## Sistem Temu-Balik Audio Berbasis Isi Menggunakan Metode Garis Fitur Terdekat (Nearest Feature Line)
Fitriana Prasari Dewi *1) , Sukmawati Nur Endah *2)
* Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) fitrianadewi@if.undip.ac.id, 2) sukmawati020578@gmail.com

## Abstrak
Penyebaran  data  audio  menjadi  bagian  penting  ditengah  perkembangan  aplikasi multimedia dan persebaran informasi yang signifikan saat ini. Penyebaran tersebut perlu diikuti  metode  komputerisasi  yang  memungkinkan  proses  klasifikasi  dan  temu-balik dilakukan secara mandiri dan efisien dengan dukungan teknik pengenalan isi sebuah audio yang tepat. Namun selama ini informasi mengenai isi audio dideskripsikan secara manual tanpa  melalui  analisis  lebih  jauh  sehingga  rentan  dengan  kesalahan  maupun  ketidak- relevanan  informasi  dengan  data  audio  yang  bersangkutan  yang  menyebabkan  proses temu-balik audio menjadi tidak efektif. Hal tersebut menjadi dasar pembangunan sistem temu-balik audio berbasis isi dengan metode Garis Fitur Terdekat (Nearest Feature Line) dengan  teknik  ekstraksi  fitur  audio  Spectral  centroid  dan  Spectral  Flux  yang  dibangun dengan  bahasa  pemrograman  C#  dan  Sistem  Manajemen  Basis  Data  (SMBD)  MySQL. Hasil akhir dari sistem temu-balik audio berbasis isi ini berupa daftar data audio hasil pencarian yang relevan dengan query audio yang dimasukkan oleh user. Sistem temu-balik audio  berbasis  isi  pada  penelitian  ini  telah  memenuhi  kebutuhan  fungsional  sistem  dan mampu memberikan hasil pencarian audio yang relevan. Penggunaan skenario temu-balik dengan tahap klasifikasi memberikan nilai Mean Average Precision (MAP) sebesar 56% dengan keauratan model klasifikasi sebesar 95%.
Kata kunci : Sistem Temu-Balik Audio Berbasis Isi, Spectral centroid, Spectral Flux, Garis Fitur Terdekat (Nearest Feature Line), Mean Average Precision (MAP)

## Abstract
Audio’s distribution is an important thing among the significant increases of multimedia application and distribution of information. That distribution is needed to be followed by computation  method that  possible to  automatically  and  efficiently the  classification  and retrieval process with the support of an appropriate content recognition technique of an audio.  Though  now,  information  about  the  content  of  an  audio  is  described  manually without  further  analysis,  so  prone  to  the  fault  and  irrelevance  information  about  that relevant audio which is impact to the ineffectively of  retrieval process. That reason became a background of the development of content-based audio retrieval system using Nearest Feature Line and also Spectral centroid and Spectral Flux as a technique of audio feature extraction, build using C# and MySQL Database Management System (DBMS). The result of this content-based audio retrieval system is a list of audio file which is relevant toward user’s audio query. This system has been qualified with functional requirement system and have an ability to give a relevant data audio as a retrieval result. The usage of classified- retrieval scenario has value of Mean Average Precision (MAP) in 56% with accuracy of classification model in 95%.
Keywords  : Content-Based  Audio  Retrieval,  Spectral  centroid,  Spectral  Flux,  Nearest Feature Line, Mean Average Precision (MAP).

