## ISSN 2085-4579
K-Means Clustering Video Trending di Youtube Amerika Serikat
Mencari Pola dan Pengelompokkan Video-video Trending
Kevin Widjaja 1 , Raymond Sunardi Oetama 2
1,2 Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 kevin.widjaja@student.umn.ac.id
2 raymond@umn.ac.id
Diterima 05 Maret 2020
Disetujui 10 November 2020
Abstract —Youtube is the most popular video platform in the  world  today.  Successful  YouTubers  can  create videos  that  are  widely  viewed  by  many  Youtube  users around the world. A lot of viral videos on Youtube came from  the  United  States.  But,  making  viral  videos  on Youtube  is  a  tough  challenge,  both  for  seasoned YouTubers  and  especially  for  new  YouTubers.  This research  focuses  on  discovering  the  properties  of  these viral videos by clustering them into distinct clusters. K- Means algorithm is  used for the clustering process. The purpose of this clustering process is to look for patterns in  the  data  that  were  previously  unseen.  The  result shows  that  the  videos  are  divided  into  three  clusters which  are  built  from  3  variables;  views,  likes  and dislikes.  The  patterns  and  insights  found  in  this  study can  be  useful  for  aspiring  video  makers  who  want  to achieve success as a Youtuber.
Index Terms— clusters, K-Means clustering algorithm,  trending  video,  unsupervised  learning,  USA,
Youtube

## I. P ENDAHULUAN
Per  2019,  Youtube  adalah  sebuah platform berbagi  video  yang  paling  populer  di  dunia.  Sebagai portal  video  terbesar  di  Internet,  YouTube  saat  ini menguasai 20% dari lalu lintas di jaringan seluler yaitu sekitar  75,  000  video  Youtube  ditonton  per  detik  di seluruh  dunia  [1].    Youtube  bukan  hanya  sekedar sebuah platform berbagi  video  yang  ditujukan  untuk hiburan,  tetapi platform ini  juga  berpotensi  untuk dijadikan  sarana  untuk  meningkatkan  penjualan sebuah perusahaan. Sekitar 54% pengguna Youtube di Amerika  Serikat  mengatakan  bahwa  Youtube  penting untuk  membantu  mereka  mengambil  keputusan  untuk membeli  sebuah  produk  tertentu.  Lebih  dari  500  jam video  diunggah  ke  Youtube  setiap  menitnya  [2]. Dengan banyaknya video yang diunggah dan ditonton setiap  harinya,  sulit  untuk  sebuah  video  untuk menonjol  dan  menjadi viral atau trending .  Yang dimaksud  dengan  istilah  viral  di  sini  adalah  video tersebut sudah dilihat oleh jutaan manusia [3].
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  tentang pengelompokan  video trending di  Amerika  Serikat
dan  mengeksplorasi  apa  saja  hal-hal  yang  mungkin mempengaruhi  masing-masing  kluster  untuk  menjadi viral.  Bagi  beberapa  orang,  Youtube  merupakan tempat  untuk  mencari  uang.  Faktor  inilah  yang menjadi  salah  satu  dorongan  untuk  membuat  video YouTube  yang  viral.  Setiap  1000 views di  Youtube dapat  menghasilkan  sampai  dengan  0.5  USD.  Pada data  set  video trending di  Amerika  Serikat  diketahui bahwa rata-rata views adalah 2360785. Ini berarti satu video viral secara rata-rata dapat menghasilkan sekitar 1200 USD (16.7 juta Rupiah). Selain faktor ekonomi, terdapat  juga  faktor self-expression yaitu  keinginan seseorang  untuk  mengekspresikan  dirinya,  yang mendorong  seseorang  untuk  mengunggah  video  ke platform Youtube.  Data  diambil  dari  Youtube Amerika  Serikat  karena  Amerika  Serikat  memiliki pengguna  Youtube  terbanyak  di  dunia  dengan  167.4 juta pengguna per November 2018 [4].
Model  Clustering  dipilih  karena  lebih  pas  untuk menggambarkan pengelompokkan karena pengelompokan  sifat-sifat  video  Youtube  bukan brrbentuk regresi [5] dan trend yang dibahas bukanlah trend  secara  analisis  numerik  stokastik  [6].    Video Youtube  yang trending ini  dikelompokkan  dengan metode k-means karena  metode k-means mampu scales to large data sets.
Untuk  membuat  sebuah  video  yang  viral,  perlu dipelajari  terlebih  dahulu  karakteristik  video-video yang  viral  tersebut.  Penelitian  ini  berfokus  pada mencari tahu apakah terdapat pola tertentu pada video- video  viral  dan  apakah  terdapat clustering atau  pola tertentu  dari  video-video Trending Youtube  di Amerika Serikat. Bila ada, apa saja yang membedakan kluster-kluster  ini?  Dengan  cara  apa  perbedaan- perbedaan  ini  dapat  berguna  bagi Youtuber pemula bila    mereka  mengunggah  video  ke platform Youtube?  Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan pembaca  akan  semakin  memahami  apa  saja  hal-hal yang  mempengaruhi  sebuah  video  agar  dapat  meraih views , likes ,  dan  comments  yang  banyak,  sehingga dapat  membuat  video  yang trending .  Penelitian  ini juga  akan  membantu  pembaca  yang  sekedar  ingin

## ISSN 2085-4579
mencari tahu kemampuan dan contoh penggunaan dari algoritma K-Means Clustering .
II. L ANDASAN T EORI
A. Tentang Algoritma K-Means Clustering
Clustering adalah  sebuah  proses  untuk  membagi data menjadi kelompok-kelompok (kluster) berdasarkan  sebuah  pola  tertentu. Clustering bersifat unsupervised  learning artinya  algoritma  ini  tidak menerima  variabel  output  untuk  dijadikan  contoh. Algoritma  ini  berfungsi  untuk  mencari  pola  dari sebuah  input  tertentu.  Berbeda  dengan supervised learning yang  menerima  pasangan  input  dan  output, mempelajari  polanya,  lalu  menggunakannya  untuk membuat prediksi.
K- Means Clustering adalah  salah  satu  metode clustering yang  paling  banyak  digunakan,  di  mana dataset  sebanyak  “n”  dikelompokkan  ke  dalam grup/kluster  sebanyak  “k”.  Tujuan  utama  dari algoritma K- Means Clustering adalah untuk memperkecil  jumlah  jarak  antara  titik-titik  dengan masing-masing  centroid  klusternya.  Algoritma  yang digunakan  dalam  K- Means clustering adalah  sebagai berikut [7]:
(1) Tentukan  titik centroid sebanyak  K  secara acak,
(2) Atur data sehingga terbentuk K kluster dengan titik-titik centroid yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Pengelompokan  data  dalam  K- means dilakukan  dengan  menghitung  jarak data dengan titik centroid terdekat. Perhitungan  jarak  dilakukan  dengan  jarak Euclidean .  Rumus  jarak Euclidean secara umum:
(1)
Di  mana  A  adalah  data  anggota  suatu  kluster dan C adalah titik centroid .
(3) Hitung nilai titik centroid dengan menghitung posisi titik tengah dari masing-masing anggota kluster.
(4) Ulangi  langkah  2  dan  langkah  3  sampai  nilai dari titik centroid sudah tidak perubahan.
B. Kelebihan dan Kelemahan Algoritma K-Means
Clustering
Algoritma  K- Means Clustering berguna  untuk mencari  kelompok  atau  kluster  dalam  sebuah  data yang tidak ditentukan sebelumnya. Algoritma ini dapat bermanfaat untuk mencari tahu pola yang sebelumnya tidak  terlihat  dari  sebuah  data.    Kelebihan  dari  K- Means Clustering adalah implementasi yang sederhana, dapat mengolah data yang besar, dan dapat menyesuaikan  dengan  data  yang  berbeda-beda. Sedangkan  kelemahan  dari  K- Means Clustering
adalah  kita  harus  secara  manual  menentukan  berapa banyak  kluster  (k)  yang  mau  kita  cari  sebelum menjalankan algoritmanya. Kualitas hasil algoritma K- Means Clustering juga  dapat  berkurang  bila  terdapat outliers sehingga  lebih  baik  untuk  mengurangi  atau menghapus outliers dari data. Selain itu, k- means juga membutuhkan  sumber  daya  yang  besar  karena algoritma  k- means berulang-ulang  kali  menyisir  data sampai memusat ke satu hasil [5].
Gambar 1. Flow Chart proses pembuatan model algoritma

## III. M ETODOLOGI
Objek yang diteliti pada penelitian ini adalah video yang  viral  di  Youtube  Amerika  Serikat.  Video-video yang  diteliti  memiliki  atribut  antara  lain  berapa  kali video  tersebut  ditonton  ( views ),  berapa  banyak  orang yang  menyukai  video  tersebut  ( likes ),  dan  berapa banyak  orang  yang  tidak  menyukai  video  tersebut ( dislike ).  Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  1, kerangka  kerja  dari  penelitian  ini  terdiri  dari import data , prepare  and  explore  data,  remove  outliers, execute algorithm, dan validate results.

## A. Proses 1: Import Data
Data set yang digunakan pada penelitian ini adalah data  set  “ Trending  YouTube  Video  Statistics ”  yang diunduh  dalam  bentuk  file  .csv  dari  Kaggle.com. Karena  keterbatasan  perangkat  keras,  dari  data  yang disediakan,  hanya  500  observasi  dari  data  Amerika Serikat  yang  digunakan  untuk  perhitungan  k- means

## ISSN 2085-4579
clustering .  Bentuk  data  yang  digunakan  berupa  tabel dengan  16  kolom  (variabel).  Dari  ke  16  kolom  ini, yang  digunakan  untuk  algoritma clustering hanya kolom  8,  9,  dan  10  ( views,  likes ,  dan dislikes )  yang semuanya merupakan variabel numerik. Kolom-kolom lain  tidak  digunakan  karena  tidak  relevan  dan  tipe datanya tidak sesuai untuk proses k- means clustering . Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  valid  karena data  dikumpulkan  menggunakan  YouTube  Data  API oleh  seorang  pengguna  Kaggle  bernama  Mitchell  J. Untuk setiap video yang terdapat di dataset dilakukan pencarian  di  Google,  dan  terbukti  video  tersebut sungguh ada dan bukan video palsu [8].

## B. Proses 2: Prepare and Explore Data
Proses ini menerima input berupa data yang sudah diimpor  ke  dalam  RStudio.  Dari  kolom  yang  terdapat pada  data,  hanya  3  yang  akan  digunakan  untuk clustering yaitu views , likes , dan dislikes . Pada proses ini,  sebuah  dataset  baru  dibuat  dari  data  video YouTube  yaitu  myData  yang  menampung  hanya ketiga  kolom  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan algoritma.  Mean,  median,  min,  max,  dan  kuartil dihitung  dengan  fungsi summary pada  RStudio.  Lalu, untuk  memvisualisasikan  data,  digunakan boxplot untuk  melihat  persebaran  data.  Uji  Normalitas Anderson-Darling digunakan untuk menguji normalitas  dari  variabel-variabel views , likes ,  dan dislikes .

