## SISTEM REKOMENDASI MUSIK DENGAN METODE
COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS ANDROID
Muhamad Veri Anggoro 1 , Millati Izzatillah 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI 1,2 verianggoro007@gmail.com 1 , mizzatillah@gmail.com 2
Submitted July 29, 2021; Revised May 12, 2022; Accepted July 28, 2022

## Abstrak
Sistem  rekomendasi  merupakan  sistem  yang  dapat  menyarankan  informasi  kepada  pengguna  yang berasal  dari  hasil  observasi  keinginan  pengguna.  Dalam  penelitian  ini  sistem  rekomendasi  dapat  di implementasikan  ke  dalam  aplikasi  pemutar  musik  online  dengan  menampilakan  rekomendasi  lagu agar aplikasi tersebut lebih personal terhadap penggunanya. Metode penelitian yang digunakan untuk merancang  sistem  rekomendasi  musik  ini  adalah  dengan  menggunakan  collaborative  filtering  dalam menentukan  rekomendasi  musik untuk pengguna.  Serta  menghasilkan prediksi yang  cukup baik  jika dilihat dari score MAE ( Mean Absolute Error ) sebesar 0.09639423292263861 dan RMSE ( Root Mean Squared  Error )  sebesar  0.024737713540837314  dimana  semakin  kecil  hasil  evaluasi  tersebut mendekati  0  maka  akan  semakin  akurat.  Hasil  perhitungan  MAE  dan  RMSE  menunjukkan  tingkat kesalahan  prediksi  sangat  kecil  sehingga  dapat  dijadikan  parameter  untuk  penentuan  rekomendasi musik sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Kata Kunci : Sistem Rekomendasi Musik, Collaborative Filtering, Aplikasi Rekomendasi Lagu.

## Abstract
The  recommendation  system  is  a  system  that  can  suggest  information  based  on  the  results  of observation of users’ desires to users. In this study, the recommendation system can be implemented into an online  music player  application by displaying  song  recommendations  so that  the application looks  more  personal  to  its  users.  The  research  method  used  to  design  this  music  recommendation system is a collaborative filtering by which the music recommendations for users are determined. The system produces a pretty good prediction when viewed from the MAE (Mean Absolute Error) score of 0.09639423292263861 and  RMSE  (Root Mean Squared  Error) of 0.024737713540837314,  meaning that the smaller the evaluation result is or close to 0, the more accurate it will be. The results of the MAE  and  RMSE  calculations  show  that  the  prediction  error  rate  is  very  small,  so  that  they  can  be used as a parameter for determining music recommendations according to users’ needs.
Key  Words  :  Music  Recommendation  System,  Collaborative  Filtering,  Song  Recommendation Application.

## 1. PENDAHULUAN
Industri musik saat ini mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat.  Musik saat ini sangat mudah untuk didengarkan di mana  saja  dan  kapan  saja.  Dengan pesatnya perkembangan gawai dan internet saat  ini,  memberikan  kontribusi  dalam perkembangan musik. Survei yang dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara Jasa Internet Indonesia menunjukkan bukti bahwa  33,5%  dari  pengguna  seluruh internet di Indonesia mendengarkan musik secara online [1].
Generasi  milenial  telah  menjadi  pasar terbesar  yang  mengkonsumsi  berbagai aplikasi  musik streaming seperti  Spotify.
Hingga  November  2017,  misalnya,  total pengguna  Spotify  yang  telah  mengunduh aplikasi  mobile  versi  Android  telah mencapai  100  juta  orang  (Google  Play, n.d.). Jumlah penggunanya juga akan terus bertambah,  karena  penetrasi  perangkat telepon  pintar  yang  terus  berkembang  di Indonesia.  Data  yang  dirilis  APJII  (2016) menyebutkan  bahwa  hingga  November 2016, jumlah pengguna ponsel pintar telah mencapai 89,9 juta orang, atau 67,8% dari
e-ISSN: 2549 - 2837
total  populasi  pengguna  internet  di Indonesia [1].
