## Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada Spotify Menggunakan CRISP-DM
Salma Navisa Luqman Hakim Aulia Nabilah Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Ampel UIN Sunan Ampel UIN Sunan Ampel Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia salmanavisa17@gmail.com manluq@protonmail.com aulianabila13@gmail.com
Abstract— Before the modernization era in Indonesia, if someone wanted to listen to music they had to be in a place or be able to listen and see from a device that could not be carried anywhere, for example, the radio.  Makes  a  person  unable  to  choose  the  music  genre  as  desired.  With  the  advent  of  the  internet  in Indonesia  and  the  development  of  the  times,  people  can  listen  to  music  online  with  their  taste  or  preferred music  genre  or  listen  to  music  with  music  genres  that  are  played  randomly.  The  data  mining  process  has  a variety  of  classification  algorithms  that  are  always  evolving.  Classification  techniques  in  data  mining functionality  are  data  that  can  be  categorized  based  on  previously  known  class  labels.  Classification techniques have been used in various fields including research in the music industry. This study is aimed at comparing  which  classification  algorithm  produces  the  best  performance  based  on  the  data  mining  process using CRISP-DM. The classification algorithms used for testing are Naive Bayes, K-NN and Random Forest. From  the  research  conducted, the  best  accuracy  results  were  obtained by  the  Naive  Bayes  algorithm  with  a value of 58.91%. The best performing algorithms are K-NN and Random Forest with a value of 0.528.
Keywords—Data Mining, Genre Classification, K-NN, Music Genre, Naive Bayes, Random Forest.