## 1 P ENDAHULUAN
Perkembangan  aplikasi  multimedia yang sangat signifikan menjadikan distribusi dan pemanfaatan data audio adalah hal yang sangat penting. Untuk mendukung distribusi dan  pemanfaatan  data  audio  tersebut dibutuhkan  metode  komputerisasi  yang memungkinkan proses klasifikasi dan temu- balik dari audio dilakukan secara mandiri dan efisien, yaitu dapat mengenali isi dari sebuah audio  berdasarkan    pemilihan  fitur  dan klasifikasi untuk mengurangi rentan kesalahan
maupun ketidak-relevanan informasi dengan data audio yang bersangkutan,  yang  dapat  menyebabkan proses temu-balik audio menjadi tidak efektif [1].
Penelitian  tentang  temu-balik  audio dengan  menggunakan  berbagai  jenis  fitur audio  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya. Salah satu fitur tersebut adalah fitur Persepsi, yaitu  fitur  yang  memiliki  makna  semantik dalam  lingkup  pendengaran  manusia.  Fitur tersebut  mendefinisikan  beberapa  kualitas audio diantaranya adalah kejernihan ( brightness )  dan  kekuatan  nada  ( tonality ). Kualitas kejernihan audio didapatkan dengan pendekatan Spectral  centroid ,  sedangkan kekuatan nada didapatkan dengan pendekatan Spectral Flux .
Dengan didapatkannya  fitur  Persepsi  maka  sebuah audio dapat merujuk pada suatu kelas [2]. Hal tersebut  menjadi  alasan  pemilihan  fitur Persepsi  sebagai  fitur  pendukung  proses pengenalan karakteristik audio.
Garis Fitur Terdekat ( Nearest Feature Line )  merupakan  salah  satu  metode  yang dikembangkan dari metode Nearest
Neighbor . Kelebihan dari metode Garis Fitur Terdekat adalah mampu memberikan representasi  yang  lebih  sederhana  dari beragam karakteristik yang terdapat di dalam sebuah kelas dengan menghubungkan informasi  tersebut  menggunakan  garis  fitur. Hal  ini sangat  berbeda dengan metode pada umumnya  yang  melakukan  perbandingan query masukan  dengan  satu  per  satu  data prototipe.  Penelitian  mengenai  temu-balik audio  dengan  menggunakan  Garis  Fitur Terdekat  tanpa  pengklasifikasian  data  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana tahap  klasifikasi  dapat  mempengaruhi  hasil pencarian yang optimal.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 S ISTEM T EMU -B ALIK A UDIO B ERBASIS I SI
Sistem Temu-Balik Audio Berbasis Isi ( Content  Based  Audio  Retrieval )  adalah sistem khusus yang dapat memperhitungkan jenis informasi, karakteristik dan komponen suara agar pengguna dapat memiliki akses ke informasi  tersebut  [3].  Konsep  awal  sistem temu-balik audio  berbasis isi mengacu pada prinsip klasifikasi yang berdasarkan kekhususan  ( specificity ).  Namun  seiring dengan  perkembangan  teknologi,  terdapat prinsip  baru  klasifikasi  yaitu  berdasarkan kedetailan  susunan  ( granularity ).  miliki arsitektur  sistem  yang  mengandung  tiga modul  penyusun  yaitu  modul  Input,  modul Query dan modul Temu-Balik [4].

