## ANALISIS KONTEN PADA MEDIA SOSIAL VIDEO YOUTUBE UNTUK MENDUKUNG STRATEGI KAMPANYE POLITIK

## Evans W.  Wirga
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat evansww@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
YouTube menyediakan mekanisme interaksi social untuk mendapatkan opini dan tontonan  dari  pengunjung  melalui  komentar,  pemilihan,  pemeringkatan, pemilihan favorit, pembagian rujukan, perujukan tayangan serta komentar positif dan  negative  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Informasi  ini  penting  dan  berguna dalam  mempelajari  perlakuan  pengguna  dan  masyarakat  atas  video  dan tayangan  yang  ada  pada  media  social  seperti  YouTube.  Mekanisme  Interaksi sosial  dapat  dikelompokkan  menjadi  struktur  analisis  sentiment  pada  video YouTube. Berdasarkan struktur ini, dapat dilakukan analisis terhadap popularitas level  dari  video  dan  kanal  pada  YouTube  termasuk  pula  sentiment  analisisnya. Tidak  hanya  dapat  menganalisa  komentar  yang  diberikan  pada  video,  tapi  juga termasuk  semua  aspek  interaksi  yang  ada  pada  YouTube  yang  didapat  melalui tayangan videonya. Karenanya, sentiment public terhadap informasi baik positif ataupun  negative,  dapat  dikumpukan  melalui  analisa  video  atas  kajian  tema tertentu.  Bahkan  dari  analisa  ini,  kita  dapat  menyimpulkan  dampak  negative ataupun positif yang dapat diakibatkan oleh tayangan video itu. Baik itu sentimen publik ataupun dampaknya baik positif ataupun negative, dapat digunakan untuk mendukung  perencanaan  strategi  yang  akan  dilakukan  pada  pelaksanaan kampanye politik. Popularitas model dari calon yang diusung oleh partai politik tertentu, dapat dibentuk melalui pengamatan terhadap komentar yang diberikan, pilihan,  pemeringkatan,  jumlah  share  serta  opini  public  atas  aksi  ataupun pernyataan  yang  dipublikasi  oleh  calon  pada  kampanye  melalui  video  pada YouTube.
Kata kunci: analisis sentiment, YouTube, model popularitas, kampanye politik

## CONTENT ANALYSIS ON  SOCIAL MEDIA YOUTUBE VIDEO AS POLITICAL CAMPAIGN STRATEGY SUPPORT

## Abstract
YouTube  provides  a  social  interaction  mechanism  to  assess  user  opinions  and  views  of the  video  by  commenting,  voting,  rating,  favorite,  share  (sharing)  and  negative comments,  etc.This  information  is  useful  for  studying  the  behavior  of  users  and  the public.  The  social  interaction  mechanisms  can  be  grouped  into  a  sentiment  analysis structure for video on youtube. Based on this structure,it can perform an analysis of the popularity level of a video and channel and also sentiment analysis for video on youtube. It is not only the comments of the audience could be analyzed, but all aspects of social interaction  on  youtube.  Therefore,  public  sentiment  information  can  be  obtained  both positive or negative for a topic of video on YouTube, and it can also be concluded that
the video has a positive or negative impact. Public sentiments both positive and negative as well as its impacts which could be positive and negative, could be used to support the strategic  planning  in  political  campaign.  The  popularity  model  of  the  candidate  of  the campaign could be formed by analyzing the comment, vote, rate, favor, share and opinion of the public to the actions or statements of the candidate through the video on YouTube.
Keywords : sentiment analysis, YouTube, popularity model, political campaign

## PENDAHULUAN
Web  adalah  tempat  yang  cukup ideal  bagi  mereka  yang  ingin  meng- ekspresikan  pendapatnya  pada  publik tentang  beragam  tema.  Bahkan  pemberi opini  profesional,  seperti  reviewer  film atau  reviewer  produk  memiliki  blog dimana  publik  dapat  mengomentari  dan merespon apa yang mereka pikirkan. Sa- at ini berbagai macam jejaring sosial se- macam  facebook,  twitter,  YouTube,  dll telah berkembang dengan berbagai fitur- nya.  Popularitas  yang  cepat  meningkat dari situs media sosial seperti Facebook, Flickr  dan  YouTube  terutama  dalam kemudahan  penggunaan  dan  kesederha- naan  sistem  ini,  serta  dimungkinkannya kolaborasi  dan  berbagi  sumber  daya (gambar,  video)  bahkan  dari  pengguna non-teknis  sekalipun,  semakin  memper- mudah  pemakai  untuk  berekspresi  dan beropini  melalui  berbagai  jenis  media yang  menarik  dan  populer.  Untuk  ber- bagi  video,  YouTube  adalah  situs  yang paling populer di Web. Menurut studi ini [1],  YouTube  menyumbang  20%  dari lalu  lintas  Web  dan  10%  dari  total  lalu lintas Internet.
