## Pengenalan Emosi Dalam Musik Berdasarkan Musical Features Menggunakan Support Vector Regression
Emilia Widiyanti *1) , Sukmawati Nur Endah, S.Si., M.Kom *2)
* Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, Universitas Diponegoro
1) emilia.widiyanti@gmail.com, 2) sukmawati020578@gmail.com

## Abstrak
Musik  dibuat  untuk  menyampaikan  emosi  dan  seringkali  dimanfaatkan  dalam  berbagai kegiatan  sehari-hari.  Music  Emotion  Recognition  atau  pengenalan  emosi  dalam  musik menjadi salah satu bidang penelitian yang ikut berkembang seiring dengan perkembangan jenis  dan  pemanfaatan  musik.  Penelitian  ini  menyajikan  hasil  pengenalan  emosi  pada musik  dengan  musical  features  menggunakan  Support  Vector  Regression  dengan  jenis pelatihan ɛ-Support Vector Regression dan ʋ-Support Vector Regression serta kombinasi fitur terbaik yang menghasilkan model terbaik. Data yang digunakan sejumlah 165 data musik yang berbentuk musik soundtrack instrumental. Dari penelitan ini dihasilkan dua model  terbaik  menggunakan  pelatihan  ʋ-SVR.  Model  yang  dihasilkan  yaitu  model pengenalan angle dengan masukan fitur terbaik adalah fitur Pitch dan Energy, dan model pengenalan distance dengan masukan fitur terbaik Zero Crossing Rate dan Beat. Model dihasilkan dengan nilai parameter pelatihan model untuk cost=2 7 , gamma=2 -7 dan nu=2 - 2 pada model angle dan cost=2 7 , gamma=2 -8 dan nu=2 -2 pada model distance. Pengenalan dengan kedua model tersebut menghasilkan akurasi sebesar 37,75%.
Kata kunci :      Soundtrack, Music Emotion Recognition, Musical Features, Support Vector Regression

## Abstract
Music  was  made  to  convey  emotions  and  has  many  uses  on  daily  life.  Music  Emotion Recognition research field has been growing as the development and application of music becomes vary as well. This research produces the result of emotion recognition in music with musical features using Support Vector Regression with ɛ-Support Vector Regression and  ʋ-Support  Vector  Regression  training  along  with  the  optimal  feature  combination which  produces  the  best  model.  The  data  being  used  are  165  musics  in  the  form  of instrumental  soundtrack.  This  research  resulted  in  two  best  models  using  the  ʋ-SVR training, which the first is angle recognition model with optimal features input of Pitch and Energy, and the second is distance recognition model with optimal features input of Zero Crossing  Rate  and  Beat.  Recognition  process  using  those  models  yields  an  outcome  of 37,35%  accuracy  that  was  obtained  with  parameter  values  of  cost=2 7 ,  gamma=2 -7 and nu=2 -2 in training angle model and parameter values of cost=2 7 , gamma=2 -8 dan nu=2 -2 in training distance model.
Keywords :  Soundtrack, Music Emotion Recognition, Musical Features, Support Vector Regression

