Klasifikasi Genre Musik Dengan Metode Backpropagation (Studi Kasus:Spotify)

Kemajuan teknologi dari tahun ke tahun akan terus berkembang dan semakin majurntentunya akan mendorong terciptanya era digital seperti saat ini. Streaming musik Spotifyrnadalah salah satu bentuk kemajuan teknologi. Musik di Spotify bisa diakses atau dicarirnberdasarkan artis, album, genre, playlist atau label rekaman. Dengan banyaknya jumlahrnmusik yang beredar saat ini, tentu sulit untuk melabeli genre musik secara manual. Padarnpenelitian ini digunakan lagu-lagu yang telah terlabeli genre pada streaming musikrnSpotify sebagai data training dan testing. Metode Backpropagation Artificial NeuralrnNetwork (ANN) adalah metode yang digunakan pada penelitian ini. MetodernBackpropagation memiliki kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan yang rumit.rnHal ini dimungkinkan karena jaringan dengan algoritma ini dilatih dengan menggunakanrnmetode belajar supervisi sehingga dapat mengenali pola masukan suatu data denganrntingkat akurasi yang tinggi. Data input yang digunakan adalah accousticness,rndanceability, energy, loudness, speechiness, tempo, loudness, key, mode,rninstrumentalness, liveness dan valence kemudian outputnya adalah 6 genre musik teratas.rnKlasifikasi genre musik dengan metode Backpropagation ini dibuat dengan tujuan dapatrnmembantu mengubah cara pemberian label pada musik dari cara manual menjadirnotomatis dengan nilai akurasi yang baik. Pengklasifikasian dilakukan denganrnmenggunakan metode Backpropagation dengan memanipulasi parameter unit padarnhidden layer dan nilai epoch. Output yang dihasilkan nantinya bisa digunakan sebagairnreferensi untuk penelitian-penelitian selanjutnya. Berdasarkan hasil penelitian tersebutrndapat diketahui bahwa metode backpropagation memiliki tingkat akurasi yang baikrnterhadap klasifikasi genre musik dengan akurasi tertinggi mencapai 100%, hanya sajarnmasih memiliki nilai error/loss sebesar 0,002%.