MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM USING COMPLEX REPRESENTATION-BASED LINK PREDICTION (CORLP) WEB BASED

Musik merupakan hal yang banyak diminati oleh masyarakat. Hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan streaming musik sebesar 76% pada tahun 2016 dibandingkan tahun sebelumnya. Pada saat ini terdapat kurang lebih 350 genre musik dan jutaan perpustakaan musik. Banyaknya data musik tersebut akan membuat pengguna internet mengalami kesulitan memilih musik yang akan didengar. Salah satu cara untuk mengatasi kesulitan tersebut adalah dengan merancang sebuah sistem rekomendasi yang dapat merekomendasikan musik-musik yang mungkin disukai oleh pengguna. Prediksi link merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk merancang suatu sistem rekomendasi musik. Graf bipartit dapat digunakan sebagai model untuk sistem rekomendasi yang menggunakan prediksi link. Graf bipartit tidak dapat menggambarkan referensi musik yang disukai dan tidak disukai oleh pengguna, maka ditambahkan pemodelan complex number pada prediksi link yang menggunakan graf bipartit untuk mengatasi masalah tersebut. Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan metode hitsrate dan coverage, kemampuan complex representation-based link prediction (CORLP) dalam merekomendasikan konten-konten kepada pengguna sangat bergantung pada banyaknya data konten dan jumlah data rating pengguna.