Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatics and Computer Engineering Journal
Andhika Dwi Rachmawanto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering pada Rekomendasi Musik Berbasis Audio Spotify Features Sistem Sinulingga, Samuel Mahesa; Farrel Reyhan Putra; Andhika Dwi Rachmawanto; Michael Jeconiah Yonathan; Valentino Wijaya; Vitri Tundjungsari
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 6 No 1 (2026): Periode Februari 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v6i1.11895

Abstract

Penelitian ini membandingkan metode K-Means dan Hierarchical Clustering dalam sistem rekomendasi musik berbasis audio features Spotify. Dataset yang digunakan berasal dari Spotify Tracks Dataset yang terdiri dari sekitar 114.000 lagu, kemudian melalui tahap pra-pemrosesan diperoleh sekitar 81.000 lagu valid. Untuk efisiensi komputasi, digunakan 5.000 lagu sebagai data eksperimen. Clustering dilakukan menggunakan 6 cluster dengan sembilan atribut audio. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan bahwa K-Means memperoleh nilai Silhouette Score 0,1900 dan Davies–Bouldin Index 1,4445, sedangkan Hierarchical Clustering memperoleh nilai Silhouette Score 0,1782 dan Davies–Bouldin Index 1,4522. Hasil ini menunjukkan bahwa K-Means menghasilkan cluster yang lebih kompak. Sistem rekomendasi yang dibangun mampu memberikan rekomendasi lagu yang relevan berdasarkan kemiripan karakteristik audio.
Co-Authors Farrel Reyhan Putra Michael Jeconiah Yonathan Sinulingga, Samuel Mahesa Valentino Wijaya Vitri Tundjungsari