Abstrak

Penelitian ini mengenai klasifikasi genre music menggunakan metode Random Forest. Pengujian ini menggunakan dataset dari GitHub atau GITZAN tentang genre music dengan jumlah label ada 10, jumlah fitur ada 26 dan jumlah keseluruhan data ada 1000. Penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap, yaitu dengan klasifikasi seluruh data, dengan hanya menggunakan 5 fitur, data yang dinormalisai dengan menggunakan seluruh data, dengan data dinormalisasi yang hanya menggunakan 5 fitur dan dengan menghilangkan beberapa class. Pada penelitian ini Min-Max digunakan untuk metode normalisasi data, dan untuk perhitungan akurasi menggunakan metode Confusion Matrix. Performa akurasi yang dihasilkan ketika menggunakan seluruh data dengan data yang tidak dinormalisasi menghasilkan akurasi sebesar 66,3%, menggunakan 5 fitur menghasilkan 64,2%, seluruh data dengan data dinormalisasi menghasilkan 65,1% dan untuk menggunakan 5 fitur dengan data dinormalisasi menghasilkan akurasi sebesar 64%. Untuk hasil akurasi dengan menghilangkan class Rock, Disco dan Metal didapatkan akurasi sebesar 74,29% dan untuk hasil akurasi dengan hanya menggunakan class Classical, Pop, dan Blues yaitu 95,67%.