## 2.2 G ARIS F ITUR T ERDEKAT ( N EAREST F EATURE L INE )
Metode Garis Fitur Terdekat
memanfaatkan  garis  fitur  yang  dibentuk dengan  persamaan  linier  garis  sebagai representasi  sebuah  kelas.  Persamaan  linier dibentuk  oleh  sepasang  titik 𝑡 𝑖 𝑐 dan 𝑡 𝑗 yang dalam  kasus  ini  berupa  titik  fitur  prototipe 𝑡 𝑖 𝑐 (𝑥 𝑖 𝑐 , 𝑦 𝑖 𝑐 ) dan 𝑡 𝑗 𝑐 (𝑥 𝑖 𝑐 , 𝑦 𝑖 𝑐 ) yang terdapat pada kelas yang sama (dimana 𝑖 ≠ 𝑗 ).
Pembentukan  garis  fitur  dilakukan menggunakan persamaan linier garis ditunjukkan  pada  persamaan  1.  Proses pencarian  jarak  sebuah  titik  fitur 𝑡 terhadap garis  fitur  dihitung  dengan  menggunakan persamaan Eucledian (persamaan 2). Ilustrasi  proyeksi  titik  fitur 𝑡 dan  pencarian jarak  titik  fitur  terhadap  garis  fitur ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Dua titik fitur 𝒕 𝒊 𝒄 dan 𝒕 𝒋 𝒄 membentuk Garis Fitur 𝒕 𝒊 𝒄 𝒕 𝒋 𝒄 ̅̅̅̅̅ . Titik fitur query t diproyeksikan terhadap garis sebagai titik p [1].
𝑦−𝑦𝑖 𝑐 𝑦𝑗 𝑐−𝑦 𝑖 𝑐 = 𝑥−𝑥𝑖 𝑐 𝑥𝑗 𝑐−𝑥 𝑖 𝑐 (1)
Dengan 𝑥 𝑖 𝑐 = absis titik fitur 𝑡 𝑖 𝑐 𝑦 𝑖 𝑐 = ordinat titik fitur 𝑡 𝑖 𝑐 𝑥 𝑗 𝑐 = absis titik fitur 𝑡 𝑗 𝑐 𝑦 𝑗 𝑐 = ordinat titik fitur 𝑡 𝑗 𝑐
𝑑(𝑡, 𝑡 𝑖 𝑐 𝑡 𝑗 𝑐 ̅̅̅̅̅) = ‖𝑡 − 𝑝‖ = √(𝑥 𝑝 − 𝑥 𝑡 ) 2 + (𝑦 𝑝 − 𝑦 𝑡 ) 2 (2)
Dengan 𝑡 = titik query (𝑥 𝑡 , 𝑦 𝑡 ) 𝑝 = titik proyeksi (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝 ) 2.3 P RE -P ROCESSING
Terdapat tiga tahapan umum dari Pre- Processing yaitu sebagai berikut :

## 2.3.1 DC R EMOVAL
DC  Removal adalah  proses  untuk menghilangkan  arus  searah  ( direct-current ) yang  mengandung  informasi  yang  tidak berguna  pada  sinyal  digital  audio. DC Removal didapatkan dengan persamaan 3.
D i =  s[i] − ∑ 𝑠[𝑖] 𝑛 1 n (3)
Dengan D 𝑖 = hasil sinyal ke- i setelah dilakukan DC removal 𝑠[i] = sinyal digital indeks ke- i
n = jumlah sampel,n>0

