## Tinjauan Pusataka: Penerapan Teknologi Artifical Intellegence
Pada Fitur “ Made For You ” Aplikasi Spotify
Fakhri Agil Anderson 1* , Muhamad Malik Mutoffar 2
1,2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, 40235, Indonesia fakhriagil@gmail.com, malik@sttbandung.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  mengeksplorasi  penerapan  teknologi Artificial  Intelligence (AI)  dalam  fitur "Made For You" di aplikasi Spotify. Dengan menggunakan metode studi literatur, dilakukan analisis terhadap berbagai publikasi ilmiah dan sumber informasi terpercaya untuk memahami secara  mendalam  tentang  pendekatan  AI  yang  digunakan  dalam  menyusun  rekomendasi musik  yang  disesuaikan  dengan  preferensi  pengguna  di  Spotify.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa penggunaan  AI dalam fitur "Made For  You" memanfaatkan berbagai teknik machine learning ,  algoritma  pengelompokan,  dan  personalisasi  untuk  meningkatkan  pengalaman mendengarkan  musik  pengguna.  Selain  itu,  dampak  penerapan  teknologi  AI  dalam  konteks aplikasi  musik  secara  lebih  luas,  termasuk  implikasinya  terhadap  kepuasan  pengguna  dan dinamika  industri  musik  digital.  Studi  ini  memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang bagaimana teknologi AI telah mengubah cara dalam menikmati dan menemukan musik di era streaming digital , serta potensi perubahan masa depan dalam industri musik Kata kunci: artifical intellegence, rekomendasi, spotify

## Abstract
This research explores the application of Artificial Intelligence (AI) technology in the "Made For You" feature on the Spotify app. Using the literature study method, we analyzed various scientific publica- tions and trusted sources of information to gain an in-depth understanding of the AI approach used in making  music  recommendations  tailored  to  user  preferences  on  Spotify.  The  analysis  shows  that  the use of AI in the "Made For You" feature leverages various machine learning techniques, clustering al- gorithms, and personalization to improve users' music listening experience. In addition, we also dis- cuss the impact of applying AI technologies in the broader context of music apps, including the impli- cations for user satisfaction and the dynamics of the digital  music industry. This study provides deep insights  into  how  AI  technologies  have  changed  the  way  we  enjoy  and  discover  music  in  the  digital streaming era, as well as potential future changes in the music industry.
. Keywords: artifical intellegence, recommendation, spotify

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence atau AI) adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada  pengembangan  sistem  dan  algoritma  yang mampu  melakukan  tugas-tugas  yang  biasanya memerlukan  kecerdasan  manusia  (Hanifa  et  al., 2023).  Dengan  memanfaatkan  pemrosesan  data besar-besaran  dan  teknik  pembelajaran  mesin, AI  mampu  mengenali  pola,  membuat  prediksi, dan mengambil keputusan tanpa intervensi lang- sung  dari  manusia.  Jenis-jenis  AI  mencakup kecerdasan  buatan  yang  lemah,  seperti  sistem yang dirancang untuk tugas-tugas tertentu, hing-
ga  kecerdasan  buatan  yang  kuat,  yang  memiliki kemampuan untuk menyelesaikan berbagai tugas dengan  tingkat  fleksibilitas  yang  lebih  besar (Civit et al., 2022). Pengaplikasian AI mencakup berbagai  bidang,  termasuk  pengolahan  bahasa alami,  visi  komputer,  pengenalan  suara,  dan otomasi,  memberikan  kontribusi  signifikan  ter- hadap  inovasi  dan  perubahan  dalam  berbagai sektor  kehidupan,  mulai  dari  bisnis  dan kesehatan hingga transportasi dan hiburan.
Pengembangan  kecerdasan  buatan  (AI)  telah membuka  peluang  inovatif  yang  signifikan  da- lam  konteks  aplikasi  musik,  dan  Spotify  meru- pakan salah satu platform yang memanfaatkann-
ya  dengan  canggih.  Spotify  adalah  platform streaming musik  global  yang  telah  memimpin revolusi  dalam  cara  kita  mengakses  dan  menik- mati music (Rachmandany et al., 2019).
