Skripsi
Ekonomi Streaming Di Spotify: Playlist, Genre, Dan Performa Artis Indonesia
Dalam ekosistem musik digital Indonesia, playlist dan genre memainkan peran penting dalam menghasilkan hasil streaming yang nyata bagi seniman lokal. Studi ini meneliti interaksi antara beberapa jenis playlist Spotify. Editorial, Algorithmic, dan User Generated, dengan genre musik, untuk menilai dampaknya terhadap performa streaming artis-artis Indonesia. Menggunakan lima genre utama: pop, dangdut, RnB, rock, dan hip-hop, serta model regresi Negative Binomial dengan faktor interaksi, penelitian ini menganalisis bagaimana kombinasi antara playlist dan genre memengaruhi hasil streaming. Hubungan antara playlist dan genre menjadi kunci untuk mengungkap efektivitas streaming yang tak bisa dijelaskan hanya dengan dampak dari masing-masing individual. Playlist editorial terbukti sebagai kategori dengan performa tertinggi secara keseluruhan, sementara dangdut muncul sebagai genre paling dominan secara individual. Interaksi paling signifikan terjadi antara playlist algoritmik dan musik pop, yang menegaskan pentingnya sistem personalisasi untuk menjangkau khalayak luas. Model ini juga mencakup karakteristik artis (lama karier, jenis kelamin, dan jumlah pengikut) serta karakteristik lagu (durasi, bahasa, dan tanggal rilis), yang turut memengaruhi performa streaming.
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| S 16017 | PSB lt.2 - Karya Akhir | 1 |
| Penerbit | Depok: Program Studi Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia 2025 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Negative binomial regression Spotify Streaming Playlist Genre Song Components Artist Characteristics |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | NONE |
| Deskripsi Fisik | x, 85 p. : il. ; 30 cm. |
| Info Detail Spesifik | Skripsi |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |