<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi popularitas lagu menggunakan metode Decision Tree berdasarkan integrasi data multi-platform streaming. Dataset yang digunakan mencakup indikator performa lagu dari berbagai platform digital, antara lain Spotify, Youtube, Tiktok, dan platform streaming lainnya, yang meliputi jumlah streams, views, likes, serta jangkauan playlist. Pendekatan Decision Tree dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi sekaligus memberikan interpretasi yang jelas terhadap faktor-faktor yang memengaruhi Tingkat popularitas lagu. Metodologi Penelitian meliputi tahapan preprocessing data, pemilihan fitur numerik lintas platform, konstruksi label popularitas global berbasis agregasi indikator streaming, pembagian data latih dan data uji, serta pelatihan model Decision Tree CART. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score untuk mengukur performa klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan lagu populer dan tidak populer dengan Tingkat akurasi yang tinggi. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa jumlah streams di Spotify, views di Tiktok, serta jangkauan playlist di Youtube merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap popularitas lagu secara global. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada pemodelan prediksi popularitas lagu berbasis data multi-platform yang bersifat interpretable, serta pada analisis kontribusi relatif masing-masing platform streaming, yang belum banyak dibahas secara eksplisit dalam penelitian sebelumnya. Temuan ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh industry musik digital dalam mendukung pengambilan Keputusan strategis terkait promosi dan pemasaran lagu.]]>
Copyrights © 2026