## C. Proses 3: Remove Outliers
Outliers adalah  pengamatan  yang  terletak  pada jarak  yang  tidak  normal  dari  nilai-nilai  lain  dalam sampel  acak  dari  suatu  populasi.  Pada  penelitian  ini, kami  menggunakan  box  plot  untuk  mendeteksi outliers . Box plot dibuat dengan menggambar kotak di antara kuartil atas dan bawah dengan garis solid yang ditarik  melintasi  kotak  untuk  menandakan  median. Untuk mengidentifikasi outliers , kita harus menghitung fence seperti berikut:
(2) (3)
di mana: Q1 adalah kuartil 1, Q3 adalah kuartil 3, dan IQ  adalah  jarak  antar  kuartil  ( Interquartile  range ) yaitu  Q3-Q1.  Nilai-nilai  yang  berada  “di  luar” fence tersebut  dikategorikan  sebagai  sebuah  pencilan ( outlier ).  “Di  luar”  di  sini  maksudnya  adalah  lebih kecil  daripada lower  inner  fence atau  lebih  besar daripada upper inner fence [9].
Karena sifat mean yang sangat mudah terpengaruh dengan  nilai  yang  ekstrem  seperti pencilan,  algoritma K- means Clustering juga  sangat  sensitif  terhadap outliers ,  sehingga  pada  penelitian  ini outliers dari myData  dihapus.  Proses  menerima  input  berupa myData  dari  proses  sebelumnya,  lalu  menggunakan fungsi for untuk  berulang-ulang  menghapus outliers
sampai  tidak  ada outliers lagi. Outlier adalah  data- data  yang  berada  di  luar range dari  batas  bawah  dan batas  atas.  Proses remove data outliers dilakukan dengan menggunakan program R [10].

## D. Proses 4: Execute Algorithm
Pada  proses  ini,  input  diterima  berupa  myData yang  sudah  bersih  dari outliers .  Dikarenakan keterbatasan  kekuatan  komputasi,  data  yang  diambil hanya  sebanyak  500  observasi  yang  dipilih  secara random sampling ,  sehingga  ukuran  myData  menjadi sebanyak  500  observasi.  Setelah  mengurangi  jumlah observasi,  myData  digunakan  untuk  membuat  model k- means clustering menggunakan  fungsi kmeans () pada  RStudio.  K  dimulai  dengan  nilai  1  sampai dengan  10  kemudian  nilai  K  dipilih  dengan menggunakan elbow method . Elbow Method merupakan metode yang bersifat visual. Ide dari elbow method adalah meningkatkan k sebanyak 1 setiap kali, lalu  hitung within  sum  of  squares (wss)  masing- masing  k.  Pada  satu  titik,  nilai  wss  turun  secara dramatis,  lalu  menjadi  mendatar.  K  pada  titik  inilah yang  paling  optimal  untuk  dijadikan  jumlah  kluster [11].

## E. Proses 5: Validate Results
Proses  ini  menerima  input  berupa  model  yang dihasilkan  oleh  algoritma.  Pada  proses  ini,  hasil kluster  yang  sudah  dibuat  oleh  algoritma  akan  diuji kualitasnya.    Proses  akan  menghasilkan  nilai  tertentu yang menentukan kualitas dari model. Terdapat 2 jenis clustering validation statistics ,  yaitu  Internal  kluster validation dan External kluster validation . Internal cluster  validation menggunakan  informasi  internal untuk  mengevaluasi  kluster,  sedangkan external cluster  validation ,  membandingkan  hasil  analisis kluster  dengan  hasil  yang  diketahui  secara  eksternal, seperti label kelas yang disediakan dari luar data yang digunakan. External  cluster  validation mengukur sejauh  mana  label  dari  klaster  cocok  dengan  label kelas  yang  disediakan  secara  eksternal.  Karena  kita sudah tahu kluster yang "benar" sebelumnya, external cluster  validation lebih  sering  digunakan  untuk menilai  dan  memilih  algoritma  pengelompokan  yang tepat  untuk  sebuah  set  data  tertentu,  daripada  untuk menilai  kinerja  algoritma  pada  data  yang  belum terkelompokkan sebelumnya. Sehingga pada penelitian ini, kluster validation yang digunakan hanya Internal  kluster  validation karena  tidak  terdapat  label eksternal  yang  diketahui  untuk  dijadikan  acuan  pada external  cluster  validation .  Fungsi  yang  digunakan adalah cluster.stats dari library fpc pada RStudio [12].
Metode  pertama  yang  akan  digunakan  untuk validasi hasil adalah menguji Dunn Index. Dunn Index adalah perbandingan jarak terkecil antara pengamatan yang  tidak  berada  dalam  kluster  yang  sama  dengan jarak terbesar antar 2 titik di dalam kluster yang sama. Indeks  Dunn  memiliki  nilai  antara  nol  dan infinity .

