PENERAPAN METODE HYBRID DALAM SISTEM REKOMENDASI MUSIK BERBASIS AUDIO FEATURE BERDASARKAN EMOSI PENDENGAR

MILLENIA, KIREYNA HOSHI (2025) PENERAPAN METODE HYBRID DALAM SISTEM REKOMENDASI MUSIK BERBASIS AUDIO FEATURE BERDASARKAN EMOSI PENDENGAR. Other thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (63kB)
	Text LEMBAH PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (443kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (194kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (120kB)
	Text LAPORAN TA_123180047_KIREYNA HOSHI MILLENIA.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan metode hybrid dalam sistem rekomendasi musik berbasis audio feature berdasarkan emosi pendengar. Sistem ini menggabungkan dua metode utama, yaitu Content-Based Filtering (CBF) dan Collaborative Filtering (CF), untuk meningkatkan akurasi dan relevansi rekomendasi musik. CBF digunakan untuk menganalisis kesamaan karakteristik lagu berdasarkan fitur audio, sementara CF mengevaluasi pola interaksi pengguna untuk menemukan kesamaan preferensi. Metode hybrid yang diterapkan dalam penelitian ini mengombinasikan kedua pendekatan dengan pendekatan weighted hybrid. Hasil evaluasi menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE) menunjukkan bahwa model hybrid memiliki kinerja yang lebih optimal dibandingkan metode tunggal. Collaborative Filtering memiliki RMSE sebesar 0.5831 dan MAE 0.22, sementara Content�Based Filtering memiliki RMSE 1.1467 dan MAE 0.538. Model hybrid menghasilkan RMSE sebesar 0.8735 dan MAE 0.69, yang menunjukkan keseimbangan antara pemanfaatan informasi konten lagu dan interaksi pengguna. Dengan hasil tersebut, sistem rekomendasi musik berbasis hybrid dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan berdasarkan emosi pendengar. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan lebih lanjut dalam sistem rekomendasi berbasis kecerdasan buatan.

Kata kunci: sistem rekomendasi musik, hybrid model, content-based filtering, collaborative filtering, audio feature, emosi pendengar.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	KIREYNA HOSHI MILLENIA (123180047 - Penulis) ; Mangaras Yanu Florestiyanto (Pembimbing 1) ; Rifki Indra Perwira (Pembimbing 2)
Uncontrolled Keywords:	sistem rekomendasi musik, hybrid model, content-based filtering, collaborative filtering, audio feature, emosi pendengar.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Bayu Setya Pambudi
Date Deposited:	14 Apr 2025 02:19
Last Modified:	14 Apr 2025 02:19
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/42361

Actions (login required)

View Item