Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer Jurnal Publikasi Teknik Informatika
Samuel Yahya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Metode K-Means dan Gaussian Mixture Model dalam Pengelompokan Playlist Musik Berbasis Fitur Audio Daniel Prasetiyo Dodi Darmawan; Christopher Mathew Putra; Samuel Yahya; Darren Jusman; Alfi Syahrian; Vitri Tundjungsari
Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Vol. 6 No. 1 (2026): Maret : Jurnal Informatika dan Tekonologi Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jitek.v6i1.10754

Abstract

Music streaming platforms rely on playlists as medium for users to store musical preferences and receive music recommendations based on the music stored. However, representing playlists as meaningful groups remains a major challenge due to the high diversity characteristics of music. In addition, the distribution of musical characteristics within playlists can vary significantly. This study aims to compare two clustering models with different approaches hard clustering using the K-Means method and soft clustering using the Gaussian Mixture Model (GMM). Playlists are represented as statistical aggregations of audio feature data from songs, such as energy, acousticness, and danceability. The hard clustering approach using K-Means produces compact and clearly separated clusters, while the Gaussian Mixture Model (GMM) generates clusters that capture playlist ambiguity, resulting in overlapping clusters due to its probabilistic nature. These differences have a direct impact on the implementation of the clustering results in downstream applications. This study emphasizes the importance of selecting an appropriate clustering method for further implementations, such as music recommendation systems, and provides insights into the trade-offs between interpretability and flexibility offered by both models.
Sistem Rekomendasi Komponen Rakit PC dengan Algoritma Greedy dan Rule-Based Filtering Samuel Yahya; Prasetiyo, Daniel; Putra, Gabriel; Christian, Timothy; Tundjungsari, Vitri
Jurnal Publikasi Teknik Informatika Vol. 5 No. 2 (2026): Mei: Jurnal Publikasi Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sains dan Teknologi Komputer Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupti.v5i2.6527

Abstract

Beragam komponen komputer berkembang dengan pesat karena meningkatnya kebutuhan pengguna merakit PC atau personal computer untuk sesuai kebutuhan pekerjaan seperti pekerjaan 3D, desain grafis, video editing, gaming, dan lain-lain. Namun variasi, kompatibilitas, dan harga sering membuat banyak pengguna kesulitan menentukan kombinasi yang optimal dan sebanding dengan biaya yang dikeluarkan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi komponen rakit pc sederhana yang dapat memberikan saran komponen terbaik sesuai anggaran pengguna. Sistem ini menerapkan Algoritma Greedy dengan tambahan konteks untuk memilih komponen. Pemilihan diprioritaskan berdasarkan skor CPU Mark dan G3D Mark. Rule-based filtering yang ketat diterapkan di awal untuk menyaring komponen berkualitas rendah, memastikan hanya ada komponen yang modern dan andal. Sistem dikembangkan dengan memanfaatkan dataset komponen PC yang didapat dari PCPartPicker yang mencakup komponen inti dari PC seperti CPU, RAM, storage, case, dan PSU. Hasil pengujian menunjukan sistem rekomendasi sederhana yang dibangun dengan algoritma Greedy dan Rule-Based Filtering dapat menghasilkan rakitan PC yang efisien dan sesuai anggaran. Kombinasi antara kedua metode menghasilkan sistem rekomendasi yang cepat, akurat, dan relevan dengan hasil yang dikeluarkan.
Co-Authors Alfi Syahrian Christian, Timothy Christopher Mathew Putra Daniel Prasetiyo Dodi Darmawan Darren Jusman Prasetiyo, Daniel Putra, Gabriel Vitri Tundjungsari