## Deteksi Suara Suling Sunda Menggunakan Metode Key- Nearest Neighbor
Sundanese Flute Sound Detection using the Key-Nearest Neighbor Method
Mawar Hardiyanti 1 , Yeremia Victor Rondonuwu 2 1,2 Sistem Informasi, Universitas Pignatelli Triputra E-mail: 1 mawar@upitra.ac.id, 2 yeremiavictor@upitra.ac.id

## Abstrak
Suling Sunda merupakan alat musik tiup tradisional yang memiliki berbagai jenis. Masing- masing  jenis  suling  Sunda  memiliki  karakteristik  suara  yang  berbeda-beda.  Hal  ini menghasilkan keindahan suara yang beragam, mulai dari suara yang lembut dan mendayu- dayu hingga suara yang ceria dan dinamis. Namun, mengenali jenis suling Sunda tidaklah mudah bagi sebagian orang. Oleh karena itu, diperlukan metode deteksi suara suling Sunda yang dapat dilakukan secara otomatis. Penelitian ini telah berhasil mengembangkan metode deteksi suara suling Sunda dengan metode KNN. Metode KNN dipilih karena lebih sederhana dan  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  KNN dengan  nilai  k=5  mendapat  nilai  akurasi  pengujian  data  sebesar  79,76%  sedangkan  pada pengujian  aplikasi  sebesar  82,5%.  Evaluasi  terhadap  aplikasi  Android  menunjukkan kemudahan akses, navigasi yang jelas, pemahaman fitur, respon aplikasi yang responsif, dan pengalaman pengguna yang positif. Penelitian ini memberikan kontribusi yang penting dalam pengembangan  teknologi  deteksi  suara  suling  Sunda.  Metode  KNN  yang  dikembangkan terbukti  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  sehingga  dapat  menjadi  solusi  untuk mengenali jenis suling Sunda secara otomatis. Implementasi model KNN pada smartphone Android  juga  dapat  menjadi  sarana  untuk  memperkenalkan  teknologi  kecerdasan  buatan kepada generasi muda Indonesia. Aplikasi ini dapat digunakan untuk mendeteksi jenis suling Sunda  secara  langsung,  sehingga  dapat  membantu  generasi  muda  untuk  lebih  memahami keberagaman jenis-jenis suara suling Sunda.
Kata kunci: Suling, Suara, KNN, Pembelajaran Mesin, Telepon Pintar

## Abstract
The  Sundanese  flute  is  a  traditional  wind  instrument  with  various  types,  each  possessing different sound characteristics, ranging from gentle and melodious to cheerful and dynamic. However,  recognizing  the  types  of  Sundanese  flutes  can  be  challenging  for  some  people. Therefore, an automatic sound detection method for Sundanese flutes is needed. This research has successfully developed a sound detection method using the KNN (K-Nearest Neighbors) algorithm. The KNN method was chosen for its simplicity and high accuracy. The research results show that the KNN model with a k-value of 5 achieved an accuracy of 79.76% on test data, while in application testing, it reached 82.5%. Evaluation of the Android application indicates ease of access, clear navigation, understanding of features, responsive application response,  and  a  positive  user  experience.  This  research  significantly  contributes  to  the development of Sundanese flute sound detection technology. The developed KNN method has  proven  to  produce  high  accuracy,  making  it  a  solution  for  automatic  recognition  of Sundanese flute types. Implementing the KNN model on Android smartphones can also serve as  a  means  to  introduce  artificial  intelligence  technology  to  the  younger  generation  in
Indonesia.  This  application  can  be  used  to  directly  detect  Sundanese  flute  types,  thereby helping the younger generation better understand the diversity of Sundanese flute sounds.
Keywords: Flute, Sound, Sundanese, KNN, Machine Learning, Smartphone

