Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–1 dari 1 artikel
Analisis Klaster dan Klasifikasi Emosi Dalam Musik K-Pop dengan K-Means dan Algoritma C 4.5
Reyhan Jarsi Yoga
; Basuki Rahmat
; Eka Prakarsa Mandyartha
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Vol 2
, No 3
(2024)
The main objectives are to identify emotion patterns hidden in K-Pop music based on audio features extracted from the Spotify API and to build an emotion classification model that can predict the emotions of K-Pop songs.In this approach, the K-Means algorithm is used to cluster K-Pop songs based on audio features such as energy, valence, tempo, danceability, and speechiness. The clustering results reveal several main groups that represent variations in musical characteristics and emotions. Next,...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI