## Implementasi Metode Regresi Logistik Biner Pada Keakuratan Klasifikasi Jenis Musik (Studi Kasus Musik K-Pop dan Western Pada Spotify)

## M.  Imron
Prodi Matematika FST, UIN Sunan Ampel Surabaya, imron4838@gmail.com

## Putroue Keumala Intan
Prodi Matematika FST, UIN Sunan Ampel Surabaya, putroue@uinsby.ac.id
ABSTRAK , Musik  yang  didengar  memiliki  keunikan sendiri  yang  dapat  menjadi  suatu  karakteristik,  dimana dengan  adanya  karakteristik  tersebut  lagu  dapat dikelompokkan  berdasarkan  jenis  lagu  yang  sama. Berdasarkan  data  dari spotify penyanyi  dikelompokkan oleh  variabel Danceability,  Energy,  Acousticness,  Tempo dan  beberapa  variabel  lain.  Memanfaatkan  variabel tersebut  dilakukan  penelitian  bertujuan  untuk  melihat keakuratan klasifikasi jenis musik dimana musik yang akan di label adalah (1 = K-Pop) dan (0 = Western). Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan regresi logistik biner yang merupakan suatu teknik klasifikasi dalam statistika untuk data  dikotomi  atau  biner.  Data  penelitian  di  split  dengan proporsi perbandingan 80:20 kemudian diolah menggunakan  metode  regresi  logistik  biner,  model  yang terbentuk dapat menghasilkan akurasi klasifikasi terhadap data  sebesar  79,04%  untuk  data training ,  dan  79,69% untuk data testing .
Kata  Kunci:  Regresi  Logistik  Biner,  Klasifikasi,  Jenis Musik, Keakuratan.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  modern  sekarang,  perkembangan musik menjadi sangat cepat dengan memanfaatkan teknologi yang selalu update . Jika perkembangan  musik  dahulu  hanya  sebatas wilayah,  maka  dengan  teknologi  canggih sekarang  ini  dapat  menyebar  dengan  pesat  ke seluruh  dunia  (Rahmawati  et  al.,  2021). Perkembangan  musik  tidak  lepas  dari  seorang penyanyi,  dimana  karakteristik  unik  penyanyi terhadap sebuah lagu yang dibawakan berdampak  sangat  penting  bagi  pendengar. Improvisasi  pada  lagu  dengan  mempertahankan keunikan yang dimiliki penyanyi dapat memberikan  informasi  kepada  pendengar  lagu identitas dari penyanyi sehingga pelabelan musik pun terjadi[15].
Label  musik  yang  disebarluaskan  dari negara  Eropa  dan  Amerika  disebut  musik Western. Musik Western merupakan seni musik yang didasarkan pada budaya orang-orang Eropa dan  Amerika.  Selanjutnya  musik  yang  sedang booming dan  sangat  digandrungi  oleh  para
pendengar  terutama  remaja  yaitu  musik  K-pop . Singkatan  dari  K-pop  adalah  Korean  POP dimana  musik  ini  awalnya  merupakan  sebuah musik  daerah  di  Korea  yaitu trot atau  di Indonesia adalah dangdut, kemudian berkembang  menjadi  pop  dan  hip  hop  yang dibawakan  oleh  beberapa  orang  dalam  bentuk grup  [14].  Antar  jenis  musik  memiliki karakteristik  musik  tersendiri  dimana  dapat dilihat  dari  beberapa  variabel  diantaranya danceability ,  energi,  akustik,  tempo  lagu  dan lainnya.  Menggunakan  karakteristik  tersebut Spotify menempatkan  lagu  tersebut  dalam kelompok  yang  sejenis.  Klasifikasi  atau pengelompokkan  yang  dilakukan  terhadap  jenis musik ini dapat diukur keakuratannya menggunakan regresi logistik biner [9].
