ABSTRAK Nama : Glory Finesse Valery Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Identifikasi Penyanyi Menggunakan Algoritma Gaussian Mixture Models dan Support Vector Machine Koleksi Lagu Indonesia Singer Identification Problem merupakan sebuah permasalahan yang memiliki tujuan untuk membangun model yang dapat merepresentasikan karakteristik suara dari penyanyi tertentu. Beberapa metode yang umum digunakan untuk pengembangan model yang dapat melakukan identifikasi pada suara penyanyi adalah Gaussian Mixture Models (GMM) dan Support Vector Machine (SVM). Untuk fitur sendiri, Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC) menjadi 2 (dua) contoh fitur yang paling terdengar penggunaannya dalam penelitian di bidang ini. Penelitian ini memiliki fokus untuk mencoba melakukan pengembangan model untuk kasus Singer Identification Problem pada koleksi lagu Indonesia dengan menggunakan 2 (dua) algoritma tersebut dan fitur-fitur yang umum digunakan pada penelitian sebelumnya ditambah dengan kombinasi beberapa fitur yang diharapkan dapat mengoptimasi performa model yang dihasilkan. Hasil eksperimen yang diperoleh menyatakan bahwa algoritma GMM memberikan performa yang lebih baik dibanding dengan algoritma SVM, disertai dengan penggunaan fitur kombinasi Linear Predictive Components (LPC) dan MFCC untuk memperoleh hasil yang terbaik. Kata Kunci: Singer Identification Problem, Gaussian Mixture Models, Support Vector Machine, Mel-frequency Cepstral Coefficients, Linear Predictive Cepstral Coefficients