http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Fitur Musik dan Tren Popularitas Lagu di Spotify menggunakan K-Means dan CRISP-DM

## Analysis of Music Features and Song Popularity Trends on Spotify
Using K-Means and CRISP-DM
1 Sari Marlia*, 2 Kiki Setiawan, 3 Christina Juliane
1,2,3 Sistem Informasi Bisnis, Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jalan Ir. H. Juanda No. 96, Lebakgede, Bandung, Indonesia *e-mail: yooniversari@gmail.com
( received : 13 December 2023, revised : 23 December 2024, accepted : 09 January 2024)

## Abstrak
Spotify yang  dikenal  sebagai  salah  satu platform streaming musik  terbaik,  telah  berperan  penting dalam  mengubah  bagaimana  pendengar  mengakses,  menikmati,  dan  berinteraksi  dengan  musik. Dengan  adanya  jutaan  lagu  dan  data  pengguna  yang  luas, Spotify memberikan  peluang  untuk memahami  perilaku  pendengar  dan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  keberhasilan  dan popularitas  sebuah  lagu.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengkaji  hubungan  antara  fitur-fitur musik dan popularitas lagu pada platform musik Spotify dengan  melakukan analisis nilai SSE, nilai euclidean  distance ,  dan  nilai  pusat  klaster  pada  atribut dataset loudness,  danceability ,  dan  energi. Kerangka  kerja  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining ).  Algoritma  klastering K-Means dan  aplikasi  olah data  mining Weka digunakan  untuk  menguraikan  fitur-fitur  yang  mempengaruhi  kesuksesan  dan  popularitas  lagu  di Spotify .  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  kelompok/klaster  1,  2,  dan  3  merupakan kelompok/klaster  dengan  lagu-lagu  yang  memiliki loudness,  danceability ,  dan  energi  yang  tinggi, sedang, dan rendah secara berurut. Lagu populer di Spotify saat ini semakin berfokus pada loudness, danceability, dan  energi  dengan  tren  yang  menonjol,  yaitu  lagu-lagu  dengan loudness,  danceability , dan  energi  yang  tinggi  semakin  populer,  sementara  lagu-lagu  dengan loudness,  danceability ,  dan energi yang rendah semakin kurang populer.
Kata kunci: CRISP-DM, K-Means, klastering, popularitas lagu, Spotify.

## Abstract
Spotify,  known  as  one  of  the  best  music  streaming  platforms,  has  played  an  important  role  in changing  how  listeners  access,  enjoy  and  interact  with  music.  With  millions  of  songs  and  extensive user  data,  Spotify  provides  an  opportunity  to  understand  listener  behavior  and  the  factors  that contribute to a song's success and popularity. This research aims to examine the relationship between music  features  and  the  popularity  of  songs  on  the  Spotify  music  platform  by  analyzing  SSE  values, Euclidean distance values, and cluster center values on the dataset attributes loudness, danceability, and energy. The framework used in this research is CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). The K-Means clustering algorithm and the Weka data mining application are used to decipher  the  features  that  influence  the  success  and  popularity  of  songs  on  Spotify.  The  research results show that groups/clusters 1, 2, and 3 are groups/clusters with songs that have high, medium, and  low  loudness,  danceability,  and  energy  respectively.  Popular  songs  on  Spotify  are  currently increasingly focused on loudness, danceability, and energy with a prominent trend, namely songs with high loudness, danceability, and energy are becoming more popular, while songs with low loudness, danceability, and energy are becoming less popular.
Keywords: Clustering, CRISP-DM, K-Means, song’s popularity, Spotify.

## 1 Pendahuluan
Musik telah hadir di dalam kehidupan manusia diawali dari jaman Yunani kuno hingga ke jaman modern  [1].  Industri  musik  telah  mengalami  perkembangan  yang  signifikan  dalam  beberapa  dekade terakhir terutama sejak era digital dan kemunculan platform streaming musik [2]. Sebagai salah satu pemimpin dalam industri streaming musik, Spotify telah memainkan peran sentral dalam  mengubah cara pendengar mendapatkan, mengonsumsi, dan berinteraksi dengan musik. Dengan kehadiran jutaan lagu  dan  data  pengguna  yang  besar, Spotify menyediakan  kesempatan  yang  unik  untuk  memahami perilaku para pendengar dan faktor-faktor yang memengaruhi kesuksesan dan popularitas lagu.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  hubungan  antara  fitur-fitur  musik  dan  popularitas  lagu dalam  konteks Spotify .  Dengan  melakukan  analisis  fitur-fitur  seperti duration,  danceability,  energy, loudness, speechiness, accousticness, instrumentalness, liveness, valence, tempo, dan time signature , maka  elemen-elemen  yang  memengaruhi  preferensi  pendengar  dan  membantu  memprediksi kesuksesan lagu dapat diidentifikasi. Tolak ukur yang digunakan untuk menentukan kesuksesan lagu pada  studi  ini  adalah  peringkat/ chart Billboard  HOT 100, Billboard  Global 200 excluding  US ,  dan Billboard Global 200 [3].
Dalam penelitian ini, metode analisis data/kerangka kerja CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) dan algoritma klastering K-Means akan digunakan untuk menguraikan fitur- fitur yang mempengaruhi kesuksesan dan popularitas lagu di Spotify . Perangkat lunak yang digunakan untuk  mengolah dataset adalah  dengan  menggunakan Weka .  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  akan memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  bagaimana  karakteristik  musik  berdampak  pada kesuksesan dan popularitasnya di era digital saat ini.
