Made Ade Prayoga 1 , Gede Indrawan 2 , Dewa Gede Hendra Divayana 3 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)
Pengelompokan Laras Suara Berdasarkan Pepatutan atau Pathet Gamelan Bali Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor dan Support
Vector Machine
I Made Ade Prayoga 1 Gede Indrawan 2
Dewa Gede Hendra Divayana 3
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Bali, Indonesia Koresponding E-mail: adeprayogaa1996@gmail.com
Ade Prayoga, I. M., Indrawan, G., & Hendra Divayana, D. G. (2023). Pengelompokan Laras Suara  Berdasarkan  Pepatutan  Atau  Pathet  Gamelan  Bali  Menggunakan  Klasifikasi  K- Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine. Technomedia Journal , 8 (2SP).
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2SP.2011

## ABSTRAK
Gamelan  merupakan  sebuah  orkestra  yang  terdiri  dari  instrumental  yang  terbuat  dari batu, kayu, bambu, besi, perunggu, kulit, dawai dan lain-lainnya dengan menggunakan laras pelog dan slendro, dan memiliki 7 pepatutan atau pathet yakni; (1) pathet selisir, (2) pathet panji, (3) pathet tembung (4) pathet sunaren, (5) pathet baro, (6) pathet pengenter, dan (7) pathet malat, setiap pepatutan atau pathet memiliki ciri khusus dengan aturan – aturan cara memainkanya  pada  setiap  kelompok  Gamelan  Bali.  Seiring  dengan  perkembangan  jaman, adanya transisi cara mengajar jaman dulu dan sekarang yang berbeda sehingga anak jaman sekarang  hanya  mengetahui  urutan  bilah  gamelan  yang  mana  dipukul  bukan  laras  suara gamelannya.  Maka  dari  itu  penulis  ingin  membangun  sebuah  sistem  yang  dapat mengelompokan  laras  suara  ke  dalam  7  pepatutan  atau  pathet  yang  terdapat  di  dalam Gamelan  Bali.  Sistem  ini  akan  dirancang  dan  dibangun  berdasarkan  pengelompokkan pepatutan atau pathet yang diperoleh dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine. Berdasarkan hasil pengujian algoritma KNN memberikan hasil yang  lebih  efektif  dalam  melakukan  pengelompokan  laras  suara  dengan  hasil  persentase tingkat akurasi mencapai 100% sedangkan untuk algoritma SVM memberikan hasil persentase tingkat  akurasi  sebesar  74,29%.  Pengujian  dari  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  proses klasifikasi  juga  menunjukan  bahwa  KNN  memberikan  waktu  pengolahan  yang  lebih  cepat yaitu 0,14388 detik dibandingkan dengan SVM yaitu 0.17642 detik. KNN memberikan hasil yang  lebih  baik  karena  pada  prinsipnya  K-NN  memilih  tetangga  terdekat  dimana menggunakan parameter jarak yaitu Euclidean distance yang sangat cocok untuk digunakan dalam menentukan jarak terdekat antar dua data.
Kata kunci  : Pathet, Gamelan, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine.

## ABSTRACT
Gamelan is an orchestra consisting of instruments made of stone, wood, bamboo, iron, bronze, leather, strings and others using pelog and slendro barrels, and has 7 pepatutan or pathet namely; (1) pathet selisir, (2) pathet panji, (3) pathet tembung (4) pathet sunaren, (5) pathet baro,  (6)  pathet  pengenter,  dan  (7)  pathet  malat,  each  pepatutan  or  pathet  has  special characteristics with the rules for how to play it in each Balinese Gamelan group. Along with the development of the era, there is a transition in the way of teaching in the past and now that is  different,  so  that  today's  children  only  know  the  order  in  which  the  gamelan  blades  are struck, not the barrel of the gamelan sound. Therefore, the author wants to build a system that can classify sound tunings into 7 pepatuans or pathets contained in the Balinese Gamelan. This system will be designed and built based on the appropriate grouping or pathet obtained using the K-Nearest Neighbor algorithm and Support Vector Machine. Based on the test results, the KNN  algorithm  gives  more  effective  results  in  grouping  sound  barrels  with  a  percentage accuracy rate of 100%, while the SVM algorithm gives an accuracy percentage of 74.29%. Testing of the time required in the classification process also shows that KNN provides a faster processing time of 0.14388 seconds compared to SVM, which is 0.17642 seconds. KNN gives better results because, in principle, K-NN chooses the nearest neighbor which uses the distance parameter, namely the Euclidean distance, which is very suitable for use in determining the shortest distance between two data.
