## KLASTERISASI DATA LAGU TERPOPULER SPOTIFY 2023 BERDASARKAN SUASANA HATI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Dwi Nuriska, Bambang Irawan, Agus Bahtiar, Arif Rinaldi Dikananda Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia dwinuriska4@gmail.com

## ABSTRAK
Spotify sebagai  platfrom streaming musik,  menampilkan  berbagai  fitur  yang  beragam  dan  secara  terus- menerus diperbarui untuk mencerminkan perkembangan dalam dunia musik. Permasalahan penelitian muncul dari beragamnya preferensi pengguna dan tren mendengarkan sebuah lagu atau musik mengakibatkan kompleksitas dalam pemahaman dan pengelompokan musik . Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan kelompok lagu yang lebih  terfokus  berdasarkan  suasana  hati,  memungkinkan  pengguna  untuk  lebih  mudah  menemukan  lagu  yang sesuai  dengan mood atau  suasana  hati  mereka.  Dalam  penelitian  ini  akan  mengelompokkan  data  lagu-lagu terpopuler Spotify 2023 berdasarkan empat kategori suasana hati model Thayer’s (Angry, Sad, Relax, dan Happy) dengan  menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering .  Dengan  pendekatan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Atribut-atribut audio seperti tempo (bpm), danceability, valence, dan energy digunakan dalam analisis ini. Hasil penelitian diperoleh nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terkecil adalah 0,299 dengan jumlah K = 3, di mana cluster 0 merupakan suasana hati happy dengan 361 anggota lagu, cluster 1 merupakan suasana hati relax dengan 329 anggota lagu, dan cluster 2  merupakan  suasana  hati sad dengan 252 anggota lagu. Tidak terdapat cluster yang secara jelas menggambarkan suasana hati marah. Dengan distribusi anggota yang merata di setiap cluster , maka tidak ada suasana hati yang mendominasi dari hasil pengelompokan lagu.
Kata kunci : Klasterisasi, K-Means, Lagu terpopuler Spotify 2023, Suasana Hati
1. PENDAHULUAN
Penyedia layanan untuk mengakses dan mendengarkan musik digital melalui jaringan internet saat  ini  terdiri  dari  banyak  pilihan.  Beragamnya  opsi yang  tersedia  ini  memberikan  kemudahan  serta kebebasan kepada masyarakat dalam memilih layanan yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Kegiatan  mendengarkan  musik  telah  menjadi  sebuah kegiatan rutin yang penting dan tidak boleh diabaikan [1].
Musik adalah serangkaian nada yang diorganisasikan secara sistematis sehingga menghasilkan  suatu  kesatuan  komposisi  suara  yang memiliki irama dan harmoni. Ketika musik dimainkan dengan komposisi terpadu, dampaknya dapat dirasakan pada aspek emosional dan suasana hati [2]. Musik  memiliki  dampak  yang  penting  pada  aspek emosional,  di  mana  musik  menghasilkan  kesan  yang menyenangkan dan menggetarkan dapat meningkatkan  semangat.  Selain  itu,  tempo  dalam musik  juga  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  emosi  dalam  berkomunikasi.  Tempo  musik yang  lebih  cepat  dapat  meningkatkan  semangat  dan rasa  senang  [3].  Musik  memiliki  potensi  untuk menyediakan  sumber  energi  positif  ketika  kita menghadapi kelelahan atau kesulitan dalam menanggapi  suatu  masalah.  Musik  berfungsi  sebagai pembangkit  suasana  hati  yang  efektif  ketika  kita merasa  jenuh,  baik  melalui  mendengarkan  dan menikmati  musik,  maupun  melalui  aktivitas  seperti bermain  alat  musik  dan  menyanyi  secara  langsung keduanya  mampu  mengubah  kondisi  mental  dan
perasaan yang sedang kita alami [4]. Oleh karena itu, musik  atau  lagu  dapat  dianggap  sebagai  alat  untuk mendukung suasana hati pengguna.
Salah  satu platform streaming musik  yang populer  adalah Spotify . Spotify merupakan platform layanan streaming musik  yang  menyediakan  fasilitas mendengarkan  musik  secara online bagi  pengguna. Spotify diperkenalkan  pertama  kali  pada  tanggal  1 April  2006  di  kota  Stockholm,  Swedia,  sebagai langkah  awal  dalam  memberikan platform layanan musik  digital.  Sebagai  salah  satu platform streaming musik terkemuka di dunia, Spotify memberikan sarana untuk  berkomunikasi  secara  konsisten  dengan  cara individu  menerima  informasi  [5].  Permasalahan penelitian  muncul  dari beragamnya  preferensi pengguna  dan  tren  mendengarkan  sebuah  lagu  atau musik mengakibatkan kompleksitas dalam pemahaman  dan  pengelompokan  musik.  Oleh  karena itu  penelitian  ini  penting  untuk  dilakukan  agar permasalahan tersebut bisa terselesaikan.
