Alur Kerja Algoritma Data Science di Aplikasi Musik

Belakangan ini, algoritma data science mulai dilirik para pengembang (developer) untuk menghasilkan keluaran berupa aplikasi yang memudahkan aktivitas penggunanya dimana pun mereka berada. Apalagi soal layanan streaming dan mendengarkan musik, Spotify adalah jawabannya! 

Pasti sahabat DQLab juga sudah pada tahu kan mobile apps yang satu ini? Salah satu perusahaan musik dan media digital berbasis layanan streaming audio asal Swedia ini memiliki cadangan data yang dikolaborasikan dengan pemanfaatan algoritma data science, machine learning dan artificial intelligence yang menyajikan hiburan musik legal maupun streaming. Melalui Spotify, pengguna dapat mendengarkan musik dari berbagai genre baik penyanyi lokal maupun mancanegara. Disini user juga bisa langsung memunculkan lirik lagu yang rasa-rasanya seperti karaoke ria.

Dibalik popularitas Spotify yang melejit, tentunya bukan menjadi rahasia lagi jika di dalamnya terselip penggunaan algoritma data science disana. Hal ini juga yang membuat user bisa menikmati rekomendasi lagu favorit dan genre kesukaan kita. Kalian bisa bebas memilih lagu-lagu mana saja yang ingin kita dengarkan berdasarkan preferensi genre musik yang kita senangi. 

Dari sini, mereka sudah memiliki teknologi yang menggabungkan antara Artificial Intelligence maupun algoritma yang mengumpulkan dan menganalisa semua data yang diperlukan termasuk lagu favorit. Lalu, kira-kira bagaimana penerapan dari algoritma data science dalam aplikasi Spotify? Yuk kita intip langsung bareng-bareng melalui artikel dibawah ini!

1. Mengenal Sekilas Soal Aplikasi Spotify

Sebelum kita bahas cara kerja algoritma yang terlibat dalam aplikasi Spotify, kita bahas dulu apa sih aplikasi Spotify ini? Spotify adalah aplikasi layanan streaming musik secara digital dari musik lokal hingga internasional tersedia lengkap. Tidak cuma mendengarkan musik aja loh sahabat DQLab, pada aplikasi Spotify kita  juga bisa menampilkan lirik dengan lagu yang sedang kita dengarkan. Jadi buat kamu yang hobinya karaoke pastinya cocok banget dengan kehadiran fitur ini karena lebih mudah tanpa takut salah lirik!

Spotify juga menyediakan fitur podcast yang bisa dimanfaatkan oleh user untuk mendapatkan insight-insight baru. Disana kamu bisa mendengarkan banyak hal. Mulai dari yang receh, lucu-lucu, obrolan ringan hingga mendengarkan diskusi hangat dari public figure maupun orang-orang yang terkenal. 

Total pengguna aktif bulanan (monthly active user/MAU) pada aplikasi Spotify di seluruh dunia sebanyak 433 juta orang pada kuartal kedua 2022. Jumlah ini meningkat 18,6 persen apabila dibandingkan dengan kuartal kedua di tahun lalu sebesar 365 juta orang. Adapun berdasarkan wilayahnya, proporsi pengguna aktif bulanan Spotify paling banyak berasal dari Eropa yakni 32 persen. Disusul dengan Amerika Utara dengan pengguna Spotify sebesar 22 persen.

Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Algoritma yang Berperan dalam Aplikasi Spotify

Menurut Khartoon Weiss, Former Global Head of Spotify menjelaskan bahwa salah satu keunggulan kompetitif dari Spotify adalah recommendation engine yang canggih. Dalam hal ini, Spotify mempelajari usernya terkait preferensi genre musik yang dipilih oleh pengguna, lagu atau trek musik paling sering didengarkan, penyanyi favorit dan lain-lain. 

Keterlibatan inilah ditunjukkan dalam algoritma yang dipakai dalam menyusun rekomendasi lagu pilihan user. Mulai dari penggunaan algoritma machine learning, natural language processing, dan convolutional neural network. Dari kombinasi tiga algoritma ini, Spotify dapat mengubah riwayat pengguna selama mendengarkan musik diubah menjadi daftar putar yang dipersonalisasi dan disusun menjadi rekomendasi musik.