Video  merupakan  salah  satu  cara tercepat  untuk  terhubung  dengan  pe- langgan dan membangun hubungan baik dengan  mereka  dan  alasan  bahwa  video sangat kuat karena 90% dari komunikasi adalah non-verbal. YouTube adalah cara tercepat dan salah satu alat paling kuat di ranah  media  sosial.  Sedangkan  Twitter menempati  posisi  nomor  dua,  dan  yang ketiga adalah facebook.
YouTube menyediakan mekanisme interaksi  sosial  untuk  menilai  pendapat pengguna  dan  pandangan  tentang  video
dengan  cara  voting,  rating,  favorit,  ber- bagi  (share)  dan  komentar  negatif,  dll. Informasi  ini  berguna  dalam  mempela- jari  perilaku  pengguna  dan  masyarakat. Kemampuan  untuk  mengekstrak  penda- pat  dari  baris-baris  teks  yang  ada  pada YouTube dapat menjadi sangat berguna, dan  ini  adalah  area  studi  yang  banyak dikaji,  tidak  diragukan  karena  kemung- kinan  nilai  komersialnya  (Ian  Barber, 2010).  Dikarenakan  kebanyakan  infor- masi (perkiraan umum mengatakan lebih dari 80%) saat ini disimpan sebagai teks, text  mining  diyakini  memiliki  potensi nilai komersial tinggi [2].
YouTube  merupakan  pionir  akti- vitas kreatif yang bersifat kolektif sekali- gus  sebagai  bagian  dari  media  main- stream  melalui  internet.  Melalui  media ini, vlogger (pembuat video blogger) da- pat memberikan komentarnya pada acara yang  sedang  berlangsung  melalui  repor- tase  yang  sedang  dibawakan.  Hal  ini dimungkinkan  karena  YouTube  telah menjalin banyak kerjasama dengan jeja- ring  pemberitaan  dan  reportase.  Bahkan pada  tahun  2008,  YouTube  terlibat dalam  Kampanye  Pemilihan  Presiden USA  dan  bergabung  bersama  CNN untuk mengkoordinir jalannya acara De- bat  Presiden.  Hal  ini  menjadi  liputan utama  dalam  ranah  politik  pada  saat  itu [4]
Setelah  lima  tahun,  lebih  dari  500 aktivis YouTube telah membangun kanal video  mereka  masing-masing  dalam platform  YouTube,  termasuk  pula  92% dari  anggota  senat  dan  kepresidenan  tu- rut  meramaikan  kanal-kanal  YouTube dengan meluncurkan 17 video per ming-
gu  pada  Kanal  Whitehouse  [6].  Para calon  presiden  pun  melegitimasi  You- Tube  dengan  memanfaatkan  YouTube pada  aktivitas  penting  mereka.  Barack Obama telah mengumumkan keikutserta- annya pada kampanye Pencalonan Presi- denan  USA  melalui  YouTube.  Hal  ini kemudian  diikuti  dengan  video  tangga- pan dari para pendukungnya. Proses ini- lah  yang  kemudian  mengawali  terben- tuknya  budaya  yang  sifatnya  lebih  de- mokrat,  dimana  YouTube  berfungsi sebagai  sumber  langsung  yang  terperca- ya dan transparan, tanpa perlu menunggu pemberitaan  melalui  media  pemberitaan konvensional  lainnya,  karena  yang  ber- sangkutan dapat secara langsung  meng- unggah video tangggapan dan pemikiran secara langsung ke publik melalui inter- net. Bahkan pemerintah pun dapat mem- berikan  tanggapan  melalui  YouTube, sebagai  respon  terhadap  kampanye  me- reka.
YouTube  merubah  cara  mereka untuk  berkampanye,  dimana  kini  You- Tube memperbolehkan penggunanya un- tuk  mengunggah  dan  membagikan  isi dan  materi  mereka  pada  pihak  lain.  Hal ini  memungkinkan  pesan  kampanye  le- bih  cepat  disampaikan  ke  publik.  Pesan kampanye  ini  juga  dapat  dilihat  dan didengarkan  berulang-ulang.  Lebih  dari itu, pemirsa YouTube ini juga bisa mem- berikan  opini  serta  nilai  suka  atau  tidak suka pada video yang dipublikasikan ini.