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi artificial intelligence, seperti pembelajaran mesin telah menjadi bagian yang tak terpisahkan dari kehidupan dari kehidupan manusia saat ini. Salah satu pemanfaatan teknologi yang  sangat  penting  adalah  kemampuannya  untuk  mempermudah  proses  pengolahan  dan komputasi data sesuai dengan tipe data yang diberikan. Deteksi adalah proses mengidentifikasi atau menentukan identitas objek. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi dari suatu objek yang belum memiliki label kelasnya berdasarkan pola dan informasi yang ditemukan dalam data [1]. Machine Learning memiliki kemampuan mengenali dan memprediksi gambar, suara, serta gerakan  tubuh.  Keuntungan machine  learning yaitu  fleksibilitasnya  dalam  mengganti  dan mencocokan data untuk menampung pergantian yang terjadi [2].
Suling  Sunda  adalah  alat  musik  tiup  yang  terbuat  dari  bambu  yang  tipis  dan berdiameter kecil. Suling Sunda memiliki berbagai jenis, seperti suling degung, suling pelog, suling salendro, dan suling madenda [3]. Nada adalah bunyi yang memiliki frekuensi tertentu. Setiap  nada  dalam  musik  memiliki  frekuensinya  masing-masing,  yang  menentukan  tinggi nada  tersebut.  Frekuensi  ini  dihasilkan  oleh  alat  musik,  seperti  suling.  Posisi  jari  dan kecepatan aliran udara yang ditiup oleh mulut menentukan frekuensi nada yang dihasilkan. Perbedaan frekuensi dari setiap nada yang dihasilkan oleh alat musik menjadi kunci penting dalam deteksi suara [4].
Sejumlah  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk  membandingkan  dan mencocokkan frekuensi nada yang sama antara suling sunda dan suling recorder [3]. Di samping itu, ada penelitian-penelitian lain yang terkait dengan pengolahan suara, seperti pengelompokkan laras suara Gamelan [5], klasifikasi suara aksara Bali [6], dan pengembangan sistem rekomendasi lagu  sesuai inputan pengguna [7] sehingga menciptakan musik yang menyatu dan berirama [8], serta klasifikasi genre musik [9] sesuai dengan selera secara online [10] Penelitian ini juga telah mengkaji dampak musik terhadap emosi manusia [11] dan pengelompokan musik berdasarkan suasana  hati  [12].  Meskipun  demikian,  terdapat  perbedaan  signifikan  dalam  pendekatan  yang diambil. Beberapa penelitian lebih fokus pada identifikasi jenis suara secara umum tanpa spesifik pada jenis suling Sunda. Selain itu, pendekatan yang diambil juga berbeda, dengan metode KNN dipilih untuk penelitian ini karena keunggulannya dalam kesederhanaan dan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan jaringan saraf tiruan [10].
Namun,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  kebaruan  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya. Pertama, penelitian ini menggunakan metode machine learning yaitu KNN dalam konteks deteksi suara suling Sunda, yang belum pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya. Kedua, penelitian ini menggunakan data primer dari pengrajin dan data sekunder yang berasal dari  internet.  Ketiga,  penelitian  ini  mencoba  melakukan  identifikasi  pada  jenis  suling  Sunda dengan pendekatan yang inovatif berbasis android serta melibatkan pengujian dari pakar sehingga memastikan validitas dan akurasi dari hasil penelitian secara langsung melalui perspektif ahli di bidang tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi deteksi suara guna mengetahui jenis suling Sunda dengan metode KNN dan penerimaan aplikasi pada generasi muda. Kontribusinya terbagi dalam dua bidang utama. Pertama, dalam bidang seni budaya, penelitian ini  bertujuan  untuk  melestarikan  seni  musik  tradisional  suling  Sunda.  Dengan  menggunakan metode  KNN  untuk  mendeteksi  jenis  suara  suling  Sunda,  penelitian  ini  memberikan  solusi teknologi yang dapat membantu dalam memahami dan memperkenalkan keberagaman jenis suara
suling Sunda kepada masyarakat secara lebih luas. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan minat dan apresiasi terhadap seni budaya tradisional di kalangan generasi muda. Kedua, dalam bidang pengembangan teknologi machine learning di Indonesia, penelitian ini menjadi salah satu langkah awal  dalam  penerapan  teknologi machine  learning untuk  tujuan  yang  berkaitan  dengan  seni budaya  lokal.  Dengan  menggabungkan  elemen  seni  budaya  tradisional  dan  teknologi  modern, penelitian  ini  membuka  potensi  baru  dalam  pengembangan  teknologi machine  learning yang berorientasi pada kebudayaan lokal. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memiliki nilai budaya tetapi juga memiliki dampak positif dalam pengembangan teknologi di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
KNN merupakan algoritma sederhana pada machine learning [13] yang bekerja dengan menggunakan konsep jarak antara titik data untuk mengklasifikasi titik data baru. Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan seperti yang terlihat pada gambar 1. Ada beberapa proses yang dilakukan pada penelitian ini :