## 2.3.2 P RE -E MPHASIZES
Pre-Emphasize bertujuan untuk memperbaiki  sinyal  audio  masukan  dari gangguan  noise. Pre-Emphasize dilakukan dengan menggunakan persamaan 4.
y i = D[i] − a D[i − 1] (4) Dengan
𝐷[𝑖] = sinyal sebelum pre-emphasize filter 𝑦 𝑖 = data pre-emphasize 𝑎 = nilai alpha (0,97) 2.3.3 F RAMING
Frame blocking adalah proses membagi  sinyal  digital  audio  ke  dalam potongan-potongan  kecil  dengan  tujuan membuat  sinyal  tersebut  menjadi  statis sehingga  nantinya  mudah  digunakan  untuk proses  estimasi  parameter.  Di  dalam frame blocking terdapat beberapa parameter diantaranya  adalah  panjang frame ( 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ), overlap ( 𝑝 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ), pergeseran frame ( 𝑠 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ), dan  jumlah frame ( 𝑁 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ).  Penjelasan masing-masing  parameter  tersebut  adalah sebagai berikut :
1. Panjang Frame ( 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ) 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 didapatkan dengan persamaan 5
𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑡 (5)
Dengan SampleRate =frekuensi sampling ( Hz ) 𝑡 = durasi per frame (ms)
Pada umumnya panjang  sebuah frame diatur  untuk  memuat  sejumlah 2 𝑛 titik sampel.  Jumlah  tersebut  bertujuan  untuk memfasilitasi proses  perhitungan Fast Fourier Transform (FFT)(Jang, tanpa tahun).
2. Overlap ( 𝑝 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 )
Overlap merupakan  waktu  pergeseran yang  terjadi  di  dalam  sinyal  audio  dengan kisaran 1 2 sampai 1 3 dari  durasi  sebuah  frame.
Jumlah  titik  sampel  yang  terdapat  di  dalam frame overlap dapat  dihitung  dengan persamaan 6.
𝑝 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑡 2 (6)
3. Pergeseran Frame ( 𝑠 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 )
Pergeseran frame memuat titik sampel audio  yang  tidak  tumpang  tindih  antar  satu frame  dengan  yang  lainnya  ( non-overlaped frame ).  Jumlah  titik  sampel  didapatkan dengan persamaan 7.
𝑠 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 − 𝑝 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒
(7)
Dengan 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 =panjang frame 𝑝 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = overlap frame
4. Jumlah Frame ( 𝑁 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 )
Jumlah  frame  adalah  banyaknya  unit frame  yang  dihasilkan  dari  proses frame blocking dengan durasi masukan tertentu dari ketiga  parameter  diatas.  Jumlah  frame didapatkan dengan persamaan 8.
𝑁 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = 1 + 𝑁−𝑙𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑠𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 (8)
Dengan 𝑁 = jumlah titik sampel dari proses sampling 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = panjang frame 𝑠 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = pergeseran frame
Dengan  nilai N adalah  jumlah  titik sampel  yang  terdapat  dalam  sebuah  sinyal audio yang didapatkan dari proses sampling . 2.3.4 W INDOWING
Windowing adalah  tahapan  yang bertujuan untuk mengurangi efek diskontinuitas  pada  ujung-ujung  frame. Bobot Hamming window didapatkan dengan persamaan 9.
ℎ𝑎𝑚 𝑛 = 0,54 − 0,46 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛 𝑀−1 ) (9)
Dimana
𝑛             = 0,1, … . 𝑀 − 1
M = panjang frame ( 𝑙 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 ) ℎ𝑎𝑚 𝑛 = nilai koefisien batas hamming window ke- n
Setelah  bobot Hamming  window didapatkan, proses selanjutnya adalah sinyal hasil  proses pre-emphasize dan frame blocking dikalikan  dengan  bobot  tersebut, seperti yang ditunjukkan pada persamaan 10. 𝑊 𝑛 = y̅ 𝑖 [𝑛] × ℎ𝑎𝑚 𝑛 (10)
Dimana 𝑛             = 0,1, … 𝑁 − 1 ℎ𝑎𝑚 𝑛 = koefisien hamming window ke- n y̅ i [𝑛]        = nilaititik sinyal sampel hasil pre- emphesize (frame ke- i dan sampel ke- n )
𝑊 𝑛 = sinyal hasil windowing ke- n

## 2.4 F AST F OURIER T RANSFORM (FFT)
FFT  ( Fast  Fourier  Transform )  adalah teknik perhitungan cepat dari deret transformasi  linier  dengan  memanfaatkan sifat  periodik  dari  transformasi  fourier. (Soemartojo,  1987).  FFT  Membagi  2  titik sampel hingga diperoleh titik minimum ( 𝑁 2 , 𝑁 4 , 𝑁 𝑛+2 … , 𝑁 𝑛 ) . FFT
didefinisikan dengan persamaan 11.
𝐹(𝑘) = ∑ 𝑥 2𝑛 𝑒 −2𝜋(2𝑛)𝑘 𝑁/2 𝑁 2 −1 𝑛=0 − 𝑗 ∑ 𝑥 2𝑛+1 𝑒 −2𝜋(2𝑛+1)𝑘 𝑁/2 𝑁 2 −1 𝑛=0 (11)
Dengan F( k ) = nilai spektrum ke- k pada domain frekuensi 𝑥 2𝑛 = nilai sinyal pada domain waktu untuk indeks genap 𝑥 2𝑛+1 = nilai sinyal pada domain waktu untuk indeks ganjil 𝑁 = jumlah keseluruhan data sinyal pada domain waktu 𝑛 = indeks pada domain waktu K = indeks pada domain frekuensi
Untuk melihat nilai hasil FFT digunakan persamaan 12.
|𝑓(𝑛)| = √[𝑅 2 + 𝐼 2 ] (12)
Dengan
𝑓(𝑛) = sinyal hasil FFT R = nilai konstanta dari F( k ) I
= nilai koefisien dariF( k ) N
= jumlah titik sampel yang akan diproses ( N N)

