ 2 2 2 ✓ 3 2 1 X 4 2 2 ✓ 5 1 0 X 6 1 2 X 7 2 1 X 8 2 2 ✓ 9 0 0 ✓ 10 1 0 X Akurasi Validasi 50% 20
1 2 2 ✓ 2 1 1 ✓ 3 1 1 ✓ 4 2 2 ✓ 5 0 2 X 6 0 1 X 7 0 0 ✓ 8 0 1 X 9 0 0 ✓ 10 0 0 ✓ Akurasi Validasi 70% 30 1 2 2 ✓ 2 2 2 ✓ 3 1 1 ✓ 4 1 1 ✓ 5 1 1 ✓ 6 1 1 ✓ 7 1 1 ✓ 8 2 2 ✓ 9 2 0 X 10 0 1 X Akurasi Validasi 80% 35 1 2 2 ✓ 2 2 2 ✓ 3 0 0 ✓ 4 2 2 ✓ 5 2 2 ✓ 6 0 0 ✓ 7 1 1 ✓ 8 1 1 ✓ 9 2 2 ✓ 10 2 2 ✓ Akurasi Validasi 100%
Berdasarkan  percobaan  di  atas  dapat  dilihat  dari tingkat  akurasi  validasi  paling  tinggi  pada  array  data pertama sampai dengan kesepuluh jika menggunakan 35
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
epoch .  Nilai  akurasi  validasi  dari  data array di  tabel  2 pertama sampai dengan kesepuluh antara lain, 10 Epoch memiliki nilai akurasi validasi 50%,  20 Epoch memiliki nilai  akurasi  validasi  70%,  30 Epoch memiliki  nilai akurasi  validasi  80%,  40 Epoch memiliki  nilai  akurasi validasi  70%,  dan  35 epoch memiliki  nilai  akurasi validasi 100% (Tabel 6.). Nilai akurasi tes pada epoch 35 sendiri adalah 81.33%. Output dari Tabel penelitian bisa dilihat  contohnya  terdapat  pada  gambar  9,  sedangkan output nilai akurasi tes dapat di lihat pada gambar 10 dan grafik  akurasi  validasi  berdasarkan  jumlah epoch bisa dilihat pada gambar 10.
Gambar 9. Nilai Akurasi Tes
Gambar 10. Grafik Akurasi Validasi
5. KESIMPULAN
Model Convolutional  Neural  network merupakan salah  satu  metode Machine  Learning yang  banyak diimplementasikan  dalam  data  citra.  Untuk  penggunaan CNN dalam data audio , pertama data audio akan diubah menjadi  sebuah  gambar  dengan  koordinat  x  sebagai Amplitudo dari audio itu sendiri, sedangkan  koordinat  y sebagai durasi  waktu dari audio tersebut. Setelah diubah menjadi  gambar  maka  akan  dilakukan  proses Deep Learning menggunakan model CNN.
Setelah  melakukan  percobaan  pada  data  array pertama  sampai  dengan  yang  kesepuluh  menggunakan 35 epoch merupakan  yang  paling  efektif  karena mendapatkan  akurasi  validasi  100%  dan  akurasi  tes sebesar  81.33%.  Jika  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor yang mendapatkan akurasi sebesar 63%, maka metode  CNN  lebih  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang lebih tinggi. Berbeda dengan penelitian berbasis FFT dan Support  Vector  Machine,  model  CNN  mendapatkan tingkat akurasi yang sedikit lebih rendah.

## 6. SARAN
Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  ke  depannya  bisa memperbanyak dataset agar  akurasi  yang  didapatkan lebih baik lagi, dikarenakan pada penelitian ini lagu-lagu yang pada dataset tidak memiliki batas yang jelas antara satu genre dengan genre lainnya.  Selain  itu  diharapkan penelitian  ini  dapat  dikolaborasikan  dengan  penelitian- penelitian  sebelumnya  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  baik  lagi  seperti  menguji  dengan  metode  dari Algoritma deep learning lainnya.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Abdulbar,  H.,  Adikara,  P.  P.,  &  Adinugroho,  S.  2019. Klasifikasi  Genre  Lagu  dengan  Fitur  Akustik Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
Ardipal,  A.  2020.  Pemanfaatan  Perangkat  Teknologi dalam  Pembelajaran  Musik  Berbasis  Tematik sebagai  Peningkatan  Keterampilan  Abad  21  Bagi Guru Sekolah Dasar. Musikolastika: Jurnal Pertunjukan Dan Pendidikan Musik, 2(2), 77-84.
