Karya Inovatif Mahasiswa UNNES dengan Website Rekomendasi Musik

Website Rekomendasi Musik: Solusi Tepat untuk Temukan Lagu Serupa

Dalam era digital saat ini, musik menjadi bagian yang tak terpisahkan dari kehidupan manusia. Baik untuk hiburan, motivasi, maupun pelengkap aktivitas, musik memiliki peran penting dalam membangun suasana. Namun, bagi banyak orang, menemukan lagu yang sesuai dengan selera atau kebutuhan tertentu sering kali menjadi tantangan tersendiri. Menjawab kebutuhan ini, sebuah inovasi berbasis teknologi telah dikembangkan: sebuah website rekomendasi musik yang menggunakan algoritma machine learning Random Forest.

Keunggulan Teknologi yang Ditawarkan

Website ini memiliki sejumlah keunggulan yang menjadikannya solusi ideal bagi para pencinta musik:

1. Kemampuan Algoritma Machine Learning: Dengan menggunakan algoritma Random Forest, website ini dapat menganalisis karakteristik lagu secara mendalam dan memberikan rekomendasi yang relevan. Proses analisis meliputi elemen seperti genre, tempo, melodi, hingga emosi yang terkandung dalam lagu.

2. Antarmuka Pengguna yang Mudah Digunakan: Salah satu keunggulan utama adalah desain antarmuka yang sederhana, menarik, dan mudah dipahami. Pengguna tidak perlu memiliki keterampilan teknis untuk dapat memanfaatkan layanan ini secara optimal.

Solusi untuk UKM Sabda Kinnara Drum Corps UNNES

Website ini dirancang khusus untuk mendukung komunitas seperti UKM Sabda Kinnara Drum Corps UNNES. Sebagai kelompok musik yang sering menghadapi tantangan dalam menemukan lagu yang sesuai, website ini memberikan kemudahan melalui fitur unggulan. Dengan hanya mengunggah satu lagu ke platform, anggota UKM dapat menerima lima rekomendasi lagu serupa yang relevan, sehingga mempermudah proses eksplorasi musik tanpa perlu mencarinya secara manual.

Teknologi di Balik Website

Platform ini dibangun menggunakan teknologi modern yang mengintegrasikan beberapa komponen utama:

• Bahasa Pemrograman Python: Digunakan untuk membangun logika inti dan pengolahan data.

• Framework Django: Memungkinkan pengembangan website yang cepat, aman, dan skalabel.

• HTML dan CSS: Digunakan untuk menciptakan antarmuka pengguna yang responsif dan menarik.

Kombinasi teknologi ini menghasilkan pengalaman pengguna yang mulus dan performa yang andal.

Statistik dan Capaian Teknologi

Sejauh ini, website ini telah menunjukkan performa yang menjanjikan. Dengan tingkat akurasi algoritma Random Forest mencapai 80%, platform ini mampu memberikan lima rekomendasi lagu serupa berdasarkan lagu yang diunggah pengguna. Statistik ini menunjukkan bahwa teknologi yang digunakan cukup andal untuk memenuhi kebutuhan pengguna sehari-hari.

Hasil Rekomendasi Website (Sumber: Dokumen Pribadi)

Visi dan Misi

Harapan pengembang website ini adalah membantu komunitas musik, khususnya UKM Sabda Kinnara Drum Corps UNNES, untuk mengatasi kendala dalam mencari rekomendasi musik. Dengan terus meningkatkan kualitas layanan dan teknologi yang digunakan, platform ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang lebih luas di masa mendatang.

Kesimpulan

Inovasi ini menjadi salah satu contoh nyata bagaimana teknologi dapat digunakan untuk mendukung seni dan kreativitas. Melalui integrasi machine learning dan pengembangan web modern, website rekomendasi musik ini menawarkan solusi yang praktis dan efektif untuk menemukan lagu-lagu serupa yang relevan. Dengan potensi pengembangan lebih lanjut, platform ini diharapkan dapat melayani lebih banyak komunitas dan individu, sekaligus mendorong perkembangan dunia musik di era digital.