## ANALISIS PERSEPSI MASYARAKAT DUNIA TERHADAP VIRTUAL YOUTUBER YANG MENAWARKAN PENGALAMAN KEKASIH
Muhammad Haikal 1) , Bagus Prayogi 2) , Nathanael P Ganata 3) , Muhammad Rivan Ferdiansyah 4) , Nur Aini Rakhmawati 5) 1,2,3,4,5) Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember
Jl. Raya ITS, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60117 E-mail : 1) muhammad.haikal1312@gmail.com , 2) goodprayogi@gmail.com
3) nathanaelpg8@gmail.com , 4) strongrivan@gmail.com , 5) nur.aini@is.its.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini menyelidiki persepsi masyarakat global terhadap fenomena Virtual YouTubers (VTubers)  yang  menawarkan  pengalaman  romantis  seperti  hubungan  "boyfriend"  atau  "girlfriend experience."  Melibatkan  analisis  sentimen,  penelitian  ini  mengumpulkan  dan  mengklasifikasikan 1623 komentar dari platform media sosial menggunakan algoritma Microsoft Azure. Hasil analisis menunjukkan  mayoritas  masyarakat  memiliki  pandangan  negatif  terhadap  hubungan  semacam  itu, menggambarkan  kompleksitas  interaksi  sosial  dalam  dunia  digital.  Temuan  ini  menggaris-bawahi pentingnya memahami dampak fenomena VTubers dalam konteks hubungan parasosial. Penelitian ini merekomendasikan peningkatan diskusi melalui platform sosial lainnya dan pengembangan model analisis sentimen yang lebih canggih untuk pemahaman yang lebih mendalam mengenai fenomena ini. Hasil penelitian ini menekankan relevansi dan kompleksitas fenomena VTubers dalam budaya digital saat ini, menyoroti pentingnya pengembangan pemahaman sosial terhadap interaksi manusia dalam konteks virtual.
Kata kunci : virtual youtubers (VTubers), analisis sentimen, hubungan parasosial

## ABSTRACT
This  research  investigates  the  global  public's  perception  of  the  phenomenon  of  Virtual YouTubers (VTubers) who offer romantic experiences such as "boyfriend" or "girlfriend experience." Involving sentiment analysis, this study  collected and classified 1623 comments from social media platforms using the Microsoft Azure algorithm. The analysis results indicate that the majority of the public holds a negative view of such relationships, depicting the complexity of social interactions in the digital world. These findings underscore the importance of understanding the impact of VTubers' phenomenon  in  the  context  of  parasocial  relationships.  The  research  recommends  increased discussions through other social platforms and the development of more advanced sentiment analysis models  for  a  deeper  understanding  of  this  phenomenon.  The  research  findings  emphasize  the relevance  and  complexity  of  VTubers'  phenomenon  in  today's  digital  culture,  highlighting  the importance of developing social understanding of human interactions in a virtual context.
Keywords : virtual youtubers (VTubers),  sentiment analysis, parasocial relationships

## 1.  PENDAHULUAN
Dalam  era  informasi  yang  berkembang pesat  ini,  internet  telah  menjadi  pusat  utama untuk  mengakses  berbagai  informasi,  tanpa terbatas oleh batasan ruang dan waktu. Faktanya, menurut penelitian, 82,8% remaja dalam rentang usia 11 hingga 18 tahun menghabiskan 1 hingga 4  jam/hari  di  dunia  maya[1].  Internet  telah menjadi elemen tak tergantikan dan sentral dalam kehidupan sehari-hari penggunanya. Pertumbuhan  pengguna  internet  yang  terus meningkat  dari  waktu  ke  waktu  sejalan  dengan manfaat  yang  beragam  yang  ditawarkannya[2]. Salah  satu  manfaat  yang  paling  mencolok  dari internet  adalah  sebagai  media  hiburan  yang menawarkan  berbagai  bentuk,  termasuk  teks, musik,  video,  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu bentuk  hiburan  yang  paling  relevan  dan mendominasi  saat  ini  adalah video  streaming , yang  dapat  diakses  melalui  berbagai  platform seperti  YouTube,  TikTok,  Instagram,  dan platform lainnya.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  jenis hiburan berupa video di berbagai platform telah menghadirkan  fenomena  budaya  yang  sangat signifikan  dalam  dunia  digital.  Fenomena  ini dikenal  sebagai Virtual  YouTubers (VTubers), yang  telah  mengubah  lanskap  hiburan  digital dengan cara yang revolusioner. Virtual YouTuber (VTuber)  adalah streamer dan vlogger yang menggunakan komputer virtual 2D dan 3D yang dihasilkan  karakter  dan  terlibat  dalam  aktivitas kreatif  di  platform  seperti  Twitter,  YouTuber, Twitch[3].  Awalnya,  konsep  VTubers  cukup populer  di  Jepang,  namun  dengan  cepat menyebar ke seluruh dunia, mengubah cara orang mengkonsumsi  dan  berinteraksi  dengan  konten online.  Fenomena  ini  adalah  sebuah  genre  yang terus berubah dan berkembang, di mana definisi, karakteristik, dan makna selebriti internet virtual selalu dalam proses negosiasi antara tidak hanya penonton  dan  produsen,  tetapi  juga  antara penonton dengan penonton lainnya[4].
Salah  satu  subgenre  menarik  dalam komunitas  VTuber  adalah  yang  melibatkan penawaran pengalaman seperti memiliki kekasih kepada  audiens  mereka.  Pengalaman  seperti  ini disajikan  melalui  berbagai  cara,  termasuk
interaksi  melalui  obrolan,  bermain game video bersama,  menyanyi,  dan  lain  sebagainya. Produksi  video  yang  mengundang  minat  orang tidak  hanya  menciptakan  interaksi  sosial  antara penggemar  dan  selebriti,  tetapi  juga  membuka peluang  untuk  interaksi  multi-sosial  yang melibatkan audiens dengan imajinasi dan fantasi mereka[5]. Salah satu konsep yang sangat relevan dalam penelitian ini adalah "hubungan parasosial." Konsep ini mengacu pada hubungan satu  arah  antara  penonton  dan  karakter  publik, seperti selebriti, atau dalam konteks ini, VTuber. Dalam hubungan parasosial, penonton mengembangkan perasaan keterhubungan dengan  karakter  tersebut,  meskipun  karakter tersebut  sebenarnya  tidak  mengenal  atau berinteraksi  secara  langsung  dengan  penonton. Konsep  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Horton  dan  Wohl[6]  dalam  konteks  selebriti televisi,  tetapi  sekarang  juga  relevan  dalam konteks digital, termasuk fenomena VTuber.
Dalam konteks VTuber yang menyajikan pengalaman seperti memiliki kekasih, hubungan parasosial  menjadi  sangat  penting.  Penonton dapat  merasa  sangat  dekat  dengan  karakter VTuber  tersebut,  mengembangkan  perasaan sayang,  dan  bahkan  mungkin  menciptakan ekspektasi  hubungan  yang  mendalam.  Hal  ini menghadirkan  pertanyaan  menarik  tentang bagaimana  masyarakat  dunia  menafsirkan  dan merespons  fenomena  ini.  Apakah  mereka melihatnya  sebagai  bentuk  hiburan  yang  tidak berbahaya,  ataukah  mereka  menganggapnya sebagai  sesuatu  yang  lebih  kompleks  dan mendalam?
Untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendalami pandangan masyarakat dunia terhadap fenomena VTuber  yang  menghadirkan  pengalaman  mirip memiliki  hubungan  romantis  melalui  analisis sentimen.  Analisis  sentimen  sendiri  merupakan subjek  dalam  bidang  pemrosesan  bahasa  alami, berkaitan  dengan  evaluasi  pandangan  pengguna terhadap  berbagai  produk  atau  layanan[7]. Sentimen  masyarakat  dunia  terkait  konten VTuber  dapat  diperoleh  dari  berbagai  platform media sosial yang digunakan sebagai wadah bagi konten  ini.  Ini  karena  banyak  individu menggunakan  format  teks,  gambar,  audio,  dan
video untuk mengungkapkan perasaan serta sudut pandang  pribadi  mereka.  Dalam  dunia  daring, setiap  detik  menghasilkan  volume  besar  data tidak  terstruktur  melalui platform media  sosial, yang  harus  segera  diproses  untuk  memahami aspek  psikologi  manusia.  Hal  ini  dapat  dicapai melalui analisis sentimen, yang mampu mengenali  polaritas  dalam  teks[8].  Selain  itu, media  sosial  juga  berfungsi  sebagai  sarana komunikasi  yang  kuat  bagi  individu untuk berbagi  opini  dan  pandangan  mereka  tentang berbagai  topik  atau  artikel,  menghasilkan sejumlah besar informasi tidak terstruktur[9].
Sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian yang  relevan  dengan  penelitian  yang  sedang dilakukan mengenai analisis sentimen. Salah satu studi  terdahulu  berjudul  "Analisis  Sentimen Untuk Respon Masyarakat Terhadap Universitas (Studi Kasus: Universitas Mercu Buana Yogyakarta)."  Penelitian ini juga menggunakan metode  analisis  sentimen,  tetapi  perbedaan signifikan  terletak  pada  fokus  penelitian  yang saat ini sedang dijalankan. Dalam penelitian ini, fokus  utama  adalah  menganalisis  persepsi masyarakat  dunia  terhadap Virtual  YouTuber yang  menawarkan  pengalaman  kencan  virtual, seperti  "boyfriend"  atau  "girlfriend  experience." Selain  itu,  ada  perbedaan  dalam  metode preprocessing  data  yang  digunakan  untuk menghasilkan temuan yang lebih mendalam dan relevan dalam konteks virtual YouTuber . Melalui penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  jelas  tentang  bagaimana masyarakat  dunia  merespons  fenomena Virtual YouTuber yang inovatif ini[10].
Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang bagaimana fenomena VTuber yang menghadirkan  pengalaman  mirip  memiliki hubungan  romantis  dipandang  oleh  masyarakat dunia, apakah sebagai bentuk hiburan yang tidak berbahaya atau sesuatu yang lebih kompleks dan mendalam.  Analisis  sentimen  akan  membantu mengungkapkan  pandangan-pandangan  yang mungkin  berkembang  dalam  dunia  digital  yang terus  berubah,  memberikan  pemahaman  yang lebih  dalam  tentang  fenomena  VTuber  yang inovatif  ini.  Kesimpulannya,  fenomena  VTuber merupakan  bagian  dari  perkembangan  yang
menggairahkan  dalam  hiburan  digital  dan interaksi  sosial,  dan  penelitian  ini  akan mengungkapkan  lebih  banyak  tentang  cara masyarakat dunia menghadapinya dan dampaknya pada budaya digital saat ini.

## 2.  METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan pendekatan sistematis yang digunakan untuk merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi  data  dalam  suatu  penelitian. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode sentiment  analysis untuk  mengukur  persepsi masyarakat  terhadap  VTuber  yang  menawarkan pengalaman  kekasih atau  pacar  baik  untuk  laki- laki  maupun  perempuan.  Metode  ini  dapat mengumpulkan  data  yang  dapat  diukur  secara numerik  untuk  memahami  pandangan  dan respons masyarakat terhadap fenomena tersebut.

