Perbandingan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering pada Rekomendasi Musik Berbasis Audio Spotify Features Sistem - Samuel Mahesa Sinulingga; Farrel Reyhan Putra; Andhika Dwi Rachmawanto; Michael Jeconiah Yonathan; Valentino Wijaya; Vitri Tundjungsari (Informatics and Computer Engineering Journal, 2026)
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.