Sebelumnya,  telah  banyak  penelitian  yang berkaitan  dengan  penerapan  Algoritma K-Means Clustering dan  pengelompokan  lagu  berdasarkan suasana  hati  atau mood dalam  berbagai  konteks, seperti penelitian yang dilakukan oleh Rubangiya, Tuti Hartati  &  Yudhistira  Arie  Wijaya,  yang  berjudul “Analisis  Data  Lalu  Lintas  Jaringan  Di  Kantor Cangehgar  Cyber  Operation Center  Menggunakan Algoritma K-Means ”  membahas  mengenai  analisis data  lalu  lintas  jaringan  menggunakan  Algoritma K- Means dengan  hasil  menemukan  protokol  seperti TCP, MDNS, dan HTTP sebagai protokol yang paling
umum  digunakan  [6].  Sebaliknya,  pada  penelitian kedua  yang  dilakukan  oleh  Lia  Nurhalimah,  Teguh Iman Hermanto, dan Ismi Kaniawulan, yang berjudul “Analisis  Prediksi Mood Genre Musik Pop Menggunakan  Algoritma K-Means dan  C4.5” membahas mengenai pengelompokan genre musik pop berdasarkan mood dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa mood yang paling dominan pada genre  musik pop adalah cheerful . Evaluasi dilakukan menggunakan confusion  matrix dan  tingkat  akurasi yang  diperoleh  sebesar  91,9%  [7].  Sementara  itu, penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Fuad  Fadlila Surenggana,  Arik  Aranta  dan  Fitri  Bimantoro,  yang berjudul  “Klasifikasi Mood Musik  Menggunakan K- Nearest  Neighbor Dengan Mel  Frequency  Cepstral Coefficients ”  yang  membahas  mengenai  klasifikasi mood musik  menggunakan K-Nearest  Neighbor dengan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Dataset yang  digunakan  200  file  musik  yang  dibagi menjadi  4  kelas mood .  Penelitian  mencapai  akurasi 85,5%  menggunakan  KNN  dengan  nilai  k=5  dan metode jarak Manhattan [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan jumlah cluster optimal  dalam  pengelompokan  lagu- lagu  dengan  menggunakan Davies-Bouldin  Index sebagai  metode  evaluasi . Selain  itu,  penelitian  ini mengarah  pada  tujuan  mengelompokkan  lagu-lagu terpopuler Spotify tahun 2023 berdasarkan suasana hati model  Thayer’s  ( angry,  sad , Relax , happy )  dengan menggunakan algoritma K-Means , sekaligus mendalami pada korelasi dominasi suasana hati dalam kelompok  lagu  dengan  pengalaman  mendengarkan musik. Manfaat penelitian ini terletak pada kontribusinya terhadap pengisian kesenjangan pengetahuan  di  domain  Informatika,  menyajikan wawasan praktis yang dapat memperkaya pemahaman industri musik digital. Fokus pada identifikasi pola dan atribut  data  dalam  lagu-lagu  terpopuler  di Spotify diharapkan  memberikan  pedoman  berharga  bagi praktisi  industri  musik  untuk  mengoptimalkan manajemen  dan  distribusi  konten  musik  di platform digital. Sehingga, penelitian ini tidak hanya berpotensi meningkatkan pengetahuan akademis, melainkan juga memberikan  dampak  positif  secara  praktis  dalam konteks industri musik modern.
Metode  analisis  data  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  adalah  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  dengan  penerapan  Algoritma K- Means  Clustering pada proses data mining [6]. KDD merupakan  pendekatan  yang  diterapkan  untuk mendapatkan  pemahaman  dari  basis  data  yang tersedia.  Hasil  pemahaman  ini  dapat  dimanfaatkan sebagai  dasar  pengetahuan  ( knowledge  base )  yang mendukung  proses  pengambilan  keputusan  [8]. Analisis  hasilnya  akan  dilakukan secara  teliti  untuk mengidentifikasi  pola  pendengaran  yang  signifikan dan atribut data yang memengaruhi suasana hati lagu. Melalui  penerapan  KDD  dan  analisis  data  yang cermat,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan wawasan  mendalam  dan  dapat  diandalkan  terkait
preferensi  musik  pendengar  serta  dinamika  industri musik dalam konteks era digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Klasterisasi/ Clustering
Salah  satu  teknik  dalam data  mining adalah Clustering. Clustering merupakan proses pengelompokan  sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam kelompok ( Cluster ) sedemikian rupa sehingga setiap kelompok  akan  berisi  data  yang  memiliki  kesamaan yang  maksimal  dan  berbeda  dengan  objek  dalam kelompok lainnya [9].