## 1 P ENDAHULUAN
Musik memiliki peranan penting dalam sejarah  manusia  dan  hampir  semua  musik dibuat  untuk  menyampaikan  emosi  [1]. Emosi  yang  terkandung  dalam  musik  dapat berupa emosi yang menggambarkan perasaan  komposer  atau  emosi  yang berkaitan dengan perasaan pendengar ketika mendengarkan  musik  tersebut.  Musik  pun menjadi  hal  yang  tidak  dapat  lepas  dari kegiatan  sehari-hari.  Tak  jarang  manusia memanfaatkan emosi yang terkandung dalam musik  untuk  berbagai  tujuan  misalnya sebagai  pembangkit  semangat,  sebagai service /  layanan  untuk  meningkatkan kenyamanan  bagi  pembeli  pada  saat berbelanja,  sebagai  pembangkit mood tertentu dan lain sebagainya.
Salah  satu  manfaat  musik  sebagai pembangkit mood dimanfaatkan juga dalam industri  film  dan game .  Musik  digunakan sebagai elemen untuk meningkatkan impact dalam  sebuah scene pada  film.  Begitupun pada  industri game yang  memanfaatkan musik  sebagai  penarik  perhatian  dan menggambarkan kondisi tertentu berdasarkan skenario game . Musik pengiring dalam  film  atau game ini  biasa  disebut sebagai background  music atau  disingkat sebagai  BGM.  Istilah  lain  yang  dapat digunakan  yaitu original  sountrack yang disingkat  sebagai  OST.  Musik  yang digunakan  sebagai  BGM  atau  OST  ini  pun bermacam-macam  jenis  dan genre -nya. Selain itu, data BGM/ OST ini pun tersebar luas  melalui  jaringan  internet  yang menjadikannya  cukup  populer  di  kalangan masyarakat.
Perkembangan  jenis  dan  pemanfaatan dari  musik  ikut  berimbas  pada  peningkatan minat  terhadap  penelitian  di  bidang  terkait dengan  musik.  Salah  satu  bidang  penelitian yang diminati diantaranya pengenalan emosi
dalam musik atau Music Emotion Recognition (MER). MER menjadi salah satu elemen  dalam    pengembangan  macam- macam  aplikasi  seperti  aplikasi music retrieval dan mood detection .
Pada  penelitian  MER,  pengenalan emosi  dilakukan  dengan  melalui  beberapa jenis  pendekatan  emosi.  Salah  satu pendekatan  emosi  pada  MER  adalah pendekatan dimensional. Pendekatan dimensional  MER  memetakan  emosi-emosi pada sebuah bidang dimensional.
Penelitian  di  bidang  psikologi  telah banyak  membahas  pemetaan  emosi  pada sebuah bidang dimensional. Salah satu model emosi  yang  diperkenalkan  yaitu  model Thayer  [13].  Thayer  menyarankan  sebuah model emosi yang sederhana namun tangguh dalam  mengorganisasi  respon  emosi  yang berbeda  yaitu  stres  dan  energi.  Pada  model Thayer, emosi direpresentasikan pada bidang dua  dimensi  dengan  menggunakan valence sebagai  representasi  stres  dan arousal sebagai  representasi  energi.  Dikembangkan pula model emosi lain yang menggabungkan sebelas  tipe  emosi  yang  berbeda  ke  dalam model emosi Thayer [4]. Melalui penggabungan  tersebut  dihasilkan  model emosi dua dimensi yang memetakan area dari sebelas  jenis  emosi  yang  berbeda, beerdasarkan respon emosi tersebut terhadap faktor valence dan arousal .
Pada musik, valence dan arousal dapat diamati melalui musical features dari sebuah data  musik. Musical  features atau  fitur musikal,  dideskripsikan  sebagai  fitur  yang ditekankan  pada  karakteristik  musikal  dari sebuah  data. Musical  features sering  pula dikaitkan dengan elemen-elemen musik yaitu melody,  rhythm,  harmony  timbre,  form, dynamics dan texture .  Perbedaan  persepsi pendengar  terhadap  emosi  dalam  musik dapat  pula  dipengaruhi  oleh  elemen  akustik dari  sebuah  musik  [16],  sehingga  dirasa
penting untuk mempertimbangkan
penggunaan  musical  features  sebagai  fitur masukan pada aplikasi MER. Pemilihan fitur yang  tepat  akan  membantu  aplikasi  MER untuk  dapat  mengenali  emosi  dalam  musik dengan lebih baik.
Pada  saat  penelitian  dilakukan,  belum ada  metode  standar  untuk  mengukur  dan menganalisa  nilai  emosi  [4],  termasuk didalamnya metode standar pengukuran nilai valence dan arousal . Salah satu metode pada pendekatan  dimensional  MER  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  memanfaatkan Support  Vector  Regression (SVR).  SVR adalah  sebuah  pengembangan  dari Suppor Vector  Machine (SVM)  yang  digunakan untuk menemukan sebuah mapping function berupa  fungsi  regresi  dari  suatu  input  dan output. Terdapat dua tipe pelatihan pada SVR yaitu ɛ-(dibaca ‘epsilon’)SVR dan ʋ-(dibaca ‘nu’)SVR. Jenis pelatihan ɛ-SVR menggunakan  parameter  yang  disebut epsilon  yang  berfungsi  sebagai  batas  error yang  diijinkan  dalam  pelatihan.  Berbeda dengan  jenis  pelatihan  ʋ-SVR  yang menggunakan parameter yang disebut ʋ (atau nu)  sebagai control  parameter yang mengatur jumlah support vector dan training errors [16].
SVR  digunakan  dalam  melakukan prediksi  nilai  parameter  pengenalan  emosi berdasarkan groundtruth data  musik  yang digunakan dalam pengenalan emosi. Groundtruth data  musik  dibentuk  dengan mengaplikasikan  sebuah separation  policy pada  emot ion  plane dan  dapat  dibentuk menggunakan  sistem  koordinat  kartesius maupun polar. Dalam penelitian sebelumnya dipaparkan bahwa klasifikasi emosi menggunakan ʋ-SVR memiliki nilai keakuratan  lebih  tinggi  dibanding  dengan SVM  dan Gaussian  Mixture  Model yakni mencapai angka 94,55% dengan
pembentukan groundtruth yang  dilakukan berdasarkan sistem koordinat polar [4].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengenalan  emosi  dalam  musik  dengan Musical  Features sebagai  fitur  masukan menggunakan  ɛ-SVR  dan  ʋ-SVR  sebagai metode pembelajaran. Pembentukan groundtruth berdasarkan  sistem  koordinat polar  dengan  data sountrack digunakan sebagai data acuan dalam penelitian. Penilitian ini bertujuan untuk mengenali  emosi  dalam  musik  dengan
Musical  Features menggunakan  SVR  pada jenis pelatihan ɛ-SVR dan ʋ-SVR, dan  untuk mengetahui  kombinasi  fitur  dengan  hasil terbaik.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1. Music Emotion Recognition
Pada  awalnya,  banyak  penelitian terkait dengan mood dan emosi dalam musik yang  mempelajari  tentang  apa  saja  dan bagaimana  pengaruh  faktor pshychological dan physiological yang  berpengaruh  pada pengenalan dan klasifikasi emosi. Pada tahun 1980-an  beberapa  model  emosi  diajukan dimana banyak diantaranya disusun berdasarkan  pada  pendekatan  dimensional terhadap emotion rating [4]. Pendekatan dimensional mengidentifikasi  jenis  emosi  berdasarkan pada  posisinya  terhadap  beberapa  dimensi emosi  dengan  sumbu  tertentu  dimana diharapkan  dapat  berkorespondensi  dengan internal  representasi  emosi  manusia    [16].
Meskipun namanya berbeda, namun banyak peneliti yang mengajukan beberapa interpretasi emosi yang sebenarnya memiliki kemiripan [16]. Thayer  menyarankan  sebuah  model emosi  dalam  bidang  dua  dimensi  yang sederhana namun tangguh dalam mengorganisasi  respon  emosi  yang  berbeda
yaitu  stress  ( valence )  dan  energi  ( arousal )
[13].  Berdasarkan  permodelan  emosi  dari
Thayer dihasilkan permodelan emosi lain [4]
yang menggunakan sebelas emosi berdasarkan  teori  Juslin.  Permodelan  emosi tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Model emosi dua dimensi Thayer yang sudah dimodifikasi (Han, Rho, Dannenberg, &

## Hwang, 2009)
Disebutkan  oleh  Han  et  al.  bahwa banyak  penelitian  yang  menginvestigasi pengaruh dari faktor musik seperti loudness dan tonality terhadap perceived  emotional expression .  Dalam  menganalisa  faktor tersebut digunakan metode yang bermacam- macam mulai, beberapa melibatkan pengukuran korelasi psikologis dan fisiologis antara  keadaan  dari  keterangan  faktor musikal dan pembangkitan emosi [4]. Juslin dan  Sloboda  menginvestigasi  penggunaan dari acoustic  cues dalam  komunikasi  dari emosi musik oleh pemain dan pendengar dan mengukur  korelasi  diantara  ekspresi  emosi (seperti kemarahan, kesedihan, kebahagiaan) dan acoustic  cues (seperti tempo , spectrum dan artikulasi) [6].
Dalam  pengenalan  emosi,  dapat dilakukan pembacaan emosi dengan memanfaatkan  sistem  koordinat.  Sistem koordinat  yang  dapat  diterapkan  pada emotion  plane diantaranya  koordinat kartesius  dan  koordinat  polar.  Konversi koordinat  kartesius  menuju  polar  ataupun sebaliknya serta pengaplikasiannya terhadap
emotion plane ditunjukkan pada  persamaan (1) dan persamaan (2) berikut:
𝐸 𝑐 = (𝐴𝑟, 𝑉𝑙), 𝐸 𝑝 = (𝐷𝑡, 𝐴𝑛)
Dt = (Ar 2 + Vl 2 ) 1 2 , An = arctan ( Ar Vl ) (1)
Ar = Dt. cos(An) , Vl = Dt. sin(An) (2)
Keterangan:
E c =  Titik  pusat  emosi  pada  sistem koordinat kartesius E p =  Titik  pusat  emosi  pada  sistem koordinat polar Vl =  nilai valence (searah sumbu y pada kartesius) Ar =   nilai arousal (searah sumbu x pada kartesius)
Dt =   jarak titik polar dari sumbu 0 An =   besar sudut yang dibentuk titik polar terhadap sumbu 0

