krumlovwedding.com, JAKARTA — Peran media digital kini semakin meningkat seiring dengan tingginya minat masyarakat terhadap industri kreatif Indonesia. Sebagai platform media sosial yang banyak digunakan, YouTube menjadi media untuk membuat dan memproduksi berbagai konten video seperti vlog, video edukasi, video hiburan dan masih banyak lagi.
Namun dengan banyaknya pembuat konten YouTube yang terus bermunculan, para pembuat konten perlu berinovasi dan menemukan cara untuk mempertahankan dan menumbuhkan kreativitas dalam menciptakan konten yang menarik dan bermanfaat. Dengan banyaknya kreator yang menjadi pesaing dalam dunia seni kreatif, maka para kreator konten bisa mempunyai strategi yang efisien dan efektif. Untuk itu, salah satu langkah awal yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan analisis.
Menurut Sarah Semahuira, dosen Program Studi Ilmu Data (PROD) Universitas Nusa Mandiri (UNM), analisis video dapat dilakukan dengan mengidentifikasi hubungan antar masing-masing kelompok berdasarkan pola pengguna YouTube dan aktivitas pengguna dalam menanggapi konten. . Sehingga dapat menentukan seberapa besar pengaruh tingkat penayangan terhadap komentar suatu video, jumlah komentar, tidak suka, dan suka.
Seiring dengan berkembangnya peran teknologi, ilmu komputer telah menjadi ilmu yang dapat diterapkan di berbagai bidang untuk menganalisis data. Peran ilmiah ini diterapkan secara komputerisasi untuk melakukan pengolahan data dan menerjemahkan sejumlah besar data yang memungkinkan perusahaan atau orang mana pun, termasuk pembuat konten, untuk memahami hubungan antara masing-masing kelompok berdasarkan pola perilaku pengguna YouTube dan aktivitas pengguna. dalam merespons. Konten Dengan informasi ini, kreator bisa membuat konten yang lebih tepat sasaran.
Dalam hal ini, analisis pola tren pengguna YouTube yang diterapkan dengan algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth dapat memberikan informasi penting bagi para kreator. Penelitian ini dilakukan oleh dosen Program Studi Ilmu Komputer Universitas Nusa Mandiri (UNM) untuk menyelidiki bagaimana dua algoritma dapat digunakan untuk memprediksi tingkat penayangan, jumlah komentar, tidak suka, dan suka pada komentar yang ditemukan pada video. .
Penelitian ini menggunakan 31.349 data statistik video trending YouTube dengan 16 atribut berbeda berdasarkan data YouTube untuk melihat pola hubungan antar atribut yang memungkinkan suatu video dimasukkan ke dalam Trending YouTube.
Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang menggunakan Medoids untuk menemukan hubungan dalam kelompok data berdasarkan kedekatan antar data, seperti titik data yang paling representatif dalam sebuah cluster. Sedangkan FP-Growth atau frequent pattern growth merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi dalam database secara efisien.
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian menunjukkan bahwa masyarakat yang mengakses konten video di YouTube memiliki pola yang didominasi oleh penonton yang tidak memberikan respon terhadap konten yang ditontonnya berupa like, dislike, atau komentar. Jadi jumlah pengunjung berbanding lurus dengan banyaknya respon atau interaksi dari para pengunjung. Oleh karena itu, trending di YouTube tidak dipengaruhi oleh jumlah like atau komentar. Melainkan didasarkan pada jumlah trafik penonton yang bisa didapat ketika kreator banyak diminati, kontennya viral, dan kualitasnya bagus.
Penulis: Sarah Semahuira, Dosen Program Studi Ilmu Data FTI Universitas Nusa Mandiri
