Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Prediksi Mood Genre Musik Pop Menggunakan Algoritma K-Means dan C4.5
Lia Nurhalimah * , Teguh Iman Hermanto, Ismi Kaniawulan
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Purwakarta, Indonesia Email: 1,* lianurhalimah07@wastukancana.ac.id, 2 ismi@wastukancana.ac.id, 3 teguhiman@wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: lianurhalimah07@wastukancana.ac.id Submitted 31-07-2022; Accepted 16-08-2022; Published 30-08-2022

## Abstrak
Spotify merupakan platform streaming musik yang memiliki berbagai fitur yang beragam dan selalu terupdate dalam hal musik terkini. Fitur dalam spotify memiliki suatu hal yang menarik untuk para pengguna dalam menikmati musik dengan lebih maksimal baik dalam mendengarkan  lagu  berdasarkan  lagu,  artis  terpopuler  dan  genre.  Penelitian  tentang  penggolongan  lagu  berdasarkan  suasana  hati dengan menggunakan energi dan valensi pada suatu lagu sering dilakukan, terutama pada lagu-lagu pop barat. Pada setiap musik yang dipikirkan memiliki energi emosional yang terpancar dan kuat berhubungan dengan psikologi manusia.  Permasalahan spotify belum adanya fitur untuk mendengarkan  lagu berdasarkan suasana hati. Jika lagu pop dikategorikan berdasarkan suasana hati, akan lebih mudah  bagi  orang  untuk  mendengarkan  lagu  pop  dan  memilih  yang  sesuai  berdasarkan  suasana  hati.  Dalam  penelitian  ini  akan mengelompokkan data musik pop berdasarkan 4 kategori suasana hati model Thayer’s dengan menggunakan algoritma k-means dan c4.5. Tujuan penelitian ini melakukan analisis prediksi mood genre musik pop menggunakan algoritma k-means dan c4.5. Metodologi penelitian  yang  digunakan  yaitu  SEMMA,  tahapan  pada  semma  yaitu  sample,  explore,  modify,  model  dan  assess.  Atribut  yang digunakan yaitu danceability, energy, tempo dan valence. Dari atribut tersebut dibuat pengklusteran data menggunakan algoritma k- means  menggunakan  RapidMiner.  Kemudian  divisualisasikan  menggunakan  Power  BI.  Hasil  penelitian  dari  klsuter  data dikelompokkan menjadi suasana hati yang terdiri dari angry, sad, cheerful dan happy. Suasana hati yang paling banyak terdapat pada suasana hati cheerful.  Kemudian dilakukan  evaluasi assess menggunakan perhitungan  confusion matrix  yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91,9%.
Kata Kunci: Spotify; Genre; Pop; Mood; SEMMA; K-Means Clustering; C4.5; Rapidminer; Power BI; Confusion Matrix;

