Oleh: Syarah Seimahuira
Jakarta, NusamandiriNews–Peran media digital kini sangat berkembang mengingat industri kreatif di Indonesia yang memiliki minat tinggi di kalangan masyarakat. Salah satu platform media sosial yang banyak digunakan adalah Youtube sebagai sarana untuk berkarya dan menghasilkan berbagai konten video seperti blog video, video pendidikan, video entertainment dan masih banyak lagi.
Namun, dengan banyaknya kreator Youtube yang terus bermunculan menjadikan seorang kreator perlu berinovasi dan mencari cara dalam mempertahankan bahkan meningkatkan kreatifitas dalam membuat konten yang menarik dan bermanfaat. Dengan banyaknya kreator yang turut menjadi kompetitor di dunia industri kreatif menjadikan seorang konten kreator untuk dapat memiliki strategi yang efektif dan efisien. Untuk itu, salah satu langkah awal yang dapat diambil adalah melakukan analisis.
Baca juga: Tingkatkan Profitabilitas Dengan Sains Data Dalam Pemilihan Lokasi Usaha Waralaba
Pola Youtube Trending
Menurut Syarah Seimahuira, dosen program studi (prodi) Sains Data Universitas Nusa Mandiri (UNM) analisa terhadap video dapat dilakukan dengan mengenali pola pada pengguna Youtube dan hubungan antara setiap kelompok berdasarkana aktifitas pengguna dalam merespon konten, sehingga dapat menentukan seberapa besar pengaruh tingkat view terhadap comment, comment count, dislike dan like yang terdapat pada video.
Dengan peranan teknologi yang terus berkembang, sains data menjadi ilmu yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang untuk melakukan analisa data. Peranan keilmuan ini diterapkan secara terkomputerisasi untuk melakukan pengolahan data dan menerjemahkan sekumpulan data dalam jumlah besar yang memungkinkan setiap perusahaan atau individual termasuk para kreator konten untuk dapat memahami pola perilaku pengguna Youtube dan hubungan antara setiap kelompok berdasarkana aktifitas pengguna dalam merespon konten. Dengan informasi ini, kreator dapat mengembangkan pembuatan konten yang lebih tepat sasaran.
Dalam hal ini, analisa pola pengguna Youtube trending diterapkan dengan algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth dapat memberikan informasi yang signifikan bagi para kreator. Penelitian dilakukan oleh dosen prodi Sains Data Universitas Nusa Mandiri (UNM) untuk mengetahui bagaimana kedua algoritma dapat digunakan dalam memprediksi pola keterkaitan tingkat view terhadap comment, comment count, dislike dan like yang terdapat pada video.
Penelitian yang dilakukan dosen Kampus Digital Bisnis Universitas Nusa Mandiri (UNM) ini menggunakan data Trending Youtube Video Statistics sebanyak 31.349 dengan 16 atribut yang berbeda berdasarkan data Youtube guna melihat pola keterkaitan relasi terhadap atribut yang memungkinkan suatu video dapat masuk dalam trending Youtube.
Baca juga: Peran Data Science Dalam Analisis Opini Publik Terhadap Bisnis Waralaba
Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang mampu menemukan hubungan dalam kelompok data berdasarkan kedekatan antar data menggunakan medoid, yaitu titik data yang paling representatif dalam cluster. Sedangkan FP-Growth atau Frequent Pattern Growth merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi dalam basis data dengan efisien.
Berdasarkan analisa dan hasil pengujian menunjukan masyarakat yang mengakses konten video di Youtube memiliki pola yang didominasi oleh viewers yang tidak memberikan respon terhadap konten yang ditonton baik berupa like, dislike maupun comment. Sehingga jumlah viewers tersebut berbanding jauh dengan jumlah respon atau interaksi dari penonton. Untuk itu, menjadi trending di Youtube tidak terpengaruhi oleh banyaknya yang menyukai atau memberikan komentar. Melainkan berdasarkan jumlah traffic viewers yang bias diperoleh ketika kreator memiliki niche yang banyak diminati, topik konten yang sedang viral dan kualitas yang baik.
Penulis: Syarah Seimahuira, dosen prodi Sains Data FTI Universitas Nusa Mandiri
(UMF)