## Gambar 1 Tahapan Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Audio suara suling sunda dikumpulkan dan diambil dari data primer dan data sekunder. Data  primer  yang  digunakan  sebagai  dataset  diperoleh  dari  metode  observasi  dengan  proses pemilihan  pemain  suling  sunda,  pemilihan  lagu  suling  sunda,  proses  perekaman  dan  proses ekstraksi  fitur  seperti  amplitudo,  frekuensi  dan  spektrogram  [14].  Proses  perekaman  diambil menggunakan  aplikasi  perekaman  pada smartphone dengan  resolusi  tinggi  256  kbps,  48kHz dengan bitrate, frekuensi sampling, dan format audio yang sama. Selain itu data sekunder dari internet juga diambil untuk menambah data sekunder melalui internet. Seluruh data kemudian
Pengumpulan Dataset Pra-pemrosesan Dataset Pelatihan Model KNN Validasi Model Analisis Performa Implementasi di smartphone Android Pengujian Aplikasi dan Evaluasi
dilabeli  dan  disimpan  pada  folder  berdasarkan  jenis  audio  oleh  seniman  suling  sunda melalui metode wawancara. Contoh audio awal pada suling sunda ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Audio suling sunda salendro

## 2.2 Pra-pemrosesan Dataset
Pada tahap pra-pemrosesan, data awal diolah menjadi dataset audio suling sunda melalui tahapan  ekstraksi  fitur  dengan  lapisan Conv2D ,  normalisasi  dengan  teknik  standarisasi, pemotongan menjadi sampel-sampel audio berukuran 1 detik, penghapusan noise dengan teknik filter,  segmentasi  [15].  Segmentasi  dilakukan  berdasarkan  kriteria  kelas,  waktu  dan  frekuensi [16]. Dataset kemudian dipilih dan dipisahkan menjadi tiga kelompok untuk kebutuhan sebagai data pelatihan, validasi dan pengujian.

## 2.3 Pelatihan Model KNN
KNN  merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  yang  termasuk  dalam kategori  pembelajaran  berbasis  contoh  ( instance-based  learning)  dan  pembelajaran  malas ( lazy  learning).  KNN  bekerja  dengan  cara  menemukan  k  objek  pada  data  pelatihan  yang serupa dengan objek pada data baru atau data uji  [17]. Jarak kedekatan antara objek baru dengan  objek  dalam  data training  dapat  diukur  menggunakan  teknik  yang  paling  umum adalah jarak euclidean [18] yang ditunjukkan pada persamaan 1 [19].
𝑒𝑢𝑐 =√(( 𝑎 _1− 𝑏 _1)^2+( 𝑎 _2− 𝑏 _2)^2+ ⋯ +( 𝑎 __ 𝑛 − 𝑏 __ 𝑛 )^2 ) (1)
Model  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  sampel  audio  1  detik  pada  gambar  3 diilustrasikan  model  menerima  spektogram  atau  representasi  frekuensi  2D  dari  suara  yang diperoleh  melalui  transformasi  Fourier.  Arsitektur  ini  menggunakan  teknik  umum  digunakan untuk meningkatkan kinerja KNN saat membuat keputusan deteksi.
Gambar 3 Arsitektur Model KNN untuk mengolah dataset suara suling
Pertama  melakukan  proses  spektogram  dengan  lapisan  konvolusi  2D  (Conv2D)  yang berurutan dan lapisan penggabungan maksimal. Model ini diakhiri dengan sejumlah lapisan padat yang  terhubung  sepenuhnya,  kemudian  disisipkan  dengan  lapisan dropout untuk  tujuan mengurangi overfitting selama pelatihan[20]. Output akhir dari model ini adalah serangkaian skor probabilitas, skor satu untuk setiap kelas suara yang dikenali oleh model.