## Abstract
Spotify is a music streaming platform that has a variety of diverse features and is always updated in terms of the latest mus ic. The features in spotify have an interesting thing for users to enjoy music more optimally both in listening to songs based on songs, most popular artists and genres. Research on classifying songs based on mood by using energy and valence in a song is often done, especially in western pop songs. In every thought music has emotional energy that radiates and is strongly related to human psychology.  The problem with spotify is that there is no feature to listen to songs based on mood. If pop songs are categorized by mood, it will be easier for people to listen to pop songs and choose the appropriate one based on mood. In this study, pop music data will be grouped  based on 4 categories of Thayer's mood models using the k-means and c4.5 algorithms. The purpose of this study is to analyze the mood prediction of the pop music genre using the k-means and c4.5 algorithms. The research methodology used is SEMMA, the stages in Semma are sample, explore, modify, model and assess. The attributes used are danceability, energy,  tempo and valence. From these attributes, data clustering is made using the k-means algorithm using RapidMiner. Then visualized using Power BI. The results of the research from cluster data are grouped into moods consisting of angry, sad, cheerful and happy. The most abundant mood is in the cheerful mood. Then evaluate the assess using the calculation of the confusion matrix which produces an accuracy rate of 91.9%.
Keywords : Spotify; Genre; Pop; Mood; SEMMA; K-Means Clustering; C4.5; Rapidminer; Power BI; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi semakin hari semakin berkembang pesat.  Hal tersebut  banyak  dimanfaatkan sebagai  peluang bisnis atau industri salah satunya industri musik. Masyarakat saat ini sudah banyak yang meninggalkan penggunaan radio, televisi,  CD,  DVD  maupun  MP3  [1].  Sehingga  beralih  pada  layanan  streaming  yang  memudahkan  pengguna  dalam mengakses informasi kapan dan dimana saja. Streaming musik merupakan salah satu layanan streaming yang digunakan oleh para pendengar musik [2].
Spotify adalah penyedia layanan streaming musik nomor satu di dunia [3]. Layanan streaming musik terpopuler yang  paling  banyak  digunakan  saat  ini  oleh  para  pendengar  musik  [4].  Spotify  menyediakan  beberapa  fitur  lagu berdasarkan kategori seperti lagu, nama penyanyi, album dan genre [5]. Pada spotify terdapat berbagai macam jenis genre musik. Salah satunya genre Pop. Genre Pop merupakan salah satu genre musik terpopuler [6]. Genre pop disebut populer karena memiliki daya tarik massa yang lebih dibandingkan dengan genre musik lainnya [7]. Jika lagu pop diklasifikasikan berdasarkan suasana hati ( mood), maka dengan hal ini akan memudahkan orang jika ingin mendengarkan lagu pop dan memilih  yang  sesuai  dengan  suasana  hati  ( mood )  mereka.  Namun  pada  umumnya  penelitian  klasifikasi mood hanya dilakukan pada lagu pop barat [8]. Menurut Thayer, suasana hati ( mood ) adalah perasaan-perasaan yang cenderung kurang intens dan yang terjadi karena situasi dan kondisi yang sedang dialami [9]. Oleh karena itu perlu diterapkan data mining pada analisis prediksi mood genre pop menggunakan algoritma k-means dan c4.5 untuk mengetahui mood yang paling banyak dirasakan orang dalam mendengarkan musik pop.
Data mining merupakan kumpulan data besar dengan konsep menemukan pengetahuan baru dari proses penggalian informasi dengan menggunakan teknik tertentu [10]. Teknik pada data mining ialah clustering dan klasifikasi. Algoritma K-Means dan C4.5 saat ini banyak digunakan pada algoritma clustering dan klasifikasi. Algoritma K-Means Clustering
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
termasuk metode data mining yang prosesnya dilakukan tanpa pengawasan (unsupervised) dan menjadi sebuah metode pengelompokkan yang melakukan sistem partisi pada datanya [11]. Sedangkan algoritma C4.5 merupakan metode data mining yang digunakan dalam membuat sebuah pohon keputusan (decision tree) dari data yang memiliki karakteristik objek saling berhubungan [12].
Salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  I  Gede  Harsemadi 1 ,  I  Made  Sudarma 2 dengan  judul  penelitian “Penggolongan  Musik  Terhadap  Suasana  Hati  Menggunakan  Metode  K-Means”.  Berdasarkan  hasil  penelitiannya didapati  hasil  berupa  penggolongan  4  jenis  suasana  hati  model  Thayer  ( contenment/ kepuasan;  bahagia, exuberance/ bersemangat; gembira, depression/ depresi; sedih, dan anxious/ cemas; gelisah). Hasil clustering dengan nilai rata-rata silhoutte coefficient dari 40-400 data uji menunjukkan nilai 0,6268807 yang tergolong dalam medium structure atau tingkat kekompakkan data pada suatu cluster yang tergolong baik [13].
Tinjauan penelitian selanjutnya dilakukan oleh I Putu Bayu Wira Brata 1 , I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan 2 dengan  judul  penelitian  “Mood  Classification  of  Balinese  Songs  with  the  K-Means  Clustering  Method  Based  on  the Audio-Content feature”. Berdasarkan hasil yang didapatkan adalah klasifikasi mood lagu berdasarkan fitur audio yaitu energy , dan valence yang diperoleh dari  dataset  Spotify API. Data yang diambil yaitu 4 mood class pada setiap lagu. Sehingga  tidak  ada  satupun  dari  50  lagu  masuk  kedalam  kelas  mood  marah.  Klasifikasi  menggunakan  3 cluster menghasilkan akurasi sebesar 40% sedangkan menggunakan 4 cluster menghasilkan akurasi 32%. Hal ini dikarenakan data diketahui senang, santai, dan sedih [14].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Sandag 1 , Green Arter 2 , Adinda Marcellina Manueke 3 dengan judul penelitian “Predictive Models for Popularity of Solo and Group Singers in Spotify Using Decision Tree”. Berdasarkan hasil yang didapatkan algoritma terbaik  ada pada algortima Decision  Tree. Memiliki  nilai accuracy, recall, precision dan RMSE terbaik dibanding dengan algoritma lainnya. Terdapat juga hasil dari fitur penting yaitu energy, duration, dan loudness, dan bobot terendah masuk kedalam instrumentals. Sehingga sebagian besar lagu populer mempunyai audio yang energik, spesifik dan keras. Sedangkan lagu instrumental kurang atraktif [15].
Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pengguna spotify dalam memilih lagu berdasarkan suasana hati yang dirasakan. Hasil penelitian ini berkaitan dalam bidang operasional riset khususnya masalah prediksi  mood.  Selain  itu  dapat  juga  dijadikan  referensi  pengambilan  keputusan  dan  penentuan  kebijakan  perusahaan dimasa yang akan datang khususnya dalam prediksi mood yang sesuai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  SEMMA  dalam  melakukan  pengolahan  data  yang  terdiri  dari sample (tahap pengumpulan data), explore (tahap deskripsi data), modify (tahap transformasi data), model (tahap pemodelan data) dan assess (tahap evaluasi data). Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan, seperti pada gambar berikut :

