Komparasi linear regression , random forest regression , dan multilayer perceptron regression untuk prediksi tren musik TikTok
Nadia Sofie Soraya 1) , Hendry 2) 1,2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia Email: 672019342@student.uksw.edu Riwayat artikel: Received: 01-04-2023 Revised: 25-04-2023 Accepted: 26-04-2023

## Abstract
Predicting how audio features correlate with popular songs on TikTok is essential in the music industry. Armed with data that has several audio features, a study was conducted using the Linear Regression, Random Forest Regression (RFR), and Multilayer Perceptron Regression (MLP Regression) methods to compare models that can effectively predict popularity and features that influence song popularity on TikTok, then Exploratory Data Analysis (EDA) was also carried out to gain insight into the data. The results of the EDA process are that the most popular of songs is in the range of 40-80, the duration of songs is between 2-3 minutes, feature loudness is positively correlated with energy, and so is between artist_pop and track_pop. The set feature importance in the LR and RFR models for the feature target track_pop is artist_pop, loudness, and duration_ms. The LR method has the most effective results between RFR and MLP Regression for the dataset used,  with MSE of 0.0313, RMSE of 0.177, and MAE of 0.118.
Keywords: Popular Music, Comparison, Prediction, Machine Learning, TikTok

## Abstrak
Prediksi  korelasi feature  audio terhadap  lagu  yang  populer  di TikTok  merupakan hal penting dalam industri musik. Dengan bekal data yang memiliki beberapa feature audio maka dilakukan penelitian menggunakan metode Linear Regression (LR) , Random Forest Regression (RFR), dan Multilayer Perceptron Regression (MLP Regression ) untuk membandingkan model  yang dapat memprediksi popularitas secara efektif  dan feature yang mempengaruhi popularitas lagu di TikTok. Selain itu dilakukan juga Exploratory Data  Analysis (EDA) untuk mendapatkan insight data. Hasil dari proses EDA  yaitu popularitas lagu terbanyak berada pada range 40-80, durasi lagu antara 2-3 menit, feature loudness berkorelasi positif dengan energy , demikian juga antara artist_pop dan track_pop . Set feature importance pada model LR dan RFR untuk feature target track_pop adalah artist_pop, loudness, dan duration_ms. Metode LR memiliki hasil terbaik untuk dataset yang dipakai, dengan MSE sebesar 0.0313, RMSE sebesar 0.177, dan MAE sebesar 0.118.
Kata kunci: Musik Populer, Komparasi, Prediksi, TikTok, Machine Learning

## Pendahuluan
TikTok merupakan sebuah jejaring sosial untuk membuat video singkat yang didukung dengan musik sedang populer pada akhir-akhir ini [1]. Berdasarkan data periklanan ByteDance tahun 2022, TikTok Indonesia memiliki 92,07 juta pengguna yang berusia 18 tahun ke atas [2]. TikTok telah berhasil menghasilkan tren-tren yang cukup menyita berbagai pihak, bukan hanya masyarakat biasa namun pihak industri musik juga tertarik dengan aplikasi ini sebab faktor viralitas yang didapatkan dari musik yang digunakan oleh pengguna TikTok untuk mendapatkan laba komersial secara maksimal, dimana musik sendiri adalah bagian inti dan juga pengiring dari aplikasi tersebut. Di  sisi lain artis dan produser musik dapat menerima informasi yang signifikan dan obyektif mengenai karakteristik yang mencapai popularitas tertinggi [3]. Tingkat viral dan tren di TikTok merupakan salah satu hal penting bagi artis dan label rekaman untuk mencapai hasil bisnis yang baik. Namun dari banyaknya musik yang ada hanya beberapa yang menjadi viral dan tren [4] di TikTok.
Para pemain industri musik perlu memahami hal-hal yang membuat sebuah lagu menjadi terkenal di TikTok, sehingga hal tersebut dapat berefek positif dan besar bagi industri musik [5]. Berdasarkan permasalahan yang ada, salah satu cara untuk membantu artis maupun label rekaman mendapatkan hasil bisnis yang baik adalah menggunakan sebuah model machine learning untuk  membandingkan model mana yang dapat memprediksi popularitas secara efektif dan fitur mana yang mempengaruhi popularitas lagu TikTok. Oleh karenanya, penelitian ini dilakukan untuk dapat menyelesaikan permasalahan tersebut dan mendapatkan hasil yang baik.
