Music features menjadi bagian dari berbagai disiplin keilmuan sehingga sering terjadi bias saat dilakukan pencarian pada mesin pencari, music features dapat termasuk ke dalam ilmu komputer, teknik hingga psikologi. Music features pada bidang ilmu komputer juga terkelompok menjadi beberapa bagian jika ditinjau dari rujukan yang dilakukan oleh peneliti terutama yang berasal dari artikel internasional yang terindeks scopus, berbeda dengan artikel Indonesia yang terkelompok pada Sinta berdasarkan Jurnal yang menerbitkan artikel. Pada penelitian ini dilakukan clustering terhadap artikel yang tergolong dalam bidang ilmu komputer dan memiliki kata kunci music features sehingga diperoleh 448 artikel. Metode yang digunakan adalah modularity clustering dengan menggunakan tool VOSviewer dan menghasilkan 3 cluster berdasarkan topik dan 7 cluster jika ditinjau dari kuantitas penulis yang menjadi co-author
Copyrights © 2022