Keywords: Pathet, Gamelan, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine.

## PENDAHULUAN
Bali  merupakan  sebuah  pulau  yang  menjadi  destinasi  wisata  dunia,  karena  terkenal dengan kekayaan tradisi dan budayanya [1] . Budaya Bali merupakan warisan kekayaan dunia yang harus dilestarikan. Di dalam perkembangan teknologi saat ini, telah banyak dilakukan upaya untuk melestarikan tradisi dan budaya Bali dengan berbagai penelitian yang digunakan dalam mendokumentasikan nilai yang ada di dalam tradisi dan kebudayaan Bali [2] . Penelitian rekayasa sistem dapat membantu dan sekaligus promosi dalam memperkenalkan budaya Bali. Beberapa upaya yang telah dilakukan dan masih berjalan oleh para ahli yang fokus terhadap nilai  –  nilai  yang  terdapat  di  dalam  tradisi  dan  budaya  Bali,  termasuk  Gamelan  Bali [3] . Gamelan Bali adalah termasuk budaya Bali yang sangat tua. Gamelan Bali dibagi menjadi 7 pepatutan atau pathet yakni: (1) pathet selisir, (2) pathet panji, (3) tembung (4) pathet sunaren, (5) pathet baro, (6) pathet pengenter, dan (7) pathet malat, setiap pepatutan atau pathet memiliki ciri khas dengan aturan - aturan cara memainkanya [4] .
Gamelan merupakan sebuah orkestra yang terdiri dari instrumental yang terbuat dari batu, kayu, bambu, besi, perunggu, kulit, dawai dan lain-lainnya dengan menggunakan laras pelog  dan  slendro [5] .  Istilah  gamelan  dipakai  untuk  menyebutkan  musik  (lagu-lagu)  yang dihasilkan oleh permainan instrumen-instrumen di atas. Gamelan digunakan dalam upacara- upacara keagamaan, peristiwa-peristiwa kerajaan, pengukuhan daerah baru, festival-festival, dan  peristiwa  pendukung  lainnya [6] .  Selain  itu  gamelan  merupakan  unsur  pendukung  dari suatu  tari  [7].  Di  mana  gamelan  atau  iringan  berfungsi  memudahkan  penonton  untuk memahami  tari  tersebut  serta  memperjelas  irama  gerak  tari.  Gamelan  Bali  pada  umumnya
dibagi  menjadi  7  pepatutan  atau  pathet  yakni;  (1)  pathet  selisir,  (2)  pathet  panji,  (3)  pathet tembung (4) pathet sunaren, (5) pathet baro, (6) pathet pengenter, dan (7) pathet malat, setiap pepatutan  atau  pathet  memiliki  ciri  khusus  dengan  aturan  –  aturan  cara  memainkanya  pada setiap  kelompok  Gamelan  Bali  .[8]  Pada  umunnya  masyarakat  sulit  untuk  membedakan pepatutan  atau  pathet  pada  gambelan  bali.  Beberapa  penelitian  tentang  klasifikasi pengelompokan suara telah dilakukan, sebagai contoh klasifikasi suara berdasarkan gender, klasifikasi suara berdasarkan usia dan masih banyak lagi [9] .
Di dalam menentukan jenis pepatutan atau pathet diperlukan metode khusus yang dapat menggabungkan komputasi numerik dan penambangan data berupa fitur – fitur unik dalam sebuah  suara  [10].  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  Music  Information Retrieval. Music Information Retrieval adalah salah satu bagian di dalam data mining dimana informasi  yang  akan  di  proses  atau  diolah  berupa  musik  atau  suara [11] .  Banyak  sudah penelitian yang telah dilakukan mengenai Music Information Retrieval khususnya klasifikasi suara  berdasarkan  gender,  pemrosesan  sinyal,  machine  learning  maupun  kombinasi  dari beberapa model penelitian tersebut [12] .
Di dalam proses data mining ada namanya tahap pengolahan data atau preprocessing. Tahap ini dikenal dengan feature selection [13] . Tahap berikutnya dari feature selection adalah proses  ekstraksi  ciri  dari  sebuah  file  yang  digunakan  sebagai  kunci  dalam  hal  ini  penulis menggunakan pepatutan atau pathet untuk menemukan kunci atau ciri yang diperlukan untuk masuk ke tahap pengolahan data berikutnya [14]. Perlu dilakukan pengolahan sinyal dengan menggunakan transformasi fourier yang berfungsi mengubah fungsi atau sinyal dalam domain waktu  ke  domain  frekuensi  [15].  Tahapan  feature  extraction  terdiri  dari  tiga  proses,  yaitu pengambilan sampel pepatutan atau pathet (bagian awal), penerapan fast fourier transform dan spectral analysis untuk mendapatkan nilai spectral feature yang menjadi atribut dasar untuk dilakukannya klasifikasi [16] .
Di  dalam  tahapan  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  suatu  metode klasifikasi dengan supervise learning dimana hasil dari query data yang sudah diklasifikasikan berdasarkan  kategori  yang  ada  dalam  metode  K-NN [17] .  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut atau dataset dan training sampel. Metode klasifikasi  lainnya  yaitu  Support  vector  machine  (SVM)  juga  merupakan  suatu  teknik pemodelan  surpervised  learning  yang  relatif  baru  untuk  melakukan  sebuah  prediksi.  SVM berusaha untuk menentukan fungsi pemisah yang optimal yang bisa memisahkan multi set data dari berbagai class yang berbeda [18] .
Berdasarkan  pemaparan  latar  belakang  diatas  penelitian  ini  dilakukan  untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengelompokan laras suara ke dalam 7 pepatutan atau pathet  yang  terdapat  di  dalam  Gamelan  Bali  [19].  Sistem  ini  akan  dirancang  dan  dibangun berdasarkan  pengelompokkan  pepatutan  atau  pathet  yang  diperoleh  dengan  menggukanan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector  Machine  [20].  Sistem  ini  nantinya diharapkan dapat membantu penggunanya untuk menemukan kategori pepatutan atau pathet terhadap laras suara Gamelan Bali dalam sebuah file rekaman [21]. Perlu diperhatikan juga bahwa  file  rekaman  yang  digunakan  ini  hanya  suara  daun  bilah  gamelan  saja  tanpa mengandung  iringan  instrumental  atau  sebagainya.  Koleksi  laras  suara  Gamelan  Bali  yang
digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  ini  diperoleh  dari  rekaman  pribadi  dan rekaman konvensional.

## PERMASALAHAN
Penelitian  ini  mengidentifikasi  masalah  yang  muncul  dalam  konteks  cara  mengajar musik Gamelan di jaman sekarang yang berbeda dengan cara mengajar di masa lampau. Akibat perbedaan ini, terdapat kesulitan bagi anak-anak jaman sekarang untuk memahami laras nada Gamelan Bali dengan baik. Mereka cenderung hanya mengetahui urutan bilah gamelan yang harus dipukul tanpa memahami secara menyeluruh tentang laras suara dan pepatutan (pathet) dari Gamelan Bali [14]. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti bermaksud untuk membangun suatu  sistem  yang  dapat  membantu  mengelompokan  laras  suara  dalam  Gamelan  Bali berdasarkan pepatutan atau pathet-nya. Dalam penelitian ini, akan digunakan dua algoritma machine learning, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Algoritma K-NN akan membantu dalam proses pengelompokan laras suara dengan memanfaatkan informasi dari data yang telah ada sebelumnya. Sedangkan algoritma SVM akan membantu dalam mengklasifikasikan laras suara berdasarkan fitur-fitur tertentu yang diambil dari setiap bunyi Gamelan Bali [14].