## Gambar 1. Tahapan pada SEMMA

## 2.1 Sample
Pada tahap pengumpulan data (sample) ini, dilakukan pengumpulan data terkait lagu genre “pop” pada website spotify memanfaatkan API Spotify dengan menggunakan tools R Studio. Data yang dikumpulkan disimpan dalam format XLSX pada sebuah file. Selanjutnya data tersebut dibaca dan dilakukan proses persiapan data.
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.2 Explore
Pada  tahap  ini  dilakukan  explorasi  terhadap  dataset  yang  sudah  didapatkan  dengan  menjelaskan  deskripsi  data  dan visualisasi data. Deskripsi data menjelaskan mengenai gambaran besar dari informasi yang digunakan. Visualisasi data memperlihatkan informasi secara visual dari data.

## 2.3 Modify
Pada tahap ini melalukan modifikasi data dengan menciptakan, memilih dan mengubah variable untuk fokus pada proses pemilihan model menjadi data akhir agar mudah diproses. Tahap ini pula dilakukan proses pengurangan data yang sudah dipertimbangkan pada tahap sebelumnya.

## 2.4 Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  data  menggunakan tools RapidMiner  untuk  mencari  kombinasi  data  yang  dapat memprediksi hasil analisis data yang diinginkan.Dalam hal ini peneliti menggunakan pemodelan K-Means dan C4.5.

## 2.5 Assess
Pada tahap ini terdiri dari penilaian data dengan mengevaluasi kegunaan dan keandalan model dari proses data mining. Untuk evaluasi yang digunakan yaitu menggunakan confusion matrix terdiri dari accuracy, precision dan recall .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  bertujuan menentukan mood genre  pop  di  spotify  yang  dilakukan  dengan  analisis  prediksi mood genre pop menggunakan algoritma K-Means dan C4.5 sehingga dapat diketahui mood yang paling banyak dirasakan oleh para pendengar lagu di spotify.

## 3.1 Sample
Proses pengumpulan data (sample) dilakukan dengan menggunakan API Spotify. Data yang diambil bersifat mentah dan berisikan  keseluruhan  atribut  yang  ada  pada  lagu  di  spotify  seperti  artist_name,  artis_id,  energy,  track_name  hingga key_mode. Lagu yang diambil berdasarkan kata kunci genre “pop” yang menghasilkan data sebanyak 3.962 data dan 39 atribut. Berikut hasil pengumpulan data musik genre pop dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 . Data Musik Genre Pop di Spotify