Klasifikasi  adalah  suatu  metode  dalam statistika  yang  bertujuan  mengelompokkan  data berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  data kemudian  dimasukkan  dalam  kelas  tertentu. Salah  metode  klasifikasi  statistika  digunakan sebagai  metode  analisis  pada  penelitian  ini adalah  metode  regresi  logistik  biner.  Regresi logistik  biner  adalah  suatu  teknik  klasifikasi dalam  dalam  statistika  untuk  data  berkategori dikotomi  atau  biner  dengan  tujuan  meneliti hubungan  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat , dimana  akan  menghasilkan  suatu  nilai peluang  atau  probabilitas  untuk  tiap-tiap  label musik yang digunakan sebagai dasar pengklasifikasian [3].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan memanfaatkan  metode  regresi  logistik  biner dalam klasifikasi diantaranya adalah pengklasifikasian nasabah pada koperasi simpan pinjam  dan pembiayaan  syariah dengan metode regresi logistik biner dimana variabel signifikan yang  dijadikan  model  adalah  usia  dan  besar pendapatan dengan pembagian data uji dan data latih 80%:20%  menghasilkan akurasi klasifikasi
yang sebesar 78,67% [4]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Ronny dkk, dimana tujuan penelitian adalah klasifikasi penerima KIP kuliah pada  mahasiswa  baru.  Hasil  penelitian  dengan variabel  yang  berpengaruh  pada  model  adalah jumlah penghasilan, status bentuk rumah, jumlah kendaraan  bermotor  yang  dimiliki,  dan  jumlah mobil  didapat  akurasi  dalam  klasifikasi  sebesar 88[11].
Latar masalah di atas dijadikan dasar dalam penelitian ini yang mana akan dilakukan analisis dalam  melihat  keakuratan  klasifikasi  pada  jenis musik  menggunakan  variabel  yang  dianggap mempengaruhi  pengklasifikasian  dimana  dalam pengimplementasian proses klasifikasi memanfaatkan metode Regresi Logistik Biner.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Jenis Musik K-Pop dan Western
K-Pop adalah  perkembangan  dari  musik daerah menjadi musik modern yang berasal dari Korea. Musik K-pop mampu meninggalkan rasa puas  pada  pendengarnya  terutama  Amerika sehingga  menyebabkan  cepatnya  penyebaran musik  K-pop  hingga  dapat  mendominasi  pasar musik dunia. Musik K-pop yang modern sangat serasi  dengan  minat  musik  generasi  sekarang sehingga peminat musik korea pop menjadi lebih digemari[9]. Masyarakat Korea sedari dulu telah menanamkan  musik  dalam  sebagai  bagian  dari kegiatan harian yang terus dilakukan, efek yang terjadi  adalah  konsumsi  terhadap  suatu  musik menjadi  sangat  tinggi  dan  ini  juga  yang menyebabkan  cepatnya  peredaran  ekonomi  di Korea pada bidang seni [7].
Musik Western adalah suatu  istilah musik yang  mendapatkan  sentuhan  dari  negara  barat terutama  Amerika,  Eropa,  dan  Inggris  [8]. Perkembangan  musik  Western  di  Indonesia secara pesat terjadi dalam era presiden Soekarno pada  tahun  1950-an  hingga  sekarang.  Ciri  yang terlihat jelas dalam musik Western adalah tempo yang dimiliki cukup cepat, dan pemanfaatan alat musik yang selalu modern [6].