## 2.2. Musical Features
2.2.1. Key Clarity
Fitur key merupakan  bagian  dari harmony  features bersama dengan  musical mode .  Fitur  ini  didapatkan  dengan  mencari key atau nada yang dominan dari data audio. Metode  yang  digunakan  dalam mencari key dari sebuah data musik adalah algoritma key- finding oleh Krumhansl. Pencarian dilakukan dengan membandingkan key  profile  matrix dengan fitur chroma .  Fitur chroma dinilai  dapat merepresentasikan  frekuensi  pada  skala musikal. Fitur chroma dan key profile matrix tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai estimasi tonality dari  data  audio.  Pencarian tonality dituliskan  pada  persamaan  (3) sementara key terbaik  dituliskan  dengan persamaan (4).
Tonality = C ∙ KeyProfileMatrix (3) Key =   max KeyIndex (Tonality(Idx)) (4)
Keterangan: Tonality = tonality dari sinyal C =   nilai chroma dari sinyal KeyProfileMatrix  = key  profile  matrix dari Krumhansl Key = key terbaik. Key clarity didapatkan dengan memilih key terbaik, yang merupakan key dengan nilai tertinggi pada tonality .

## 2.2.2. Musical Mode
Fitur musical mode merupakan bagian dari  harmony  features.  Fitur musical  mode sendiri diestimasi menggunakan nilai selisih dari key terbaik pada tangga nada mayor dan key terbaik pada tangga nada minor [16].
Untuk  menghasilkan  fitur musical mode dapat  dilakukan  pendekatan  nilai tonality berdasarkan  subbab  sebelumnya. Setelah didapatkan nilai tonaliity , kemudian ditentukan nilai key terbaiknya pada masing- masing  tangga  nada  untuk  kemudian  dapat dicari nilai selisihnya.

## 2.2.3. Zero Crossing Rate
Zero crossing adalah suatu keadaan di mana  suatu  fungsi  menyentuh  titik  nol  atau saat dimana suatu fungsi berpindah dari nilai positif ke negatif. Zero crossing rate dari data musik  merupakan  rasio  terjadinya zero crossing dalam data musik. Metode ini telah banyak  digunakan  dalam  pengenalan  suara maupun informasi jenis musik.
Dalam  konteks  sinyal  diskrit, zero crossing dapat terjadi jika sampel mempunyai  tanda  aljabar  yang  berbeda.  Ini menunjukkan  bahwa  ada  hubungan  antara zero  crossing dan  konten  frekuensi  sinyal [15].
2.2.4. Pitch
Pitch disebut juga perceived fundamental  frequency .  Dalam  menentukan nilai pitch terdapat  banyak  metode  yang dapat  digunakan,  salah  satunya  yaitu
menggunakan metode autokorelasi.
Autokorelasi merupakan formulasi sistematis yang  digunakan  dalam signal  processing untuk  menganalisa  suatu  fungsi  domain waktu  dari  suatu  sinyal  maupun  fungsi berbentuk  deret.  Nilai  autokorelasi  suatu sinyal akan menunjukkan bagaimana bentuk gelombang  itu  membentuk  suatu  korelasi dengan sinyal itu sendiri. Bentuk-bentuk pola yang  sama  atau  mirip  pada  waktu  tertentu menunjukkan  perulangan  bentuk  atau perioditas  pola  sinyal  suara.  Autokorelasi ditunjukkan pada persamaan (5).
y u (n) =   ∑ u(k)u(k + n) M k=1 (5)
Keterangan: y u =  hasil autokorelasi dari sinyal masukan u n = lag parameter M =  panjang sinyal masukan u

## 2.2.5. Energy
Energy features berkaitan erat dengan persepsi  arousal  dari  musik.  Fitur  energy yang  dapat  diekstrak  salah  satunya  yaitu Average  Energy . Average  energy (AE)  dari keseluruhan wave  sequence diadopsi  secara luas  untuk  mengukur loudness dari  musik. Sementara  regularitas  dari loudness diukur melalui  standar  deviasi  (σ)  dari  AE . Perhitungan regularitas loudness ditunjukkan pada  persamaan  (6)  sementara  AE ditunjukkan pada persamaan (7).
σ(AE(x)) = √ 1 N ∑ (AE(x) − x(t)) 2 N t=0 (6) AE(x) = 1 N ∑ x(t) 2 N t=0 (7)
Keterangan  :
AE(x)  = Average  Energy atau  nilai  rata- rata dari sinyal x
N =  panjang sinyal x pada sampel x(t) =  nilai sinyal x pada waktu sampel t t =  waktu dalam sampel σ(AE(x))  =  standar deviasi dari sinyal x.

