p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom

## Song Search Application Using Fast Fourier Transform Method
Reyvaldo Vincentius Soetiman, Vecky C. Poekoel, Feisy Diane Kambey Dept. of Electrical Engineering, Sam Ratulangi University Manado, Kampus Bahu St., 95115, Indonesia e-mails   :  rsoetiman@gmail.com, vecky.poekoel@unsrat.ac.id, feisykambey@unsrat.ac.id Received: 5 February 2021; revised: 10 Maret 2021; accepted: 12 Maret 2021
Abstract — Songs have become part of everyday life, which can be  accessed  through  various  media  such  as  radio,  television,  CD players,  and  smartphone  multimedia  applications.  Often  when  we want  to  listen  to  a  certain  song  we  forget  the  song  title  but  just remember the hum or the strains. To overcome this, this application was created with the aim of being able to search for songs by using only  hums  or  strains.  This  application  is  made  using  the  "Fast Fourier  Transform"  method  which  can  convert  the  sound  signal from  the  time  and  space  domain  to  the  frequency  domain  where comparisons  can  be  made  to  get  a  match.  The  conclusion  of  this study can see how accurate the song search is using hum or strains.
Keywords – Fast Fourier Transform ; Hum; Searching; Song.
Abstrak —  Lagu  sudah  menjadi  bagian  dalam  kehidupan sehari-hari,  yang  dapat  diakses  melalui  berbagai  media  seperti radio,  televisi,  CD  player,  maupun  aplikasi  multimedia smartphone.  Sering  saat  ingin  mendengarkan  lagu  tertentu  kita melupakan  judul  lagu  namun  mengingat  senandung  atau alunannya  saja.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dibuat aplikasi  ini  dengan  tujuan  dapat  mencari  lagu  dengan menggunakan  senandung  atau  alunan  saja.  Aplikasi  ini  dibuat menggunakan  metode  ” Fast  Fourier  Transform ”  yang  dapat mengubah  sinyal  suara  dari  domain  waktu  dan  ruang  menjadi domain  frekuensi  yang  dapat  dilakukan  perbandingan  untuk mendapatkan  kecocokan.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  dapat melihat seberapa akurat pencarian lagu menggunakan senandung atau alunan.
Kata  Kunci:  Alunan; Fast  Fourier  Transform ;  Lagu; Pencarian;

## I. P ENDAHULUAN
Lagu adalah kumpulan kata-kata yang dirangkai indah yang dinyanyikan  dengan  iringan  musik  yang  dibuat  berdasarkan komposisi  yang  memiliki  ritme  dan  tempo  sehingga pendengarnya dapat terbawa suasana. Menurut lagu Jean-Marie Bretagneadalah  kesusastraan  yang  sangat  istimewa,  karena tempo  lagu  menunjukkan  setiap  kedalaman  makna.  Lirik lagunya manis, sehingga bisa membuat orang merasa melayang, terpeleset, ringan dan naif.
Lagu  sudah  menjadi  bagian  dalam  kehidupan  sehari-hari dan  kita  dapat  mengaksesnya  dengan  cukup  mudah  seperti mendengar secara langsung dari seseorang, melalui radio, siaran televisi,  melalui  aplikasi smartphone .  Kita  juga  memiliki beberapa  lagu  favorit  untuk  didengar  dan  dinikmati  yang biasanya disimpan yang biasanya disimpan dalam suatu playlist lagu. Biasanya dalam mencari lagu untuk  didengarkan lagi kita melupakan  judul  dan  lirk  lagu  tersebut  tapi  hanya  mengingat
senandungnya / alunannya saja.
Dengan  mengetahui  metode Fast  Fourier  Transform merupakan  suatu  metode  yang  dapat  mengubah  suara  ke domain frekuensi, kita dapat melihat pembagian wilayah suara berdasarkan  sumber  suara,  sensasi  ruang  resonansi,  bentuk, warna,  timbre  suara,  dan  tinggi  rendahnya  nada  yang dihasilkan. Dengan melihat tinggi rendahnya suatu frekuensi dari  nada  kita  bisa  mebandingkan  suara  dari  irama  dengan suara dari lagu untuk mencapai kemiripan.
Dengan  penjelasan  di  atas  penulis  berharap  dapat membuat suatu aplikasi pencarian lagu menggunakan metode Fast  Fourier  Transform dan  melihat  seberapa  akuratnya metode yang diimplementasikan.

## A. Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan Muhathir, Rizki Mulione dan Susilawati,  2019  dengan  Analisaa Fast  Fourier  Transform untuk pengenalan voice register untuk memperoleh kecocokan dua  suara.  Penelitian  ini  mendapatkan  bahwa Fast  Fourier Transform belum  berkerja  secara  maksimal  dalam  proses klasifikasi  dan  diperlukannya  penambahan  fitur  seperti  low dan high pass filter [1].
Penelitian yang dilakukan Amiya Kumar Tripathy, Neha Chhatre, Namrata Surendranath dan Manpreet Kalsi, dengan judul  penelitian Query  by  Humming .  Penelitian  ini menjelaskan  proses  yang  akan  dilalui  untuk  mencari kemiripan  suatu  audio  hanya  dengan  bersenandung  saja. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil yang didapat dari mencari kemiripan bergantung pada nada yang disenandungkan[2].
Penelitian yang dilakukan Chamidy Totok, 2016, dengan judul penelitian. Metode Mel Frequency Cepstral Coeffisients (MFCC)  Pada  klasifikasi Hidden  Markov  Model (HMM) Untuk  Kata  Arabic  pada  Penutur  Indonesia  menjelaskan bagaimana proses Mel Frequency Cepstral Coeffisients dalam pencarian suatu kemiripan data pada hal ini yaitu untuk kata Arabic pada penutur Indonesia dan apa saja hal-hal yang harus diperhatikan  saat  memakai  metode  ini.  Kesimpulan  pada peneltian  ini  bahwa  penggunaan  metode Mel  Frequency Cepstral  Coeffisients dalam  pencarian  kemiripan  data  dapat dilakukan  pada  kasus  ini  memperoleh  akurasi  sebesar 83,1%[3].
Penelitian  yang  dilakukan  Ferbriliyan  Samopa,  dengan judul  penelitian  Penerapan Eucliden  Distance pada
Pencocokan Pola untuk Konversi Citra ke Teks. Penelitian ini Pada  peneltian  ini  dilihat  bagaimana Eucliden  Distance dipakai  sebagai  hal  penentu  dalam  pencarian  sebuah  pola kemiripan pada suatu citra[4].

## B. Lagu
Lagu  adalah  komposisi  artistik  dari  nada  atau  bunyi urutan, kombinasi, dan hubungan temporal (biasanya dengan instrumen), menghasilkan komposisi musik dengan kesatuan dan  kontinuitas  (termasuk  ritme).  Juga  berbagai  nada  dan bunyi  ritmis  disebut  lagu.  Lagu  bisa  dinyanyikan  solo, duet, trio,  atau  koir.  Kata-kata  dalam  lagu  biasanya  berupa  puisi ritmis,  namun  ada  pula  yang  religius  atau  puisi  bebas.  Lagu dapat dikategorikan ke dalam jenis yang berbeda, tergantung pada ukuran yang digunakan. Seiring waktu dan musik dunia berkembang,  orang-orang  semakin  kreatif  dalam  pembuatan lagu mereka. Saat ini, lagu berubah dari segi lirik dan musik. Tidak  hanya  liriknya  saja  yang  berubah,  namun  musik  yang mengiringi lagu tersebut juga ikut berubah. Akibat perubahan itu  terjadilah  percampuran  genre  musik,  yang  akhirnya diintegrasikan ke dalam lagu tersebut. Persilangan genre yang biasa kita dengar adalah pop rock, pop electro, country pop , atau pop folk [5].

## C. Integrated Development Environment
IDE  adalah  singkatan  dari Integrated  Development Environment .  IDE  adalah  program  komputer  sebagai lingkungan  pengembangan  aplikasi,  atau  program  komputer dengan beberapa fungsi yang diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak. Tujuan dari IDE adalah menyediakan semua utilitas  yang  diperlukan  untuk  membangun  perangkat  lunak. Batasan antara IDE dan pengembangan perangkat lunak tidak didefinisikan dengan baik, contohnya terkadang sistem kontrol sebuah versi pengembangan mensimplifikasi dalam pembentukan User Interface dan kadang juga tidak[6].

## D. Python IDLE
Python  IDLE  adalah software yang  digunakan  untuk menulis program dan menjalankan program python yang telah di  tulis.  Ini  berjalan  pada  Windows,  Mac  OS,  dan  Linux. Software Arduino IDE terdiri dari:
1) Text  editor  program  berfungsi  untuk  menulis  dan mengedit  program  dalam  bahasa  processing  dan  daftar program pada Python IDLE.
2) Compiler digunakan untuk mengubah bahasa processing yaitu  kode  program  ke  dalam  satuan  kode  biner  karena kode biner adalah bahasa program yang dapat dipahami oleh komputer.

## E. Flask
Flask  adalah  kerangka  kerja  web  mikro  yang  ditulis dengan Python. Flask diklasifikasikan sebagai microframework karena  tidak memerlukan  alat  atau  pustaka  tertentu dan  tidak memiliki  lapisan  abstraksi database ,  validasi  formulir,  atau komponen lain di mana pustaka pihak ketiga yang sudah ada untuk  menyediakan  fungsi  umum.  Bagaimanapun,  Flask
mendukung  ekstensi  yang  dapat  menambahkan  fitur  aplikasi seolah-olah  mereka  diimplementasikan  di  Flask  itu  sendiri. Ada  ekstensi  untuk  pembuat  peta  relasional  objek,  validasi formulir, penanganan unggahan, berbagai teknologi otentikasi terbuka, dan beberapa alat terkait kerangka kerja umum[7].
Flask  didasarkan  pada  Werkzeug  dan  Jinja2.  Keduanya adalah proyek Pocoo yang dibuat ketika Ronacher dan Georg Brandl sedang membangun sebuah sistem papan buletin yang ditulis  dengan  Python.  Pada  pertengahan  2016,  Flask  adalah versi  framework  aplikasi  web  Python  paling  populer  dari GitHub.

## F. Xampp
Aplikasi server XAMPP  adalah  aplikasi  paket  perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membuat layanan informasi melalui jaringan intranet maupun internet. XAMPP merupakan salah  satu software open  source  (OSS)  yang  paling  banyak digunakan  oleh  pengembang  dalam  menciptakan  layanan informasi.[8]
Arti dari XAMPP itu sendiri adalah sebagai berikut : X:  adalah dapat dioperasikan denga  berbagai platform  sistem operasi seperti Windows,Linux, maupun Mac OS.
A:  Apache digunakan sebagai aplikasi server web . M: MySQL digunakan sebagai aplikasi database server P: PHP, karena  aplikasi  ini  digunakan  sebagai  aplikasi  pemrograman ServerSide Scripting .
P:  adalah  Perl,  karena  aplikasi  ini  digunakan  sebagai  utilitas pemrograman script .

## G. MySQL
MySQL adalah salah satu software database open source terpopuler  di  dunia.  Dengan  keandalan,  kecepatan,  dan kemudahan  penggunaan,  MySQL  merupakan  sebuah  pilihan terbaik bagi banyak pengembang perangkat lunak dan aplikasi di  platform  web  dan  desktop.  Pengguna  MySQL  tidak  hanya dilakukan individu dan bisnis kecil, tetapi beberapa perusahaan besar seperti Alcatel-Lucent, Google, Youtube, Wordpress dan Facebook  juga  merupakan  menggunakan  MySQL.  MySQL dikembangkan  oleh  Swedia  yakni,  diciptakan  oleh  David Axmark,  Allan  Larsson  dan  Michael  "Monty"  Widenius. Mereka mengembangkan MySQL sejak 1980-an[9].