## I. I NTRODUCTION
Aktivitas  mendengarkan  musik  dapat  didengarkan  di  berbagai  tempat  atau media,  misal  di  radio,  televisi,  toko  buku,  tempat  makan,  toko  minimarket,  dan lain-lain.  Jika  ditilik  kembali  pada  zaman  sebelum  terjadinya  modernisasi, seseorang  yang  ingin  mendengarkan  musik  harus  berada  di  suatu  lokasi  atau mendengarkan  dan  melihat  dari  peranti  yang  tidak  bisa  dibawa  ke  mana-mana, Namun, saat ini manusia tidak perlu harus repot-repot pergi ke suatu tempat atau mendengarkan  dari  radio.  Sejak  hadirnya  internet  di  Dunia,  khususnya  di Indonesia  [1],  membuat  masyarakat  bisa  mencari  segala  informasi  yang dibutuhkan  di  dunia  maya  menggunakan  koneksi  internet  hingga  mendengarkan musik  secara  daring  melalui  penyedia  layanan  mendengarkan  musik menggunakan  koneksi  internet  secara  digital  yang  bisa  dilakukan  di  mana  saja, kapan saja, dan pastinya menggunakan peranti yang mudah dibawa.
Penyedia  layanan  untuk  mendengarkan  musik  secara  digital  menggunakan koneksi internet saat ini terdiri dari banyak pilihan. Banyaknya penyedia layanan tersebut  memberikan  kemudahan  dan  pilihan  kepada  masyarakat  untuk digunakan.  Kegiatan  mendengarkan  musik  seolah-olah  sudah  menjadi  rutinitas yang tidak boleh terlewatkan atau lupa dilakukan.
Melakukan  aktivitas  mendengarkan  musik  saat  ini  sudah  sangat  fleksibel yang  dapat  dilakukan  di  banyak  peranti,  misal  seperti:  ponsel  cerdas;  laptop; komputer  tablet  portabel;  mau  pun  komputer  pribadi.  Kumpulan  musik dikumpulkan  menjadi  satu  yang  selanjutnya  akan  disimpan  dan  dikelola  pada pangkalan  data  ( database )  milik  penyedia  layanan  untuk  dilakukan  proses pemilahan lebih lanjut seperti pengurutan berdasarkan nama artis/penyanyi, jenis album/mini  album  (ep)/single,  tahun  rilis,  pemberian  label genre musik  [2], hingga  daftar  putar  ( playlist )  musik  yang  dibuat  oleh  penyedia  layanan.  Contoh
salah satu ciri-ciri untuk menentukan suatu musik cocok dalam suatu genre yaitu musik yang memiliki tempo yang pelan sampai yang cepat.
Pengertian genre musik  secara  sederhana  yaitu  pengkategorian,  tipe,  atau jenis  dari  suatu  musik.  Pelabelan  dalam  suatu  musik  yang  dilakukan  oleh penyedia  layanan  digunakan  untuk  memudahkan  pengelompokan  atau pengklasifikasian  suatu  musik  yang  akan  disajikan  dalam  layanan  penyedia mendengarkan  musik  digital  berbasis  website  atau  aplikasi  di  ponsel  cerdas. Genre musik  ada  karena  terjadinya  interaksi  yang  komplek  antara  masyarakat, pihak  pemasaran,  sejarah,  dan  faktor  budaya  lokal  [3].  Mendengarkan  musik, khususnya  berjenis klasik,  penggunaannya  tidak  hanya  diketahui  sebagai  terapi untuk  mengurangi  kadar  stres  [4],  tetapi  bisa  juga  digunakan  untuk  membuat progres  pembelajaran  lebih  mudah  fokus,  lebih  paham,  dan  antusias, menghilangkan  kebosanan  [5],  menjadi  lebih  bersemangat,  mengurangi  rasa kesedihan,  mengurangi  rasa  marah,  serta  mengurangi  rasa  takut  dan  cemas  [6],
[7].
Genre yang  diterima  oleh  setiap  pendengar  dari  peranti  yang  dimiliki  akan mendapatkan tampilan rekomendasi  yang berbeda, hal itu dikarenakan terjadinya proses  pengklasifikasian  berdasarkan  perilaku  pendengar  kepada  musik  yang sering,  jarang,  bahkan  tidak  pernah  didengarkan  atau  diputar  sama  sekali  oleh pendengar. Pada penelitian terdahulu [8]  menggunakan algoritma  genetika untuk meningkatkan  kinerja  dari  klasifikasi genre musik  berbasis  algoritma back- propagation mendapatkan  peningkatan  hasil  akurasi  klasifikasi genre menjadi 85.55%  dengan  parameter  generasi  100,  individu  50,  crossover  0.6,  dan  peluang permutasi 0.01.
Pada  penelitian  ini,  untuk  melakukan  klasifikasi genre musik  pada  Spotify peneliti    akan  menggunakan  perbandingan  hasil  kinerja  berupa  akurasi  dari  tiga algoritma  yaitu  K-Nearest  Neighbour,  Naive  Bayes,  dan  Random  Forest. Penelitian menunjukkan hasil dari proses data mining mana yang memiliki kinerja yang  paling  baik  diantara  ketiga  algoritma  yang  telah  disebutkan  sebelumnya menggunakan pola penelitian kerangka kerja CRISP-DM untuk data mining.

