Prosiding SNATIF Ke-4 Tahun 2017 ISBN: 978-602-1180-50-1 Fakultas Teknik – Universitas Muria Kudus 187 PREDIKSI KEPOPULERAN LAGU BERDASARKAN TANGGA LAGU BILLBOARD MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN K-MEANS Desta Gumilar 1* , Tacbir Hendro Pudjiantoro 1 , Rezki Yuniarti 1 1 Program Studi Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jendral Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, 40285 * Email: gumilar92@gmail.com Abstrak Billboard telah menjadi sumber terpercaya untuk peringkat popularitas lagu selama 60 tahun terakhir, dan sebagian besar label rekaman mengacu pada peringkat yang diberikan Billboard. Lagu hits biasanya tidak hanya dipengaruhi oleh lirik dan artis yang menyanyikannya, beberapa lagu hits dipengaruhi juga oleh faktor sepeti artis, genre, label rekaman dan lain sebagainya. Namun jika label rekaman dapat memprediksi sendiri apakah sebuah lagu dapat masuk ke dalam peringkat yang ada di Billboard tentunya akan sangat membantu. Dalam tangga lagu terdapat atribut yang dipertimbangkan seperti artis, judul, genre dan lainnya sehingga kombinasi berbagai atribut tersebut menjadi suatu pola dalam mengelompokkan sebuah lagu dalam tangga lagu. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang dapat memprediksi apakah suatu lagu dapat dikategorikan menjadi hits atau tidak menggunakan Decision Tree dan K-Means. Kata kunci: decision tree, k-means, lagu, prediksi 1. PENDAHULUAN Industri lagu belakangan ini mengalami perubahan yang sangat signifikan. Para penikmat lagu kini cenderung mengunjungi atau membeli file lagu secara online dibanding pergi ke sebuah toko. Lagu yang disukai atau sedang hits cukup mudah didapat, karena banyak penelitian yang dilakukan seperti rekomendasi musik maupun sistem pengambilan keputusan yang dapat membantu penikmat lagu dalam menemukan lagu yang sesuai. Penikmat lagu bisa mengakses situs seperti Billboard yang menyediakan tanggal lagu apabila mengalami kesulitan dalam mengetahui lagu yang sedang hits. Billboard telah menjadi sumber terpercaya untuk peringkat popularitas lagu selama 60 tahun terakhir, dan sebagian besar label rekaman mengacu pada peringkat yang diberikan Billboard (Cibils, Meza & Ramel 2015). Lagu hits biasanya tidak hanya dipengaruhi oleh lirik dan artis yang menyanyikannya, beberapa lagu hits dipengaruhi juga oleh faktor sepeti artis, genre, label rekaman dan lain sebagainya, seperti Slipknot yang masih menempati tangga lagu meski hanya digemari oleh kalangan tertentu. Penelitian sebelumnya mengemukakan sebuah lagu dikatakan hits karena memiliki beberapa karakteristik, karakteristik tersebut di antaranya memiliki PV, beat lagu memiliki level antara sedang dan cepat, panjang lagu antara 3,36 sampai 4,12 menit, lagu baru seharusnya tidak featuring dan dirilis pada bulan September, Oktober dan November, banyaknya penghargaan yang dimiliki seorang artis juga mempengaruhi kemungkinan lagu masuk jajaran hits (Banpotsakun & Chongwatpol 2015). Penelitian tersebut bisa menjadi acuan bagi label apabila artis yang menyanyikan sebuah lagu sudah di ketahui. Apabila belum diketahui, penelitian tersebut kurang bisa menjadi acuan, sehingga sulit bagi label rekaman untuk mengetahui lagu yang mereka keluarkan masuk pada peringkat Billboard. Oleh karena itu dibutuhkan suatu cara yang dapat memudahkan label rekaman dalam memprediksi sendiri lagu yang akan keluarkan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang dapat memprediksi apakah suatu lagu dapat dikategorikan menjadi hits atau tidak berdasarkan faktor seperti artis, album, genre, featuring, soundtrack dan label. Pembagian kelompok menjadi tiga kelas yaitu top chart, middle chart, dan bottom chart diharapkan dapat menambah keakuratan dalam memprediksi lagu karena pada penelitian sebelumnya mengemukakan bahwa dengan sepuluh pembagian kelompok, hasil keakuratan yang dicapai yakni sebesar 67% (Koenigstein, Shavitt & Zilberman 2009). brought to you by CORE View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk provided by E-Journal Universitas Muria Kudus