## Regresi Logistik Biner
Regresi  Logistik  Biner  diterapkan  guna melihat  hubungan  variabel  Y  dengan  data  yang bersifat  dikotomi  atau  biner  dengan  satu  atau
lebih variabel independen.  Biner atau dikotomi memiliki  nilai  0  dan  1  [10].  Model  Regresi Logistik  Biner  dibentuk  dengan  nilai 𝑃(𝑌|𝑥) sebagai 𝜋(𝑥) , dimana 𝜋(𝑥) sebagai berikut [12].
𝜋(𝑥) = [ exp⁡(𝑔(𝑥)) 1 + exp⁡(𝑔(𝑥)) ] (2.1)
Fungsi  di  atas  merupakan  fungsi  regresi  non linier,  agar  menjadi  fungsi  linier  dilakukan transformasi logit. berikut fungsi logit dari 𝜋(𝑥) sebagai berikut [2].
logit(𝜋(𝑥)) = ln [ 𝜋(𝑥) 1 + 𝜋(𝑥) ] = 𝑔(𝑥) (2.2)
dimana 𝑔(𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 Keterangan: 𝜋(𝑥) = Model Regresi Logistik Biner 𝑔(𝑥) = Fungsi Logit Transformasi dari 𝜋(𝑥)

## Uji Signifikansi Model Serentak
Uji  Serentak  dilakukan  guna  melihat signifikansi variabel  X terhadap variabel Y jika uji  secara  bersama-sama  menggunakan  nilai Likelihood  Ratio. Adapun  hipotesis  yang  diuji adalah sebagai berikut [10].
Hipotesis yang digunakan: 𝐻 0 :⁡𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 (Tidak ada pengaruh antara variabel X terhadap Y) 𝐻 1 : terdapat minimal satu 𝛽 𝑝 ≠ 0⁡⁡ (ada pengaruh antara variabel X terhadap Y) Rumus statistik uji:
𝐺 = −2ln⁡( 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 ) (2.3)
Jika taraf signifikan adalah 𝛼 keputusan hipotesis yang  diambil  tolak 𝐻 0 ketika  nilai  dari 𝐺 > 𝜒 𝑝 2 atau p-value ⁡< 𝛼 dan sebaliknya.

## Uji Signifikansi Model Individu
Uji signifikansi secara individu bertujuan melihat  variabel  bebas  saat  diuji  secara  parsial variabel  mana  saja  yang  masih  tetap  signifikan terhadap  variabel  terikat  sehingga  layak diikutsertakan dalam model menggunakan Wald Test. Adapun hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut [5].
Hipotesis yang digunakan: 𝐻 0 :⁡𝛽 𝑝 = 0 (variabel  X  secara  parsial  tidak signifikan terhadap Y)
Implementasi Metode Regresi Logistik Biner Pada Keakuratan Klasifikasi Jenis Musik (Studi Kasus Musik K-Pop dan Western Pada Spotify ) • 32
𝐻 1 : ∃𝛽 𝑝 ≠ 0 (variabel X signifikan terhadap Y)
Rumus statistik uji:
𝑊 2 = ( 𝛽̂ 𝑝 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑝 ) ) (2.4)
Keterangan:
𝛽̂ 𝑝
= Estimator dari 𝛽 𝑝 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑝 ) = Standar error
Jika taraf signifikan adalah 𝛼 , tolak hipotesis 𝐻 0 saat  nilai 𝑊 2 > 𝜒 (𝛼,1) 2 atau p-value < 𝛼 dan sebaliknya .

## Odds Ratio
Odds ratio adalah suatu pengukuran yang digunakan  untuk  menginterpretasikan  suatu koefisien dari variabel bebas atau dapat diartikan variabel  bebas  yang  cenderung  memiliki  nilai tertentu  saat  diberikan 𝑥 = 1 dibandingkan  jika diberikan 𝑥 = 0 . Secara umum odds ratio didapat dari  sekumpulan  probabilitas  yang  dibagi  oleh probabilitas  lainnya.  Berikut  rumus Odds  ratio [1].
𝑂𝑅 = [ 𝜋(1) 1 − 𝜋(1) 𝜋(0) 1 − 𝜋(0) ] (2.5)
Keterangan
𝑂𝑅 = Odds Ratio