## 2.2. K-Means
K-Means  Clustering adalah  suatu  metode klasterisasi  di  mana  suatu  himpunan  data  dibagi  ke dalam  beberapa  kelompok.  Algoritma K-Means pertama  kali  diajukan  oleh Mac Queen  pada  tahun 1967.  Metode  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan data  yang  memperlihatkan  karakteristik  atau  pola serupa  ke  dalam  suatu  kelompok  yang  sama, sementara  data  yang  menunjukkan  karakteristik  atau pola  yang  berbeda  akan  dikelompokkan  secara terpisah.  Proses  pengelompokan  ini  memberikan pemahaman  yang  lebih  dalam  terkait  informasi  atau pengetahuan  yang terkandung dalam suatu himpunan data  yang  luas  [10].  Metode  ini  terutama  diterapkan pada  atribut numeric karena  prinsip  kerjanya melibatkan pembagian data ke dalam beberapa cluster berdasarkan jarak terdekat. Dalam algoritma K-Means Clustering, data dikelompokkan berdasarkan karakteristik  numeriknya,  dengan  penentuan cluster dilakukan  melalui  perhitungan  jarak  terpendek. Metode ini  menjadi salah satu algoritma  yang sangat umum digunakan dalam konteks pengelompokan data, terutama  karena  memiliki  tahapan  yang  relatif sederhana [6].
2.3. Lagu Terpopuler Spotify 2023 Data lagu terpopuler Spotify 2023 merujuk pada informasi  mengenai  lagu-lagu  yang  saat  ini  paling banyak  didengarkan  oleh  pengguna platform musik streaming  Spotify . Spotify merupakan platform layanan streaming musik  yang  menyediakan  fasilitas mendengarkan  musik  secara online bagi  pengguna. Spotify diperkenalkan  pertama  kali  pada  tanggal  1 April  2006  di  kota  Stockholm,  Swedia,  sebagai langkah  awal  dalam  memberikan platform layanan musik  digital.  Sebagai  salah  satu platform streaming musik terkemuka di dunia, Spotify memberikan sarana untuk  berkomunikasi  secara  konsisten  dengan  cara individu menerima informasi [5].
2.4. Suasana Hati
Thayer memaparkan  bahwa mood atau  suasana hati adalah rangkaian perasaan yang umumnya bersifat kurang  intens  dan  muncul  sebagai  respons  terhadap situasi dan kondisi yang sedang dialami oleh seseorang [11]. Thayer mengusulkan empat kategori mood atau suasana hati, yakni
contentment
untuk
menggambarkan  suasana  hati  yang relax (santai), depression untuk  merujuk  pada  suasana  hati  sad (sedih), exuberance untuk  menyatakan  suasana  hati bahagia  ( happy ),  dan anxiety untuk  menggambarkan suasana  hati  marah  ( angry ).  Model Thayer dipilih karena  kesederhanaannya  dalam  mengelompokkan emosi  ke  dalam  dua  dimensi,  yaitu arousal dan valence. Model ini juga diapresiasi karena kemudahan relatifnya  dalam  diintegrasikan  dengan  variabel- variabel dari penelitian penggunaan dan fitur audio [3].
2.5. Davies Bouldin Index (DBI) Davies  Bouldin  Index (DBI)  digunakan  untuk mengevaluasi  dan  membandingkan output dari algoritma pengelompokan. Pembentukan DBI pertama kali dilakukan pada tahun 1979 oleh David L. Davies dan Donald  W.  Bouldin.  Cluster yang  menggunakan DBI dianggap memiliki skema pengelompokan terbaik ketika  nilai  DBI-nya  rendah.  DBI  berfungsi  sebagai metode  untuk  mengukur  efektivitas  atau  jumlah cluster optimal dalam suatu prosedur pengelompokan, di  mana  kohesi  didefinisikan  sebagai  penjumlahan kedekatan  data  dengan  titik  pusat cluster yang mengikutinya.  Evaluasi  menggunakan  DBI  terfokus pada skema evaluasi internal cluster , di mana jumlah dan  kedekatan  data  dalam  hasil cluster memberikan informasi  tentang  seberapa  baik  atau  buruk cluster tersebut.  DBI  digunakan  sebagai  alat  untuk  menilai validitas suatu cluster dalam metode pengelompokan; semakin rendah atau mendekati 0 nilai DBI, semakin optimal hasil cluster tersebut [6].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode K-Means Clustering Metode K-Means  Clustering termasuk  dalam kategori  teknik  partisi,  di  mana  objek-objek  dibagi atau  dipisahkan  ke  dalam  k  wilayah  yang  terpisah. Dalam  konteks K-Means ,  setiap  objek  harus ditempatkan  dalam  satu  kelompok  tertentu,  namun, dalam suatu tahap proses tertentu, terjadi perpindahan objek dari satu kelompok ke kelompok lainnya.