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Rancangan Penelitian
Rancangan yang dibangun dalam melakukan penelitian ini akan dijelaskan pada gambar
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Tahap Pelatihan SVM Mulai Studi Literatur Pengumpulan Data Rekam Pepatutan / Patet Gamelan Bali Pra Pengolahan Data Pengelompokan Data Training dan Data Testing File Suara Mono .wav File Musik Data Training File Musik Data Testing Ekstraksi Fitur File Musik Fast Fourier Transform Spectral Analysis Centroid Decrease Flatness Flux Kurtosis Rooloff Skewness Slope Spread Perancangan dan Pemodelan Sistem Tahap Pelatihan KNN Pelatihan KNN Pelatihan SVM Model KNN Model SVM Tahap Pengujian SVM Pengujian KNN Pegujian SVM Hasil Klasifikasi KNN Hasil Klasifikasi SVM Analisis Hasil Akhir, Kesimpulan dan Laporan Selesai Pendifinisian Masalah Nilai Feature Dataset Training Nilai Feature Dataset Testing
Pada gambar 1 dijelaskan rancangan penelitian ini dimulai dari mencari masalah atau mengidentifikasi masalah yang ada. Kemudian akan dilakukan studi literatur atau mempelajari data yang ada guna menentukan langkah selanjutnya. Setelah dirasa bisa selanjutnya dilakukan perancangan  sistem  dan  pemodelan  sistem  akan  dilakukan.  Kemudian  melakukan pengumpulan data disini penulis mengumpulkan data dengan cara melakukan rekaman secara mandiri. Seletah itu hasil rekaman pribadi dan di edit menggunakan software editing suara dan selanjutnya data akan dijadikan menjadi dua buah bagian yaitu dataset pelatihan dan dataset pengujian.  Kemudian  dataset  tersebut  akan  diubah  menggunkan  software  FFT  dan menggunakan  fitur Feature  extraction. Selanjutnya  sistem  akan  bekerja  dan  melakukan pengelompokan  laras  suara  berdasarkan pepatutan atau pathet Gamelan  Bali  dengan menggunkan metode K-Nearest Neighbors dan Support Vector Machine. Kemudian hasil yang diperoleh berupa jenis pathet (1) pathet selisir, (2) pathet panji, (3) tembung (4) pathet sunaren,
(5) pathet baro, (6) pathet pengenter, dan (7) pathet malat [17] [18] .

## 2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  cara  yaitu  wawancara  dan melakukan  perekaman  [22].  Wawancara  dilakukan  bersifat  non  formal.  Pertanyaan  sesuai dengan kondisi di lapangan terkait adanya transisi cara mengajar jaman dulu dan sekarang yang berbeda sehingga anak jaman sekarang hanya mengetahui urutan bilah gamelann yang mana dipukul bukan laras nada gamelannya. Kemudian dataset dari file rekaman pribadi dan rekaman konvensional dimana pada setiap jenis pepatutan atau pathet di dalamnya terdapat masing- masing 26 dataset hal ini dilakukan untuk tahapan pengujian menghasilkan perbandingan yang sesuai serta relevan terkait dengan pengelompokan laras suara terhadap petatutan atau pathet gending bali diantara training dataset dan testing dataset [23] [24] [25] .

## 3. Tahap Pengujian
Tahap  pegujian  unjuk  kerja  algoritma  diukur  dengan  membandingkan  hasil  akurasi terbaik pengelompokan laras suara gamelan bali dan memperoleh waktu pemrosesan tercepat dalam hal menentukan jenis pepatutan atau pathet menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine [26] . Adapun alur dari proses pengujian dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Proses Pengujian
Mulai Nilai Feature Dataset Pengujian Pengujian KNN Prediksi Label Tingkat Akurasi KNN Model KNN Pengujian KNN Prediksi Label Tingkat Akurasi SVM Model SVM Selesai
Proses  pengujian  klasifikasi  dimulai  dari  input  data  uji  yang  didapatkan  dari  proses ekstraksi fitur data uji musik. Pengujian dilakukan menggunakan 2 buah metode yaitu metode klasifikasi K-Nearest Neighbor. Pengujian menggunakan metode KNN diproses dari nilai fitur dataset  pengujian  dengan  model  KNN  yang  dihasilkan  pada  proses  pelatihan,  sehingga menghasilkan  label  prediksi  dan  diproses  menggunakan  metode confusion matrix sehingga memperoleh nilai tingkat akurasi dari proses pengujian [17] . Pengujian menggunakan metode SVM  diproses  dari  nilai  fitur  dataset  pengujian  dengan  model  SVM  yang  dihasilkan  pada proses  pelatihan,  sehingga  menghasilkan  label  prediksi  dan  diproses  menggunakan  metode confusion matrix sehingga memperoleh nilai tingkat akurasi dari proses pengujian [18] [27] .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Pengujian KNN
Dalam tahapan pengujian sistem ini selanjutnya dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi hasil klasifikasi dari sistem menggunakan algoritma KNN. Proses ini menggunakan 35 file audio sebagai data uji yang terbagi menjadi 7 kategori pepatutan atau pathet . Pengujian dilakukan  dengan  memanggil  model  KNN  yang  telah  dibuat  pada  tahap  pelatihan  KNN. Adapun  hasil  dari  pengujian  di  tampilkan  dalam  bentuk confusion  matrix pada  panel  KNN Result seperti gambar 3.