## 2.5 F ITUR P ERSEPSI
Fitur  Persepsi  itu  sendiri  adalah  fitur yang  memiliki  makna  semantik  dalam lingkup  persepsi  pendengaran  manusia (Mitrovic,  Mathias  and  Christian,  2010). Titik  awal  analisis  komputasi  dari  sebuah audio  selalu  berdasarkan  komponen  yang terdapat  di  dalamnya.  Komponen  tersebut merupakan  aspek  persepsi  yang  meliputi kejernihan (brightness) ,  kekuatan  nada (tonality) ,  kenyaringan  (loudness),  tinggi- rendah  nada (pitch) ,  warna  nada (chroma) dan  keselarasan (harmonicity) .  Teknik ekstraksi  fitur  untuk  mendapatkan  aspek persepsi  tersebut  diantaranya adalah dengan menggunakan Spectral centroid dan Spectral Flux.

## 2.5.1 S PECTRAL C ENTROID
Spectral  centroid adalah  pendekatan yang  digunakan  untuk  mendapatkan  salah satu aspek dari fitur Persepsi yaitu kejernihan ( brightness ). Spectral  centroid diperoleh dengan persamaan 13.
𝐶 𝑡 = ∑ 𝑀𝑡[𝑛]𝑛 𝑁 𝑛=1 ∑ 𝑀𝑡[𝑛] 𝑁 𝑛=1 (13)
Dengan 𝐶 𝑡
= nilai spectral centroid untuk setiap frame ke-t
𝑀 𝑡 [𝑛] = nilai transformasi fourier (FFT) pada frame ke- t dan frekuensi ke- n . 𝑁 = jumlah pita frekuensi
𝑛 = indeks pita frekuensi (1... N )

## 2.5.2 S PECTRAL F LUX
Spectral Flux adalah pendekatan  yang digunakan untuk mendapatkan salah satu dari aspek  fitur  Persepsi  yaitu  kekuatan  nada ( tonality ). Spectral  Flux diperoleh  dengan persamaan 14.
𝐹 𝑡 = 1 𝑁 √∑ (𝑀 𝑡 [𝑛] − 𝑀 𝑡−1 [𝑛]) 2 𝑁 𝑛=1 (14)
Dengan 𝐹 𝑡 = nilai spectral flux frame ke- 𝑡 N = jumlah pita frekuensi 𝑀 𝑡 [𝑛]
= nilai normal transformasi fourier pada frame ke- 𝑡 dan indeks frekuensi ke-n 𝑀 𝑡−1 [𝑛] = nilai normal transformasi fourier pada frame ke- (𝑡 − 1) dan indeks frekuensi ke-n

## 3 M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 A LUR U TAMA S ISTEM

## Gambar 2 Alur Utama Sistem Temu Balik Audio Berbasis Isi
Sistem  temu-balik data audio  berbasis isi  pada  penelitian  ini  memiliki  alur  utama seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2 dengan penjelasan sebagai berikut : 3.1.1 P ENERIMAAN DATA AUDIO INPUT
Di dalamnya terdapat proses sampling data audio.

