## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 115-124 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Supervised Learning Algorithm for Music Listening Data Classification
Penerapan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Data Music Listening
Eri Mardiani 1* , Nur Rahmansyah 2 , Ira Kurniati 3 , Andy Setiawan 4 , Diah Widiastuti 5 , Muhammad Ridwan 6 , Muhammad Zidan Rosyid 7 , Ari Febriansyah 8
1 Program Studi Informatika, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia,
2 Program Studi Animasi Politeknik Negeri Media Kreatif, Indonesia,
3 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma, Jakarta, Indonesia 4,6,7, 8 Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Indonesia,
5 Program Studi Teknik Mesin, Universitas Nasional, Indonesia
Email: 1 erimardiani1@gmail.com, 2 nur_rahmansyah@polimedia.ac.id, 3 irakurniati4@gmail.com,
4 andysetiawan2285@upnvj.ac.id, 5 diahwidiastuti712@gmail.com, 6 muhammadridwann69@gmail.com,
7 muhammadzidanrosyid@gmail.com, 8 arfebrian123@gmail.com
Received Jun 30th 2023; Revised Aug 05th 2023; Accepted Sept 25th 2023 Corresponding Author: Eri Mardiani

## Abstract
The development of information technology is increasing rapidly until now the latest technologies are being developed, the use  of  data  as  processing  is  now  increasingly  being  applied  to  various  fields,  with  the  use  of  data  technological developments can be carried out that can improve quality and efficiency, data processing can be applied in all fields and one  one  is  in  the  field  of  music. Music  has  become a  part of  everyday  human  life. There  are  already  many  media  that present various kinds of songs with various genres, starting from Pop, Jazz, Rock, R&B, and other genres. By using data mining to process data and analyze music data we can predict the diversity of music listening preferences and by using the Orange Data Mining application tools can help the public to find out what music is interested in by predicting it through several methods in orange tools, with the Naive Algorithm Bayes has a better level of accuracy.
Keyword: Big Data, Data Mining, Music, Orange Tools

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  semakin  pesat  hingga  saat  ini  terus  dikembangkan  teknologi-teknologi  terbaru, penggunaan data sebagai pengolahan kini semakin banyak diterapkan pada berbagai bidang, dengan penggunaan data dapat dilakukan perkembangan teknologi yang dapat meningkatkankan kualitas dan efisiensi, pengolahan data dapat diterapkan di semua bidang dan salah satunya adalah di bidang musik. Musik sudah menjadi bagian dari kehidupan manusia sehari- hari. Sudah banyak media-media yang menyajikan berbagai macam lagu dengan genre yang beragam pula mulai dari Pop, Jazz, Rock, R&B, dan genre-genre lainnya. Dengan  menggunakan data mining untuk mengolah data maupun menganalisis data-data  musik  kita  dapat memprediksi  keanekaragaman  preferensi  mendengarkan  musik  dan  dengan menggunakan  tools  aplikasi  Orange  Data  Mining  dapat  membantu  masyarakat  untuk  mengetahui  musik  apa  saja  yang diminat dengan memprediksi melalui beberapa metode dalam tools orange, dengan Algoritma Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih baik.
Kata Kunci: Big Data, Data Mining, Music, Orange Tools

## 1. PENDAHULUAN
Musik  sudah  menjadi  bagian  dari  kehidupan  manusia  sehari-hari.  Sudah  banyak  media-media  yang menyajikan  berbagai  macam lagu  dengan  genre  yang  beragam  pula  mulai  dari  Pop,  Jazz,  Rock,  R&B,  dan
genre-genre  lainnya  [3].  Dengan  musik,  emosi  seseorang  dapat  terpengaruhi,  sehingga  dapat  menjadi  alat penenang, dan dapat membantu seseorang lebih rileks. Banyaknya penelitian yang meneliti tentang manfaat mendengarkan  lagu  pun  turut  menjadi  pendorong  manusia  tidak  lepas  dari  musik  dalam  melakukan kesehariannya.
Musik adalah seni yang terbuat dari kumpulan irama dan suara yang selaras serta harmonis. Dengan , musik seringkali menjadi cara seseorang untuk menenangkan diri dari kerasnya kehidupan. Oleh karena itu dibuat  lah  kumpulan  data  (dataset)  tentang  Music  Listening  Preferences  Diversity  [1].  Kumpulan  data  ini dikumpulkan sebagai bagian dari proyek penelitian untuk mengungkap beragam pengalaman dan preferensi mendengarkan  musik  yang  dimiliki  individu  berdasarkan  faktor-faktor  seperti  jenis  kelamin,  ras,  atau kebangsaan.