Proses  pengelompokan  data  menggunakan algoritma K-Means Clustering ini diimplementasikan melalui  serangkaian  langkah-langkah,  sebagaimana diperlihatkan dalam Gambar 1.
Proses awal dalam algoritma K-Means Clustering dimulai dengan menentukan jumlah klaster yang diinginkan, kemudian  menetapkan pusat klaster (centroid)  sebagai  representasi  titik  pusat  klaster masing-masing.  Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan jarak  antara  setiap  objek  data  dengan  centroid,  yang diikuti  oleh  pengelompokan  objek  data  ke  klaster berdasarkan  jarak  minimum  terhadap  centroid.  Satu iterasi dari proses K-Means Clustering mengacu pada satu  siklus  lengkap  dari  langkah-langkah  ini.  Setelah itu,  pusat  klaster  yang  baru  dihitung,  dan  proses perhitungan  jarak  objek  data  ke  pusat  klaster  baru dilanjutkan,  mirip  dengan  iterasi  sebelumnya.  Proses iteratif ini berlanjut hingga hasil pengelompokan pada iterasi  tertentu  sama  dengan  iterasi  sebelumnya, menandakan konvergensi dan menghasilkan pengelompokan akhir.
3.2. Knowledge Discovery in Database Data yang sudah ada akan dianalisis menggunakan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan  penerapan  Algoritma K-Means Clustering , yang terdiri dari enam tahapan pengolahan data terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses KDD [12]
Pada Gambar 2 dapat dijelaskan bahwa  masing- masing  tahapan Knowledge  Discovery  in  Database adalah  sebagai berikut :
1. Data Dataset awal  dibuat  dari  informasi  yang dikumpulkan  dari  berbagai  sumber.  Pada  tahap ini,  data  awal  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber  diidentifikasi  dan  dianggap  sebagai potensi sumber  pengetahuan yang  dapat dianalisis lebih lanjut.
2. Data Selection Tahapan Selection digunakan untuk mengidentifikasi  variabel  yang  akan  diambil, dengan  tujuan  menghindari  duplikasi  dan mengurangi  perulangan  yang  tidak  diperlukan dalam proses pengolahan data. 3. Data Preprocessing Tahap Preprocessing digunakan untuk menjalankan  proses  pembersihan  atau cleaning pada  data  yang  digunakan  dalam  konteks penelitian. 4. Data Transformation Transformasi data dilakukan untuk menyesuaikan  format  data  dengan  persyaratan pengolahan  dalam data  mining .  Hal  ini diperlukan  karena  beberapa  metode  dalam data
mining memerlukan  struktur  data  tertentu sebelum dapat dijalankan secara efektif.
5. Data Mining Proses inti dalam metode yang diterapkan untuk memperoleh informasi baru dari data yang telah diolah. Data  mining merupakan  suatu  teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi pola atau informasi yang signifikan dalam suatu himpunan data.  Tujuan  dan  penemuan  pengetahuan  dalam proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) menetapkan metode,  teknik,  dan algoritma  penambangan  data  yang  optimal. Dalam  penelitian  ini,  proses data  mining yang diterapkan  adalah Clustering menggunakan Algoritma K-Means.
6. Evaluation
Pada  tahap  ini,  metrik  evaluasi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Davies-Bouldin Index (DBI). Penggunaan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk  menentukan  jumlah cluster terbaik.  Nilai DBI yang terkecil atau paling rendah menunjukkan jumlah cluster yang lebih optimal .
7. Knowledge Pola-pola yang dihasilkan akan disajikan kepada pengguna  untuk  menjadi  pengetahuan  lebih dalam.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  akan  menjelaskan  bagaimana  proses clusterisasi atau  mengelompokkan dataset lagu-lagu paling  populer  di Spotify 2023  berdasarkan  suasana hati  dengan  menggunakan  Algoritma K-Means. Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  proses  pengujian machine learning dengan Software RapidMiner versi 10.2.

