Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.259 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1069-1078 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## AUTOMATIC CHORUS DETECTION FOR INDONESIAN MUSIC USING REFRAIN DETECTING METHOD (REFRAID)
Ichsan Permana Putra *1 , Elvia Budianita 2 , Febi Yanto 3 , Yusra, 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia Email: 1 ichsan.permana.putra@students.uin-suska.ac.id , 2 elvia.budianita@uin-suska.ac.id , 3 febiyanto@uin- suska.ac.id , 4 198401232015032001@uin-suska.ac.id
(Naskah masuk: 14 Maret 2022, Revisi: 3 April 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Music  has  become  an  important  part  of  human  life,  chorus  is  part  of  the  musical  structure  that  makes  some impression  on  music,  people  are  generally  very  familiar  with  the  chorus  in  music  because  the  chorus  is  often repeated  on  music.  Automatic  chorus  detection  is  a  part  of  Music  Information  Retrieval  which  is  considered important  for  building  music  analysis  system  with  human-like  patterns.  Refrain  Detecting  Method  (RefraiD) select the chorus by grouping various repeating parts of the music, evaluating the intensity  level of the melody from each group, then selecting the group with the highest melodic intensity as the chorus. This paper intends to implement RefraiD in Indonesian pop and dangdut music by downloading 20 pop music videos and 20 dangdut music  videos  from  YouTube  then  process  it  with  Information  retrieval  using  Python.  The  results  of  this  paper indicate that the RefraiD method can be used to detect the chorus on Indonesian music with F measure of 91.8% for dangdut music and 91.5% for pop music.
Keywords : Chorus, Dangdut Music, Music, Music Information Retrieval, Pop Music, Refrain Detecting Method

## PENDETEKSIAN CHORUS OTOMATIS MUSIK INDONESIA MENGGUNAKAN REFRAIN DETECTING METHOD (RefraiD)

## Abstrak
Musik  telah  menjadi  bagian  penting  dalam  kehidupan  manusia,  chorus  merupakan  bagian  dari  struktur  musik yang membuat musik bermakna, pecinta musik umumnya sangat hafal dengan bagian chorus dari sebuah musik karena chorus sering dilafalkan secara berulang. Pendeteksian chorus secara otomatis merupakan bagian Music Information  Retrieval yang  dianggap  penting  untuk  membangun  sistem  analisa  musik  dengan  pola  layaknya manusia.  Refrain  Detecting  Method  (RefraiD)  melakukan  pemilahan chorus dengan  cara  mengelompokkan berbagai bagian musik yang berulang, mengevaluasi tingkat intensitas melodi dari tiap kelompok, lalu memilah kelompok  dengan  intensitas  melodi  tertinggi  sebagai chorus .  Penelitian  ini  bermaksud  untuk mengimplementasikan RefraiD pada musik pop dan dangdut Indonesia dengan cara mengunduh video YouTube sebanyak  20  video  musik  bergenre  pop  dan  20  video  musik  bergenre  dangdut  kemudian  dilakukan  proses Information  retrieval menggunakan  Python.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  RefraiD  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  chorus  musik  Indonesia  dengan  nilai F  measure sebesar  91.8  %  pada  musik dangdut dan 91.5% pada musik pop.
Kata  kunci : Chorus,  Musik,  Musik  Dangdut,  Musik  Pop,  Music  Information  Retrieval,  Refrain  Detecting Method.

## 1. PENDAHULUAN
Musik  telah  menjadi  bagian  penting  dalam kehidupan manusia sebagai bentuk kebudayaan pada setiap  kelompok  masyarakat  yang  tidak  dapat terpisahkan[1]. Setiap karya musik memiliki struktur musik yang saling berhubungan antara elemen dasar musik  yang  membuat  musik  bermakna[2].  Struktur musik  terbagi  dalam  beberapa  bagian,  yaitu intro,
bridge,  verse,  chorus,  reff,  interlude, modulasi , ending, coda dan outro . Chorus merupakan bagian tematik yang paling representatif, membangkitkan semangat, dan menonjol  dalam  struktur  musik[3],  [4].  Pecinta musik  dalam  mendengarkan  ataupun  bernyanyi, umumnya  sangat  hafal  dengan  bagian chorus dari sebuah  musik,  hal  ini  disebabkan  karena  bagian