## H. Query by Humming
Query  by  humming adalah  konsep  interaksi  di  mana identitas lagu harus diungkapkan dengan cepat dan teratur dari suara yang dinyanyikan menggunakan database besar melodi yang  diketahui.  Singkatnya,  sistem  ini  mencoba  mendeteksi titinada dalam melodi yang dinyanyikan dan membandingkannya dengan representasi simbolis dari melodi yang  dikenal.  Melodi  yang  mirip  dengan  nada  yang dinyanyikan  diambil  kembali.  Perkiraan  pencocokan  pola dalam proses perbandingan melodi mengkompensasi kesalahan dalam  melodi  yang  dinyanyikan  dengan  menggunakan pemrograman dinamis klasik. Metode penyaringan digunakan untuk  menyimpan  komputasi  dalam  pemrograman  dinamis.
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Meskipun  sejumlah  besar  proyek  penelitian  telah  membahas pencarian informasi musik selama tiga dekade terakhir, bidang ini  masih  sangat  belum  matang.  Beberapa  dari  proyek  ini melibatkan musik yang kompleks (polifonik); metode evaluasi berada  pada  tahap  perkembangan  yang  sangat  primitif;  tidak ada  proyek  yang  menangani masalah  database  berskala  besar secara  realistis.  Banyak  masalah  yang  akan  dihadapi  karena sifat  musik  itu  sendiri.  Diantaranya  adalah  masalah  dalam persepsi manusia dan kognisi musik, terutama yang berkaitan dengan  pengenalan  frase  musik.  Pencarian  di  lapangan  (atau kontur lapangan) kemungkinan akan memuaskan untuk semua tujuan.  Asumsi  ini  mungkin  memang  benar  untuk  sebagian besar musik monofonik (satu suara), tetapi tidak cukup untuk musik polifonik (multi suara). Bahkan dalam kasus monofonik dapat  menyebabkan  hasil  yang  menyesatkan. Query  by humming (QBH)  adalah  sistem  pencarian  musik  yang merupakan cabang dari sistem klasifikasi asli dari judul, artis, komposer,  dan  genre.  Sistem  ini  melibatkan  pengambilan melodi  yang  disenandungkan  pengguna  (program  masukan) dan  membandingkannya  dengan  database  yang  ada.  Sistem kemudian  mengembalikan  daftar  musik  yang  paling  dekat dengan  kueri  masukan.  Konsep  interaksi query dengan bersenandung  memungkinkan  untuk  mengambil  lagu  ketika pengguna  merenungkan  lagu  yang  menarik  tanpa  dapat memberi  nama  lagu  tersebut.  Ini  memungkinkan  pengguna untuk  menyanyikan  bagian  melodi  apa  pun  dari  sebuah  lagu, sementara sistem mencari lagu yang berisi melodi itu dengan cepat dan teratur.[10]

## I. Fast Fourier Transform
Transformasi Fourier cepat (FFT) adalah sebuah algoritma yang  menghitung  transformasi  Fourier  diskrit  (DFT)  dengan suatu  urutan,  atau  sebalikannya  (IDFT).  Analisis  Fourier dilakukan dengan mengubah sinyal dari domain aslinya (waktu atau  ruang)  menjadi  representasi  dalam  domain  frekuensi maupun sebaliknya[11].
Pengunaan  FFT  adalah  untuk  mengurangi  kompleksitas transformasi yang dilakukan pada DFT. Sebagai perbandingan, saat  menggunakan  DFT  kompleksitas  konversinya  adalah  O (N2) tetapi menggunakan FFT tidak hanya mempercepat waktu konversi,  tetapi  juga  mengurangi  kompleksitas  konversi O(Nlog(N)).  Untuk  jumlah  sampel  yang  kecil,  perbedaan kerumitannya  mungkin  tidak  begitu  mencolok,  tetapi  jika dilakukan  dengan  banyak  sampel  maka  perhitungannya  akan semakin kompleks.
J. Mel-frequency Cepstral Coefficients
Mel-frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC)  adalah algoritma  yang  digunakan  menghadirkan  suara  dalam  bentuk vektor  dan  telah  terbukti  digunakan  untuk  pengenalan  suara. Analisis  yang  dilakukan  pada  frekuensi  Mel  didasarkan  dari persepsi  pendengaran  manusia,  yang  telah  diamati  untuk menyaring  frekuensi  tertentu.  Filter  yang  dimaksud  memiliki jarak  yang  berbeda  pada  beberapa  sumbu  frekuensi,  yaitu banyak filter di suatu wilayah frekuensi rendah dan sedikit di wilayah  frekuensi  tinggi.  Filter  yang  dimaksud  memiliki
respons  frekuensi  untuk  membentuk  BPF  segitiga,  dan perbedaan antara bandwidth ditentukan oleh interval frekuensi mel yang konstan. MFCC dapat dilakukan untuk mengekstrak data  sinyal  audio  sehingga  dapat  diperoleh  karakteristik  yang terdapat pada data sinyal audio yang dimaksud[12].
Metode MFCC memiliki enam (6) tahapan yaitu normalisasi, pembingkaian,  windowing,  transformasi  fourier  cepat, Filter Mel-Space, hasilkan Koefisien Cepstral
K. Dynamic Time Warping (DTW)
Dynamic  Time  Warping (DTW)  adalah  algoritma  yang digunakan untuk menghitung jalur optimal dari belokan antara dua  vektor  seri.  Algoritma  dimulai  dengan  menghitung  jarak lokal  antara  dua  elemen  uang  turunan  urutan  menggunakan berbagai  jenis  jarak.  Metode  ini  paling  sering  dilakukan digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  jarak  absolut  antara nilai dua elemen (jarak euclidean). Pertandingan terbaik adalah jarak  global  di  mana  dua  urutan  melewati  jalur  grid  dengan memiliki  jarak  total  minimum.  Jarak  global  total  dihitung dengan  dapatkan  semua  rute  dengan  melewati  semua  kisi, setiap  rute  akan  didapat  hitung  jarak  keseluruhan.  Algoritma DTW  dimaksudkan  untuk  menyelaraskan  keduanya  urutan vektor  dengan  menekuk  sumbu  waktu  berulang  kali  sampai akhir  kesamaan  optimal  ditemukan  antara  dua  urutan. Algoritma  ini  melakukan  pemetaan  linier  parsial  dari  sumbu untuk menyelaraskan kedua sisinya[13].