Diluncurkan pada tahun 2008, Spotify memung- kinkan pengguna untuk mendengarkan jutaan la- gu dari berbagai genre tanpa perlu mengunduhnya  secara  fisik.  Dengan  model bisnis  freemium,  Spotify  memperbolehkan pengguna untuk mengakses layanan dasar secara gratis  dengan  iklan,  sementara  pengguna  ber- langganan  dapat  menikmati  pengalaman  tanpa iklan  dan  memiliki  akses  ke  fitur-fitur  premium (Ikhsan Firmansyah et al., 2023).
Salah  satu  ciri  khas  Spotify  adalah  kemampu- annya  untuk  menyediakan  rekomendasi  musik yang  dipersonalisasi  melalui  penggunaan  kecer- dasan buatan, seperti fitur " Made For You ," yang merespon kebiasaan mendengar pengguna untuk menawarkan playlist yang sesuai. Dengan jutaan lagu, playlist, dan podcast, Spotify telah menjadi bagian  integral  dari  budaya  musik  global,  mem- berikan pengguna akses tak terbatas  ke beragam konten  musik  di  berbagai platform ,  mulai  dari perangkat  seluler  hingga  desktop  (Netti  & Irwansyah, 2018).
Spotify  menggunakan  teknologi  kecerdasan  bu- atan  untuk  merancang  fitur  " Made  For  You ," yang menyediakan rekomendasi musik yang dis- esuaikan  dengan  preferensi  pendengar.  Melalui analisis  besar  dataset  perilaku  mendengarkan pengguna, algoritma AI Spotify dapat mengenali pola  mendengarkan,  preferensi  musik,  dan konteks mendengarkan (Harto et al., 2023).
Hal  ini  memungkinkan  aplikasi  untuk  secara cerdas merekomendasikan lagu, playlist, dan  ar- tis  yang  sesuai  dengan  selera  unik  setiap pengguna  (Fadryona,  2021).  Dengan  menerap- kan  teknologi  kecerdasan  buatan,  Spotify  ber- hasil  menciptakan  pengalaman  mendengarkan yang  lebih  personal  dan  memuaskan,  mem- perkaya  interaksi  pengguna  dengan  platform musik  secara  signifikan.  Seiring  berjalannya waktu,  kemungkinan  pengembangan  AI  pada Spotify  tidak  hanya  memperbarui  fitur  " Made For  You ,"  tetapi  juga  membuka  potensi  inovasi lebih lanjut dalam penyajian dan eksplorasi mus- ik bagi jutaan pengguna di seluruh dunia.

## 2. METODE
Studi  literatur  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki penerapan  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)
dalam fitur "Made For  You" di aplikasi Spotify. Pencarian  luas  dalam  basis  data  akademik  dan sumber-sumber  informasi  terpercaya  lainnya untuk  mengidentifikasi  publikasi  ilmiah,  artikel, dan  literatur  terkait  dengan  penggunaan  AI dalam  platform  streaming  musik,  khususnya dalam konteks Spotify.
Penelusuran literatur ini dilakukan menggunakan kata  kunci  yang  relevan  seperti  " artificial intelligence ", " music recommendation ", " personalization  algorithms ",  dan  "Spotify" pada  10  tahun  terakhir  atau  2014  hingga  2024 pada database google scholar . Setelah melakukan  seleksi  berdasarkan  relevansi  dan kredibilitas,  studi  ini  memfokuskan  pada literatur-literatur  yang  mengulas  tentang  teknik- teknik  AI  yang  digunakan  dalam  menyusun rekomendasi  musik  yang  disesuaikan  dengan preferensi  pengguna  di  Spotify.  Selanjutnya, studi  literatur  ini  melibatkan  analisis  mendalam terhadap  berbagai  publikasi  ilmiah  dan  sumber informasi terkait yang telah dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Performa Fitur “ Made For You ” Performa fitur " Made For You " di Spotify menc- erminkan evolusi signifikan dalam cara pengguna berinteraksi dengan musik digital.  Al- goritma  kecerdasan  buatan  yang  mendasari  fitur ini  memungkinkan  Spotify  untuk  secara  akurat menganalisis kebiasaan mendengarkan pengguna dan  menyusun  rekomendasi  musik  yang  sesuai (Anggoro  &  Izzatillah,  2022a).  Evaluasi  efek- tivitas  fitur  ini  mengungkap  bahwa  keakuratan dalam  merespons  preferensi  individu  pengguna menjadi  salah  satu  poin  kunci  keberhasilannya. Fitur  " Made  For  You "  mampu  menyajikan playlist yang  tidak  hanya  mencakup  lagu-lagu favorit,  tetapi  juga  menangkap  nuansa  dan  sua- sana hati mendengarkan (Siles et al., 2020).
