Komparasi Algoritma K-Means, K-Medoid, Agglomeartive Clustering Terhadap Genre Spotify - Ana Rohmah Zaidah; Chandra Indira Septiarani; Mar’atus Sholikhatun Nisa; Ahmad Yusuf; Noor Wahyudi (LPPM Universitas Al Asyariah Mandar, 2021)
Perkembangan teknologi di berbagai bidang kehidupan manusia berdampak pada kebutuhan manusia yang semakin kompleks seperti contohnya muncul layanan streaming musik yang bisa didengarkan dengan mudah dari berbagai platform. Platform streaming musik yang banyak digunakan saat ini salah satunya spotify.com, menurut berita yang dirilis kompas.com spotify yang mengalami kenaikan 130 juta pelanggan baru sejak pandemi, sebagai platform yang memiliki pengguna yang banyak perlu penelitian lebih lanjut tentang konten streaming musik untuk menawarkan user experience yang lebih baik dan upaya meningkatkan persaingan dengan platform streaming lain. Penelitian ini menggunakan data publik Global Top 50 yang dianalisis menggunakan algoritma k-means, k-medoid, agglomative clustering Berdasarkan hasil penelitian metode cluster terbaik yang digunakan untuk clustering lagu spotify adalah agglomerative hierarchical clustering metode Average Linked dengan 3 atau 4 klaster. Klaster paling direkomendasikan adalah sebesar 3 klaster karena klaster ke 4 hanya berisi 1 anggota saja. Pada pengelompokkan 3 klaster, klaster ke-1 berisi 2833 anggota, klaster ke-2 berisi 145 anggota, dan klaster ke-3 berisi 21 anggota.