Fakultas Ilmu Komputer
Pengembangan Aplikasi Penyesuai Playlist Musik dengan Konsep Geofencing menggunakan Spotify API Berbasis Android
Fachri Rachmanda1, Agi Putra Kharisma2, Wibisono Sukmo Wardhono3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Email: 1rachmanfachri@student.ub.ac.id, 2agi@ub.ac.id, 3wibiwardhono@ub.ac.id
Abstrak
Mendengarkan musik adalah salah satu penggunaan terbesar terhadap smartphone, dikarenakan musik tertentu dianggap dapat mempengaruhi mood dan konsentrasi saat beraktivitas. Salah satu penyedia layanan mendengarkan musik yang cukup banyak digunakan adalah Spotify, yang mana saat ini belum menyediakan layanan pemutaran musik berbasis lokasi. Oleh karena itu dilakukan pengembangan aplikasi untuk smartphone berbasis Android untuk menyesuaikan pemutaran jenis musik dari Spotify berdasarkan aktivitas yang dilakukan pendengar dengan lokasi sebagai acuan penentunya. Aplikasi ini menerapkan konsep geofencing yang diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Java pada Android SDK (Software Development Kit). Hasil pengujian fungsional dengan black box testing menunjukkan bahwa fungsi aplikasi ini sudah memenuhi kebutuhan fungsional utama sistem dalam menyesuaikan playlist serta fungsi-fungsi komplementer yang menunjang fungsi utama. Pada pengujian usability menggunakan metode SUS (System Usability Scale) yang melibatkan sepuluh responden didapatkan hasil 60,75% atau masuk kategori “Buruk” yang dapat disimpulkan bahwa aplikasi belum sepenuhnya diterima pengguna sehingga masih perlu dikembangkan menjadi lebih baik.
Kata kunci: aplikasi mobile, android, geofencing, spotify Abstract
Listening to music is one of the biggest uses of smartphones, because certain music is considered to be able to affect mood and mind in carrying out various activities. One of the most popular music listening service providers is Spotify, which currently does not provide location-based music playback services. Therefore an application development for Android-based smartphones is conducted to adjust the playback of the type of music from Spotify based on the user’s activities with the location as a reference for the adjustment. This application applies the concept of geofencing which is implemented with the Java programming language on the Android SDK (Software Development Kit). The results of functional testing with black box testing show that the function of this application has fulfilled the main functional needs of the system in adjusting the playlist and complementary functions that support the main function. In the usability test using the SUS (System Usability Scale) method involving ten respondents obtained 60.75% results or included in the category of "Poor" which can be concluded that the application has not been fully accepted by users so it still needs to be developed for the better.
Keywords: mobile application, android, geofencing, spotify
1. PENDAHULUAN
Perkembangan paradigma yang berkembang pada masyarakat modern menganggap bahwa kepemilikan ponsel, terutama smartphone (ponsel pintar), menjadi kebutuhan primer yang membuat Indonesia menjajaki peringkat ke-4 pengguna smartphone terbanyak di dunia (Okezone, 2018). Salah satu pemanfaatan yang paling sering dilakukan oleh
pengguna smartphone adalah untuk mendengarkan musik.
Mix Radio melakukan penelitian dan didapatkan bahwa sebesar 53% dari seluruh pemilik smartphone di Indonesia mendengarkan musik, yang mana 73% menggunakan layanan streaming rata-rata 2,18 jam per hari (Tempo.co, 2015). Spotify adalah salah satu layanan yang cukup populer digunakan untuk streaming musik. Jumlah pengguna aktif bulanan Spotify
hingga bulan Januari 2019 mencapai 200 juta yang mana 43% dari pengguna menggunakan layanan premium (Kompas Tekno, 2019).
Banyaknya pengguna smartphone mendengarkan musik dari perangkatnya dikarenakan anggapan bahwa musik dapat mempengaruhi suasana dan pola pikir saat beraktivitas. Musik bertindak sebagai media nonverbal yang berjalan melalui korteks pendengaran langsung ke sistem limbik yang berfungsi untuk sistem respons emosional dan memicu pelepasan endorfin untuk bertindak pada reseptor otak tertentu dalam mempengaruhi fungsi otak (Creutzfeldt dan Ojemann, 1989).
Spotify menyediakan personalisasi bagi pengguna dengan memberikan rekomendasi berdasarkan data lagu yang sering diputar oleh pengguna seperti melalui playlist "Discover Weekly" yang diperbarui tiap pekan, namun demikian, itu masih belum cukup untuk memenuhi personalisasi pengguna.
Mendengarkan musik sambil beraktivitas seperti bekerja (Lesiuk, 2001) dan berolahraga (Kravitz, 1994) dapat menjadi aspek yang dapat diteliti untuk melengkapi personalisasi dalam bentuk rekomendasi berbasis kegiatan dimana setiap kegiatan dapat dilihat dari lokasi beraktivitas.
