Dilated-Convolutional Recurent Neural Network untuk Klasifikasi Genre Musik - Mochammad Rizqul Fatichin; Alfado Rafly Hermawan; Raynaldi Anggiat Samuel Siahaan; Rarasmaya Indraswari (JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi))
Dalam era digital, pemanfaatan teknologi untuk mengelompokkan genre musik secara otomatis menjadi sangat penting, terutama untuk aplikasi seperti rekomendasi musik, analisis tren musik, dan pengelolaan perpustakaan musik digital. Penelitian ini mengevaluasi penggunaan Dilated-Convolutional Recurrent Neural Network (D-CRNN) dalam mengklasifikasi genre musik. Metode ini menggabungkan keunggulan Dilated-CNN dalam menangkap konteks temporal yang lebih panjang dengan kemampuan pengenalan urutan temporal dari CRNN. Data yang digunakan adalah dataset GTZAN yang terdiri dari 1.000 rekaman audio berdurasi 30 detik, dikategorikan ke dalam 10 genre musik. Proses data preprocessing melibatkan konversi rekaman audio menjadi gambar Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Model diuji menggunakan data tanpa augmentasi dan dengan augmentasi, menghasilkan total 15.991 gambar untuk pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan D-CRNN dapat meningkatkan akurasi klasifikasi genre musik dibandingkan dengan metode CRNN konvensional.