## L. Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform adalah teknik yang mengubah sinyal  menjadi  komponen  frekuensi  dasar.  Metode  ini ditemukan oleh Ahmed, Natarajan dan Rao pada tahun 1974 dalam  makalah  berjudul  "Pada  pemrosesan  gambar  dan transformasi  kosinus  diskrit". Discrete  Cosine  Transform digunakan  untuk  menampilkan  citra  suara  dari  penjumlahan sinusoidal  besarnya  dan  frekuensi  yang  selalu  berubah.  Sifat dari  metode  DCT  adalah  pengubahan  informasi  dari  signal yang  signifikan  dikonsentrasikan  hanya  pada  beberapa koefisien DCT[14].

## M. Eucliden Distance
Euclidean distance merupakan  perhitungan  antara  jarak dari  2  buah  titik  dalam  Euclidean space . Euclidean  space pertama kali diperkenalkan oleh Euclid, seorang matematikawan  dari  Yunani  sekitar  tahun  300  B.C.E.  yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara sudut dan jarak. Teori Euclidean ini berkaitan dengan Teorema Phytagoras dan biasanya  diterapkan  pada  1,  2  dan  3  dimensi.  Tapi  juga sederhana jika diterapkan pada dimensi yang lebih tinggi[15].

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Waktu, Tempat dan Peralatan Penelitian
Waktu  penelitian  dimulai  pada  bulan  Januari  tahun  2019 sampai  bulan  November  tahun  2020.  Lokasi  penelitian dilakukan  dalam  lingkungan  kampus  Program  Studi  Teknik
Informatika,  Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik, Universitas Sam Ratulangi, Manado.
.  Selama  penelitian,  terdapat  beberapa  peralatan  yang digunakan baik peralatan perangkat keras maupun perangkat lunak.  Perangkat-perangkat  yang  digunakan  pada  penelitian ini dapat dilhat secara rinci pada tabel 1.

## B. Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  menguraikan  tahapan- tahapan  yang  akan  dilakukan,  tahapan  tersebut  diantaranya yaitu:

## 1) Studi Literatur
Studi  Literatur  adalah  proses  pengumpulan  data  atau pencarian  referensi  yang  sesuai  dengan  melalui  media  buku, paper riset, jurnal dan skripsi.

## 2) Observasi
Observasi ini merupakan metode pengumpulan data dengan cara  mengamati  langsung  dilokasi  atau  pengamatan  langsung terhadap objek penelitian.

## 3) Analisis Kebutuhan
Dalam tahap ini merupakan proses menganalisis kebutuhan mengenai  apa  saja  yang  akan  diperlukan dan digunakan  untuk melakukan penelitian.
TABEL I.

## ALAT YANG DIGUNAKAN
No Alat dan Bahan Nama Jumlah 1. Perangkat Keras ( Hardware ) - Laptop Asus 1
2. Perangkat Lunak ( Software )
- Sistem Operasi Windows 64 bit
- Software Compiler
Python - Software Text
Editing Sublime - Software Database Xampp 1 1
1
1
Gambar 1.  Desain Aplikasi Utama

## 4) Perancangan dan Pembuatan
Pada  tahap  ini  akan  dilakuan  perancangan  pembuatan aplikasi dimana akan terdapat sebuah user interface yang dapat merekam suara untuk diproses dalam mencari sebuah kemiripan dan dapat menampilkan hasil dari percobaan terserbut.

## 5) Uji Coba
Dalam  tahap  ini  akan  dilakuakan  proses  pengujian  pada aplikasi  yang  telah  dibuat.  Dalam  pengujian  kita  akan  melihat seberapa akurat metode yang dipakai.

## 6) Penulisan Skripsi
Dalam  proses  penulisan  skripsi  maka  semua  tahapan- tahapan penelitian yang sudah dilalui akan ditulis berupa laporan karya  tulis  penelitian  yang  tentunya  akan  berisikan  dasar  teori serta  hasil  pembuatan  Aplikasi  Pencarian  Lagu  Menggunakan Metode Fast Fourier Transform .

## C. Metode Pengumpulan Data
Dalam tahap ini akan dilakukan pengumpulan data dengan cara melakukan observasi terlebih dahulu untuk melihat keadaan atau situasi yang terjadi dilapangan secara langsung. Kemudian setelah  itu  dilakukan  studi  literatur  untuk  mengumpulkan  data dengan  membaca  buku/ paper riset,  jurnal  ataupun  penelitian- penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penelitian ini.
Gambar 2.  Desain Aplikasi Kedua
Gambar 3.  Desain Aplikasi Ketiga
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom

## D. Membuat Aplikasi
Desain  Aplikasi  dapat  dilihat  pada  gambar  1  untuk  desain aplikasi  menu  utama.  Pada  menu  utama  akan  nampak  saat pertama kali aplikasi dijalankan dan terdapat hanya dua tombol piihan  yaitu record (untuk  merekam)  dan hasil  (untuk  melihat hasilnya).  Gambar  2  untuk  desain  aplikasi  menu  hasil  dari percobaan yang telah dibuat, akan nampak dalam bentuk tabel. Gambar  3 untuk  desain  aplikasi  menu  list  beberapa  percobaan yang  pernah  dibuat  .  Pembuatan  aplikasi  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  pemograman  python  dan  library  Scipy berbasis  windows,  untuk  desain  aplikasi  menggunakan library Flask, untuk pengambilan suara menggunakan library PyAudio, yang  kemudian  dihubungkan  dengan database menggunakan MySql yang telah tersedia pada aplikasi XAMPP.

## E. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  maka  akan  dilakukan  penggambaran  dan perancangan  sistem  pada  sistem  aplikasi.  Pada  gambar  4 merupakan  arsitektur  sistem  yang  akan  dibuat.  Pada  arsitektur sistem  ini  di  uraikan  di  mulai  dari  audio  masuk  dan  melalui proses  perekaman,  setelah  itu  audio  melalui  MFCC  yang meliputi  normalisasi, framing,  windowing,  Fast  Fourier Transform,  Mel-spaced  filter,  dan membuat  sebuah Cepstral Coeficent yang  akan  melalui  proses  Dynamic  Time  Wrapping untuk melihat kemiripan.