## 1070
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1069-1078
chorus dalam sebuah musik sering dilafalkan secara berulang  dan  biasanya  bagian chorus adalah  makna dari  sebuah  musik[5].  Salah  satu  studi  dalam menganalisis  musik  adalah Music  Information Retrieval . Music  Information  Retrieval (MIR)  adalah bagian dari Information Retrieval yang dimana MIR merupakan  salah  satu  jenis  bidang  penelitian gabungan  dari  berbagai  disiplin  ilmu  yang berhubungan  dengan  teknik  untuk  mencari  dan mengambil  struktur  data  pada  musik[6],  [7]. Pendeteksian Chorus otomatis adalah  salah  satu bagian  penting  dalam  studi Music  Information Retrieval (MIR)[8]. Pendeteksian  otomatis  bagian chorus sangat penting  dalam  membangun  sebuah  sistem  analisa musik  yang  dapat  mengenali  musik  layaknya manusia,  sistem  analisa  musik  tersebut  berguna dalam berbagai pengaplikasian, contohnya pemotongan chorus otomatis  di  radio  musik, pencarian  musik  yang  mendengarkan preview chorus musik  secara  langsung,  dan  juga  dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pencarian musik  berdasarkan  potongan keyword yang  ada dalam chorus sebuah  musik[9].  Pemisahan chorus jika  dilakukan  secara  manual  membutuhkan  waktu yang lama, jadi diperlukan metode untuk menentukan  posisi chorus lalu  memisahkannya secara  otomatis  merupakan  solusi  dari  masalah tersebut[5],  [10],  [11].  Metode  yang  mampu melakukan  pendeteksian  otomatis  bagian chorus salah satunya adalah Refrain Detecting Method. Refrain
Detecting
Method
(RefraiD) merupakan  suatu  metode  yang  dapat  memilah chorus dari  suatu  musik.  RefraiD  pertama  kali dicetuskan  oleh  Masataka  Goto  pada  tahun  2003. Konsep  dari  metode  RefraiD  adalah  melakukan pemilahan chorus dengan  cara  mengelompokkan berbagai bagian musik yang berulang, mengevaluasi tingkat  intensitas  melodi  dari  tiap  kelompok,  lalu memilah  kelompok  dengan  intensitas  melodi tertinggi sebagai chorus [12]. Penelitian sebelumnya pernah dilakukan menggunakan metode RefraiD oleh Kento Watanabe dan  Masataka  Goto  tahun  2020  yang  meneliti penentuan chorus pada  musik  bahasa  Ingggris  dan bahasa  Jepang.  Dari  hasil  penelitian  tersebut, mendapatkan  hasil  akurasi  F- Measure sebesar 78,1%  dan  83,4%[9].  Penelitian  lainnya  juga dilakukan  pada  musik  yang  populer  tahun  1990-an dengan hasil akurasi sebesar 80%[13].
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan metode Refrain  Detecting  Method (RefraiD),  untuk mendeteksi  bagian chorus dalam  musik  Indonesia genre  pop  dan  dangdut.  Penelitian  ini  diharapkan mampu  memberikan  solusi  dalam  mendeteksi chorus secara  otomatis dari  sinyal  audio  digital musik Indonesia genre pop dan dangdut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  alur  penelitian  dengan tahapan  didalam  proses Refrain  Detecting  Method yaitu  : Extract  Acoustic  Feature , Calculate Similarity , List Repeated Sections , Integrate Repeated Sections , Integrate Repeated Sections With Modulation ,  dan Select  Chorus  Sections .  Langkah penelitian  dapat  dilihat  secara  lengkap pada  gambar 1.
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## 2.1. Tinjauan Kepustakaan
Tinjauan  kepustakaan  adalah  tahap  penelitian untuk mencari referensi teori tentang penelitian yang akan  dilakukan.  Referensi  dapat  bersumber  dari buku,  jurnal,  dan  artikel.  Tinjauan  kepustakaan adalah  tahap  pertama  dalam  pengerjaan  penelitian. Tinjauan  kepustakaan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  mencari  sumber  teori  tentang  musik  yang dibutuhkan  pada  jurnal  dan  buku  untuk  dijadikan referensi.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  musik dengan  mengunduh  video  YouTube  sebanyak  20 video  musik  bergenre  pop  dan  20  video  musik
bergenre dangdut dengan kata kunci pencarian untuk musik dangdut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kata Kunci Pencarian Musik Dangdut No. Kata Kunci 1 Lagu dangdut populer 2 Meggi Z 3 Via Vallen 4 Rhoma Irama 5 Nella Kharisma 6 Cita Citata
Kata  kunci  pencarian  musik  pada  YouTube untuk musik pop dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar Kata Kunci Pencarian Musik Pop No. Kata Kunci 1 Lagu pop populer 2 Lagu pop tahun 2000 an 3 Lagu Armada 4 Lagu Geisha 5 Lagu Vierra 6 Lagu Peterpan
Data  musik  bergenre  dangdut  dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Musik Dangdut No. Judul 1 Ayu Ting Ting - Sambalado 2 Bebizy - Cinta Tulalit 3 Camel Petir – CKC Cuma Kamu Cin 4 Duo Anggrek - Cikini Gondangdia 5 Duo Serigala - Abang Goda 6 Meggi Z - Benang Biru 7 Meggi Z - Cinta Hitam 8 Meggi Z - Mata Air Cinta 9 Nella Kharisma - Cie Cie 10 Nella Kharisma - Sakit Dalam Bercinta 11 Regina - Cinta Basi 12 Rhoma Irama - Bujangan 13 Rhoma Irama - Judi 14 Sakitnya Tuh Disini - Cita Citata 15 Siti Badriah - Suamiku Kawin Lagi 16 Ucie Sucita - Cinta Tak Terbatas Waktu 17 Via Vallen - 5 Centi 18 Via Vallen - Cinta Kurang Gizi 19 Via Vallen - Sayang 20 Zaskia Gotik - Sudah Cukup Sudah
Data  musik  bergenre  pop  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Data Musik Pop No. Judul 1 Andmesh - Cinta Luar Biasa 2 Ari Lasso - Arti Cinta 3 Armada - Apa Kabar Sayang 4 Anneth - Mungkin Hari Ini Esok Atau Nanti 5 Armada - Harusnya Aku 6 Bondan - Ya Sudahlah 7 Cassandra - Cinta Terbaik 8 Geisha - Cinta Dan Benci 9 Geisha - Lumpuhkan Ingatanku 10 Geisha - Pergi Saja 11 Hijau Daun - Suara Ku Berharap 12 Irwansyah - Pecinta Wanita 13 Tulus - Hati Hati di Jalan 14 Noah - Tak Lagi Sama 15 Peterpan - Ada Apa Denganmu 16 Peterpan - Menghapus Jejakmu 17 Ungu - Disini Untukmu 18 Vagetoz - Kehadiranmu 19 Tiara Andini - Merasa Indah
20 Yovie Nuno - Menjaga Hati