## II. M ETHOD /M ATERIAL
A. CRISP-DM
Penelitian  klasifikasi  genre  musik  pada  Spotify  disesuaikan  dengan  tahapan metode CRISP-DM menggunakan dataset ―Songs in Spotify‖ [9] dari situs Kaggle yang  dikumpulkan  melalui  Spotify  API.  Dilihat  dari  sejarah  terkumpulnya, pengumpulan data dilakukan pada tanggal 6 Desember 2020 dengan total 42.305 data.  Dataset  dibagi  menjadi data  training sebesar  90%  dan data  testing sebesar 10% untuk mengetahui keakuratan antara model dengan data.
Figure 1. Tahapan Metode CRISP-DM
Sederhananya,  metode  CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for Data Mining) bertujuan untuk memberikan blueprint berupa tahapan dalam proses pengumpulan  data.  Tahapan  tersebut  dibagi  menjadi  enam  yaitu business understanding , data  understanding , data  preparation , modeling , evaluation ,  dan deployment [10].  Figure  1  memaparkan  tahapan  proses  data  mining  bekerja. Setiap  arah  panah  menunjukkan  siklus  dan  menggambarkan  bahwa  data  mining dapat  menghasilkan  solusi,  pengetahuan,  dan  pemahaman  bisnis.  Tahap  awal, business  understanding berfokus pada pemahaman tujuan penelitian berdasarkan perspektif bisnis yaitu mengklasifikasikan musik berdasarkan genre . Pada  tahap data  understanding dimulai  dengan  pengumpulan  data  awal kemudian  melakukan  identifikasi  dan  eksplorasi  data.  Tahap  ketiga, data preparation mencakup  aktivitas  untuk  menyusun  data  mentah  agar  dapat digunakan  dalam  pemodelan  dengan  melakukan  pemilahan,  pembersihan, penyusunan,  dan  pengintegrasian  data.  Tahap modelling ,  berbagai  teknik  atau algoritma  diterapkan  berdasarkan  jenis  data  yang  dipilih.  Pemodelan  meliputi pemilihan teknik, pembuatan, dan penilaian model [11].
Peneliti  menggunakan  alat  bantu  perangkat  lunak  RapidMiner  Studio  versi 9.8 Educational Edition untuk preparation dan modelling data. Proses pemodelan data  mining  menggunakan  3  macam  algoritma  klasifikasi  supervised  learning yaitu  K-Nearest  Neighbor,  Naive  Bayes,  dan  Random  Forest.  Tahap  Evaluasi dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  model  menggunakan  operator performance .
Proses  evaluasi  menghasilkan  nilai Accuracy dan Kappa  Statistic karena  dataset yang  digunakan  bersifat  klasifikasi  polinominal  yaitu  variabel  yang  memiliki atribut  lebih  dari  tiga  [12].  Tahap  terakhir, deployment yaitu  menghasilkan laporan  penerapan  proses  data  mining  dan  langkah  apa  yang  harus  diambil selanjutnya [11].

## B. K-Nearest Neighbour
K-Nearest  Neighbour  (K-NN)  adalah  metode  pembelajaran  mesin  standar berbasis instans yang berisi kumpulan data skala besar [13]. Meskipun sederhana, K-NN  sering  digunakan  untuk  klasifikasi,  dan  juga  dapat  digunakan  untuk estimasi dan prediksi. Dalam proses klasifikasi, K-NN memilih label yang paling
sering muncul dengan aturan menetapkan nilai x ke populasi  yang memiliki titik data paling banyak diamati dari k-tetangga terdekat [14]. K-NN menetapkan nilai prediksi  berdasarkan  nilai k tetangga  terdekat  (yaitu,  paling  ―mirip‖  dengannya) dari  setiap  titik query dengan  menghubungkan  karakteristik  pengukuran  [15]. Pengklasifikasian data dilakukan dengan menentukan jumlah tetangga, dari nilai k yang  dipilih  dengan cross-validation atau  menguji  kualitas  klasifikasi  pada  data testing. Cross-validation dipilih  karena  proses  klasifikasi  beroperasi  dengan perangkat lunak Rapidminer. Serta menggunakan matrik euclidean distance untuk mengukur besar jarak tiap query [14].

## √∑
Euclidean  distance  ditunjukkan  dengan  persamaan  (1)  dengan = , ,  ..., ,  dan y = , ,  ..., mewakili  nilai  atribut i dari  dataset  training  dan testing. Sementara d didefinisikan sebagai jarak [13].

## C. Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  dapat  digunakan  sebagai  pengklasifikasian  karena perhitungan  probabilistik  yang  sederhana  dan  memiliki  performa  yang  baik. Setiap  dokumen  berisi  istilah  probabilitas  berdasarkan  jumlah  kemunculan  data. Naive  bayes  dapat  mempelajari  pola  sekumpulan  data  kemudian  dibandingkan dengan daftar kata baru. Kata tersebut dapat digunakan untuk klasifikasi data baru ke dalam kategori yang tepat sesuai probabilitas [16].
√ ( ( ) )
Naive  bayes  pada  persamaan  (2)  menggunakan  dua  asumsi  bahwa  dengan label kelas, atribut tidak bergantung berdasarkan kondisi, dan tidak ada atribut asli yang  mempengaruhi  prediksi  label.  Gaussian  NB  mendukung  penelitian  dengan asumsi ,.., mewakili  n atribut dari instance x, label  kelas. Mean serta varian data diwakili oleh dan masing -masing diberi label kelas y. Oleh sebab itu probabilitas  pengamatan  dihitung  dengan  persamaan  distribusi  normal  Bayesian [17].