Dari  kecenderungan  tersebut  membuat perusahaan yang bergerak  dibidang digital konten  membuat  aplikasi  musik  online, yang  bekerja  sama  dengan  berbagai  label untuk  menyediakan  konten  atau  lagu secara  legal.  Salah  satu  contoh  aplikasi musik  online  adalah  Langit  Musik.  Langit Musik  merupakan  sebuah  aplikasi  musik online  yang  berasal  dari  Indonesia  dan salah  satu  produk  dari  perusahaan  PT Melon Indonesia.
Seiring  banyaknya  lagu-lagu  atau  konten baru  seperti podcast ,  langit  musik  ingin memberikan  pengalaman  lebih  kepada pengguna  agar  aplikasinya  lebih  personal, dengan  menghadirkan  rekomendasi  lagu berdasarkan  kemiripan  lagu  yang  sudah didengar oleh pengguna.
Dengan  menggunakan  data  dan  informasi dari musik yang sudah terdaftar, pengguna yang  sudah  terdaftar  di  langit  musik, riwayat  musik  yang  sudah  didengar  oleh pengguna dapat dimanfaatkan untuk membuat  sebuah  rekomendasi  musik. Dengan  bantuan Machine  Learning ,  data dan  informasi  tersebut  dapat  diolah  dan dianalisa  untuk  mendapatkan  pola  yang terkandung di dalamnya.
Machine  learning merupakan  sebuah  tipe kecerdasan  buatan  yang  menyediakan komputer dengan kemampuan untuk belajar  dari  data,  tanpa  secara  eksplisit harus mengikuti instruksi yang terprogram [2].
Sistem  rekomendasi  merupakan  salah  satu cabang dari machine learning dengan jenis yang  lebih  spesifik.  Tidak  seperti  model machine  learning  pada  umumnya  yang memprediksi  suatu  nilai  berdasarkan  input baru  yang  dihasilkan  dari  riwayat  data sebelumnya,  sistem  rekomendasi  lebih berfokus untuk menyediakan daftar produk,  dalam  hal  ini  musik  yang  dirasa akan disukai oleh user [3].
Sistem rekomendasi adalah program perantara  atau  perwakilan  yang  secara cerdas  menyusun  daftar  dari  informasi yang diperlukan dan mencocokkan berdasarkan  keinginan  dari  pengguna  [4]. Sistem  rekomendasi  merupakan  sistem yang dapat menyarankan informasi kepada pengguna yang berasal dari hasil observasi keinginan pengguna.
Terdapat  5  metode  dalam  membangun sistem rekomendasi diantaranya:
1. Collaborative Filtering
2. Content – Based Filtering
3. Hybrid – Based Filtering
4. Knowledge – Based Recommendation
5. Demographic Recommender System
Collaborative filtering melakukan penyaringan  data  berdasarkan  kemiripan karakteristik  konsumen  sehingga  mampu memberikan  informasi  yang  baru  kepada konsumen  karena  sistem  memberikan informasi  berdasarkan pola  satu  kelompok konsumen  yang  hampir  sama.  Perbedaan minat  pada  beberapa  anggota  kelompok menjadikan  sumber  informasi  baru  yang mungkin bermanfaat bagi anggota kelompok lainnya [5].
Terdapat  2  metode  di  dalam collaborative filtering yaitu User-Based dan Item-Based . Di dalam penelitian ini menggunakan Item- Based  Collaborative  Filtering ,  dimana Item-Based memanfaatkan feedback
pengguna, kemudian memberikan
rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  antar item [6].
Untuk  menghitung  nilai  kemiripan  akan menggunakan rumus Consine similarity (1) [7].
