## Analisis Fitur-Fitur Yang Mempengaruhi Jumlah Subscribers Youtube Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Meliyana R. Yoanita 1 , Hendry Setiawan 2 , Paulus Lucky Tirma Irawan 3
1,2,3 Universitas Ma Chung
1 311510019@student.machung.ac.id, 2 hendry.setiawan@machung.ac.id, 3 paulus.lucky@machung.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satunya  teknologi  dalam  bidang  komunikasi  adalah  platform  media  sosial.  Media  sosial  Youtube  adalah salah satu media sosial yang paling banyak digunakan di Indonesia. Keuntungan yang didapatkan oleh Content Creator atau Youtuber berasal dari AdSense. Youtube memiliki beberapa fitur yang disediakan yaitu like, dislike, view  dan  komentar  (komentar  dengan  sentimen  negatif  atau  positif).  Diperlukan  sistem  klasifikasi  otomatis sentimen komentar Youtube untuk klasifikasi komentar positif dan komentar negatif, selain itu analisis fitur-fitur yang  mempengaruhi  jumlah  subscribers  sehingga  Content  Creator  dapat  mengetahui  fitur-fitur  yang  dapat mempengaruhi  jumlah  subscribers.    Dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  sistem  klasifikasi  otomatis  sentimen komentar  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  (NB)  sehingga  proses  klasifikasi  komentar  positif  dan  negatif dapat dilakukan dengan mudah, data yang digunakan dalam analisis adalah sebanyak 53 channel Youtube dengan jenis vlog. Selain itu data yang digunakan sebagai data latih klasifikasi adalah sebanyak 4166 sentimen positif dan 4166 sentimen negatif, setelah itu dilakukan analisis fitur-fitur yang mempengaruhi jumlah subscribers dengan menggunakan chi square.   Hasil dari analisis dengan chi square didapatkan ada 4 fitur yang memiliki pengaruh terhadap  jumlah  subscribers  yaitu  jumlah  view  dengan  nilai  chi  square  23.105,  dislike  dengan  nilai  chi  square 13.745, jumlah komentar sentimen positif dengan nilai chi square 18.123 dan jumlah like dengan nilai chi square 13.745. Hasil akurasi untuk sistem klasifikasi otomatis menggunakan Naive Bayes (NB) sebesar 81%. Kata Kunci : chi square, youtube, klasifikasi komentar youtube, algoritma naïve bayes

## ABSTRACT
One of them is technology in the field of communication is a social media platform. Social media Youtube is one of the most widely used social media in Indonesia. The benefits gained by Content Creators or Youtubers come from AdSense. Youtube has several features provided such as likes, dislikes, views and comments (comments with negative or positive sentiments). An automatic classification system for YouTube comment sentiment is needed to classify positive comments and negative comments, while analyzing features that affect the number of subscribers so that Content Creators can find out features that can affect the number of subscribers. In this research a comment sentiment classification system will automatically be created using the Naive Bayes (NB) algorithm so that the process of classifying positive and negative comments can be done easily, the data used in the analysis are 53 Youtube  channels  with  vlog  video  types.  In  addition,  the  data  used  as  classification  training  data  were  4166 positive  sentiments  and  4166  negative  sentiments,  after  which  an  analysis  of  features  affecting  the  number  of subscribers was performed using chi square. The results of the analysis with chi square found there are 4 features that have an influence on the number of subscribers, namely the number of views with a chi square value of 23,105, dislike with a chi square value of 13,745, the number of positive sentiment comments with a chi square value of 18,123 and the number of likes with a chi square value of 13,745. The accuracy of the automatic classification system using Naive Bayes (NB) is 81%.
