SISTEM REKOMENDASI MUSIK MENGGUNAKAN KNN DAN ALGORITMA GENETIKA (1.1.4.23.028/LUN/S)

SIDORA, LUNETTA IVANIA and Pane, Syafrial Fachri and Harani, Nisa Hanum (2023) SISTEM REKOMENDASI MUSIK MENGGUNAKAN KNN DAN ALGORITMA GENETIKA (1.1.4.23.028/LUN/S). Diploma thesis, ULBI.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah sistem klasifikasi untuk merekomendasikan musik berdasarkan preferensi genre. Pendekatan yang diambil melibatkan penggunaan algoritma K-nearest neighbor (KNN) yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika. Metode penelitian terdiri dari beberapa langkah, termasuk pengumpulan data, pra-pemrosesan data, normalisasi data, pembangunan model klasifikasi menggunakan algoritma KNN, dan peningkatan akurasi model menggunakan algoritma genetika. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan terdiri dari 114.000 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi rekomendasi musik yang dibangun dengan menggunakan dataset tersebut mencapai akurasi tertinggi sekitar 81%. Hasil ini dicapai dengan mengatur parameter K_Value berdasarkan hasil dari algoritma genetika. Dengan sistem ini, pengguna dapat dengan lebih mudah menemukan lagu-lagu yang sesuai dengan preferensi genre musik yang mereka inginkan Kata Kunci : Algoritma Genetika, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Rekomendasi

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Depositing User: Unnamed user with email [email protected]
Date Deposited: 23 Jan 2024 04:09
Last Modified: 23 Jan 2024 04:09
URI: http://eprint.ulbi.ac.id/id/eprint/2110

Actions (login required)

View Item View Item