C (𝑖, 𝑗) = ∑ 𝑠 𝑢𝑖 ∙   𝑠 𝑢𝑗 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗 √∑ 𝑠 𝑢𝑖 2 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗 ∙   √∑ 𝑠 𝑢𝑗 2 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗 (1)
Keterangan :
• C ( 𝑖, 𝑗 )  =  Nilai  kemiripan  antara item i dengan j
• 𝑢 ∈ 𝑈 𝑖 ∩ 𝑈 𝑗 =  Himpunan  irisan  antara item i dengan j
• 𝑠 𝑢𝑖 = Nilai pengguna terhadap item i
• 𝑠 𝑢𝑗 = Nilai pengguna terhadap item j
Kemudian  untuk  menghitung  prediksi menggunakan rumus (2) [7].
𝑟̂𝑢𝑗 =   𝜇 𝑢 +   𝜎 𝑢 ∑ 𝑣  ∈ 𝑃 𝑢 (𝑗) 𝑆𝑖𝑚(𝑢, 𝑣)   ∙ 𝑧 𝑢𝑗 ∑ 𝑣  ∈ 𝑃 𝑢 (𝑗)| 𝑆𝑖𝑚(𝑢, 𝑣)| (2)
Keterangan :
• 𝑟̂𝑢𝑗 =  Nilai  prediksi  dengan  target pengguna u untuk item j
• 𝜇 𝑢 = Rata-rata nilai pengguna u
• 𝜎 𝑢 = Nilai dari standar deviasi pengguna u • 𝑣  ∈ 𝑃 𝑢 (𝑗) =  Himpunan item j  dari pengguna u
• 𝑆𝑖𝑚(𝑢, 𝑣) = Nilai kemiripan pengguna u dengan v
• 𝑧 𝑢𝑗 = Nilai pengguna u terhadap item j
Untuk  menghitung  evaluasi  dari  sebuah hasil  rekomendasi  dapat  menggunakan yaitu MAE ( Mean Absolute Error ) ,RMSE ( Root Mean Squared Error ).
Dimana  MAE  berfungsi  untuk  mengukur akurasi antara nilai yang diprediksi dengan nilai yang sebenarnya, dengan menghitung selisih  kedua  nilai  tersebut  dengan  rumus (3)[7].
𝑀𝐴𝐸 = ∑(𝑢,𝑗)∈𝐻 | 𝑟̂𝑢𝑗−𝑟𝑢𝑗 |𝐻| (3)
Keterangan :
• (𝑢, 𝑗) ∈ 𝐻 = Himpunan item u dengan j
• 𝑟̂𝑢𝑗 = Nilai rata-rata item u dengan j
• 𝑟𝑢𝑗 = Nilai item u dengan j
• 𝐻 = Jumlah data
RMSE  berfungsi  untuk  mengukur  tingkat kesalahan  hasil  sebuah  prediksi  dengan rumus (4)[7].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝑢,𝑗)∈𝐻𝑒 2 𝑢𝑗 𝐻 (4)
Keterangan :
• (𝑢, 𝑗) ∈ 𝐻 = Himpunan item u dengan j
• 𝑒 2 𝑢𝑗 = Nilai prediksi item u dengan j • 𝐻 = Jumlah data
Sistem  rekomendasi  ini  dibuat  berbasis mobile android dengan  menggunakan bahasa  pemrograman kotlin untuk  aplikasi android  dan  bahasa  pemrograman python untuk  API  ( application  programming interface ).
Dalam membangun sistem rekomendasi ini membutuhkan bahasa pemrograman python dan berjalan di server side. Python adalah  bahasa  pemrograman  interpretatif yang  dianggap  mudah  dipelajari  yang diklaim sebagai bahasa pemrograman yang memiliki  kode-kode  pemrograman  yang jelas, lengkap, dan mudah untuk dipahami. Python secara umum berbentuk
pemrograman berorientasi objek, pemrograman imperatif, dan pemrograman fungsional[8]. Dalam menjembatani antara sistem rekomendasi  yang  berjalan  di server dengan aplikasi android maka di butuhkan API ( application programming interface ). API  adalah  seperangkat  perintah,  fungsi serta  protokol  yang  dapat  digunakan  oleh programmer  saat  membangun  perangkat lunak.  API  memungkinkan  programmer menggunakan fungsi standar untuk berinteraksi  dengan  sistem  operasi  lain”
Karena fungsi utamanya sebagai penerjemah dan jembatan API ini membuat persoalan  rumit  menjadi  lebih  sederhana dan mudah [9].