Berdasarkan data Music Listening Preferences Diversity yang  olah menggunakan aplikasi orange pada Participan  ID  (X)  dan  What  is  your  age  (Y)  mempengaruhi  orang  yang  mendengarkan  musik  dengan pengetahuan sebelumnya tentang trek dan artist musik dengan titik tertinggi yaitu pada titik participad Id 86 dan Age prefer not to say, dan terendah pada participan Id 31, Age 18-24 years old. Sedangkan untuk orang yang mendengarkan musik dengan trek dan artis terkini atau sekarang titik tertingginya adalah participan Id 34 dan Age 55-64 years old dan terendah pada participan Id 3 dan Age 18-24 years old.
Dan    juga  melihat  penelitian  mengenai  genre  musik  seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan menggunakan  datamining  mengenai dengan judul “Identifikasi Genre Musik dengan Menggunakan Metode Random Forest”. penelitian tersebut sedikitnya memiliki tujuan yang sama yaitu untuk memahami genre musik apa  yang  minati  [3].  Metode  yang    tepat    untuk    digunakan    untuk    Identifikasi  Genre  Musik  sehingga mengetahui metode apa yang pas untuk mengetahui orang yang mendengarkan musik dengan metode yang sesuai pada penelitian ini.
Penelitian    yang    dilakukan    oleh    G.  A.V.  Mastrika  Giri  [15]telahmembangun  sistem  rekomendasi musik  otomatis  dengan  metode Case-Based Reasoning(CBR)dengan menggunakan data listening history dan konteks pengguna. Metode CBR,memanfaatkan pengalaman  sebelumnyauntuk  memecahkan masalah  baru, adalah  cara  yang  efektif  untuk mendukung   pemecahan   masalah.   Teori   ini menyatakan bahwa ketika pembelajar  dihadapkan        pada        masalah        yang        kompleks,  mereka  dapat  menggunakan  kasus-kasus sebelumnya  untuk  menginterpretasikan  situasi baru dan memperoleh solusi [2]. Permasalahan  yang  ditemui dalam  penelitian sebelumnya   yang   dilakukan   oleh   G.   A.   V. Mastrika    Giri [15] adalah    nilai precision berdasarkan  preferensi  pengguna  tidak  tinggi, hanya 66%. Berdasarkan analisis hasil rekomendasi, terdapat banyak hasil rekomendasi  yang  tidak  sesuai  dengan genre yang  biasa  didengarkan  atau artis  favorit  dari pendengar.Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah sistem   rekomendasi   yang   bisa   memberikan rekomendasi musik  sesuai  dengan  artis  yang disukai oleh pendengar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Ada banyak kemajuan teknologi yang tersedia dengan komputer. Komputer tidak hanya membantu kita dalam  menyelesaikan  pekerjaan,  tetapi  juga  dapat  menjadi  alat  yang  menyenangkan  dan  berguna  untuk digunakan[13].  Untuk  lebih  memaksimalkan  pekerjaan  teknologi  berbasis  internet  sangat  mendukung pekerjaan secara online. Selain itu, dengan teknologi ineternet pekerjaan menjadi jauh lebih cepat dan lebih mudah  selesai  daripada  penggunaan  komputer  tradisional.  Perkembangan  teknologi  informasi  sudah sedemikian pesat. Teknologi Internet menghubungkan ribuan jaringan komputer individual dan organisasi di seluruh dunia [8].
Perkembangan zaman memberikan peningkatan data yang  semakin banyak data yang dibutuhkan oleh setiap  manusia  [10].  Dengan  banyaknya  data  yang  ada,  maka  semakin  sulit  juga  untuk  menganalisis  data tersebut  dengan  cara  manual.  Oleh  karena  itu,  manusia  membutuhkan  bantuan  data  mining  untuk mengumpulkan  informasi  menarik  dari  data  yang  tersedia.  Dengan  menggunakan  data  mining  maka  akan mendapatkan penemuan pengetahuan yang menarik dari sejumlah besar data yang disimpan dalam basis data, gudang data [7].
Big  Data  Analytics  dapat  menawarkan  keuntungan  besar  bagi  bisnis  yang  menggunakannya    secara efektif,  termasuk  pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih  cepat, lebih banyak kepuasan pelanggan, penemuan peluang baru, pengoptimalan proses, dan pembuatan barang dan layanan yang lebih baik [4].
Studi  Literatur  Tentang  Naive  Bayes  Algorithm  for  Sentiment  analysis  Windows  PhoneStore Application Reviews dapat disimpulkan bahwa, menganalisa pengguna aplikasi Windows Phone Store dengan mengklasifikasikan review ke dalam kategori opini positif atau negative [7].
Dataset digunakan untuk melihat dampak dari data categorical (Gender, Race/ethnicity, Parental level of  education,  Lunch,  and  Test  preparation  course)  terhadap  data  numeric  (nilai  matematika,  membaca,  dan menulis)  [5].  Adapun  penelitiann  ini  menggunakan  5  algoritma  Data  Mining  dengan  spesifikasi  Teknik Klasifikasi [5].

## 2.1 K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (k-NN)  merupakan  sebuah  model  algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  yang  berdasarkan  dari  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut [14]. Ataupun dapat dipahami juga bahwa k-nearest neighbor adalah salah satu algoritma yang  paling  sederhana  dan  banyak  digunakan.  Titik  data  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  kesamaan kelompok tertentu dari titik data lain yang berdekatan. Sehingga, algoritma ini akan memberikan hasil yang kompetitif [4]. Teorema K-NN dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑝 𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan d i = Jarak sampel x ij = Data sampel pengetahuan p j
= Data input var ke-j
n
= Jumlah sampel

## 2.2 Naïve Bayes
Salah  satu  metode data  mining  ialah  klasifikasi  Naive  Bayes.  Naive  Bayes  Classifier  adalah  metode klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Naive bayes merupakan metode pengklasifikasian berdasarkan probabilitas sederhana dan dirancang agar dapat dipergunakan dengan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen) [5]. Pada algoritma ini pembelajaran lebih ditekankan pada pengestimasian probabilitas. tujuan  dari  metode  Naïve  Bayes  adalah  untuk  menemukan  probabilitas  ketika  kita  mengetahui  probabilitas tertentu lainnya. Hasil dari perhitungan data mining menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes akan makin berguna jika penyajiannya menarik dan dapat dipahami dengan baik oleh penerima data [8]. Teorema Naive Bayes dapat ditunjukkan pada persamaan 2 [5]:
P(H|X) = P( X | H ).P(H) P(X) (2)
Keterangan
X
= Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X)  = Probabilitas hiotesis H berdasar kondisi X (Posteriori Probabilitas) P(H) = Probabilitas Hipotesis H (Prior Probabilitas)
P(X|H)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P(X) = Probabilitas X

## 2.3 Decision Tree
Decision tree adalah algoritma machine learning yang menggunakan seperangkat aturan untuk membuat keputusan dengan struktur seperti pohon yang memodelkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, utilitas dan  kemungkinan  konsekuensi  atau  resiko.  Konsepnya  adalah  dengan  cara  menyajikan  algoritma  dengan pernyataan  bersyarat,  yang  meliputi  cabang  untuk  mewakili  langkah-langkah  pengambilan  keputusan  yang dapat  mengarah  pada  hasil  yang  menguntungkan.  Klasifikasi  ini  menggunakan  observasi  pada  node  untuk menemukan target pada leaves. Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena  mudah  untuk  diinterpretasi  oleh  manusia  dengan  kemampuannya  untuk  mem-break  down  proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simple [9]. Teorema Decision Tree ditunjukkan pada persamaan 3 [5].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ log 2 𝑝𝑖 (3)
Keterangan:
S = Himpunan kasus A = Atribut n = Jumlah patisi S P i = Proporsi dari S i terhadap S

## 2.4 Ensemble Method
Ensemble Method adalah algoritma dalam pembelajaran mesin (machine learning) dimana algoritma ini sebagai pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan dengan algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk pencapaian solusi prediksi yang lebih baik daripada
algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran algoritma konstituen saja. Tidak seperti ensemble statistika  dalam  mekanika  statistika  biasanya  selalu  tak  terbatas.  Ensemble  Pembelajaran  hanya  terdiri  dari seperangkat  model  alternatif  yang  bersifat  terbatas,  namun  biasanya  memungkinkan  untuk  menjadi  lebih banyak lagi struktur fleksibel yang ada diantara alternatif model itu sendiri. Evaluasi prediksi dari ensemble biasanya memerlukan banyak komputasi daripada evaluasi prediksi model tunggal (single model) [11].