## 3.1.2 P RE - PROCESSING
Dengan tahapan DC Removal , PreEmphasize , FrameBlocking , dan Windowing . 3.1.3 E KSTRAKSI F ITUR
Berupa  kejernihan  dan  kekuatan  nada menggunakan Teknik ekstraksi fitur Spectral Centroid dan Spectral Flux .
Tabel 1 Aturan Pemilihan Titik Fitur Pembentuk Garis Fitur Berdasarkan Nilai 𝝁

## 3.1.4 K LASIFIKASI DENGAN G ARIS F ITUR T ERDEKAT
Tahapan proses klasifikasi dari metode Garis Fitur Terdekat adalah sebagai berikut : 1. Mencari  titik  proyeksi  ( 𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑘𝑠𝑖 )  dari 𝑡 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦 terhadap  garis  fitur 𝑡 𝑖 𝑐 𝑡 𝑗 𝑐 ̅̅̅̅̅ anggota setiap kelas c dimana 𝑖 ≠ 𝑗.
2. Menghitung jarak 𝑡 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦 terhadap seluruh garis fitur 𝑡 𝑖 𝑐 𝑡 𝑗 𝑐 ̅̅̅̅̅ . 3. Menentukan Kelas Klasifikasi
a. Mencari  garis  fitur  terdekat  yang didapatkan dengan melakukan perangkingan  jarak 𝑡 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦 dengan seluruh  garis  fitur  pada  tahap  2.6.2 secara menaik. Peringkat pertama dari perangkingan  tersebut  menghasilkan garis  fitur  terdekat  yang  merupakan representasi  dari  sebuah  kelas c sehingga 𝑡 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦 diklasifikasikan  ke dalam kelas c .
b. Melakukan asosiasi garis fitur terdekat dengan  nama  kelas  hasil  klasifikasi tahap 2.6.1.

## 3.1.5 T EMU -B ALIK DENGAN G ARIS F ITUR T ERDEKAT
Berikut  adalah  tahapan  proses  temu- balik dengan Garis Fitur Terdekat : 1. Mencari  jarak  titik  fitur query 𝒕 𝒒𝒖𝒆𝒓𝒚 dengan  garis  fitur 𝒕 𝒊 𝒄 𝒕 𝒋 𝒄 ̅̅̅̅̅ untuk  setiap pasang titik ( 𝒊, 𝒋 ) dimana 𝒊 ≠ 𝒋 .
2. Menghitung jarak 𝒕 𝒒𝒖𝒆𝒓𝒚 terhadap seluruh
garis fitur 𝒕 𝒊 𝒄 𝒕 𝒋 𝒄 ̅̅̅̅̅     (𝒅(𝒕 𝒒𝒖𝒆𝒓𝒚, 𝒕 𝒊 𝒄 𝒕 𝒋 𝒄 ̅̅̅̅̅)) .
3. Melakukan  perangkingan  garis  fitur 𝒕 𝒊 𝒄 𝒕 𝒋 𝒄 ̅̅̅̅̅
berdasarkan  jarak 𝒕 𝒒𝒖𝒆𝒓𝒚 secara  menaik lalu  diasosiasikan  dengan  pasangan  titik fitur pembentuk garis fitur ( 𝒕 𝒊 𝒄 dan 𝒕 𝒋 𝒄 ).
4. Menghitung  nilai 𝝁 .  Memilih  titik  fitur sebagai  hasil  pencarian  berdasarkan aturan nilai 𝜇 pada Tabel 1.
5. Menampilkan  data  hasil  pencarian  yang ditampilkan  sesuai  dengan  kedekatan jarak (𝑑(𝑡 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦, 𝑡 𝑖 𝑐 𝑡 𝑗 𝑐 ̅̅̅̅̅)) dan  pemilihan berdasarkan nilai μ yang bersesuaian.

