Klasifikasi Topik Lagu Indonesia menggunakan Bayesian Networks

Lagu merupakan lirik atau syair yang digabungkan dengan musik untuk mengekspresikan emosi dan pengalaman yang berlainan, misalnya cinta, persahabatan, agama/rohani, dan lain-lain. Saat ini sudah banyak lagu yang diciptakan oleh musisi yang berbakat, berbagai fitur telah digunakan supaya memudahkan kita dalam mencari lagu berdasarkan judul, penyanyi, album, aliran musik, dan lain-lain. Namun fitur pencarian lagu berdasarkan topik lagu menggunakan lirik dan genre lagu belum ada. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi teks untuk menentukan topik lagu berdasarkan lirik dan genre lagu. Secara garis besar penelitian ini dilakukan dalam empat tahap. Tahap pertama adalah proses preprocessing data. Tahap kedua adalah melakukan sampling lalu membagi data menjadi data training dan testing. Tahap ketiga adalah membuat bag of words dan perhitungan nilai Chi Square. Tahap Ketiga membangun classifier. Metode yang digunakan untuk membangun classifier ini adalah Bayesian Networks. Classifier ini dibangun dengan menggunakan perhitungan parameter untuk learning yaitu MAP (Maximum A Posteriori) dan Multinomial Distribution Probability. Skor graf Bayesian Networks yang dibangun dihitung dengan menggunakan BDeu (Bayesian Dirichlet equivalence uniform). Setelah dilakukan klasifikasi, didapatkan nilai precision 89.66%, recall 88.89%, akurasi 96.03%, dan F1-Measure 89.27%