Prediksi tren musik dapat direalisasikan dengan regresi time series dan model prediksi lainnya [6]. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Linear Regression, Random Forest Regression ,  dan  MLP Regression dengan bahasa pemrograman Python. Model tersebut dipilih untuk mengetahui keterkaitan antara feature dan seberapa kuat hubungan antara feature yang dipilih. Selain itu ketiga metode juga akan dibandingkan untuk mengetahui metode terbaik untuk memprediksi nilai popularitas lagu. Random Forest Regression dan  MLP Regression mewakili model regresi dalam supervised machine learning untuk data deret waktu. Platform yang dipilih yaitu TikTok karena platform tersebut sedang ramai dibahas dan sedang trending . Penelitian ini dikembangkan dan diharapkan dapat membantu memprediksi lagu yang populer di TikTok dan membantu pihak industri musik dalam mengetahui lagu yang populer di TikTok berdasarkan feature yang saling berkaitan.

## Kajian Pustaka
Penelitian-penelitian yang mendukung penelitian ini seperti [7] yang ditulis oleh Reiman dan  Ornell  mengumpulkan data dari 287 lagu yang muncul di Billboard Hot 100 antara 2016 dan 2018. Data juga dikumpulkan dari 322 lagu yang tidak pernah muncul di peringkat ini, kemudian secara acak dipilih dari 13 genre musik yang berbeda. Data dikumpulkan melalui API Spotify dan terkait dengan audio yang sama. Metode yang digunakan adalah k-Nearest Neighbors, SVM , Gaussian Naive Bayes, dan Regresi Logistik. Evaluasi eksperimental didasarkan pada validasi (80 persen untuk pelatihan dan 20 persen untuk pengujian) dengan akurasi maksimum 60,17 persen, diperoleh dari Gaussian Naïve Bayes . Penelitian lain yang mendukung penelitian ini adalah penelitian yang diusulkan di studi [8]. Penelitian tersebut ditulis oleh Carlos, et al. yang mengumpulkan 50 lagu top dan 50 playlists lagu viral data dari Spotify Web API dari bulan November 2018 hingga bulan Juli 2019. Metode yang digunakan adalah Gaussian Naive Bayes (GNB), k- Nearest Neighbors ( k -NN), Logistic Regression (LR) dan Support Vector Machine (SVM)  dengan  RBF kernel . Hasil dari penelitian tersebut menghasilkan hasil akurasi, presisi, dan AUC dengan metode SVM dengan RBF  kernel  di atas 80 persen.  Penelitian  [9]  yang ditulis oleh Pareek,  et al. mengumpulkan data dari Kaggle dan API Spotify yang berjumlah 18 kolom dan 32,725 data. Metode yang digunakan yaitu Random Forest classifier , K-Nearest neighbour classifier , dan Linear Support Vector classifier . Hasil dari penelitian tersebut yaitu Random Forest classifier memberikan hasil dan akurasi terbaik hingga 89%.
Keterkaitan penelitian  [7][8][9]  dengan penelitian yang akan dilakukan adalah memiliki persamaan dalam kasus yang dibahas, yaitu terkait prediksi musik yang sedang populer. Perbedaannya terletak pada model machine learning yang diterapkan. Penelitian yang dilakukan akan menggunakan model machine learning Linear Regression, Random Forest Regression , dan MLP Regression . Hal lain yang berbeda yaitu data yang digunakan dalam melakukan penelitian, dimana  pada penelitian ini digunakan data TikTok.

## Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan tahapan dalam  melakukan penelitian. Tahapan penelitian tersebut digambarkan secara sistematis sehingga dapat memudahkan penelitian. Bagan metodologi pada penelitian ini menjadi seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Bagan Metode Penelitian
Langkah pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan data. Data TikTok didapatkan melalui Kaggle  dengan judul TikTok Popular Songs 2019, TikTok Popular Songs 2020, TikTok Popular Songs 2021, dan TikTok Popular Songs 2022. Data tersebut digabungkan dan memiliki 18 kolom yang berisi 968 data. 18 kolom tersebut antara lain: 1) Track_name : judul lagu, 2) Artist_name : nama artis,
3) Artist_pop : popularitas artis, 4) Album: nama album, 5) Track_pop : popularitas lagu, 6) Duration_ms : Durasi lagu dalam miliseconds , 7) Danceability : menggambarkan betapa cocoknya sebuah lagu untuk menari berdasarkan kombinasi elemen musik termasuk tempo, ritme, kekuatan ketukan, dan keteraturan keseluruhan, 8) Energy : trek energik terasa cepat, keras, dan berisik. Misalnya, death metal memiliki energi tinggi. Fitur perseptual yang berkontribusi pada atribut ini termasuk rentang dinamis, kenyaringan, timbre, laju onset, dan entropi umum, 9) Loudness : loudness adalah kualitas suara yang merupakan korelasi psikologis utama dari kekuatan fisik (amplitudo). Nilai biasanya berkisar antara -60 dan 0 db, 10) Mode: mode menunjukkan modalitas (mayor atau minor) dari sebuah trek. Mayor diwakili oleh 1 dan minor adalah 0, 11) Key : memetakan ke nada menggunakan notasi kelas n ada standar. Misalnya. 0 = C, 1 = C♯/D ♭ , 2 = D, dan seterusnya. Jika tidak ada kunci yang terdeteksi, nilainya -1, 12) Speechiness : mendeteksi keberadaan kata-kata yang diucapkan di trek. Semakin eksklusif rekaman seperti pidato (misalnya acara bincang-bincang, puisi), semakin mendekati nilai atribut 1.0. Nilai di atas 0,66 menjelaskan trek yang mungkin seluruhnya terbuat dari kata-kata yang diucapkan. Nilai antara 0,33 dan 0,66 menjelaskan trek yang mungkin berisi musik dan ucapan termasuk kasus seperti musik rap. Nilai di bawah 0,33 kemungkinan besar mewakili musik dan trek lain yang tidak mirip ucapan, 13) Acousticness : range dari 0,0 hingga 1,0 apakah lagu tersebut akustik. 1.0 menunjukkan bahwa lagu tersebut adalah akustik dan
sebaliknya, 14) Instrumentalness : memprediksi apakah trek tidak berisi vokal. Bunyi "Ooh" dan "aah" diperlakukan sebagai instrumen dalam konteks ini. Semakin dekat nilai instrumentalnya ke 1.0, semakin besar kemungkinan lagu tersebut tidak berisi konten vokal, 15) Liveness : mendeteksi kehadiran penonton dalam rekaman. Nilai keaktifan yang lebih tinggi menunjukkan kemungkinan yang lebih tinggi bahwa trek ditampilkan secara langsung. Nilai di atas 0,8 memberikan kemungkinan kuat bahwa trek tersebut aktif, 16) Valance : ukuran dari 0,0 hingga 1,0 yang menggambarkan kepositifan musik yang disampaikan oleh sebuah lagu. Lagu bervalensi tinggi terdengar lebih positif (mis. gembira, ceria, euforia), sedangkan lagu bervalensi rendah terdengar lebih negatif (mis. sedih, tertekan, marah), 17) Tempo: perkiraan tempo lagu secara keseluruhan dalam ketukan per menit (BPM). Dalam terminologi musik, tempo adalah kecepatan atau kecepatan dari suatu karya tertentu dan berasal langsung dari durasi ketukan rata-rata, 18) Time_signature : perkiraan waktu dari trek. Tanda birama (meter) adalah konvensi notasi untuk menentukan berapa banyak ketukan di setiap birama (atau birama). Tanda  birama  berkisar  dari  3  hingga  7  yang  menunjukkan  tanda  birama  "3/4", hingga "7/4".
Langkah kedua yaitu melakukan preprocessing data  yang bertujuan menganalisis data menjadi lebih berkualitas [10]. Salah satu bagian dari preprocessing data adalah dengan melakukan cleaning data [11] .  Cleaning data merupakan sebuah proses dalam mengidentifikasi data yang kurang tepat, tidak lengkap, tidak relevan, tidak akurat yang kemudian dilakukan modifikasi, diganti, atau dihapus sesuai dengan kebutuhan analisis [12]. Hal tersebut dilakukan agar data dapat ditransformasi ke dalam bentuk yang lebih informatif [13]. Pada tahap ini  dilakukan pengecekan data yang memiliki duplikasi, data yang kosong, dan menghapus feature  track_pop yang berisi angka 0 untuk  meningkatkan nilai keterkaitan antara feature yang berkaitan dengan feature  track_pop dan menghasilkan data yang  bersih.  Normalisasi data juga dilakukan untuk menstandarkan data pada setiap variabel, agar skala dalam tiap feature tidak berbeda jauh [14][15]. Beberapa teknik yang dapat digunakan untuk melakukan normalisasi data, contohnya z-score , min max , dan decimal scaling [16][17]. Penelitian ini menggunakan teknik min max dengan framework MinMaxScaler. Teknik tersebut merupakan salah satu teknik yang populer untuk normalisasi data. Min max merupakan suatu teknik yang secara linear mengubah variabel, dimana min dan max adalah nilai minimum dan maksimum x , dengan x adalah himpunan dari nilai yang diamati [18].  Setelah melakukan preprocessing data, tahap selanjutnya yaitu melakukan visualisasi data untuk memahami data melalui visual [19]. Exploratory data analysis merupakan proses untuk melakukan investigasi awal dan mempelajari data supaya data lebih mudah untuk dimengerti dan dapat dapat dipresentasikan dengan baik. Representasi informasi dan data dilakukan dalam bentuk grafik [20][21].
