Penelitian ini mengenai klasifikasi genre music menggunakan metode Random Forest. Pengujian ini menggunakan dataset dari GitHub atau GITZAN tentang genre musik 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, mengklasifikasi dengan data yang dinormalisasi, melakukan klasifikasi dengan data asli menggunakan tahap seleksi fitur Algoritma Genetika, dan mengklasifikasi pada data yang dinormalisasi dengan seleksi fitur menggunakan Algoritma Genetika. 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 62%, 59% dengan data yang dinormalisasi, 67% dengan semua data menggunakan seleksi fitur Algoritma Genetika dan didapatkan akurasi sebesar 66% dengan menggunakan seleksi fitur Algoritma Genetika yang datanya dinormalisasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi meningkat dengan digunakannya Algoritma Genetika pada proses seleksi fitur.