Android adalah sebuah sistem oprasi untuk smartphone  dan  tablet.  Sistem  operasi dapat  diilustrasikan  sebagai  ‘jembatan’ antara  device  dan  penggunanya,  sehingga pengguna dapat berinteraksi dengan device-nya  dan  menjalankan  aplikasi- aplikasi yang tersedia pada device [10].
Oleh karena itu tujuan dibuatnya penelitian ini  adalah  diharapkan  dengan  hadirnya fitur rekomendasi musik dapat menjadikan aplikasi  Langit  Musik  lebih  personal kepada  pengguna  dan  menarik  pengguna, serta mengetahui dengan metode
collaborative filterig dapat
dimplementasikan  dengan  melihat  hasil dari penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di PT Melon
Indonesia  yang  beralamatkan  Telkom Landmark  Tower,  Lt.  45,  Kav.  52,  Jalan Gatot  Subroto,  Jakarta  Selatan.  Sekaligus menaungi  aplikasi  Langit  Musik.  Aplikasi tersebut  sebagai  pendukung  pembahasan dari penelitian ini.
Pada penelitian ini tahapan yang dilakukan adalah  mengumpulkan  data,  kemudian menghitung korelasi antar lagu, menghitung  prediksi  dan  menghitung nilai MAE dan RMSE dari hasil rekomendasi.

## Pengumpulan Data
Untuk  mengumpulkan  data  dilakukan observasi dengan mengadakan pengamatan langsung  terhadap  pengguna.  Data  yang terkumpul berupa User Id dan riwayat lagu yang dimainkan. Sebagai contoh data yang terkumpul sebagai berikut :
Tabel 1. Riwayat Lagu Pengguna
User Id Lagu A B C D 44118002 0 14 18 0 38675228 29 0 0 11 67818590 0 16 18 20 24123475 0 15 0 12 Rata-rata 7,25 11,25 9 10,75 Sumber : Dokumentasi Peniliti, 2021

## Menghitung Korelasi
Untuk menghitung korelasi antar lagu akan menggunakan rumus (1).
Hasil keseluruhan  korelasi  antar  lagu  dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Hasil korelasi antar lagu User Id Lagu A B C D 44118002 1 0 0 0,2558 38675228 0 1 0,3 0, 2583 67818590 0 0,3 1 0, 2325 24123475 0, 2558 0, 2583 0, 2325 1 Jumlah 1,2558 1,5583 1,5325 1,7467 Sumber : Dokumentasi Peniliti, 2021
Sebagai  contoh  pada  kasus  ini  akan menghitung korelasi antara lagu A dan D.
C ( 𝐴, 𝐷 ) = (0 x 0)+(29 x 11)+(0 x 20)+(0x12) √(0+29+0+0) 2 ∙ √(0+11+20+12) 2
C ( 𝐴, 𝐷 ) = 319
√841 ∙ √1849

## C ( 𝐴, 𝐷 ) =  0,2558

## Menghitung Prediksi
Setelah  menghitung  korelasi  kemiripan antar  lagu  akan  dilanjutkan  dengan menghitung prediksi dengan memanfaatkan  contoh  data  pada  tabel  2. Sebagai  contoh  pada  kasus  ini  akan menghitung  prediksi  untuk  lagu  A  pada pengguna 44118002 dengan menggunakan rumus (2).
