Arga Nagyadikara
Pendekatan Algoritma Rekomendasi Musik: Dari Collaborative Filtering hingga Deep Learning
Teknologi | 2025-05-21 13:31:56Pendekatan Algoritma Rekomendasi Musik: Dari Collaborative Filtering hingga Deep Learning
Pada masa digital saat ini, musik menjadi media yang banyak digunakan oleh orang untuk menemani berbagai aktivitas. Menurut Aristoteles, musik mempunyai kemampuan mendamaikan hati yang gundah, memiliki terapi rekreatif, dan menumbuhkan jiwa patriotisme.
Orang-orang dapat menikmati musik lewat gadget dengan mengunduh aplikasi penyetel musik secara online, seperti YouTube Music dan Spotify dll. Aplikasi-aplikasi tersebut dapat merekomendasikan musik-musik kepada pengguna menggunakan algoritma tertentu. Algoritma rekomendasi musik telah menjadi komponen penting dalam industri musik digital untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mempertahankan loyalitas pengguna. Berdasarkan jurnal berjudul "Analisis Algoritma Rekomendasi Musik Menggunakan Teknik Machine Learning dan Collaborative Filtering" oleh Hamzanwadi (2024), terdapat beberapa pendekatan algoritma rekomendasi musik yang diimplementasikan untuk mengoptimalkan proses rekomendasi.
Pendekatan-pendekatan tersebut adalah:
1. Collaborative Filtering (CF)
Collaborative Filtering menggunakan data historis pengguna untuk mengidentifikasi kesamaan preferensi musik. Sistem ini bekerja berdasarkan pola perilaku pengguna lain yang memiliki minat musik serupa.
Collaborative Filtering dibagi menjadi dua jenis, yaitu:
· User-Based CF: Mencari pengguna lain yang memiliki kesamaan selera musik. Jika pengguna A dan B mendengarkan banyak lagu yang sama, maka lagu yang disukai pengguna A namun belum didengarkan pengguna B akan direkomendasikan kepada pengguna B.
· Item-Based CF: Menganalisis kemiripan antar lagu berdasarkan karakteristiknya. Jika sebuah lagu memiliki pola yang sama dengan lagu lain yang pernah didengarkan pengguna, maka lagu tersebut akan direkomendasikan.
2. Content-based Filtering
Content-based Filtering adalah metode rekomendasi yang bekerja dengan melihat kesamaan antara lagu-lagu yang pernah didengarkan pengguna dengan lagu-lagu baru. Pertama, sistem akan mengumpulkan informasi tentang lagu, seperti genre, artis, dan tempo. Kemudian, sistem
akan mencatat lagu-lagu yang paling sering didengarkan oleh pengguna untuk mengetahui selera musiknya. Setelah itu, sistem akan mencari lagu-lagu baru yang memiliki kesamaan dengan lagu-lagu favorit pengguna. Jika ditemukan lagu baru yang mirip, lagu tersebut akan direkomendasikan. Jadi, sistem ini fokus pada konten lagu itu sendiri, bukan pada apa yang didengarkan pengguna lain.
3. Hybrid Filtering
Hybrid Filtering adalah metode rekomendasi yang menggabungkan dua teknik utama, yaitu Collaborative Filtering (CF) dan Content-Based Filtering (CBF), agar hasil rekomendasi lebih akurat. Sistem ini mengatasi kelemahan CF yang hanya bergantung pada data historis pengguna dan kekurangan CBF yang hanya melihat atribut konten.
Misalnya, untuk pengguna baru yang belum punya banyak data historis, sistem akan memberikan rekomendasi berdasarkan konten lagu yang mirip dengan lagu-lagu yang pernah didengarkan. Sementara itu, untuk pengguna lama yang sudah memiliki banyak data riwayat mendengarkan musik, sistem akan merekomendasikan lagu-lagu baru berdasarkan preferensi pengguna lain yang punya selera serupa.
Dengan cara ini, Hybrid Filtering bisa memberikan rekomendasi yang lebih bervariasi dan tidak monoton, karena sistem tidak hanya fokus pada data pengguna atau konten saja, tapi menggabungkan keduanya.
4. Deep Learning
Implementasi Deep Learning dalam sistem rekomendasi musik dimulai dengan proses pengumpulan data. Data yang digunakan terbagi menjadi dua kategori utama, yaitu data lagu dan data perilaku pengguna.
Sistem menganalisis data lagu yang mencakup informasi terkait elemen musik, seperti nada, ritme, tempo, dan lirik menggunakan teknik tertentu. Misalnya, nada dipecah menjadi spektrum frekuensi untuk mendeteksi pola suara, ritme dipetakan sebagai pola waktu yang berulang, dan lirik diproses menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk menangkap makna atau tema tertentu dalam teks. Melalui proses ini, sistem dapat memahami karakteristik unik dari setiap lagu dan mengidentifikasi pola-pola tertentu, seperti suasana hati (sedih, ceria) atau genre musik (pop, rock, jazz).
Sistem menggunakan data perilaku pengguna untuk mengetahui kebiasaan pengguna saat mendengarkan musik. Data ini meliputi daftar lagu yang sering diputar, lagu yang diberi tanda suka, dan lagu yang dilewati. Sistem mengolah pola perilaku ini untuk mengenali preferensi pengguna. Misalnya, jika seorang pengguna cenderung mendengarkan lagu bertempo cepat dengan tema cinta, sistem akan mengidentifikasi kombinasi tersebut sebagai preferensi utama.
Selanjutnya, sistem akan memproses data-data tersebut menggunakan neural networks, yaitu jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan (layers). Pada tahap awal, lapisan-lapisan
awal akan memproses elemen dasar, seperti nada dan ritme. Lapisan-lapisan berikutnya akan mulai menggabungkan pola-pola tersebut untuk membentuk pemahaman yang lebih kompleks, misalnya bagaimana ritme tertentu dapat dikaitkan dengan suasana hati tertentu.
Deep Learning memungkinkan sistem untuk menangkap pola yang tidak terlihat secara langsung oleh manusia atau algoritma konvensional. Misalnya, sistem dapat mengenali bahwa lagu-lagu dengan tempo cepat dan lirik bertema motivasi cenderung disukai oleh pengguna yang sedang berolahraga. Sistem dapat menemukan pola-pola semacam ini berkat kemampuan neural networks untuk melakukan analisis mendalam melalui berbagai lapisan pemrosesan data.
Tahap terakhir adalah penyusunan rekomendasi musik. Sistem mencocokkan profil pengguna dengan karakteristik lagu berdasarkan hasil analisis tersebut. Dengan demikian, rekomendasi yang dihasilkan bukan hanya berdasarkan popularitas atau genre lagu, tetapi berdasarkan pola tersembunyi yang telah dipelajari oleh jaringan saraf. Sistem merekomendasikan lagu-lagu yang memiliki kemiripan pola ritme, nada, atau tema lirik dengan preferensi pengguna. sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih personal dan relevan.
Melalui pendekatan ini, Deep Learning tidak hanya membantu sistem untuk memahami data musik secara lebih mendalam, tetapi juga memungkinkan terciptanya rekomendasi musik yang lebih akurat dan sesuai dengan selera pengguna
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