## 4.1. Data
Data  yang  digunakan  dalam  bentuk file  excel dengan  judul Most  Streamed  Spotify  Songs 2023 diperoleh  dari Website  Kaggle .  Jumlah record data sebanyak  952 record ,  terdiri  dari  24  atribut.  Untuk memasukkan dataset ke dalam repository RapidMiner ,  langkahnya  adalah mengimport data Most  Streamed  Spotify  Songs 2023.xlsx  ke  dalam operator Retrieve , sesuai dengan tampilan yang terlihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3 . Operator Retrieve pada RapidMiner
Hasil  dari  penggunaan  operator Retrive pada RapidMiner terdapat  pada  Tabel  1  yang  diperoleh informasi :
Tabel 1 . Hasil dari Operator Retrieve No. Uraian Keterangan 1. Record 952 2. Special Attributes 0 3. Reguler Attributes 24
4.2. Data Selection
Operator  di RapidMiner yang  digunakan  untuk seleksi  data  adalah  operator Select  Attributes dan operator Set  Role .  Operator Select  Attributes pada Gambar  4  berfungsi  untuk  menentukan  atribut  yang akan digunakan dalam proses analisis atau pemodelan.
Gambar 4 . Operator Select Atributtes
Operator  ini  memilih subset Atribut  dari ExampleSet dan menghapus atribut yang tidak dipilih. Operator  menyediakan  berbagai  jenis  filter  untuk menyederhanakan proses pemilihan atribut. Parameter pada  operator Select  Attributes yang  digunakan terdapat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Parameter Operator Select Attributes No. Parameter Isi 1. type include attributes 2. attribute filter type a subset 3. select subset select attributes : bpm danceability_% energi_% track_name valence_%
Penjelasan  dari  masing-masing  atribut  yang  di gunakan  terdapat  pada  Tabel  3  yang  diperoleh  dari Sumber data [13].
Tabel 3. Atribut yang digunakan Atribut Keterangan track_name Judul lagu Bpm Denyut per menit, ukuran tempo lagu Danceability Seberapa cocok lagu tersebut untuk menari Valence Kepositifan konten musik lagu Energy Tingkat energi yang dirasakan dari lagu tersebut
Kisaran  nilai  setiap  atribut  dikatakan  sebagai tinggi,  sedang  dan  rendah  dan  suasana  hati  yang mewakili ada pada Tabel 4 di bawah ini :

## Tabel 4. Keterangan Suasana Hati
Bpm  Danceability  Valence  Energy Ket. Suasana Hati >150 >70 >75 >80 Tingg i Happy 90-150 40-70 50-75 40-80 Sedang Relax < 90 < 40 < 50 < 40 Rendah Sad
Selanjutnya  untuk  menentukan id  dataset menggunakan operator Set Role terdapat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Operator Set Role
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Set Role tampak pada Tabel 5 di bawah ini :
Tabel 5. Parameter Operator Set Role No. Parameter Isi 1. attribute name track_name 2. target role id
4.3. Data Preprocessing
Proses Preprocessing merupakan  langkah  yang diterapkan  untuk  melakukan  pembersihan  pada  data yang digunakan dalam konteks penelitian. Tahapan ini bertujuan  untuk  menghapus  atribut  data  yang mengandung  duplikat,  pada RapidMiner operator yang  digunakan  untuk  proses  ini  adalah  operator Remove  Duplicates .  Berdasarkan  Gambar  6  yang merupakan  hasil result dari  statistik dataset yang mengandung nilai duplikat.
Gambar 6. Result dari statistik dataset
Berdasarkan Gambar 6 di atas mengandung nilai duplikat karena data mentah yang ada terdiri dari 952 record tampak  pada  Gambar  4.6,  sedangkan  pada result statistik  datanya  hanya  942 record .  Untuk mengatasi  nilai  yang  mengandung  duplikat  pada RapidMiner menggunakan operator Remove Duplicates terdapat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Operator Remove Duplicates
Parameter yang digunakan pada operator Remove Duplicates terdapat pada Tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6 . Parameter Operator Remove Duplicates
No. Parameter Isi 1. attribute filter type subset 2. attributes Select Attributes : track_name 3. include special attributes
centang
4.4. Data Transformation
Karena tipe data yang tersedia terdapat tipe data
non-numeric sedangkan Algoritma K-Means
Clustering harus  bertipe numeric ,  maka  diperlukan transformation untuk mengubah data bertipe polynominal menjadi numeric menggunakan operator Nominal  to  Numeric di Rapidminer seperti  pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Operator Nominal to Numeric
Parameter  pada  operator Nominal  to  Numeric yang digunakan ada pada Tabel 7 di bawah ini .
Tabel 7. Parameter Operator Nominal to Numeric No. Parameter Isi 1. attribute filter type subset 2. attributes Select Attributes : track_name
4.5. Data Mining
Dalam  penelitian  ini,  proses data  mining yang diterapkan adalah Clustering menggunakan Algoritma K-Means , yang diaplikasikan untuk mengelompokkan data  lagu  terpopuler  di Spotify tahun  2023.  Sebelum menerapkan  operator K-Means di RapidMiner , langkah  pertama  adalah  menggunakan  operator Optimize Parameter (Grid ) tampak pada Gambar 9 di bawah.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mencari  kombinasi parameter K-Means yang optimal guna meningkatkan kinerja klasterisasi.