P (44118002 , 𝐴 )
= 7,25 + (−7,25) + (0) + (0) + (−2,7499999625)
1,25581395
P (44118002 , 𝐴 ) = 7,25 + −9,99999996 1,25581395
P (44118002 , 𝐴 ) = −0,7129
Perhitungan  tersebut  akan  dilanjutkan sampai  lagu  dan  pengguna  pada  tabel  2 sampai  selesai.  Untuk  hasil  keseluruhan dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 3. Hasil Prediksi
User Id Lagu A B C D 44118002 -0,7129 5,0831 2,4749 5,0251 38675228 -3,5568 2,5899 -0,0602 2,8008 67818590 17,5143 19,5699 17,2059 17,9496 24123475 4,7114 9,2528 6,7149 8,7451 Jumlah 17,9559 36,4958 26,3356 34,5208 Sumber : Dokumentasi Peniliti, 2021

## Menghitung MAE dan RMSE
Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  metode untuk  menghitung  evaluasi  yaitu  MAE ( Mean  Absolute  Error )  dan  RMSE  ( Root Mean  Squared  Error ).  Untuk  menghitung evaluasi  tersebut  menggunakan  data  hasil prediksi  pada  tabel  3  dengan  contoh  data pada tabel 1. Sebagai contoh pada kasus ini akan  menghitung  MAE  ( Mean  Absolute Error )  pada  lagu  A  dengan  menggunakan rumus 3 sebagai berikut:
MAE ( 𝐴 ) = (−0,7129 − 0) + (−3,5568 − 29) + (17,5143 − 0) + (4,7114 − 0) 4
MAE ( 𝐴 ) = −11,0440 4 MAE ( 𝐴 ) =   −2,7610 2109
Untuk  perhitungan  evaluasi  MAE  ( Mean Absolute Error ) lebih lengkap dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil MAE (Mean Absolute Error)
Lagu A Lagu B Lagu C Lagu D -2,76102109 -2,12602595 -2,416087093 -2,76102109
Kemudian untuk menghitung RMSE ( Root Mean Squared Error ), pada kasus ini akan menggunakan lagu A dan menggunakan pada rumus 4 sebagai berikut:
RMSE ( 𝐴 )
= √ ((−0,7129 − 0) + (−3,5568 − 29) + (17,5143 − 0) + (4,7114 − 0)) 2 4
𝑅 MSE ( 𝐴 ) = √ (−11,04408434) 2 4
RMSE ( 𝐴 ) = √ 30,49294973
RMSE ( 𝐴 ) = 5.522042
Untuk  perhitungan  evaluasi  RMSE  ( Root Mean  Squared  Error )  lebih  lengkap  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil RMSE (Root Mean Squared
Error) Lagu A Lagu B Lagu C Lagu D 5,52204217 4,2520519 4,832174185 4,23958953
Hasil  perhitungan  yang  sebelumnya  di jelaskan dapat berbeda-beda, karena banyaknya  data  pengguna  dan  data  lagu memengaruhi  hasil  perhitungan  tersebut. Pada  penelitian  ini  menggunakan  3710 data pengguna dan 4918 data lagu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  perhitungan  mulai  dari  menghitung korelasi  (5)  sampai  menghitung  evaluasi  (15) akan  menghasilkan  list  lagu  ketika  pengguna memasukkan user id dan dapat di implementasikan pada aplikasi berbasis android.
Aplikasi  android  tersebut  digunakan  untuk mencari dan menghasilkan rekomendasi musik sesuai  useri  id  yang  sudah  dimasukkan kemudian  pengguna  dapat  memutar  musik yang sudah direkomendasikan.
Berikut  ini  adalah  gambar  flowchart  menu utama terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Menu Utama
Pada flowchart menu utama aplikasi rekomendasi  musik  akan  dimulai  dengan tampilan  Splash  Screen  yang  kemudian pengguna  diarahkan  pada  tampilan  menu
utama  yang  mempunyai  input  text  untuk memasukkan  user  id.  Tabel  dan  gambar  yang merupakan referensi wajib menyertakan sumber  pustaka.  Judul  pada  tabel  dituliskan sebelum  tabel  sedangkan  judul  gambar dituliskan  setelah  gambar.  Isi  tabel  dituliskan dengan ukuran huruf   9 point dan setiap antar baris    tanpa  garis  pemisah  kecuali  untuk memisahkan antara judul dengan isi. Posisikan tabel atau gambar rata tengah.