F(𝑥) = ∑ ∝ 𝑡 ℎ 𝑡 (x) 𝑇 𝑡=1 (4)
Keterangan: ℎ( 𝑥 ) = Pengklasifikasi dasar atau lemah
∝
= Tingkat pembelajaran (learning rate)
F(x) = Hasil, berupa pengklasifikasi kuat atau akhir

## 2.5 Linear Regression
Linear  regression  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  memodelkan  suatu  persamaan  untuk menghitung estimasi. Pada metode ini bertujuan untuk mencari pola pada nilai numerik, sehingga data yang dibutuhkan berupa data numerik agar dapat diolah dengan model algoritma ini. Linear regression memprediksi nilai  data  yang  tidak  diketahui  dengan  menggunakan  nilai  data  lain  yang  terkait  dan  diketahui.  Secara matematis  memodelkan  variabel  yang  tidak  diketahui  atau  tergantung  dan  variabel  yang  dikenal  atau independen sebagai persamaan linier. Teorema Linear Regression ditunjukkan pada persamaan 5 [7]:
Y = a + bX (5) Mengidentifikasi Atribut dan Label Keterangan: Y = Variabel terikat (dependen)
a = konstanta
b = koefisien regresi (kemiringan); besaran Respon yang ditimbulkan oleh variabel
X
= Variabel tidak terikat (Independen)

## 2.6 Tahapan Penelitian
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  yaitu  primer  dan  sekunder.  Teknik  pengumpulan  data primer  berasal  dari  studi  literatur  seperti  buku  maupun  jurnal.  Adapun  Teknik  pengumpulan  data  sekunder pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  media  online  maupun  sumber  –  sumber  lainnya.  Studi  pustaka  akan digunakan  oleh  peneliti  guna  menjabarkan  dan  menganalisis  data  yang  sudah  dikumpulkan  yang  memiliki kaitan dengan penelitian ini [6].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  4  tahap  yaitu  pengumpulan  dataset,  pengujian  data,  proses prediksi, evaluasi kinerja dan hasil perbandingan metode [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 K-Nearest Neighbor
Pada Data Sampler,  menggunakan proporsi data sebesar 10% dari total data seperti pada tabel 1. Pada bagian Predictions dengan menggunakan model kNN, menunjukkan bahwa AUC sebesar 51,9%, CA sebesar 86,6%,  F1  sebesar  80,4%,  Precision  sebesar  75,0%,  dan  Recall  sebesar  86,6%  .  Hasil  prediksi  dengan menggunakan model kNN ini sudah cukup baik dengan persentase keseluruhan yang berada di atas 50%, dan dengan total rata-rata persentase sebesar 76,1%.
Pada Confusion Matrix, dapat terlihat bahwa untuk data ‘My listening of the tracks and seeing of the artist now’ data yang benar sebanyak 84 data, dan tidak ada data yang salah, sehingga persentase keberhasilan
Pengumpulan Dataset Preprocessing data Evaluasi kinerja dan hasil Perbandingan metode Klasifikasi data
data ‘My listening of the tracks and seeing of the artist now’sebesar 100,0% (84 data benar dari 84 data). Hasil Confusion Matrix, untuk data ‘My previous knowledge/familiarity with the tracks and the artist’ tidak ada data yang benar, sedangkan 13 data salah dan masuk ke data ‘My listening of the tracks and seeing of the artist now’, sehingga persentase keberhasilan data Enrolled sebesar 0,0% (0 data benar dari 13 data).