## 2.4 Validasi Model
Cross-validation adalah teknik untuk mengukur seberapa baik model pembelajaran mesin  dapat  menggeneralisasi  ke  data  baru.  Teknik  ini  dilakukan  dengan  membagi  data menjadi beberapa bagian, kemudian model dilatih pada sebagian data dan diuji pada bagian data  lainnya . Teknik  ini  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  dari  sebuah  model  dan memperkirakan seberapa baik model tersebut akan bekerja di dunia nyata [21] . K-fold cross- validation  adalah  teknik  untuk  menguji  akurasi  model  pembelajaran  mesin  dengan  cara membagi data menjadi beberapa bagian. Teknik ini dapat digunakan untuk menghilangkan bias pada data, sehingga akurasi model yang dihasilkan menjadi lebih akurat [22].

## 2.5 Analisis Performa
Setelah  menerapkan  metode  klasifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  menilai performanya. Performa dapat dinilai dengan menggunakan matriks kebingungan ( confusion matrix), yang dapat membantu menghitung beberapa metrik performa, seperti akurasi, presisi, recall, dan f-measure [23]. Akurasi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 2. Dalam penelitian  ini,  akurasi  dihitung  menggunakan balanced-accuracy,  yang  berfungsi  untuk menangani klasifikasi multi kelas dengan data yang tidak seimbang.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !"#!$ %&#%'#(&#(' (2) 𝑏. 𝑎 = ) * !" %&#(' + !$
%'#(&
Proses  klasifikasi  multi  kelas  melibatkan  lebih  dari  dua  kelas.  Untuk  menghitung performa klasifikasi ini, dapat digunakan tiga metrik performa, yaitu presisi, recall, dan f- measure [24]. Ketiga metrik performa tersebut dapat dihitung secara independen untuk setiap label.  Persamaan  3,  4,  dan  5  dapat  digunakan  untuk  menghitung  ketiga  metrik  performa tersebut.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" %&#%'#(&#(' (3) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !" %&#(' (4) 𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = +,-./0/12#,-.344 56789:;<#678=>> (5)

## 2.6 Implementasi di Smartphone Android
Implementasi  pada  smartphone  direalisasikan  dengan  mengkonversikan  model  KNN suling sunda ke format TensorFlow Lite yaitu TFLite . Integrasi model ke dalam Aplikasi Android menggunakan framework atau library yang sesuai. Data input untuk inferensi dari microphone
smartphone , seperti format dan durasi, disesuaikan dengan format saat melatih data KNN suara suling sunda.

## 2.7 Pengujian Aplikasi dan Evaluasi
Uji prototipe aplikasi Android dilakukan dengan tujuan untuk menggambarkan kinerja aplikasi  deteksi  suara  suling  Sunda  yang  diperoleh  dari  para  pemain  musik  suling.  Evaluasi dilakukan melalui distribusi kuesioner secara acak kepada generasi muda melalui platform media sosial. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang pengalaman  pengguna  potensial  terhadap  aplikasi  tersebut,  termasuk  aspek-aspek  seperti kemudahan akses aplikasi, kejelasan navigasi, pemahaman fitur, respon aplikasi, dan pengalaman pengguna. Dengan demikian, hasil dari evaluasi ini diharapkan dapat memberikan masukan yang berharga untuk pengembangan dan penyempurnaan lebih lanjut dari prototipe aplikasi deteksi suara suling Sunda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Data yang diperlukan dari observasi dan wawancara diolah untuk menghilangkan data yang tidak dapat digunakan. Kemudian divalidasi untuk memastikan bahwa data tersebut akurat. Setiap data citra yang dikumpulkan diambil dari internet dan perekaman secara langsung. Data kemudian dilabeli dan disimpan dalam folder yang sesuai. Data suara suling sunda yang berhasil dikumpulkan adalah 8 suara suling degung, 7 suara suling pelog, 9 suara suling salendro, dan 6 suara suling madenda ditunjukkan pada gambar 4 yang pada pemrosesannya audio dipotong per 2 detik.
Gambar 4 Class Suling Sunda

## 3.2 Pra-pemrosesan Dataset
Pra-pemrosesan  dilakukan  dengan  melakukan  ekstraksi  fitur  dengan  lapisan  Con2D untuk  identifikasi  dan  ekstraksi  karakteristik  data  pada  fitur-fitur  audio  suling  sunda.  Kedua, dengan melakukan normalisasi yaitu proses mengubah nilai data menjadi rentang tertentu yaitu antara 0 dan 1 menggunakan teknik standarisasi yaitu membagi nilai data dengan standar deviasi.
Ketiga  dengan  menurunkan  noise  atau  gangguan  pada  kualitas  data  dengan  teknik  filter. Selanjutnya, membagi data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kriteria kelas, waktu dan frekuensi untuk meningkatkan kinerja dari machine learning .

## 3.3 Pelatihan Model KNN
Prinsip  transfer  learning  digunakan  untuk  mengimplementasikan  arsitektur TensorFlow Lite dengan MobileNet yang telah dilatih sebelumnya untuk klasifikasi objek pada smartphone.  Gambar  5  menunjukkan  alur  implementasi,  yaitu  model  MobileNet dikonversi ke format TensorFlow Lite dan dilatih ulang dengan data audio suling sunda.

## Gambar 5 Alur Implementasi Model
Proses  pelatihan  model  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi model.fit()  dengan input  data  audio  suling  sunda.  Jumlah  iterasi  pelatihan (epoch)  dan  ukuran  sampel  yang diproses dalam satu iterasi (batch) diatur untuk mengoptimalkan parameter K dari arsitektur KNN [25]. Hasil dari proses pelatihan model disimpan dalam format XML.

## 3.4 Validasi Model
Nilai k dalam algoritma KNN mempengaruhi seberapa sensitif algoritma terhadap titik noise.  Jika  nilai  k  terlalu  rendah,  maka  algoritma  akan  terlalu  terserap  oleh  titik  noise. Sebaliknya, jika nilai k terlalu besar, maka algoritma akan kurang sensitif terhadap titik noise, tetapi dapat mengklasifikasikan titik yang seharusnya diklasifikasikan ke kelas lain. Metode validasi silang k=1 menunjukkan bahwa nilai k=1 dapat bersaing dengan nilai k lainnya untuk data set kecil. Namun, untuk data set besar, nilai k yang lebih besar, seperti 5, 7, atau 9, dapat memberikan hasil yang terbaik karena lebih stabil terhadap gangguan dari titik noise.
Validasi  silang  30 fold adalah teknik untuk menilai performa model pembelajaran mesin dengan membagi data menjadi 30 bagian yang sama besar dapat dilihat pada gambar 6. Model kemudian dilatih pada 29 bagian data dan diuji pada bagian data yang tersisa. Proses ini dilakukan 30 kali, dengan setiap bagian data digunakan sebagai data uji satu kali. Teknik
ini  membantu  untuk  menjamin  bahwa  model  dapat  berjalan  dengan  sesuai  pada  berbagai subset data, dan bukan hanya pada satu subset data tertentu.
Gambar 6 Simulasi data training dan data testing pada Fold = 30
Nilai k dalam algoritma KNN menentukan seberapa dekat tetangga terdekat yang digunakan untuk membuat prediksi. Dalam penelitian ini, model menggunakan 5 tetangga terdekat, yang berarti bahwa prediksi didasarkan pada jarak 5 data terdekat ke data uji. Hasil simulasi pada gambar 7 menunjukkan bahwa model dengan nilai k=5 menghasilkan akurasi yang paling tinggi dibandingkan dengan model dengan nilai k lainnya..
Gambar 7 Grafik Akurasi KNN

## Tabel 1 Akurasi KNN
Fold k Akurasi 10 5 0.7607 7 0.7515 9 0.7488 15 5 0.7798 7 0.7717 9 0.7471 20 5 0.7865 7 0.7628 9 0.7490 25 5 0.7873 7 0.7642 9 0.7689 30 5 0.7976 7 0.7712 9 0.7594
Tabel 1 menunjukkan bahwa model KNN dengan nilai Fold=30 dan tetangga terdekat (k)=5 memiliki kemampuan klasifikasi yang paling baik. Model ini mampu memprediksi kelas data uji dengan benar sekitar 79,76%. Kemampuan ini ditunjukkan oleh nilai akurasi sebesar 0,7976.

