Implementasi Metode K-Means Pada Popularitas Lagu Berdasarkan Data Berbagai Platform

Perkembangan teknologi digital telah memudahkan masyarakat dalam mengakses musik melalui berbagai platform seperti Spotify, YouTube, dan TikTok. Namun, setiap platform memiliki indikator popularitas yang berbeda sehingga pengguna masih mengalami kesulitan dalam mengetahui lagu yang sedang populer secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data lagu dari berbagai platform digital serta mengelompokkan tingkat popularitas lagu menggunakan metode K-Means Clustering. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan metode survei untuk mengetahui persepsi pengguna mengenai kesulitan dalam mencari lagu yang sedang tren. Data penelitian diperoleh dari beberapa platform musik digital yang mencakup indikator jumlah pendengar, jumlah penayangan, jumlah penggunaan lagu, serta atribut pendukung lainnya. Selanjutnya, data diproses menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan lagu ke dalam beberapa kategori berdasarkan tingkat popularitasnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means mampu mengelompokkan data lagu menjadi tiga kategori, yaitu popularitas tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokan tersebut mempermudah proses identifikasi lagu yang sedang booming tanpa harus membandingkan data dari setiap platform secara terpisah. Hasil survei juga menunjukkan bahwa sebagian besar responden mengalami kesulitan dalam mencari informasi lagu yang sedang populer karena harus membuka beberapa platform sekaligus. Dengan demikian, penerapan metode K-Means dapat membantu mengintegrasikan danmengelompokkan data popularitas lagu sehingga informasi yang dihasilkan menjadi lebih mudah dipahami dan bermanfaat bagi pengguna.