Penelitian ini tidak hanya dapat memberikan wawasan mendalam terhadap industri musik, tetapi juga  memiliki  potensi  untuk  memberikan  manfaat bagi  para seniman,  produsen musik,  dan  pemasar dalam  pengembangan  strategi  yang  lebih  efektif  dalam  menciptakan  musik  yang  populer.  Dengan demikian,  penelitian  ini  mengisi  celah  pengetahuan  yang  signifikan  dalam  memahami  hubungan antara  fitur  musik  dan  popularitas  lagu  di  era Spotify .  Dengan  demikian,  artikel  ini  membuka  jalan bagi  pemahaman  lebih  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  popularitas  lagu  di platform  streaming seperti Spotify ,  dan  memberikan  kontribusi  penting  dalam  perkembangan  ilmu musik dan analisis data.

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa  studi  sebelumnya  telah  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  berkontribusi  pada kesuksesan  dan  popularitas  sebuah  lagu  dalam  tangga  lagu,  termasuk  melalui  analisis  fitur-fitur musiknya. Dengan pertumbuhan jumlah data yang terus meningkat dan kemajuan teknologi analitik, penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  menggali  lebih  dalam  faktor-faktor  yang  mendasari kesuksesan lagu di Spotify .
Studi yang dilakukan oleh Musyarofah, dkk [4] menjelaskan bagaimana lagu pop paling populer dari  tahun  2010  hingga  2019  diklasifikasikan  menggunakan  metode K-Means di Spotify .  Hasil penelitian menunjukan bahwa tiga teratas (secara berurutan) persentase genre lagu dimiliki oleh genre pop  sebesar  83,9%,  genre  EDM  sebesar  3,05%,  dan  genre  Boyband  dan  Hip  Hop  sebesar  2,54%. Sementara, persentase terendah dimiliki oleh genre permanent wave yaitu sebesar 0,678%.
Berbeda dengan studi yang dilakukan oleh Navisa, dkk [5], studi ini membandingkan algoritma klasifikasi mana yang menghasilkan performa terbaik berdasarkan proses data mining menggunakan CRISP-DM  yaitu Naive  Bayes ,  K-NN  dan Random  Forest .  Studi  tersebut  memberikan  informasi bahwa akurasi terbaik diperoleh pada algoritma Na ï ve Bayes dengan nilai sebesar 58,91% sedangkan algoritma yang memiliki kinerja terbaik adalah K-NN dan Random Forest dengan nilai 0,528. Sedangkan studi yang dilakukan oleh Interiano, dkk  [6] adalah menganalisis lebih dari 500.000 lagu  yang  dirilis  di  Inggris  antara  1985  dan  2015  untuk  memahami  dinamika  keberhasilan  lagu, mencari  korelasi  antara  fitur  akustik  dan  keberhasilan,  serta  mengeksplorasi  prediktabilitas keberhasilan lagu dengan menggunakan algoritma random forests . Studi terhadap 500.000 lagu yang dirilis dalam 30 tahun terakhir menemukan bahwa lagu yang sukses cenderung memiliki fitur musik yang lebih ceria, lebih bersemangat untuk berpesta, dan lebih mudah didengar. Studi ini juga berhasil memprediksi  kesuksesan  lagu  dengan  akurasi  74%  hanya  berdasarkan  fitur  akustik.  Namun, penambahan variabel artis terkenal meningkatkan akurasi prediksi menjadi 86%, menunjukkan peran
penting faktor non-musikal dalam kesuksesan. Studi ini menyimpulkan bahwa fitur musik memainkan peran  penting  dalam  kesuksesan  lagu,  namun  faktor  non-musik  seperti  artis  terkenal  juga  sangat berpengaruh.
Spotify merupakan  salah  satu  dari  sekian platform  streaming musik  yang  terkenal  dan diluncurkan  sejak  7  Oktober  2008. Spotify hadir  sejak  teknologi  internet  semakin  berkembang  yang ditandai dengan audio streaming yang kian populer [7]. Spotify adalah layanan musik digital, podcast , dan  video  yang  memberi  akses  ke  jutaan  lagu  dan  konten  lain  dari  kreator  di  seluruh  dunia  dengan fungsi  dasar  seperti  memutar  musik  tidak  berbayar,  tetapi  pengguna  juga  bisa  memilih  untuk melakukan upgrade ke Spotify Premium.  Dengan  mengaktifkan  premium,  pengguna  mendapatkan rekomendasi berdasarkan selera, membangun koleksi musik dan podcast dan lain-lain [8].
Data mining merupakan proses mencari anomali, pola, dan korelasi dalam dataset besar untuk memprediksi hasil yaitu dengan menggunakan berbagai teknik supaya informasi ini dapat digunakan untuk  meningkatkan  pendapatan,  mengurangi  biaya,  meningkatkan  hubungan  dengan  pelanggan, mengurangi  risiko,  dan  lainnya  [9].  Sedangkan  menurut  Agarwal  [10] data  mining adalah  bidang perpotongan antara ilmu komputer dan statistik yang digunakan untuk menemukan pola dalam bank informasi yang memiliki tujuan utama adalah untuk mengekstrak informasi berguna dari berkas data dan membentuknya menjadi struktur yang dapat dipahami untuk penggunaan di masa depan.