Berdasarkan hal tersebut di atas, pengembangan aplikasi menggunakan geofencing sebagai pemicu dan referensi untuk lokasi. Geofencing digunakan karena mendukung wilayah geografis yang berada dalam batas suatu wilayah dimana suatu kegiatan dapat dilakukan dengan membuat pengaturan oleh pengguna untuk mendapatkan suatu lokasi tertentu. Playlist yang dimainkan berdasarkan preferensi suasana yang diinginkan oleh pengguna saat melakukan aktivitas di tempat sesuai dengan pengaturan.
2. LANDASAN KEPUSTAKAAN 2.1. Penelitian Terkait
Beberapa penelitian lain mengemukakan efek dari mendengarkan musik saat beraktivitas seperti “The Effect of Music Listening on Work Performance” yang menyatakan bahwa mendengarkan musik berdampak pada mood positif dan meningkatkan konsentrasi bekerja (Lesiuk, 2001), “The Effects of Music on Exercise?” mengungkapkan bahwa jenis-jenis musik tertentu dapat memicu kinerja tubuh meningkat pada pergerakan badan tertentu bahkan juga membentuk niat untuk berolahraga
(Kravitz, 1994), dan “The Influence of Music on Mood and Performance While Driving”
menunjukkan bahwa mendengarkan musik saat berkendara berdampak pada perilaku mengemudi yang lebih aman (van der Zwaag, 2011).
Studi penelitian lain terkait dengan penggunaan Spotify API pada aplikasi context- aware berjudul “Pengembangan Aplikasi Autoplay dengan Konsep Context-Aware menggunakan Spotify API berbasis Android”
yang mengembangkan aplikasi pemutaran musik menggunakan activity recognition untuk penggerak dari context-awareness (Rachmandany, Kharisma, dan Arwani, 2019).
2.2. Spotify API
Spotify Developers menyediakan API (application programming interface) untuk berinteraksi dengan aplikasi Spotify pada platform desktop dan mobile dalam bentuk Spotify SDK (software development kit).
Library yang tersedia pada SDK ini untuk akses memutar musik atau koneksi ke Spotify dan mengontrol pemutaran musik dan mengakses metadata (Spotify for Developers, 2018).
2.3. Geofence
GPS atau RFID yang tertanam pada perangkat dimanfaatkan dalam konsep geofencing. Jika suatu perangkat melintasi area batas yang ditentukan dari titik lokasi perangkat atau dari hasil tangkapan sensor RFID, perangkat dapat mengakses fitur dan informasi yang dimasuki perangkat tersebut di wilayah yang ditentukan oleh administrator. Geofencing API memberi akses pada pengembang untuk menentukan geofence. Aplikasi bereaksi saat perangkat memasuki wilayah yang memungkinkan aktifnya fitur tertentu saat pengguna berada didalamnya (Google Developers, 2017).
3. METODOLOGI
Gambar 3.1 Diagram alir metodologi penelitian
Penelitian ini dilaksanakan berdasarkan enam tahapan yang digambarkan pada Gambar 3.1.
Mempelajari sumber bacaan yang berasal dari dokumentasi pengembangan, jurnal ilmiah, buku, dan artikel. Sumber tersebut diharapkan dapat memberi dukungan teori yang kuat untuk penelitian ini.
Dari analisis kebutuhan dihasilkan dasar utama aplikasi yang mencakup kebutuhan fungsional yang harus dipenuhi aplikasi untuk memenuhi tujuan perancangan, dan kebutuhan non fungsional untuk memenuhi tujuan tersebut.
Dilakukan perancangan fungsi dan antarmuka guna mewujudkan framework dalam mengembangkan aplikasi.
Dilakukan implementasi dari hasil perancangan hingga terbentuk aplikasi utuh yang mencakup kebutuhan-kebutuhan sehingga dapat menjalankan fungsi sesuai dengan tujuan pengembangannya.
Dilakukan pengujian setelah aplikasi selesai diimplementasikan berupa pengujian validitas dan pengujian langsung dalam bentuk pengujian kebergunaan.
Kesimpulan meliputi gambaran umum keseluruhan pengujian. Saran meliputi tentang apa saja yang bisa diperbaiki atau dikembangkan kembali dari penelitian ini di kemudian waktu.