## ISSN 2085-4579
Semakin  tinggi  nilai  Dunn  Index,  maka  semakin  baik klusternya.  Nilai  Dunn  index  didapatkan  dengan menjalankan  perintah  pada  RStudio  yaitu stat$dunn . Formula Dunn Index adalah:
(4) di mana: adalah jarak antar kluster Ci dengan
kluster  Cj,  dan adalah  jarak  di  dalam  kluster k,  atau  bisa  dibilang  metrik  untuk  mengukur  besar kecilnya  kluster.  Nilai  DI  yang  semakin  tinggi mengindikasikan  jarak  antar  kluster  yang  semakin besar (kluster terpisah jauh satu sama lain) dan jarak di dalam kluster yang semakin kecil (ukuran kluster yang lebih kecil) [13].
Metode kedua yang akan digunakan untuk validasi hasil adalah memeriksa Average-Between dan Average-Within dari  kluster. Average-Between adalah rata-rata  jarak  antar  kluster.  Semakin  besar  nilai Average-Between maka  antara  kluster  semakin terpisah  jauh  dan  model  kluster  semakin  baik. Average-Within adalah  rata-rata  jarak  antar  titik  di  1 kluster  yang  sama.  Semakin  kecil Average-Within maka  anggota  kluster  akan  semakin  mendekati  pusat kluster,  dan  model  kluster  semakin  baik. Average Between didapatkan  dengan  menjalankan  perintah stat$average.between pada  RStudio. Average within didapatkan dengan menjalankan perintah stat$average.within pada RStudio [12].
Metode  ketiga  yang  akan  digunakan  untuk memvalidasi  hasil  adalah  membuat silhouette plot dengan pertama-tama menghitung silhouette coefficient (Si) terlebih dahulu.
Silhouette
coefficient
dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(5)
di  mana  a  adalah  rata-rata  jarak  intra-kluster  ( mean intra-cluster  distance ),  dan  b  adalah  rata-rata  jarak terdekat antar kluster ( mean nearest-cluster distance ). Dengan kata lain, b adalah jarak antara sebuah sampel dan  kluster  terdekat  yang  bukan  kluster  sampel tersebut. Nilai Si berkisar antara -1 sampai 1. Semakin nilai  Si  mendekati  1  maka  titik-titik  di  dalam  kluster semakin  mirip,  berarti  data  terkelompokkan  dengan baik. Sebaliknya, semakin nilai Si mendekati -1 maka titik-titik  di  kluster  semakin  berbeda,  dan  data  tidak terkelompokkan  dengan  baik. Silhouette didapatkan dengan  menjalankan  perintah silhouette() pada RStudio [14].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Proses 1: Import Data
Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  2,  output  dari proses  1  adalah  sebuah  data frame yang  dapat
digunakan di RStudio. Data frame ini sangat besar dan berisi  16  variabel  yang  berbeda. Library yang digunakan  untuk  mengimpor  data  adalah library reader . Data frame disimpan dalam variabel data.
Gambar 2. Head dari data

## B. Proses 2: Prepare and Explore Data
Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  3,  output proses  2  adalah  data  yang  lebih  ringkas  yang  hanya terdiri  dari  3  variabel,  ciri-ciri  data,  dan boxplot dari data.
Gambar 3. Summary dari ketiga variabel yang diteliti
Karena  data  yang  diterima  dari  Kaggle.com  ini sudah  bersih,  maka  tidak  perlu  dilakukan cleansing , namun  perlu  dilakukan  penghapusan outliers yang akan dijelaskan pada bagian berikut.