## 3.2 Explore
Setelah melakukan pengumpulan data maka selanjutnya melakukan eksplorasi struktur dataset.  Seperti yang dijelaskan pada bab sebelumnya, dataset yang diperoleh sebanyak 39 atribut.
Tabel 1. Atribut Pada Lagu No Nama Atribut Keterangan 1 Artist_Name Nama artis 2 Artist_Id Id Artis 3 Album_Id Id Album 4 Album_Type Tipe Album 5 Album_Images Gambar Album 6 Album_Release_Date Tanggal Rilis Album 7 Album_Release_Year Tahun Rilis Album
8 Album_Release_Date_Precision  Presisi Tanggal Rilis Album
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
9 Danceability Elemen musik yang termasuk tempo, stabilitas ritme, kekuatan beat dan keteraturan keseluruhan. 10 Energy Trek yang energik terasa cepat, keras dan berisik. 11 Key Kunci dari trek 12 Loudness Keseluruhan kenyaringan trek dalam desibel (dB). 13 Mode Modalitas (besar atau kecil) dari suatu trek, jenis skala dari mana konten melodinya diturunkan. 14 Speechiness Trek yang mendeteksi keberadaan kata-kata yang diucapkan di trek. 15 Acousticness Ukuran kepercayaan dari 0,0 hingga 1,0 dari apakah trek akustik. 1.0 mewakili kepercayaan tinggi trek adalah akustik. 16 Instrumentalness Penilaian musik berdasarkan ragam instrumen yang digunakan dalam satu lagu 17 Liveness Mendeteksi keberadaan audiens dalam rekaman. 18 Valence Kepositifan musik yang disampaikan oleh sebuah trek. 19 Tempo Kecepatan dari bagian yang diberikan dan diturunkan langsung dari durasi beat rata-rata. 20 Track_Id Trek Id 21 Analysis_Url - 22 Time_Signature Simbol yang melambangkan satuan satuan waktu di musik 23 Artist Artis 24 Available_Markets Jumlah orang yang bersedia atau mampu membeli layanan tertentu 25 Disc_Number - 26 Duration_Ms Durasi lagu dalam satuan ms 27 Explicit Pada sebuah lagu menunjukkan liriknya mengandung kata-kata tidak senonoh atau umpatan 28 Track_Href - 29 Is_Local - 30 Track_Name Nama Trek 31 Track_Priview_Url Url Tampilan Trek 32 Track_Number Nomer Trek 33 Type Tipe 34 Track_Url Alamat Url Trek 35 External_Urls.Spotify Alamat Luar Spotify 36 Album_Name Nama Album 37 Key_Name Nama Kunci Lagu 38 Mode_Name Nama Mode 39 Key_Mode Mode Kunci lagu

## 3.3 Modify
Tahap  ini  melakukan  modifikasi  data  dengan  menciptakan,  memilih  dan  mengubah  variable  untuk  fokus  pada  proses pemilihan  model  menjadi  data  akhir.  Pada  tahap  ini  atribut  yang  awalnya  39  menjadi  4  atribut  dengan  tujuan  untuk memudahkan dalam pemilihan model menjadi data akhir. Untuk hasil akhir atribut yang akan digunakan yaitu dancebility, energy,  tempo dan valence. Dari  keempat  atribut  tersebut  yang  akan  digunakan  dalam  tahap  pengkategorian  adalah valance dengan menjadikan label mood. Pada tahap pengkategorian atribut valence yang awalnya numeric dikategorikan menjadi nilai kategori dari hasil pengklusteran menggunakan algoritma K-Means. Nilai valance di kategorikan berdasarkan data dari jurnal (Brata,  Darmawan,  2021)  yang  menyebutkan  bahwa  “Ukuran  dari  0.0  hingga  1.0  yang  mendeskripsikan  musik  positif  yang disampaikan  oleh  sebuh  trek.  Trek  dengan valance tinggi terdengar  lebih  positif  (Misal,  Bahagia,  ceria,  gembira),  sedangkan  trek dengan valance rendah terdengar negatif (Misal, Sedih, tertekan, marah)”. Keseluruhan dari atribut valence diberikan nilai kategori seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Mood No Keterangan Nilai 1 Angry C1 2 Sad C2 3 Cheerful C3 4 Happy C4
Data hasil transformasi ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang berjudul ‘ Mood Classification of Balinese Songs with the K-Means Cluster ing Method Based on the Audio-Content Feature oleh (Brata dan Darmawan,2021)” yang akan digunakan dalam proses  perhitungan  data mining menggunakan  algoritma C4.5. Pada  tahap  ini  terdapat  batasan  nilai  untuk  pembagian cluster, diantaranya:
a.   C1 ( Angry) = 0.2-0.4 b.   C2 ( Sad) = 0.4-0.6
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
c.   C3 ( Cheerful) = 0.6-0.8 b.   C4 ( Happy) = 0.8-1.0