Dari  pihak  pengelola  kanal  You- Tube,  dapat    melakukan  evaluasi  serta memantau  jumlah  pemberi  opini  atau tanggapan,  serta  melihat  reaksi  publik apakah  positif  atau  negatif  terhadap  vi- deo  yang  diunggah.  [7].    Para  calon  pe- serta  kampanye  dituntut  untuk  selalu memperbaharui  materi  pada  YouTube sesuai dengan strategi yang ingin mereka terapkan dalam memanfaatkan media so- sial dalam mendukung kampanye. Senti- men analisis pada ko-mentar video dapat digunakan  untuk  memperoleh  informasi pandangan  masyarakat  terhadap  suatu
aspek.  Sebagai  contoh,  partai  politik mungkin  akan  tertarik  untuk  menge- tahui apakah orang mendukung program mereka  atau  tidak.  Organisasi  sosial  da- pat  meminta  pendapat  masyarakat  ten- tang perdebatan yang ada saat ini. Tang- gapan masyarakat mengenai kinerja para pemimpin  rakyat  melalui  berita  yang terdapat  pada  YouTube  yang  ingin  tahu bagaimana pendapat masyarakat menge- nai  program  mereka,  serta  tanggapan positif atau negatif masyarakat mengenai program tersebut.
Dengan banyaknya interaksi sosial pada  situs  YouTube  dan  penerapan  sen- timen  analisis  terhadap  komentar  video YouTube  dalam  aplikasi,  diharapkan dapat  mengetahui  pengaruh  suatu  video pada  situs  YouTube  dalam  bentuk  tang- gapan masyarakat berupa sentimen posi- tif atau negatif mengenai program – pro- gram yang dibuat atau yang akan dibuat oleh pemerintah melalui postingan video yang  diunggah  di  beberapa  kanal  You- Tube.  Selain  itu  bisa  didapat  tingkat kepopuleran  tokoh  -  tokoh  publik  atau objek  yang  terdapat  pada  media  sosial video YouTube.

## METODE PENELITIAN

## Alur Proses Penelitian
Terdapat  tujuh  proses  dalam  pe- nelitian  ini  pada  gambar  1.  merupakan alur  proses  dari  sistem.  (1)  Crawling Data  YouTube:  Mengambil  data-data yang  diperlukan  untuk  melakukan  ana- lisis.  (2)  Preprocessing:  Pada  proses  ini data  yang  telah  diambil  pada  proses crawling didefinisikan format dan struk- turnya  sehingga  memudahkan  dalam proses analisis dan klasifikasi komentar. (3)  Klasifikasi  Komentar:  Komentar pengguna  pada  YouTube  diklasifikasi kedalam  tiga  bentuk  dasar  yaitu  ko- mentar  diskusi(W1),  komentar  infe- rior(W2), komentar substansial(W3) ser- ta  beberapa  fitur  komentar  lainnya  [5].
(4)  Sentimen  Analisis  Komentar:  Ko-
mentar  pengguna  pada  video  You-Tube dilakukan  sentimen  analisis  untuk  men- dapat tanggapan positif atau negatif dari pengguna mengenai topik video tersebut. Pada  tahap  ini  komentar  juga  diklasifi- kan kedalam beberapa tipe yang telah di- buat  sebelumnya.  (5)  Kanal  ( channel ) dan Video Popular: Penentuan kanal dan video popular pada YouTube dipengaru- hi  oleh  beberapa  faktor  diantaranya views,  shared,  comment ,  serta subscri- ber .  Faktor  tersebut  dijadikan  suatu  for- mula yang menghasilkan apakah channel atau video tersebut popular. Selanjutnya,  (6)  Video  Dampak Positif/Negatif:  Pada  tahap  ini  akan dilakukan  penentuan  suatu  video  yang memiliki  dampak  positif  atau  negatif. Terdapat  beberapa  faktor  yang  mem- pengaruhi  apakah  video  tersebut  ber- dampak positif atau negatif dianta-ranya jumlah view , Like/Dislike ,  jumlah sha- red ,  dan  komentar  positif  atau  negatif. Faktor  tersebut  dijadikan  formula  se- hingga  menghasilkan  video  yang  ber- dampak  positif  atau  negatif.    (7)  Antar muka  pengguna:  Pada  tahap  ini  akan ditampilkan  hasil  analisis  yang  telah
dilakukan  kedalam  bentuk  antar  muka yang dapat dimengerti oleh pengguna.

## Pengambilan Data
Pada proses ini dilakukan pengam- bilan  data  pada  situs  YouTube.  dengan menggunakan API yang disediakan oleh situs  YouTube,  sehingga  video  di  You- Tube  dapat  diintegrasikan  di  site  yang lain.  Dengan  adanya  API  ini  user  tidak perlu lagi membuka situs YouTube.
YouTube  API  adalah  kumpulan fungsi  -  fungsi  yang  disediakan  oleh pengembang  YouTube  sehingga  me- mungkinkan  konten-konten  video  You- Tube  dan  fungsionalitasnya  dapat  di  in- tegrasikan ke situs web, aplikasi perang- kat lunak, atau perangkat lainnya. Deng- an  adanya  data  API  memungkinkan  se- buah  program  dapat  memiliki  banyak operasi seperti yang ada di website You- Tube  itu  sendiri.  Contohnya  seperti mencari  video,  melihat  content  yang berkaitan.  Selain  itu,  dengan  data  API sebuah  program  dapat  mengautentikasi user  sehingga  dapat  mengupload  video dan menggunakan fitur-fitur lainnya.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian
Pada proses ini akan diambil data - data  yang  dibutuhkan  yaitu  diantaranya User , Komentar, Voting, Favorit, Share , Views , Like atau Dislike , Vote Up & Vote Down , Spam , Negative Comment . Semua data  tersebut  merupakan  bentuk  meka- nisme  interaksi  sosial  yang  dapat  dila- kukan pada YouTube.

