Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## PREDIKSI JUMLAH PENONTON VIDEO YOUTUBE MENGGUNAKAN MODEL DEEP NEURAL NETWORK
(DNN)
Dwin Indrawan 1 , Sena Ramadona Cakrawijaya 2 , Bagus Dwi Wicaksono 3 , Erni 4 , Windu Gata 5
Magister Ilmu Komputer 1 ,  Magister Ilmu Komputer 2 , Magister Ilmu Komputer 3 , Magister Ilmu Komputer 4 , Magister Ilmu Komputer 5
Teknologi Informasi 1 ,  Teknologi Informasi 2 , Teknologi Informasi 3 , Teknologi Informasi 4 , Teknologi Informasi 5
Universitas Nusa Mandiri 1 , Universitas Nusa Mandiri 2 , Universitas Nusa Mandiri 3 , Universitas Nusa Mandiri 4 , Universitas Nusa Mandiri 5
14002435@nusamandiri.ac.id 1 , 14002412@nusamandiri.ac.id 2 , 14002428@nusamandiri.ac.id 3 , 14002422@nusamandiri.ac.id 4 , windu@nusamandiri.ac.id 5
Received: May 07, 2021 . Revised: May 18, 2021 . Accepted: June 02, 2021 . Published: June 20, 2021 . Issue Period: Vol.5 No.1 ( 2021), Pp.94-98
Abstrak: Penonton  Youtube  menjadi  faktor  utama  kesuksesan  seorang  pembuat  konten youtube.  Masalahnya  adalah  bagaimana  cara  memprediksi  jumlah  penonton  konten  youtube untuk menentukan keberhasilan konten atau menjadikannya topik video yang sedang populer. Mesin atau komputer dapat memprediksi jumlah penonton yang menggunakan metode ANN. DNN  adalah  salah  satu  model  ANN  yang  dapat  memprediksi  kumpulan  data.  Penelitian  ini membandingkan  tingkat  keberhasilan  dalam  memprediksi  jumlah  penonton  konten  youtube dari dataset Youtube API. Hasil prediksi model DNN memiliki tingkat keunggulan yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  penggunaan  metode  tradisional  Linear  Regression  dan  Naive Bayes.
Kata kunci: machine learning; dnn; ann; r2 score; youtube
Abstract: Youtube viewer becomes a major factor in a content creator's success. The problem is how can predict the number of viewers of a youtube content to determine the success of a content or make it a trending video topic. A machine or computer can predict the number of viewers using the ANN method. DNN  is one of ANN  models that can predict a dataset. This study compared the success rate in predicting the number of viewers of youtube content from Youtube  API  dataset.  DNN  model  prediction  results  have  a  higher  level  of  excellence compared to the use of traditional methods Linear Regression and Naive Bayes.
Keywords: machine learning; dnn; ann; prediction; r2 score; youtube

## I. PENDAHULUAN
YouTuber  adalah  seseorang  atau  sekelompok  orang  yang  memiliki  akun  atau  channel  di  platform YouTube,  mereka  membuat  konten  dan  mengunggah  video  yang  mereka  hasilkan  ke  akun  atau  saluran  yang
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
mereka  miliki  di  platform  YouTube,  mereka  juga  mendapatkan  ketenaran  dan  mendapatkan  pengunjung  setia (pelanggan)  karena  berbagai  alasan[1].  Salah  satu  media  sosial  yang  paling  populer  dan  berkembang  adalah YouTube, menurut Alexa pada tahun 2021, YouTube adalah Situs populer Kedua secara Global[2].
Saat  ini,  YouTube  digunakan  oleh  sebagian  orang  untuk  mencari  penghasilan  dan  menciptakan  profesi baru  yaitu  YouTuber.  Semakin  banyak  orang  termotivasi  untuk  menjadi  YouTuber  daripada  memiliki  menjadi karyawan, inilah alas an yang membuat banyak orang menggunakan YouTube[3].