Komparasi linear regression, random forest regression ...(Soraya, Hendry)
Tahap selanjutnya yaitu feature selection , tahap ini merupakan komponen penting di machine learning . Feature selection berfungsi untuk mengurangi kompleksitas komputasi dan menghindari masalah overfitting [22]. Pada tahap ini dipilih feature dari data sebagai input untuk model yang akan dibuat dengan menggunakan df.corr() dan heatmap . Feature yang sudah terpilih akan menjadi model features dan target variabel. Pada pemodelan Random Forest Regression dilakukan proses feature importance untuk mengetahui feature yang penting dan berkontribusi untuk meningkatkan kinerja dari model. Pada penelitian ini dilakukan analisis feature-feature dari dataset menggunakan library sklearn . Sklearn adalah sebuah library pada bahasa pemrograman Python untuk membangun model machine learning [23][24].
Langkah keenam yaitu implementasi algoritma ke dalam dataset . Pada tahap pemodelan ini didefinisikan kolom yang akan digunakan sebagai model features dan target variabel, setelah itu data  dibagi  menjadi dua bagian yaitu training  set dan testing set menggunakan k-fold cross secara acak yang dikelompokkan sebanyak 10 kelompok untuk menguji rata-rata keberhasilan model yang telah dibangun [25][26]  yang akan dijadikan input dalam membuat ketiga model. Data training digunakan untuk melakukan training pada model, dan data testing digunakan untuk memprediksi popularitas.
Model pertama yaitu Linear Regression . Linear Regression adalah salah satu model regresi yang digunakan untuk melakukan prediksi terhadap nilai dari input data kemudian model akan menentukan keterkaitan hubungan antara variabel bebas dan terikat. Linear Regression memodelkan hubungan variabel terikat dengan satu atau lebih variabel penjelas atas dasar pola hubungan data yang relevan di masa lampau [27].
Model kedua yaitu Random Forest Regression (RFR) yang diusulkan oleh Breiman  [28], RFR merupakan sebuah metode pembelajaran mesin yang dipergunakan untuk membangun pohon keputusan yang terdiri dari root node, internal node, dan leaf node dengan mengambil atribut secara acak [29], Random Forest terdiri dari lebih dari satu decision tree yang saling terikat [30][31], untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat daripada pohon individu [32].
Model ketiga yaitu Multilayer Perceptron Regression .  MLP Regression merupakan feed forwar d neural network yang berisi beberapa neuron yang saling terhubung dengan menghubungkan setiap bobot. Setiap bobot akan saling terhubung pada layer selanjutnya. MLP terdiri dari minimal tiga lapis yaitu input layer , hidden layer , dan output layer [33]. Gambar 2, 3, dan 4 merupakan arsitektur setiap model yang dipakai.
Gambar 2 Arsitektur model Linear Regression Gambar 3 Arsitektur model Random Forest Regression

## Gambar 4 Arsitektur model MLP Regression
Perbandingan  nilai prediksi model dengan nilai asli  untuk ketiga model dilakukan untuk melihat model terbaik yang dapat digunakan. Selain itu dilakukan juga visualisasi data dalam bentuk scatter plot . Setelah mendapatkan hasil, maka dilakukan evaluasi menggunakan tiga metrics yang berbeda, yaitu MAE ( Mean Absolute Error ), MSE (Mean Squared Error), RMSE ( Root Mean Squared Error ). MSE adalah perbedaan antara aktual dan nilai perkiraan untuk model, sedangkan MAE adalah mean dari nilai absolut antara set tes dan nilai keluaran model, dan RMSE adalah perbedaan rata-rata akar kuadrat [34]. Semakin rendah nilai MSE, RMSE, MAE maka akan semakin baik kecocokan model dan akurasi akan semakin tinggi [35].