## Channel dan Video Popular
YouTube  memiliki  fitur Channel , fitur  ini  seperti  sebuah  saluran  siaran pada televisi atau pada siaran radio. Pada Channel YouTube  pengguna  dapat  up- load  video,  mengkonfigurasi Channel- nya ,  berkomentar  terhadap  video  peng- guna  lain,  membuat playlist video  sen- diri, melihat statistik channel atau video yang terdapat pada channel me-reka, dan seperti  sosial  media,  pengguna  dapat update  status  meng-follow  peng-guna lain dengan cara menjadi subscri-ber. Channel yang  popular  pada  You-
Tube  tentunya  lebih  berpengaruh  terha- dap  interaksi  diantar  pengguna,  sebagai contoh aktifitas yang di lakukan seorang publik figur atau selebriti tentunya lebih banyak  dan  lebih  menarik  untuk  diikuti dibanding orang yang biasa-biasa saja.
Begitu  juga  dengan Channel pada YouTube,  pengguna  lainnya  tentunya lebih  mengikuti  aktivitas,  berkomentar dan  berinteraksi  lainnya  pada  channel yang  lebih  popular.  Pa-da  YouTube, channel popular  di-dapat  dari  formula yang  tertera  pada  gambar  2.  Penjelasan formula ada-lah:
CP : Channel Populer Sc : Total subscriber Vc : Total view Shc: Total share Dengan  Asumsi  :  w1=w2=w3 maka di dapat dalam bentuk yang seder- hana pada gambar 2.
CP  adalah channel populer  yang didapat  dari  jumlah  subscriber  dari cha- nnel tersebut kemudian ditambah jumlah total  pengunjung  yang  melihat  video pada channel tersebut  ditambah  jumlah video  yang  di share oleh  peng-guna. Selanjutnya  untuk  video  popular  bisa didapat  dengan  formula  di  gambar  3. Penjelasan formula adalah:
VP : Video Popular Vv: Total view pada video Cv : Total komentar pada video Sv: Total Share pada video Dengan Asumsi: w1=w2=w3 maka di dapat dalam bentuk yang sederhana
Gambar 2. Channel Popular
Gambar 3. Model Popularitas Channel
Gambar 4. Video Popular
Gambar 5. Model Popularitas Video
VP  adalah  video  popular  yang  di- dapat  dari  jumlah  pengunjung  yang  me- lihat  video  tersebut,  kemudian  ditambah jumlah share video  tersebut  oleh  peng- guna  lalu  ditambah  jumlah  komentar pada video tersebut.

## Video Positif dan Video Negatif
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk menentukan  dampak  suatu  video  di masyarakat, dampak video berupa positif atau  negatif.  Terdapat  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  apakah  video  ter- sebut  berdampak  positif  atau  negatif  di- antaranya  jumlah view , Like/Dislike , jumlah shared , dan komentar positif atau negatif.  Faktor-faktor  tersebut  dijadikan suatu  formula  sehingga  menghasilkan video  yang  berdampak  positif  atau negatif. Gambar 6 adalah formula untuk video positif, dimana: Vp: Video Positif, L  :  Total like pada  video,  P  :  Total  ko- mentar  positif  pada  video,  Vv:  Total view pada  video,  Sv:  Total Share pada video.  Dengan  Asumsi:  w1=w2=w3
maka di dapat dalam bentuk yang seder- hana  seperti  pada  gambar  7.  Gambar  8, adalah model video positif.
Vp  adalah  konten  video  yang  po- sitif  yang  didapat  dari  jumlah  pengun- jung yang melihat video tersebut, kemu- dian  ditambah  jumlah Like ”  dari  peng- guna  terhadap  video  tersebut,  kemudian ditambah  jumlah share video  tersebut oleh  pengguna,  lalu  ditambah  positif, positif  adalah  jumlah  komentar  positif yang  telah  dianalisa  sentimen  dari  ke- seluruhan  komentar-komentar  pada  vi- deo tersebut.
Sementara  itu,  pada  gambar  9 adalah  formula  untuk  video  yang memiliki  dampak  negatif.  Dimana:  Vn: Video  Negatif,  dL  :  Total dislike pada video,  N  :  Total  komentar  negatif  pada video,  Vv  :  Total view pada  video,  Sv: Total Share pada video Dengan Asumsi: w1=w2=w3 maka di  dapat  dalam  bentuk  yang  sederhana pada  gambar  10.  Maka  dapat  dibuat bentuk sederhananya lagi seperti gambar 11.
Gambar 6. Formula Video Positif.
Gambar 7. Formula Video positif dengan asumsi w1,w2,w3 adalah sama.
Gambar 8. Model Video Positif.
Gambar 9. Formula Video Negatif.
Gambar 10. Formula Video negatif dengan asumsi w1,w2,w3 adalah sama.
Gambar 11. Model Video Negatif
Vn adalah  konten  video  yang  ne- gatif  yang  didapat  dari  jumlah  pengun- jung  yang  melihat  video  tersebut,  kemu- dian  ditambah  jumlah  “ Dislike ”  dari pengguna terhadap video tersebut, kemu- dian  ditambah  jumlah  share  video  terse- but oleh pengguna, lalu ditambah negatif, negatif  adalah  jumlah  komentar  negatif yang  telah  dianalisa  sentimen  dari  kese- luruhan  komentar-komentar  pada  video tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Channel Popular
Terdapat  10 channel yang  diambil data - data sebagai bahan untuk uji coba model  popularitas  suatu  channel  ter- sebut, pemilihan 10 channel atau saluran ini  merupakan  kanal  yang  menyajikan berita-berita  seputar  jakarta  dan  interna- sional.  berikut  adalah  saluran-saluran yang  diambil  data  sampel  untuk  model popularitas:  PemprovDKI. Channel res- mi dari pemerintah provinsi DKI Jakarta ( http://www.YouTube.com/user/Pempro vDKI ).  TyoJB. Channel pribadi  yang menampilkan  video-video  berita  seputar Jakarta  ( http://www.YouTube.com/user/ TyoJB ).  Basuki  Purnama. Channel dari wakil  gubernur  provinsi  DKI  Jakarta
( http://www.YouTube.com/user/ahokbtp ).  Penguasaha. Channel pribadi  yang menampilkan  video-video  berita  ( http:/ /www.YouTube.com/user/Pengu-asaha ). Kemudian,  Mr  Lovemata. Channel pribadi  yang  menampilkan  video-video berita    ( http://www.You  Tube.com/user/ MrLovemata ).  beritajakartavideo. Cha- nnel resmi  berita  mengenai  pemprov DKI  Jakarta( http://www.YouTube.com/ user/beritajakartavideo ).  Susilo  Bam- bang  Yudhoyono. Channel resmi  Presi- den  Republik  Indonesia  ( http://www .YouTube.com/channel/UCK50GvgmGc NCRMGjjZ5epdw ). Sekretariat Kabinet.
Channel resmi  dari  sekretariat  kabinet Indonesia ( http://www.YouTube.com/ channel/UCey1BgbIUz6eVz2vywc2d7g . Liputan  Berita. Channel berita  nasional dan  internasional( http://www.YouTube. com/user/  simpangpelor ).  Pusat  Berita. Channel berita  nasional  dan  internasio- nal ( http://www.YouTube.com/user/ gejeaha ).  Pengambilan  data-data  pada saluran  tersebut  mendapatkan  hasil seperti pada tabel 3.
Kemudian data-data yang telah di- peroleh  tersebut  diproses  menggunakan rumus  model  popularitas  sehingga menghasilkan  bentuk  popularitas  suatu channel  tersebut,  hasil  pemrosesannya terdapat pada Gambar 12.
Tabel 1. Pengambilan data pada beberapa channel Youtube.
No Channel View Subscriber Share Hasil 1 PemprovDKI 14.892.125 97.541 921 13.805.482.386 2 TyoJB 3.990.502 6.014 3 11.989.548 3 Basuki Purnama 4.072.373 18.643 43 175.913.688 4 Penguasaha 10.008.004 23.228 23 230.718.336 5 Mr Lovemata 3.410.958 5.075 1 3.416.033 6 beritajakartavideo 5.262.215 5.850 1 5.268.065 7 Susilo Bambang Yudhoyono 267.479 0 99 26.480.421 8 Sekretariat Kabine 17.423 31 68 1.186.872 9 Liputan Berita 10.115.686 3.834 0 10.119.520 10   Pusat Berita 11.459.239 9.537 3 34.406.328
Gambar 12. Popularitas Channel setelah diaplikasikan model popularitas
Dari  hasil  pemrosesan  tersebut  di- dapat  bahwa  saluran  Pemprov  DKI  me- rupakan  yang  paling  popular,  hal  ini disebabkan  banyaknya  jumlah  pelang- gan,  jumlah  view,  terlebih  lagi  dengan banyaknya  dibagikan  ke  situs  jejaring sosial  seperti  Facebook,  Twitter,  dan Google Plus.

## Video Popular
Pengambilan data dari video popu- lar  dilakukan  dengan  melalukan  search, dengan kata kunci “Jokowi” dan “SBY”.