## 2.2.6. Tempo
Average  tempo atau global  tempo didefinisikan sebagai tempo atau jumlah beat tiap menit (BPM) dari sebuah musik. Fitur ini dapat  mendiskripsikan  ritme  musik  secara global.
Estimasi  nilai tempo dapat  dilakukan dengan  berbagai  macam  pendekatan,  salah satunya dengan menggunakan onset strength . Onset strength merupakan bentuk transformasi  data  musik  yang  berisikan informasi terkait onset pada data musik.
Untuk membentuk onset strength dari data  musik  dapat  dilakukan  dengan mengkomputasi db  mel  spectrogram dari data  musik.  Langkah  dilanjutkan  dengan membuang nilai negatif dari data spectrogram tersebut  sehingga  dihasilkan onset kasar. Kemudian dilakukan komputasi ulang  terhadap onset kasar  tersebut  dengan menghitung nilai differensial orde pertamanya  untuk  membentuk onset baru dalam  bentuk halfwave .  Langkah  terakhir yang  dilakukan  adalah  membuang  data offsets dengan highpass filter pada 0.5Hz.
Setelah  dihasilkan onset  strength dari data musik, langkah pencarian global tempo dilanjutkan  dengan  melakukan  autokorelasi terhadap onset strength dan mengaplikasikan preference window terhadap  data  tersebut. Metode windowing yang  digunakan  adalah Gaussian  pada log-time  axis .  Nilai  global tempo dipilih dari window dengan nilai hasil autokorelasi terbesar.

## 2.2.7. Beat
Untuk  dapat  menghasilkan  fitur beat, data  musik  perlu  dikomputasikan onset strength dan global  tempo -nya  terlebih dahulu.  Menggunakan  nilai-nilai  tersebut dilakukan    proses tracking atau  pencarian beat pada  data. Tracking dilakukan  dengan mengaplikasian dynamic programming .
Dynamic  Programming atau  disebut juga sebagai dynamic optimization merupakan  metode  penyelesaian  suatu permasalah yang kompleks dengan memecahnya  menjadi  koleksi  dari  sub permasalahan yang lebih sederhana, kemudian menyelesaikan permasalah- permasalahan tersebut sekali dan menyimpan semua solusinya. Proses pencarian beat akan menghasilkan kumpulan beat yang kemudian dapat menghasilkan tempo regularity dengan mengkomputasi  nilai  standar  deviasi  dari interval beat tersebut.

## 2.3. Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR) merupakan  pengembangan  SVM  untuk menangani kasus regresi.
SVR  memiliki  dua  tipe    strategi pelatihan  yaitu  ɛ-SVR  dan  ʋ-SVR.  Pada  ɛ- SVR,  hasil  estimasi  terbaik  dari  nilai koefisien dalam fungsi diperoleh untuk nilai ɛ- insensitive  loss  function yang  minimal dikarenakan nilai  ɛ (dibaca ‘epsilon’)  yang rendah menunjukkan nilai aproksimasi yang tinggi.  Namun,  ɛ-SVR  ini  memiliki keterbatasan dimana nilai ɛ harus didefinisikan  sebelum  proses  pelatihan sehingga  akan  muncul  permasalahan  ketika menghadapi  data  yang  sulit  diantisipasi selang nilai dari ɛ-nya. Strategi lain yaitu ʋ- SVR.  Pada  ʋ-SVR  ini,  kekurangan  dari  ɛ- SVR  dapat  diatasi  dengan  membatasi  tugas dalam  menemukan  ɛ  untuk  optimasi kuadratik dengan memperkenalkan parameter  baru  yaitu  ʋ  (dibaca  ‘nu’)  yang berfungsi mengontrol jumlah support vector dan training  error. Solusi  akhir  dari  SVR predictor ditunjukkan  pada  persamaan  (8) berikut:
𝑓(𝑥) = ∑ (𝛼 𝑖 ∗ − 𝛼 𝑖 )𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) + 𝑏 ℓ 𝑖=1 (8)
Keterangan: f(x)   = hyperplane 𝛼 𝑖 ∗ , 𝛼 𝑖 = data points, langrange multipliers K = fungsi kernel b = bias

## 2.4. Mean Squared Error
Mean Squared Error (MSE)
merupakan  salah  satu  metode  pengukuran
error yang  sering  dipakai  untuk  menilai performansi  suatu  fungsi  prediksi.  Pada penelitian ini, nilai MSE dihitung berdasarkan target dari suatu data uji dimana nilai  tersebut  dibandingkan  dengan  hasil prediksi yang dihasilkan oleh model Support Vector Regression .
Rumus  MSE  sendiri  dapat  dituliskan dengan persamaan (9) sebagai berikut:
MSE = 1 𝑚 ∑ (ŷ 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (9)
Keterangan: MSE = Mean Squared Error m = Jumlah data ŷ 𝑖 = nilai output aktual data ke-i 𝑦 𝑖 = nilai prediksi untuk data ke-i

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Garis besar tahapan penelitian ini dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Langkah  diawali dengan  melakukan  pengumpulan  data  dan pembentukan  dataset.  Langkah  tersebut menghasilkan  data  musik  yang  akan digunakan  sebagai  dataset  penelitian. Langkah  dilanjutkan  dengan  melakukan preprocessing terhadap dataset yang
terkumpul.
Dataset  yang  telah  melalui  tahapan preprocessing akan menjalani proses ektraksi fitur  yang  akan  menghasilkan  data ciri  atau fitur  dari  dataset.  Berdasarkan  data  fitur tersebut  akan  dibentuk  data  pelatihan  dan data pengujian.

## Gambar 2 Tahapan Proses Pengenalan Emosi dalam Musik
Dalam  tahapan  pembagian  data  tersebut, digunakan metode k- fold cross validation. Data penelitian akan digunakan dalam proses pelatihan SVR  yang bertujuan untuk membentuk model pengenalan emosi. Model yang  dihasilkan  berjumlah  dua  model  yang nantinya akan mengenali titik koordinat polar dari  data.  Satu  model  digunakan  untuk mengenal  sudut  ( angle) dan  model  lainnya digunakan  untuk  mengenali  jarak  dari  titik nol (distance) . Sementara data pelatihan akan digunakan  untuk  menguji  performa  model yang dihasilkan dalam proses pelatihan untuk mengenali  emosi  data  musik.  Pada  proses pengenalan  emosi,  emosi  data  yang dihasilkan  berasal  dari  area  emosi  dari  titik koordinat  polar  data  emosi  yang  dihasilkan oleh model SVR tersebut. Pada proses pelatihan maupun pengenalan diperlukan groundtruth . Groundtruth dibentuk dengan memanfaatkan emotion  plane yang  memetakan  emosi. Emosi dipisahkan dengan fungsi separation policy berupa garis-garis yang membagi area emotion plane dan menghasilkan area untuk masing-masing  emosi  yang  berjumlah sebelas  emosi. Groundtruth pelatihan didapatkan  dengan  mencari  titik  pusat  dari area emosi yang terbentuk. Titik pusat emosi tersebut  dipresentasikan  dengan  koordinat polar  ( angle,  distance ).    Hasil  pengenalan dari  model  yang  terbentuk  dalam  koordinat polar  tersebut  diaplikasikan  kembali  pada
emotion  plane guna  mendapatkan  kategori emosinya.
Illustrasi  penggunaan emotion  plane sebagai groundtruth dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 Illustrasi Penggunaan Emotion Plane sebagai Groundtruth