3. Personalization Pioneers

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa Spotify melibatkan berbagai algoritma data science didalamnya. Nah, Spotify akan menggunaan data dan perilaku pengguna sebagai dasar untuk melakukan personalisasi daftar trek musik berdasarkan preferensi user ketika mendengarkan lagu, audio maupun podcast. Untuk menguraikan lebih lanjut, berikut adalah peranan dari masing-masing algoritma data science yang dipakai pada aplikasi Spotify:

• Algoritma Machine Learning dipakai untuk menganalisis perilaku pengguna dan mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi musik. Dengan menggunakan informasi tersebut maka Spotify dengan mudah untuk merekomendasikan lagu-lagu pendengar berdasarkan apa yang didengarkan selama ini dan didengarkan juga oleh pengguna yang lainnya dengan genre serupa.

• Natural Language Processing dipakai untuk memindai ribuan artikel, postingan blog dan message boards untuk menganalisis bahasa ketika mendeskripsikan artis maupun lagu yang ingin didengarkan. Melalui insight ini, mereka bisa mengelompokkan trek musik berdasarkan frasa dan kata. Misalnya Jazz menjadi smooth jazz, genre Rock nantinya diarahkan ke Classic Rock. Data-data ini sangatlah membantu Spotify dalam melakukan identifikasi artis serupa dan membangun playlist yang dipersonalisasikan untuk pengguna.

• Convolutional Neural Network digunakan dalam menganalisis data mentah dari musik yang diperdengarkan. Mulai dari beats per minutes, tempo yang ada didalam lagu (tempo lambat, sedang atau cepat), nada dasar, melodi musik, loudness dan lain-lain. Melalui informasi ini, kita dapat mengetahui klasifikasi berdasarkan tipe musik dan optimisasi mesin rekomendasi yang ada di dalam playlist berdasarkan personalisasi pengguna.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Spotify Wrapped

Dalam aplikasi Spotify, ada satu fitur yang dihadirkan kepada user jelang akhir tahun yaitu Spotify Wrapped. Spotify Wrapped merupakan fitur yang disediakan oleh Spotify setiap akhir tahun untuk menampilkan rangkuman ataupun kilas balik semua playlist lagu, genre musik, album, podcast atau penyanyi yang seringkali lagunya pernah kamu dengarkan selama satu tahun. 

Dalam Spotify Wrapped, spotify juga mengeluarkan laporan kepada user yaitu berapa lama mereka menggunakan Spotify di tahun tersebut. Fitur Spotify Wrapped ini merupakan hasil akurasi Spotify melalui algoritmanya yang dikemas dalam bentuk stories layaknya Instagram dan Twitter. Dari Spotify Wrapped ini nantinya tersedia dalam tiga pilihan gambar/tampilan untuk dibagikan ke media sosial. 

5. Instafest Spotify

Baru-baru ini, Spotify di tahun 2022 mengeluarkan fitur baru yang bisa diakses oleh penggunanya secara langsung layaknya nonton konser. Yap, namanya Instafest Spotify. Dalam fitur ini, user akan dibuat kaget dengan susunan line-up penyanyi yang lagunya pailing sering kamu dengerin di Spotify yang biasanya ada pada flyer konser. Sebelumnya Instafest ini diciptakan oleh pihak ketiga yang akan disematkan oleh aplikasi Spotify oleh Anshay Saboo. Fitur ini sontak membuat decak kagum pengguna Spotify karena bisa saja penyanyi favoritnya berada pada satu hari yang sama dengan penyanyi lainnya. Wah keren banget nggak tuh.

Dalam Instafest, pengguna Spotify disuguhkan grafik festival musik atau konser berdasarkan artis Spotify yang paling sering kamu dengarkan. Disini kamu dapat menyesuaikan grafik dengan mengubah rentang waktu artis top yang sering kamu dengarkan, memilih gaya atau tampilan posternya dan mengubah nama festival sesuai yang diinginkan. Secara otomatis, poster festival atau konser musik yang kamu buat lewat Instafest akan menampilkan username Spotify. Jika tidak ingin menampilkan username Spotify, kamu dapat mengaktfikan opsi “Hide my username”

Jadi gimana sahabat DQLab? Sudah tidak penasaran lagi kan soal cara kerja dari algoritma data science yang berperan pada aplikasi Spotify? Kalau kamu makin lebih penasaran lagi, tenang aja. Kamu bisa perdalam kemampuan data science kamu hanya ada di DQLab! Disini kamu bisa belajar data tanpa perlu repot instalasi software tambahan yang bikin repot. 

Kunjungi langsung situs DQLab dan buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab! yuk bikin akunmu sekarang dan mulai belajar. Jangan lupa klik button di bawah ya.

Penulis: Reyvan Maulid