Seiring berjalannya waktu, pengaruh positif fitur " Made  For  You "  terhadap  kepuasan  pengguna semakin  jelas.  Penelitian  dan  data  pengguna menunjukkan bahwa personalisasi yang ditawar- kan  oleh  teknologi  kecerdasan  buatan  memain- kan  peran  krusial  dalam  memperkaya  pengala- man  mendengarkan  musik.  Rekomendasi  yang lebih  relevan  dan  terkini  meningkatkan  tingkat kepuasan  pengguna,  menciptakan  hubungan yang  lebih  kuat  antara  pengguna  dan  platform (Samudro  &  Widyastuti,  2020).  Namun,  di  ten- gah peningkatan kepuasan, tantangan terus mun- cul, termasuk masalah privasi dan keamanan da-
ta  pengguna  yang  memerlukan  perhatian  serius dari Spotify.
Pentingnya  memahami  potensi  inovasi  dan  tan- tangan  ini  dapat  membimbing  Spotify  dalam merancang  pembaruan  yang  lebih  baik  dan menggali  peluang  untuk  meningkatkan  fitur " Made For You." Dengan terus mempertajam al- goritma,  merespons  secara  dinamis  terhadap  pe- rubahan  selera  musik,  dan  memprioritaskan keamanan  data  pengguna,  Spotify  dapat  mem- pertahankan  dan  memperluas  posisinya  sebagai pemimpin  dalam  industri  streaming  musik  yang semakin terdepan.

## Pengaruh Teknologi AI Pada Aplikasi Spotify
Pengaruh teknologi kecerdasan buatan (AI) pada Spotify  sangat  signifikan  dalam  meredefinisi cara  pengguna  mengakses,  menemukan,  dan menikmati musik. Salah satu aspek utama adalah kemampuan  AI  untuk  menganalisis  data  besar- besaran terkait perilaku mendengarkan pengguna (Hanifa  et  al.,  2023).  Melalui  pemahaman  men- dalam  terhadap  preferensi  musik,  genre  favorit, dan  kebiasaan  mendengarkan,  Spotify  dapat memberikan  rekomendasi  musik  yang  sangat personal  melalui  fitur  " Made  For  You ."  Proses ini  tidak  hanya  menciptakan  pengalaman mendengarkan yang unik untuk setiap pengguna, tetapi  juga  membantu  mengatasi  kebisingan  in- formasi yang melimpah, memungkinkan pengguna  menemukan  musik  baru  yang  sesuai dengan seleranya (Enholm et al., 2022).
Selain  itu,  pengaruh  AI  pada  Spotify  juga  ter- lihat dalam kemampuannya untuk mengoptimal- kan  pengelolaan  konten  musik.  Algoritma kecerdasan  buatan  membantu  mengkategorikan lagu berdasarkan atribut seperti tempo, nada, dan suasana  hati,  memungkinkan  Spotify  menyusun playlist  dan  menyesuaikan  rekomendasi  dengan presisi  yang  luar  biasa  (Darman,  2024).  Hal  ini menciptakan  lingkungan  mendengarkan  yang lebih  terorganisir  dan  memudahkan  pengguna menemukan  musik  sesuai  suasana  hati  atau kegiatan tertentu.
Dengan demikian, pengaruh positif teknologi AI pada  Spotify  tidak  hanya  terletak  pada  aspek personalisasi, tetapi juga pada peningkatan navi- gasi  dan  aksesibilitas  terhadap  berbagai  macam musik yang tersedia di platform tersebut.

## Metode Sistem Rekomendasi
1). Metode Content-Based Filtering
Pertumbuhan  pesat  platform  streaming  musik seperti  Spotify  telah  memicu  peningkatan penggunaan  teknologi Machine  Learning (ML)
untuk menyajikan rekomendasi musik yang lebih personal  dan  relevan  kepada  pengguna.  Salah satu  metode  yang  digunakan  adalah Content- Based  Filtering ,  yang  memanfaatkan  informasi tentang  fitur  musik  seperti  genre,  artis,  dan instrumen  untuk  menghasilkan  rekomendasi yang cocok  dengan  preferensi  pengguna (Raharjo  &  Arifin,  2023).  Dalam  konteks aplikasi Spotify, penggunaan ML dalam Content-Based  Filtering melibatkan  proses pembelajaran  dari  data  historis  pengguna,  di mana  model  ML  menganalisis  preferensi  musik pengguna  yang  terdokumentasi,  serta  fitur-fitur musik  dari  lagu  yang  telah  mereka  nikmati sebelumnya.
Metode Content-Based Filtering dalam penentuan  rekomendasi  musik  di  Spotify memanfaatkan  algoritma  Machine  Learning untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan antara  preferensi  musik  pengguna  dengan  fitur- fitur  musik  tertentu  (Putra  &  Santika,  2020). Model  ML  yang  digunakan  dalam  metode  ini memproses data fitur musik dari katalog Spotify, seperti melodi, tempo, dan jenis instrumen  yang digunakan, untuk membangun pemahaman  yang lebih baik tentang preferensi individual pengguna.  Dengan  demikian,  ketika  pengguna mengakses  fitur  " Discover  Weekly "  atau  " Daily Mix " di Spotify, sistem menggunakan model ML Content-Based  Filtering untuk  menyajikan rekomendasi  yang  cocok  dengan  preferensi musik  mereka  berdasarkan  analisis  fitur-fitur musik  yang  mereka  sukai  sebelumnya  (Harto  et al., 2023).
Keunggulan  utama  dari  pendekatan Content- Based  Filtering yang  diperkuat  oleh Machine Learning dalam  penentuan  rekomendasi  musik di Spotify adalah kemampuannya untuk menyajikan rekomendasi yang lebih spesifik dan relevan  dengan  preferensi  pengguna  secara individual  (Eriksson,  2020).  Dibandingkan dengan  metode  rekomendasi  lainnya  seperti Collaborative  Filtering ,  yang  bergantung  pada data dari pengguna lain, Content-Based Filtering lebih  fokus  pada  preferensi  musik  individu, sehingga  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih personal.  Dengan  terus  meningkatnya  kualitas rekomendasi  musik,  pengguna  Spotify  dapat menemukan  dan  menikmati  lebih  banyak  lagu yang  sesuai  dengan  selera  musik  mereka, meningkatkan pengalaman mendengarkan musik secara keseluruhan.

## 2). Metode Collaborative Filtering
Sistem rekomendasi musik menggunakan metode Collaborative  Filtering (CF)  telah menjadi  salah  satu  pendekatan  yang  paling populer  dalam  mempersonalisasi  pengalaman mendengarkan  musik  di  berbagai  platform, termasuk  Spotify.  Metode  ini  memanfaatkan pola dan preferensi pengguna yang serupa untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan (Anggoro  &  Izzatillah,  2022b).  Dalam  konteks Spotify,  CF  mengumpulkan  data  tentang preferensi  musik  dari  sejumlah  besar  pengguna, mengidentifikasi  kesamaan  antara  preferensi pengguna  yang  serupa,  dan  menggunakan informasi  tersebut  untuk  merekomendasikan lagu  atau  artis  kepada  pengguna  berdasarkan preferensi pengguna serupa.
Algoritma Collaborative  Filtering di  Spotify dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis: User-Based
Collaborative
Filtering dan Item-Based Collaborative Filtering . Pada User-Based Collaborative  Filtering ,  sistem  menemukan pengguna  yang  memiliki  preferensi  musik serupa dengan pengguna tertentu dan merekomendasikan  lagu  atau  artis  yang  disukai oleh pengguna serupa tersebut kepada pengguna yang  dimaksud  (Siles  et  al.,  2020).  Sementara itu, Item-Based  Collaborative  Filtering bekerja dengan  menganalisis  kesamaan  antara  lagu  atau artis berdasarkan seberapa sering mereka diputar oleh  pengguna  yang  sama,  dan  kemudian merekomendasikan  lagu  atau  artis  yang  serupa kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka (Civit et al., 2022).