## 3.5 Analisis Performa
Performa metode KNN diuji dengan menggunakan berbagai nilai ketetanggaan, yaitu K=5 hingga K=9. Hasil uji performa pada gambar 9 dan tabel 2 menunjukkan bahwa nilai K=5 menghasilkan akurasi tertinggi, yaitu 0,7976. Akurasi ini menunjukkan bahwa model KNN mampu memprediksi kelas data uji dengan benar sekitar 79,76%.
Tabel 3 Hasil Uji Performa k Akurasi Presisi Recall f-measure 5 0.7976 0.7944 0.8298 0.8278 6 0.7824 0.7823 0.8156 0.8183 7 0.7712 0.7465 0.7945 0.8083 8 0.7688 0.7443 0.7790 0.8022 9 0.7594 0.7391 0.7732 0.7897

## Gambar 8 Grafik Performa

## 3.6 Implementasi di smartphone Android
Implementasi model audio suara pada suling sunda pada Gambar 9 dapat menjadi cara untuk membuat kecerdasan buatan lebih mudah diakses oleh generasi muda Indonesia. Hal
ini  dapat  dilakukan  dengan  mengembangkan  aplikasi  untuk smartphone  Android  yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan model audio suara pada suling sunda.
Gambar 9 Implementasi pada Smartphone Android

## 3.7 Pengujian Aplikasi dan Evaluasi
Pengujian yang dilakukan melalui observasi dan dokumentasi. Dataset audio suling sunda dikumpulkan sebagai data uji dari internet dan merekam langsung seperti yang terlihat pada tabel 3.