## 3.4 Model
Tahap ini melakukan pemodelan dengan menggunakan tools RapidMiner. Data hasil preprocessing dan transfromasi data kemudian disimpan dengan format Microsoft Excel (xlxs.). Data yang diambil adalah 3.962 data dan 4 atribut data yang sudah melewati proses Pre-Processing meliputi data dancebility, energy, tempo dan valence. Setelah dilakukan analisis data yang sesuai dengan kebutuhan sistem, yaitu melakukan klastering dengan algoritma K-Means dan klasifikasi dengan algoritma C4.5. Gabungan algoritma clustering dan klasifikasi memiliki peran masing-masing. Algoritma clustering yaitu K-Means berperan  melakukan  pemetaan  berupa  klaster  dan  hasilnya  kemudian  diproses  menggunakan  algoritma klasifikasi yaitu C4.5 untuk melihat nilai aturan berupa pohon keputusan.
Model algoritma clustering dengan menggunakan tools RapidMiner Studio 9.10 ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3 . View Process K-Means pada RapidMiner Studio
Pada gambar 3 ditampilkan beberapa parameter digunakan untuk menghasilkan output yang sesuai dengan tujuan, diantaranya: retrieve,  clustering (k-means)  dan perfomance. Setiap  parameter  memiliki  tugasnya  masing-masing. Retrieve  (Raw)  yang  digunakan  untuk  input  data  (gambar  2)  diproses  menuju clustering (k-means)  dan  terakhir  akan diukur perfomance dari  hasil  yang  diperoleh.  Gambar  4  merupakan  tampilan  pengaturan  parameter  pada  algoritma k- means.
Gambar 4. Pengaturan parameter pada metode K-Means
Hasil pemetaan berupa klaster pada sebaran genre musik pop di Spotify akan ditampilkan seperti pada gambar 5.
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada gambar 5 ditampilkan hasil dari pemetaan atau pengelompokkan, terdapat 4 klaster yaitu cluster 0 terdapat 1.505 data, cluster 1 terdapat 1.012 data, cluster 2 terdapat 374 data dan cluster 3 terdapat 1.070 data. Hasil pemetaan klaster yang dikonversi ke format xlxs akan ditampilkan seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Data Export Pemetaan Klaster
Selanjutnya hasil pemetaan tersebut diproses menggunakan algoritma C4.5 ( decision tree) untuk melihat informasi berupa pohon keputusan. Berikut hasil dari pohon keputusan atau decision tree yang dengan menggunakan software RapidMiner Studio 9.10 seperti yang terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil pohon keputusan secara keseluruhan
Dari pohon keputusan dapat diambil suatu informasi berdasarkan atribut bahwa label valance ditetapkan hanya 1 mood yaitu Angry. Untuk label valance jika mood Sad berada diantara nilai 0.601. Untuk label valance jika mood Happy berada diantara nilai kurang dari 0.800 . Untuk label valance jika mood Cheerful berada diantara nilai lebih dari 0.800. Hasil  dari  pemetaan mood dapat  divisualisasikan  dengan  menggunakan  software  Power  BI  seperti  yang  terlihat  pada gambar 8.
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar 8 . Hasil keseluruhan mood

## 3.5 Assess
Setelah melakukan pemodelan, pada tahapan assess akan dilakukan proses evaluasi terhadap model yang sudah dibuat menggunakan Confusion Matrix . Berikut hasil dari confusion matrix pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Berdasarkan hasil pengujian dengan Confusion Matrix maka didapatkan hasil dengan mood paling baik adalah cheerful dan nilai akurasi sebesar 91,9% class precision Angry 100%, class precision Sad 90.83%, class precision Happy 82.63% dan class  precision Cheerfull  92.97%.  Serta class  recall Angry  91.06%, class  recall Sad  92.04%, class  recall Happy 100% dan class recall Cheerful 87.82%.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini didapatkan pengelompokkan musik terhadap suasana hati ( mood) dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma K-means dan C4.5, dimana pada cluster yang ditentukan yaitu 4 cluster berdasarkan penggolongan 4 jenis suasana hati ( mood ) model Thayer’s yaitu angry, sad, happy dan cheerful. Hasilnya adalah mampu mencapai akurasi sebesar 91,9% class precision Angry 100%, class precision Sad 90.83%, class precision Happy 82.63% dan class  precision Cheerfull  92.97%.  Serta class  recall Angry  91.06%, class  recall Sad  92.04%, class  recall Happy 100% dan class recall Cheerful  87.82%  dari  hasil penelitian dapat terlihat kecenderungan lagu dengan  mood  cheerful
Hal 1006−1013 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
yang  paling  banyak  diakses.  Sebagai  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  gunakan  fitur  Spotify  API  selain  fitur danceability,  energy,  tempo dan valence seperti loudness,  liveness,  speechniness karena  Spotify  API  menyediakan berbagai fitur dataset.