Keywords: chi square, youtube, youtube comment classification, naive bayes algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Content Creator merupakan sebuah pekerjaan di dunia yang semakin modern ini, dengan sebuah  video  yang  di upload pada  media  sosial Youtube,  seseorang  sudah  bisa  mendapatkan keuntungan. Keuntungan yang didapatkan tergantung dari jumlah subscribers dan viewers yang melihat  video  tersebut. Content yang  dibuat sebaiknya content yang  memiliki  respon  yang banyak  sehingga  jumlah subscribers dan viewers meningkat. Yotube memiliki fitur yang memungkinkan penonton dapat melakukan interaksi dengan Content Creator seperti, like, dislike, view
dan komentar yang memungkinkan penonton untuk memberikan komentar dengan sentimen positif atau negatif.  Fitur-fitur  yang  memiliki  pengaruh  dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan jumlah subscribers sehingga  diperlukan  analisis  untuk mengetahui  fitur-fitur  yang  dapat  mempengaruhi jumlah subscribers dan  sistem  klasifikasi  sentimen otomatis agar proses klasifikasi komentar jadi lebih mudah.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan objek penelitian komentar Youtube  dengan menggunakan Text  mining dan  algoritma  Naive Bayes  (NB)  telah  diterapkan  (Luqyana,  2018)  dan
pernah dilakukan penelitian untuk dilakukan analisis komentar  yang  tujuannnya  mendukung  strategi kampanye politik oleh (Evans, 2016). Namun belum ada  penelitian  yang  membahas  tentang  preferensi yang  dapat  digunakan  oleh  C ontent  Creator untuk mengetahui  fitur-fitur  yang  dapat  mempengaruhi jumlah subscribers dengan  melihat  jumlah like, jumlah dislike, jumlah view, jumlah komentar positif dan jumlah komentar negatif. Oleh karena itu pada penelitian  ini  akan  dibuat  rancang  bangun  sistem klasifikasi  sentimen  komentar  Youtube  otomatis, setelah  itu  akan  dilakukan  analisis  fitur-fitur  yang mempengaruhi  jumlah subscribers menggunakan chi square.
Pada  artikel  ini  akan  dimulai  dengan pendahuluan  dan  kajian  dengan  konsep  dasar  dari metode  yang  telah  digunakan.  Kemudian  desain penelitian  yang  digunakan,  hasil  dan  yang  terakhir adalah kesimpulan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Desain Sistem
Desain sistem dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1. Desain diawali dengan pengumpulan data,  proses text  mining ,  klasifikasi  sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier , dan yang  terakhir  adalah  dilakukan  uji  hubungan menggunakan chi square .
Mulai Jumlah Subscribers, Jumlah Like, Jumlah Dislike, Jumlah
View, Komentar
Proses pengambilan data menggunakan API Youtube Proses Count Frekuensi Komentar Preprocessing Text Komentar Input API_KEY ID_VIDEO Proses Seleksi Fitur Komentar Proses perhitungan ln Probabilitas Naive Bayes Komentar Data Latih Ln Probabilitas Ln probabilitas positif >
Ln probabilitas negatif ?
Output
Komentar Positif Output Komentar Negatif
Data channel Youtube Iya Tidak Proses perhitungan uji Normalitas Output Hasil Uji
Normalitas
Data
Normal ? Mengitung Uji Hubungan Regresi Linear Klasifikasi Data menjadi kelas rendah dan tinggi Menghitung Uji Hubungan Chi Square Hasil Uji
Chi Square (p value) P value < 0.05 Menerima H1 Menerima H0 Selesai Hasil Uji Regresi Linear Iya Tidak Iya Tidak Data Uji Normalitas Data Uji Regresi Linear Data Uji Chi Square Proses analisis hubungan fitur-fitur dilakukan manual Output Hasil analisis hubungan
Gambar 1. Desain Sistem
Memuat  rancangan  penelitian  atau  desain penelitian,  sasaran  dan  target  penelitian  (populasi dan  sampel),  teknik  pengumpulan  data  dan  teknik analisis data.

## Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan adalah  jumlah view ,  jumlah like ,  jumlah dislike , jumlah  komentar  positif,  jumlah  komentar  negatif dan  jumlah subscribers untuk  dapat  dilakukan analisis hubungan. Agar komentar positif dan negatif diklasifikasi dengan otomatis maka diperlukan data latih  komentar  positif  dan  komentar  negatif  untuk dipakai  sebagai  data  latih  dalam  algoritma Naive Bayes Classifier . Total jumlah keseluruhan komentar data latih dari 40 sampel/channel Youtube yang  diambil  adalah  sebanyak  90.481  komentar. Kemudian data tersebut diklasifikasi secara manual untuk digunakan sebagai data latih.
Cara melakukan klasifikasi manual komentar positif  dan  negatif  adalah  dengan  melihat  isi  dari komentar tersebut, apabila komentar tersebut berisi dukungan,  pujian,  ataupun  saran  agar channel tersebut  berkembang  maka  komentar  tersebut diklasifikasikan sebagai komentar positif, sebaliknya  apabila  komentar  tersebut  berisi penghinaan  secara  fisik  ataupun  saran  yang  tidak mendukung perkembangan channel maka komentar tersebut  diklasifikasi  sebagai  komentar  negatif. Berikut contoh cuplikan dilakukan klasifikasi positif atau negatif, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Cuplikan Klasifikasi Komentar Manual
Komentar Klasifikasi “ Durasinya dipanjang lagi dong kak,” Positif
“ Ah jelek lu. ”
Negatif
“ Sukses terus yaa ayahanda”
Positif
“ Konten apa sih ini ga mendidik” Negatif
Hasil  dari  klasifikasi  manual  didapatkan 50.217 komentar positif, 5.216 komentar negatif dan sisanya  sentimen  netral.  Jumlah  data  uji  yang digunakan  adalah  sebanyak  13  sampel/channel Youtube dengan jumlah komentar sebanyak 3.855.
Jumlah  data  yang  digunakan  sebagai  data latih  dan  data  uji  dari  40  channel  Youtube  adalah 5.216 sentimen positif komentar Youtube dan 5.216 sentimen  negatif    komentar  Youtube,  setelah  itu sentimen  akan dibagi menjadi  2  bagian, yaitu  80% data latih dan 20% data uji dari 40 channel Youtube, data  latih  dan  data  uji  dibuat  seimbang  agar  data tidak  cenderung  mengarah  kepada  sentimen  positif atau  negatif,  sedangkan  jumlah  data  uji  dari  13 channel Youtube adalah 3.855 sentimen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perangkat Lunak
Aplikasi dapat  melakukan  analisis  sentimen Youtube  secara  otomatis  seperti  terlihat  pada gambar 2 dan gambar 3, setelah itu dapat melakukan perhitungan uji hubungan dengan menggunakan chi square seperti  gambar  4 . Inputan  yang  dimasukan adalah  url  video  youtube  yang  akan  dilakukan analisis, quantity adalah jumlah komentar yang akan diambil, komentar dapat diambil secara keseluruhan dengan  mencentang cekbox “all”. Aplikasi dapat menambah  data  variabel  jika cekbox add sampel dicentang “yes”. Setelah itu klik analyze untuk mulai melakukan analisis sentimen secara otomatis dan uji hubungan menggunakan chi square.
Gambar 2. Inputan Analisis
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Sentimen Otomatis
Gambar 4. Uji Chi Square

## Uji Coba
Uji  akurasi  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  2,003  sentimen  komentar  data  latih (40 sampel/channel Youtube). Dari hasil klasifikasi 2,003  sentimen,  didapatkan  1,222  komentar diklasifikasi  dengan  benar  sedangkan  sisanya  tidak tepat.  Sedangkan  uji  akurasi  klasifikasi  dilakukan dengan menggunakan 3,855 sentimen komentar data uji  (13  sampel/channel  Youtube).  Dari  hasil klasifikasi  3,855  sentimen,  didapatkan  3,578 komentar  diklasifikasi  dengan  benar  sedangkan sisanya tidak tepat. Jumlah akurasi yang didapatkan menurut perhitungan adalah sebagai berikut.

