<![CDATA[Perkembangan teknologi digital telah mengubah cara masyarakat mengakses dan menikmati musik, khususnya melalui platform streaming seperti YouTube Music yang menawarkan ragam konten luas namun menimbulkan tantangan dalam menemukan musik sesuai preferensi pengguna. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang mampu memprediksi popularitas lagu secara akurat berdasarkan atribut-atribut utama. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Decision Tree Classification and Regression Tree (CART) untuk mengembangkan sistem rekomendasi musik yang dapat memprediksi popularitas lagu berdasarkan preferensi pengguna. Metode CART dipilih karena kemampuannya menangani data multidimensional dengan interpretabilitas tinggi dan dapat mengelola atribut kategorikal serta numerik secara bersamaan. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penerapan metode CART untuk klasifikasi musik populer yang dapat diintegrasikan secara real-time ke dalam sistem rekomendasi web. musik.]]>
Copyrights © 2025