Astuti,  D.  2019.  Aplikasi  Identifikasi  Suara  Hewan
Menggunakan  Metode  Mel-Frequency  Cepstral Coefficients  (MFCC).  Journal  of  Informatics,
Information  System,  Software  Engineering  and Applications (INISTA), 1(2), 26-34
Azizah, L. M., Umayah, S. F., & Fajar, F. 2018. Deteksi
Kecacatan Permukaan Buah Manggis Menggunakan Metode Deep Learning dengan Konvolusi Multi layer . Semesta Teknika, 21(2), 230-236. Darmanto,  H.  (2019).  Pengenalan  Spesies  Ikan Berdasarkan Kontur Otolith Menggunakan Convolutional  Neural  network .  Joined  Journal (Journal of Informatics Education), 2(1), 41-59.
Gumelar,  A.  B.,  Yuniarno,  E.  M.,  Anggraeni,  W., Sugiarto,  I.,  Kristanto,  A.  A.,  &  Purnomo,  M.  H. 2020.  Kombinasi  Fitur  Multispektrum  Hilbert  dan Cochleagram  untuk  Identifikasi  Emosi  Wicara. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi, 9(2), 180-189.
Haixiang,  G.,  Yijing,  L.,  Shang,  J.,  Mingyun,  G.,
Yuanyue, H., & Bing, G. 2017. Learning from class- imbalanced data: Review of methods and
applications.  Expert  Systems  with  Applications,  73, 220-239.
Kasih,  P.  2018.  Voice  Recognition  untuk  Sistem Keamanan  PC  Menggunakan  Metode  MFCC  dan DTW. Generation Journal, Department Of Informastics Engineering, 2(1), 57-68.
Lina,  Qolbiyatul.  2019.  Apa  itu Convolutional  Neural network ?.  https://medium.com/@16611110/apa-itu- convolutional-neural-network-836f70b193a4 (diakses pada tanggal 6 Januari 2021).
Mahganna,  S.  2020.  OLIOREANG:  Entitas  Ritmis  dan Melodi Mandar (Vol. 1). Gerbang Visual.
Nurarinda, T. A. P., Sahertian, J., & Mahdiyah, U. 2020. Rancangan  Sistem  Identifikasi  Jenis  Burung  Kicau Berdasarkan  Suara  Burung  dengan  Mel  Frequency Cepstrum Coefficiens (MFCC). In Seminar Nasional Inovasi  Teknologi  e-ISSN  (Vol.  2549,  No. 7952,  p. 7952).
Nurhikmat, T. 2018. Implementasi Deep Learning Untuk Image  Classification  Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  network (CNN)  Pada  Citra Wayang Golek.
Putra  PN,  C.  S.  2020.  Deteksi  Penyakit  Tanaman  Padi
Dengan Menggunakan Convolutional Neural
network (Doctoral  dissertation,  UPN  Veteran  Jawa Timur).
Sena,  S.  2017.  Pengenalan Deep  Learning Part  7 Convolutional Neural network CNN. https://medium.com/@ samuelsena/pengenalan-
deep- learning -part-7-convolutional-neural-network- cnn-b003b477dc94 (Diakses pada 12 April 2021).
Swedia, E. R., Mutiara, A. B., & Subali, M. 2018. Deep learning  long-short  term  memory  (LSTM)  for Indonesian  speech  digit  recognition  using  LPC  and MFCC  Feature.  In  2018  Third  International Conference  on  Informatics  and  Computing  (ICIC) (pp. 1-5). IEEE.
Triwijoyo,  B.  K.  2019.  Model  Fast  Tansfer  Learning pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Konvolusional  untuk Klasifikasi  Gender  Berdasarkan  Citra  Wajah. MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika dan Rekayasa Komputer, 18(2), 211-221.
Tomchuk,  K.  K.  2018.  Spectral  Masking  in  MFCC Calculation  for  Noisy  Speech.  In  2018  Wave Electronics  and  its  Application  in  Information  and Telecommunication  Systems  (WECONF)  (pp.  1-4). IEEE.