## 3.2 T AHAPAN P ROSES T EMU -B ALIK A UDIO
Pada  penelitian  ini,  tahapan  proses temu-balik audio memiliki dua jenis tahapan yaitu  temu-balik  dengan  klasifikasi  dan temu-balik tanpa klasifikasi.

## 3.2.1 T EMU -B ALIK D ENGAN T AHAP K LASIFIKASI
Temu-balik  dengan  tahap  klasifikasi menggunakan  metode  garis  fitur  terdekat diawali dengan tahapan sebagai berikut : 1. Melakukan  klasifikasi  query  masukan dengan  melakukan  proyeksi  titik  fitur query terhadap garis fitur klasifikasi.
2. Melakukan  proyeksi  titik  fitur  query terhadap  garis  fitur  anggota  kelas  hasil klasifikasi query.
3. Setelah  melakukan  proyeksi,  proses  ini mengurutkan  garis  fitur  berdasarkan Nilai 𝝁 Titik fitur hasil pencarian ke 1 Titik fitur hasil pencarian ke 2 𝝁 < 𝟎. 𝟓 𝑡 𝑖 𝑡 𝑗 𝝁 ≥ 𝟎. 𝟓 𝑡 𝑗 𝑡 𝑖
kedekatan  jarak  proyeksi  terhadap  query untuk  mendapatkan  data  garis  fitur terdekat.
4. Selanjutnya  dilakukan  identifikasi  titik fitur pembentuk garis fitur terdekat untuk mendapatkan  data  audio  yang  relevan dengan query.
5. Data  audio  prototipe  yang  relevan ditampilkan.

## 3.2.2 T EMU -B ALIK T ANPA T AHAP K LASIFIKASI
Temu-balik
audio tanpa tahap klasifikasi  menggunakan  metode  garis  fitur terdekat  dilakukan  dengan  tahapan  sebagai berikut :
1. Melakukan  proyeksi  titik  fitur  query terhadap seluruh garis fitur.
2. Mengurutkan  garis  fitur  berdasarkan kedekatan  jarak  proyeksi  terhadap  query untuk  mendapatkan  data  garis  fitur terdekat.
3. Melakukan identifikasi titik fitur pembentuk  garis  fitur  terdekat  untuk mendapatkan  data  audio  yang  relevan dengan query.
4. Data  audio  prototipe  yang  relevan ditampilkan.

## 3.3 I MPLEMENTASI
Sistem  temu-balik  audio  berbasis  isi dengan Garis Fitur Terdekat diimplementasikan  secara desktop dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  C#  dan basis data MySQL.
Pada  fase  pembentukan  garis  fitur sekumpulan  data  audio  prototipe  yang  telah disimpan,  diproses  ke  dalam  tahap Pre- Processing untuk  dilakukan  ekstraksi  fitur persepsi  dengan teknik spectral centoid dan spectral  flux .  Setelah  itu  data  fitur  audio prototipe  di  simpan  berdasarkan  kelas klasifikasi dan dilakukan pembentukan garis
fitur dengan dua scenario yaitu pembentukan garis  fitur  dengan  klasifikasi  dan  tanpa klasifikasi,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3.

## Gambar 3 Implementasi Antarmuka Pembentukan Garis Fitur
Implemenasi  antarmuka  pencariaan audio  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Untuk melakukan  temu-balik  audio,  pengguna terlebih  dahulu  memasukkan  query  audio yang  ingin  dicari  dan  memilih  salah  satu skenario  temu  balik  (temu  balik  dengan klasifikasi atau temu-balik tanpa klasifikasi). Setelah  itu  sistem  akan  menampilkan  hasil pencarian berupa data audio yang relevan.
Gambar 4 Implementasi Antarmuka Pencarian Audio

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil pengujian validitas sistem menunjukkan  bahwa  temu-balik  audio berbasis isi pada penelitian ini memiliki nilai rata-rata Mean  Average  Precision (MAP) lebih  tinggi  (0,56)  saat menggunakan
skenario temu-balik dengan tahap klasifikasi dibanding  ketika  menggunakan  skenario temu-balik tanpa tahap klasifikasi (0,47).