## 3.1. Pengumpulan Data dan Pembentukan
Dataset Jenis musik yang dianalisa dikhususkan pada musik
original soundtrack. Data  musik  berupa  musik pengiring yang digunakan pada film  dengan mengutamakan  jenis  musik  instrumental. Data  didapatkan  melalui  beberapa  situs pribadi di internet dan Youtube.
Dikarenakan masih minimnya kategorisaasi  emosi  pada  jenis  data  yang digunakan,  pemilihan  data  musik  yang digunakan sebagai dataset dilakukan dengan bantuan beberapa responden untuk memberikan  pertimbangan  terkait  emosi yang  terkandung  dalam  musik  tersebut. Responden  diminta  untuk  mendengarkan data  musik  instrumental  dan  diminta  untuk memberi  penilaian  terkait  kategori  emosi yang  dikandung  data  musik  tersebut. Kegiatan  tersebut  bertujuan  mendapatkan kategori emosi dari data musik.
Total  emosi  yang  dikenali  adalah  11 emosi, yaitu angry , excited , happy , nervous , pleased , bored , calm , relaxed , sad , sleepy , dan peaceful .

## 3.2. Dataset Preprocessing
Tiap-tiap  data  pada  dataset  perlu melewati beberapa tahapan data preprosessing untuk  dapat  diproses  pada tahapan berikutnya. Tahapan data preprossesing ini bertujuan untuk menghasilkan dataset penelitian  yang seragam dan seimbang. Tahapan preprosessing diawali dengan melakukan pemotongan data audio. Panjang data audio yang digunakan adalah 25 detik. Setelah dilakukan pemotongan data kemudian  dilakukan  konversi  format  data, konversi channel dan resampling .  Format data yang dituju adalah format wave (.wav) dengan sampling rate 22.050 Hz dan channel mono.

## 3.3. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dilakukan  terhadap dataset yang  telah  terbentuk  dan  melalui tahapan preprocessing . Tahapan ini
dilakukan  dengan  tujuan  mengambil  ciri musikal  dari  data  musik  dan  menghasilkan data  fitur  yang  dapat  diolah  pada  proses selanjutnya.  Fitur-fitur  yang  diekstrak  yaitu energy,  beat,  tempo,  key,  musical  mode, pitch, dan zero crossing rate (ZCR) .
Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan memanfaatkan  fungsi-fungsi  yang  terdapat pada library Python Librosa, terutama untuk proses ekstraksi fitur tempo, beat dan ZCR.

## 3.4.  Pembentukan  Data  Latih  dan  Data Uji
Proses pembentukan data pelatihan dan data pengujian bertujuan untuk mempersiapkan  dan  membentuk  data  fitur untuk dapat digunakan dalam proses training maupun testing .
Langkah  diawali  dengan  memotong data  fitur  sesuai  dan  proses  dilanjutkan dengan penambahan nilai target berupa angle dan distance . Angle dan distance merupakan
titik  pusat  emosi  ditetapkan  berdasarkan groundtruth .
Kemudian  data  dibagi  menggunakan metode  k- fold  cross  validation sehingga dihasilkan data latih dan data uji. Terakhir dilakukan normalisasi.
Normalisasi  dilakukan  pada  data  latih menghasilkan  data  ternormalisasi  dan  juga parameter normalisasi yang diperlukan untuk melakukan normalisasi pada data uji.

## 3.5. Pelatihan Model
Proses pelatihan model SVR dilakukan berdasarkan masukan data latih ternormalisasi dan  parameter  pelatihan model.
Jenis  pelatihan  SVR  yang  dilakukan yaitu  ɛ-SVR  dan  ʋ-SVR.  Pada  tiap  proses pelatihan,  terdapat  dua  model  yang  dilatih yaitu model angle dan model distance .

## 3.6. Pengenalan Emosi dan Evaluasi
Proses  pengenalan  emosi  dilakukan berdasarkan  masukan  data  uji  hasil pembagian  data  yang  telah  dinormalisasi. Data  uji  kemudian  dikenali  menggunakan model  yang  telah  dilatih  pada  proses pelatihan  SVR.  Hasil  prediksi  berupa  nilai angle dan distance .
Nilai angle dan distance digunakan dalam pencarian emosi berdasarkan pembagian  emosi  pada separation  policy .
Hasil  proses  tersebut  kemudian  dikenali sebagai  emosi  dari  data  uji.  Hasil  prediksi yang dihasilkan kemudian dianalisa
akurasinya  berdasarkan  persamaan  .  Hasil akurasi  inilah  yang  menjadi  tolak  ukur kinerja dari model yang dilatih.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan adalah data  audio soundtrack dari  animasi  televisi
atau  film  animasi  yang  didapatkan  melalui beberapa  situs  di  internet  seperti  Youtube. Data soundtrack yang  dipilih  berupa  musik instrumental  yang  tidak  diiringi  dengan vokal. Genre dari soundtrack tidak  dibatasi hanya pada satu genre musik tertentu.
Data musik tersebut dikumpulkan dan dipilih  secara  manual.  Dipilih  sejumlah  15 data  musik  untuk  mewakili  satu  emosi sehingga total data yang dikumpulkan adalah sejumlah  165  data  musik  untuk  mewakili keseluruhan 11 emosi yang digunakan.
Tiap  data  musik  terpilih  yang digunakan  dipotong  sepanjang  25  detik secara  manual  dan  disimpan  dalam  file ekstensi  (*.wav).  Data  tersebut  disimpan dalam  bentuk monochannel dengan  nilai sampling rate 22.050 Hz.