Keuntungan  utama  dari  penggunaan  metode Collaborative Filtering dalam sistem rekomendasi musik di Spotify adalah kemampuannya  untuk memberikan  rekomendasi yang  relevan  tanpa  memerlukan  informasi ekstensif  tentang  karakteristik  musik.  Dengan mengandalkan  data  interaksi  pengguna,  CF memungkinkan Spotify untuk menyajikan rekomendasi  yang  sesuai  dengan  preferensi musik  pengguna,  bahkan  jika  pengguna  tidak memiliki  sejumlah  besar  preferensi  musik  yang terdokumentasi.  Dengan  demikian,  metode Collaborative  Filtering berperan  penting  dalam meningkatkan kepuasan pengguna dan memperluas  jangkauan  musik  yang  dinikmati oleh pengguna Spotify.

## Tantangan Teknologi AI Aplikasi Spotify
Meskipun  teknologi  kecerdasan  buatan  (AI)  te- lah membawa banyak inovasi positif pada Spoti- fy,  namun  ada  pula  tantangan-tantangan  yang
perlu  dihadapi.  Salah  satu  tantangan  utama  ada- lah  masalah  privasi  dan  keamanan  data pengguna  (Ikhsan  Firmansyah  et  al.,  2023). Da- lam upaya untuk memberikan rekomendasi mus- ik  yang  lebih  tepat,  Spotify  mengumpulkan  dan menganalisis  data  besar-besaran  tentang  prefer- ensi  mendengarkan  pengguna.  Ini  menimbulkan kekhawatiran terkait privasi, dan perlu dilakukan langkah-langkah  yang  hati-hati  untuk  memasti- kan  bahwa  informasi  pribadi  pengguna  tetap aman dan terlindungi (Civit et al., 2022).
Tantangan  lainnya  adalah  risiko  bias  algoritma. Meskipun  Spotify  berusaha  untuk  menyediakan rekomendasi  musik  yang  sesuai  dengan  prefer- ensi  pengguna,  algoritma  AI  dapat  terpengaruh oleh  bias  yang  mungkin  ada  dalam  data  pelati- han.  Hal  ini  dapat  menghasilkan  rekomendasi yang  cenderung  memperkuat  ketidaksetaraan atau meremehkan keragaman music  (Siles et al., 2020).  Oleh  karena  itu,  Spotify  perlu  terus melakukan  peninjauan  dan  pembaruan  pada  al- goritma mereka untuk meminimalkan risiko bias dan  memastikan  keadilan  dalam  memberikan rekomendasi  musik  kepada  seluruh  pengguna. Dengan  mengatasi  tantangan-tantangan  ini, Spotify  dapat  menjaga  kepercayaan  pengguna dan memaksimalkan potensi teknologi AI dalam memberikan  pengalaman  mendengarkan  musik lebih baik.
Selain  itu,  tantangan  teknologi  kecerdasan  bu- atan  pada  Spotify  juga  melibatkan  perubahan tren dan selera musik yang dinamis. Musik ada- lah  bentuk  seni  yang  terus  berkembang,  dan preferensi pengguna dapat berubah seiring waktu atau  dalam  menghadapi  peristiwa-peristiwa  ter- tentu  dalam  kehidupan  mereka  (Fadryona, 2021).  Algoritma  AI  perlu  mampu  menanggapi perubahan  ini  dengan  cepat  dan  akurat  untuk tetap memberikan rekomendasi yang relevan dan memuaskan.  Oleh  karena  itu,  Spotify  harus senantiasa  memperbarui  dan  meningkatkan kecerdasan  buatan  agar  tetap  relevan  di  tengah dinamika industri musik yang  terus berubah  dan beragam.  Dengan  berfokus  pada  penelitian  dan pengembangan  berkelanjutan,  Spotify  dapat mengatasi  tantangan  ini  dan  memastikan  bahwa teknologi AI tetap sejalan dengan perkembangan selera musik dan kebutuhan pengguna (Samudro & Widyastuti, 2020).
