Analisa Perkembangan Musik Pada Spotify Menggunakan Structured Query Language (SQL)

Raissa Camilla Maringka, Aulia Khoirunnita, Rodney Maringka, Ema Utami, Kusnawi Kusnawi

Abstract


Musik mengalami perubahan dan berevolusi hingga mencapai abad ke 21. Tidak seperti jaman purbakala, generasi digital saat ini dapat menggunakan teknologi dalam menikmati musik. Spotify menjadi salah satu aplikasi yang banyak digunakan sebagai platform dalam music streaming. Perubahan musik yang signifikan setiap tahunnya mempengaruhi pembentukan pola pikir masyarakat terhadap preferensi pilihan musik. Oleh karena itu perlu dilakukan pemantauan terhadap trend perkembangan musik serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya untuk melihat perubahan apa saja yang terjadi serta menjadi tolak ukur untuk membantu industri musik dalam menghasilkan musik yang layak didengarkan serta membawa pengaruh positif. Penelitian ini akan memberikan hasil analisa dari perkembangan trend perkembangan musik khususnya pada aplikasi Spotify menggunakan Structured Query Language. Dari hasil analisa didapatkan visualisasi dari trend genre musik dan fitur audio dalam jangkauan tahun 2010 hingga 2020 yang diolah menggunakan Power BI. Diharapkan hasil tersebut dapat membantu indusri musik dalam menghasilkan musik yang digemari serta memberikan pengetahuan yang baik terhadap penggemar musik.

Kata kunci—Musik, Spotify, SQL, Power BI


Full Text:

PDF

References


Killin, A., 2018. The origins of music: evidence, theory, and prospects. Music & Science, 1, p.2059204317751971.

Netti, S.Y.M. and Irwansyah, I., 2018. Spotify: Aplikasi Music Streaming untuk Generasi Milenial. Jurnal Komunikasi, 10(1), hal 1-16.

Andita, C.D. and Desyandri, D., 2019. Pengaruh Penggunaan Musik Terhadap Konsentrasi Belajar Anak Sekolah Dasar. EDUKATIF: JURNAL ILMU PENDIDIKAN, 1(3), hal 205-209.

Ravignani, A. and Verhoef, T., 2018. Which melodic universals emerge from repeated signaling games? A note on Lumaca and Baggio (2017). Artificial Life, 24(02), hal 149-153.

Savage, P.E., 2019. Cultural evolution of music. Palgrave Communications, 5(1), hal.1-12.

Laato, S., Rauti, S. and Sutinen, E., 2020, July. The Role of Music in 21st Century Education-Comparing Programming and Music Composing. In 2020 IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), hal. 269-273.

Bauer, C. and Schedl, M., 2019. Global and country-specific mainstreaminess measures: Definitions, analysis, and usage for improving personalized music recommendation systems. PloS one, 14(6), p.e0217389.

Briot, J.P. and Pachet, F., 2020. Deep learning for music generation: challenges and directions. Neural Computing and Applications, 32(4), hal.981-993.

Taipalus, T., 2020, August. The Effects of Database Complexity on SQL Query Formulation (journal-first). In 2020 46th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), hal 185.

Clark, D., 2020. Introducing Power BI. In Beginning Microsoft Power BI, hal 1-20, Apress, Berkeley, CA.

https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/tracks, diakses tgl 21 Desember 2020.

Zhang, B., Kreitz, G., Isaksson, M., Ubillos, J., Urdaneta, G., Pouwelse, J.A. and Epema, D., 2013, Understanding user behavior in spotify. In Proceedings IEEE INFOCOM, April.

Pichl, M., Zangerle, E. and Specht, G., 2017, Understanding user-curated playlists on spotify: A machine learning approach. International Journal of Multimedia Data Engineering and Management (IJMDEM), 8(4), hal 44-59.

Bazila Banu, A., Priyadarshini, R.K. and Thirumalaikolundusubramanian, P., 2019. Prediction of Children Diabetes by Autoregressive Integrated Moving Averages Model Using Big Data and Not Only SQL. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 16(8), hal 3510-3513.

Chen, Y.T., Chen, C.H., Wu, S. and Lo, C.C., 2019. A two-step approach for classifying music genre on the strength of AHP weighted musical features. Mathematics, 7(1), hal 19.




DOI: http://dx.doi.org/10.31154/cogito.v7i1.287.1-14

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


CogITo Smart Journal
A publication of Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat
In partnership with Coris and IndoCEISS
Phone: +62 (431) 891035
email: editorial.cogito@unklab.ac.id | web: http://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito
 
Free counters!
View CogITo Smart Journal Stats

CogITo Smart Journal is indexed by:
  DOAJ    SINTA     Indonesia OneSearch by Perpusnas    Crossref    Google Scholar      Base Search PKP Index    neliti    EBSCO Information Science    mendeley          scilit    road    worldcat    DRJI    OpenAIREplus    copac    Gent University Library Stanford Library    Harvard Library    Leiden University Libraries    The University of Sheffield    Boston University Library    University of Manchester    University of Oxford    CORE    Livivo
 



CogITo Smart Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.