Hasil yang digunakan sebagai data sam- pel adalah sebanyak 10 video untuk ma- sing-masing  kata  kunci  yaitu  “Jokowi” dan “SBY”.
Dari  pemrosesan  video  tersebut dapat  disimpulkan  juga  mengenai  popu- laritas  Jokowi  dan  SBY  melalui  video- video  yang  berkaitan  dengan  beliau. Pengambilan  data-data  pada  saluran  ter- sebut  dapat  dilihat  dari  tabel  2  dan  3. Hasil  pemrosesan  model  popularitas Jokowi  dan  SBY  terdapat  pada  Gambar 13.
Tabel 2. Video Jokowi No  Video ID View Komentar  Share Hasil 1 lF2sHw27T_o 37 0 1 37 2 gOLmvwXy2n8 126 0 1 126 3 RwvOS25hlmY 150 0 1 150 4 YVEZ75OS3ZM 50 0 1 50 5 RLaJbQL6muY 100 2 1 102 6 S6A7AvLvU0o 68 0 2 136 7 Nh03MAEiij8 19 1 1 20 8 se4sm9M-Txo 40 0 1 40 9 pEzDwMBKhew 151 0 1 151 10  t0TptQisOUo 8 0 1 8 Total 820 Tabel 3. Video SBY No  Video ID View Komentar  Share Hasil 1 JpeUzItTRMs 12 0 1 12 2 FMtTT8-4umA 84 0 1 84 3 iSrnHvfxJe0 1 0 1 1 4 _zaSPOPb2E4 2 0 1 2 5 WqRFTXRq0bw 8 0 1 8 6 nzHAxxOdNL4 4 0 1 4 7 z37NtF3G4DE 21 0 1 21 8 4c7aHjqXEtI 1 0 1 1 9 Dv-ftmbB8cA 20 0 1 20 10  fap8RS_Y2SA 47 0 4 188 Total 341
Gambar 13. Popularitas Jokowi dan SBY
Dari  hasil  pemrosesan  tersebut menghasilkan bahwa popularitas Jokowi di  media  sosial  YouTube  sekarang  ini lebih  tinggi  dibandingkan  popularitas SBY.  Faktor  utama  yang  membuat  po- pularitas  Jokowi  lebih  tinggi  adalah tingginya jumlah view pada video Joko- wi.

## Video Positif dan Negatif
Pengambilan  data  sampel  untuk video  positif  dan  negatif  adalah  berupa
video  yang  berhubungan  dengan  pro- gram  pemerintah,  dalam  hal  ini  sampel videonya  adalah  video  yang  berkaitan dengan  program  KJS  (Kartu  Jakarta  Se- hat)  oleh  pemerintah  DKI  Jakarta  dan video  yang  berkaitan  dengan  program BSLM  (Bantuan  Langsung  Sementara Masyarakat)  oleh  pemerintah  pusat. Terdapat  tiga  sampel  video  untuk  ma- sing-masing  program  tersebut.  Pemro- sesan data pada video tersebut menghasil pengaruh  positif  atau  negatif  dimasya-
rakat mengenai video program pemerin- tah tersebut.
Pengambilan  data  pada  video  ter- sebut  menghasilkan  data  seperti  pada Tabel 4. Keterangan Tabel antara lain P = Kalimat Positif, N = Kalimat Negatif, KV = Komentar Video, Ts = Timestamp , KD=  Komentar  Diskusi  dan  FS  = Komentar  yang  dilaporkan  Spam  oleh pengguna
Data  Statistik  Program  KJS  dan BLSM. Data pada Tabel merupakan data statistic serta komentar positif dan nega- tif  dari  video-video  mengenai  program
KJS  dan  BSLM.  Selanjutnya  data-data yang  diperoleh  tersebut  diproses  meng- gunakan model video positif pada rumus dan  model  video  negative.  Hasil  pem- rosesan  video  positif  dan  negatif  ini  da- pat dilihat pada gambar 14.
Dari  hasil  pemrosesan  ini  didapat bahwa video-video yang berkaitan deng- an program KJS memiliki persantase po- sitif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan video  yang  berkaitan  dengan  program BSLM,  hal  ini  juga  berbanding  lurus dengan besar persentase negatif nya.
Tabel 3.4: Data Statistik Program KJS(Kartu Jakarta Sehat) dan BLSM(Bantuan Langsung
Sementara Masyarakat) Video ID View Like Dislike Share P N KV Ts KD  FS KJS _MXk8a2k4F8 5324 137 1 27 50 20 53 6 9 15 GH3IeZJ8t-M 640 23 0 1 4 1 2 0 0 0 QNjLj4At5M8 313 3 0 2 9 6 15 0 0 0 BSLM LTEtm58v7WI 514 8 0 3 3 12 15 0 0 0 CsILQMKmPeM 1045 35 1 8 13 7 20 0 0 0 nd7zCsbttk 301 8 0 4 6 4 10 0 0 0
Gambar 14. Positif dan Negatif Program KJS dan BSLM

## Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis terhadap  data-data  yang  telah  diproses sebelumnya,  proses  analisis  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  yang  di- peroleh  dari  model  popularitas  dengan metode survei dan Google Trend .