## 1). Menyediakan Library yang diperlukan
Pada  penelitian  ini  memerlukan  beberapa library untuk membuat aplikasi.seperti Flask, Scipy, Pyaudio. Cara instalasi library python dilaksanakan pada windows dengan membukan cmd dan memakai syntax pip install nama_library.
Gambar 4. Arsitektur Sistem
Gambar 5. Normalisasi

## 2). Menyediakan Pustaka Lagu
Pustaka lagu dibentuk untuk dijadikan hasil pembanding pada  proses  pencarian  kemiripan  pada  suatu  audio  lagu. Pustaka lagu nantinya akan disimpan pada database.

## 3) Perancangan perekaman suara
Perekaman  suara  dibuat  dengan  menggunakan library PyAudio  yang  tersedia  pada  python.  Konfigurasi  yang dilakukan  seperti  memastikan  channel  yang  digunakan merupakan mono audio dan sampel yang dihasilkan memiliki 44100 Hz.

## 4) Perancangan Mel-frequency cepstrum
Proses dilakukan untuk menghasilkan sebuah array yang dijadikan  sebagai  pembanding  dengan  pustaka  lagu  dalam pencarian  sebuah  kemiripan  suara.  Dalam  hal  ini  melalui proses sebagai berikut
a). Normalisasi Proses ini dilakukan sehinga tidak terdapat aliasing atau distorsi  pada  sample  audio.  Jika  terjadi  distorsi  pada  audio maka nantinya proses pencarian kemiripan bisa saja hasil lari jauh  dari  target  yang  diharapkan.  Hasil  dari  proses  ini  dapat dilihat  pada  gambar 5  yang merupakan  visualisasi  hasil  dari proses normalisasi pada sebuah audio.

## b). Framing
Pertama  dilakukan  penentuan  bentuk frame dalam bentuk  matrix  yang  akan  diproses  nantinya,  dibuat  untuk penyesuaian  pada proses  fast  fourier  transform nantinya. Setelah  mendapatkan  bentuk  matrix  dilakukan  pengecekan pada  hasil  matrix  yang  telah  di  proses.  Hasil  dari  proses  ini dapat dilihat pada gambar 6 yang merupakan visualisasi dari proses framing .
Gambar 6. Framing Audio
Gambar 7. Windowing
Proses ini dilakukan dengan membagi audio ke beberapa frame  untuk  menghindari  distorsi  pada file audio  dengan tujuan terdapat korelasi antara setiap frame dikarenakan akan terjadi  hilangnya  informasi  pada  ujung  setiap frame pada proses berikut.
c). Windowing
Fast  Fourier  Transform mengamsumsi  audio  bersifat periodik  dan  berkelanjutan.  Dengan  proses framing bisa dikatakan bahwa audio telah bersifat periodik. Jadi proses ini diharapkan  mengurangi  lagi  gangguan  rekuensi  yang  tinggi. Hal  dilakuan  adalah  menggambungkan  berbagai frame yang telah  diproses  tadi  menjadi  audio  berifat  sifat  berkelanjutan Bisa dilihat pada gambar 7 yang merupakan hasil dari proses windowing, adanya ujung sumbu y pada original frame tidak mendekati  nilai  0  dan  pada  saat  telah  dilakukan  proses windowing kita melihat ujung dari sumbu x telah mendekati nilai 0.

## d). Fast Fourier Transform
Mengubah hasil windowing yang masih ada pada domain waktu  ke  domain  frekuensi.  Bisa  dilihat  pada  gambar  8  yang merupakan hasil  dari proses Fast Fourier Transform.
e).   MEL-spaced filterbaank
Dilakukan  perhitungan  jarak  Mel  dengan  memberikan frame  setiap  audio  kepada  fungsi  ini.  Proses  ini  akan memberikan  informasi  seputar  power  pada  setiap  frame  audio yang ada. proses ini diawali dengan batas maksimum dari sebuah frekunsi. Setelah itu dilakukan proses konversi kedua ujung dari frekuensi ke dimensi MEL. Lalu dibuat sebuah array linear dari frekuensi  mel  tersebut  sehingga  dapat  dikonversi  ke  domain frekuensi  yang  telah  dinormalisasi  ke  format  FFT  dan menentukan nilai dari FFT yang terkait.
Gambar 8. Visualisasi hasil FFT
Gambar 9. Tringaluar Mel
Setelah  mendapatkan  nilai  filter  selanjutnya  dilakukan proses pembentukan triangular MEL dan setalah itu  dilakukan proses  pembagian  setiap  triangular  MEL  berdasarkan  lebar dari pita MEL. Jika tidak dilakukan hal ini maka akan terjadi peningkatan noise pada  setiap  frekuensi.  Gambar  9 merupakan  hasil  visualisasi  dari  proses  hasil  dari  proses pembentukan dari triangular MEL.

## f).    Generate the Cepstral Coefficents
Kita melakukan proses mendaptkan hasil akhir dari proses akhir  MFCC  menggunakan  fungsi discrete  cosine  transform yang bisa mengeskstrasi perubahan rendah atau tingginya sebuah frekuensi dari signal.

## 1) Proses Dynamic Time Wrapping
Proses  akan  dilakukan  proses  pencarian  jarak  eucliden untuk  menentukan  kemiripan  dari  2  buah  audio  yaitu audiotesterA  dan  audiotesterB.  Proses  ini  ditujukan  untuk mencari keselarasan dari dua buah array semakin kecil jarak eucliden yang dihasilkan maka akan semakin akurat kemiripan dari suatu audio dengan audio yang lain.
Dalam  percobaan  kali  ini  memakai  antara  skala  0-10  di mana angka 1 merupakan jarak eculiden terkecil dan angka 10 merupakan  jarak  eucliden  maksimum  untuk  penentuan kemiripan.  Jika  jarak  Eucliden  melibihi  10  dapat  dikatakan bahwa kedua audio tidak memeliki kemiripan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian
Dilakukan pengujian untuk melihat apakah terdapat metode yang  dipakai dalam  pencarian  kemiripan bisa didapat. Gambar 10  menunjukan  hasil  akhir  dari  audioA  dan  gambar  11 merupakan hasil akhir dari audioB.
Hasil pengujian jarak eucliden menunjukan adanya beda
Gambar 10. Hasil Akhir AudioA
Gambar 11. Hasil Akhir AudioB
Gambar 12. Hasil Pengujian Perbedaan Eucliden Distance
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
jarak eucliden sebesar 3,772 yang dapat dilihat pada gambar 12. Dengan  memakai  skala  0-10  dimana  jika  jarak  eucliden  jika berada  di  antara  skala  itu  berarti  dua  audio  itu  memiliki kemiripan,  maka  bisa  dikatakan  penelitian  yang  dilakukan berhasil dengan presentase kemiripan sebesar ±63%.