## D. Random Forest
Algoritma  Random  Forest  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Random  Forest  merupakan  pengklasifikan  yang  terdiri  dari  kumpulan  atau kombinasi  pengklasifikasi  pohon  terstruktur.  Random  forest  dapat  menghasilkan suatu klasifikasi yang dimulai dari input vector yang kemudian menuruni banyak pohon-pohon.  Pohon-pohon  tersebut  merupakan  hasil  klasifikasi  dari  suara terbanyak  yang  menandakan  class  tersebut.  Forest  menghasilkan  hasil  yang kompetitif dengan peningkatan dan pengemasan  yang  adaptif, tetapi  tidak secara progresif  mengubah training  set .  Akurasi  yang  ditunjukkan  adalah  untuk mengurangi bias [18].
(2)

## ∑ ∑
Pengklasifikasian  random  forest  menggunakan  indeks  Gini  sebagai pengukuran  atribut  yang  dipilih  sehubungan  dengan  kelas  acak  [19].  Kriteria indeks  gini  berfokus  pada  meminimalkan  kemungkinan  kesalahan  klasifikasi. Indeks  gini  dapat  ditulis  sesuai  rumus  pada  persamaan  3  dimana  k ∈ (1,  ...,  K) mewakili kategori peristiwa, PkL menunjukkan proporsi kelas k di simpul kiri dan PkR sama dengan proporsi kelas k di simpul kanan [20].
E. Accuracy & Kappa Statistic
Accuracy dan kappa  statistic merupakan  hasil  dari  klasifikasi  yang  memiliki label  dengan  tipe  atribut polynominal .  Penjelasan  dari accuracy adalah  angka yang  menunjukkan  seberapa  dekat  nilai  yang  terukur  ( measured )  dengan  nilai sebenarnya ( reality ). Fungsi dari accuracy ialah untuk mengungkapkan kebenaran suatu pengukuran dan ditentukan secara absolut dan komparatif [21]. Perhitungan accuracy dihitung dengan mengambil persentase prediksi yang benar yang di atas jumlah dengan rincian sebagai berikut:
Kappa  Statistic adalah  metrik  yang  tujuannya  untuk  membandingkan  antara akurasi  penelitian  dengan  akurasi  yang  diharapkan  ( random  accuracy ). Kappa Statistic ditujukan untuk klasifikasi [21]. Pada umumnya kappa dianggap sebagai ukuran  yang  lebih  kuat  daripada  hitungan  prediksi  benar,  karena  perhitungannya yaitu  dengan  memperhitungkan  prediksi  benar  yang  terjadi  secara  keseluruhan.
Perhitungan mencari nilai Kappa dapat ditulis sebagai berikut:

## F. Cross Validation
Cross  validation digunakan  untuk  validasi  atau  evaluasi  kinerja  model,  dan berfungsi sebagai pemilihan rasio untuk memisahkan data pengujian dan pelatihan [22]. Cross  validation dapat  menghasilkan  estimasi  akurasi  dari  proses dataset . Penelitian  ini  menggunakan 10-fold  cross  validation ,  supaya  menghasilkan estimasi  akurasi  yang  baik  atau  kurang  bias.  Cara  kerja  dari k-fold  cross validation adalah  dengan  model  dilatih  oleh  subset  data training ,  dan  divalidasi oleh subset data testing . Dengan 10-fold cross  validation data dibagi  menjadi  10 lipatan ( fold ) dengan ukuran yang sama, sehingga memiliki 10 subset data untuk dilakukan evaluasi kinerja model. 10-fold cross validation melakukan perulangan pengujian sebanyak 10 kali [23].
(4)
(5)
Figure 2. 10- Fold Cross Validation

## III. R ESULTS AND D ISCUSSION
Pada  penelitian  klasifikasi  genre  musik  pada  Spotify,  menggunakan  proses Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP-DM merupakan  salah  satu  standar  untuk  proses  data  mining  yang  terdapat  beberapa fase  dari  pemahaman  bisnis  hingga  evaluasi.  Dengan  adanya  beberapa  fase tersebut  diharapkan  dapat  memperoleh  pemodelan  yang  sesuai  saat  proses  data mining  melalui  pemahaman  data  yang  telah  disiapkan  sehingga  menghasilkan informasi yang dituju. Fase-fase CRISP-DM pada penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:

## A. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Fase ini menyebutkan tujuan serta kebutuhan dalam lingkup penelitian yang dilakukan  secara  detail.  Kemudian  menerjemahkan  tujuan  dan  batasan  menjadi rumus  dari  permasalahan  data  mining.  Pemahaman  bisnis  pada  kasus  klasifikasi genre musik pada Spotify adalah:
1. Kumpulan  ribuan  musik  di  Spotify  dengan  berbagai  atribut  skala  angka karakteristik musik.
2. Terdapat beberapa faktor penentu yang berupa atribut pada dataset untuk proses implementasi data mining.
3. Terdapat  sejumlah  42.306  musik  pada  dataset  untuk  diklasifikasikan genrenya.
4. Melakukan klasifikasi dari atribut analisis audio, yang akan memudahkan pendengar untuk memilih lagu yang ingin diputar.
B. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding )
Pada fase ini, diperlukan pengambilan atau pengumpulan data terlebih dahulu.
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  berupa  mengambil  data  pada  situs  dan platform yang  terdiri  dari  kumpulan  dataset,  kemudian  dilakukan  analisis  data untuk  mengenali  variabel  sebelum  melakukan  pengolahan  data  secara menyeluruh.  Data  yang  dikumpulkan  diambil  dari  penggunaan  musik  pada Spotify dengan atribut sebagai berikut Tabel 1.
Tabel 1.

## Tabel Atribut Genre Musik
Atribut Deskripsi id id musik type atribut tipe url atribut link song_name judul musik genre jenis genre musik time_signature atribut beat dalam satu bar duration_ms durasi musik danceability atribut karakteristik lagu energy atribut karakteristik lagu key atribut kunci lagu loudness atribut karakteristik lagu mode atribut mode lagu speechiness atribut karakteristik lagu accousticness atribut karakteristik lagu instrumentalness atribut karakteristik lagu liveness atribut karakteristik lagu valence atribut karakteristik lagu tempo atribut karakteristik lagu
Dataset  Song  of  Spotify  degan  total  42.306  data,  memiliki  10  jenis  genre diantaranya  underground,  dark  trap,  hiphop,  trance,  trap,  tech  house,  dnb, psytrance,  techno,  dan  hardstyle.  Underground  masuk  dalam  genre  dengan  lagu terbanyak  sebesar  5,873  lagu.  Sementara  genre  yang  memperoleh  lagu  paling sedikit sebesar 2.936 data diduduki genre hardstyle.
Figure 3. Total lagu berdasarkan genre
C. Fase Persiapan Data ( Data Preparation )
Fase menyiapkan data awal, mengumpulkan data yang akan digunakan untuk keseluruhan  fase-fase  berikutnya  ( data  selection ).  Memilih  variabel  untuk  kasus yang  ingin  dianalisis.  Melakukan  perubahan  pada  variabel  jika  dibutuhkan.
Menyiapkan  data  awal  untuk  masuk  pada  fase modeling .  Pada  penelitian  ini dataset yang digunakan adalah ― dataset of song in Spotify ‖.
Pada  fase modeling ,  data  yang  kurang  lengkap  atau incomplete dilakukan penambahan  operator declare  missing  value dan replace  missing  value .  Fungsi dari  kedua  operator  tersebut  adalah  untuk  menangani  data  yang  terlewat  saat penelitian  dilakukan.  Kesalahan  tersebut  dapat  terjadi  saat entry  data ,  kesalahan instrumen  pengumpulan  data,  penamaan  yang  tidak  konsisten  dan  beberapa kesalahan lainnya. Dataset yang digunakan untuk klasifikasi genre musik terdapat beberapa atribut yang mengalami incomplete data sehingga menghasilkan missing value . Data tersebut terdiri dari atribut song_name dan mode.
Figure 4. Fase Persiapan Data
D. Fase Pemodelan ( Modeling )
Memilih  teknik  pemodelan  yang  sesuai  dengan  kasus  pada  penelitian.
Kemudian  melakukan  kalibrasi  aturan  model  untuk  hasil  yang  optimal.  Teknik dapat  digunakan  pada  permasalahan  data  mining  yang  sama.  Selanjutnya  dapat kembali  ke  fase data  preparation jika  perlu  untuk  menjadikan  data  sesuai kebutuhan.  Fase  pemodelan  pada  penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  teknik data mining yaitu klasifikasi dengan menggunakan 3 algoritma (Naive Bayes, K- NN, dan Random Forest).
Pada  fase  ini,  dilakukan  pemrosesan  data training sesuai  tujuan  dan menggunakan  teknik  pemodelan  naive  bayes,  k-nearest  neighbour,  dan  random forest. Untuk menghasilkan keputusan dari klasifikasi genre musik pada Spotify. Proses pemodelan klasifikasi genre musik seperti Figure 8.
Tabel 2.