## Hasil dan Pembahasan
Pada tahap dibahas mengenai hasil analisis tren  musik TikTok dengan metode Linear Regression, Random Forest Regression dan  MLP Regression . Setelah dilakukan input data dan preprocessing data, data yang semula berjumlah 968 menjadi 812. Distribusi data yang semula memiliki skala yang berbeda antara variabel  satu dengan lainnya, setelah dilakukan normalisasi data tersebut sudah memiliki skala yang sama, dan siap untuk dilakukan modelling data . Namun sebelum modelling dat a, perlu dilakukan Exploratory Data Analysis (EDA). Hasil dari EDA yang dilakukan yaitu popularitas lagu terbanyak adalah di range 40-80, durasi lagu di TikTok umumnya antara 2-3  menit, feature loudness berkorelasi positif dengan Energy , begitu pula antara artist_pop dan track_pop. Berikut merupakan salah satu hasil dari dilakukannya teknik EDA.
Gambar 5 adalah hasil EDA yang divisualisasi dalam bentuk scatter plot . Pada gambar tersebut terlihat bahwa feature energy dan loudness memiliki korelasi positif yang berarti apabila nilai loudness naik, maka nilai energy juga naik. Setelah dilakukan EDA dan mendapat insight dari dataset , langkah selanjutnya yaitu feature selection . Feature selection dilakukan dengan dua cara yaitu dengan cara melihat korelasi antar feature dan melakukan dengan teknik feature importance pada model Random Forest Regression.

## Gambar 5 Hasil EDA
Gambar 6  adalah hasil korelasi antar feature menggunakan heatmap . Kegunaan heatmap yaitu untuk menunjukkan seberapa kuat hubungan antara dua variabel atau feature . Dari sekian banyak feature , hanya beberapa yang memiliki korelasi kuat, dimana  korelasi yang kuat adalah korelasi yang semakin dekat dengan nilai 1. Pada penelitian ini dilakukan analisis untuk memprediksi musik TikTok yang sedang populer, maka dari itu feature track_pop yang berisi range nilai kepopuleran sebuah lagu akan dijadikan target feature . Dari korelasi yang ada dari track_pop terlihat bahwa feature  artist_pop , duration_ms , dan loudness memiliki korelasi yang lebih unggul dibandingkan dengan feature yang lain.

## Gambar 6 Hasil Korelasi Antar Feature
Untuk menentukan fokus dalam membangun model yang akan disusun, dilakukan pemilihan feature dengan pendekatan feature selection . Feature Importance merupakan salah satu teknik yang bisa digunakan untuk menemukan feature-feature yang mempengaruhi nilai popularitas lagu pada dataset dan yang memiliki kontribusi untuk meningkatkan kinerja dari model. Feature importance akan mengevaluasi dan memberikan peringkat pada setiap feature dengan menghilangkan salah satu feature , jika nilai berubah secara drastis maka feature tersebut sangat diperlukan dalam membangun model [28]. Semakin tinggi skor pada setiap feature maka akan semakin relevan [11]. Pada Gambar 7 adalah hasil dari penggunaan teknik feature importance Random  Forest Regression , dimana artist_pop, duration_ms, dan loudness memiliki pengaruh yang paling tinggi terhadap track_pop dibandingkan dengan feature lainnya pada dataset, y ang berarti bahwa popularitas lagu di TikTok relevan oleh dua feature tersebut. Dari kedua teknik yang dilakukan dalam menentukan feature sebagai input untuk melakukan modelling data maka feature akan digunakan yaitu artist_pop, duration_ms, dan loudness.
Gambar 7 Feature Importance Random Forest Regression
Komparasi linear regression, random forest regression ...(Soraya, Hendry)
Setelah dilakukan running terhadap program untuk melakukan pelatihan dan validasi pada tiap model yang dibuat, pada tiap model akan menampilkan nilai prediksi dan nilai evaluasi yang berbeda dari set feature yang sudah ditentukan, yaitu feature  artist_pop,  duration_ms, dan loudness sebagai feature inputan kemudian track_pop sebagai target variabel.  Gambar 8 merupakan hasil dari implementasi algoritma ke dalam dataset .

