Perancangan Rekomendasi Lagu Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Main Article Content
Abstract
Lagu merupakan gubahan seni nada atau suara dalam urutan, kombinasi, dan hubungan temporal (biasanya diiringi dengan bermacam macam alat musik) untuk menghasilkan gubahan musik yang mempunyai kesatuan dan kesinambungan (mengandung irama). Dalam memberikan rekomendasi Lagu ini terdapat beberapa algorima yang dapat digunakan salah satunya adalah menggunkan KNN K-Nearest Neighbor. Algoritma KNN sendiri merupakan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu data, akan tetapi sekarang KNN sudah dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi serta pendukung keputusan. Prinsip dari algorima ini adalah mencari nilai similarity dan dengan proses perhitungan untuk mendapat hasil semirip mungkin dengan hasil data training. Semakin mirip data testing dengan data traning akan semakin akurat proses perhitungannya. Pada system rekomendasi lagu, KNN digunakan untuk memberikan rekomendasi yang paling sesuai dengan inputan pengguna dan kemudian di bandingkan dengan data yang ada di database, melalui perhitungan bobot bobot yang telah diberikan. Pada hasil output akan di tampilkan hasil yang telah di hitung oleh aplikasi kepada pengguna.hasil berupa lagu yang telah di ilih sesuai data yang di isi pengguna
Article Details
Submission of an original manuscript to the journal will be taken to mean that it represents originality work not previously published. Please see JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred IEEE style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Thurnitin software for checking the originality of submissions received.
References
Cung, A. A., Denyanto, D., & Tinaliah, T. Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Jenisjenis Genre dan Alat Musik Modern.
Defiyanti, Sofi., 2015. Integrasi Metode Klasifikasi dan Clustering dalam Data Mining, Konferensi Nasional Informatika 2015, https://www.researchgate.net/publication/314266899_ Integrasi_Metode_Klasifikasi_Dan_Clustering_dalam_Data_Mining,
Prasetyo, E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Penerbit ANDI Yogyakarta.
Liantoni, F. (2015). Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. ULTIMA Computing, 7(2).