## Uji Kesesuaian Model
Uji  Kesesuaian  model  dilakukan  guna melihat kredibilitas dari model. Jika model sesuai berarti  tidak  ada  perbedaan  antara  prediksi  dan observasi  begitu  juga  sebaliknya.  Statistik  uji yang cocok digunakan adalah Hosmer- Lemeshow Test. Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut [13]. Hipotesis yang digunakan:
𝐻 0 :⁡ Model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  antara prediksi dan pengamatan)
𝐻 1 : Model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  antara prediksi dan pengamatan)
Rumus statistik uji:
𝐶̂ = ∑ ( 𝑂 𝑘 − 𝑛 𝑘 ′ 𝜋 𝑘 ̅̅̅ (𝑛 𝑘 ′ 𝜋 𝑘 ̅̅̅)(1 − 𝜋 𝑘 ̅̅̅) ) 𝑔 𝑘=1 (2.6)
Keterangan:
𝑂 𝑘 = nilai variabel Y pada grup ke- 𝑘
𝑛 𝑘 ′ = banyak observasi grup ke- 𝑘 𝜋 𝑘 ̅̅̅ = rata-rata taksiran probabilitas grup ke- 𝑘 𝑔 = banyak grup Jika  taraf  signifikan  adalah 𝛼 maka  keputusan tolak 𝐻 0 saat nilai 𝐶̂ > 𝜒 (𝛼,𝑔−2) 2 dengan 𝑔⁡ adalah grup atau p-value < 𝛼 dan sebaliknya.

## Keakuratan Klasifikasi
Hasil  dari  klasifikasi  kemudian  diukur keakuratan  dalam  perhitungan.  Pengukuran keakuratan  dilakukan  dengan  prosedur  APER ( Apparent  Error  Rate )  yang  ditampilkan  dalam matriks  konfusi.  Matriks  konfusi  berisi  jumlah data  yang  benar  dan  salah  yang  telah diklasifikasikan [5].
Tabel 1. Matriks Konfusi Aktual Prediksi 1 0 1 T P F N 0 F P T N
dengan  perhitungan  ketepatan  akurasi  sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇⁡𝑃 + 𝑇⁡𝑁 𝑇⁡𝑃 + 𝐹⁡𝑁 + 𝐹⁡𝑃 + 𝑇⁡𝑁 × 100% (2.7) Keterangan:
TP = True Positive (jumlah kasus positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh model)
FP = False Positive (jumlah kasus negatif yang salah  diklasifikasikan  sebagai  positif  oleh model)
FN  =  False  Negative  (jumlah  kasus  positif yang salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model)
TN  =  True  Negative  (jumlah  kasus  negatif yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh model)

## 3. METODOLOGI

## Variabel dan Sumber Data Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif,  data  yang  diolah  bertipe  data numerik. Berikut data sekunder yang digunakan dalam  penelitian  didapat  dari dataset kaggle ( https://www.kaggle.com/kpopwesternsongs ) .
Tabel 3.1 Sampel data

## 33 • M. Imron, Putoue Keumala Intan
Dimana  variabel  yang  digunakan  seperti  pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.2 Variabel data

## Langkah-Langkah Regresi Logistik Biner
Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  metode  Regresi  Logistik Biner sebagai berikut:
1. Melakukan  identifikasi  pada  data  dengan matriks korelasi.
2. Melakukan pengecekan kasus multikolinieritas dengan  ketentuan  VIF  ( Variance  Inflation Factor ).
3. Membagi  secara  random  data  menjadi  data training dan data testing sebesar 80:20.
4. Melakukan  pemodelan  menggunakan  metode regresi logistik biner
5. Melakukan  uji  serentak  pada  model  regresi logistik  biner  menggunakan Likelihood  Ratio test.
6. Melakukan  uji  parsial  pada  model  regresi logistik  biner,  uji  ini  dilakukan  dengan menggunakan Wald Test.
7. Menentukan nilai odds ratio dari model regresi logistik biner
8. Melakukan Goodness of fit test.
9. Melakukan perhitungan keakuratan klasifikasi model.