Tabel 1. Sampling Dataset
Part icip ant ID What is your age? To which gender identity do you most identify? (If not listed, please specify in "Other") According to the Fitzpatrick scale (https://en.wiki pedia.org/wiki/ Fitzpatrick_scal e), How would you classify your skin type? Where are you from? What is the highest degree or Level of school you have completed? Have your received any formal musical training (beyond the usual music lessons in school)? Do you regularl y engage in playing, Djing or produci ng any kind of music? Woul d you descri be Your music al taste as varied ? Do you often Listen to Electro nic Music? Within Electro nic music, Would you describ e your musical taste as varied? 1 25-34 years old Male 5 South America Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 4 5 4 3 2 35-44 years old Female 2 Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) No 5 5 5 5 3 18-24 years old Male 2 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 4 5 4 4 45-54 years old Male 3 Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 4 5 5 5 5 25-34 years old Male 2 Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) No 1 5 3 5 6 35-44 years old Male 3 South America Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 1 5 5 4 7 25-34 years old Male 2 Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 3 5 4 4 8 45-54 years old Female 4 North America Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 4 5 4 9 35-44 years old Male 1 Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) No 4 5 4 5 10 25-34 years old Male 4 South America Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 5 4 5 5 11 18-24 years old Male 3 Europe Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) No 5 3 5 4 12 25-34 years old Male I prefer not to say North America High school degree or equivalent No 4 4 3 2 13 18-24 years old Male 1 Oceania High school degree or equivalent No 3 4 5 5 14 25-34 years old Female 2 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 4 4 4 15 25-34 years old Female 2 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 2 3 4 2 16 25-34 years old Male 3 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 5 5 5 17 35-44 years old Female I prefer not to say Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 5 4 4 18 45-54 years old Male 3 Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 5 3 4 19 35-44 years old Male 1 Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 2 4 3 4 20 35-44 years old Male 1 Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 4 3 2 3
Part icip ant ID What is your age? To which gender identity do you most identify? (If not listed, please specify in "Other") According to the Fitzpatrick scale (https://en.wiki pedia.org/wiki/ Fitzpatrick_scal e), How would you classify your skin type? Where are you from? What is the highest degree or Level of school you have completed? Have your received any formal musical training (beyond the usual music lessons in school)? Do you regularl y engage in playing, Djing or produci ng any kind of music? Woul d you descri be Your music al taste as varied ? Do you often Listen to Electro nic Music? Within Electro nic music, Would you describ e your musical taste as varied? 21 25-34 years old Female 3 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 1 4 4 4 22 18-24 years old Male 1 Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 5 4 4
Pada bagian Data Table yang terhubung dengan Data Sampler,  menggunakan Data Train sebanyak 97 dengan adanya missing data (data yang hilang) sebesar 2,5% seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Predictions
Investigating Influencers of Variation in Music Preference According to the Fitzpatrick scale Participant id What is your age? To which gender identity do you most identify? Where are you from? What is the highest degree or Have your received any formal musical training Do you regularly engage in playing My listening of the tracks now 3 6 35-44 years old Male South America Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 1 My listening of the tracks now 2 2 35-44 years old Female Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) No 5 My listening of the tracks now I prefer not to say 58 18-24 years old Male North America High school degree or equivalent No 4 My listening of the tracks now 2 35 35-44 years old Male Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 3 My listening of the tracks now 3 113 25-34 years old Male Europe Doctorate (e.g. PhD, EdD) No 3 My listening of the tracks now 2 96 25-34 years old Male Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 My listening of the tracks now 3 67 25-34 years old Male South America Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 3 My listening of the tracks now 2 14 25-34 years old Female Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 My listening of the tracks now 2 29 25-34 years old Male South America Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 3 My listening of the tracks now 1 42 45-54 years old Male Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 3 My listening of the tracks now 1 70 25-34 years old Male Asia Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 2 My listening of the tracks now 3 59 35-44 years old Male South America Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) No 5 My listening of the tracks now I prefer not to say 55 18-24 years old Male Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 5 My listening of the tracks now 2 15 25-34 years old Female Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 2 My listening of the tracks now I prefer not to say 102 25-34 years old I prefer not to say Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 My listening of the tracks now 3 50 35-44 years old I prefer not to say Europe Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 5 My listening of the tracks now 4 105 35-44 years old I prefer not to say Doctorate (e.g. PhD, EdD) Yes 5 My listening of the tracks now 2 3 18-24 years old Male Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) Yes 5 My listening of the tracks now 2 31 18-24 years old Male Europe Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 5 My listening of the tracks now 2 87 25-34 years old Male Europe Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 5 My listening of the tracks now 3 115 35-44 years old Male Europe Bachelor’s degree (e.g. BA, BS) Yes 2 My listening of the tracks now 2 76 18-24 years old Male Europe High school degree or equivalent Yes 5
Investigating Influencers of Variation in Music Preference According to the Fitzpatrick scale Participant id What is your age? To which gender identity do you most identify? Where are you from? What is the highest degree or Have your received any formal musical training Do you regularly engage in playing My listening of the tracks now 1 92 35-44 years old Male Europe High school degree or equivalent No 1 My listening of the tracks now 1 111 25-34 years old Female Europe Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1 My listening of the tracks now 1 40 25-34 years old Male Oceania Master’s degree (e.g. MA, MS, MEd) No 1

## 3.2 Naïve Bayes
Menggunakan  data  yang  sama    mencoba  menggunakan  Naive  Bayes,  untuk  hasil  Naive  Bayes menunjukkan  AUC  0.836,  CA  0.496,  F1  0.557,  Precision  0.870,  Recall  0.496.  Artinya,  tingkat  presisi memprediksi listening of the tracks and seeiing of the artitst diatas 87 %.
