[Manic Monday] Memberdayakan Musik Dengan Data

Beberapa tahun lalu, jaman saya masih kuliah, saya memiliki sebuah USB thumb drive. Saat itu masih sangat baru dan belum banyak orang memilikinya, sampai saya perlu membawa CD installer drivernya ke mana-mana. Thumb drive tersebut sanggup memuat data sebesar 64 MB, lebih besar dari satu kotak disket yang dahulu selalu saya bawa ke mana-mana, dan pastinya tidak rentan terhadap jamur. Dan hari ini, sepertinya thumb drive ukuran tersebut bahkan sudah tidak dijual; muatan memori 1GB saja biasanya sudah jadi hadiah bonus dan tidak dijual.

Revolusi pertumbuhan penyimpanan data turut mendukung berbagai layanan dan permainan berkembang dan memanfaatkan kemampuan penyimpanan data yang makin besar, seiring dengan makin tingginya kecepatan koneksi internet. Semakin banyak data yang dapat disimpan dan dikomunikasikan - smartphone saja sudah memiliki memori internal standar yang melebihi 64MB. Internet sendiri sudah bukan hanya media penyampaian data, tapi data tersebut sudah diolah berdasarkan keinginan kita. Contoh paling sederhana: mesin pencari akan mencarikan semua halaman web yang sesuai dengan kata-kata kunci yang kita berikan.

Layanan musik pun sudah ada beberapa yang diberdayakan oleh banyaknya data ini, karena toh jumlah lagu yang ada di dunia makin tahun makin banyak, dan layanan musik global seperti iTunes menawarkan sebanyak 26 juta lagu. Dengan jumlah sebesar itu, sebuah layanan musik memerlukan teknologi pencarian yang kuat dan komprehensif, dan dapat tanggap memperkirakan apa yang sebenarnya dicari oleh sang pendengar musik. Layanan musik seperti Pandora bahkan hanya membutuhkan sebuah kata kunci untuk mencarikan lagu-lagu yang sesuai, dan akan memainkan lagu-lagu yang paling sesuai dengan kata kunci tersebut. Untuk memastikan kecocokan dengan kata kunci, Pandora menggunakan lebih dari 400 atribut data yang terkait dengan tiap lagu untuk menentukan lagu yang dimainkan berikutnya.

Di sisi lain, kelengkapan data musik Indonesia pada layanan seperti Gracenote dan Echo Nest, yang melengkapi data untuk berbagai layanan musik tingkat global, masih banyak tergantung pada penggemar musik yang rajin memasukkan data tersebut ketimbang para musisi atau perusahaan rekamannya. Padahal, kekuatan data ini dapat termanfaatkan saat layanan-layanan musik ini merekomendasikan lagu ke pengguna lain yang mungkin belum pernah dengar, sehingga dapat memperluas potensi pendengarnya. Ini belum memperhitungkan soal data yang bisa ditangkap oleh layanan musik saat lagu sedang dimainkan.

Dengan kekuatan data dan analisanya, kita dapat melihat lagu apa yang paling sering di dengar, jam berapa, oleh siapa, daerah mana, dan seberapa lama dia populer. Seberapa cepat sebuah lagu menyebar dalam jaringan pertemanan, dan seberapa cepat lagu itu tidak didengarkan lagi. Kita bisa mengukur, artis mana yang sedang digandrungi, dari lagu apa saja, dan paling sering didengar oleh siapa. Dan dengan kekuatan data yang sama, kita bisa merekomendasikan lagu-lagu senada atau terkait.

Memberdayakan musik dengan data memerlukan kerja sama sebuah mata rantai konsumsi musik, dengan kesepakatan yang sangat sederhana: musik yang disimpan, dicatat dan diteliti harus memiliki standar metadata yang sama. Ini adalah langkah yang paling kecil yang perlu dilakukan oleh pelaku produsen musik seperti musisi dan label. Selanjutnya, data ini akan makin diperkuat dengan data yang tumbuh dari penggunaan. Makin banyak data yang didapat dan bisa diteliti, makin mudah juga menyampaikan musik yang sesuai untuk pendengar yang sesuai, dan makin tinggi kemungkinan pendengar tersebut rela mengeluarkan uang untuk produk musik rekaman tersebut atau menginvestasikan uang untuk produk musik lain.

Ario adalah co-founder dari Ohd.io, layanan streaming musik asal Indonesia. Ario bekerja di industri musik Indonesia dari tahun 2003 sampai 2010, sebelum bekerja di industri film dan TV di Vietnam. Anda bisa follow akunnya di Twitter – @barijoe atau membaca blog-nya di http://barijoe.wordpress.com.