## 4.2. Skenario Pengujian
Dalam  penelitian  ini  dilakukan beberapa  skenario  penelitian  yang  berfokus pada beberapa parameter yang terlibat dalam penelitian.  Skenario  penelitian  dilakukan selain  untuk  mencari  hasil  terbaik  dari pengenalan  emosi,  tetapi  juga  untuk menganalisa  hasil  pengenalan  emosi  dan pengaruh  dari  parameter-parameter  yang telibat didalamnya.
Skenario  yang  dilakukan  diantaranya skenario  pengujian  1  yang  berfokus  pada pencarian separation  policy yang  sesuai untuk  data,  skenario  pengujian  2  yang berfokus  pada  pencarian  kombinasi  fitur terbaik dalam pengenalan emosi dan skenario pengujian  3  yang  berfokus  pada  pencarian nilai terbaik untuk parameter pelatihan model support vector regression .
4.3. Hasil dan Analisa Skenario
4.3.1.  Hasil  dan  Analisa  Skenario Pengujian 1
Berdasarkan  skenario  pengujian  yang dilakukan dihasilkan separation policy yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Separation Policy terpilih ɛ- SVR
Separation Policy
Akurasi Kode v1(+) v2(-) a1(-) a2(+) V=0
0,5 -0,5 -0,25 0,45 0 34,55% ɛ-SP1 0,5 -0,5 -0,3 0,4 0 34,55% ɛ-SP2
*v artinya valence dan a artinya arousal , lebih jelas lihat pada Gambar 2.

## Tabel 2. Hasil Separation Policy terpilih ʋ-SVR
Separation Policy
Akurasi Kode v1(+) v2(-) a1(-) a2(+) V=0 0,4 -0,5 -0,33 0,33 0 29,70% ʋ-SP1 0,45 -0,5 -0,33 0,33 0 29,09% ʋ-SP2
*v artinya valence dan a artinya arousal , lebih jelas lihat pada Gambar 2.
Dimana  berdasarkan  skenario  ini diketahui  bahwa  pencarian  kombinasi separation policy ini memiliki peran penting dalam  proses  pengenalan  emosi  yang dilakukan. Separation  policy tidak  hanya menjadi  dasar  pembentukan ground  truth sebagai  target  pelatihan,  namun  juga digunakan  dalam  klasifikasi  emosi  yang dilakukan.

## 4.3.2.  Hasil  dan  Analisa  Skenario Pengujian 2
Berdasarkan  skenario  pengujian  yang dilakukan dihasilkan kombinasi fitur dengan hasil akurasi terbaik  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Akurasi Terbaik dari Kombinasi Fitur SP Fitur Angle Fitur Distance Akurasi ɛ-SP ɛ- SP1 Musical Mode, Zero Crossing Key Clarity, Zero Crossing 34,55%
SP Fitur Angle Fitur Distance Akurasi Rate, Pitch, Energy, Tempo, Beat
Rate,  Pitch,
Energy, Tempo, Beat ɛ- SP2 Key
Clarity, Zero Crossing Rate, Energy, Tempo Key Clarity, Zero Crossing Rate, Energy,
Beat
35,76%
ɛ-
SP2
Key Clarity, Zero Crossing Rate, Energy, Tempo Key Clarity, Zero Crossing Rate, Energy, Tempo 35,76%
ʋ-SP
ʋ- SP1 Energy Key Clarity 36,97% ʋ- SP1 Energy Zero Crossing Rate 36,97% ʋ- SP2 Pitch, Energy Zero Crossing Rate, Beat 36,97% Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan dapat  dianalisa  beberapa  poin  terkait  hasil yang dicapai diantaranya sebagai berikut:
1. Pengaruh nilai MSE terhadap akurasi MSE merupakan parameter pengukuran error hasil  prediksi  dari  model yang  dihasilkan.  Berdasarkan  hal  tersebut, parameter MSE ini dipilih sebagai parameter untuk memilih kombinasi fitur terbaik.
Dalam  penggunaannya  pada  skenario yang telah dijalankan, kombinasi nilai MSE paling rendah tidak memastikan bahwa nilai akurasi  yang  dihasilkan  merupakan  akurasi paling  baik.  Namun,  model  dengan  nilai MSE  yang  besar  juga  tidak  menunjukkan performa yang baik.
Berdasarkan  kasus  tersebut,  diketahui bahwa MSE merupakan parameter
berpengaruh  pada  identifikasi  kelayakan model.  Namun,  MSE  tidak  menjadi parameter  dalam  mengukur  akurasi  model. Hal ini dikarenakan proses pengenalan emosi tidak  hanya  bergantung  dari  hasil  prediksi yang  dihasilkan  satu  model  saja  melainkan berdasarkan  kombinasi  nilai angle dan distance yang  dihasilkan  dan  pemetaannya pada emotion  plane berdasarkan separation policy .
2. Fitur
Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan bahwa  pada  pada  pengenalan  emosi menggunakan jenis pelatihan ɛ-SVR maupun ʋ-SVR, dengan melakukan pengkombinasian fitur  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi. Meskipun  pada jenis  pelatihan  ɛ-SVR  tidak dihasilkan  peningkatan  nilai  akurasi  yang signifikan,  namun    dapat  diminimalisir jumlah fitur yang digunakan.
Pada  jenis  pelatihan  ɛ-SVR,  kesemua fitur  berpengaruh  pada  pengenalan  emosi dengan  kombinasi  yang  berbeda-beda. Sementara  pada  jenis  pelatihan  ʋ-SVR, ditunjukkan  fitur  yang  mempengaruhi pengenalan angle diantaranya pitch dan energy , sementara fitur yang mempengaruhi pengenalan distance yaitu key  clarity ,  z ero crossing rate dan beat.
Angle memiliki  karakteristik  nilai dalam notasi positif dan negatif, dimana nilai tersebut  merepresentasikan  besaran  sudut dari  titik  emosi  pada  koordinat  polar.  Pada kuadran I dan II, nilai angle memiliki range nilai  positif.  Emosi  pada  kuadran  I  dan  II diantaranya angry,  excited dan happy akan cocok  dengan  musik  yang  memiliki  nilai pitch yang tinggi/ kuat, musik yang berenergi dan beat yang  cenderung  cepat.  Sementara pada kuadran III dan IV, nilai angle memiliki range nilai  negatif. Emosi  pada  kuadran III dan  IV  diantaranya sad,  sleepy dan relaxed yang  sesuai  dengan  musik  yang  memiliki nilai pitch yang  rendah,  tidak  terlalu
berenergi/  tidak  terlalu  menghentak-hentak dengan beat yang cenderung pelan.
Berbeda dengan angle , distance yang memiliki  kisaran  nilai  dalam  notasi  positif dan  merepresentasikan  jarak  titik  terhadap titik  pusat  koordinat  (0,0).  Emosi  yang memiliki  jarak  paling  dekat  dengan  titik pusat  koordinat  yaitu calm dimana  musik yang  sesuai  dengan  karakteristik  emosi tersebut adalah musik dengan beat dan tempo yang  tidak  tinggi  maupun  rendah  dan cenderung  stabil.  Semakin  jauh  dari  titik pusat,  emosinya  pun  makin  beragam diantaranya angry , happy , sad dan peaceful . Digambarkan  bahwa  musik  yang  memiliki nilai tempo yang rendah ataupun tinggi akan cenderung  jauh  dari  titik  pusat.  Begitupun dengan  fitur  musik  seperti beat dan zero crossing rate . Musik dengan beat tinggi yang cenderung  sesuai  dengan  musik happy ataupun angry akan  diidentifikasikan  lebih jauh dari titik pusat, begitupun musik dengan beat rendah seperti sad ataupun peaceful .