## 4. PEMBAHASAN
Identifikasi Kasus Multikolinearitas Pemeriksaan terhadap asumsi non- multikolinearitas  pada  data  bertujuan  untuk melihat  korelasi  antar  variabel  prediktor  dalam model,  dimana  jika  dalam  model  terindikasi adanya  kasus  multikolinieritas  menyebabkan parameter  model  tidak  dapat  diestimasi  dengan baik sehingga model yang terbentuk menjadi bias ataupun  jika  teridentifikasi  hasilnya  tetap tervalidasi jelek. Berikut visualisasi dari matriks
korelasi data jenis musik pada Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 4.1 Visualisasi korelasi
Dari Gambar 1 terlihat bahwa nilai korelasi pada tiap-tiap variabel independen tidak lebih dari 0,5 yang artinya kasus multikolinearitas hampir tidak terjadi.  Selain  itu,  sebagai  penguat  ada  atau tidaknya  kasus  multikolinieritas  juga  dapat ditentukan  dengan  melihat  dari  nilai  VIF ( variance  inflation  factor ),  berikut  ditampilkan nilai VIF dari variabel data jenis musik.

## Tabel 4.1 Nilai VIF
Variabel VIF 𝑋 1 1,0696 𝑋 2 1,0363 𝑋 3 1,2500 𝑋 4 1,0374 𝑋 5 1,2205 𝑋 6 1,0779 𝑋 7 1,0690 𝑋 8 1,0064
Terlihat pada Tabel 4 dengan kriteria VIF dimana hasil nilai VIF lebih besar dari 10 maka terdapat kasus  multikolinearitas  pada  variabel,  namun dapat  diamati  pada  tabel  bahwa  nilai  VIF  dari tiap  variabel  X  berada  di  bawah  nilai  10  yang menandakan variabel bebas dari kasus multikolinearitas.  Dari  8  variabel  yang  dicek semuanya memenuhi uji asumsi non multikolinieritas  yang  menandakan  bahwa semua  variabel  dapat  diikutsertakan  dalam pembentukan model.

