Analisis Big Data Spotify dengan Metode Data Mining - Tannady, Hendy; Andry, Johanes Fernandes; Honni, Honni (JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems, 2024)
Jumlah penduduk yang besar di Indonesia menjadi pasar yang sangat besar bagi berbagai produk, termasuk di dalamnya produk teknologi berbasis musik streaming, untuk menjangkau target audience anak muda. Salah satu aplikasi yang sedang menjadi tren pada saat ini adalah Spotify. Sebuah platform musik streaming yang memiliki banyak fitur menarik, serta banyak digunakan oleh generasi milenial di seluruh dunia, termasuk di Indonesia untuk mendengarkan musik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data besar dari platform streaming musik Spotify dengan menggunakan metode data mining Naive Bayes. Spotify, sebagai layanan streaming musik global, menghasilkan sejumlah besar data dari penggunanya, termasuk data preferensi musik, pola mendengarkan, dan interaksi pengguna dengan fitur-fitur yang disediakan. Melalui penggunaan metode Naive Bayes, penelitian ini berfokus pada klasifikasi preferensi musik pengguna berdasarkan berbagai atribut, seperti genre, durasi, popularitas lagu, dan karakteristik demografis pengguna. Naive Bayes, yang dikenal sebagai algoritma klasifikasi probabilistik, memungkinkan prediksi yang cepat dan efisien dengan memanfaatkan prinsip teorema Bayes. Dalam penelitian ini, metode Naive Bayes digunakan untuk memprediksi genre musik yang paling mungkin diminati oleh pengguna, berdasarkan riwayat pendengaran dan preferensi individu. Penggunaan teknik ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam terhadap data dalam jumlah besar, sehingga dapat memberikan rekomendasi musik yang lebih personal dan relevan.