Musik terdiri dari banyak genre atau subgenrenya, sehingga sulit untuk menjadikan sebuah sistem protokol standar untuk standarisasi ataupun pengelompokkan sebuah genre musik jika hanya penilaian secara subjektif. Penelitian kali ini akan membahas clustering genre musik menggunakan teknik clustering PAM (partitoning around medoids). Pemecahan masalah penelitian ini akan menggunakan aplikasi “Muster” (Music Clustering) yang dibangun menggunakan Matlab R2017a dan menjadikan average energy (AE), tempo, birama sebagai indikator parameter dan membagi sebanyak 5 cluster pada sistem pengolahan PAM yang dibangun. Setelah itu diuji sebanyak tiga kali percobaan pada aplikasi Muster, yaitu 10, 20 dan 50 data musik, dan menghasilkan tingkat keakurasian masing-masing 90%, 60% dan 68%, sehingga total keakurasian PAM dalam mengelompokkan genre musik sebesar 72.66% .

Music consists of many genres or subgenres, and it making difficult to set up a standard protocol system for standardizing or grouping a music genre if only use a subjective judgments. This research will discuss clustering music genre using PAM clustering technique (partitoning around medoids). The problem solving in this study will be using the "Muster" (Music Clustering) application, which is built using Matlab R2017 and making average energy (AE), tempo, time signature as parameter indicator and dividing as many as 5 clusters on PAM processing system built. After that it was tested three times experiment on Muster application, that is 10, 20 and 50 music data, and yielded accuracy level respectively 90%, 60% and 68%, so total accuracy of PAM in grouping music genre equal to 72.66%.