## 2.3. Information Retrieval
Information retrieval atau sering disebut “temu kembali  informasi”  adalah  ilmu  yang  mempelajari prosedur-prosedur dan metode-metode untuk menemukan  kembali  informasi  yang  tersimpan  dari berbagai  sumber. Information  Retrieval (IR) berkaitan  dengan  stuktur,  analisa,  organisasi, penyimpanan, pencarian, dan penyebaran informasi.
Sistem IR dirancang untuk membuat kumpulan informasi  yang  tersedia  untuk  banyak  pengguna [13]. Information retrieval bertujuan untuk mempelajari dan memahami proses untuk merancang,  membangun,  dan  menguji  pengambilan sistem  yang  dapat  memfasilitasi  komunikasi  yang efektif  dari  informasi  yang  diinginkan  antara manusia  pengguna  dan  generator  manusia.  Secara tradisional  informasi  mengambil  bentuk  teks, menyirat  bahwa  IR  identik  dengan  dokumen. Namun,  sekarang  IR  telah  memperluas  ruang lingkup  lingkungan  multimedia  yang  berkaitan dengan  penyimpanan  dan  pengambilan  gambar, grafik,  suara,  komponen  perangkat  lunak,  dokumen dan kantor [14].

## 2.4. Music Information Retrieval
Music  Information  Retrieval (MIR)  adalah bidang  penelitian  yang  berhubungan  dengan  teknik pengolahan  data  [6].  MIR  dapat  digunakan  untuk kepentingan komersial, musikologi, teori musik serta pendidikan musik. Penggunaan MIR dalam kontribusi  dalam  penelitian  musik  adalah  untuk mencari contoh musik dan menganalisis menemukan teknik  komposisi  yang  sesuai  dari  kumpulan  musik [15].  MIR  adalah  salah  satu  bidang  yang  sedang banyak  digunakan  dalam  ilmu  komputer.  Sebagai bidang keilmuan, MIR mempelajari hal yang tentang pencarian  informasi  pada  media  musik  dan hubungan  metadata  pada  file  musik  dalam  suatu basis  data  yang  berhubungan.  Selain  melakukan analisa  metadata  dalam  musik,  penelitian  MIR  juga dilakukan  dengan  penerapan  algoritma  data  mining untuk pengelompokan data musik[16].

## 2.5. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang simpel  dan  mudah  dibaca.  Python  memiliki library yang  besar  dengan  berbagai  fungsionalitas,  karena besarnya  komunitas  pengguna  Python  di  seluruh dunia.  Salah  satu  fitur  utama  Python  adalah kedinamisan bahasa pemrograman dengan dilengkapi manajemen memori yang bekerja dengan baik.  Salah  satu  kelebihan  Python  dapat  digunakan pada berbagai perangkat lunak di berbagai platform. Python  dapat  dipergunakan  secara  bebas  dalam berbagai hal, bahkan untuk MIR[17].
1072 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1069-1078

## 2.6. Refrain Detecting Method
Refrain  Detecting  Method (RefraiD)  adalah suatu  metode  dapat  mendeteksi chorus dari  sebuah musik.  RefraiD  diciptakan  pada  tahun  2003  oleh Masataka Goto. Konsep dari metode RefraiD adalah melakukan  pendeteksian chorus dengan  cara menyatukan  berbagai  bagian  musik  yang  berulang dalam satu grup, lalu mengevaluasi tingkat intensitas melodi  dari  tiap  grup,  lalu  menentukan  bahwa  grup dengan  intensitas  melodi  terbesar  sebagai chorus [12].