Metode CRISP-DM merupakan metode yang cukup banyak diterapkan dalam data mining. Ada 6  tahapan di  dalam  metode  ini,  yaitu (1) Business  understanding ;  (2) Data  understanding ;  (3) Data preparation ; (4) Modelling ; (5) Evaluation ; (6) Deployment [11]. Algoritma K-Means merupakan  metode  yang  paling  populer  dan  sederhana  dalam  klasterisasi data  yang  tujuannya  adalah  untuk  membagi  data  menjadi  kelompok  (klaster)  berdasarkan  kesamaan fitur.  Algoritma K-Means memerlukan  nilai  k  yang  harus  ditentukan  sebelum  melakukan  analisis klaster.  Jika  menggunakan  nilai  k  yang  berbeda,  maka  hasil  pengelompokan  juga  akan  berbeda. Beberapa  penelitian  terbaru  telah  menganalisis  masalah  inisialisasi  yang  berbeda,  tetapi  tidak mempertimbangkan  situasi  di  mana  algoritma  hanya  berkonvergensi  ke  lokal  mininum  yang  buruk. Maksudnya adalah kadang-kadang algoritma K-Means bisa terjebak dalam solusi yang tidak optimal. Studi  yang  dilakukan  Ikotun,  dkk  [12]  oleh  bertujuan  untuk  mengidentifikasi,  mengambil, merangkum,  dan  menganalisis  studi  yang  baru-baru  ini  diajukan  yang  terkait  dengan  peningkatan algoritma  pengelompokan K-Means dengan  teknik  optimasi  yang  terinspirasi  dari  alam.  Studi  yang dilakukan  oleh  Tan,  dkk  [13]  mengembangkan  skema  yang  unifikasi  untuk  mempelajari  nilai  k  dan memilih pusat awal untuk pengelompokan K-Means intinsik pada jenis yang sifatnya homogen. Ada beberapa perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengolah data mining . Studi ini akan menggunakan Weka sebagai perangkat untuk mengolah data. Sama seperti perangkat pengolah data mining lainnya, Weka juga memiliki kelebihan dan kekurangan seperti yang tercantum pada Tabel 1, yaitu:
Tabel 1. Kelebihan dan Kekurangan Weka [14] Kelebihan Kekurangan Antarmuka pengguna yang intuitif Kurangnya dukungan komunitas yang aktif Fleksibel Memiliki  keterbatasan  dalam  menangani volume data yang sangat besar Mampu memroses berbagai format data Memiliki  pendekatan  algoritmik  untuk  menangani permasalahan klastering
Memiliki  fitur  visualisasi  yang  dapat  memberikan representasi  data  hasil  proses  data  mining  dalam bentuk gambar/grafik.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  CRISP-DM  yang  memiliki  alur  proses seperti pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Alur CRISP-DM [15]
Dataset diunduh  dari website  Kaggle dengan  judul Top  Spotify  Songs  in  73  Countries  (Daily Updated) dengan  tanggal cut-off data  yaitu  pada  tanggal  31  Oktober  2023.  Data  mentah  sejumlah 51.105  baris  dengan  25  buah  atribut,  setelah  dilakukan data  cleaning jumlah  baris  menjadi  47.157 baris dengan jumlah atribut yang masih sama yaitu 25 buah. Aplikasi yang digunakan untuk mengolah data yaitu Weka dengan menerapkan metode CRISP-DM sebagai berikut:

## 3.1. Business Understanding
Pemahaman  bisnis  atau  masalah  dalam  penelitian  ini  menunjuk  kepada  pemahaman  tentang faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kesuksesan sebuah lagu di Spotify , dengan harapan dapat membantu  industri  musik  dalam  memproduksi  lagu-lagu  yang  lebih  disukai  oleh  pendengar  dan berpotensi sukses di chart musik.

## 3.2. Data Understanding
Pada tahap pemahaman data di dalam penelitian ini mengacu pada dataset lagu-lagu teratas dari 73 negara seperti pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Deskripsi atribut dataset [16] Atribut Indikator Ukuran Tipe data spotify_id Pengidentifikasi  unik  untuk  lagu  di  basis  data Spotify . kategorikal string name Judul lagu. kategorikal string artists Nama artis yang terkait dengan lagu. kategorikal string daily_rank Peringkat harian lagu dalam daftar top 50. numerik integer daily_movement Perubahan  peringkat  dibandingkan  dengan  hari sebelumnya. kategorikal integer weekly_movement Perubahan  peringkat  dibandingkan  dengan minggu sebelumnya. kategorikal integer country Kode ISO negara dari Playlist Top 50. Jika null , maka playlist adalah Global Top 50 . kategorikal string snapshot_date Tanggal  ketika  data  dikumpulkan  dari API Spotify . kategorikal string popularity Ukuran popularitas lagu saat ini di Spotify . numerik integer is_explicit Menunjukkan  apakah  lagu  mengandung  lirik eksplisit. kategorikal boolean duration_ms Durasi lagu dalam milidetik. numerik integer album_name Judul album tempat lagu tersebut berada. kategorikal string album_release_date Tanggal rilis album tempat lagu tersebut berada.  kategorikal string danceability Ukuran  seberapa  cocok  lagu  untuk  menari  numerik float
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Atribut Indikator Ukuran Tipe data berdasarkan berbagai elemen musik. energy Ukuran intensitas dan tingkat aktivitas lagu. numerik float key Kunci lagu. kategorikal integer loudness Kekerasan keseluruhan lagu dalam desibel. numerik float mode Menunjukkan  apakah  lagu  berada  dalam  kunci mayor atau minor. kategorikal integer speechiness Ukuran  keberadaan  kata-kata  yang  diucapkan dalam lagu. numerik float acousticness Ukuran kualitas akustik lagu. numerik float instrumentalness Ukuran  kemungkinan  lagu  tidak  mengandung vokal. numerik float liveness Ukuran  keberadaan  penonton  langsung  dalam rekaman. numerik float valence Ukuran  positivitas  musikal  yang  disampaikan oleh lagu. numerik float tempo Tempo lagu dalam beat per menit. numerik float time_signature Tanda waktu keseluruhan lagu. kategorikal integer
Koefisien  korelasi Pearson akan  diterapkan  pada  tahapan  ini.  Tujuannya  adalah  agar  dapat melihat  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  ada  di  dalam  pemahaman  data.  Koefisien  korelasi Pearson dapat  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  linier  antara  dua  variabel.  Rumus koefisien korelasi Pearson adalah seperti persamaan (1) berikut:
∑ ∑ ∑ √  ∑ (∑ ) √  ∑ (∑ ) (1)
Keterangan: r XY = koefisien korelasi; n = banyak data; x = variabel pertama; y = variabel kedua
Ukuran hubungan antara variabel ditunjukkan oleh sebuah angka yang dikenal sebagai koefisien korelasi. Rentang nilai dari koefisien korelasi adalah antara  -1 hingga +1. Koefisien korelasi dengan nilai positif menandakan adanya hubungan yang searah antara satu variabel dengan variabel lainnya. Di  sisi  lain,  koefisien  korelasi  dengan  nilai  negatif  menandakan  adanya  hubungan  yang  berlawanan arah antara satu variabel dengan variabel lainnya. Nilai koefisien korelasi yang  mendekati  -1 atau 1 mengindikasikan  adanya  hubungan  yang  kuat.  Sebaliknya, jika  nilai  koefisien  korelasi  mendekati 0, ini menandakan adanya hubungan yang lemah [17].

## 3.3. Data Preparation
Pada  tahap  persiapan  data  dilakukan  aktivitas  menyusun  data  mentah  dari dataset untuk memilah,  membersihkan,  menyusun,  dan  mengintegrasikan  data  [5].  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pembersihan data. Tahap pembersihan data ini perlu dilakukan. Dalam artikel [18] disebutkan bahwa pembersihan  data,  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  data  dengan  menemukan  dan  menghapus kesalahan dan ketidaksesuaian yang ada.

## 3.4. Modelling
Penelitian  ini  menggunakan  model  algoritma  klasterisasi K-Means .  Berikut  adalah  langkah- langkah menggunakan algoritma K-Means untuk proses klastering:
3.4.1. Tahap  inisialisasi  yaitu  menentukan  jumlah  klaster  (K)  berdasarkan  kondisi  data  yang ada.  Metode  penentuan  jumlah  klaster  yang  hendak  digunakan  adalah  metode Elbow . Dalam  menentukan  jumlah  klaster  yang  optimal  perlu  menghitung  nilai Sum  of  Square Error (SSE) dengan menggunakan rumus dalam persamaan (2) berikut [19]: ‖ ‖ (2)
Keterangan:
K = jumlah klaster; X i = atribut dari data ke-i (i=1, 2, 3, 4, …, …, n);
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
C k =  atribut titik pusat klaster ke-i (i=1, 2, 3, 4, …, n)
3.4.2. Tahap  inisialisasi centroid /pusat  klaster  yaitu  dengan  memilih  sejumlah  data  sebagai pusat klaster secara random. Nilai pusat klaster dapat ditentukan melalui persamaan (3) berikut:
̅ ∑ (3)
Keterangan:
= nilai rata-rata variabel ℓ ( ℓ =1,2,…, p ) pada klaster ke- j ( j =1,2,…, k ); n j =  jumlah objek pada klaster ke- j; x.. i =  nilai objek ke- i (i=1,2,…,n j ) pada variabel ℓ dan klaster ke- j
3.4.3. Proses  klastering  yaitu  dengan  penghitungan  jarak  antar  data  dengan  tiap  pusat  klaster. Rumus penghitungan jarak salah satunya akan menggunakan rumus Euclidean Distance pada persamaan (4) sebagai berikut [19]:
(    )   |     |√ ( ) (4)
Keterangan: i =  indeks atribut; n = jumlah data; x i = atribut dari data ke-i (i=1, 2, 3, 4, …, …, n); y i =  atribut dari pusat klaster ke-i (i=1, 2, 3, 4, …, …, n)

## 3.5. Evaluation
Pada tahap ini, menurut Damayanti, dkk [20] dilakukan 4 tahapan, yaitu: (1) melakukan evaluasi model  yang  dipakai  dalam  tahap  pemodelan  guna  mendapatkan  kualitas  serta  efektivitas  sebelum digunakan; (2) menetapkan  model yang dapat memenuhi tujuan pada tahapan awal; (3) menetapkan apakah  ada  persoalan  penting  dari  bisnis  atau  penelitan  yang  belum  atau  tidak  terpecahkan  dengan baik;  (4)  pengambilan  keputusan  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  hasil data  mining .  Metode Elbow dapat digunakan dalam mengevaluasi metode klastering K-Means . Metode Elbow mencari nilai k  yang  menghasilkan  SSE terendah,  yang  menunjukkan  bahwa  klaster-klaster  yang  terbentuk  cukup kompak dan minim overlapping .

## 3.6. Deployment
Deployment pada  CRISP-DM  merupakan  tahap  terakhir  dalam  proses data  mining .  Tahap  ini bertujuan untuk mengimplementasikan model data mining yang telah dikembangkan ke dalam sistem operasional.  Tujuan  dari deployment adalah  agar  model  tersebut  dapat  digunakan  secara  efektif  dan efisien oleh pengguna. Tahapan ini dapat berupa pembuatan aplikasi atau laporan [21].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Tahapan business  understanding merupakan  tahapan/langkah  pertama  dalam  mengidentifikasi masalah. Ada beberapa faktor yang memengaruhi kesuksesan lagu di Spotify, yaitu:  1) Karakteristik lagu:  genre  musik,  tempo,  struktur lagu,  melodi,  vokal,  lirik,  dan  kualitas produksi;  2)  Karakteristik pendengar:  demografi  (usia,  jenis  kelamin,  lokasi),  preferensi  musik,  dan  kebiasaan  mendengarkan musik;  3)  Strategi  pemasaran  dan  promosi: platform  streaming musik,  media  sosial, influencer ,  dan konser; 4) Faktor eksternal: tren musik terkini, peristiwa budaya, dan kondisi ekonomi.
Tahapan data understanding merupakan tahapan/langkah kedua dalam mengidentifikasi masalah. Pada  tahapan  ini  diketahui  menggunakan dataset yang  diunduh  dari website  Kaggle yang  berisikan sejumlah  51.105  baris  dengan  25  buah  atribut  dan tanggal cut-off data  yaitu  pada  31  Oktober  2023. Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  juga  penghitungan  koefisien  korelasi Pearson untuk  mencari hubungan antara popularitas lagu terhadap loudness, danceability , dan juga energi. Setelah dilakukan penghitungan, maka didapatkan seperti yang tercantum pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Koefisien Korelasi Pearson Popularitas Lagu
Klaster r XY 1 Popularitas terhadap loudness 0,76
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Klaster r XY 2 Popularitas terhadap danceability 0,993 3 Popularitas terhadap energi 0,96
Nilai  koefisien  korelasi  Pearson  (r XY )  berdasarkan  hasil  Tabel  3  di  atas  menunjukan  bahwa popularitas lagu terhadap loudness memiliki hubungan positif yang kuat. Sementara popularitas lagu terhadap danceability dan energi masing-masing memiliki hubungan positif yang sangat kuat. Hal ini dapat berarti bahwa 1) Lagu dengan musik yang keras dan energik ( loudness tinggi) cenderung lebih populer  dibandingkan  lagu  yang  tenang  dan  lembut  ( loudness rendah);  2)  Lagu  dengan  ritme  yang upbeat dan  mudah  untuk  ditarikan  ( danceability tinggi)  cenderung  lebih  populer  dibandingkan  lagu dengan  ritme  yang  lambat  dan  monoton  ( danceability rendah);  3)  Lagu  dengan  musik  yang  penuh semangat  dan  dinamis  (energi  tinggi)  cenderung  lebih  populer  dibandingkan  lagu  yang  datar  dan kurang bergairah (energi rendah).
Tahapan data  preparation merupakan  tahapan/langkah  ketiga  dalam  mengidentifikasi  masalah. Pertama-tama  dilakukan  beberapa  metode  pembersihan  data  dasar  seperti  menghapus  entri  duplikat atau  baris  kosong  sebelum  memulai  analisis  utama.  Selanjutnya,  data  dideskripsikan  berdasarkan popularitas seperti pada Gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Penyebaran Data Popularitas.
Berdasarkan hasil olah data, lagu-lagu yang dirilis pada tahun 2023 memiliki tingkat kepopuleran yang  tinggi  di Spotify .  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti  promosi  yang  lebih gencar,  ketersediaan  lagu  yang  lebih  luas,  dan  ketertarikan  pendengar  terhadap  hal-hal  baru,  hal  ini bisa dilihat pada Gambar 3:
0 50000 100000 150000 200000 250000 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 Ju m lah Popularitas Persebaran Data Popularitas 0 10000000 20000000 30000000 40000000 50000000 60000000 70000000 80000000 196 2 197 0 197 7 198 1 198 2 19 8 3 198 4 198 5 198 7 198 9 199 2 19 9 3 199 4 199 5 199 7 200 0 200 1 20 0 2 200 3 200 4 200 5 200 6 200 7 20 0 8 200 9 201 0 201 1 201 2 201 3 20 1 4 201 5 201 6 201 7 201 8 201 9 20 2 0 202 1 202 2 202 3 P em u tar an Tahun Rilis Album
Jumlah Streaming Lagu terhadap Tahun Perilisan Album di
Spotify
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Selanjutnya,  pada  tahapan modelling yang  merupakan  tahapan  keempat  dari  kerangka  kerja CRISP-DM, kriteria jenis data diintegrasikan berdasarkan kolom file csv ke dalam satu file . Penelitian ini  menggunakan  metode K-Means dengan  tujuan  klastering  data  ke  dalam  beberapa kriteria/karakteristik sesuai dengan popularitas, yang selanjutnya akan dilakukan analisa dengan data loudness, danceability, dan energi. Pada proses ini diwujudkan untuk meminimalisir variasi antar data yang  ada  di  dalam  suatu  klaster  dan  mengembangkan  variasi  data  yang  ada  di  klaster  lainnya. Popularitas Global Top 10 ditunjukan seperti pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Persebaran Data Popularitas terhadap Loudness .
Gambar 4 menunjukan hasil analisis klusterisasi K-Means terhadap data lagu-lagu dalam aplikasi Spotify .  Analisis  ini  menggunakan  dua  atribut,  yaitu loudness dan popularity .  Terdapat  tiga kelompok/klaster lagu yang dapat diidentifikasi, yaitu: a. Kelompok 1 (merah): lagu-lagu yang memiliki loudness yang tinggi dan popularitas yang tinggi.
b. Kelompok 2 (biru): Lagu-lagu yang memiliki loudness yang sedang dan popularitas yang sedang.
c. Kelompok 3 (hijau): Lagu-lagu yang memiliki loudness yang rendah dan popularitas yang rendah.
Tabel 4. Analisis Klasterisasi Popularitas terhadap Loudness . Klaster Nilai SSE Nilai Euclidean distance Nilai pusat klaster 1 1,09 0,87 (12,5, 60) 2 0,86 0,69 (50,40) 3 1,22 0,96 (25,20)
Pada Tabel 4, nilai SSE adalah jumlah kuadrat jarak antara titik-titik dalam suatu klaster dengan pusat  klaster  tersebut.  Semakin  kecil  nilai  SSE,  maka  semakin  baik  titik-titik  dalam  klaster  tersebut terpusat  pada  pusat  klaster.  Sedangkan,  nilai euclidean  distance adalah  jarak  antara  dua  titik  dalam ruang Euclidean .  Semakin  kecil  nilai euclidean  distance ,  maka  semakin  dekat  dua  titik  tersebut. Berdasarkan  nilai  SSE  dan euclidean  distance ,  dapat  disimpulkan  bahwa  klaster  1  dan  klaster  2 memiliki titik-titik yang lebih terpusat daripada klaster 3. Hal ini menunjukkan bahwa klaster 1 dan klaster 2 memiliki hubungan popularitas terhadap loudness yang lebih jelas daripada klaster 3. Berdasarkan analisis klusterisasi K-Means terhadap data lagu-lagu dalam aplikasi Spotify, dapat disimpulkan  bahwa  musik  populer  di  Spotify  saat  ini semakin  bervariasi  dalam  hal loudness .  Lagu- lagu  dengan loudness yang  tinggi  seperti  pop, rock ,  dan  elektronik  kemudian  lagu-lagu  dengan loudness sedang  seperti hip-hop , r&b ,  dan folk semakin  populer,  sedangkan  lagu-lagu  dengan loudness yang  rendah  seperti jazz , blues ,  klasik  semakin  kurang  populer.  Tren  ini  dapat  disebabkan oleh  beberapa  faktor,  seperti  perubahan  selera  masyarakat,  perkembangan  teknologi  musik,  serta
persaingan antar artis dan genre musik. Tren-tren tersebut dapat berubah seiring perkembangan jaman. Namun, tren-tren tersebut memberikan gambaran umum mengenai musik populer di Spotify saat ini.