Gambar 3. Hasil Proses Klasifikasi KNN
Berdasarkan  gambar  3  hasil  pengujian  pada  metode  KNN  pada  keseluruhan  data  uji memberikan hasil tingkat akurasi sebesar 100% dan waktu yang dibutuhkan dalam pengujian sebesar 0.14388 detik. Tingat akurasi tersebut diperoleh berdasarkan hasil prediksi dari proses pengujian pada masing-masing file audio terhadap label kategori.

## 2. Hasil Pengujian SVM
Dalam tahapan pengujian sistem ini selanjutnya dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi hasil klasifikasi dari sistem menggunakan algoritma SVM. Proses ini menggunakan 35
file audio sebagai data uji yang terbagi menjadi 7 kategori pepatutan atau pathet . Pengujian dilakukan  dengan  memanggil  model  SVM  yang  telah  dibuat  pada  tahap  pelatihan  SVM. Adapun  hasil  dari  pengujian  di  tampilkan  dalam  bentuk confusion matrix pada  panel  SVM Result seperti gambar 4.
Gambar 4. Hasil Proses Klasifikasi SVM
Berdasarkan gambar 4 hasil pengujian pada metode SVM pada keseluruhan data uji memberikan hasil tingkat akurasi sebesar 74.29% dan waktu yang dibutuhkan dalam pengujian sebesar 0.17642 detik. Tingkat akurasi tersebut diperoleh berdasarkan hasil prediksi dari proses pengujian  pada  masing-masing  file  audio  terhadap  label  kategori  yang  dapat  dilihat  pada Error! Reference source not found. .
3. Perbandingan Persentase Tingkat Akurasi dan Waktu metode KNN dan SVM
Dari  hasil  proses  pengujian  berdasarkan  data  latih  dan  data  uji  yang  telah  dilakukan, diperoleh tingkat akurasi dan waktu yang diperlukan dalam proses klasifikasi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Persentase Akurasi Sistem Algoritma Tingkat Akurasi Waktu Proses Klasifikasi K-Nearest Neighbor 100 0.14388 Support Vektor Machine 74.29 0.17642
Gambar 5. menunjukkan perbandingan akurasi ketepatan klasifikasi maupun clustering data  uji,  hasil  klasifikasi  terbaik  diperoleh  berurut-pada  algoritma  KNN  (100  %)  dan  SVM (74.29 %).
Gambar 5. Grafik Tingkat Persentase Akurasi Pengenalan Pepatutan atau Pathet Gamelan
Bali
Gambar 6 memberikan informasi tentang perbandingan dalam waktu yang dibutuhkan dalam melakukan proses pengujian klasifikasi pepatutan atau pathet gamelan bali.

## Gambar 6. Grafik Total Waktu Klasifikasi
Proses total waktu yang dibutuhkan dalam klasifikasi dihitung dimulai dari menekan proses KNN atau proses SVM, dimana dapat dilihat pada gambar 6 bahwa algoritma K-NN membutuhkan  waktu  paling  cepat  untuk  proses  klasifikasi  data  uji  yaitu  0,14388  detik dibandingkan dengan SVM yang memiliki tingkat kecepatan dalam proses klasifikasi sebesar 0,17642 detik.
K-NN  menghasilkan  hasil  klasifikasi  terbaik  dan  tercepat  dikarenakan  algoritma  ini tidak membedakan setiap fitur dengan suatu bobot seperti pada algoritma lainnya dengan kata lain, K-NN berusaha menekan fitur yang tidak mempunyai kontribusi terhadap klasifikasi pada bagian  bobot  menjadi  0.  K-NN  dikenal  sangat  cepat  dalam  proses  pelatihan  dan  klasifikasi data, karena pada prinsipnya K-NN memilih tetangga terdekat dimana menggunakan parameter jarak yaitu Euclidean distance yang sangat cocok untuk digunakan dalam menentukan jarak terdekat antar dua data [11] . Sedangkan Algoritma SVM memerlukan proses pelatihan data,
0 50 100 150 K-Nearest Neighbor Support Vektor Machine Ti ng ka t A ku ra si Metode Klasifikasi Tingkat Persentase Akurasi Pengenalan Pepatutan atau Pathet Gamelan Bali 0, 14388 0, 17642 K - N E A R E S T   N E I G H B O R S U P P O R T   V E K T O R   M A C H I N E WA K T U METODE KLASIFIKASI TOTAL WAKTU KLASIFIKASI
SVM  juga  menyimpan  sebagian  kecil  data  latih  untuk  digunakan  kembali  pada  proses klasifikasi,  dimana  sebagian  data  ini  tersimpan  dalam  support  vector [28] .  Kelemahan  dari algoritma ini adalah dalam hal komputasi pelatihan dan klasifikasi yang rumit karena dimensi data  yang  digunakan  dalam  proses  pelatihan  lebih  besar  daripada  dimensi  data  yang sesungguhnya [29] . Hal ini berbeda dengan algoritma lain yang umumnya mengurangi dimensi untuk memberikan kinerja yang lebih cepat dan akurasi yang lebih baik [30] .