## Gambar 5. Jumlah akurasi berdsarkan perhitungan
Uji  akurasi  klasifikasi  dilakukan  dua  kali dikarenakan  akurasi  pada  percobaan  pertama  atau pada  data  latih  kurang  akurat  yaitu  hanya  61%, sehingga ditambahkan 13 sampel baru atau pada data uji  dan  didapatkan  akurasi  yaitu  97%.  Kemudian dilakukan  perhitungan  rata-rata  akurasi  yang didapatkan  pada  data  latih  dan  data  uji,  sehingga didapatkan hasil akurasi sebagai berikut.
Gambar 6. Hasil akurasi

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Ada  4  fitur  yang  mempengaruhi  jumlah subscribers dan  1  Fitur  yang  tidak  memiliki hubungan, yaitu. Fitur View Jumlah view dengan nilai chi square 23.105 dan  nilai  p value 0.00  <  0.05,  dapat  disimpulkan bahwa ada hubungan antara jumlah view dan jumlah subscribers .  Semakin  tinggi  jumlah view maka semakin tinggi juga jumlah subscribers , sebaliknya semakin rendah jumlah view maka semakin rendah juga  jumlah subscribers .  Menurut  penelitian  yang dilakukan oleh Hartanto Setiabudi (2018), motif dari orang-orang yang menonton atau orang-orang yang
Analisis Fitur-Fitur Yang Mempengaruhi Jumlah Subscribers Youtube Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
menjadi viewer content Youtube  tersebut  adalah orang-orang  yang  kemungkinan  besar  memiliki motif  untuk  mendapatkan  informasi  dan  ingin mendapatkan  hiburan.  Dapat  disimpulkan  jika content tersebut  informatif  dan  menghibur,  maka jumlah view akan  semakin  meningkat  sehingga jumlah subscribers dapat meningkat.
Fitur Like Jumlah like dengan  nilai chi  square 13.745 dan  nilai  p value 0.00  <  0.05,  dapat  disimpulkan bahwa ada hubungan antara jumlah like dan jumlah subscribers .  Semakin  tinggi  jumlah like maka semakin  tinggi  jumlah subscribers ,  sebaliknya semakin  rendah  jumlah like maka  semakin  rendah jumlah subscribers .  Jumlah like yang  tinggi  dapat diartikan  bahwa content tersebut  disukai. Content Youtube  banyak  disukai  kemungkinan  besar  dapat meningkatkan  jumlah viewer ,  sehingga  jumlah subscribers juga dapat meningkat.
Fitur Dislike Jumlah dislike dengan nilai chi square 13.745 dan  nilai  p value 0.00  <  0.05,  dapat  disimpulkan bahwa  ada  hubungan  antara  jumlah dislike dan jumlah subscribers .  Semakin  tinggi  jumlah dislike maka semakin tinggi jumlah subscribers , sebaliknya semakin rendah jumlah dislike maka semakin rendah jumlah subscribers .  Dari  sampel  yang  terkumpul, setelah diamati, 21 content Youtube yang memiliki jumlah dislike tinggi dan jumlah subscribers tinggi ternyata  memiliki  jumlah like yang  lebih  tinggi daripada  jumlah dislike .  Sehingga  dapat  diartikan bahwa content tersebut  masih  bersifat  positif (informatif  dan  menghibur).  Sehingga  dapat disimpulkan,  jika  jumlah dislike tidak  lebih  tinggi dari jumlah like (jumlah like harus lebih tinggi) maka kemungkinan  besar  dapat  meningkatkan  jumlah subscribers .
Fitur Komentar Positif Jumlah  komentar  positif  dengan  nilai chi square 18.123 dan nilai p value 0.00 < 0.05, dapat disimpulkan  bahwa  ada  hubungan  antara  jumlah komentar  positif  dan  jumlah subscribers .  Semakin tinggi jumlah komentar positif maka semakin tinggi jumlah subscribers ,  sebaliknya  semakin  rendah jumlah  komentar  positif  maka  semakin  rendah jumlah subscribers .  Komentar  positif  dapat membuktikan bahwa content tersebut informatif dan menghibur. Fitur ini hampir sama dengan fitur like , namun  fitur  ini  diungkapkan  dalam  bentuk text . Sehingga dapat disimpulkan bahwa content Youtube
yang  bersifat  positif  (informatif  dan  menghibur) dapat meningkatkan jumlah subscribers .