Gambar 9. Operator Optimize Parameter (Grid) Setelah menerapkan Operator optimize
Parameter  (Grid), masukan  operator K-Means yang tampak pada Gambar 10 digunakan untuk menerapkan algoritma dengan parameter terbaik yang ditemukan.
Gambar 10 . Operator K-Means
Selanjutnya, tambahkan Operator Cluster Distance Performance yang terdapat pada Gambar 11 untuk  mengevaluasi  kualitas cluster dengan  metrik evaluasi  tertentu,  memberikan  wawasan  tentang seberapa  baik  model K-Means menyesuaikan  diri
dengan data dan  sejauh  mana cluster - cluster tersebut saling terpisah.
Gambar 11. Operator Cluster Distance Performance
Parameter  operator K-Means dan    operator Cluster  Distance  Performance yang  digunakan  dan diterapkan pada Operator Optimize Parameter (Grid) terdapat pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Parameter  yang digunakan No.  Operator Parameter Select Parameter 1. Clusterin g (k- Means) Clustering.k Min = 2.0 Max = 10.0 No.  Operator Parameter Select Parameter Steps = 100 Scale = linear Clustering.measure _type MixedMeasure s NumericalMea sures BregmanDiver gences 2. Cluster Distance Perform ance Performance.main_ criterion Davies Bouldin 4.6. Evaluation
Davies-Bouldin  Index (DBI)  digunakan  untuk menentukan  jumlah  kluster  terbaik.  Nilai  DBI  yang terkecil  atau  paling  rendah  menunjukkan  jumlah cluster yang lebih optimal. Dalam penelitian ini klaster terbaik  ada  di  k  =  3  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,299 terdapat pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9.  Komparasi nilai DBI
iteration Clustering.k Clustering.measure_type Performance.main_criterion DBI 2 3 BregmanDivergences Davies Bouldin -0.299 11 3 NumericalMeasures Davies Bouldin -0.299 12 4 NumericalMeasures Davies Bouldin -0.305 14 6 NumericalMeasures Davies Bouldin -0.310 20 3 MixedMeasures Davies Bouldin -0.299 21 4 MixedMeasures Davies Bouldin -0.305 24 7 MixedMeasures Davies Bouldin -0.309 26 9 MixedMeasures Davies Bouldin -0.309 4.7. Knowledge
Selanjutnya  dari  proses K-Means  Clustering diperoleh Cluster Model  dan  anggota  setiap cluster terdapat pada Gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12. Cluster model dan anggotanya
Dari  Gambar  12  dapat  dilihat  hasil  dari Cluster Model  dan  anggota  setiap cluster dapat  dianalisis bahwa  distribusi  elemen-elemen  dalam  kluster menunjukkan bahwa data telah berhasil dikelompokkan  menjadi  tiga  kluster  ( Cluster 0  :  361 anggota, Cluster 1 : 329 anggota, dan Cluster 2 : 252 anggota)  dengan  total  942  data.  Jumlah  item  yang berbeda di setiap cluster menunjukkan adanya variasi dalam  sifat  atau  karakteristik  item-item  tersebut,
seperti  kesamaan  atau  pola  tertentu  yang  ditemukan oleh Algoritma K-Means  Clustering . Cluster dengan jumlah  item  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  adanya lebih  banyak  kesamaan  di  antara  elemen-elemen tersebut, sedangkan kluster dengan  jumlah  item  yang lebih  rendah  menunjukkan  variasi  yang  lebih  tinggi. Analisis  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memahami makna  atau  signifikan cluster - cluster ini  dalam konteks tujuan analisis Selanjutnya terdapat tabel centroid yang di dapat dari proses K-Means  Clustering di tools RapidMiner tampak pada Gambar 13.
Gambar 13. Tabel centroid
Pada Gambar 13 dapat dianalisis bahwa hasil dari Tabel Centroid dapat dianalisis sebagai berikut :
1. Cluster 0 dengan BPM yang sedang, Danceability yang  tinggi, Valence yang  tinggi, dan Energy tinggi dapat diinterpretasikan sebagai suasana hati “ Happy ” atau “Senang”
2. Cluster 1 dengan BPM yang rendah, Danceability yang sedang, Valence yang rendah, dan  Energi  yang  rendah  dapat  diinterpretasikan sebagai suasana hati “Sad” atau “Sedih”.
3. Cluster 2 dengan BPM yang tinggi, Danceability yang  rendah, Valence yang  sedang,  dan  Energi yang  sedang  dapat  diinterpretasikan  sebagai suasana hati “ Relax ” atau “Santai”.
4. Dari  tabel  centroid  yang  diberikan,  tidak  ada cluster yang secara jelas dapat  diinterpretasikan sebagai suasana hati “marah”.
Visualisasi  dari  hasil  k-means cluster ing  antara cluster dan  atribut  track_name  tampak  pada  Gambar 14 di bawah ini :
Gambar 14. Visualisasi cluster dan track_name
Berdasarkan  Visualisasi cluster dan  atribut track_name dapat di analisis bahwa anggota Cluster 2 memiliki  distribusi  yang  lebih  baik  dibandingkan cluster 0  dan cluster 1,  distribusi  anggota  di  setiap cluster memiliki jumlah yang mirip, tanpa menonjolkan  perbedaan yang mencolok.  Dan peringkat cluster 2 lebih  baik dibandingkan cluster 0 dan cluster 1.  Hasil  pemetaan cluster yang  telah diubah ke dalam format excel (xlsx) akan ditampilkan sebagaimana dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil data export pemetaan cluster
Pada  Gambar  15  dapat  dilihat  hasil  dari  data export pemetaan cluster bahwa  penelitian  ini  telah berhasil mengelompokkan lagu-lagu terpopuler Spotify dengan K-Means.
Analisis  klasterisasi  menunjukkan  bahwa  lagu- lagu  terpopuler  dibagi  ke  dalam  kluster  berdasarkan variasi  suasana  hati,  seperti  " Happy ,"  "Sad,"  dan
" Relax ." Hal ini menandakan bahwa pendengar dapat menemukan  variasi  musik  yang  sesuai  dengan berbagai  suasana  hati  atau  emosi,  menciptakan pengalaman  mendengarkan  yang  lebih  beragam  dan kaya secara emosional.
Tabel  centroid  memberikan  interpretasi  tentang bagaimana  atribut-atribut  seperti Bpm , Danceability , Valence ,  dan  Energy  berkaitan  dengan  suasana  hati. Misalnya, cluster 0  dengan Bpm yang  sedang, Danceability yang  tinggi, Valence yang  tinggi,  dan Energi  yang  tinggi  dapat  diinterpretasikan  sebagai suasana  hati  " Happy ”.  Ini  menunjukkan  bahwa karakteristik  musik  dapat  memengaruhi  cara  kita merasakan dan mengalami suasana hati yang terkait.
Melalui  Tabel  yang  memberikan  pengertian tentang  atribut  audio  seperti Bpm , Danceability , Valence , dan Energy, kita dapat mengamati bagaimana nilai-nilai  tertentu  dari  atribut  tersebut  berkorelasi dengan suasana hati yang dihasilkan. Ini memberikan wawasan  lebih  lanjut  tentang  bagaimana  elemen- elemen  musik  dapat  memengaruhi  pengalaman mendengarkan  dan  respons  psikologis-emosional pendengar.
Dengan demikian, hasil klasterisasi ini memberikan  bukti  bahwa  variasi  atribut  musik  yang terdapat  dalam  kluster  memengaruhi  pengalaman mendengarkan  musik  dan  memiliki  hubungan  erat dengan aspek psikologis dan emosional dalam konsep musik  digital.  Distribusi  yang  seimbang,  interpretasi atribut, dan visualisasi kluster semuanya berkontribusi untuk  mendukung  hubungan  ini  dan  memberikan dasar  yang  kuat  bagi  pengaruh  musik  terhadap pengalaman pendengar.
Berdasarkan  jumlah  anggota  di  setiap cluster dapat disimpulkan bahwa hasil cluster ing menunjukkan distribusi anggota yang relatif seimbang di antara tiga cluster . Jumlah anggota yang mendekati nilai yang serupa pada setiap cluster ( cluster 0 : 361, cluster 1  :  329,  dan cluster 2  :  252)  menunjukkan bahwa  tidak  ada  satu cluster pun  yang  mendominasi secara  signifikan  dalam  hal  jumlah  anggota.  Dengan kata  lain,  distribusi  anggota  di  antara cluster tidak terlalu jauh, dan tidak ada cluster yang secara drastis lebih besar atau lebih kecil dari yang lain.
