Pengelompokan Musik Berdasarkan Emosi Menggunakan Metode Transformasi Haar Wavelet

Musik terdiri dari berbagai genre dan emosi, oleh karena itu penting untuk menngelompokkan musik-musik tersebut sesuai dengan yang diinginkan pendengar baik berdasarkan genre maupun emosi yang dirasakan. Sebagai contoh aplikasi musik online yang dapat mengelompokan musik secara otomatis yang memudahkan pendengar untuk memutar musik yang diinginkan, pengelompokan musik tersebut dilihat berdasarkan kesamaan karakterisik tertentu. Adapun contoh lain yakni pada pemutar musik Radio, dimana permasalahan umum pada penyiar radio harus memutar dan memilih lagu-lagu apa saja yang akan diputar. Dengan adanya pengelompokan musik secara otomatis ini tentunya akan sangat membantu dan lebih efisien untuk memutar lagu-lagu tersebut secara otomatis. Maka dari itu pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan lagu berdasarkan emosi Broken Heart dan Happy dengan ekstraksi fitur menggunakan metode transformasi Haar Wavelet yang kemudian dikelompokkan menggunakan K-Means dengan evaluasi clustering menggunakan purity. Pengujian yang dilakukan berdasarkan struktur lagu, kemudian kombinasi fitur statistik, dan koefisien Haar Wavelet. Dari seluruh pengujian yang dilakukan dihasilkan clustering dengan nilai purity tertinggi sebesar 0.6