Saat  ini  platform  video  bersaing  untuk  memberikan  layanan  yang  lebih  baik,  Youtube  sebagai  platform pemimpin pasar berhasil berbagi keuntungan dengan pembuat konten mereka. Faktor penting untuk menentukan nilai konten adalah penonton konten video. Setiap pembuat konten berlomba untuk mengejar pemirsa sebanyak mungkin dalam mengejar nilai komersial dan popularitas[4].
Riwayat perilaku pengguna di Youtube secara hubungan erat sulit diprediksi karena sparsitas dan berbagai faktor  eksternal  yang  tidak  dapat  diamati[5].  Hal  inilah  yang  membuat  prediksi  jumlah  penonton  relatif  sulit ditebak  meskipun  dari  segi  kualitas  suatu  konten  memiliki  nilai  yang  sangat  baik  namun  belum  tentu  jumlah penonton berbanding lurus dengan itu.
Riwayat  menonton  video  pengguna  mungkin  berisi  outlier  yang  memengaruhi  hasil  rekomendasi  dan sistem  periklanan[6].  Penghasilan  pembuat  konten  sangat  erat  kaitannya  dengan  layanan  iklan  komersial  yang dilayani oleh Youtube.
Jangkauan  video  YouTube  melingkupi  menyukai  video  (Like),  mengomentari  (Comment)  di  video  di YouTube dan  melihat  video  (View)[7]. Berbagi  video  (Share)  dari  situs  YouTube dan  Subscribing  (Subscribe) Channel YouTube[8].
Pengguna YouTube Aktif diatas 2 miliar yang  mengunjungi YouTube setiap bulan dan setiap hari orang menonton lebih dari satu miliar jam video dan menghasilkan miliaran penayangan[9]. Pada tulisan ini kumpulan data  diperoleh  dari  YouTube  API[10]  yang  dihasilkan  dan  dipublikasikan  di  kaggle.com.  Kumpulan  data mencakup data analitik statistik dari konten trending Youtube pada periode 2020, dengan jumlah 7600 set data.
Deep  learning (juga  dikenal  sebagai deep  structured  learning )  adalah  bagian  dari  keluarga  metode pembelajaran mesin yang lebih luas berdasarkan ANN (artificial neural networks) dengan representation learning [11].  Penampil  prediksi  Youtube  menggunakan  model  DNN  ( Deep  neural  network )  memiliki  hasil  yang  lebih baik dibandingkan dengan metode tradisional seperti KNN[12] sebagai metode regretor atau Naive Bayes. Hasil DNN untuk prediksi jumlah penonton adalah 92% dari skor R2.

## II. METODE DAN MATERI
Gambar.  1  menampilkan  alur  metode  penelitian  dalam  makalah  ini,  mulai  dari  analisis  masalah  dan kumpulan  data  yang  dipilih,  kemudian  memasuki  tahap  persiapan  data  sehingga  set  data  siap  diproses  dan akhirnya membuat model dari ANN menggunakan DNN[13].
Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  2  tahap,  tahap  pertama  studi  literatur  yang  menghasilkan  makalah,  tahap kedua adalah pemodelan berisi tentang Analisis Dataset (menganalisis data yang dikumpulkan), Persiapan Data, Data Spiliting (pelatihan dan pengujian), model Machine Learning.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## 2.1. Analisis
Pertama, Sumber data dalam penelitian ini dikumpulkan menggunakan API YouTube. Kumpulan data ini mencakup  catatan  harian dari video YouTube  teratas  yang  sedang  tren  hingga 200  video  populer per  hari  pada tahun 2020 khususnya untuk wilayah negara Amerika serikat. YouTube menyimpan daftar video populer teratas di platform Youtube. Menurut majalah Variety, "Untuk menentukan video yang sedang tren tahun ini, YouTube menggunakan kombinasi faktor termasuk mengukur interaksi pengguna (jumlah penayangan, berbagi, komentar, dan  suka).  Data  mencakup  judul  video,  judul  saluran,  waktu  publikasi,  tag,  suka  dan  tidak  suka,  deskripsi, identitas  saluran,  Judul  saluran,  identitas  kategori,  tanggal  tren,  jumlah  tampilan,  jumlah  komentar,  tautan thumbnail, komentar dinonaktifkan, peringkat dinonaktifkan, deskripsi dan jumlah komentar .
Untuk informasi selengkapnya tentang kolom tertentu dalam kumpulan data, lihat metadata kolom[14] dengan jumlah data 7600 baris dan 16 kolom seperti yang terlihat di Gambar. 2.
Gambar 2. Dataset
2.2. Persiapan Data
Tahap  persiapan  kumpulan  data  memiliki  3  fase  yaitu  (1)  pembersihan  data,  (2)  transformasi  data,  (3) pemilihan  fitur  data  dan  (4)  pemisahan  data.  Dari  kumpulan  data  di  atas  untuk  tahap  awal  peneliti  melakukan pembersihan data dengan menghapus data nilai NAN.
Tabel  I.  3  tahap  berikutnya  adalah  transformasi  data,  setiap  nilai  set  data  dalam  bentuk  teks  dikonversi menjadi angka menggunakan 'label encoder'.
Tabel I. Transformasi Data
categoryId
View_count likes dislikes Comment_count videoId_new channelId_new 22 1514614 156908 5855 35313 104 951 20 2381688 146739 2794 16549 599 26 24 2038853 353787 2628 40221 510 579 10 496771 23251 1856 7647 1190 643 26 1123889 45802 964 2196 809 224
Tahap  ketiga  adalah  pemilihan  fitur  data  yang  menentukan  prediktor  fitur  sesuai  dengan  fitur  berpengaruh. Ada  6  fitur  terpilih  dan  1  fitur  utama  untuk  menentukan  prediksi  jumlah  penonton.  Langkah  terakhir  adalah pemisahan  data  dengan  porsi uji data  20%  dan  kereta  data 80%  untuk  menghitung  hasil  menggunakan  metode untuk memprediksi penayangan.

## 2.3. Model ANN
Model  ANN  yang  kami  gunakan  adalah  DNN  dengan  3  pengoptimal  sebagaimana  ditunjukkan  dalam Gambar.  4[15].  Untuk  menghasilkan  model  DNN  tingkat  produksi,  seorang  peneliti  harus  melalui  banyak langkah  yang  sulit  dan  memakan  waktu,  termasuk  pengumpulan  set  data,  pembersihan  set  data,  pelabelan  set
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
data, augmentasi set data, konversi format set data, pemilihan model, desain model, penyetelan hiperparameter, pelatihan  model,  evaluasi  model,  dan  konversi  format  model.  Setiap  langkah  membutuhkan  berbagai  alat  dan konfigurasi  yang  membutuhkan  waktu  dan  upaya  untuk  persiapan,  dan  beralih  di  antara  alat-alat  ini  sering membutuhkan kode tulis waktu tambahan untuk mengonversi format yang berbeda untuk digunakan dengan alat yang berbeda.
Gambar 3. DNN dengan Optimizer

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
Setelah serangkaian uji coba dan penelitian, hasilnya telah diperoleh seperti pada tabel II di mana dari 3 tingkat pembelajaran pengoptimal, pengoptimal 'adam' adalah orang yang memberikan hasil terbaik.
Tabel II. Hasil DNN No. DNN Optimizer MAE MSE RMSE R2 1 Adam 1061437 8122758586028 2850045 0.92 2 Adagrad 2834607 103273026078826 10162333 -0.07 3 RMSProp 2849396 104234726590183 10209540 -0.08
Sementara  dibandingkan  dengan  metode  tradisional  di  Tabel  III  yang  menggunakan  Linear  Regression dan Naive Bayes sebagai perbandingan dalam memprediksi jumlah penonton set data yang ada.
Tabel III. Hasil Metode Tradisional No Traditional Method MAE MSE RMSE R2 1 Linear Regression 2797988 79468644494847 8914518 0.03 2 Naive Bayes 2501161 88226607552728 9392901 -0.08
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Untuk  prediksi  penampil  video  Youtube  kinerja  terbaik  adalah  dengan  model  DNN  menggunakan pengoptimal Adam karena skor R2 mendekati nilai 100%.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diperoleh akurasi prediksi menggunakan model Linear Regresi dengan Skor 3% R2 (0,03) yang berarti sangat jauh dari hasil yang baik dan metode Naïve Bayes dengan skor -8 % R2 (-0,08), yang berarti prediksi tren berada di arah yang berlawanan.