## 4.3.3.  Hasil  dan  Analisa  Skenario Pengujian 3
Berdasarkan  skenario  pengujian  yang dilakukan  dihasilkan  kombinasi  nilai parameter  pelatihan  model  dengan  hasil terbaik ditunjukkan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Pengujian Parameter pada ɛ-
SVR No Cost Gamma Epsilon Akurasi A D A D A D 1 2 6 2 6 2 -6 2 -7 10 -2 10 -3 35,55% 2 2 7 2 8 2 -7 2 -7 10 -2 10 -3 36,97% 3 2 7 2 8 2 -8 2 -7 10 -2 10 -2 36,97%
*A artinya angle , D artinya distance
Tabel 5. Hasil Pengujian Parameter pada ʋ-SVR
No Cost Gamma Nu Akurasi A D A D A D 1 2 7 2 7 2 -7 2 -6 2 -2 2 -2 36,97%
2 2 7 2 7 2 -7 2 -6 2 -2 2 -2 36,97% 3 2 7 2 7 2 -7 2 -6 2 -2 2 -2 37,58%
*A artinya angle , D artinya distance
Berdasarkan  hasil  skenario  pengujian yang  dilakukan,  perubahan  nilai  parameter pelatihan model memiliki pengaruh terhadap kinerja model yang diujikan. Pada pelatihan tipe  ɛ-SVR,  terdapat  perbedaan  pada  nilai cost  dan  nilai  epsilon.  Model angle dengan hasil baik memiliki nilai cost yang lebih kecil dan  epsilon  yang  lebih  besar.  Berbeda dengan  model distance dimana  hasil  baik didapatkan  pada  nilai cost yang  lebih  besar dan  epsilon  yang  cenderung  lebih  kecil.
Sementara nilai variabel gammanya cenderung bervariasi. Hal tersebut
menunjukkan terdapat perbedaan kebutuhan terkait  setting  parameter  model  pada pelatihan  ɛ-SVR.  Hal  ini  dapat  dipengaruhi oleh nilai target pada angle dan distance yang memiliki  perbedaan range .  Berbeda  halnya dengan hasil pengujian pada pelatihan tipe ʋ- SVR. Pada pengujian ini, meskipun terdapat perbedaan  namun  nilai  parameter  yang muncul  dari  hasil  pelatihan  terbaik  mirip, terutama pada parameter nu.
Berdasarkan hal tersebut maka terlihat bahwa  pada angle dan distance perlu dilakukan setting parameter  dengan  nilai yang berbeda.

## 4.3.4. Analisa terhadap Hasil Pengenalan Emosi
Berdasarkan  keseluruhan  skenario yang  dilakukan  diambil  hasil  terbaik  yang menghasilkan confusion matrix pada Tabel 6. Seperti  yang  terlihat  pada confusion  matrix Tabel 6 bahwa model hasil penelitian masih belum  dapat  mengenali  keseluruhan  emosi yang ada.
Hal ini terlihat jelas dikarenakan masih ada hasil emosi terprediksi yang kosong dan masih  terkumpul  pada  beberapa  emosi diantaranya  dimana  hasil  paling  tinggi terprediksi  pada  emosi excited,  pleased, relaxed dan sleepy.
Tabel 6. Confusion Matrix Model Terbaik
* Class : 1 angry , 2 excited , 3 happy , 4 nervous , 5 calm , 6 pleased , 7 bored , 8 relaxed , 9 sad , 10 sleepy , dan 11 peaceful
Pemetaan  emosi  yang  dihasilkan cenderung  mengarah  ke  kuadran  I  dan kuadran IV.
Hasil  akurasi  yang  rendah  pada  dua tipe  pelatihan  yang  dilakukan  dapat dipengaruhi  oleh dataset yang  digunakan dalam  melakukan  pengenalan  emosi.  Data soundtrack tidak  memiliki genre khusus dalam  penggunaannya  sehingga  meskipun data  musik  memiliki  emosi  yang  sama namun musical  instrument atau genre musiknya  bisa  saja  berbeda.  Hal  tersebut menyebabkan  data  akan  sulit  dikenali  dan diidentifikasi emosinya.
Selain  itu,  pemotongan  data  musik yang  tidak  tepat  juga  dapat  mempengaruhi pengenalan emosinya. Meskipun
pemotongan  data  telah  dilakukan  secara manual,  namun  masih  dimungkinkan terjadinya  kesalahan  dalam  memilih  bagian yang  mengimplikasikan  emosi  musik  yang terkandung.
Predicted Class ∑ 1 2 3 4  5 6 7 8 9  10  11
Ac tu al clas s 1 5 2 6 1  0 1 0 0 0 0 0 15 2 0 6 2 0  0 5 0 1 0 0 1 15 3 0 3 10 0  0 2 0 0 0 0 0 15 4 0 1 0 0 0 6 0 5 0 1 2 15 5 0 1 3 0 1 3 0 6 0 1 0 15 6 0 1 1 0  0 9 0 4 0 0 0 15 7 0 0 0 0  0 0 1 1 0 6 7 15 8 0 0 1 0  0 2 0 10 0 0 2 15 9 0 0 1 0  0 0 0 4 0 4 6 15 10 0 0 0 0  0 0 0 2 0 10 3 15 11 0 0 0 0  0 0 0 2 0 3 10 15 ∑ 5  14  24  1  1  28  1  35  0  25  31 165