Survei  mengenai  penelitian  ini  di- lakukan  dengan  mengisi  pertanyaan  sur- vei  yang  telah  diunggah  melalu  alamat website https://docs.google.com/forms/ d/1mDPioffKSuma79QAsy6vCe5FSuke Bkp kEfZ8YkG5U6o/viewform. Melalui  form  survei  tersebut,  be- berapa  responden  telah  mengisi  survei tersebut  sesuai  dengan  pertanyaan-per- tanyaan  pada  survei  tersebut.  Pada  Gam- bar  15  merupakan  hasil  survei  mengenai popularitas  suatu  channel.  Berdasarkan hasil survei yang didapat tersebut menun- jukkan channel Pemprov DKI merupakan channel yang  paling  populer  dan  paling diketahui  oleh  masyarakat.  Selanjutnya diurutan kedua yaitu channel Presiden RI Susilo  Bambang  Yudhoyono,  Adanya
channel  Susilo  Bambang  Yudhoyono menjadi urutan kedua yang paling banyak diketahui  masyarakat  mungkin  disebab- kan  karena  pemberitaan  di  media  cetak dan  online  sehingga  lebih  diketahui  oleh masyarakat  dibandingkan channel lain- nya. Namun pada kenyataannya berdasar- kan  data  yang  telah  diperoleh channel Susilo  Bambang  Yudhoyono  memiliki jumlah view nomor dua paling sedikit di- bandingkan channel lainnya  dan  bahkan channel Susilo  Bambang  Yudhoyono  ti- dak  memiliki subscriber ,  hal  ini  menye- babkan  peringkat channel Susilo  Bam- bang  Yudhoyono  berada  diurutan  nomor dua dari peringkat terakhir.
Pada pemrosesan data model popu- laritas  suatu channel yang  terdapat  pada Gambar 15 diperoleh hasil channel Pem- provDKI merupakan channel yang paling populer, hasil ini juga sama dengan hasil survei  yang  menempatkan channel Pem- provDKI merupakan channel yang paling Populer, ini bisa dibagi menjadi beberapa sub bab, tetapi tidak perlu mencantumkan penomorannya.
Gambar 15. Popularitas Channel dengan model Popularitas.
Pada  survei  mengenai  popularitas antara “Jokowi” dan “SBY” para respon- den  dihadapkan  pada  pertanyaan  mana- kah  yang  lebih  populer  antara  “Jokowi” dibandingkan  dengan  “SBY”.  Hasil  sur- vei  pada  Gambar  mengenai  popularitas dua tokoh pemerintahan ini menempatkan “Jokowi”  dengan  keunggulan  mutlak yaitu  sebanyak  90%  responden  memilih “Jokowi”  merupakan  sosok  yang  lebih populer pada saat sekarang ini dan hanya 10% responden yang memilih “SBY”. Pada  survei  mengenai  popularitas antara “Jokowi” dan “SBY” para respon- den dihadapkan pada pertanyan manakah yang  lebih  populer  antara  “Jokowi” dibandingkan  dengan  “SBY”.  Hasil  sur- vei  pada  Gambar  mengenai  popularitas dua tokoh pemerintahan ini menempatkan “Jokowi”  dengan  keunggulan  mutlak yaitu  sebanyak  90%  responden  memilih “Jokowi”  merupakan  sosok  yang  lebih populer pada saat sekarang ini dan hanya 10% responden yang memilih “SBY”.
Hasil  pemrosesan  data  kedalam model  popularitas  dari  video-video  yang berkaitan  dengan  “Jokowi”  dan  “SBY” juga menunjukkan bahwa “Jokowi” lebih populer  dibandingkan  dengan  “SBY”. Pada  hasil  model  popularitas  tersebut “Jokowi”  memiliki  tingkat  popularitas sebesar 78 % sedangkan “SBY” memiliki popularitas 28 % pada media sosial video YouTube.
Selanjutnya  bentuk  popularitas  dari dua  tokoh  pemerintahan  ini  ditelusuri juga  dengan  memanfaatkan  Google Trend ,  yaitu  website  yang  memproses trend atau  kecenderungan  suatu  topik menggunakan  suatu  kata  kunci.  Pada penelusuran  menggunakan  fitur  Google Trend ini dilakukan dengan menggunakan kata  kunci  “Jokowi”  dan  “SBY”  pada kolom pencarian, hasil pencarian tersebut difilter  dengan  menampilkan  hasil  pen- carian  selama  rentang  waktu  tujuh  hari karena  hasil  yang  akan  dicari  adalah  po- pularitas  kedua  tokoh  pemerintahan  ter- sebut pada saat sekarang ini.