## Analisis Regresi Logistik Biner
Pemodelan  diawali  dengan  membagi  data secara  random  agar  semua  data  memiliki kesempatan  yang  sama    dalam  pembentukan model.  Data  dibagi  menjadi  data training dan
Implementasi Metode Regresi Logistik Biner Pada Keakuratan Klasifikasi Jenis Musik (Studi Kasus Musik K-Pop dan Western Pada Spotify ) • 34
data testing dengan  perbandingan 80: 20 . Selanjutnya  dilakukan  uji  signifikansi  serentak dengan    menggunakan Likelihood  Ratio  Test , dengan  taraf  signifikansi 𝛼 = 0,01 nilai  uji serentak ditampilkan pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 4.2 Uji Serentak Nilai statistik uji G 𝒅𝒇 Chi-Square 1820,800 8 20,09024 Dari Tabel 5 di atas dapat dilihat bahwa nilai 𝐺 > 𝜒 𝑝 2 yang artinya daerah keputusan tolak 𝐻 0 dengan  artian  bahwa  minimal  ada  satu variabel  secara simultan  atau serentak memiliki pengaruh  terhadap  variabel  respon.  Kemudian dilanjutkan dengan uji signifikansi secara parsial yang  hasilnya  ditampilkan  pada tabel  4.3 di bawah ini.
Table 4.3 Uji Parsial
Variabel Wald df p-value
Chi-square 𝑋 1 51,241 1 8,169E-13 6,634897 𝑋 2 7,8139 1 0,005185 𝑋 3 646,726 1 2,20E-16 𝑋 4 44,4579 1 2,599E-11 𝑋 5 26,1554 1 3,15E-07 𝑋 6 179,902 1 2,20E-16 𝑋 7 7,5602 1 0,005967 𝑋 8 19,2841 1 0,00001126
Dari  Tabel  4.3 dengan  taraf  signifikansi 𝛼 = 0,01 didapat nilai dari 𝑊 2 > 𝜒 (𝛼,1)
2 = 6,634897 sehingga diambil keputusan tolak 𝐻 0 yang berarti semua  variabel  berpengaruh  secara  signifikan walaupun  diuji  secara  terpisah,  maka  tiap variabel  dapat  dilibatkan  dalam  pemodelan. Selanjutnya dibentuk model regresi logistik biner berdasarkan koefisien (𝛽) pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Uji Estimasi Parameter
Variabel VIF 𝛽 0 -0,3435 𝛽 1 1,7412 𝛽 2 0,7047 𝛽 3 0,5616 𝛽 4 1,8519 𝛽 5 1,0135
𝛽 6 2,9528
𝛽 7 0,5172 𝛽 8 0,0067
Dari  nilai  yang  berada  pada  Tabel  7 didapat model  logit  dari  regresi  logistik  biner  sebagai berikut.
𝑔(𝑥) = (−0.3435) + 1.7412𝑥 1 + ⁡0.7047𝑥 2 + 0.5616𝑥 3 + 1.8519𝑥 4 + 1.0135𝑥 5 + 2.9528𝑥 6
+ 0.5172𝑥 7 + 0.0067𝑥 8 Dimana berdasarkan fungsi logit yang terbentuk, dapat  dibentuk  fungsi  peluang  dari  regresi logistik biner di bawah ini.
𝜋(𝑥) =
[ 𝑒 ( (−0.3435)+1.7412𝑥 1 +⁡0.7047𝑥 2 + 0.5616𝑥 3 +1.8519𝑥 4 +1.0135𝑥 5 + 2.9528𝑥 6 +0.5172𝑥 7 +0.0067𝑥 8 )
1 + 𝑒 ( (−0.3435)+1.7412𝑥 1 +⁡0.7047𝑥 2 + 0.5616𝑥 3 +1.8519𝑥 4 +1.0135𝑥 5 + 2.9528𝑥 6 +0.5172𝑥 7 +0.0067𝑥 8 ) ]
Langkah  selanjutnya,  sebagai  interpretasi  dari model  dapat  dipermudah  dengan  melihat  nilai Odds Ratio pada tabel berikut ini.
Table 4.4 Nilai Odds Ratio Variabel Exp (𝜷) 𝑋 1 5,7044 𝑋 2 2,0232 𝑋 3 1,7535 𝑋 4 6,3719 𝑋 5 2,7552 𝑋 6 19,1588 𝑋 7 1,6773 𝑋 8 1,0067
Dari tabel nilai Odds Ratio di atas, model regresi logistik  biner  dapat  ditafsirkan  dimana  variabel 𝑋 1 berpengaruh 5,7044 kali pada jenis musik K- pop  dibandingkan  jenis  musik  Western,  yang mana 𝑋 1 adalah variabel Danceability . Selanjutnya variabel 𝑋 2 ⁡ lebih memiliki pengaruh 2,0232  pada  K-pop  dibandingkan  jenis  musik Western.
Kemudian pada variabel 𝑋 3 pengaruh  pada  jenis  musik  Western  lebih rendah sebesar 1,7535 jika dibandingkan dengan jenis  musik  K-pop,  dan  selanjutnya  dapat diinterpretasikan untuk tiap variabel.

## Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model atau Goodness of fit test dilakukan dengan melihat nilai dari Hosmer- Lemeshow berikut ini.

## 35 • M. Imron, Putoue Keumala Intan
Tabel 4.5 Nilai Hosmer-Lemeshow
Hosmer- Lemeshow test df Chi- square p- value 12,989 8 20,0902 0,1122
Model  dikatakan  memiliki  kredibilitas yang baik secara statistik adalah ketika nilai uji Hosmer-Lemeshow test lebih kecil dari nilai Chi- square atau  nilai p-value dari  uji  lebih  besar dari  taraf  signifikan  yang  ditentukan  dalam penelitian.  Berdasarkan Tabel 4.5 di atas dengan taraf  signifikan  adalah 1% maka  keputusan terima 𝐻 0 sebab  nilai 𝐶̂ < 𝜒 (𝛼,𝑔−2) 2 =⁡20,0902 atau dapat dilihat nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒⁡ > ⁡0.01 yang mengindikasikan  bahwa  model  tersebut  telah sesuai  dimana  tidak  terdapat  perbedaan  antara prediksi dan observasi.