Distribusi  anggota  yang  relatif  seimbang  di antara cluster menunjukkan bahwa tidak ada satu jenis suasana  hati  yang  mendominasi  secara  signifikan. Pendengar  memiliki  akses  ke  berbagai  jenis  musik yang  mencerminkan  berbagai  aspek  emosional  dan psikologis. Ini memberikan pilihan yang lebih luas dan mendalam dalam menciptakan pengalaman mendengarkan yang sesuai dengan keadaan emosional dan psikologis individu.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pada penelitian ini dengan menggunakan K-Means  Clustering dengan  k=3  pada lagu-lagu Spotify 2023 menunjukkan klasterisasi yang baik  dengan Davies-Bouldin  Index (DBI)  0,299  pada iterasi  kedua.  Analisis  suasana  hati  menggunakan
model Thayer’s mengidentifikasi  tiga cluster utama: Cluster 0 (" Happy ") dengan Bpm sedang, Danceability tinggi, Valence tinggi,  dan Energy tinggi; Cluster 1 (" Sad ")  dengan Bpm rendah, Danceability sedang, Valence rendah,  dan Energy rendah; Cluster 2 (" Relax" )  dengan Bpm tinggi, Danceability rendah, Valence sedang, dan Energy sedang. Tidak ada cluster yang  khusus  menggambarkan  " Angry ".  Distribusi anggota  yang  merata  menunjukkan  variasi  suasana hati.  Saran  dalam  penelitian  selanjutnya  termasuk penambahan  atribut  audio,  validasi  dengan  metode lain,  melibatkan  ahli  musik,  dan  mengulangi  analisis pada dataset berbeda  untuk  pemahaman  yang  lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Navisa,  L.  Hakim,  and  A.  Nabilah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada  Spotify  Menggunakan  CRISP-DM,”  vol. 04, no. 02, pp. 114–125, 2021.
[2]  P. I. Maulana, A. Aranta, F. Bimantoro, and I. G. Andika,  “KLASIFIKASI  MOOD  MUSIK BERDASARKAN MEL FREQUENCY
CEPSTRAL,” vol. 4, no. 1, pp. 72–85, 2022.
[3]  F. F. Surenggana, A. Aranta, and F. Bimantoro, “KLASIFIKASI MOOD MUSIK MENGGUNAKAN  K-NEAREST  NEIGHBOR DENGAN  MEL  FREQUENCY  CEPSTRAL COEFFICIENTS  (  Mood  Music  Classification using  K-Nearest  Neighbor  with  Mel  Frequency Cepstral,” vol. 4, no. 2, pp. 263–276, 2022.
[4]  E.  T.  Andaryani,  “PENGARUH  MUSIK DALAM MENINGKATKAN MOOD BOOSTER  MAHASISWA  THE  EFFECTS  OF MUSIC IN IMPROVING STUDENT ’ S MOOD BOOSTER  Pendahuluan  Pembahasan,”  vol.  1, pp. 109–115, 2019.
[5]  N.  A.  Saputri,  “Ekonomi  politik  media  dalam industri musik digital spotify,” pp. 6–11, 2021.
[6]  Rubangiya,  T.  Hartati,  and  Y.  A.  Wijaya, “ANALISIS DATA LALU LINTAS
JARINGAN  DI  KANTOR  CANGEHGAR
CYBER OPERATION CENTER MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS NETWORK  TRAFFIC  DATA  ANALYSIS  AT CANGEHGAR CYBER OPERATION CENTER OFFICE USING K-MEANS
ALGORITHM,” vol. 7, no. 1, pp. 75–84, 2022.
[7]  L.  Nurhalimah,  T.  I.  Hermanto,  and  I. Kaniawulan,  “Analisis  Prediksi  Mood  Genre Musik Pop Menggunakan Algoritma,” vol. 9, no. 4, pp. 1006–1013, 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i4.4597.
[8]  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[9]  S.  Handoko,  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK MENENTUKAN  TINGKAT  PENJUALAN PAKET
DATA TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
CLUSTERING,” vol. 25, no. 1, 2020.
[10]  H. Kurniawan, S. Defit, and Sumijan, “JOURNAL  OF  APPLIED  COMPUTER SCIENCE  AND  TECHNOLOGY  (  JACOST  ) Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” vol. 1, no. 2, pp. 80–89, 2020.
[11]  R.  Shr,  “8  Pengertian  Mood  Menurut  Pendapat Ahli,  Beda  dengan  Emosi,” IDN  TIMES ,  2023. https://www.idntimes.com/science/discovery/am p/indriani-s-1/perbedaan-mood-dengan-emosi- c1c2?page=all#page-2 (accessed Nov. 25, 2023).
[12]  N.  I.  Febianto  and  N.  D.  Palasara,  “Analisis Clustering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” vol. 08, no. September, pp. 130–140, 2019.
[13]  N.  Elgiriyewithana,  “Most  Streamed  Spotify Songs 2023,”
Kaggle , 2023.
https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewitha na/top-spotify-songs-2023  (accessed  Nov.  01, 2023).