## Gambar 5 Grafik Nilai MAP
Perbedaan nilai MAP di atas dipengaruhi oleh ketidaktepatan antara query audio  pengguna  dengan  data  audio  yang ditemu-balikkan oleh sistem. Pengujian pada scenario temu-balik tanpa klasifikasi menunjukkan nilai Average Precission (AP) cenderung lebih rendah dibandingkan dengan nilai AP saat menggunakan skenario temu-balik  dengan  tahap  klasifikasi.  Hal tersebut  disebabkan  adanya  perbedaan persepsi  user  saat  mendengarkan  isi  efek suara  dari query dengan  isi  efek  suara  dari audio  hasil  pencarian  yang  ditemu-balikkan oleh  sistem.  Pada query 1 .wav yang  berisi
efek suara burung misalnya, user menganggap  audio  hasil  pencarian  yang mengandung  efek  suara  burung  tidak memiliki  perubahan  kicauan  yang  sesuai dengan query tersebut, walaupun kejernihan ( brightness )  efek  suara  dari  audio  hasil pencarian  yang  mengandung  efek  suara burung  tersebut  telah  sesuai  dengan query 1.wav. Perbedaan persepsi tersebut
menyebabkan  audio  hasil  pencarian  tidak relevan  oleh  user  sehingga  menyebabkan nilai AP rendah.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan memanfaatkan  skenario  temu-balik  dengan tahap  klasifikasi  menjadikan  sistem  temu- balik  audio  berbasis  isi  memiliki  tingkat ketepatan lebih tinggi dalam menememukan data  audio  yang  relevan  saja  dengan query
pengguna sebesar 56%. Tingginya nilai MAP dari  sistem  temu-balik  audio  berbasis  isi menggunakan  skenario  temu-balik  dengan tahap klasifikasi dipengaruhi oleh keakuratan model klasifikasi  Garis Fitur Terdekat  yaitu sebesar 95% dan error 5%.

## 5 K ESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dalam pembuatan  Tugas  Akhir  ini  adalah  telah dihasilkannya  Sistem  Temu-Balik  Audio berbasisi  Isi  menggunakan  Metode  Garis Fitur  Terdekat  ( Nearest  Feature  Line ). Berdasarkan  hasil  pengujian precision dan recall, penggunaan  skenario  temu-balik dengan  tahap  klasifikasi  pada  sistem  temu- balik  ini  menghasilkan  nilai Mean  Average Precision (MAP)  lebih  baik  yaitu  sebesar 56%  dengan  akurasi  model  klasifikasi dengan  Garis  Fitur  Terdekat  sebesar  95%. Dengan demikian pengunaan skenario temu- balik  dengan  tahap    klasifikasi  pada  sistem temu-balik audio berbasis isi pada penelitian ini mampu memberikan hasil pencarian yang optimal  dibanding  penggunaan  skenario temu-balik tanpa tahap klasifikasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Li,  Stan  Z. Content  Based  Audio Retrieval  Using  Nearest  Feature  Line .
IEEE XPlore. august 6, 2002.
[2] Cook, Perry. Musical Genre Classification  of  Audio  Signals .  IEEE Transactions  On  Speech  And  Audio Processing, 2002: 294.
[3] Maghrebi,  Hanene. Open  System  for Indexing  and  Retrieving  Multimedia Information . Proceedings of the Annual Conference of CAIS, 2008.
[4] Peter  Grosche,  Meinard  Muller,  Joan Serra. Audio  Content-Based  Music Retrieval. 2011: 159.
[5] Soemartojo, N. Kalkulus Dasar ,
Lembaga      Penerbit Fakultas  Ekonomi UI,  Jakarta,1999.