## Uji Keakuratan Model
Selanjutnya hasil ketepatan klasifikasi dari jenis musik yang telah diklasifikasi ditampilkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.5 Matriks Konfusi
klasifikasi Prediksi akurasi error 1 0 Training Aktual 1  1468 444 79,04%  20,06% 0 373 1612 Testing Aktual 1 357 108 79,69%  20,31% 0 90 420
Dari Tabel 10 di atas terlihat bahwa dengan proporsi  perbandingan 80: 20 pada  data kemudian  diolah  dengan  menggunakan  metode regresi logistik biner. Hasil ketepatan dari model dalam melakukan klasifikasi berdasarkan dilihat pada  tabel  matriks  konfusi  dimana  saat  model dilakukan  klasifikasi  terhadap  data training menghasilkan akurasi sebesar 79,04%. Klasifikasi  pada  data training ini  berhasil mengklasifikasi  data  benar  pada  tempat  yang benar sebanyak 1468, mengklasifikasi data yang salah  pada  tempat  yang  salah  sebanyak  1612, mengklasifikasi  data  yang  seharusnya  benar tetapi  ditempatkan  pada  kalsifikasi  yang  salah sebanyak  373  dan  data  yang  seharusnya diklasifikasikan  salah  ditempatkan    pada klasifikasi yang benar sebanyak 444 data.
Kemudian dari model dilakukan klasifikasi pada  data testing menghasilkan  nilai  akurasi sebesar ⁡79,69% ,  dimana  akurasi  ini  berhasil mengklasifikasikan  data  benar  pada  kalsifikasi benar sebanyak 357, data salah yang diklasifikasikan  benar  sebanyak  90,  data  yang salah  dengan  benar  diklasifikasikan  salah sebanyak 429 dan data benar yang diklasifikasikan salah sebanyak 108 data.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan metode  regresi  logistik  biner  dalam  melihat keakuratan pengklasifikasian jenis musik K-Pop dan Western pada aplikasi Spotify menghasilkan nilai  keakuratan  pada  proporsi  perbandingan 80:20 yaitu sebesar 79,04% pada data training dan 79,69% pada data testing . Nilai ini termasuk dalam ambang yang baik.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Ardianty,  nayatul F., & Anggriyani, I. R.
(2020).  Model  Dan  Peluang  Terjadinya Hujan Berdasarkan Kelembaban Menggunakan  Regresi  Logistik  Biner  Di Kabupaten  Manokwari. Jurnal  Natura , 16 (1), 34–37.
[2] Bera,  B.,  Saha,  S.,  &  Bhattacharjee,  S. (2020).  Forest  cover  dynamics  (1998  to 2019)  and  prediction  of  deforestation probability using binary logistic regression (BLR) model of Silabati watershed, India. Trees,  Forests  and  People , 2 (July). https://doi.org/10.1016/j.tfp.2020.100034
[3] Fitri,  R.  E.,  Setiawan,  E.,  Usman,  M.,  & Aziz, D. (2022). Analisis Regresi Logistik Biner  Terhadap  Data  Indeks  Kedalaman Kemiskinan  Di  Indonesia  Tahun  2020. Jurnaal Siger Matematika , 03 (02), 69–74.
[4] Innassuraiya, S., Widiharih, T., & Utami, I. T. (2022). Analisis Klasifikasi Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik Biner Dan Bootstrap Aggregating Classification  And  Regression  Trees (Bagging  Cart)  (Studi  Kasus:  Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Dan Pembiayaan Syariah (Kspps)). Jurnal Gaussian , 11 (2),
183–194.
https://doi.org/10.14710/j.gauss.v11i2.354