Jika  user  id  tidak  ditemukan  maka  akan mendapatkan  notifikasi  bahwa  user  id  tidak ditemukan  dan  diarakan  untuk  memperbaiki user  id  tersebut  dan  sebaliknya  jika  user  id ditemukan  maka  akan  memroses  dalam mencari  rekomendasi  lagu berdasarkan user id yang sudah dimasukkan.
Kemudian  untuk  pemutar  musik  pengguna akan ditampilkan musik rekomendasi kemudian  dari  hasil  musik  rekomendasi tersebut  terdapat  Song  Id  untuk  dapat mengambil  detail  serta  URL  streaming  dari private  API.  Langkah-langkah  tersebut  dapat dilihat  pada  flowchart  berikut  yang  terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Pemutar Musik
Jika  dalam  proses  mengambil  detail  lagu  dan URL  streaming  gagal  maka  pengguna  akan diarahkan  pada  tampilan  hasil  rekomendasi lagu.  Dalam  proses  rekomendasi  dilakukan pada  sisi  backend  dimana  memanfaatkan  API untuk  mengirim  dan  menerima  data  berupa user id atau daftar rekomendasi lagu.
Pada  sisi  backend  atau  proses  rekomendasi musik,  pengguna  mengirimkan  data  berupa user  id  dari  sisi  frontend  (aplikasi  android) sebelumnya  database  riwayat  pengguna  musik diolah  dan  dibagi  menjadi  data  train  dan  test dengan perbandingan 80 : 20.
Kemudian  akan  melakukan  pencarian  user  id yang  sudah  dikirim di dalam database  riwayat lagu.  Jika  user  id  tidak  ditemukan  maka  akan mengirimkan data berupa pesan bahwa user id di  temukan.  Namun  jika  ditemukan  akan memroses  data  dari  user  id  berdasarkan  data train  dan  test.  Untuk  lebih  lengkapnya  dapat dilihat  pada  gambar  3.Dari  hasil  proses  data train dan test berdasarkan user id yang dikirim maka  akan  dilanjutkan  untuk  menghitung cosine  similarity,  menghitung  prediksi,  serta evaluasi  seperti  MAE  (Mean  Absolute  Error) dan RMSE (Root Mean Squared Error).
Gambar 3. Flowchart Proses Rekomendasi
Vol. 7 No. 1 Agustus 2022
Gambar  3  dan  4  adalah flowchart proses rekomendasi.

## Gambar 4. Flowchart Proses Rekomendasi Lanjutan
Pada  penelitian  ini  user  id  yang  digunakan adalah 40576921. Dengan riwayat lagu sebagai berikut :

## Tabel 6. Riwayat lagu 40576921
User Id Lagu Jumlah Dengar 40576921 Metropolitan 11 40576921 Berbeza Kasta 19 40576921 Menunggu 11 40576921 Lekas Keluar 15 40576921 Self Acceptance 12 40576921 Hadirlah Di Sini 20 40576921 What You Lose 17 40576921 Jalan Yang Lurus 13 40576921 Sayang 19 40576921 Love At The First Sight 13 40576921 Ya Rasulallah 19 40576921 Yang Baru 12 40576921 Sugali 12 40576921 Sendiri 11 40576921 MAMAS (Mati Masuk Surga) 40
40576921 Pangeran Cinta 14 40576921 Katakan Sejujurnya 21 40576921 Senandung Lagu Cinta (New Version) 16 40576921 Mistikus Cinta 17
Kemudian  untuk  hasil  prediksi  untuk  user  id 40576921 dapat di lihat pada tabel 7 berikut : Tabel 7. Hasil prediksi 40576921 Song Id Lagu Prediksi 123547033 STUD 0.867907169 123450668 Sayang 0.7788400886 111739939 Ku Tak Pantas Disurga 0.5766629028 124137013 It's OK If You Forget Me 0.5650523698 110002267 Oo... Oo... Oo.. 0.5424886622 120384056 Deen Assalam 0.5124586513 119190050 Ampunilah 0.0637850867 121091841 Emas Hantaran 0.0258987073
Gambar  5  menunjukkan  hasil  rekomendasi pada aplikasi.
Gambar 5. Hasil Rekomendasi pada Aplikasi
Dengan user  id  40576921  dapat  menghasilkan MAE ( Mean Absolute Error ) sebesar: 0.09639423292263861 dan RMSE ( Root Mean Squared Error ) sebesar: 0.024737713540837314.
Hasil  perhitungan  dapat  berbeda  pada  user  id yang  berbeda  karena  banyaknya  data  riwayat lagu  yang  digunakan  akan  memengaruhi  hasil tersebut.

## 4. SIMPULAN
Dengan melihat hasil dari rekomendasi dengan user id 40576921 cukup akurat dengan melihat score  MAE  ( Mean  Absolute  Error )  sebesar 0.09639423292263861 dan RMSE ( Root Mean
Squared Error ) sebesar: 0.024737713540837314, dimana semakin kecil hasil evaluasi tersebut mendekati 0 maka akan semakin  akurat.  MAE  ( Mean  Absolute  Error ) digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  model dalam  melakukan  prediksi  sedangkan  RMSE ( Root  Mean  Squared  Error )  digunakan menghitung tingkat kesalahan hasil prediksi. Diharapkan dengan adanya rekomendasi musik pengguna  dapat  pengalaman  yang  lebih personal  serta  meningkatkan  pengguna  baru langit  musik  dan  dapat  dijadikan  parameter dalam  memilih jenis  sistem  rekomendasi  yang tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Yollis  and  M.  Netti,  “Spotify: Aplikasi Music Streaming untuk Generasi Milenial,” Jurnal Komunikasi , vol. 10, no. 1, pp. 1–16, 2018.
[2] W.  Budiharto, Machine  learning  dan computational intelligence . Yogyakarta: Andi, 2016. [3] A.  I.  Putra  and  R.  R.  Santika,
“Implementasi Machine Learning dalam  Penentuan  Rekomendasi  Musik dengan Metode Content-Based
Filtering,” Edumatic : Jurnal Pendidikan  Informatika ,  vol.  4,  no.  1, pp. 121–130, Jun. 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2162. [4] Y.  Setiawan,  A.  Nurwanto,  and  A. Erlansari,  “Implementasi  Item  Based Collaborative Filtering Dalam Pemberian Rekomendasi Agenda Wisata  Berbasis  Android,” Jurnal Pseudocode ,  vol.  6,  no.  1,  2019, [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pse udocode [5]
E.  Erlangga  and  H.  Sutrisno,  “Sistem Rekomendasi  Beauty  Shop  Berbasis Collaborative  Filtering,” EXPERT, Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi dan  Teknologi , vol.  10,  no.  2, pp. 47– 52, Dec. 2020.
[6] A.  E.  Wijaya  and  D.  Alfian,  “Sistem Rekomendasi  Laptop  Menggunakan Collaborative  Filtering  dan  Content- Based  Filtering,” Jurnal  Computech  & Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[7] C. C. Aggarwal, Recommender Systems .  Cham:  Springer  International Publishing,  2016.  doi:  10.1007/978-3-
319-29659-3.
[8] J.  Enterprise, Otodidak  Pemrograman
Python .  Jakarta  Pusat:  PT  Elex  Media Komputindo, 2017.
[9] S.  Lubis,  “Implementasi  Application Programming  Interface  (API)  Dalam
Upaya  Peningkatan  Pengelolaan  dan Pelayanan Informasi Publik Pada Kantor  KPU  Kabupaten  Tapanuli Selatan,”  Universitas  Medan  Area, Medan, 2017.
[10] A.  Satyaputra  and  M.  E.  Aritonang, Let’s  Build  Your  Android  Apps  with Android Studio . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2016.