Gambar 5. Persebaran Data Popularitas Terhadap Danceability .
Gambar 5 merupakan hasil analisis klasterisasi K-Means terhadap data lagu-lagu dalam aplikasi Spotify  yang  menggunakan  dua  atribut  yaitu,  popularitas  dan danceability .  Hal  ini  menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok/klaster lagu yang dapat diidentifikasi, yaitu:
a. Kelompok  1  (merah):  Lagu-lagu  yang  memiliki  popularitas  yang  tinggi  dan danceability yang tinggi.
b. Kelompok  2  (biru):  Lagu-lagu  yang  memiliki  popularitas  yang  sedang  dan danceability yang sedang.
c. Kelompok  3  (hijau):  Lagu-lagu  yang  memiliki  popularitas  yang  rendah  dan danceability yang rendah.
Terdapat 3 klaster pada hubungan popularitas terhadap danceability seperti yang ditunjukan pada Tabel  5.  Berdasarkan  nilai  SSE  dan euclidean  distance ,  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  klaster memiliki  titik-titik  yang  terpusat  dengan  baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  klaster  memiliki hubungan popularitas terhadap danceability yang cukup jelas.
Tabel 5. Analisis Klasterisasi Popularitas terhadap Danceability . Klaster Nilai SSE Nilai Euclidean distance Nilai pusat klaster 1 0,99 0,99 (40,70) 2 0,95 0,97 (60,50) 3 1,03 1,01 (20,30)
Berdasarkan  analisis  klasterisasi  K-Means  terhadap  data  lagu-lagu  dalam  aplikasi  Spotify  yang menggunakan dua atribut yaitu, popularitas dan danceability , dapat disimpulkan bahwa musik populer di  Spotify  saat  ini  semakin  berfokus  pada danceability .  Lagu-lagu  dengan danceability yang  tinggi semakin  populer,  sedangkan  lagu-lagu  dengan danceability yang  rendah  semakin  kurang  populer. Tren ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti perubahan selera masyarakat, perkembangan teknologi musik, serta persaingan antar artis.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Persebaran Data Popularitas Terhadap Energi.
Gambar 6 merupakan hasil analisis klasterisasi K-Means terhadap data lagu-lagu dalam aplikasi Spotify  yang  menggunakan  dua  atribut,  yaitu  popularitas  dan  energi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa terdapat tiga kelompok/klaster lagu yang dapat diidentifikasi, yaitu:
a. Kelompok 1 (merah): Lagu-lagu yang memiliki popularitas yang tinggi dan energi yang tinggi.
b. Kelompok 2 (biru): Lagu-lagu yang memiliki popularitas yang sedang dan energi yang sedang.
c. Kelompok 3 (hijau): Lagu-lagu yang memiliki popularitas yang rendah dan energi yang rendah.
Terdapat  3  klaster  pada  hubungan  popularitas  terhadap  energi.  Berdasarkan  nilai  SSE  dan euclidean  distance pada  Tabel  6,  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga  klaster  memiliki  titik-titik  yang terpusat  dengan  sangat  baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  klaster  memiliki  hubungan popularitas terhadap energi yang sangat jelas.
Tabel 6. Analisis Klasterisasi Popularitas terhadap Energi.
Klaster Nilai SSE Nilai Euclidean distance Nilai pusat klaster 1 0,99 0,99 (70,60) 2 1,02 1,01 (50,40) 3 1,05 1,03 (30,20)
Berdasarkan analisis klasterisasi K-Means terhadap data lagu-lagu dalam aplikasi Spotify , dapat disimpulkan bahwa musik populer di Spotify saat ini semakin berfokus pada energi. Lagu-lagu dengan energi yang tinggi semakin populer, sedangkan lagu-lagu dengan energi yang rendah semakin kurang populer. Tren ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti 1) perubahan selera masyarakat yang semakin  menyukai  musik  yang  lebih  dinamis,  menyenangkan,  dan  membangkitkan  semangat;  2) perkembangan  teknologi  musik  yang  memungkinkan  produser  musik  untuk  menciptakan  lagu-lagu dengan energi yang lebih tinggi; 3) persaingan antar genre musik yang mendorong para musisi untuk menciptakan lagu-lagu yang lebih unik dan menarik perhatian pendengar.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  berikut  adalah  hasil  analisis  data  untuk  lagu  yang  berada dalam  peringkat  Top  10  di  aplikasi Spotify yang  diurutkan  berdasarkan  artis  yang  paling  populer seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Persentase Popularitas Artis dalam Peringkat Top 10 Spotify.