4. ANALISIS KEBUTUHAN 4.1. Deskripsi Umum Aplikasi
Aplikasi ini bertujuan untuk memanfaatkan konsep geofencing di Spotify. Aplikasi akan memperhatikan pergerakan perangkat pengguna dengan GPS untuk mengetahui lokasi apakah pengguna berada di suatu daerah yaitu tempat pengguna beraktivitas seperti kantor, gym,
rumah, atau tempat lain berdasarkan pengaturan pengguna yang dapat dikorelasikan dengan aktivitas tertentu seperti kerja, olahraga, waktu luang, dan bentuk aktivitas lainnya. Sensor GPS didukung oleh Geofence API yang disesuaikan secara manual oleh pengguna melalui aplikasi sesuai dengan metadata dari Spotify.
4.2. Identifikasi Aktor
Identifikasi aktor dilakukan agar interaksi aktor sesuai dengan target penggunaan aplikasi.
Aktor pengguna aplikasi dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1. Identifikasi Aktor
Aktor Deskripsi
Pengguna
Aktor yang menggunakan aplikasi untuk mendengarkan musik di tempat beraktivitas.
4.3. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional ditentukan dari kegunaan yang dibutuhkan aplikasi. Daftar kebutuhan fungsional dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Kebutuhan Fungsional
No Case Deskripsi
1
Mengatur lokasi dan preferensi jenis musik
Sistem menerima input berupa informasi lokasi aktivitas dan jenis musik yang diputar
2 Mengaktifkan fungsi geofencing
Sistem aktif untuk mendeteksi lokasi dan membuat geofence 3
Menerapkan pengaturan pengguna
Input informasi lokasi dan ID playlist Spotify diolah sistem untuk dijalankan 4 Menjalankan
Spotify
Sistem meminta Spotify untuk memutar lagu berdasarkan pengaturan 5 Menghentikan
fungsi geofencing
Sistem menghentikan fungsi deteksi lokasi
6
Menghapus pengaturan pengguna
Sistem menghapus pengaturan pengguna yang tersimpan
4.4. Use Case Diagram
Use case diagram yang terdapat pada Gambar 4.1 merujuk kepada kebutuhan fungsional aplikasi.
Gambar 4.1 Use case diagram
5. PERANCANGAN
5.1. Perancangan Antarmuka
Antarmuka pada aplikasi ini dirancang menggunakan wireframe. Pada Gambar 5.1 sampai Gambar 5.3 menampilkan rancangan antarmuka fungsional utama aplikasi.
Gambar 5.1 Wireframe halaman utama
Pada perancangan halaman utama dari Gambar 5.1 ditampilkan tombol aktivasi deteksi lokasi, tombol membuat informasi aktivitas, dan daftar aktivitas serta jenis musik yang sudah dibuat.
Gambar 5.2 Wireframe halaman membuat informasi
Pada perancangan halaman membuat informasi dari Gambar 5.2 ditampilkan peta untuk memilih lokasi dilanjutkan pengisian informasi mengenai lokasi tersebut pada form serta memilih jenis musik untuk diputar.
Gambar 5.3 Wireframe halaman mendeteksi lokasi
Pada perancangan halaman mendeteksi lokasi dari Gambar 5.2 ditampilkan peta yang menunjukkan titik lokasi pengguna dan geofence berdasarkan informasi yang dibuat pengguna.
6. IMPLEMENTASI
6.1. Implementasi Antarmuka
Implementasi dari hasil perancangan antarmuka ditunjukan pada Gambar 6.1 sampai Gambar 6.3.
Gambar 6.1 Antarmuka halaman utama
Gambar 6.2 Antarmuka halaman menambah informasi
Gambar 6.3 Antarmuka halaman mendeteksi lokasi
7. PENGUJIAN
Terdapat dua bentuk pengujian pada penelitian ini yaitu pengujian fungsional dengan
black box testing dan pengujian non fungsional dengan SUS (system usability scale).
7.1. Black Box Testing
Pada black box testing berfokus pada poin- poin case yang menjadi acuan pengujian untuk mengetahui validitas aplikasi dari poin-poin tersebut. Sebagaimana yang disajikan pada Tabel 7.1 kebutuhan fungsional dari aplikasi ini dinyatakan 100% valid.
Tabel 7.1. Hasil Black Box Testing
No Case Pengujian Status
1 Mengaktifkan fungsi geofencing Valid 2 Menambahkan informasi aktivitas Valid 3 Memasuki wilayah geofence Valid 4 Menonaktifkan fungsi geofence Valid 5 Menghapus informasi aktivitas Valid
7.2. Pengujian SUS
Pengujian dengan metode SUS diawali dengan mengujicobakan aplikasi terhadap 10 orang responden dengan rentang usia 19 sampai 25 tahun yang menjadi target pengguna aplikasi.
Setelah melakukan uji coba aplikasi, responden menjawab 10 pertanyaan pada kuesioner SUS dengan skala likert rentang nilai 1 untuk sangat tidak setuju sampai 5 untuk sangat setuju.