## C. Proses 3: Remove Outliers
Output proses 3 adalah data yang sudah bersih dari outliers ,  jumlah  data  berkurang  dari  40949  menjadi 22930.
Cara menghapus outliers adalah dengan menggunakan for  loop pada  Rstudio.  Berikut  adalah penjabaran langkah-langkahnya:
1. Buat boxplot menggunakan  data,  dan  cari outliers -nya,
2. Bila  ada outliers ,  maka  hapus outliers yang ada  di boxplot tersebut  lalu  ulangi  langkah  1 dengan  data  yang  sudah  dikurangi outliers- nya.
3. Bila tidak ada outliers maka loop selesai.
Aktivitas  ini  diulang-ulang  sampai outliers sepenuhnya hilang dari data. Gambar 6 memperlihatkan  hasil  sebelum  dan  setelah outliers dihilangkan.

## ISSN 2085-4579

## D. Proses 4: Execute Algorithm
Output  proses  4  adalah  hasil  k- means clustering dari  data  yang  sudah  dibuang outliersnya .  Jumlah sampel  yang  digunakan  untuk  penelitian  dikurangi dengan  metode random sampling sebanyak  500 observasi. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil clustering
Gambar 5. G rafik untuk mengidentifikasi elbow point
Dari Gambar 5, terlihat penurunan dari k = 2 ke k = 3, lalu pelandaian mulai dari k = 3 sampai k = 4 dan seterusnya.  Sehingga  dari  grafik  tersebut  kita  dapat  k yang  paling  optimal  yaitu  k  =  3.  Sehingga  nilai  k=3 dipilih untuk penelitian ini.

## E. Proses 5: Validate Results
Output proses 5 adalah hasil validasi algoritma dan informasi mengenai kualitas clustering hasil algoritma k- means clustering . Hasilnya terlihat pada Gambar 7.
Validasi hasil metode 1 menggunakan Dunn Index. Clustering yang  dibuat  memiliki  Dunn  Index  sebesar
0.004403429.  Hasil  ini  menandakan  kluster  hasil algoritma  kurang  baik  karena  hasil  ini  menunjukkan bahwa  jarak  terbesar  2  titik  intra-kluster  jauh  lebih besar  daripada  jarak  terkecil  2  titik  beda  kluster.  Hal ini  dapat  dipahami  sebagai  kluster - kluster  yang berdempetan,  tidak  berjarak  jauh  satu  sama  lain,  dan kluster - kluster yang cenderung “lebar”.
Validasi  hasil  metode  2  menggunakan Average- Within dan Average-Between . Clustering yang  dibuat memiliki Average-Between sebesar 555105.1. Nilai ini cukup  besar,  sehingga  diketahui  bahwa  jarak  antar kluster  cukup  jauh.  Sedangkan  nilai Average-Within dari clustering ini  adalah  145126.5.  Nilai  ini  cukup kecil,  sehingga  diketahui  bahwa  titik-titik  cenderung berkumpul ke arah pusat klusternya.
Gambar 7. Hasil kalkulasi Dunn Index, Average- Between dan Average-Within
Validasi  hasil  metode  3  menghitung Silhouette Coefficient dan  membuat Silhouette Diagram.  Setelah dikalkulasi  oleh  RStudio,  didapat  hasil Silhouette coefficient per  kluster.  Terlihat  bahwa  kluster  1 memiliki silhouette coefficient 0.51, kluster 2 memiliki silhouette coefficient 0.54,  dan  kluster  3  memiliki silhouette coefficient 0.64.  Hal  ini  berarti  kluster  1,2, dan 3 sudah terkelompokkan dengan cukup baik. Dari silhouette diagram  terlihat  bahwa  rata-rata silhouette coefficient juga cukup baik, yaitu 0.59. Hal ini berarti clustering yang terbentuk cukup baik. Hasilnya terlihat pada Gambar 8.
Gambar 6. Boxplot dislikes sebelum dan setelah outliers dibuang
Gambar 8. Hasil kalkulasi silhouette coefficient