## Gambar 8 Hasil Modelling
Berdasarkan Gambar 8 didapatkan hasil prediksi dari input data yang sudah dimasukkan, data yang ditampilkan merupakan data lima terbawah. Pada model yang sudah digunakan yaitu model Linear Regression, Random Forest Regression dan MLP Regression dapat dilihat bahwa Linear Regression memiliki nilai MAE, MSE, RMSE paling rendah atau paling efektif untuk dataset dan tipe data yang dipakai yaitu MSE sebesar 0.0313, RMSE sebesar 0.177, dan MAE sebesar 0.118. Selanjutnya  disusul dengan model MLP Regression, arsitektur MLP Regression yang digunakan yaitu dengan hidden layer sebanyak 100, activation menggunakan relu , solver menggunakan adam , dan alpha sebesar 0.0001, dan max iter sebanyak 600 yang memiliki MSE sebesar 0.0376, RMSE sebesar 0.194, dan MAE sebesar 0.128, lalu yang terakhir model Random Forest Regression yang memiliki MSE sebesar 0.0316, RMSE sebesar 0.178, dan MAE sebesar 0.121. Untuk memudahkan dalam memahami hasil, data divisualisasikan  dalam bentuk scatter plot seperti Gambar 9.
(A) (B)
(C) Gambar 9 Visualisasi Nilai Popularitas Asli dan Hasil Prediksi Linear Regression (A),
Random Forest Regression (B) , dan MLP Regression (C)
Volume 20 No. 2 Agustus 2023, 191-205
Gambar 9  merupakan visualisasi nilai popularitas asli dan hasil prediksi popularitas setiap model yang dibangun. Sumbu X diberi label Actual Popularity Scores dan sumbu Y diberi label Predicted Popularity Score . Dapat dilihat bahwa dari ketiga hasil tersebut, Linear Regression memiliki hasil paling baik diantara kedua model pembandingnya yaitu Random Forest Regression dan  MLP Regression sebab titik yang dihasilkan lebih berkumpul pada titik tengah, yang berarti korelasinya lebih tinggi, lain halnya dengan Random Forest Regression dan MLP Regression yang menghasilkan titik yang lebih menyebar. Visualisasi data yang dilakukan dalam bentuk scatter plot dengan menggunakan library dari Python bernama matplotlib.pyplot.
Pada penelitian ini dapat diketahui bahwa feature track_pop memiliki korelasi yang baik dengan artist_pop, duration_ms, dan loudness sesuai dengan Gambar 6 dan Gambar 7 menggunakan metode Linear Regression dan Random Forest Regression . Proses modelling dilakukan menggunakan ketiga feature tersebut untuk mendapatkan hasil prediksi yang efektif untuk target feature track_pop atau popularitas lagu.
Berdasarkan hasil yang ditampilkan pada Gambar 8, untuk mendapatkan model yang paling efektif untuk memprediksi tren musik TikTok didapatkan bahwa metode Linear Regression adalah yang terbaik. Walaupun hasil RMSE, MSE, dan MAE yang  didapatkan tidak jauh berbeda  antara satu model dan model yang lainnya, tetapi pada model Random Forest Regression dan MLP Regression yang digunakan pada penelitian ini hanya satu parameter saja yang di- set , sedangkan parameter lainnya masih menggunakan default dari library sklearn , sehingga hal tersebut mungkin dapat mempengaruhi hasil yang didapatkan pada penelitian ini.
Pada penelitian [9] dengan teknik klasifikasi menyatakan bahwa dari model Random Forest classifier , K-Nearest neighbour classifier and Linear Support Vector classifier , Random Forest Classifier memberikan hasil dan akurasi terbaik hingga 89%, sementara pada penelitian ini  yang menggunakan teknik regresi mendapatkan hasil bahwa Linear Regression masih lebih efektif dibandingkan dengan Random Forest Regression untuk memprediksi tren musik.