## 2.7. Extract Acoustic Feature
Metode  RefraiD  dimulai  dengan  melakukan perhitungan chroma  vector untuk  mengekstrak  fitur akustik dari sinyal audio. Chroma vector merepresentasikan distribusi magnitudo pada chroma yang  diubah  menjadi  12  kelas  nada  dalam satu  oktaf  (C,  C#,  D,  D#,  E,  F,  F#,  G,  G#,  A,  A#, dan B). Persamaan chroma vector dapat dilihat pada persamaan (1)[18].
𝑣 𝑐 (𝑡) = ∑ ∫ 𝐵𝑃𝐹 𝑐,ℎ (𝑓)𝜓 𝑝 ∞ −∞ (𝑓, 𝑡)𝑑𝑓 𝑂𝑐𝑡ℎ ℎ=𝑂𝑐𝑡𝐿 (1)
Dimana  BPF 𝑐,ℎ, (𝑓) adalah  adalah filter bandpass yang  melewatkan  sinyal  pada  frekuensi skala log 𝐹 𝑐,ℎ ( cent ) dari kelas nada 𝑐 ( chroma) pada posisi  oktaf ℎ(ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) . filter bandpass adalah filter yang  memungkinkan  sinyal  antara  dua  frekuensi tertentu  lewat.  Rumus  untuk  mencari 𝐹 𝑐,ℎ didapat dari persamaan (2)[18].
𝐹 𝑐,ℎ = 1200ℎ + 100(𝑐 − 1) (2)
Dari  persamaan  (2)  frekuensi  dalam hertz 𝑓 𝐻𝑧 diganti  dengan  frekuensi  dalam cent 𝑓 𝑐𝑒𝑛𝑡 yang menyebabkan  adanya  100 cent menjadi  seminada temper dan  1200  menjadi  sebuah  oktaf.  Pencarian frekuensi  dalam  bentuk cent dapat  dilihat  pada persamaan (3)[18].
𝑓 𝑐𝑒𝑛𝑡 = 1200𝑙𝑜𝑔 2 𝑓𝐻𝑧 440𝑥2 3 12 −5 (3)
BPF 𝑐,ℎ, (𝑓) didefinisikan  dengan  jendela Hanning untuk  pemrosesan  sinyal,  sebagai  fungsi menghaluskan  nilai,  yang  dapat  dilihat  pada persamaan 4[18].
𝐵𝑃𝐹 𝑐,ℎ, (𝑓) = 1 2 (1 − 𝑐𝑜𝑠 2𝜋(𝑓−(𝐹𝑐,ℎ−100)) 200 (4)
Tahapan Extract Acoustic Feature ditampilkan dalam pseudocode di bawah.
extract_acoustic_feature y, sr  librosa.load(input_file) song_length_sec  y.shape[0] / float(sr) S  numpy.abs(librosa.stft(y, n_fft))^2 chroma  librosa.feature.chroma_stft(S, sr) return chroma, y, sr, song_length_sec

## 2.8. Calculate Similarity
Kemiripan chroma  vector dari  sinyal  audio dapat dilihat pada persamaan (5)[18].
𝑟(𝑡, 𝑙) = 1 − | 𝑣 ⃗⃗ (𝑡) 𝑀𝑎𝑥𝑐𝑉𝑐(𝑡) – 𝑣 ⃗⃗ (𝑡−𝑙)
𝑀𝑎𝑥𝑐𝑉𝑐(𝑡−𝑙) | √12
(5)
Dimana 𝑙 (Ο ≤   𝑙  ≤  𝑡) merupakan
delay .
Penyebut √12 merupakan  panjang  dari  garis diagonal dari 12 hypercube dimensi dengan panjang tepi 1, 𝑟(𝑡, 𝑙) yang memenuhi 0 ≤ 𝑟(𝑡, 𝑙) ≤ 1 .Tahapan Calculate  Similarity ditampilkan  dalam pseudocode di bawah.
calculate_similarity broadcast_x  numpy.expand_dims(chroma,2) broadcast_y  numpy.swapaxes (numpy.expand_dims (chroma,2),1,2) time_time_matrix  1 -(numpy.linalg.norm( (broadcast_x-broadcast_y),0)/sqrt(12)) return time_time_matrix

## 2.9. List Repeated Sections
Bagian-bagian  berulang  dibuat  ke  dalam  suatu list yang nantinya akan diintegrasikan untuk mencari chorus .  Perulangan  tersebut  di  dapatkan  dari 𝑟(𝑡, 𝑙) yang didapatkan dari langkah sebelumnya. Kemungkinan kemiripan  segmen baris yang dievaluasikan  pada  waktu  saat  ini  dapat  dihitung dengan persamaan (6)[18].
𝑅 𝑎𝑙𝑙 (𝑡, 𝑙) = 1 𝑡−𝑙+1 ∑ 𝑟(𝜏, 𝑙) 𝑡 𝜏=𝑙 (6)
Selanjutnya, tiap 𝑅 𝑎𝑙𝑙 (𝑡, 𝑙) akan dicari diferensiasinya  dengan  tujuan  untuk  menghilangkan noise dengan persamaan (7)[18].
∑ 𝜔𝑅 𝑎𝑙𝑙 (𝑡, 𝑙 + 𝜔) 𝐾𝑠𝑖𝑧𝑒 𝜔=−𝐾𝑠𝑖𝑧𝑒 (7)
Pada tahapan ini merupakan representasi untuk menghitung pada tahapan selanjutnya, yaitu perhitungan menggunakan matriks.

## 2.10. Integrate Repeated Sections
Karena  setiap  ruas  baris  menunjukkan  hanya sepasang  bagian  yang  berulang,  maka  perlu  untuk mengatur  ke  dalam  kelompok  segmen  garis  yang memiliki  bagian  yang  sama.  Pada  langkah  ini,  juga dilakukan pendeteksian ulang untuk mencari segmen yang  hilang  atau  tersembunyi  dari  baris  yang berulang.  Pada  tahap  ini,  pencarian  dilakukan dengan persamaan (8)[18].
𝑅 [𝑇𝑠𝑖,𝑇𝑒𝑖] (𝑙) = 1 𝑇𝑒𝑖−𝑇𝑠𝑖+1 ∑ 𝑟(𝜏, 𝑙) 𝑇𝑒𝑖 𝜏=𝑇𝑠𝑖 (8)
Lalu  untuk  mendapatkan  detail,  dibutuhkan perhitungan dengan persamaan (9)[18].
∑ 𝜔𝑅 [𝑇𝑒𝑖,𝑇𝑠𝑖] ( 𝑙 + 𝜔) 𝐾′𝑠𝑖𝑧𝑒 𝑤=−𝐾′𝑠𝑖𝑧𝑒 (9)
Tahapan Integrate Repeated Sections
ditampilkan dalam pseudocode di bawah.
integrate_repeated_sections num_samples  chroma.shape[1] broadcast_x  numpy.repeat (numpy.expand_dims (chroma,2),num_samples+1, 2) circulant_y  numpy.tile
(chroma,(1,num_samples +1)).reshape(12, num_samples, num_samples + 1) time_lag_similarity  1 - (numpy.linalg .norm((broadcast_x - circulant_y),0)/ sqrt(12)) time_lag_similarity  numpy.rot 90(time_lag_similarit y,1,(0, 1)) return time_lag_similarity [:num_samples,:num_samples]

## 2.11. Integrate Repeated Sections With Modulation
Bagian  yang  sudah  diintegrasikan  sebelumnya akan dideteksi kembali untuk mendapatkan perubahan  kunci  nada.  Modulasi  akan  dilakukan pada matriks S 12x12 (10) berikut.
𝑆 = ( 0 ⋯ 0 ⋮ ⋱ ⋮ 1 ⋯ 0 ) (10)
Perhitungan  yang  digunakan  pada  tiap  isi matriks  tersebut  dapat  dilihat  pada  persamaan (11)[18].
𝑟 𝜁 (𝑡, 𝑙) = 1 − 𝑠𝜁𝑣 ⃗⃗ (𝑡) 𝑀𝑎𝑥𝑐𝑣𝑐(𝑡) − 𝑣 ⃗⃗ (𝑡−𝑙) 𝑀𝑎𝑥𝑐𝑣𝑐(𝑡−𝑙) √12 (11)
Tahapan Integrate  Repeated  Sections  With Modulation ditampilkan  dalam pseudocode di bawah.
integrate_repeated_sections_with_modulation input : denoised_time_lag, rows, threshold, min_length_samples num_samples  denoised_time_lag.shape[0] line_segments  [] cur_segment_start  None for each row ∈ rows do IF row < min_length_samples for each col ∈ range(row, num_samples) do IF denoised_time_lag
[row, col]>threshold IF cur_segment_start is None cur_segment_start  col END IF else
IF (cur_segment_start is not None) and (col-cur_segment_start)> min_length_samples line_segments.append(Line (cur_segment_start, col, row)) END IF cur_segment_start  None END IF return line_segments

## 2.12. Select Chorus Sections
Langkah  terakhir,  memilih  bagian  mana  yang merupakan chorus dari hasil pemisahan sebelumnya. Ukuran chorus didapatkan  dengan  persamaan (12)[18].
𝑣 𝑖 =   (∑ 𝜆 𝑖𝑗 𝑀𝑖+1 𝑗=1 )𝑙𝑜𝑔 𝑇𝑒𝑖−𝑇𝑠𝑖+1 𝐷𝑙𝑒𝑛 (12)
Kelompok  dengan  ukuran 𝑣 𝑖 terbesar  akan dipilih  sebagai chorus .  Tahapan Select  Chorus Sections ditampilkan dalam pseudocode di bawah.
select_chorus_sections lines_to_sort  [] for each line ∈ line_scores do lines_to_sort.append((line,line_scores [line], line.end - line.start)) lines_to_sort.sort(key=lambda x: (x[1], x[2]), reverse=True) best_tuple  lines_to_sort[0] return best_tuple[0]
Keterangan  seluruh  simbol  dapat  dilihat  pada tabel 5[18].
Tabel 5. Keterangan Simbol Simbol Keterangan t Waktu ( langkah waktu diskrit 80 ms) 𝜓 𝑝 (𝑓, 𝑡) Spektrum magnitude dalam frekuensi berskala Log 𝑓 𝑣 (𝑡) 12 dimensi chroma vector 𝑣 𝑐 (𝑡) Elemen dari 𝑣 (𝑡) (c=1,2,...12) 𝑟(𝑡, 𝑙) Kesamaan antara 𝑣 (𝑡) dan 𝑣 (𝑡 − 𝑙)
[T1,T2]
Bagian diantara waktu T1 dan T2 𝑅 𝑎𝑙𝑙 (𝑡, 𝑙) Peluang yang mengandung segmen baris pada
lag 𝑙
𝑅[𝑇𝑠𝑖, 𝑇𝑒𝑖] (𝑙) Kemungkinan mengandung segmen garis di lag 𝑙 dalam [𝑇𝑠𝑖, 𝑇𝑒𝑖] 𝜁 Perbedaan nada dari perubahan kunci (𝜁 = 0,1, … ,11) 𝑆 12 ke 12 Pergeseran matriks R 𝜁(𝑡, 𝑙) Kesamaan antara 𝑆 𝜁 𝑣 (𝑡) 𝑑𝑎𝑛 𝑣 (𝑡 − 𝑙)
[𝑃𝑠 𝑖𝑗 , 𝑃𝑒 𝑖𝑗 ] Membuka bagian berulang yang sesuai dengan 𝛾𝑖𝑗 ⋋ 𝑖𝑗 Kemungkinan bagian [𝑇𝑠𝑖, 𝑇𝑒𝑖] dan [𝑃𝑠 𝑖𝑗 , 𝑃𝑒 𝑖𝑗 ] diulang
𝑣 𝑖
Ukuran chorus (kemungkinan menjadi bagian chorus pada setiap grup 𝑖 ) 𝐾 𝑆𝑖𝑧𝑒 4
𝐾′ 𝑆𝑖𝑧𝑒 35
𝐷 𝑙𝑒𝑛 1.4

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  diuraikan  hasil  dari  penelitian beserta  pengujian  yang  telah  dilakukan.  Selain  itu, disampaikan  juga  mengenai  pembahasan  dari penelitian maupun pengujian yang telah dilakukan.

