FITUR KLASIFIKASI LAGU LITURGI KATOLIK BERDASARKAN ANALISIS LIRIK LAGU

Elduardus Mahardhika Palar D (2023) FITUR KLASIFIKASI LAGU LITURGI KATOLIK BERDASARKAN ANALISIS LIRIK LAGU. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71160115_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (673kB)
	Text (Skripsi Informatika) 71160115_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki ragam adat yang bisa dibilang banyak begitupun ragam agama yang ada. Salah satunya yaitu adalah agama Kris-tiani. Pada setiap minggunya agama Katolik mengadakan ibadah yang disebut dengan Ekaristik. Dimana, pada saat beribadah dan menyanyikan lagu tertentu pastinya akan menjadi kesulitan untuk mencari lagu dengan cepat. Maka, dibuat- kanlah Website POMUKA (Pencarian Online Musik Katolik) yang berguna untuk membantu pencarian lagu. Namun, pada jaman sekarang ini banyaknya perkem-bangan musik katolik yang tidak dapat dihambat, membuat setiap pencinta musik lagu katolik tidak mengerti terhadap jenis lagu yang didengarkan. Berdasarkan penjelasan diatas, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah fitur yang dapat melakukan klasifikasi pada lagu disebuah aplikasi website yang sudah ada berna-ma POMUKA. Pengklasifikasian akan dilakukan dengan menggunakan K Nearest Neighbors (KNN). Pengklasifikasian KNN ini dapat terbilang berbeda, karena dapat mampu menemukan label atau kategori yang diinginkan lebih dari satu se-hingga pengguna bisa memilah kategori mana saja yang cocok pada lirik lagu yang ingin diketahui. Agar pengklasifikasian berjalan dengan baik, ada beberapa penggunaan metode pendukung seperti pre- processing data untuk menormalisasi-kan data lagu yang ada. Juga, Term Frequency – Inverse Document Frequent (TF- IDF) yang akan digunakan untuk memboboti sebuah teks yang akan proses nant-inya. Namun, untuk meningkatkan performa klasifikasi pada biasanya, pada penelitian ini akan membandingkan penggunaan pre-processing yang ada. Dimana, ada beberapa perbedaan di dalam pre-processing yang diterapkan yaitu mem-bandingkan penggunaan atau tidaknya terhadap case folding, punctuation, to-kenizing, stopword removal, dan stemming sastrawi. Pada penelitian ini pengklas-ifikasian dengan menggunakan K Nearest Neighbors membutuhkan pengukuran akurasi yang berguna untuk menilai tingkat ketepatan. Maka, penggunaan F-Measure akan berguna untuk penelitian ini.

Actions (login required)

View Item