## Tabel 3 Hasil Pengujian Gambar
Jenis Suling Data Uji Dikenali Akurasi (%) Degung 5 4 80% Pelog 5 5 100% Salendro 5 4 80% Madenda 5 3 70% Rata-rata Akurasi 82.5%
Pengujian menghasilkan uji identifikasi yang menampilkan nilai akurasi dari deteksi audio suling sunda. Rata-rata akurasi dihitung dengan menjumlah seluruh akurasi yang diujikan, dibagi dengan jumlah jenis audio yang dikenali. Semakin tinggi nilai akurasi yang diperoleh, semakin baik  hasilnya.  Hasil  pengujian  memperlihatkan  rata-rata  akurasi  sebesar  82,5%.  Selain  itu, evaluasi  diperoleh  dari  172  responden  generasi  muda.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa sebagian besar responden merasakan kemudahan akses aplikasi sebesar 87%, navigasi yang jelas dengan skor 89%, pemahaman fitur aplikasi sebesar 79%, respon aplikasi yang responsif sebesar 82%,  dan  pengalaman  pengguna  dengan  skor  80%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini telah diterima dengan baik oleh generasi muda dan mempermudah pengenalan jenis suling sunda.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan metode deteksi suara suling sunda menggunakan algoritma  KNN  dengan  akurasi  yang  memuaskan.  Model  KNN  dengan  nilai  k=5  mampu memprediksi  kelas  data  uji  dengan  akurasi  sekitar  79,76%.  Implementasi  pada  smartphone Android menghasilkan  rata-rata  akurasi  sebesar  82,5%.  Evaluasi  dari  generasi  muda
menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang  tinggi  terhadap  aplikasi  ini,  dengan  nilai  tinggi  pada kemudahan akses, navigasi, pemahaman fitur, respon aplikasi, dan pengalaman pengguna. Secara keseluruhan,  aplikasi  ini  diterima  dengan  baik  oleh  generasi  muda  dan  efektif  dalam mempermudah pengenalan jenis suling sunda.
Saran  pengembangan  baru  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  meningkatkan  akurasi model  KNN  dengan  menerapkan  teknik-teknik  lain  seperti ensemble  learning dan transfer learning, serta mengembangkan aplikasi deteksi suara suling Sunda dengan lebih interaktif dan menarik bagi pengguna. Hal ini dapat dicapai dengan meningkatkan jumlah data pelatihan dengan penggunaan  model  berbasis deep  learning seperti  CNN  atau  RNN  melalui  implementasi teknologi  pengolahan  frekuensi  suara  dan  integrasi  fitur  interaktif  dalam  aplikasi.  Validasi lanjutan dengan data uji yang lebih besar juga perlu dilakukan. Diharapkan, dengan mengadopsi pendekatan  ini,  aplikasi  deteksi  suara  suling  Sunda  dapat  meningkatkan  akurasinya  dan memberikan dampak yang lebih besar dalam melestarikan seni musik tradisional Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Pignatelli Triputra atas dukungan yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kaur J, Singh W. Tools, techniques, datasets and application areas for object detection in an image: a review. Multimed Tools Appl 2022;81:38297–351.
https://doi.org/10.1007/s11042-022-13153-y.
[2] Putra AI, Santika RR. Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika 2020;4:121–30. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2162.
[3] Muhammad FS, Indrawaty YN, Amelia ID. Identifikasi Nada antara Suling Sunda dan Suling  Rekorder  dengan  menggunakan  Metode  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC) dan Dynamic Time Warping (DTW) 2020;7:145–54. https://doi.org/10.25126/jtiik.202071649.
[4] Nur  Habibah  M,  Dhurrotun  Faiqoh  M,  Harris  Saputra  F,  studi  Tadris  Fisika  P,  Ilmu Tarbiyah dan Keguruan F. Analisis Perbandingan Frekuensi Gelombang Bunyi dengan Tangga  Nada  pada  Alat  Musik  menggunakan  Aplikasi  Phypox.  Jurnal  Cerdik:  Jurnal Pendidikan Dan Pengajaran 2023;2. https://doi.org/10.21776/ub.jcerdik.2023.002.02.02.
[5] Ade  Prayoga  IM,  Indrawan  G,  Hendra  Divayana  DG.  Pengelompokan  Laras  Suara Berdasarkan  Pepatutan  Atau  Pathet  Gamelan  Bali  Menggunakan  Klasifikasi  K-Nearest Neighbor  Dan  Support  Vector  Machine.  Technomedia  Journal  2023;8:151–61. https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2sp.2011.
[6] Rama Anadya IP, Agung Gede IG, Made Bayu ID, dkk. Klasifikasi Aksara Bali Berbasis Suara  Dengan  Metode  KNN  dan  FastDTW.  Jurnal  Elekronik  Ilmu  Komputer  Udayana 2023;11:581–6. https://doi.org/https://doi.org/10.24843/JLK.2023.v11.i03.p14.