Pada hasil pencarian tersebut diper- oleh  skor  terakhir  yaitu  84  pada  tanggal 11  september  2013.  Kemudian  pencarian menggunakan  kata  kunci  “SBY”  diper- oleh  hasil  dengan  skor  terakhir  yaitu  54 pada tanggal 11 September 2013.
Berdasarkan  hasil  tersebut  popula- ritas  “Jokowi”  memperoleh  skor  yang lebih tinggi dibandingkan dengan “SBY”. Hasil yang diperoleh dengan metode sur- vei dan menggunakan Google Trend ada- lah  sama  dengan  menggunakan  model popularitas pada media sosial video You- Tube.
Video yang memiliki dampak posi- tif  dan  negatif,  dengan  membandingkan antara  dua  program  pemerintahan  yaitu program  Kartu  Jakarta  Sehat  (KJS)  dan Bantuan  Langsung  Sementara  Masyara- kat (BLSM). Pada survei yang dilakukan dengan  menanyakan  positif  atau  negatif dari  masing-masing  program  pemerinta- han tersebut. Hasil survei yang diperoleh seperti yang terlihat pada Gambar menun- jukkan bahwa semua responden memberi penilaian  positif  pada  program  KJS. Sementara  itu  untuk  program  BLSM diperoleh hasil yaitu negatif sebesar 60% dari responden dan 40% menilai program tersebut positif.
Hasil  yang  diperoleh  dengan  meto- de  survei  tersebut  tidak  terlalu  berbeda dengan  hasil  pemrosesan  data  menggu- nakan  model  video  positif  dan  negatif. Hasil yang diperoleh memalui perhitung- an  rumus  video  positif  dan  negatif  me- nunjukkan bahwa program KJS memiliki dampak  positif  yang  lebih  banyak,  se- mentara  itu  program  BLSM  memiliki dampak negatif yang lebih banyak diban- dingkan dampak positifnya.

## SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  meng- embangkan suatu model popularitas pada sosial  media  video  YouTube  dengan  ru- mus  channel  popular  dan  Video  popular, kemudian  juga  model  video  berdampak
positif  atau  negatif  dengan  rumus  video positif  dan  video  negatif.  Dengan  meng- gunakan  model  popularitas  dan  dampak video ini diterapkan pada objek dibidang politik  yaitu  terhadap  popularitas  dua tokoh  politk  Gubernur  DKI  Jakarta “Jokowi” dan Presiden RI “SBY”, kemu- dian dampak positif dan negatif terhadap program  Kartu  Jakarta  Sehat  (KJS)  dan Bantuan  Langsung  Sementara  Masyar- akat (BLSM) melalui video yang terdapat pada YouTube. Hasil yang diperoleh dari model  popularitas  dan  dampak  video  ini memiliki  kecenderungan  yang  sama dengan metode survei dan Google Trend.
Diharapkan  kedepannya  dapat  di- tingkatkan  jumlah  data  penilitian  dan  di- kembangkan  rumus  model  popularitas dan  dampak  video  yang  terdapat  pada media  sosial  YouTube  agar  dapat  me- miliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi lagi, sehingga dapat diterapkan pada ber- bagai  bidang  seperti  politik  dan  mar- keting suatu perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  X.  Cheng,  C.  Dale,  and  J.  Liu. Understanding  the  characteristics  of internet  short  video  sharing:  You- Tube  as  a  case  study.  In  Technical
Report  arXiv:0707.3670v1  cs.NI, New York, NY, USA, 2007. Cornell University, arXiv e-prints.
[2]  Bridge,  C.  2011.  Unstructured  Data and  the  80  Percent  Rule.  [Online]. Tersedia  di: http://www.clarabridge . com/default.aspx?tabid=137&Modul eID=635 &ArticleID=551
[3]  Barber,  I.  2010.  Bayesian  Opinion Mining.  [Online].  Tersedia  di: http://phpir.com/bayesian-opinion- mining
[4]  Burgess,  Jean,  and  Joshua  Green. YouTube:  online  video  and  partici- patory  culture.  Cambridge,  England: Polity, 2009. Print.
[5]  Schultes,  Peter;  Dorner,  Verena;  and Lehner,  Franz,  "Leave  a  Comment! An  In-Depth  Analysis  of  User Comments  on  YouTube"  (2013).
Wirtschaftsinformatik Proceedings 2013.  Paper  42.  http://aisel.aisnet.- org/wi2013/42 [6]  Sniderman,  Zachary.  2011.  YouTube Politics  Infographic.  Web  10  Feb. 2012. http://mashable.com/2011/08/1 5/ youtube-politics-infographic/
[7]“YouTube Politics.” YouTube. 1 Apr. 2012.<http://www.youtube.com/user/ politics>.