PEMISAHAN CHORUS PADA MUSIK MP3 MENGGUNAKAN KOEFISIEN KORELASI 2-D BERBASIS DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

ABSTRAK Penelitian tentang metode pencarian judul lagu dengan input suara senandung manusia atau humming membutuhkan chorus dari sebuah lagu untuk mendapatkan pola nada yang unik dari sebuah lagu. Proses pemisahan chorus masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Masalah tersebut menjadi latar belakang diperlukan sebuah metode untuk menentukan posisi chorus dan memisahkannya secara otomatis dengan memanfaatkan pengolahan sinyal audio. Pada penelitian ini, penulis merancang metode penentuan posisi chorus dengan menggunakan nilai Koefisien Korelasi 2-Dimensi (KK2-D) dan menambahkan proses klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Proses pertama adalah input file audio, selanjutnya preprocessing, framing, windowing, transformasi Discrete Co- sine Transform (DCT), perhitungan KK2-D, dan klasifikasi K-NN. Pada penelitian ini, data yang digunakan sebnayak 25 data lagu yang terdiri dari 5 genre. Pengujian yang dilakukan adalah menganalisis pengaruh ukuran frame, pen- garuh jenis window, nilai K dari K-NN, dan jenis jarak dari K-NN. Hasil akurasi rata-rata dari 25 data lagu adalah 95% dengan parameter terbaik terdiri dari ukuran frame 1 detik, jenis window rectangular, nilai K sebesar 5, dan jarak cosine. Waktu rata-rata proses untuk satu lagu adalah 0,112 detik. Kata Kunci: Audio signal, chorus, song, Discrete Cosine Transform (DCT)