Fitur Komentar Negatif Jumlah  komentar  negatif  dengan  nilai chi square 2.277  dan nilai p value 0.131 > 0.05, dapat disimpulkan  tidak  ada  hubungan  antara  jumlah komentar  negatif  terhadap  jumlah subscribers .  Hal tersebut  mungkin  terjadi  karena  penonton  lebih berhati-hati  dalam  memberikan  komentar  negatif dan  lebih  memilih  untuk  melakukan dislike .
Indonesia  sendiri  telah  mengeluarkan  Undang- Undang tentang cyber bullying ,  pada pasal 27 ayat (3)  UU  ITE  (Informasi  Transaksi  Elektronik) menyebutkan melarang setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak mendistribusikan dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya  informasi  elektronik  dan/atau  dokumen yang  memiliki  muatan  penghinaan  dan/atau pencemaran  nama  baik.  Jumlah  komentar  negatif tidak  berpengaruh  karena  penonton  lebih  berhati- hati  untuk  memberikan  komentar  negatif  sehingga lebih memilih untuk melakukan dislike .

## 5. REFERENSI
[1] EVANS,  W  (2016).  Analisis  Konten  Pada
Media Sosial Video Youtube Untuk Mendukung Strategi Kampanye Politik Dengan Menggunakan Analisis Sentimen
[2] FEBRUARIYANTI,  H.,  &  ZULIARSO,  E. (2012). Klasifikasi dokumen berita teks bahasa indonesia  menggunakan  ontologi.  Dinamik, 17(1).
[3] GO, A., HUANG, L., & BHAYANI, R. (2009). Twitter  Sentiment  Analysis.  Final  Project Report,  Stanford  University,  Department  of Computer Science.
[4] KONCZ,  P.,  &  PARALIC,  J.  (2011).  An approach  to  feature  selection  for  sentiment analysis.  In  2011  15th  IEEE  International Conference on Intelligent Engineering Systems (pp. 357–362).
[5] LIANTONI,  F.,  NUGROHO,  H.  (2015). Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest.
[6] LESMANA,  P.  I.  (2013).  Analisis  Sentimen Pengguna  Layanan  Media  Sosial  Twitter  Di Indonesia.
[7] MONARIZQA,  N.,  NUGROHO,  L.  E.,  & HANTONO, B. S. (2014). Penerapan Analisis Sentimen  Pada  Twitter  Berbahasa  Indonesia Sebagai  Pemberi  Rating.  Jurnal  Penelitian Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 1(3).
Analisis Fitur-Fitur Yang Mempengaruhi Jumlah Subscribers Youtube Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
[8] NEIGHBOR.
LUQYANA,
W. A.,
CHOLISSODIN, I., PERDANA, R. S., (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram
dengan
Metode Klasifikasi Support Vector Machine.
[9] PRASETYO,  E.  (2012),  Data  Mining  konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab.
[10] RETNAWIYATI,  E.,  M.KOM,  F.  M.,  & NEGARA,  M.KOM,  E.  S.  (2016).  Analisis
Sentimen Pada Data
Twitter dengan Menggunakan  Text  Mining  terhadap  Suatu Produk.
[11] VIJAYARANI,  S.,  &  DHAYANAND,  S. (2015). Data Mining Classification Algorithms for Kidney Disease Prediction.
[12] International  Journal  on  Cybernetics  & Informatics (IJCI), 4(4), 13-25.
[13] HARTANTO  S.  (2018),  Motif  Subscriber Menonton Channel Youtube (Studi Deskriptif Kualitatif    Motif    Subscriber  Menonton
Channel Youtube Presiden Jokowi).