## B. Penggunaan Aplikasi

## 1) Tampilan Aplikasi Utama
Pada gambar 13 adalah tampilan halaman utama yang akan muncul pada saaat pertama aplikasi dijalankan. Pada halaman ini hanya  memunculkan  dua  pilihan  yang  pertama  di  mana user dapat langsung mulai mencari kemiripan dan use dapat melihat hasil dari pencarian yang telah dilaksakan.

## 2) Tampilan Aplikasi Kedua
Pada gambar 14 adalah halaman kedua di mana user dapat melihat beberapa kemungkinan kemiripan dengan beberapa lagu yang telah tersimpan pada database.

## 3) Tampilan Aplikasi Ketiga
Pada gambar 15 adalah tampilan halaman ketiga yang akan melihat  hasil  dari  pencarian  terdahulu  yang  akan  ditampilkan dalam  bentuk  beberapa  grid  yang  akan  memiliki  keterangan percobaan ke berapa saat dilakukan beserta tanggal dan waktu.

## C. Pengujian Aplikasi secara umum
Pengujian ini dilakukan sebanyak 10 kali dengan mengambil
Gambar 13. Tampilan Utama
Gambar 14. Tampilan Kedua
seacara  acak.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji  aplikasi  dan melihat hasil presisi dan recall yang terdapat pada hasil yang telah didapat. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada tabel II sebagai hasil perhitungan presisi secara umum dan tabel III sebagai hasil perhitungan recall secara umum .
Berdasarkan hasil pada tabel II dan tabel III dapat dihitung rata-rata hasil presisi yang di dapat sebesar 12,46% dan rata-rata recall yang didapat sebesar 66,64%.

## D) Pengujian Aplikasi secaraUsia
Pengujian  dikelompokan  secara  usia  untuk  melihat  di kelompok  usia mana  aplikasi ini  dapat  bekerja  secara  optimal. Pengujian dilakukan utnuk mendapatkan hasil presisi dan recall seakurat mungkin. Pengujian dilakukan ke subjek laki- laki dan perempuan dan dilakukan secara sukarela.

## 1). Usia 5-10 tahun
Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dan dilakukan kepada laki-laki  dan  perempuan  yang  berusia  5-10  tahun  sebanyak  5 kali. Pengujian dilakukan secara sukarela dan dengan izin dari pihak yang  terlibat.  Hasil  dari  pengujian  ini  dapat dilihat  pada tabel IV sebagai hasil perhitungan presisi pada usia 5-10 tahun dan tabel V sebagai hasil recall pada usia 5-10 tahun . Berdasarkan hasil pada tabel IV dan tabel V dapat dihitung rata-rata hasil presisi yang di dapat sebesar 12,98% dan rata-rata recall yang didapat sebesar 79,98%.

## 2). Usia 11-20 tahun
Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dan dilakukan kepada laki-laki  dan  perempuan  yang  berusia  11-20  tahun  masing- masing  sebanyak  5  kali.  Hasil  dari  pengujian  ini  dapat  dilihat pada tabel VI sebagai hasil perhitungan presisi pada usia 11-20 tahun dan tabel VII sebagai hasil recall pada usia 11-20 tahun . Berdasarkan  hasil  di  pada  tabel  VI  dan  tabel  VII  tersebut dapat dihitung rata-rata hasil presisi yang di dapat sebesar 9,93% dan rata- rata recall yang didapat sebesar 66,63%.

## 3). Usia 21-30 tahun
Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dan dilakukan kepada laki-laki dan perempuan yang berusia 21- 30 tahun sebanyak 5  kali  masing-masing.  Hasil  dari  pengujian  ini  dilihat  pada tabel VIII sebagai hasil presisi pada usia 21-30 tahun dan tabel IX sebagai hasil recall pada usia 21-30 tahun .

## TABEL II

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN PRESISI
No Nama Hasil yang diterima Hasil yang Relevan Presisi 1 Percobaan 1 18 3 16,6% 2 Percobaan 2 12 2 16,6% 3 Percobaan 3 11 1 9% 4 Percobaan 4 10 1 10% 5 Percobaan 5 7 1 14,2% 6 Percobaan 6 9 1 11,1% 7 Percobaan 7 24 3 12,5% 8 Percobaan 8 23 2 8,69% 9 Percobaan 9 23 3 13% 10 Percobaan 10 23 3 13% TABEL III HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN RECALL No Nama Hasil seharusnya relevan Hasil Relevan yang diterima Recall 1 Percobaan 1 3 3 100% 2 Percobaan 2 3 2 66,6% 3 Percobaan 3 3 1 33,3% 4 Percobaan 4 3 1 33,3% 5 Percobaan 5 3 1 33,3% 6 Percobaan 6 3 1 33,3% 7 Percobaan 7 3 3 100% 8 Percobaan 8 3 2 66,6% 9 Percobaan 9 3 3 100% 10 Percobaan 10 3 3 100%

## TABEL IV

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN PRESISI USIA
5-10 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Diterima Relevan Presisi (%) 1 Percobaan 6 P 9 1 11,1 2 Percobaan 10 P 23 3 13 3 Percobaan 13 P 18 2 11,1 4 Percobaan 20 P 18 3 16,6 5 Percobaan 35 P 23 3 13 6 Percobaan 7 L 24 3 12,5 7 Percobaan 9 L 23 3 13 8 Percobaan 14 L 23 3 13 9 Percobaan 39 L 12 1 8,33 10 Percobaan 40 L 11 2 18,1
Keterangan : - P = Perempuan
- L = Laki-laki
TABEL V