## Tabel Hasil Pengukuran 3 Algoritma Klasifikasi
Performance Classification Naive Bayes K-NN Random Forest Accuracy 58.91% 33.30% 52.81% Kappa 0.554 0.274 0.475

## E. Fase Evaluasi ( Evaluation )
Melakukan  evaluasi  pada  satu  model  atau  lebih  yang  digunakan  pada  fase pemodelan,  agar  mendapat  efektivitas  sebelum  menerapkannya  di  lapangan. Mengoreksi  sekaligus  menetapkan  apakah  model  yang  digunakan  telah  sesuai dengan  kebutuhan  kasus    [24].  Kemudian  menentukan  apakah  ada  permasalahan yang belum ditangan, selanjutnya mengambil keputusan yang terkait dengan hasil dari proses data mining. Setelah melakukan proses olah data pada dataset dengan beberapa  teknik  pemodelan,  dilakukan  proses  evaluasi  yaitu  pengujian  dari  hasil proses data mining.
Pengujian  dilakukan  untuk  menghasilkan  akurasi  terhadap  proses  klasifikasi menggunakan  algoritma  naive  bayes,  k-nearest  neighbour , dan  random  forest. Nilai  yang  lebih  kecil  dari  alpha  =  0,050  menunjukkan  kemungkinan  perbedaan yang signifikan antara nilai mean.
Tabel 3.
Tabel Komparasi 3 Algoritma Klasifikasi dengan T-Test A B C D 0.333 +/- 0.007 0.528 +/- 0.009 0.528 +/- 0.009 0.333 +/- 0.007 0.000 0.000 0.589 +/- 0.007 0.000 0.528 +/- 0.009
Keterangan: B: Naive Bayes C: K-NN D: Random Forest

## F. Fase Penyebaran ( Deployment )
Fase  terakhir  dari  crisp-dm  yang  mempresentasikan  hasil  dari  model  yang telah digunakan pada proses data mining. Penyajian dari hasil proses, mulai dari pengetahuan yang didapat selama proses sehingga dapat dipahami oleh pengguna. Fase pembuatan laporan hasil setelah melakukan evaluasi dari penelitian terhadap model klasifikasi genre musik.

## IV. C ONCLUSION
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan  terkait  komparasi klasifikasi genre musik menggunakan Cross  Industry Standard Process  for Data Mining (CRISP-DM) dapat disimpulkan bahwa:
1. Klasifikasi  genre  musik  pada Spotify menggunakan  algoritma  klasifikasi yaitu Naive Bayes, K-NN dan Random Forest. Validasi menggunakan 10- fold  cross  validation dan  uji  menggunakan t-test. Performa  dari  ketiga algoritma  kemudian  dibandingkan,  mana  algoritma  yang  memiliki  hasil performa yang baik.
2. Pengujian  dilakukan  dengan  dataset  ― dataset  of  song  in  Spotify ‖,  yang terdiri dari 42.305 data.
3. Hasil  tertinggi  nilai  akurasi  didapatkan  oleh  algoritma  klasifikasi  Naive Bayes yaitu sebesar 58.91%
Melakukan evaluasi dengan uji t-test algoritma dengan performa terbaik diperoleh dari  algoritma  K-NN  dan  Random  Forest  dengan  nilai  0.528,  sedangkan  untuk algoritma Naive Bayes algoritma dengan nilai performa yang kurang baik.