## 5 K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  mengenai  Pengenalan  Emosi dalam  Musik  dengan Musical  Features menggunakan Support  Vector  Regression diantaranya:
1. Kombinasi  fitur  memiliki  pengaruh terhadap  pengenalan  emosi  dalam musik.  Tiap-tiap  kombinasi  fitur menghasilkan  model  yang  memiliki kinerja berbeda-beda dan mempengaruhi pengenalan  emosi  yang  dilakukan  baik pada  model angle maupun  model distance . 2. Parameter  MSE  berpengaruh  terhadap mengukur kinerja model. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai
MSE  dalam  penelitian  ini  dapat digunakan  dalam  mengukur  kinerja model  meskipun  tidak  dapat  digunakan sebagai identifikasi akurasi. Hal tersebut dikarenakan  pengenalan  emosi  yang dilakukan tidak hanya berdasarkan hasil prediksi  nilainya  namun  dipengaruhi letak hasil prediksi terhadap separation policy yang ditetapkan.
3. Parameter  pelatihan  model  memiliki pengaruh  dalam  pembentukan  model terbaik  untuk  mengenali emosi. Terkait dengan  parameter  pelatihan  ɛ-SVR  dan ʋ-SVR,  masing-masing  parameternya memiliki  pengaruh  yang  berbeda terhadap  hasil  pelatihan.  Parameter epsilon (atau ɛ) pada ɛ-SVR merupakan parameter  yang  membatasi  ierror  dari hasil pelatihan perlu disesuaikan dengan kebutuhan model dimana hasil penelitian menunjukkan nilai parameter epsilon berbeda pada model distance dan angle .  Untuk  parameter  nu,  model terbaik  memiliki  nilai  nu  (atau  ʋ)  yang cenderung  sama  baik  pada angle maupun distance , dimana nilai nu yang
terlalu  besar  atau  terlalu  kecil  akan cenderung menurunkan kinerja model.
4. Kombinasi  terbaik  yang  diperoleh melalui  penelitian  ini    dihasilkan menggunakan  tipe  pelatihan  ʋ-SVR dengan  nilai  akurasi  yang  tercapai sebesai 37,757%. Kombinasi fitur yang mencapai hasil tersebut yaitu fitur Pitch dan Energy pada model Angle dan Zero Crossing Rate dan Beat untuk  model Distance .  Kombinasi  nilai  parameter pelatihan  model  yang  mencapai  nilai tersebut  ialah  cost=2 7 ,  gamma=2 -7 dan nu=2 -2 untuk  model angle dan  cost=2 7 , gamma=2 -8 dan  nu=2 -2 untuk  model distance.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Chang, C.-C., & Lin, C.-J. (2013, Maret 4). NTU  CSIE.  Dipetik  Mei  17,  2019,  dari LIBSVM  --  A  Library  for  Support  Vector Machines:
https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/li bsvm.pdf
[2] Eerola,  T.,  Lartillot,  O.,  &  Toiviainen,  P. (2009).  Prediction  Of  Multidimensional Emotional  Ratings  In  Music  From  Audio Using  Multivariate  Regression  Models. International Society for Music Information Retrieval 2009, (hal. 621-626). Kobe.
[3] Ellis,  D.  P.,  &  Poliner,  G.  E.  (2007). Identifying  'Cover  Songs'  with  chroma feature  and  dynamic  programming  beat tracking.  IEEE  Conf.  on  ICASSP  ,  vol.  4, 1429-1432.
[4] Han,  B.-j.,  Rho,  S.,  Dannenberg,  R.  B.,  & Hwang, E. (2009). SMERS: Music Emotion Recognition using Support Vector Regression. International Society for Music Information Retrieval, (hal. 651-656).
[5] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining  Consepts  and  Techniques  Third Edition. Waltham: Elseveir Inc.
[6] Juslin, P. N., & Sloboda, J. A. (2001). Music and Emotion: Theory and research. Oxford Univ. Press.
[7] Krumhansl,  C.  L.  (1990).  Cognitive Foundation  of  Musical  Pitch.  Oxford University Press.
[8] MacDorman,  K.  F.,  Ough,  S.,  &  Chin- Chang,  H.  (2007).  Automatic  Emotion Prediction  of  Song  Excerpts:  Index Construction,  Algorithm  Design,  and Empirical  Comparison.  Journal  of  New Music Research , 36.
[9] Nalini, N. J., & Palanivel, S. (2015). Music Emotion  Recognition:  The  Combined Evidence  of  MFCC  and  Residual  Phase. Egyptian Informatics Jounal , 1-10.
[10] Refaeilzadeh, P., Tang, L., & Liu, H. (2009). Cross Validation. Springer .
[11] Rianto,  J.  (2011).  Perangkat  lunak Pengenalan  Suara  (Voice  Recognition) Untuk Absensi Karyawan Dengan Menggunakan  Metode  Dynamic  Time Warping  (DTW).  Bandung:  Universitas
Komputer Indonesia.
[12] Smola,  A.  J.,  &  Scholkopf,  B.  (2004).  A Tutorial  on  Support  Vector  Regression. Statistics and Computing , 199-222.
[13] Thayer, R. E. (1989). The Biopsychology of Mood  and  Arousal.  Newyork:  Oxford University Press.
[14] Tian,  M.,  Fazekas,  G.,  Black,  D.  A.,  &
Sandler,  M.  (2015).  On  the  Use  of
Tempogram to Describe Audio Content and Its  Application  to  Music  Structural Segmentation.  40th  IEEE  International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (ICASSP)  (hal.  419-423). London: IEEE.
[15] Wikessa, P. S., Hidayat, B., & Atmaja, R. D. (2017).  Perancangan  Aplikasi  Deteksi Kemacetan  Berdasarkan  Audio  Processing Menggunakan  Metode  Zero  Crossing  Rate dan  Average  Energi  Berbasis  Android.  e- Proceeding of Engineering:Vol.4 , 412-419.
[16] Yang, Y.-S., & Chen, H. H. (2011). Music Emotion Recognition. USA: CRC Press.
[17] Zhang,  Y.,  Wang,  S.,  Philips,  P.,  &  Ji,  G. (2014). Binary PSO with Mutation Operator for  Feature  Selection  using  Decision  Tree Applied  to  Spam  Detection.  Knowledge- Based Systems.