Implementasi Metode Regresi Logistik Biner Pada Keakuratan Klasifikasi Jenis Musik (Studi Kasus Musik K-Pop dan Western Pada Spotify ) • 36
58 [5] Ndangi,  W.  R.  A.,  Resmawan,  R.,  & Djakaria, I. (2019). Perbandingan Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik Multinomial. Jambura Journal of Mathematics , 1 (2), 54–63. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i2.2100 [6] Pertiwi, A., & Nasution. (2014). Larangan Soekarno  terhadap  musik  Barat  tahun 1959-1967. Journal  Pendidikan  Sejarah , 2 (3), 1.
[7] Rahmawati, A., Nikmah, N. L., Perwira, R. D.  A.,  &  Rakhmawati,  N.  A.  (2021). Analisis topik konten channel YouTube K- pop Indonesia menggunakan Latent Dirichlet  Allocation. Teknologi:  Jurnal Ilmiah  Sistem  Informasi , 11 (1),  16–25. https://doi.org/10.26594/teknologi.v11i1.2 155
[8] Ramadhan,  A.  F.,  Made,  D.,  Laksmi,  S.,
Wiyati, W. S., Depresi, K. K., Suara, P., & Barat, T. M. (2022). “ Depresi ” : Sebuah Paduan Suara Akapela dengan Penggabungan  Teknik  Musik  Barat  dan Tangga Nada Selendro Betawi. Journal Of Music , 1 (1), 19–27.
[9] Sakinah, R. N., Hasna, S., & Wayuningsih, Y. (2022). Pengaruh Positif Fenomena K- Pop Terhadap Karakter Generasi Muda di Indonesia. Journal  on  Education , 05 (01),
735–745.
[10] Sari,  E.  D.  N.,  &  Irhamah,  I.  (2020). Analisis Sentimen Nasabah pada Layanan Perbankan  Menggunakan  Metode  Regresi Logistik  Biner,  Naïve  Bayes  Classifier
(NBC),  dan  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS , 8 (2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.4
4565
[11] Susetyoko,  R.,  Wiratmoko  Yuwono,  &
Elly Purwantini. (2022). Model Klasifikasi Pada  Seleksi  Mahasiswa  Baru  Penerima
KIP Kuliah Menggunakan Regresi Logistik Biner. Jurnal Informatika Polinema , 8 (4), 31–40.
https://doi.org/10.33795/jip.v8i4.914
[12] Wang, J., Song, H., Fu, T., Behan, M., Jie, L., He, Y., & Shangguan, Q. (2022). Crash prediction  for  freeway  work  zones  in  real time:
A comparison between
Convolutional Neural Network and Binary Logistic  Regression  model. International Journal  of  Transportation  Science  and Technology , 11 (3), 484–495. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2021.06.002
[13] Wulandari,  E.,  &  Purhadi,  P.  (2020). Analisis  Pengaruh  Faktor-Faktor  Infeksi Cacing  pada  Balita  dan  Anak  Umur  6-12 Tahun di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur  dengan  Metode  Regresi  Logistik Biner. Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS , 8 (2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.4 3107
[14] Yenti, N. S., Mairiza, N., Anggraini, N., & Dkk.  (2022).  Dampak  Budaya  Korea  Pop (K-Pop)  Terhadap  Tingkat  Motivasi Belajar  Mahasiswa  Universitas  Negeri Padang. Jurnal Pendidikan,Bahasa,Sastra, Seni Dan Budaya. , 2 , 176–191.
[15] Zubedi,  F.,  Aliu,  M.  A.,  Rahim,  Y.,  & Oroh,  F.  A.  (2021).  Analisis  Klasifikasi Artist Music Menggunakan Model Regresi Logistik  Biner  Dan  Analisis  Diskriminan. Jambura  Journal  Of  Probability  And Statistics , 2 (May), 1–8.