## F. Diskusi
Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  9,  hasil clustering dari  algoritma  tersebut  membagi  data menjadi  3  kluster.  Kluster  pertama  memiliki  anggota sebanyak  153  titik  dari  total  500  titik.  Kluster  ini memiliki  ciri-ciri views , likes ,  dan dislikes berada  di tengah-tengah  2  kluster  lainnya.  Terdapat  34.82 likes setiap  1 dislikes artinya  secara  keseluruhan  video  ini cukup  disukai  oleh penonton,  walaupun jumlah views jauh  di  bawah  kluster  kedua,  jumlah views hanya sekitar setengah dari kluster kedua.
Kluster  kedua  memiliki  anggota  paling  sedikit yaitu  hanya  65  dari  500  video.  Sebagaimana  terlihat pada  gambar  10,  gambar  11,  dan  gambar  12,  kluster ini  memiliki  jumlah views , likes ,  dan dislikes terbanyak  dari  antara  kluster  lainnya,  dan  memiliki jumlah likes terbanyak  setiap  1 dislikes ,  walaupun berbeda tipis dengan kluster pertama. Ini menunjukkan bahwa video pada kluster ini secara umum yang paling disukai,  dan  paling  populer  dari  antara  ketiga  kluster lainnya.  Tetapi,  kluster  ini  adalah  yang  paling  sulit dicapai, tercermin dari anggotanya yang paling sedikit dari antara kedua kluster lainnya.
Kluster  ketiga  memiliki  jumlah views , likes ,  dan dislikes yang paling sedikit dari antara kluster lainnya. Rata-rata views pada  kluster  ini  hanya  10%  dari  rata- rata views pada  kluster  kedua.  Jumlah likes setiap  1 dislikes juga  paling  kecil,  artinya  dibanding  dengan kedua  kluster  lainnya,  video  pada  kluster  ini  secara umum  paling  tidak  disukai.  Namun  sebagaimana terlihat  pada  gambar  13,    anggota  pada  kluster  ini paling  banyak  yaitu  282  video,  yang  berarti  sebagian besar video masuk pada kluster ini.
Gambar 9. Menghitung jumlah likes setiap 1 dislikes
Gambar 10. Perbandingan rata-rata views antar kluster
Gambar 11. Perbandingan rata-rata likes antar kluster
Gambar 12. Perbandingan rata-rata Dislikes antar kluster
Gambar 13. Perbandingan ukuran ketiga kluster
V. S IMPULAN
A. Kesimpulan Penelitian ini memberi informasi tentang pengelompokan  video trending di  YouTube  Amerika Serikat.  Diketahui  bahwa  terdapat  3  kluster  dengan ciri-cirinya  masing-masing.  Kluster  dengan views , likes , dan dislikes paling sedikit adalah kluster dengan anggota  terbanyak,  sedangkan  kluster  dengan views , likes ,  dan dislikes terbanyak  memiliki  anggota  paling

## ISSN 2085-4579
sedikit.  Semakin  populer  sebuah  video,  maka cenderung semakin disukai oleh banyak orang.
Untuk  membuat  video  yang  viral,  tidak  cukup hanya membuat video saja, tetapi pembuat video juga harus  paham  dengan  kondisi  video-video  di platform YouTube.  Mereka  harus  menargetkan  videonya  agar berada di puncak, dalam konteks penelitian ini berarti masuk  ke  kluster  kedua.  Pembuat  video  yang  hendak mengunggah  videonya  ke  YouTube  dapat  melihat bahwa  ada  pola  di  dalam  video-video trending .  Dari hasil clustering terlihat  bahwa  kluster  kedua  adalah kluster  dengan  anggota  yang  paling  “sukses”  dan  di saat  yang  sama  adalah  kluster  yang  paling  sedikit anggotanya.

## B. Saran
Algoritma K- Means Clustering juga membutuhkan peneliti  untuk  menentukan  k  atau  jumlah  kluster sebelum menjalankan algoritmanya. Untuk menentukan jumlah kluster, peneliti harus mengandalkan  grafik  dan  melihat  secara  subjektif. Algoritma  lain  seperti hierarchial clustering dapat menentukan  kluster  tanpa  peneliti  menentukannya terlebih dahulu.