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN RECALL
USIA 5-10 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Dataset Diterima Recall (%) 1 Percobaan 6 P 3 1 33,3 2 Percobaan 10 P 3 3 100 3 Percobaan 13 P 3 2 66,6 4 Percobaan 20 P 3 3 100 5 Percobaan 35 P 3 3 100 6 Percobaan 7 L 3 3 100 7 Percobaan 9 L 3 3 100 8 Percobaan 14 L 3 3 100 9 Percobaan 39 L 3 1 33,3 10 Percobaan 40 L 3 2 66,6 Keterangan : - P = Perempuan - L = Laki-laki TABEL VI

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN PRESISI USIA
11 -20 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Diterima Relevan Presisi (%) 1 Percobaan 17 P 21 1 4,76 2 Percobaan 22 P 27 2 7,4 3 Percobaan 26 P 23 2 8,69 4 Percobaan 33 P 23 2 8,69 5 Percobaan 34 P 28 2 4,34 6 Percobaan 5 L 7 1 14,2 7 Percobaan 15 L 7 1 14,2 8 Percobaan 36 L 27 3 11,1 9 Percobaan 37 L 23 3 13 10 Percobaan 38 L 23 3 13
Keterangan : - P = Perempuan
- L = Laki-laki A TABEL VII HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN RECALL USIA 11-20 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Dataset Diterima Recall (%) 1 Percobaan 17 P 3 1 33,3 2 Percobaan 22 P 3 2 66,6 3 Percobaan 26 P 3 2 66,6 4 Percobaan 33 P 3 2 66,6 5 Percobaan 34 P 3 2 66,6 6 Percobaan 5 L 3 1 33,3 7 Percobaan 15 L 3 1 33,3 8 Percobaan 36 L 3 3 100 9 Percobaan 37 L 3 3 100 10 Percobaan 38 L 3 3 100
Keterangan : - P = Perempuan
- L = Laki-laki
p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom

## TABEL VIII

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN PRESISI USIA
21-30 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Diterima Relevan Presisi (%) 1 Percobaan 1 P 18 3 16,6 2 Percobaan 18 P 21 2 9,5 3 Percobaan 21 P 28 2 7,14 4 Percobaan 23 P 23 1 4,34 5 Percobaan 24 P 23 2 8,69 6 Percobaan 3 L 11 1 9,09 7 Percobaan 4 L 10 1 10 8 Percobaan 8 L 23 2 8,69 9 Percobaan 11 L 23 1 4,34 10 Percobaan 25 L 28 2 7,14 Keterangan : - P = Perempuan - L = Laki-laki

## TABEL IX

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN RECALL
USIA 21 -30 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Dataset Diterima Recall (%) 1 Percobaan 1 P 3 3 100 2 Percobaan 18 P 3 2 66,6 3 Percobaan 21 P 3 1 66,6 4 Percobaan 22 P 3 2 66,6 5 Percobaan 24 P 3 2 66,6 6 Percobaan 3 L 3 1 33,3 7 Percobaan 4 L 3 1 33,3 8 Percobaan 8 L 3 2 66,6 9 Percobaan 11 L 3 1 33,3 10 Percobaan 25 L 3 2 66,6 Keterangan : - P = Perempuan - L = Laki-laki
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  VIII  dan  tabel  IX  dapat dihitung rata-rata hasil presisi yang di dapat sebesar 8,55% dan rata-rata recall yang didapat sebesar 59,95%.
4) Usia 31-40 tahun
Pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali  dan  dilakukan kepada  laki-laki  dan  perempuan  yang  berusia  31-40  tahun sebanyak 5 kali.
Pengujian dilakukan secara sukarela dan dengan izin dari pihak yang terlibat. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada tabel X sebagai hasil perhitungan presisi pada usia 31-40 tahun dan tabel XI sebagai hasil recall pada usia 31-40 tahun . Berdasarkan  hasil  pada  tabel  X  dan  tabel  XI  dapat dihitung rata-rata hasil presisi yang di dapat sebesar 10,86% dan rata-rata recall yang didapat sebesar 59,94%.

## TABEL X

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN PRESISI USIA
31-40 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Diterima Relevan Presisi (%) 1 Percobaan 12 P 24 2 8,33 2 Percobaan 16 P 23 2 8,69 3 Percobaan 19 P 23 1 4,34 4 Percobaan 27 P 23 2 8,69 5 Percobaan 32 P 23 1 4,34 6 Percobaan 2 L 12 2 16,6 7 Percobaan 28 L 15 2 13,3 8 Percobaan 29 L 7 2 28,5 9 Percobaan 30 L 23 2 8,69 10 Percobaan 31 L 28 2 7,14 Keterangan : - P = Perempuan - L = Laki-laki

## TABEL XI

## HASIL PENGUJIAN APLIKASI DALAM PERHITUNGAN RECALL
USIA 31 -40 TAHUN No Nama Jenis Kelamin Dataset Diterima Recall (%) 1 Percobaan 12 P 3 2 66,6 2 Percobaan 16 P 3 2 66,6 3 Percobaan 19 P 3 1 33,3 4 Percobaan 27 P 3 2 66,6 5 Percobaan 32 P 3 1 33,3 6 Percobaan 2 L 3 2 66,6 7 Percobaan 28 L 3 2 66,6 8 Percobaan 29 L 3 2 66,6 9 Percobaan 30 L 3 2 66,6 10 Percobaan 31 L 3 2 66,6 Keterangan : - P = Perempuan - L = Laki-laki IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian yang dilakukan  pada penelitian  ini dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  pencarian  lagu menggunakan  alunan  lagu  saja  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode Fast  Fourier  Transform dengan  presisi sebesar 12,46%. dan recall sebesar 66.64% pada percobaan yang dilakukan sebanyak 10 kali.
Jika dilihat secara usia maka yang mendapatkan nilai presisi terbesar adalah pada usia 5-10 tahun sebesar 12,98% dan yang terkecil  pada  usia  21-30  tahun  sebesar  8,55%  pada  percobaan yang dilakukan sebanyak 10 kali.
Jika dilihat secara usia maka yang mendapatkan nilai recall terbesar adalah pada usia 5-10 tahun sebesar 79,98% dan yang terkecil pada usia 31-40 tahun sebesar 59.94% pada percobaan
yang dilakukan sebanyak 10 kali.
Aplikasi  pencarian  lagu  yang  telah  dibuat  dapat  bekerja secara cepat dan efesien.

