Pengembangan Bot Discord Sebagai Pemutar dan Rekomendasi Musik Menggunakan Metode K-Means
Abstract
In the digital age, video gaming and music streaming have experienced rapid growth. Many gamers face challenges in time efficiency while playing, particularly when listening to music and communicating with teammates during video games. The Discord platform, providing voice channel spaces for gamers to communicate and command Discord bots, offers a potential solution to time efficiency issues. This paper aims to create an efficient Discord bot capable of searching, streaming, and providing recommendations to users to streamline their communication and gaming experiences. By integrating Spotify and YouTube APIs for attribute retrieval and music streaming, the K-Means method can be applied within the Spotify API for music recommendations. Implementing a Discord bot that can stream and recommend music aims to enhance the focused and enjoyable gaming experience for players.
Keyword: K-Means Clustering; Bot Discord; Spotify Music Recommendation System; Application
Abstrak
Dalam era serba digital, permainan video dan streaming musik berkembang sangat pesat. Banyak gamer menghadapi tantangan efisiensi waktu saat bermain, terutama dalam hal mendengarkan musik dan berkomunikasi dengan rekan tim dalam permainan video. Dengan adanya platform Discord yang menyediakan ruang kanal suara untuk gamer berkomunikasi serta memerintah bot Discord maka efisiensi waktu akan sangat memungkinkan. Penulisan paper ini bertujuan menciptakan bot Discord yang secara efisien dapat melakukan pencarian, streaming, dan memberikan rekomendasi kepada pengguna agar dapat meringkas waktu ketika berkomunikasi dan bermain permainan video. Dengan mengintegrasikan API Spotify dan API Youtube untuk melakukan pengambilan atribut dan menyiarkan musik, metode K-Means dapat diterapkan dalam API Spotify untuk melakukan rekomendasi musik. Dengan mengimplementasikan bot Discord yang bisa menyiarkan serta merekomendasikan musik, maka akan tercipta pengalaman bermain yang lebih terfokus serta menyenangkan bagi para gamer.
Keywords
References
C.D. Andita, D. Desyandri, “Pengaruh Penggunaan Musik Terhadap Konsentrasi Belajar Anak Sekolah Dasar”, EDUKATIF Jurnal Ilmu Pendidikan, Vol. 1, No. 3, pp. 205-209, 2019. 10.31004/edukatif.v1i3.50
H. Rasminto, “8 Cara Mengatasi Komputer Lemot atau Lambat, Mudah dan Cepat”, Universitas Stekom, 31 Maret 2022, [Online]. Tersedia: https://komputerisasi-akuntansi-d3.stekom.ac.id/informasi/baca/8-Cara-Mengatasi-Komputer-Lemot-atau-Lambat-Mudah-dan-Cepat/f111f376352dc911db43324cb1010603a820b93c [Diakses: 20 November 2023].
R. Aditya, E.J. Dase, N. Lukman, T.B. Lulu, R.B. Rohimah, D.I. Suryani, Mudmainah V., Vica Dian A. R., “Analisis Pemanfaatan Aplikasi Discord Dalam Pembelajaran Daring Di Era Pandemi Covid-19”, Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP, Vol. 3, No. 1, pp. 55-59, 2020.
A. Verma, S. Tyagi, & G.A. Mathur, “A Comprehensive Review on Bot - Discord Bot.” International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, Vol. 7, No. 2, pp.532-536, Apr 2021. 10.32628/cseit2172100.
R.K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, & N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor”, Vol. 5, No. 1, pp.10-17, April 2020. 10.19184/isj.v5i1.17071.
I. Witten, E. Frank, Data Mining, Practical Machine Learning, Tools and Techniques, 2nd Edition. San Fransisco: Morgan Kaufmann Publisher, 2005.
S.A. Fitriani, “Analisis Klaster Atribut Musik pada Global Top 50 dengan Data Spotify dengan Menggunakan Algoritma K-Means”, Researchgate, Jan 2023. [Online]. https://www.researchgate.net/publication/348335831 [Diakses: 31 Juli 2023]
Z.R. Karyono, Y.T. Mursityo, & H.M. Az-Zahra, “Analisis Perbandingan Pengalaman Pengguna Pada Aplikasi Music Streaming Menggunakan Metode UX Curve (Studi Pada Spotify dan JOOX)”, J-PTIIK, Vol. 3, No. 7, pp. 6422–6429, Agu 2019.
B.A. Firdaus, D.E. Ratnawati, & B.T. Hanggara, “Klusterisasi Popularitas Artist pada Playlist Today’s Top Hits Menggunakan Metode K-Means dengan Integrasi Spotify Web API dan Teknologi Amazon SageMaker”, J-PTIIK, Vol. 5, No. 1, pp.373-380, Januari 2021.
U.L. Musyarofah, S.N. Alima, & D.S.Y. Kartika, “Klasifikasi Top 50 Spotify Tahun 2010-2019 Menggunakan Metode K-Means Clustering”, Prosiding Seminar Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi,Vol. 2, No. 1, pp. 215-220, Sept 2022. 10.33005/sitasi.v2i1.300
R. Septiansyah, S.R. Akbar, & R. Maulana, “Perancangan Bot Pada Discord Untuk Pembacaan Sensor Di Raspberry Pi Dengan Sistem Learning Yang Dinamis”, J-PTIIK, vol 2, No. 10, pp. 4202-4212, Feb 2018.
M.I. Firmansyah, R.S. Rohman, E. Marsusanti, “Penerapan Algoritma Klastering K-Means Untuk Fitur Atribut Pada Layanan Streaming Musik Spotify”, Indonesian Journal Computer Science, Vol. 2, No. 2, pp.675-680, Sept 2023.
A.R. Zaidah, C.I. Septiarani, N.M. Sholikhatun, A. Yusuf, & N. Wahyudi, “Komparasi Algoritma K-Means, K-Medoid, Agglomeartive Clustering Terhadap Genre Spotify”, Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 7, No. 1, pp. 49-54, Apr 2021. 10.35329/jiik.v7i1.186
H. Pangestu, H. Alianto, & S.F. Wijaya, “Hasil Rancang Bangun Sistem ERP dengan SDLC Model Waterfall: Studi Kasus Sistem Inventori PT Pan Brothers”, ComTech, Vol. 3, No. 2, pp. 1036, Des 2012. 10.21512/comtech.v3i2.2360
M. H. Prayitno, “Analisa Kebutuhan Sistem Informasi Dengan Menggunakan Analisis Value Change Dan Critical Success Factor Pada PT. LHE”, BINA INSANI ICT JOURNAL, Vol. 3, No.1, pp. 269 – 278, Juni 2016.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