## 3.1. Data
Dalam  penulisan  ini,  penulis  menggunakan data  musik  berupa File wav  yang  merupakan  hasil konversi  dari  video  musik  yang  diunduh  pada  situs YouTube.  Data  yang  didapatkan  berupa File sebanyak  40  musik,  terbagi  atas  20  musik  dengan genre dangdut Indonesia dan 20 musik dengan genre

## 1074
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1069-1078
pop Indonesia. Data ini akan di proses menggunakan Refrain  Detecting  Method untuk  dicari  bagian chorus nantinya.  Genre  musik  dapat  dilihat  dalam tabel 6.
Tabel 6. Analisa Genre No. Genre Jumlah 1 Dangdut 20 2 POP 20

## 3.2. Implementasi RefraiD
Pada  pengimplementasian  RefraiD  terdapat enam  tahapan  seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada metode  penelitian.  Pada  bagian  ini  penulis menggunakan  contoh  musik  Via  Vallen  –  Sayang untuk  dihitung  menggunakan  rumus  sesuai  tahapan RefraiD.

## 1. Extract Acoustic Feature
Hasil perhitungan Extract Acoustic Feature dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Extract Acoustic Feature 0 1 …. 1678 0,664829 0,640658 …. 0 0,633532 0,647052 …. 0 0,664716 0,794877 …. 0 1 1 …. 0 0,549177 0,547655 …. 0 0,228103 0,282975 …. 0 0,340828 0,306389 …. 0 0,425789 0,377329 …. 0 0,347734 0,348459 …. 0 0,320815 0,360615 …. 0 0,475339 0,429344 …. 0 0,586962 0,518503 …. 0

## 2. Calculate Similarity
Hasil perhitungan Calculate Similarity dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Calculate Similarity 0 1 …. 1678 1 0,947844 …. 0,44243 0,947844 1 …. 0,438614 0,925535 0,968569 …. 0,419273 0,921465 0,968219 …. 0,431145 0,533591 0,537023 …. 0,684024 …. …. …. …. 0,44243 0,438614 …. 1 0,44243 0,438614 …. 1 0,44243 0,438614 …. 1 0,44243 0,438614 …. 1

## 3. List Repeated Sections
Hasil perhitungan List Repeated Sections dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. List Repeated Sections 0 1 … 1676 1677 1 1 … 1 1 0,44243031 7 0,94784361 1 … 1 1 0,44243031 7 0,43861401 1 … 1 1 …… …… … …… …… 0,92146486 0,53702259 1 … 0,43861401 1 0,41927272 1 0,92553496 4 0,96821880 3 … 0,44243031 7 0,43861401 1 0,94784361 1 0,96856874 2 … 1 0,44243031 7

## 4. Integrate Repeated Sections
Hasil perhitungan Integrate Repeated Sections dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Integrate Repeated Sections 0 1 …… 1677 1678 0 0 …… 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 …… 0 0 …… …… …… …… …… 0 0 …… 0,072549 0,072972 0 0 …… 0,051467 0,05177 0 0 …… 0,026956 0,027116

## 5. Integrate Repeated Sections With Modulation
Hasil perhitungan Integrate Repeated Sections With Modulation dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Integrate Repeated Sections With Modulation
0 Line (517 658 443) Line (822 1105 443) Line (1260 1536 443) Line (961 1108 886) Line (1254 1537 886) Line (1401 1533 1329)

## 6. Select Chorus Sections
Hasil perhitungan Select Chorus Sections dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Select Chorus Sections Line (1401 1533 1329)
3.3. Implementasi Sistem
Proses pendeteksian
chorus yang dimplementasikan  menggunakan  Python,  pada metode Refrain Detecting Method dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Run Sistem

## 3.4. Pengujian F Measure
Umumnya  untuk  mengukur  ketepatan  akurasi pendeteksian  menggunakan  proporsi  frekuensi  yang tepat  diklasifikasikan  dengan  total  sampel  yang ada[19].  Pada  penelitian  ini  pendeteksian chorus digunakan  proporsi  waktu  chorus  musik  yang  tepat dideteksi  (PTCTB)  dengan  total  chorus  musik  yang benar  (PTCB).  Akurasi  pada  penelitian  ini menggunakan F  Measure . F  Measure merupakan tahapan untuk menentukan kinerja penentuan chorus menggunakan Refrain  Detecting  Method dapat dilihat  pada  persamaan  (13)  dimana  sebelumnya akan  dilakukan  perhitungan    nilai Precision menggunakan  persamaan  (14)    serta  dilakukan perhitungan Recall menggunakan persamaan (15).
𝐹 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑅𝑃 𝑅+𝑃 (13)
𝑃 = 𝑃𝑇𝐶𝑇𝐵 𝑃𝑇𝐶𝑇
(14)
𝑅 = 𝑃𝑇𝐶𝑇𝐵 𝑃𝑇𝐶𝐵
(15)
Persamaan  (13),(14)  dan  persamaan  (15) dijelaskan dengan keterangan pada tabel 13.
Tabel 13. Keterangan Persamaan Singkatan Keterangan PTCTB Panjang total bagian chorus yang terdeteksi dengan benar PTCB Panjang total bagian chorus yang benar PTCT Panjang total bagian chorus yang terdeteksi