## KESIMPULAN
Hasil  pengujian  sistem  menghasilkan  persentase  akurasi  terbaik  pada  algoritma  K- Nearest Neighbor yaitu 100%, dimana K-NN unggul dalam perhitungan yang cepat dengan memilih  data  ketetanggaan  terdekat  sejumlah  k  dengan  menggunakan  parameter  euclidean distance. Sedangkan algoritma Support Vector Machine yaitu 74,29% dimana keunggulannya dalam menyimpan sebagian kecil data latih untuk digunakan kembali pada proses klasifikasi yang tersimpan dalam support vector yang ingin dibentuk, yang mengakibatkan ada data yang tidak tepat.
K-NN menghasilkan waktu tercepat dalam pemrosesan klasifikasi yaitu 0,14388 detik, dikarenakan K-NN melakukan perhitungan tanpa bobot dalam setiap parameternya. Sedangkan algoritma SVM memerlukan waktu 0,17642 detik dimana dalam hal komputasi pelatihan dan klasifikasi yang rumit dan memerlukan waktu yang cukup lama, karena menggunakan dimensi data yang lebih besar dalam proses pelatihan daripada dimensi data yang sesungguhnya.

## SARAN
Untuk  pengembangan  sistem  selanjutnya  agar  penelitan  yang  dilakukan  dapat menghasilkan hasil akurasi klasifikasi maupun clustering yang lebih baik, yaitu pada tahapan pra-pengolahan file musik dapat dicoba menggunakan file dengan format stereo *.wav dengan durasi klip musik yang lebih optimal sebagai file masukan untuk ekstraksi fitur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  W.  Wiwin,  “Community  based  tourism  dalam  pengembangan  pariwisata  Bali,” Pariwisata Budaya: Jurnal Ilmiah Agama dan Budaya , vol. 3, no. 1, pp. 69–75, 2018.
[2] I.  G.  Y.  Pratama,  “Fenomena  Perubahan  Dalam  Pelestarian  Budaya  Mesatua  Bali,” Besaung: Jurnal Seni Desain Dan Budaya , vol. 6, no. 1, 2021.
[3] I. M. Suweta, “Kebudayaan Bali Dalam Konteks Pengembangan Pariwisata Budaya,” Cultoure: Jurnal Ilmiah Pariwisata Budaya Hindu , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[4] K.  S.  K.  Wardani,  “Ethnosains  dalam  pembelajaran  berbasis  content  local  genius (Gamelan Bali),” Ekspose: Jurnal Penelitian Hukum dan Pendidikan , vol. 20, no. 1, pp. 1187–1194, 2021.
[5] I.  P.  A.  Mahendra,  H.  Santosa,  and  N.  P.  Hartini,  “Angganada:  Sebuah  Komposisi Karawitan Bali,” Virtuoso: Jurnal Pengkajian dan Penciptaan Musik , vol. 5, no. 2, pp. 117–124, 2022.
[6] I. W. Sukadana, “Nilai Agama Dalam Gamelan Gambang,” VIDYA WERTTA: Media
Komunikasi Universitas Hindu Indonesia , vol. 1, no. 1, pp. 89–96, 2018.
[7] N. Wijayanti and B. R. Kartawinata, “Pengaruh Financial literacy, Financial confidence, dan Locus of Control Eksternal Terhadap Personal Finance Management,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1 Juni, pp. 11–22, 2023.