Artis Popularitas Taylor Swift 26% Bad Bunny 23%
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Artis Popularitas Doja Cat 9% Bizarrap Milo J 8% Tate McRae 7% Ichigo Quintero 7% Kenya Grace 6% Jung Kook ft. Latto 5% KAROL G 5% Tyla 4%
Berdasarkan  Tabel  7, Taylor  Swift menempati  urutan  pertama  sebagai  penyanyi  paling  populer dengan tingkat popularitas sebesar 26% dan Bad Bunny berada pada urutan kedua sebagai penyanyi kedua  populer  dengan  tingkat  popularitas  sebesar  23%.  Selisih  tingkat  persentase  keduanya  sebesar 3%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  kedua  penyanyi  tersebut  memiliki  tingkat  popularitas  yang  paling tinggi  saat  ini.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  karena  banyaknya  masyarakat,  baik  itu  fans  ataupun casual  listeners yang  menyukai  dan  sering  memutar  lagu-lagu  karya  kedua  penyanyi  tersebut  di Spotify . Melalui gambar 7 berikut dapat disimpulkan bahwa jumlah angka streaming /pemutaran lagu di Spotify terbanyak dimiliki oleh Taylor Swift dan Bad Bunny . Berdasarkan data peringkat mingguan pada website Billboard , Taylor  Swift menempati  peringkat  pertama  di  dalam Chart  Billboard  HOT 100 Top 10  yang  diambil  pada  tanggal  4  November  2023  sementara  artis-artis  lainnya  tersebar  di chart Billboard HOT 100, Billboard 200, dan Billboard 200 Global [22].
Gambar 7. Peringkat Top 10 Popularitas Artis di Spotify .
Tahapan  kelima  dalam  kerangka  kerja CRISP-DM yaitu  evaluasi,  maka  diperoleh  hasil  seperti pada Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 8. Evaluasi Kualitas Klastering K-Means berdasarkan Nilai SSE Popularitas Lagu
terhadap Loudness . Klaster Kompaktitas Klaster Visualisasi Klaster 1 Memiliki kekompakan yang sedang karena nilai SSE- nya 1,09 berada di antara klaster 2 dan 3 Memiliki bentuk yang berada di antara klaster 2 dan 3 2 Klaster yang paling kompak karena memiliki nilai SSE terkecil, yaitu 0,86 Memiliki bentuk yang paling kompak dan terpusat 3 Klaster yang paling tidak kompak karena memiliki nilai SSE terbesar, yaitu 1,22 Memiliki bentuk yang paling menyebar Tabel 9. Evaluasi Kualitas Klastering K-Means berdasarkan Nilai SSE Popularitas Lagu terhadap Danceability .
Taylor Swift; 2265 Bad Bunny; 2035 Doja Cat; 759 Bizarrap Milo J; 715 Tate McRae; 612 Ichigo Quintero; 595 Kenya Grace; 556 Jung Kook ft. Latto; 445 KAROL G; 439 Tyla; 380 Taylor Swift Bad Bunny Doja Cat Bizarrap Milo J Tate McRae Ichigo Quintero Kenya Grace Jung Kook ft. Latto KAROL G Tyla 0 500 1000 1500 2000 2500 A R T IS JUMLAH STREAMS (satuan juta) Top 10 Popularitas Artis di Spotify
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Klaster Kompaktitas Klaster Visualisasi Klaster 1 Klaster yang paling tidak kompak karena memiliki nilai SSE terbesar, yaitu 1,02 Memiliki bentuk yang paling menyebar 2 Klaster yang paling kompak karena memiliki nilai SSE terkecil, yaitu 0,95 Memiliki bentuk yang paling kompak dan terpusat 3 Klaster yang memiliki kekompakan yang sedang karena nilai SSE-nya berada di antara klaster 2 dan 1 Memiliki bentuk yang berada di antara klaster 1 dan 2 Tabel 9. Evaluasi Kualitas Klastering K-Means berdasarkan Nilai SSE Popularitas Lagu terhadap Energi. Klaster Kompaktitas Klaster Visualisasi Klaster 1 Klaster yang paling kompak karena memiliki SSE terkecil, yaitu 0,99 Memiliki bentuk yang paling kompak dan terpusat 2 Klaster yang memiliki kekompakan sedang karena nilai SSE-nya berada di antara klaster 1 dan 3 Memiliki bentuk yang paling menyebar 3 Klaster yang paling tidak kompak karena nilainya SSE nya paling besar yaitu 1,05 Memiliki bentuk yang berada di antara klaster 1 dan 2
Kemudian  untuk  tahapan  terakhir  yaitu deployment di  mana  dilakukan  pembuatan  laporan, laporan dapat dibuat apabila evaluasi model klastering telah selesai dilakukan [20].

## 5 Kesimpulan
Penelitian  dalam  bentuk  klasterisasi  menggunakan dataset lagu  terpopuler  yang  diambil  dari website Kaggle yang dianalisis menggunakan metode K-Means adalah untuk mengetahui kesuksesan lagu  dalam  bentuk  lagu  yang  berada  dalam  10  besar  pada Spotify .  Lagu  populer  di Spotify saat  ini semakin berfokus pada loudness, danceability , dan energi dengan tren yang menonjol, yaitu lagu-lagu dengan loudness, danceability, dan energi yang tinggi semakin populer, sementara lagu-lagu dengan loudness,  danceability, dan  energi  yang  rendah  semakin  kurang  populer.  Tren-tren  ini  dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti  perubahan  selera  masyarakat,  perkembangan  teknologi musik,  serta  persaingan  antar  artis  dan  genre  musik.  Penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa kekurangan.  Maka  dari  itu,  saran  untuk  penelitian  ke  depannya.  Pertama,  memperluas  cakupan  data yang digunakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini hanya berasal dari aplikasi Spotify . Untuk mendapatkan  gambaran  yang  lebih  lengkap  mengenai  tren  musik  populer,  perlu  dilakukan  analisis terhadap  data  dari  berbagai  sumber,  seperti  layanan  streaming  musik  lainnya  seperti Apple  Music , Youtube  Music,  Youtube,  Pandora ,  dll. Kedua,  memperluas  jangkauan  atribut.  Selain loudness, danceability , dan energi, terdapat beberapa atribut lain yang dapat digunakan untuk menganalisis tren musik  populer,  seperti  tempo,  mode,  dan genre .  Dengan  memperluas  jangkauan  atribut  yang digunakan,  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap  mengenai  tren  musik populer. Ketiga, untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam, perlu dilakukan analisis lebih lanjut  terhadap  data  yang  ada.  Analisis  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode statistik  yang  lebih  kompleks,  seperti  analisis  regresi  atau  analisis  faktor.  Keempat,  dapat menggunakan algoritma klastering lain seperti K-Means ++ atau Hierarchical Clustering , mengubah jumlah klaster menjadi 2 atau 4, dan mengubah nilai pusat klaster awal secara manual.