## Simpulan
Berdasarkan keseluruhan penelitian yang dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dalam melakukan exploratory data analysis popularitas lagu terbanyak adalah di range 40-80, durasi lagu di TikTok umumnya antara 2-3 menit, feature Loudness berkorelasi positif dengan Energy , begitu pula antara artist_pop dan track_pop.  Set feature yang penting pada model Linear Regression dan Random Forest Regression untuk feature target track_pop yaitu artist_pop, loudness, dan duration_ms, y ang berarti bahwa popularitas lagu di TikTok relevan oleh dua feature tersebut. Metode Linear Regression memiliki nilai yang memiliki nilai MSE sebesar 0.0313, RMSE sebesar 0.177, dan MAE sebesar 0.118, dimana
hasil tersebut paling rendah atau paling efektif diantara dua model pembandingnya yaitu Random Forest Regression dan MLP Regression untuk dataset dan tipe data yang dipakai. Untuk penelitian selanjutnya disarankan dapat memperbanyak data sehingga memberikan hasil yang lebih mendalam, dapat juga menggunakan model machine learning lainnya untuk membandingkan dengan hasil penelitian ini ataupun masih menggunakan model yang sama namun pada Random Forest Regression dan MLP Regression menggunakan set parameter bukan default .
Daftar Pustaka [1]  R. Rachmadayanti, F. Andini, V. V. Susilo, and W. S. Syahroni, “Dampak Algoritma Tiktok Terhadap Konsumsi Musik,” Semin. Nas. Ke-III Univ. Tarumanagara Tahun 2021 , pp. 2069–2076, 2021.
[2]  R. Ferira, “Analisis Aplikasi TikTok sebagai Platform Membangun Jaringan Bisnis Generasi Millenial,” Munazzama J. Islam. Manag. Pilgr. , no. June, pp. 1–15, 2022.
[3]  D. Martín-Gutiérrez, G. Peñaloza, A. Belmonte-Hernández, and F. García, “A Multimodal End-to-End Deep Learning Architecture for Music Popularity Prediction,” Inst. Electr. Electron. Eng. , vol. 8, pp. 39361–39374,
2020.
[4]  Y. Essa, A. Usman, T. Garg, and M. K. Singh, “Predicting the Song Popularity Using Machine Learning Algorithm,” Int. J. Sci. Res. Eng. Trends , vol. 8, no. 2, pp. 1054–1062, 2022.
[5]  E. Kyauk, E. Park, and J. Pham, “Predicting Song Popularity,” Dept. Com- put. Sci., Stanford Univ., Stanford, CA, USA, Tech. Rep., 2016, vol. 26 , p. 2012, 2012.
[6]  X. Liu, “Music Trend Prediction Based on Improved LSTM and Random Forest Algorithm,” J. Sensors , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/6450469.
[7]  M. Reiman and P. Örnell, “Predicting Hit Songs with Machine Learning,” http://kth.diva- portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A1214146&dswid=-7013 , 2018, [Online].  Available:  http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva - 229705.
[8]  C. V. S. Araujo, M. A. P. Cristo, and R. Giusti, “A model for predicting music popularity on streaming platforms,” Rev. Inform. Teor. e Apl. , vol. 27, no. 4, pp. 108– 117, 2020, doi: 10.22456/2175 -2745.107021.
[9]  P. Pareek, P. Shankar, P. Pathak, and N. Sakariya, “Predicting Music Popularity Using Machine Learning Algorithm and Music Metrics Available in Spotify,” J. Dev. Econ. Manag. Res. Stud. , vol. 9, no. 11, pp. 10–19, 2022.
[10]  D. Sartika and I. Saluza, “Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Pada Klasifikasi Status Kredit Nasabah Bank Sumsel Babel Cabang KM 12 Palembang Menggunakan Metode Decision Tree,” Generic , vol. 14, no. 2, pp. 45–49, 2022.
Volume 20 No. 2 Agustus 2023, 191-205
[11]  G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo Smart J. , vol. 6, no. 2, pp. 167–178, 2020, doi: 10.31154/cogito.v 6i2.270.167-178.
[12]  K. Sahoo, A. K. Samal, J. Pramanik, and S. K. Pani, “Exploratory data analysis using python,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 8, no. 12, pp. 4727– 4735, 2019, doi: 10.35940/ijitee.L3591.1081219.
[13]  M. H. Meinanda, M. Annisa, N. Muhandri, and  dan K. Suryadi, “Prediksi masa studi sarjana dengan artificial neural network,” Internetworking Indones. J. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2009.
[14]  I. Muslim and K. Karo, “Implementasi Metode XGBoost dan Feature Importance untuk Klasifikasi pada Kebakaran Hutan dan Lahan,” J. Softw. Eng. Inf. Commun. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 10–16, 2020.