## V. A CKNOWLEDGEMENTS
Penulis  berterima  kasih  kepada  Andriy  Samoshyn  selaku  pembuat  datasets yang  telah  membuat  kumpulan  lagu  dari  penyedia  layanan  mendengarkan  musik digital secara daring, Spotify dengan menggunakan Spotify API. Selain itu, terima kasih  kepada  tim  peneliti  yang  telah  bekerjasama  dan  memberikan  kontribusi dalam beberapa pekerjaan yang dipaparkan dalam penelitian ini.

## VI. R EFERENCES
[1]  Admin,  ―Sejak Kapan Masyarakat  Indonesia Nikmati  Internet?,‖ STEI , Jun. 19,  2017.  https://stei.itb.ac.id/id/blog/2017/06/19/sejak-kapan-masyarakat- indonesia-nikmati-internet/ (accessed Jan. 26, 2021).
[2]  G. A. V. M. Giri, ―Klasifikasi Musik Berdasarkan Genre dengan Metode K- Nearest  Neighbor,‖ Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol.  11,  no.  2,  Art.  no.  2,  Oct. 2018, doi: https://doi.org/10.24843/jik.2018.v11.i02.p05.
[3]  P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining , 1st ed. Boston: Pearson Addison Wesley, 2006.
[4]  D.  Kurnianingsih,  J.  Suroso,  and  A.  Muhajirin,  ―EFEKTIFITAS  TERAPI MUSIK KLASIK TERHADAP PENURUNAN STRES KERJA PERAWAT IGD DI RSUD DR. R. GOETHENG TAROENADIBRATA
PURBALINGGA  TAHUN  2013,‖  in Seminar  Nasional  &  Internasional , Semarang,  Indonesia,  May  2013,  pp.  166–172,  Accessed:  Jan.  26,  2021. [Online].
Available:
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn12012010/article/view/870.
[5]  A. Roffiq, I. Qiram, and G. Rubiono, ―MEDIA MUSIK DAN LAGU PADA PROSES  PEMBELAJARAN,‖ JPDI  (Jurnal  Pendidikan  Dasar  Indonesia) , vol. 2, no. 2, pp. 35–40, Dec. 2017, doi: 10.26737/jpdi.v2i2.330.
[6]  E.  Labbé,  N.  Schmidt,  J.  Babin,  and  M.  Pharr,  ―Coping  with  Stress:  The Effectiveness  of  Different  Types  of  Music,‖ Appl  Psychophysiol Biofeedback ,  vol.  32,  no.  3,  pp.  163–168,  Dec.  2007,  doi:  10.1007/s10484- 007-9043-9.
[7]  S.  Saarikallio  and  J.  Erkkilä,  ―The  role  of  music  in  adolescents’  mood regulation,‖ Psychology  of  Music ,  vol.  35,  no.  1,  p.  88‒109,  2007,  doi: https://doi.org/10.1177/0305735607068889.
[8]  A.  Ramadhiat,  I.  I.  Tritoasmoro,  and  I.  Wijayanto,  ―Analisis  Penggunaan Algoritma  Genetika  Untuk  Meningkatkan  Performansi  Dari  Klasifikasi Genre  Musik  Berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Back-propagation,‖ eProceedings of Engineering , vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2016, Accessed: Jan. 26, 2021. [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering /article/view/302.
[9] Dataset  of  songs  in  Spotify ,  Kaggle,  Dec.  06,  2020,  [Online].  Available: https://kaggle.com/mrmorj/dataset-of-songs-in-spotify.
[10]  P.  Chapman et  al. , ―CRISP-DM 1.0:  Step-by-step data mining  guide.‖ The CRISP-DM  Consortium,  Aug.  2000,  [Online].  Available:  https://the- modeling-agency.com/crisp-dm.pdf.
[11]  C. Shearer, ―The CRISP-DM Model: The New Blueprint for Data Mining,‖ Journal of Data Warehousing , vol. 5, no. 4, pp. 13–23, 2000.