Menurut prediksi dan data aktual 42 orang akan mendengarkan musik sesuai dengan listening of the tracks and seeiing of the artitst now atau trek dan artis masa kini (true positif) dan 15 orang akan mendengarkan dengan  previous knowledge/familiarty with the tracks and the artis atau pengetahuan mengenai trek musik dan artisnya.  Menurut  prediksi  sebanyak  57  orang  akan  mendengarkan  sesuai  dengan  pengalaman,  sedangkan menurut  fakta  akan  mendengarkan  sesuai  trek  terkini  (false  positif)  dan  menurut  prediksi  1  orang  akan mendengarkan musik sesuai dengan trek dan artis musik terkini, sedangkan menurut fakta akan mendengarkan musik dengan pengetahuan atau pengalaman sebelumnya mengenai trek (false negatif).
Gambar 2. Hasil Prediksi
Participan ID  (X) dan What is your age (Y)  mempengaruhi orang yang mendengarkan musik dengan pengetahuan sebelumnya tentang trek dan artist musik dengan titik tertinggi yaitu pada titik participad Id 86 dan Age  prefer not to say, dan terendah pada participan Id 31, Age 18-24 years old. Sedangkan untuk orang yang mendengarkan musik dengan trek dan artis terkini atau sekarang titik tertingginya adalah participan Id 34 dan Age 55-64 years old dan terendah pada participan Id 3 dan Age 18-24 years old.

## 3.3 Decision Tree dan Ensemble Method
Dari  3  model  algoritma  yang  ada  Tree,  Random  Forest,  dan  AdaBoost  maka  model  algoritma  yang paling  bagus  dan  baik  adalah  Random  Forest  karena dilihat  dari  AUC  nya  sebesar  0.601  atau  60%.  Model algoritma AdaBoost memiliki hasil 0.597 atau 59% dan yang paling kecil adalah Model algoritma Tree yaitu 0,503 atau 50%.
Karena Random Forest memiliki model algoritma yang paling bagus, maka ditampilkan hasilnya untuk klasifikasi. Menurut prediksi dan data aktual 97 orang akan mendengerakan musik dengan trek dan artis terkini (true  positif)  dan  2  orang  akan  mendengarkan  musik  dengan  pengetahuan  sebelumnya  mengenai  trek  dan artisnya (true negatif). Sedangkan 2 orang menurut data prediksi akan medengarkan musik dengan pengetahuan sebelumnya mengenai trek dan artis terkini nyatanya orang tersebut mendengarkan musik dengan trek dan artis terkini  (false  positif)  dan  14  orang  menurut  prediksi  mendengarkan  musik  dengan  trek  dan  artis  terkini sedangkan nyatanya orang tersebut mendengarkan musik melalui pengetahuan sebelumnya tentang trek dan artist tersebut.
Gambar 3. Hasil Scatter Plot
Participan ID (X) dan Familliaty Score (Y)  mempengaruhi listening of the tracks and seeiing of the artitst now dengan titik tertinggi (90,0,76) dan terendah pada titik  (20,0,06). Variabel Participan ID (X) dan Familliaty Score (Y)  mempengaruhi previous knowledge/familiarty with the tracks and the artis  dengan titik tertinggi (52,1.00) dan terendahnya pada (1,0,24).
Gambar 4. Hasil Variabel Random Forest
Variable  Random  Forest  mempengaruhi  cara  mendengarkan  musik  dimana  prediksi  Random  Forest untuk mendengarkan musik dengan listening of the tracks and seeiing of the artitst now sebanyak 97 orang dan melalui  previous  knowledge/familiarty  with  the  tracks  and the  artis  sebanyak 14  orang. Selain  itu,  prediksi Random Forest pada cara mendengarkan melalui previous knowledge/familiarty with the tracks and the artis sebanyak 2 orang dan 2 orang lagi melalui listening of the tracks and seeiing of the artitst now.