[15]  S. Jain, P. Chhabra, and S. Johari, “Predict-the-Hit: Prediction of Hit Songs based on Multimodal Data,” Int. J. Sci. Res. Publ. , vol. 12, no. 9, pp. 302– 309, 2022, doi: 10.29322/ijsrp.12.09.2022.p12940.
[16]  K. N. Abd Halim*, A. S. Mohd Jaya, and A. F. A. Fadzil, “Data Pre- Processing Algorithm for Neural Network Binary Classification Model in Bank Tele-Marketing,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 272– 277, 2020, doi: 10.35940/ijitee.c8472.019320.
[17]  P. Misra and A. S. Yadav, “Impact of Preprocessing Methods on Healthcare Predictions,” SSRN Electron. J. , no. Ml, 2019, doi: 10.2139/ssrn.3349586.
[18]  S. Kappal, “Data Normalization using Median & Median Absolute Deviation (MMAD) based Z-Score for Robust Predictions vs. Min-Max Normalization,” London J. Res. Sci. Nat. Form. Vol. , vol. 19, no. 4, pp. 39– 44, 2019.
[19]  K. Simarmata and K. Hartomo, “Analisa  Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 3, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2258.
[20]  R. Indrakumari, T. Poongodi, and S. R. Jena, “Heart Disease Prediction using Exploratory Data Analysis,” Procedia Comput. Sci. , vol. 173, no. 2019, pp. 130– 139, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.06.017.
[21]  M. Sholeh, S. Suraya, and D. Andayati, “Machine Linear untuk Analisis Regresi  Linier Biaya Asuransi Kesehatan dengan Menggunakan Python Jupyter Notebook,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 20–27, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/48822.
[22]  G. Kou, P. Yang, Y. Peng, F. Xiao, Y. Chen, and F. E. Alsaadi, “Evaluation of feature selection methods for text classification with small datasets using multiple criteria decision-making methods,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 86, p. 105836, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.20 19.105836.
[23]  C. Haryanto, N. Rahaningsih, and F. M. Basysyar, “KOMPARASI
Komparasi linear regression, random forest regression ...(Soraya, Hendry)

## ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM MEMPREDIKSI
HARGA RUMAH,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 533– 539, 2023.
[24]  B. P. Zen, D. Wicaksana, and H. Alfidzar, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin Covid 19 Sinovac Menggunakan Metode Support Vecor Machine,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 21–27, 2022, doi: 10.33365/jdmsi.v3i2.1926.
[25]  V. Sari, F. Firdausi, and Y. Azhar, “Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan Menggunakan Algoritma SGD, Random Forest dan Naive Bayes,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 1–9, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2202.
[26]  G. A. Sandag, J. Leopold, and V. F. Ong, “Klasifikasi Malicious Websites Menggunakan Algoritma K-NN Berdasarkan Application Layers dan Network Characteristics,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 1, pp. 37–45, 2018, doi: 10.31154/cogito.v4i1.100.37 -45.
[27]  H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 364, 2019,  doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[28]  W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 163, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[29]  S. Saadah and H. Salsabila, “Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.
[30]  F. Y. Pamuji and V. P. Ramadhan, “Komparasi Algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 46–50, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i1.5982.
[31]  Ardianto, A. Raharjo, and D. Purwitasari, “Random Forest Regression Untuk Prediksi Produksi Daya Pembangkit Listrik Tenaga Surya,” vol. 7, no. 4, pp. 1058–1075, 2022.
[32]  A. H. Raza and K. Nanath, “Predicting a Hit Song with Machine Learning: Is there an apriori secret formula?,” 2020 Int. Conf. Data Sci. Artif. Intell. Bus. Anal. DATABIA 2020 -  Proc. , no. July, pp. 111–116, 2020, doi: 10.1109/DATABIA50434.2020.9190613.
[33]  I. Oktavianti, E. Ermatita, and D. P. Rini, “Analisis Pola Prediksi Data Time Series menggunakan Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 282– 287, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.1013.
[34]  Z. A. Khan, T. Hussain, I. U. Haq, F. U. M. Ullah, and S. W. Baik, “Towards efficient and effective renewable energy prediction via deep learning,”
Energy Reports , vol. 8, pp. 10230–10243, 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.08.009.
[35]  A. H. Afolayan, B. A. Ojokoh, and A. O. Adetunmbi, “Performance analysis of fuzzy analytic hierarchy process multi-criteria decision support models for contractor selection,” Sci. African , vol. 9, p. e00471, 2020, doi:
10.1016/j.sciaf.2020.e00471.