Potensi Inovasi Pengembangan Fitur “ Made For You ”
Potensi  inovasi  dalam  pengembangan  fitur " Made  For  You "  di  Spotify  sangat  menarik  dan berpotensi memberikan pengalaman mendengar-
kan  musik  yang  lebih  personal  dan  memuaskan (Rachmandany  et  al.,  2019).  Salah  satu  potensi inovatif  yang  dapat  dijelajahi  adalah  integrasi lebih  lanjut  dengan  data  kontekstual.  Spotify dapat memanfaatkan informasi  kontekstual, sep- erti  lokasi  pengguna,  waktu  hari,  atau  suasana hati saat mendengarkan, untuk menyempurnakan rekomendasi  music  (Siles  et  al.,  2020).  Sebagai contoh,  fitur  " Made  For  You "  dapat  me- nyesuaikan  playlist  sesuai  dengan  situasi  seperti perjalanan, waktu santai di rumah, atau saat ber- olahraga. Dengan memahami konteks pengguna, Spotify  dapat  memberikan  rekomendasi  yang lebih  relevan  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan kegiatan sehari-hari pengguna.
Selain itu, pengembangan fitur " Made For  You " juga  dapat  melibatkan  pengguna  lebih  aktif  da- lam  proses  personalisasi  (Sijadah  et  al.,  2023). Spotify  dapat  menyediakan  opsi  bagi  pengguna untuk  memberikan  umpan  balik  langsung terhadap  rekomendasi  musik  yang  diberikan, memungkinkan mereka lebih banyak berpartisipasi  dalam  membentuk  pengalaman mendengarkan mereka  sendiri.  Selain itu, Spoti- fy  dapat  mempertimbangkan  integrasi  dengan teknologi  suara  dan  pengenalan  emosi  untuk lebih memahami respon pengguna terhadap mus- ik  tertentu  (Rachmanda  et  al.,  2020).  Dengan terus mendorong batas-batas inovasi ini, Spotify dapat  menciptakan  fitur  "Made  For  You"  yang semakin  canggih  dan  sepenuhnya  terpersonal-
isasi,  meningkatkan  daya  tarik  platform  dan memenuhi  ekspektasi  pengguna  yang  terus berkembang.

## 4. KESIMPULAN
Secara  keseluruhan,  penerapan  teknologi  kecer- dasan  buatan  pada  fitur  " Made  For  You "  di Spotify  membuka  peluang  besar  untuk  mening- katkan pengalaman mendengarkan musik pengguna.  Evaluasi  efektivitas  dan  keakuratan rekomendasi  musik,  bersama  dengan  kepuasan pengguna, menunjukkan bahwa  teknologi  AI te- lah berhasil menciptakan pengalaman mendengarkan  yang  lebih  personal  dan  sesuai dengan preferensi individu.
Meskipun  demikian,  tantangan  seperti  privasi data,  risiko  bias  algoritma,  dan  dinamika  selera musik  yang  terus  berubah  perlu  diatasi  dengan hati-hati.  Potensi  inovasi  pengembangan  fitur " Made For You " mencakup integrasi lebih lanjut dengan  data  kontekstual  dan  keterlibatan  aktif pengguna  dalam  personalisasi.  Dengan  menga- tasi  tantangan  dan  terus  menggali  potensi  ino- vasi,  Spotify  dapat  terus  meningkatkan  fitur  ini, memberikan  pengalaman  mendengarkan  musik yang  semakin  unik,  relevan,  dan  memuaskan bagi jutaan pengguna di seluruh dunia.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  M.  V.,  &  Izzatillah,  M.  (2022a).
Sistem Rekomendasi Musik dengan
Metode  Collaborative  Filtering  Berbasis
Android. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset Dan Inovasi Teknologi) , 7 (1), 1.
https://doi.org/10.30998/string.v7i1.10300
Anggoro,  M.  V.,  &  Izzatillah,  M.  (2022b).
Sistem Rekomendasi Musik dengan
Metode  Collaborative  Filtering  Berbasis
Android. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset Dan Inovasi Teknologi) , 7 (1), 1.
https://doi.org/10.30998/string.v7i1.10300
Civit,  M.,  Civit-Masot,  J.,  Cuadrado,  F.,  & Escalona,  M.  J.  (2022).  A  systematic review  of  artificial  intelligence-based music  generation:  Scope,  applications,  and future trends. Expert Systems with
Applications , 209 (January), 118190. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118190
Darman,  R.  (2024).  Peran  ChatGPT  Sebagai
Artificial Intelligence Dalam Menyelesaikan Masalah Pertanahan dengan Metode  Studi  Kasus  dan  Black  Box
Testing. Tunas  Agraria , 7 (1),  18–46. https://doi.org/10.31292/jta.v7i1.256
Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie,  J.  (2022).  Artificial  Intelligence and  Business  Value:  a  Literature  Review. Information  Systems  Frontiers , 24 (5), 1709–1734. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186- w
Eriksson,  M.  (2020).  The  editorial  playlist  as container  technology:  on  Spotify  and  the logistical  role  of  digital  music  packages.