## 3.4 Linear Regression
Pada bagian select columns ini berisi untuk variabel apa yang bakal diuji dan juga targetnya apa. Pada bagian features dengan berbentuk numeric yaitu ada BOTH task 1, BOTH task 2, BOTH task 3, BOTH task 4, Familiarity  Score,  ARTIST  Task  1  ,  ARTIST  Task  2,  ARTIST  Task  3,  ARTIST  Task  4,  TRACK  Task  1, TRACK  Task  2,  TRACK  Task  3,  TRACK  Task  4  ,  [Optional]  Do  you  often  Listen  to  Electronic  Music?, [Optional] Within Electronic music, Would you describe your musical taste as varied?, Looking back at your choices, Which one did you weight the most: dengan targetnya yaitu Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2).
Pada  bagian  rank  ini  untuk  melakukan  pengurutan pada variabel  dimana  yang nilainya paling  tinggi berada  diatas  dan  variabel  tersebut  adalah  Familiarity  Score  dan  TRACK  Task  1  dengan  targetnya  yaitu Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2). Pada bagian correlations  juga untuk mengurutkan  variabel  mana  yang  tertinggi  dan  variabel  tersebut  sama  seperti  pada  bagian  rank  yaitu Familiarity Score dan TRACK Task 1 dengan targetnya yaitu Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2).
Pada bagian select columns yang baru,  memilih 2 variabel saja yang dimana dari hasil paling tinggi saat pengecekan pada bagian rank dan correlations.  mengambil variabel Familiarity Score dan TRACK Task 1 dengan targetnya yaitu Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2).
Pada Bagian Test and Score,  pada gambar diatas menunjukkan bahwa R2 yang dihasilkan memiliki nilai  yang rendah . Ada model MSE, RMSE, MAE merupakan nilai-nilai untuk menghitung bagaimana tingkat kekuatan regression. Jadi kita menggunakan  model R2 dimana korelasinya antara variabel Familiarity Score dan TRACK Task 1 dengan targetnya yaitu Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2) sebesar 0,063 atau sebesar 6,3%. Nilai tersebut membuktikan bahwa sebagian besar variabilitas  dalam data tidak dapat dijelaskan oleh model dan tidak menjadi efektif dalam memprediksi variabel target pada data testing.
Gambar 5. Scatter Plot
Dapat kita lihat pada gambar diatas yang dimana dibuka dari bagian Scatter plot dimana menunjukkan garis regresi dengan sumbu x Familiarity Score dan sumbu Y Looking back at your choices, Indicate what influenced  you  the  most  (2)  sebagai  target.  Gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  Familiarity  score  dapat mempengaruhi  target karena hasilnya positif yaitu sebesar r = 0,27 . Artinya semakin tinggi familiarity score maka  akan  mempengaruhi  Looking  back  at  your  choices,  Indicate  what  influenced  you  the  most  (2)  juga semakin  tinggi.  Dengan  begitu  maka  ada  hubungan  positif  antara  variabel  independen  (x)  dan  Variabel dependen (y) tapi tidak dapat menentukan sebab akibat atau hubungan kausal antara keduanya.
Berdasarkan penelitian pada dasarnya seseorang tidak hanya mendengarkan musik yang menjadi faktor utamanya,  melainkan  juga mengkonsumsi jenis‐jenis musik lain, karena pendengar menyesuaikan musik yang di  dengar  sesuai  dengan  tren  terkini,  hanya  beberapa  yang  berdasarkan  pengalaman,  sehingga  musik  yang mereka ketahui, berdasarkan dengan kondisi tren saat ini. Pemilihan musik untuk masyarakat global dipandang sebagai pengaruh media. Karena media   massa   yang  saat  ini dapat merambah ke berbagai penjuru dunia dan berbagai lapisan masyarakat dengan sangat mudah dan cepat merupakan wahana sosialisasi yang sangat efektif dan efisien untuk mengakrabkan  musik dengan masyarakat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  dan  pengujian  data  untuk  memprediksi  keanekaragaman  preferensi mendengarkan  musik    yang  menggunakan  algoritma  K-Nearest,  Naive  Bayes,  Decision  tree  dan  ensemble method serta linear regression maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan algoritma lainnya dengan target Looking back at your choices, Indicate what influenced you the most (2). Rata rata nilai algoritma Naive Bayes dari lima algoritma lainnya yaitu sebesar 87%. kemudian K-Nearest memiliki nilai rata rata sebesar 76,1%. Diikuti dengan rata rata nilai decision tree dan ensemble method sebesar 56,7%, dan terakhir Linear regression yaitu 6,3% untuk nilai rata ratanya.

## REFERENSI
[1] https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/music-listening-preferences-diversity
[2] A.  W.  Tawfik,  H.  Alhoori,  C.  W.  Keene,  C. Bailey and M. Hogan(2018). "Using a Recommendation System    to    Support Problem," Technology,   Knowledge   and Learning, vol. 23, no. 1, pp. 177-187, 2018
[3] Abid As Sarofi,Muhammad, Irhamah , Mukarromah,Adatul. (2020).Identifikasi Genre Musik dengan Menggunakan Metode Random Forest,Jurnal Sains dan Seni ITSVol. 9, No.1,
[4] FH  Pratama,  A  Triayudi,  E  Mardiani.(2022).  Data  Mining  K-Medoids  Dan  K-Means  Untuk Pengelompokan  Potensi  Produksi  Kelapa  Sawit  di  Indonesia.  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika) 7 (4), 1294-1310
[5] Hozairi,  Anwari,Syariful  Alim(2021).IMPLEMENTASI  ORANGE  DATA  MINING  UNTUK KLASIFIKASI  KELULUSAN  MAHASISWA  DENGAN  MODEL  K-NEAREST  NEIGHBOR, DECISION TREE SERTA NAIVE BAYES. Jurnal Ilmiah NERO Vol. 6 No. 2
[6] Indriyanti, Ichsan, Nurul., Fatah, Haerul ,. Wahyuni,. Tri., Ermawati, Erni. Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Harga Bitcoin. JURNAL RESPONSIF, Vol. 4 No.2 Agustus 2022, pp. 118~125
[7] Indriyawati.Henny  ,  Khoirudin.2019.  PENERAPAN  METODE  REGRESI  LINIER  DALAM KOHERENSI PENGOLAHAN
DATA BAHAN BAKU TIANDRA STORE GUNA MENINGKATKAN  MUTU  PRODUKSI.  Proceeding  SINTAK  2019  Universitas  Semarang https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/7603
[8] Mardiani, Eri, Ferdan Akbar Ramadhan (2023). Design Information System Sales of Nuts and Bolts at PT. Catur Naga Steelindo. Jurnal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , Vol. 20, No. 2, June 2023, pp.729 – 735
[9] Mardiani,  Eri,  Nur  Rahmansyah,  Sari  Ningsih,  Dhieka  Avrilia  Lantana,  Adisti  Suryaningtyas  Putri Wirawan, Sifonne Adi Wijaya, Dinda Nurkhaliza Putri.(2023) Komparasi Metode KNN, Naive Bayes. Decision  Tree,  Ensemble,  Linear  Regression  Terhadap  Analisis  Performa  Pelajar  Sma.  Jurnal INNOVATIVE:  Journal  Of  Social  Science  Research    Volume.3  Nomor.2  Tahun.2023  Page.13880- 13892
[10] Mardiani, Eri,, Nur Rahmansyah, Ira Kurniati (2023). Website Design At SDN Cipete Utara 07. Jurnal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , Vol. 20, No. 2, June 2023, pp.891 – 898
[11] Matondang,  Nurhafifah,  Eri  Mardiani,  Wahyudi,  Praptiningsih,  Akhmad  Saebani,  2019.  Aplikasi Komputer, Jakarta: Mitra Wacana Media
[12] MA Djamaludin, A Triayudi, E Mardiani(.2022) Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402 di Twitter menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Jurnal  JTIK(Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) ) 6 (2) 2022 pp 2580-1643
[13] Rahmansyah,Nur.,  Mulyani,  Deta.,  Mardiani,  Eri.,  Rahman,  Adityo.  Perancangan  Sistem  Transaksi Berbasis Web Pada UKM Pangkas Rambut Tasik. Jurnal JUNSIBI: Jurnal Sistem informasi Bisnis April 2022, 22-31
[14] G.  A.V.  Mastrika  Giri.(2018).  Klasifikasi  Musik  Berdasarkan  Genre  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor.Jurnal Universitas Udayana: Jurnal Ilmu Komputer
VOL. XI No. 2. https://ojs.unud.ac.id/index.php/jik/article/view/42015/25852
[15]   G. A.V. Mastrika Giri  and  I.  G.  A.  G.  Arya Kadyanan(2020), "Music Recommendation System using     Case-Based     Reasoning Method," International Journal of Science and  Research  (IJSR), vol. 10,  no.  1,  pp. 1047 -1050, 2021.