[7] Shandy  A,  Thomas  M,  Chandra  R,  Agung  H.  Perancangan  Rekomendasi  Lagu Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Journal  Information  Engineering  and Educational Technology 2020;4:41–6. https://doi.org/https://doi.org/10.26740/jieet.v4n1.p41-46. [8] Rivaldo M, Gede Suharta IK. Sistem Rekomendasi Musik dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) 2023;11:675–80. https://doi.org/https://doi.org/10.24843/JLK.2023.v11.i04.p04.
[9] Luqman SN, Nabilah HA, Informasi S, Sains F, Teknologi D, Sunan U, et al. Komparasi Algoritma  Klasifikasi  Genre  Musik  pada  Spotify  Menggunakan  CRISP-DM.  Jurnal Sistem Cerdas 2021;4:114–25. https://doi.org/https://doi.org/10.37396/jsc.v4i2.162.
[10]  Mu X. Implementation of Music Genre Classifier Using KNN Algorithm. vol. 2022. 2023. https://doi.org/10.54097/hset.v34i.5439.
[11]  Fadlila  Surenggana  F,  Aranta  A,  Bimantoro  F.  Mood  Music  Classification  using  K-
Nearest Neighbor with Mel Frequency Cepstral Coefficients. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer Dan Aplikasinya (JTIKA) 2022;4:263–76. https://doi.org/10.29303/jtika.v4i2.191.
[12]  Sudarma  M.  Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  Perangkat  Lunak Pengelompokan Musik untuk Menentukan Suasana Hati. Teknologi Elektro Universitas Udayana 2020;16:15–9. https://doi.org/10.24843/MITE.1601.03.
[13]  Fajri MS, Septian N, Sanjaya E. Evaluasi Implementasi Algoritma Machine Learning K- Nearest Neighbors (kNN) pada Data Spektroskopi Gamma Resolusi Rendah. Al-Fiziya: Journal  of  Materials  Science,  Geophysics,  Instrumentation  and  Theoretical  Physics 2020;3:9–14. https://doi.org/10.15408/fiziya.v3i1.16180.
[14]  Eviyanti A, Fitrani AS, Khoirun Nisak U, Infromatika P, Sains F, Universitas T, et al. Extraction of EEG Signal Recording Features using Discrete Wavelet Transform (DWT) Method For Classification Of Ictal Epilepsy. Procedia Of Social Sciences and Humanities 2022:788–93. https://doi.org/10.21070/pssh.v3i.231.
[15]  Mishra  P,  Biancolillo  A,  Roger  JM,  Marini  F,  Rutledge  DN.  New  data  preprocessing trends  based  on  ensemble  of  multiple  preprocessing  techniques.  TrAC  -  Trends  in Analytical Chemistry 2020;132. https://doi.org/10.1016/j.trac.2020.116045.
[16]  Maharana K, Mondal S, Nemade B. A review: Data pre-processing and data augmentation techniques. Global Transitions Proceedings 2022;3:91–9. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2022.04.020.
[17]  Ode L, Sagala HS, Harjoko A. Perbandingan Ekstraksi Ciri Full, Blocks, dan Row Mean Spectrogram  Image  Dalam  Mengidentifikasi  Pembicara.  IJCCS  2014;8:155–64. https://doi.org/10.22146/ijccs.6543.
[18]  Angreni IA, Adisasmita SA, Ramli MI, Hamid S. Pengaruh Nilai K Pada Metod K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap tingkat Akurasi Identifikasi Kerusakan Jalan. Rekayasa Sipil 2019;7:63. https://doi.org/10.22441/jrs.2018.v07.i2.01.
[19]  Hasran.  Indonesian  Journal  of  Data  and  Science  Klasifikasi  Penyakit  Jantung
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor 2020;1:6–10. https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i1.3.
[20]  Guntoro I, Marisa Midyanti D, Hidayati R. Penerapan Dropout pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dalam menglasifikasi tingkat Fine Fuel Moisture Code (FFMC) untuk Kebakaran  Hutan  dan  Lahan.  Jurnal  Komputer  Dan  Aplikasi  2022;10:114–23. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26418/coding.v10i01.52734.
[21]  Hartmann MJ, Carleo G. Neural-Network Approach to Dissipative Quantum Many-Body Dynamics. Phys Rev Lett 2019;122. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.250502.
[22]  Hafid H. Penerapan K-Fold Cross Validation untuk Menganalisis Kinerja Algoritma K- Nearest  Neighbor  pada  Data  Kasus  Covid-19  di  Indonesia.  Journal  of  Mathematics 2023;6:161–8. https://doi.org/https://doi.org/10.35580/jmathcos.v6i2.53043.
[23]  Azis  H,  Purnawansyah  P,  Fattah  F,  Putri  IP.  Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross Validation  Pada  Data  Pasien  Pengidap  Penyakit  Jantung.  ILKOM  Jurnal  Ilmiah 2020;12:81–6. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[24]  Chicco D, Jurman G. The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1  score  and  accuracy  in  binary  classification  evaluation.  BMC  Genomics  2020;21. https://doi.org/10.1186/s12864-019-6413-7.
[25]  Dengen A. Implementation of Eigenfacace Algorithm for Identification of Anopheles in Smartphones. Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) 2022;3:113–22.
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.158.