## B. Saran
Berikut  adalah  saran  -  saran yang  bisa  diperhatikan  untuk penelitian ini kedepannya:
Dalam  pembuatan  skripsi  ini  tentu  saja  masih  memiliki kekurangan  sehingga  sangat  diharapkan  dapat  dilakukan pengembangan  terhadap  aplikasi  pencarian  lagu  ini  ataupun aplikasi sejenis lainnya yang dapat mencari lagu hanya dengan alunan saja.
Adapun  harapan  lainnya  dalam  pengembangan  yakni peningkatan akurasi dalam pencarian lagu pada aplikasi kali ini.

## V. KUTIPAN
[1] S. Muhathir, Rizki Muliono, “Analisis Fast Fourier Tansform untuk Pengenalan Voice Register Wanita dalam Teknik Bernyanyi,” JITE (Journal  Informatics  Telecommun.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  92–98, 2019.
[2] N. S. and M. K. Amiya Kumar Tripathy, Neha Chhatre, “Query by Humming System,” Int. J. Recent Trends Eng. , vol. 2, no. 5, pp. 373– 379, 2009.
[3] T. Chamidy, “Metode Mel Frequency Cepstral Coeffisients (MFCC)
Pada klasifikasi Hidden Markov Model (HMM) Untuk Kata Arabic pada Penutur Indonesia,” vol. 8, no. 1, pp. 36–39, 2016.
[4] F. Samopa and Y. Yulianawati, “Penerapan Euclidean Distance Pada Pencocokan  Pola  Untuk  Konversi  Citra  Ke  Teks,” JUTI  J.  Ilm. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 32, 2002, doi: 10.12962/j24068535.v1i1.a94.
[5] Retno  Widowati  &  S.  Suharto,  “Meningkatkan  Kreativitas  Guru Dalammenerjemahkan  Syair  Lagu  Anak  –  Anak  Dari  Bahasa Indonesia  Ke  Bahasa  Inggris  Melalui  Pelatihan  Di  Tk  Islam  Al  – Azhar 14 Semarang,” J. Seni Musik , vol. 1, no. 1, pp. 4–11, 2012.
[6] I.  Zayour  and  H.  Hajjdiab,  “How  much  integrated  development environments  (IDEs)  improve  productivity?,” J.  Softw. ,  vol.  8,  no.
10, pp. 2425–2431, 2013, doi: 10.4304/jsw.8.10.2425-2431.
[7] A.  Ronacher,  “Flask  Documentation,”  p.  293,  2019,  [Online].
Available: http://flask.pocoo.org/docs/0.10/.
[8] G. R. N. Poornima G. Naik, Exploring Object Oriented and Database Programming Concepts in PHP – Harnessing the Power of XAMPP , vol. 4, no. 9. 2011.
[9] H. E. W. Seyed M.M. “Saied” Tahaghogh, Learning MySQL . 2007.
[10] A.  Ghias,  J.  Logan,  D.  Chamberlin,  and  B.  C.  Smith,  “Query  by humming,” pp. 231–236, 1995, doi: 10.1145/217279.215273.
[11] U.  Oberst,  “The fast  Fourier  transform ,” SIAM  J.  Control  Optim. , vol. 46, no. 2, pp. 496–540, 2007, doi: 10.1137/060658242.
[12] J.  Martinez,  H.  Perez,  E.  Escamilla,  and  M.  M.  Suzuki,  “Speaker recognition using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Vector  quantization  (VQ)  techniques,” CONIELECOMP  2012  - 22nd Int. Conf. Electron. Commun. Comput. , no. December 2018, pp. 248–251, 2012, doi: 10.1109/CONIELECOMP.2012.6189918.
[13] C.  Dinata,  D.  Puspitaningrum,  and  E.  Erna,  “Implementasi  Teknik Dynamic  Time  Warping (Dtw)  Pada  Aplikasi  Speech  To  Text,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  49–58,  2018,  doi: 10.15408/jti.v10i1.6816.
[14] J. Zhou, “On discrete cosine transform,” Niger. J. Technol. Res. , vol.
7, no. 1, 2013, doi: 10.4314/njtr.v7i1.87943.
[15] R.  Rizaldi,  A.  Kurniawati,  and  C.  V.  Angkoso,  “Implementasi Metode  Euclidean  Distance  untuk  Rekomendasi  Ukuran  Pakaian pada  Aplikasi  Ruang  Ganti  Virtual,” IMPLEMENTASI  Metod. EUCLIDEAN  DISTANCE  UNTUK  Rekom.  UKURAN  PAKAIAN PADA Apl.  RUANG  GANTI VIRTUAL , vol.  5, no.  2, p. 129, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852592.

## TENTANG PENULIS
Nama  lengkap  dari  penulis  adalah Reyvaldo  Vincentius  Soetiman ,  lahir  di Tomohon  pada  tanggal  23  Februari  1998. Penulis merupakan anak pertama dari dua bersaudara. Pada saat penulisan ini penulis bertempat  tinggal  di  Perumahan  Palm Highland  Residence,  Desa  Sea.  Penulis menyelesaikan  pendidikan  Sekolah  Dasar di  SD  Negeri  4  Poso  pada  tahun 2009,kemudian  melanjutkan  pendidikan  di  SMP  Negeri  1 Poso    lulus  pada  tahun  2012,  dan  pendidikan  Sekolah Menengah Atas di SMA Negeri 1 Tomohon lulus pada tahun 2015.  Setelah  lulus  SMA,  penulis  melanjutkan  pendidikan pada Universitas Sam Ratulangi dengan mengambil Program Studi  Teknik  Informatika  Jurusan  Teknik  Elektro  dan tergabung pada anggota Himpunan Mahasiswa Elektro.