## Referensi
[1] H.  Martopo,  “Sejarah  Musik  Sebagai  Sumber  Pengetahuan  Ilmiah  Untuk  Belajar  Teori, Komposisi, Dan Praktik Musik,” Harmonia: Journal of Arts Research and Education , vol. 13, no. 2, 2013.
[2] I. Ruddin, H. Santoso, and R. E. Indrajit, “Digitalisasi Musik Industri: Bagaimana Teknologi Informasi  Mempengaruhi  Industri  Musik  di  Indonesia,” Jurnal  Pendidikan  Sains  dan Komputer , vol. 2, no. 01, 2022, doi: 10.47709/jpsk.v2i01.1395.
[3] Billboard,  “Billboard  Charts.”  Accessed:  Nov.  15,  2023.  [Online].  Available: https://www.billboard.com/charts/
[4] U.  L.  Musyarofah,  S.  N.  Alima,  and  D.  S.  Y.  Kartika,  “KLASIFIKASI  TOP  50  SPOTIFY TAHUN  2010-2019  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING,” Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  2022,  doi: 10.33005/sitasi.v2i1.300.
[5] S.  Navisa,  Luqman  Hakim,  and  Aulia  Nabilah,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Genre Musik  pada  Spotify  Menggunakan  CRISP-DM,” Jurnal  Sistem  Cerdas ,  vol.  4,  no.  2,  2021, doi: 10.37396/jsc.v4i2.162.
[6] M. Interiano, K. Kazemi, L. Wang, J. Yang, Z. Yu, and N. L. Komarova, “Musical trends and predictability of success in contemporary songs in and out of the top charts,” R Soc Open Sci , vol. 5, no. 5, 2018, doi: 10.1098/rsos.171274.
[7] S.  Y.  M.  Netti  and  I.  Irwansyah,  “Spotify:  Aplikasi  Music  Streaming  untuk  Generasi Milenial,” Jurnal Komunikasi , vol. 10, no. 1, 2018, doi: 10.24912/jk.v10i1.1102.
[8] Spotify,  “Apa  itu  Spotify?,”  support.spotify.com.  Accessed:  Nov.  15,  2023.  [Online]. Available: https://support.spotify.com/id-id/article/what-is-spotify/
[9] SAS Institute, “Data Mining: what it is & why it matters,” SAS Insights: Analytics and Data Science Insights.
[10] S.  Agarwal,  “Data  mining:  Data  mining  concepts  and  techniques,”  in Proceedings  -  2013 International Conference on Machine Intelligence Research and Advancement, ICMIRA 2013 , 2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[11] P. Chapman et al. , “CRISP-DM -Cross-Industry Standard Process for Data Mining- 1.0 Step- by-step data mining guide.,” CRISP-DM Consortium , 2000.
[12] A.  M.  Ikotun,  M.  S.  Almutari,  and  A.  E.  Ezugwu,  “K‐means‐based  nature‐inspired metaheuristic algorithms  for  automatic data  clustering  problems:  Recent advances  and  future directions,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 11, no. 23. 2021. doi:
10.3390/app112311246.
[13] C.  Tan,  H.  Zhao,  and  H.  Ding,  “Statistical  initialization  of  intrinsic  K-means  clustering  on homogeneous manifolds,” Applied Intelligence , vol. 53, no. 5, 2023, doi: 10.1007/s10489-022- 03698-8.
[14] M.  Faid,  M.  Jasri,  and  T.  Rahmawati,  “Perbandingan  Kinerja  Tool  Data  Mining  Weka  dan Rapidminer  Dalam  Algoritma  Klasifikasi,” Teknika ,  vol.  8,  no.  1,  2019,  doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[15] L. Medeiros, “The CRISP-DM methodology,” Medium.
[16] A. Asaniczka, “Top Spotify Songs in 73 Countries (Daily Updated),” Kaggle.
[17] A. Rahmawati and E. Setyowati, “K-Means Cluster Analysis for District or City Clustering in Bengkulu  Province  based  on  The  Number  of  Base  Transceiver  Stations  and  The  Strength  of Cell Phone Signal,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , vol. 8, no. 1, 2023, doi: 10.24114/cess.v8i1.40913.
[18] F. Ridzuan and W. M. N. Wan Zainon, “A review on data cleansing methods for big data,” in Procedia Computer Science , 2019. doi: 10.1016/j.procs.2019.11.177.
[19] M.  S.  Pangestu  and  M.  A.  Fitriani,  “Perbandingan  Perhitungan  Jarak  Euclidean  Distance, Manhattan  Distance,  dan  Cosine  Similarity  dalam  Pengelompokan  Data  Bibit  Padi Menggunakan Algoritma K-Means,” Sainteks , vol. 19, no. 2, 2022, doi: 10.30595/sainteks.v19i2.14495.
[20] S.  E.  Damayanti  and  S.  K.  Kuswayati,  “Analisis  Dan  Implementasi  Framework  CRISP-DM (Cross  Industry  Standard  Process  For  Data  Mining)  Untuk  Clustering  Perguruan  Tinggi Swasta,” ejournal sttbandung , 2018.
[21] A.  Pambudi,  “PENERAPAN  CRISP-DM  MENGGUNAKAN  MLR  K-FOLD  PADA  DATA SAHAM PT. TELKOM INDONESIA (PERSERO) TBK (TLKM) (STUDI KASUS: BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2015-2022),” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, p. 1, Mar. 2023, doi: 10.33365/jdmsi.v4i1.2462.
[22] Billboard, “Billboard Hot 100 TM ,” billboard.