Hasil dari pengujian SUS pada aplikasi didapatkan nilai 60.75, yang apabila diintepretasikan berdasarkan Tabel 7.2 berada pada grade D atau bernilai “Buruk”.
Tabel 7.2. Interpretasi nilai SUS Nilai
Angka
Nilai
Huruf Keterangan
> 80,3 A Baik Sekali
68 - 80,3 B Baik
68 C Rata-rata
51 - 68 D Buruk
< 51 F Buruk Sekali Sumber: (UIUX Trend, 2017)
Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi belum bisa menyampaikan fungsi utamanya dengan baik. Beberapa responden merasa kebingungan karena umumnya fitur geolokasi aktif bersamaan dengan diaktifkannya aplikasi.
8. PENUTUP
Terdapat beberapa poin yang dapat disimpulkan dari pengembangan aplikasi penyesuai playlist Spotify dengan geofencing:
1. Berdasarkan hasil black box testing,
aplikasi berhasil menjalankan fungsi utama untuk menyesuaikan playlist dengan aktivitas berdasarkan geofence untuk lokasi dengan baik.
2. Berdasarkan hasil pengujian SUS didapatkan nilai 60,75 atau masuk kategori
“Buruk”. Aplikasi masih belum dapat menyampaikan kegunaannya secara efektif kepada pengguna.
3. Aplikasi ini masih perlu perbaikan dan peningkatan teknis, seperti fitur geolokasi aktif bersamaan dengan diaktifkannya aplikasi pada background atau dikombinasikan dengan konsep lain untuk mewujudkan context-awareness yang lebih terperinci terhadap kebutuhan pengguna.
DAFTAR PUSTAKA
Creutzfeldt O., Ojemann G., 1989. Neuronal Activity in the Human Lateral Temporal Lobe III: Activity Changes During Music. Experimental Brain Research [pdf] Tersedia melalui : Springer Science
<https://link.springer.com/article/10.10 07/BF00249600> [Diakses 22 Agustus 2019]
Google Developers, 2017. Geofencing API.
Google Inc. [online] Tersedia di:
<https://developers.google.com/locatio n-context/geofencing/> [Diakses 22 Agustus 2019]
Kompas Tekno, 2019. 200 Juta Orang Akses Spotify Tiap Bulan. Kompas [online]
Tersedia di:
<https://tekno.kompas.com/read/2019/0 1/14/11330047/200-juta-orang-akses- spotify-tiap-bulan> [Diakses 22 Agustus 2019]
Kravitz L., 1994. The Effects of Music on Exerise? The University of New Mexico
[online] Tersedia di:
<https://www.unm.edu/~lkravitz/Articl e%20folder/musicexercise.html>
[Diakses 24 Agustus 2019]
Lesiuk T., 2005. The Effect of Music Listening on Work Performance. Psychology Of Music [pdf] Tersedia di:
<https://www.gwern.net/docs/music-
distraction/2005-lesiuk.pdf> [Diakses 24 Agustus 2019]
McCraty R., Barrios-Choplin B., Atkinson M., dan Tomasino D., 1998. The Effects of Different Types of Music on Mood, Tension, and Mental Clarity. PubMed [pdf] Tersedia pada: ResearchGate
<https://www.researchgate.net/publicati on/13791563_The_effects_of_different _types_of_music_on_mood_tension_an d_mental_clarity> [Diakses 22 Agustus 2019]
Okezone, 2018. Indonesia Pengguna Smartphone Ke-4 Dunia, Begini Tekad Menperin Dongkrak Industri Telematika. Okezone [online] Tersedia di:
<https://economy.okezone.com/read/20 18/02/17/320/1860752/indonesia- pengguna-smartphone-ke-4-dunia- begini-tekad-menperin-dongkrak- industri-telematika> [Diakses 22 Agustus 2019]
Rachmandany, Kharisma, dan Arwani, 2019.
Pengembangan Aplikasi Autoplay dengan Konsep Context-Aware menggunakan Spotify API berbasis Android. Universitas Brawijaya [pdf]
Tersedia pada: J-PTIIK <http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-
ptiik/article/view/5757> [Diakses pada 22 Agustus 2019]
Spotify for Developers, 2017. Android SDK.
Spotify [online] Tersedia di:
<https://developer.spotify.com/docume ntation/android/> [Diakses 22 Agustus 2019]
T., Will, 2017. Measuring and Interpreting System Usability Scale (SUS). UIUX Trend [online] Tersedia di:
<https://uiuxtrend.com/measuring- system-usability-scale-sus/> [Diakses 3 Februari 2020]
van der Zwaag dkk., 2011. The Influence of Music on Mood and Performance While Driving. Ergonomics [pdf] Tersedia di:
<https://www.tandfonline.com/doi/abs/
10.1080/00140139.2011.638403>
[Diakses 31 Agustus 2019]