## 3.5. Pencarian Chorus Pada Musik Dangdut
Hasil  pencarian chorus , F  Measure , Precision dan Recall pada musik dangdut menggunakan Refrain  Detecting  Method dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Hasil Pencarian Chorus Pada Musik Dangdut
No. Nama File PTCTB (Detik) PTCT (Detik) PTCB (Detik) R P F Measure 1 Ayu Ting Ting - Sambalado.wav 43 54 45 0,955556 0,796296 0,868687 2 Bebizy - Cinta Tulalit.wav 47 64 47 1 0,734375 0,846847 3 Camel Petir – CKC Cuma Kamu Cin.wav 39 77 39 1 0,506494 0,672414 4 Duo Anggrek - Cikini Gondangdia.wav 26 26 30 0,866667 1 0,928571 5 Duo Serigala - Abang Goda.wav 26 27 26 1 0,962963 0,981132 6 Meggi Z - Benang Biru.wav 120 120 120 1 1 1 7 Meggi Z - Cinta Hitam.wav 149 149 149 1 1 1 8 Meggi Z - Mata Air Cinta.wav 101 101 105 0,961905 1 0,980583 9 Nella Kharisma - Cie Cie.wav 54 55 58 0,931034 0,981818 0,955752 10 Nella Kharisma - Sakit Dalam Bercinta.wav 47 47 48 0,979167 1 0,989474 11 Regina - Cinta Basi .wav 38 38 39 0,974359 1 0,987013 12 Rhoma Irama - Bujangan.wav 22 24 23 0,956522 0,916667 0,93617 13 Rhoma Irama - Judi.wav 29 29 32 0,90625 1 0,95082 14 Sakitnya Tuh Disini - Cita Citata.wav 45 62 45 1 0,725806 0,841121 15 Siti Badriah - Suamiku Kawin Lagi.wav 43 46 43 1 0,934783 0,966292 16 Ucie Sucita - Cinta Tak Terbatas Waktu.wav 26 27 26 1 0,962963 0,981132 17 Via Vallen - 5 Centi.wav 22 22 51 0,431373 1 0,60274 18 Via Vallen - Cinta Kurang Gizi.wav 70 73 70 1 0,958904 0,979021 19 Via Vallen - Sayang.wav 25 25 28 0,892857 1 0,943396 20 Zaskia Gotik - Sudah Cukup Sudah.wav 26 28 26 1 0,928571 0,962963 RATA RATA 0,942784 0,920482 0,918706
1076 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1069-1078

## 3.6. Pencarian Chorus Pada Musik Pop
Hasil pencarian chorus , F Measure , Precision dan Recall pada  musik  pop  menggunakan Refrain Detecting Method dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15. Hasil Pencarian Chorus Pada Musik Pop No. Nama File PTCTB (Detik) PTCT (Detik) PTCB (Detik) R P F Measure 1 Andmesh - Cinta Luar Biasa.wav 33 34 34 0,970588 0,970588 0,970588 2 Ari Lasso - Arti Cinta.wav 33 34 33 1 0,970588 0,985075 3 Armada - Apa Kabar Sayang.wav 41 42 41 1 0,97619 0,987952 4 Anneth - Mungkin Hari Ini Esok Atau Nanti.wav 33 34 33 1 0,970588 0,985075 5 Armada - Harusnya Aku.wav 42 42 42 1 1 1 6 Bondan - Ya Sudahlah.wav 20 21 21 0,952381 0,952381 0,952381 7 Cassandra - Cinta Terbaik.wav 25 25 25 1 1 1 8 Geisha - Cinta Dan Benci.wav 27 27 33 0,818182 1 0,9 9 Geisha - Lumpuhkan Ingatanku.wav 0 24 34 0 0 0 10 Geisha - Pergi Saja.wav 27 27 27 1 1 1 11 Hijau Daun - Suara Ku Berharap.wav 20 23 20 1 0,869565 0,930233 12 Irwansyah - Pecinta Wanita.wav 25 26 25 1 0,961538 0,980392 13 Tulus  - Hati Hati di Jalan.wav 23 24 23 1 0,958333 0,978723 14 Noah - Tak Lagi Sama.wav 20 21 20 1 0,952381 0,97561 15 Peterpan - Ada Apa Denganmu.wav 57 58 57 1 0,982759 0,991304 16 Peterpan - Menghapus Jejakmu.wav 13 25 13 1 0,52 0,684211 17 Ungu - Disini Untukmu.wav 23 23 24 0,958333 1 0,978723 18 Vagetoz - Kehadiranmu.wav 36 36 36 1 1 1 19 Tiara Andini - Merasa Indah.wav 35 35 35 1 1 1 20 Yovie Nuno - Menjaga Hati.wav 27 27 27 1 1 1 RATA RATA 0,934974 0,904246 0,915013

## 4. KESIMPULAN
RefraiD  dapat  menentukan  chorus  secara otomatis  pada  musik  dangdut  dan  pop  Indonesia dengan  akurasi  yang  baik  yakni  berdasarkan pengujian F  measure diperoleh  91.8%  pada  musik dangdut  dan  pada  musik  pop  sebesar  91.5%.  Pada musik  dangdut,  metode  RefraiD  memiliki  akurasi lebih baik dalam menentukan chorus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Agustiningsih,  “Konstruksi  Gaya  Hidup Melalui  Musik  sebagai  Produk  Budaya Populer,” J.  Komun.  dan  Bisnis ,  vol.  6,  no. 2, pp. 16–22, 2018.
[2] I.  P.  Wulandari,  “Jatung  Utang  Sebagai Pengiring  Tari  Hudog  Pada  Masyarakat Suku Dayak Kenyah di Desa Sungai Payang Kecamatan  Loa  Kulu  Kabupaten  Kutai Kartanegara  Kalimantan Timur,” Selonding , vol.  12,  no.  12,  pp.  1824–1839,  2017,  doi: 10.24821/selonding.v12i12.2931.
[3] K.  Xu,  “Formation  and  Training  of  Mass Chorus  Team,” Int.  Core  J.  Eng. ,  vol.  7,  p. 2021, doi: 10.6919/ICJE.202108_7(8).0026.
[4] Y.  Huang,  S.  Chou,  and  Y.  Yang,  “Pop Music  Highlighter :  Marking  the  Emotion Keypoints,” vol. 1, pp. 68–78, 2018.
[5] D. Octavia Kumalasari, L. Novamizanti, and I.  Nyoman  Apraz  Ramatryana,  “Penentuan lokasi chorus pada musik mp3 menggunakan
koefiesien  korelasi  2-d  pada  frame  berbasis ciri mel-frequency cepstral coeffisient
(mfcc),” 2019.
[6] N. Kroher and J.-M. Díaz-Báñez, “Flamenco Music  Information  Retrieval  Automatic Content-Based  Description  of  Flamenco Music Collections,” 2018.
[7] S.  Kurniawan  and  S.  Agustian,  “Music Information  Retrieval  Menggunakan  k-NN dan Cosine Similarity,” Semin. Nas. Teknol. Informasi,  Komun.  dan  Ind.  13  ,  Fak.  Sains dan  Teknol.  UIN  Sultan  Syarif  Kasim  Riau , no. November, pp. 94–101, 2021.
[8] and  Y.  W.  Ju-Chiang  Wang,  Jordan  B.L. Smith, Jitong Chen, Xuchen Song,
“Supervised  Chorus  Detection  For  Popular
Music Using Convolutional Neural Network
And  Multi-Task  Learning,”  pp.  566–570,
2021.
[9] K.  Watanabe  and  M.  Goto,  “A  Chorus- Section Detection Method For Lyrics Text,”
2020. [Online]. Available: http://www.speech.cs.cmu.edu/cgi-
bin/cmudict.
[10] M. Wahyu Setiawan, L. Novamizanti, and I. N.  Apraz  Ramatryana,  “Pemisahan  Chorus Pada  Music  Mp3  Menggunakan  Koefisien Korelasi  2-D  Berbasis  Discrete  Cosine Transform  (Dct)  Dan  K-Nearest  Neighbor (K-Nn)  Separation  Of  Chorus  On  Mp3 Music  Using  2-D  Correlation  Coefficient Based  On  Discrete  Cosine  Transform  (Dct)
And K-Nearest Neighbor (K-Nn),” 2019.
[11] B.  Adam,  I.  R.  Magdalena,  I.  Nyoman,  and
A. Ramatryana, “Perancangan Dan Simulasi
Pemisahan  Reff  Lagu  Dengan  Metode
Discrete  Cosine  Transform  (Dct)  Design And  Simulation  Of  Separating  The  Chorus
Songs  By  Using  Discrete  Cosine  Transform (Dct),” 2018.
[12] N.  Ono,  S.  Tsuchiya,  S.  Nakamura,  and  T.
Yamamoto,  “A  Study  of  the  Relationships between Music-impression, Visual-
impression  and  Music  Video  Clip’s Impression,”  2018.  [Online].  Available:
http://www.music-
ir.org/mirex/wiki/MIREX.
[13] B.  Saini,  V.  Singh,  and  S.  Kumar, “Information Retrieval
Models and
Searching  Methodologies :  Survey,” Int.  J.
Adv. Found. Res. Sci. Eng. , vol. 1, no. 2, pp.
57–62, 2014.
[14] IngwersenPeter and JärvelinKalervo, “Information  retrieval  in  context,” ACM SIGIR  Forum ,  vol.  39,  no.  2,  pp.  31–39,
Dec. 2005, doi: 10.1145/1113343.1113351.
[15] D. Stoller and P. Thesis, “Deep Learning for Music Information Retrieval in Limited Data Scenarios,” 2020.
[16] I.  G.  Harsemadi,  “Perbandingan  Distance Measure  Pada  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokkan  Musik  Terhadap  Suasana Hati,” Univ.  AMIKOM  Yogyakarta ,  2018, [Online].
Available:
www.audionetwork.com.
[17] I  Komang  Setia  Buana,  “Aplikasi  Untuk Pengoprasian Komputer Dengan Mendeteksi Gerakan  Menggunakan  Opencv  Python,” 2018.
[18] M.  Goto,  “A  chorus  section  detection method  for  musical  audio  signals  and  its application  to  a  music  listening  station,” IEEE  Trans.  Audio,  Speech  Lang.  Process. , vol.  14,  no.  5,  pp.  1783–1794,  Sep.  2006, doi: 10.1109/TSA.2005.863204.
[19] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Perbandingan  Metode  Machine  Learning Dalam Klasifikasi Kemiskinan Di Indonesia Tahun  2018,” J.  Tek.  Inform.  (JUTIF),  Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 51-56 , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021.