Dan  dibandingkan  dengan  model  ANN  yang  menggunakan  DNN  sebagai  perbandingan  dalam memprediksi jumlah penonton dari set data yang ada, hasil terbaik adalah oleh pengoptimal Adam dengan skor R2  92%  (0,92)  yang  berarti  kinerja  terbaik.  Pengoptimal  lain  seperti  Adagard  dan  RMSProp  memiliki  hasil negatif yang berarti tren berlawanan arah.

## REFERENSI
[1]  M. Ramos-Serrano and P. Herrero-Diz, “Unboxing and brands: Youtubers phenomenon through the case study of evantubehd,” Prism. Soc. , vol. 2016, 2016.
[2]  Alexa, “The top 500 sites on the web,” 2021 , 2021. https://www.alexa.com/topsites.
[3]  A. Gilbreath, “Trying to Understand YouTube Success,” 2018 , 2018. https://longreads.com/2018/02/27/trying- to-understand-youtube-success/.
[4]  W.  Tafesse,  “YouTube  marketing:  how  marketers’  video  optimization  practices  influence  video  views,” Internet Res. , vol. 30, no. 6, 2020, doi: 10.1108/INTR-10-2019-0406.
[5]  P.  Covington,  J.  Adams,  and  E.  Sargin,  “Deep  neural  networks  for  youtube  recommendations,”  2016,  doi: 10.1145/2959100.2959190.
[6]  Y. J. Zhang, Z. Dong, and X. W. Meng, “Research on Personalized Advertising Recommendation Systems and Their  Applications,” Jisuanji  Xuebao/Chinese  Journal  of  Computers ,  vol.  44,  no.  3.  2021,  doi: 10.11897/SP.J.1016.2021.00531.
[7]  E.  Halim,  R.  Anindya,  and  M.  Hebrard,  “The  Impact  of  Motivation  to  Watch  YouTube,  Subjective  Norms, Behavior  Control,  Information  Success  Model  to  watching  YouTube  Engagement,” 2020  International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech) . IEEE, 2020, doi: 10.1109/icimtech50083.2020.9211225.
[8]  C.  Schwemmer  and  S.  Ziewiecki,  “Social  Media  Sellout:  The  Increasing  Role  of  Product  Promotion  on YouTube,” Soc. Media Soc. , vol. 4, no. 3, 2018, doi: 10.1177/2056305118786720.
[9]  YouTube, “YouTube for Press,” YouTube for Press , 2020. .
[10] T.  Toepak,  Ervin  Winardo,  Arwani,  Issa  ,  Afirianto,  “Pembangunan  Aplikasi  Penyedia  Informasi  Lowongan Pekerjaan Menggunakan Youtube API Pada Smartphone Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, 2018.
[11] J.  Schmidhuber,  “Deep  Learning  in  neural  networks:  An  overview,” Neural  Networks ,  vol.  61.  2015,  doi: 10.1016/j.neunet.2014.09.003.
[12] L.  M.  SHavtikova,  “Implementation  of  the  kNN  algorithm  in  the  Python  programming  language,” TRENDS Dev. Sci. Educ. , 2020, doi: 10.18411/lj-09-2020-05.
[13] Manisha,  S.  K.  Dhull,  and  K.  K.  Singh,  “ECG  Beat  Classifiers:  A  Journey  from  ANN  to  DNN,”  in Procedia Computer Science , 2020, vol. 167, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.340.
[14] R. Sharma, “YouTube Trending Video Dataset (US Region),” kaggle , 2020.
https://www.kaggle.com/rsrishav/youtube-trending-video-dataset/.
[15] A.  Shrestha  and  A.  Mahmood,  “Review  of  deep  learning  algorithms  and  architectures,” IEEE  Access ,  vol.  7. 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2912200.