## REFERENCES
[1] R. Kusumah, M. Ariyanti, and D. Sumrahadi, “Analis Perbandingan Positioning Aplikasi Musik Digital Berdasarkan Pendekatan Pengalaman Pengguna ( Studi Pengguna I-Tunes , Joox , Melon Dan Spotify ) Comperative Analysis of Positioning Application Digital Music Based User Exoerience Approach ( Studi O,” vol. 4, no. 3, pp. 2511–2518, 2017.
[2] Z. R. Karyono, Y. T. Mursityo, and H. Muslimah Az-Zahra, “Analisis Perbandingan Pengalaman Pengguna Pada Aplikasi Music Streaming Menggunakan Metode UX Curve (Studi Pada Spotify dan JOOX),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 6422–6429, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5721
[3] N. A. Saputri, “Ekonomi Politik Media Dalam Industri Musik Digital Spotify,” Komunika , pp. 6–11, 2021, [Online]. Available: http://www.ejournal.radenintan.ac.id/index.php/komunika/article/view/9406%0Ahttp://www.ejournal.radenintan.ac.id/index.ph p/komunika/article/download/9406/4935
[4] A. Rohmah Zaidah, C. Indira Septiarani, M. Sholikhatun Nisa, A. Yusuf, and N. Wahyudi, “Komparasi Algoritma K-Means, K- Medoid,  Agglomeartive  Clustering  Terhadap  Genre  Spotify,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  49–54,  2021,  doi: 10.35329/jiik.v7i1.186.
[5] R.  F.  Rachmandany,  A.  P.  Kharisma,  and  I.  Arwani,  “Pengembangan  Aplikasi  Autoplay  dengan  Konsep  Context-Aware menggunakan Spotify API berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 6616–6623, 2019.
[6] Amrizal, “Peranan Musik Klasik Dan Musik Pop Dalam Pembelajaran,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 20, no. 76, pp. 1–5, 2014.
[7] S. R. Situmorang, “Strategi Pemasaran Wayang Kampung Sebelah,” J. Tata Kelola Seni , vol. 1, no. 2, pp. 82–100, 2017, doi: 10.24821/jtks.v1i2.1643.
[8] I. N. Mardika and I. D. P. Sumantra, “Lagu Pop Bali Dalam Pelestarian Budaya Bali,” Kulturist. J. Bhs. dan Budaya , vol. 4, no. 1, p. 74, 2020, doi: 10.22225/kulturistik.4.1.1595.
[9] M. A. Rahman, “Pengaruh Suasana Hati dan Kompetensi terhadap Kinerja Usaha melalui Kewirausahaan terhadap UMKM di Desa Tanjung Bumi Kab. Bangkalan,” Iqtishodiyah J. Ekon. dan Bisnis Islam , vol. 7, no. 1, pp. 74–90, 2021.
[10]  T. D. Astuti, T. I. Hermanto, and I. Kaniawulan, “Analisa data mining menggunakan algoritma apriori untuk meningkatkan cross selling dan up selling (Studi kasus Rumah Makan Mas Nur Purwakarta),” J. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 69–77, 2016.
[11]  D. I. Ramadhani, O. Damayanti, O. Thaushiyah, and A. R. Kadafi, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Desa Rawan Bencana  Berdasarkan  Data  Kejadian  Terjadinya  Bencana  Alam,”  vol.  9,  no.  3,  pp.  749–753,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4326.
[12]  Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[13]  I. G. Harsemadi and I. M. Sudarma, “Penggolongan Musik Terhadap Suasana Hati Menggunakan Metode K-Means,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2017 , pp. 49–54, 2017.
[14]  I. P. B. W. Brata and I. D. M. B. A. Darmawan, “Mood Classification of Balinese Songs with the K-Means Clustering Method Based  on  the  Audio-Content  Feature,” JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput.  Udayana) ,  vol.  9,  no.  3,  p.  331,  2021,  doi: 10.24843/jlk.2021.v09.i03.p03.
[15]  G. A. Sandag and A. M. Manueke, “Predictive Models for Popularity of Solo and Group Singers in Spotify Using Decision Tree,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020 , 2020, doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320838.