IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK REKOMENDASI JUDUL LAGU DENGAN MEMANFAATKAN SPOTIFY API

Witanto, Nur (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK REKOMENDASI JUDUL LAGU DENGAN MEMANFAATKAN SPOTIFY API. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2113020251.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (695kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (315kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (669kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (742kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (165kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (169kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020251_0723098303_0708028704_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020251_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)

Abstract

Sistem rekomendasi lagu berbasis fitur audio menjadi solusi untuk membantu pengguna menemukan lagu baru sesuai preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi lagu menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan memanfaatkan fitur audio dari Spotify API seperti tempo, energy, valence, acousticness, dan danceability. Metode penelitian yang digunakan adalah waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan, pengumpulan dataset dari Kaggle, normalisasi data, hingga implementasi dan evaluasi menggunakan metrik Top K-Accuracy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi dengan tingkat akurasi sebesar 66%, yang berarti 3-4 lagu dari 5 lagu yang direkomendasikan relevan dengan preferensi pengguna. Penelitian ini membuktikan bahwa KNN dapat diterapkan secara efektif dalam sistem rekomendasi musik berbasis fitur audio, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna dalam menikmati musik.

Actions (login required)

View Item