## C. Limitasi
Limitasi  dari  penelitian  ini  adalah  jumlah  kluster harus  ditentukan  terlebih  dahulu  oleh  peneliti,  dan tidak  terdapat  metode  yang  objektif  untuk  mencari tahu  jumlah  kluster  yang  optimal  untuk  k- means clustering .
Keterbatasan  lain  pada  penelitian  ini  adalah outliers sepenuhnya  dihapus.  Dengan  dihapusnya outliers ,  ada  kemungkinan  yang  besar  terdapat informasi  penting  yang  hilang  bersama  dengan outliersnya .  Penelitian  selanjutnya  mungkin  dapat menggunakan  algoritma  yang  tidak  terganggu  oleh outliers .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  pendanaan  dari Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Schwind,  Anika,  M.  Cise,  A.  Özgü,  G.  Carste,  and  W. Florian.  "Dissecting  the  performance  of  YouTube  video streaming  in  mobile  networks."  International  Journal  of Network Management, vol.30, no. 3, 2020.
[2] A. Smith, S. Toor dan P. V. Kessel, “Many Turn to YouTube for  Children’s  Content,  News,  How-To  Lessons,”  Pew Research Center Internet & Technology, 7 November 2018.
[3] Lexico, “Viral,” Lexico Powered by Oxford, 2020. [Online]. Available:  https://www.lexico.com/definition/viral.  [Diakses 17 May 2020].
[4] J.  Clement,  “Hours  of  video  uploaded  to  YouTube  every minute as of May 2019,” Statista, 9 August 2019.
[5] Merfin dan R. S. Oetama, “Prediksi Harga Saham Perusahaan Perbankan  Menggunakan  Regresi  Linear  Studi  Kasus  Bank BCA  Tahun  2015-2017”,  ULTIMATICS.    Vol.  11,  No.  1, 2019:
[6] R. S. Oetama, “Analisis Titik Tertinggi dan Terendah dengan Model Stokastik pada Perdagangan Mata Uang Modern: Studi Kasus  Perdagangan  Harga  Emas  Bulan  April  -  September 2016”, ULTIMA INFOSYS,  Vol.7 No. 2, 2016.
[7] I.  E.  A.  Parlina,  “Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  dalam Menentukan  Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Assessment Center untuk Clustering Program  SDP,”  Computer Engineering,  Science  and  System  Journal,  vol.  3,  no.  1,  hal. 87-93, 2018.
[8] Michele.  J,  “ Trending YouTube  Video  Statistics,”  3  June 2019. [Online].
[9] NIST/SEMATECH,  e-Handbook  of  Statistical  Methods, 2013.
[10] U. C. Academy, “Removing outliers - quick & dirty,” RPubs by RStudio, 2018.
[11] Nainggolan, Rena, Resianta Perangin-angin, Emma Simarmata,  and  Astuti  Feriani  Tarigan.  "Improved  the Performance  of  the  K-Means  Cluster  Using  the  Sum  of Squared Error (SSE) optimized by using the Elbow Method." In Journal of Physics: Conference Series, vol. 1361, no. 1, p. 012015. IOP Publishing, 2019.
[12] Nerurkar,  Pranav,  Aruna  Pavate,  Mansi  Shah,  and  Samuel Jacob.  "Performance  of  internal  cluster  validations  measures for  evolutionary  clustering."  In  Computing,  Communication and  Signal  Processing,  hal.  305-312.  Springer,  Singapore, 2019.
[13] Jin X., Han J. “K-Medoids Clustering”. In: Sammut C., Webb G.I.  (eds)  Encyclopedia  of  Machine  Learning.  Springer, Boston, MA, 2019.
[14] Dinh, D. Tai, T. Fujinami, and V. N. Huynh. "Estimating the Optimal  Number  of  Clusters  in  Categorical  Data  Clustering by  Silhouette  Coefficient."  In  International  Symposium  on Knowledge  and  Systems  Sciences,  hal.  1-17.  Springer, Singapore, 2019.