Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Pemanfaatan Api Spotify Dan Twitter Dalam Merekomendasikan Lagu Berdasarkan Mood Pada Tweet Dan Aktivitas Pengguna Melalui Sensor Accelerometer Berbasis Android
Sarah Julia NIM. (2018) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Meskipun banyak orang yang mengaku senang mendengarkan lagu sesuai dengan suasana hati, lokasi dan aktivitas yang dilakukannya, namun tidak sedikit yang masih merasa kesulitan dalam mendapatkan rekomendasi mengenai lagu yang tepat untuk didengarkan dalam keadaan tertentu baik lagu yang didengarkan saat sedang beraktivitas, lagu yang didengarkan di lokasi yang dikunjungi maupun lagu yang didengarkan sesuai dengan suasana hati atau mood. Aplikasi rekomendasi lagu ini dapat digunakan oleh pengguna untuk mendapatkan rekomendasi lagu berdasarkan mood dengan memanfaatkan suasana hati pengguna yang diambil dari tweet yang diproses dengan memanfaatkan API Twitter serta API Uclassify yang digunakan untuk mengklasifikasikan teks tweet menjadi mood pengguna. Pengguna juga dapat menggunakan aplikasi untuk mendapatkan lagu sesuai dengan lokasi yang dikunjungi sesuai dengan lokasi pengguna yang diambil dari sinyal GPS ponsel serta lagu berdasarkan aktivitas yang diambil dengan memanfaatkan teknologi sensor Accelerometer pada ponsel pengguna. Lagu yang direkomendasikan merupakan lagu yang terdapat di playlist lagu pada Spotify dengan memanfaatkan API Spotify serta dapat dimainkan dengan layanan streaming video dari YouTube dengan memanfaatkan API YouTube.
Kata kunci: Rekomendasi, Lagu, Mood, Accelerometer, Twitter.
Ringkasan Alternatif
Although many people claim to like to listen to the songs according to the mood, location and activities, some of them have difficulties to get recommendations on the proper songs to be heard in certain circumstances, either that heard while on the move, in locations or listened to in mood. The recommendations may be applied by users to get songs based on mood by utilizing mood adopted by tweet processed by using API Twitter and API Uclassify to classify the tweet text into the mood. In addition, users can use the application to get the songs according to the location they visited adopted by the signal of GPS cellular phone signal, and the songs based on the activities by utilizing Accelerometer sensor technology on the user's cellular phone. The songs recommended are those contained in the playlist on Spotify by utilizing the Spotify API and can be played in a video streaming service by YouTube using the API YouTube.