Sistem Rekomendasi Musik Berdasarkan Preferensi Pengguna Dengan Menggunakan Metode Natural Language Processing (NLP) - Muhammad Iqbal Fikri R. A.,; Muhammad Rafly Amartharizqi,; Firhan Ali Sofi,; Sari, Anggraini Puspita (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Sistem rekomendasi musik telah menjadi alat yang penting bagi pengguna untuk menemukan lagu-lagu yang sesuai dengan preferensi mereka. Namun, kebanyakan sistem rekomendasi musik saat ini masih mengandalkan metode yang sederhana, seperti analisis tag atau riwayat pemutaran, yang tidak selalu memberikan rekomendasi yang akurat dan personal.Dalam penelitian ini, kami memperkenalkan sebuah sistem rekomendasi musik yang menggunakan metode NLP (Natural Language Processing) semantik dengan mengambil kata kunci genre dan preferensi tahun dari pengguna. Pendekatan semantik ini memungkinkan pemahaman komputer terhadap makna dan konteks kata-kata dalam preferensi pengguna yang dinyatakan dalam bentuk teks.Metode NLP semantik yang kami terapkan melibatkan beberapa tahap. Pertama, kami mengumpulkan data preferensi pengguna dalam bentuk teks yang mencakup kata genre dan preferensi tahun musik. Selanjutnya, kami menggunakan teknik NLP untuk memproses teks dan mengidentifikasi kata-kata kunci, topik, dan makna yang terkandung dalam preferensi pengguna. Kemudian, kami menerapkan algoritma pemetaan semantik untuk menghubungkan preferensi pengguna dengan lagu-lagu yang sesuai. Algoritma ini membangun pemahaman tentang hubungan semantik antara genre musik, preferensi tahun, dan fitur musik dalam basis data. Dengan demikian, sistem rekomendasi dapat merekomendasikan lagu-lagu yang memiliki kesamaan semantik dengan preferensi pengguna. Pada tahap akhir, kami melakukan pengujian dan evaluasi kinerja sistem rekomendasi musik yang diusulkan menggunakan metode NLP semantik. Kami menggunakan dataset yang mencakup preferensi pengguna, informasi musik yang relevan, serta mengukur tingkat keakuratan dan kepuasan pengguna terhadap rekomendasi yang diberikan. Melalui penelitian ini, kami berharap dapat meningkatkan kualitas sistem rekomendasi musik dengan memanfaatkan metode NLP semantik yang mempertimbangkan genre dan preferensi tahun. Dengan demikian, pengguna dapat menerima rekomendasi yang lebih personal dan relevan berdasarkan preferensi mereka dalam hal genre musik dan tahun perilisan.