jahangircircle.org, JAKARTA – Peran media digital kini meningkat signifikan mengingat industri kreatif di Indonesia mempunyai animo yang besar di kalangan masyarakat. Salah satu platform media sosial yang banyak digunakan adalah YouTube sebagai sarana untuk membuat dan memproduksi berbagai konten video seperti vlog, video edukasi, video hiburan dan masih banyak lagi.
Namun dengan masih banyaknya pembuat konten yang bermunculan di YouTube, pembuat konten perlu berinovasi dan mencari cara untuk mempertahankan bahkan meningkatkan kreativitas dalam menciptakan konten yang menarik dan bermanfaat. Dengan banyaknya kreator yang menjadi pesaing di dunia industri kreatif, para kreator konten bisa mempunyai strategi yang efisien dan efektif. Untuk itu, salah satu langkah awal yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan analisis.
Menurut Sayara Simahwira, dosen Program Studi (prodi) Ilmu Data Universitas Nusa Mandiri (UNM), analisis video dapat dilakukan dengan mengenali pola pengguna YouTube dan hubungan antar masing-masing kelompok berdasarkan aktivitas pengguna dalam merespons konten. . Jadi dia bisa menentukan bagaimana tingkat penayangan mempengaruhi komentar dan jumlah komentar, tidak suka, dan suka pada video tersebut.
Seiring dengan berkembangnya peran teknologi, ilmu komputer telah menjadi ilmu yang dapat diterapkan di berbagai bidang untuk melakukan analisis data. Peran ilmiah ini diterapkan secara terkomputerisasi untuk melakukan pemrosesan data dan penerjemahan data dalam jumlah besar, memungkinkan perusahaan atau individu mana pun, termasuk pembuat konten, untuk memahami pola perilaku pengguna YouTube dan hubungan antara masing-masing kelompok berdasarkan aktivitas pengguna di tanggapan terhadap konten tersebut. Dengan menggunakan informasi ini, pembuat konten dapat mengembangkan pembuatan konten yang lebih bertarget.
Dalam hal ini, analisis pola YouTuber populer yang diterapkan dengan algoritma segmentasi seputar Medoids (PAM) dan FP-Growth dapat memberikan informasi penting kepada pembuat konten. Penelitian ini dilakukan oleh dosen Program Studi Ilmu Data Universitas Nusa Mandiri (UNM) untuk mengetahui bagaimana kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk memprediksi pola hubungan antara tingkat melihat komentar dengan jumlah komentar, tidak suka. dan suka ditemukan di video.
Penelitian ini menggunakan 31.349 data statistik video Youtube populer dengan 16 atribut berbeda berdasarkan data Youtube untuk melihat pola hubungan antar atribut yang memungkinkan suatu video dimasukkan ke dalam Youtube populer.
Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang dapat menemukan hubungan dalam kumpulan data berdasarkan kedekatan antar data menggunakan medoid, yaitu titik data yang paling mewakili dalam kumpulan tersebut. Sedangkan FP-Growth atau frequent pattern growth merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari pola korelasi dalam suatu database secara efisien.
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, terlihat bahwa masyarakat yang mengakses konten video di YouTube memiliki pola yang didominasi oleh penonton yang tidak memberikan respon terhadap konten yang dilihatnya baik berupa like, tidak suka, maupun komentar. Jadi jumlah penonton berbanding lurus dengan banyaknya respon atau interaksi dari penonton. Oleh karena itu, visibilitas konten di YouTube tidak dipengaruhi oleh jumlah suka atau komentar. Melainkan didasarkan pada jumlah trafik viewer yang bisa didapat ketika pembuat konten memiliki niche yang banyak peminatnya, dan konten viral yang berkualitas.
Penulis: Ciara Cimahuira, Dosen Program Studi Ilmu Data FTI Universitas Nusa Mandiri