Journal  of  Cultural  Economy , 13 (4),  415–
427.
https://doi.org/10.1080/17530350.2019.170
8780
Fadryona,  R.  (2021).  The  Spotify  Effect: Peranan  Spotify  for  Artists  dalam  Industri Musik  4.0. Jurnal  InterAct , 9 (2),  96–109. https://doi.org/10.25170/interact.v9i2.2188
Hanifa,  Sholihin,  A.,  &  Ayudya,  F.  (2023).
Peran AI Terhadap Kinerja Industri Kreatif di  Indonesia. Journal  of  Comprehensive
Science , 2 (7), 1–14. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK 558907/
Harto, C. W., Mawardi, V. C., & Perdana, N. J.
(2023). Website Rekomendasi Dan Klasifikasi  Lagu  Menggunakan  Metode Weighted K-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmu Komputer  Dan  Sistem  Informasi , 11 (1). https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i1.24074
Ikhsan  Firmansyah,  M.,  Saepul  Rohman,  R.,  &
Marsusanti, E. (2023). Penerapan Algoritma Klastering K-Means Untuk Fitur Atribut  Pada  Layanan  Streaming  Musik Spotify. Indonesian  Journal  Computer
Science , 2 (2), 58–66. https://doi.org/10.31294/ijcs.v2i2.2465
Netti, S. Y. M., & Irwansyah, I. (2018). Spotify:
Aplikasi  Music  Streaming  untuk  Generasi Milenial. Jurnal  Komunikasi , 10 (1),  1. https://doi.org/10.24912/jk.v10i1.1102
Putra,  A.  I.,  &  Santika,  R.  R.  (2020).
Implementasi  Machine  Learning  dalam
Penentuan  Rekomendasi  Musik  dengan Metode Content-Based Filtering. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1),
121–130. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.216 2
Rachmanda,  F.,  Putra  Kharisma,  A.,  &
Wardhono,  W.  S.  (2020).  Pengembangan Aplikasi  Penyesuai  Playlist  Musik  dengan Konsep  Geofencing  menggunakan  Spotify API Berbasis Android. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 4 (10), 3674–3679. http://j- ptiik.ub.ac.id
Rachmandany,  R.  F.,  Kharisma,  A.  P.,  &
Arwani,  I. (2019). Pengembangan  Aplikasi
Autoplay  dengan  Konsep  Context-Aware menggunakan Spotify API berbasis Android. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (7), 6616– 6623.
Raharjo,  M.  M.,  &  Arifin,  F.  (2023).  Machine
Learning System Implementation of Education  Podcast  Recommendations  on Spotify  Applications  Using  Content-Based Filtering  and  TF-IDF. Elinvo:  Electronics, Informatics,  and  Vocational  Education ,
8 (2), 221–230.
Samudro, D. A., & Widyastuti, W. (2020). Peran Kualitas  Layanan  Elektronik,  Presepsi Kemudahan, dan Kualitas Informasi terhadap Niat Pembelian Online  Streaming Musik  Spotify. Jurnal  Ilmu  Manajemen ,
8 (3),
968. https://doi.org/10.26740/jim.v8n3.p968-
980
Sijadah,  M.  F.,  Oktadini,  N.  R.,  Meiriza,  A., Putra,  P.,  &  Sevtiyuni,  P.  E.  (2023). Analisis  Kepuasan  Pengguna  Terhadap Aplikasi  Spotify  Menggunakan  Metode End User Computing  Satisfaction  (EUCS). JTKSI  (Jurnal  Teknologi  Komputer  Dan Sistem
Informasi) , 6 (2), 143–150. https://doi.org/10.56327/jtksi.v6i2.1487
Siles,  I.,  Segura-Castillo,  A.,  Solís,  R.,  & Sancho,  M.  (2020).  Folk  theories  of algorithmic  recommendations  on  Spotify: Enacting  data  assemblages  in  the  global South. Big  Data  and  Society , 7 (1),  1–15. https://doi.org/10.1177/2053951720923377