Kategorisasi musik latar game dengan menggunakan kombinasi k-nearest neighbors dan agglomerative clustering / Tenty Luay Sari - Repositori Universitas Negeri Malang

Kategorisasi musik latar game dengan menggunakan kombinasi k-nearest neighbors dan agglomerative clustering / Tenty Luay Sari

Sari, Tenty Luay (2022) Kategorisasi musik latar game dengan menggunakan kombinasi k-nearest neighbors dan agglomerative clustering / Tenty Luay Sari. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Musik berkontribusi untuk membuat immersive atmosphere dalam bermain game dan dapat secara efektif mendorong aksi pada layar. Maka dari itu memilih musik latar pada sebuah game merupakan hal yang tidak mudah. Karena genre game membutuhkan musik latar yang tepat untuk membangun yang kuat dalam game tersebut. sehingga pemain akan lebih fokus terhadap setiap aksi yang dilakukan dalam game tersebut. Dalam hal ini keunikan dari karakteristik pada setiap platform game akan menentukan jenis atau genre musik yang spesifik. Namun pemilihan atau pembuatan musik untuk game saat ini masih didominasi oleh pengembang (manusia) yang memiliki pengetahuan tentang game yang dibangun dan kemampuan musikalitas dalam level tertentu. Sementara saat ini tersedia banyak musik-musik yang dapat digunakan sebagai latar suatu game pemilihan yang tepat menjadi krusial. Maka dari itu digunakan Machine Learning untuk melakukan otomatisasi pengenalan genre pada musik. Dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk menentukan genre yang tepat serta Agglomerative Clustering untuk mengetahui seberapa berkaitannya satu genre dengan genre yang lain sehingga dapat mengetahui genre musik yang bersesuaian dengan genre game. Hasil dari penelitian yang dilakukan ialah pada durasi 10 detik memiliki f-score sebesar 44 7% dan 4 klaster sementara itu pada durasi 20 detik memiliki f-score sebesar 43 7% dan 3 klaster. Hasil akurasi pada kedua durasi menunjukkan nilai yang sama yaitu 48 3%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: Users 2 not found.
Date Deposited: 02 Sep 2022 04:29
Last Modified: 09 Sep 2022 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/264951

Actions (login required)

View Item View Item