[8] T. Ayuninggati, N. Lutfiani, and S. Millah, “CRM-Based E-Business Design (Customer Relationship Management) Case Study: Shoe Washing Service Company S-Neat-Kers,” International Journal of Cyber and IT Service Management , vol. 1, no. 2, pp. 216–225, 2021.
[9] S.  Hendra,  “EVOLUSI  GAMELAN  BALI:  Dari  Banjuran  Menuju  Adi  Merdangga.” Pusat Penerbitan LP2MPP Institut Seni Indonesia Denpasar, 2020.
[10]  Z. Lubis, M. Zarlis, M. R. Aulia, and Y. W. Tanjung, “Strategi Optimalisasi Adopsi Teknologi Sistem Barcode di Pt. Langkat Nusantara Kepong,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1 Juni, pp. 23–34, 2023.
[11]  T.  H.  Fratiwi,  M.  Sudarma,  and  N.  Pramaita,  “Sistem  Klasifikasi  Musik  Gamelan Angklung Bali Terhadap Suasana Hati Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Algoritma Genetika,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 265, 2021.
[12]  S.  C.  Pradana,  “Implementasi  convolutional  neural  network  terhadap  instrumen  alat musik gamelan menggunakan keras,” 2018.
[13]  U.  Ependi,  “Implementasi  Metode  Ooad  Pada  Perancangan  Kamus  Istilah  Akuntansi Berbasis Mobile,” Sentika 2014 , vol. 2014, pp. 143–147, 2014.
[14]  M. Y. Pusadan, A. Ghifari, and Y. Anshori, “Implementasi Implementasi Data Mining untuk Prediksi Status Proses Persalinan pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1 Juni, pp. 137–153, 2023.
[15]  I.  Handayani  and  R.  Agustina,  “Starting  a  Digital  Business:  Being  a  Millennial Entrepreneur Innovating,” Startupreneur Bisnis Digital , vol. 1, no. 2, 2022.
[16]  M. Z. Nasution, “Face recognition based feature extraction using principal component analysis (PCA),” Journal of Informatics and Telecommunication Engineering , vol. 3, no. 2, pp. 182–191, 2020.
[17]  J. Salvador–Meneses, Z. Ruiz–Chavez, and J. Garcia–Rodriguez, “Compressed k NN: K-nearest neighbors with data compression,” Entropy , vol. 21, no. 3, p. 234, 2019.
[18]  D.  A.  Pisner  and  D.  M.  Schnyer,  “Support  vector  machine,”  in Machine  learning , Elsevier, 2020, pp. 101–121.
[19]  P. N. Kamila and W. Sejati, “Perencanaan Drainase Dengan Konsep Zero Delta Run Off Pada Perumahan Permata Puri Cibubur,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 1 SP, pp. 1– 17, 2023.
[20]  M. R. Anwar, M. Yusup, S. Millah, and S. Purnama, “The Role of Business Incubators in Developing Local Digital Startups in Indonesia,” Startupreneur Bisnis Digital , vol. 1, no. 1 April, pp. 1–10, 2022.
[21]  N. Salman, “Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing,” in SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2019, pp. 141–150.
[22]  K.  A.  Sugiarta,  I.  Cholissodin,  and  E.  Santoso,  “Optimasi  K-Nearest  Neighbor
Menggunakan  Bat  Algorithm  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Ginjal  Kronis,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2020.
[23]  B. Anufia and T. Alhamid, “Instrumen Pengumpulan Data,” 2019.
[24]  A. A. Hidayat, Menyusun instrumen penelitian & uji validitas-reliabilitas . Health Books Publishing, 2021.
[25]  M. Makbul, “Metode pengumpulan data dan instrumen penelitian,” 2021.
[26]  H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[27]  R. Octaviani and E. Sutriani, “Analisis data dan pengecekan keabsahan data,” 2019.
[28]  A. L. Hananto, B. Priyatna, A. Hananto, and A. P. Nardilasari, Data Mining: Penerapan Algoritma (SVM, Naïve Bayes, K-NN) Dan Implementasi Menggunakan Rapid Miner . Media Sains Indonesia, 2023.
[29]  M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, “Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[30]  I.  G.  P.  M.  Yusadara,  “Pengelompokan  Gending  Bali  Berdasarkan  Pupuh  Sekar  Alit Menggunakan Algoritma Klasifikasi KNN,SVM & ID3,” vol. 87, no. 1,2, pp. 149–200, 2019.