Komparasi Algoritma Klasifikasi Genre Musik pada Spotify Menggunakan CRISP-DM

Sebelum era modernisasi di Indonesia, jika seseorang ingin mendengarkan musik harus berada suatu tempat atau dapat dan melihat dari perangkat yang tidak bisa dibawa kemana-mana, misalnya radio. Membuat memilih genre diinginkan. Dengan munculnya internet Indonesia perkembangan zaman, masyarakat secara online sesuai selera disukai dengan dimainkan acak. Proses data mining memiliki berbagai algoritma klasifikasi selalu berkembang. Teknik pada fungsionalitas merupakan dikategorikan berdasarkan label kelas telah diketahui sebelumnya. digunakan bidang termasuk penelitian industri musik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan mana menghasilkan kinerja terbaik proses menggunakan CRISP-DM. Algoritma pengujian adalah Naive Bayes, K-NN, Random Forest. Dari dilakukan diperoleh hasil akurasi Bayes nilai 58.91%. K-NN Forest 0,528.