[12]  RapidMiner  Studio,  ―Performance  -  RapidMiner  Documentation,‖  Dec.  18, 2014. https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/validation/performance/p erformance.html (accessed Jan. 27, 2021).
[13]  D.  T.  Larose, Discovering  knowledge  in  data:  an  introduction  to  data mining . Hoboken, N.J: Wiley-Interscience, 2005.
[14]  R.  C.  Neath  and  M.  S.  Johnson,  ―Discrimination  and  Classification,‖  in International  Encyclopedia  of  Education  (Third  Edition) ,  P.  Peterson,  E. Baker, and B. McGaw, Eds. Oxford: Elsevier, 2010, pp. 135–141.
[15]  J. S. Richman, ―Multivariate Neighborhood Sample Entropy: A Method for Data  Reduction  and  Prediction  of  Complex  Data,‖  in Methods  in Enzymology , vol. 487, Elsevier, 2011, pp. 397–408.
[16]  S. L. Ting, W. H. Ip, and A. H. C. Tsang, ―Is Naïve bayes a good classifier for document classification?,‖ International Journal of Software Engineering and its Applications , vol. 5, no. 3, pp. 37–46, 2011.
[17]  A. H. Jahromi and M. Taheri, ―A non-parametric mixture of Gaussian naive Bayes  classifiers  based  on  local  independent  features,‖  in International Symposium  on  Artificial  Intelligence  and  Signal  Processing  (AISP) ,  Shiraz, Iran, Oct. 2017, pp. 209–212, doi:
https://doi.org/10.1109/AISP.2017.8324083.
[18]  L. Breiman, ―Random  Forest,‖ Machine Learning , vol.  45, no. 1, pp. 5–32, 2001, doi: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.
[19]  M.  Pal,  ―Random  forest  classifier  for  remote  sensing  classification,‖ International  Journal  of  Remote  Sensing ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  217–222,  Jan. 2005, doi: https://doi.org/10.1080/01431160412331269698.
[20]  X.  Xia,  R.  Togneri,  F.  Sohel,  and  D.  Huang,  ―Random  forest  classification based  acoustic  event  detection,‖  in IEEE  International  Conference  on Multimedia  and  Expo  (ICME) ,  Hong  Kong,  Jul.  2017,  pp.  163–168,  doi: https://doi.org/10.1109/ICME.2017.8019452.
[21]  Dr.  J.  Arunadevi,  S.  Ramya,  and  M.  R.  Raja,  ―A  study  of  classification algorithms  using  Rapidminer,‖ International  Journal  of  Pure  and  Applied Mathematics , vol. 119, no. 12, pp. 15977–15988, 2018.
[22]  S.  Yadav  and  S.  Shukla,  ―Analysis  of  k-Fold  Cross-Validation  over  Hold- Out  Validation  on  Colossal  Datasets  for  Quality  Classification,‖  in IEEE
International  Advance  Computing  Conference,  IACC ,  Bhimavaram,  India,
Feb. 2016, pp. 78–83, doi: https://doi.org/10.1109/IACC.2016.25.
[23]  A.  Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,  ―Analisis Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset  Blogger Dengan  Rapid  Miner,‖ Jurnal  Khatulistiwa  Informatika ,  vol.  6,  no.  1,  Art. no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.31294/jki.v6i1.3799.
[24]  S.  E.  Damayanti  and  S.  Kuswayati,  ―ANALISIS  DAN  IMPLEMENTASI FRAMEWORK CRISP-DM (CROSS INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR  DATA  MINING)  UNTUK  CLUSTERING  PERGURUAN  TINGGI SWASTA,‖ E-Journal STT Bandung , vol. 6, pp. 1–6, Dec. 2018.