## 2.1 Sentiment Analysis
Sentiment  analysis adalah  salah  satu cabang  penelitian  text  mining  yang  terkait  erat dengan bidang yang lebih  luas  seperti pemrosesan  bahasa  alami,  komputasi  linguistik, dan  text  mining.  Dengan  tujuan  untuk menganalisis sentimen, pendapat, sikap, evaluasi, penilaian,  serta  emosi  yang  terkait  dengan individu  terhadap  suatu  topik,  produk,  layanan, organisasi, atau kegiatan tertentu[11], [12], [13]. dalam penelitian ini memiliki dua tujuan utama. Pertama,  untuk  mengukur  persepsi  masyarakat secara  keseluruhan  terhadap  VTuber  yang menawarkan  pengalaman  kekasih  atau  pacar, dengan  menganalisis  teks  dari  berbagai  sumber seperti  Reddit  guna  mengidentifikasi  apakah pandangan umumnya positif, negatif, atau netral. Dan kedua, untuk mendukung temuan penelitian dengan data numerik yang dapat disajikan dalam bentuk angka atau grafik, memperjelas pandangan  masyarakat  terhadap  fenomena VTuber yang diteliti.
Dalam  penelitian  ini sentiment  analysi s dilakukan  dengan  4  tahapan  yang  dapat  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Sentiment Analysis

## 2.2 Web Scraping
Web
Scraping adalah teknik pengumpulan  data  otomatis  yang  melibatkan ekstraksi  informasi  dari  berbagai  situs web . Tujuan utama web scraping adalah mengekstrak informasi  dari  satu  atau  banyak  situs web dan memprosesnya  menjadi  struktur  sederhana seperti spreadsheet , database , atau file CSV[14]. Hal ini melibatkan penggunaan perangkat lunak atau  skrip  untuk  mengambil  informasi  yang relevan  dari  halaman web ,  seperti  teks,  gambar, atau  data  lainnya.  Proses  ini  sering  melibatkan penjelajahan web dan  pengambilan  data  dari sumber  yang  berbeda  secara  otomatis. Web scraping  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengumpulkan  teks  atau  konten  dari  berbagai sumber,  seperti  situs web ,  forum,  atau  platform media sosial, yang kemudian digunakan sebagai bahan analisis dalam sentiment analysis . Teknik ini  memungkinkan  untuk  mengakses  sejumlah besar  data  teks  dari  berbagai  sumber  untuk memahami pandangan dan sentimen masyarakat terhadap VTuber yang menawarkan pengalaman kekasih.

## 2.3 Word Cloud
Word  cloud adalah  representasi  grafis yang menyoroti kata-kata tertentu dalam sebuah teks,  yang  sering  digunakan  sebagai  metode visualisasi yang efektif dan menarik[15]. Dalam penelitian  ini, word  cloud menjadi  alat  visual yang  sangat  berguna  untuk  memvisualisasikan temuan  dari  data  yang  diambil  melalui  web scraping.  Dengan  menggunakan word  cloud , kata-kata  kunci  yang  muncul  secara  signifikan dalam  teks-teks  yang  diperoleh  dari  sumber-
sumber online dapat  dengan  jelas  terlihat  dan memudahkan  pemahaman  pandangan  umum terhadap  topik  yang  diteliti.  Dalam  konteks penelitian  ini, word  cloud dapat  membantu peneliti  mengidentifikasi  kata-kata  yang  sering muncul  dan  tema-tema  yang  dominan  dalam percakapan  tentang  VTuber  yang  menawarkan pengalaman  kekasih  atau  pacar.  Misalnya,  jika kata-kata  seperti  "positif,"  "negatif,"  "menarik," atau  "menyenangkan"  muncul  secara  besar- besaran dalam word cloud , ini dapat memberikan petunjuk  awal  tentang  sentimen  umum  yang terkait dengan fenomena ini.
Dengan  menggunakan  kombinasi  antara teknik web scraping dan visualisasi word cloud , penelitian  ini  dapat  menggambarkan  pandangan masyarakat secara keseluruhan terhadap VTuber dengan cara yang lebih rinci dan kuat secara data. Data  yang  diambil  melalui web  scraping memberikan kerangka kerja yang komprehensif, sementara word cloud membantu dalam menggambarkan  temuan  tersebut  secara  visual, membuatnya  lebih  mudah  dipahami  dan diinterpretasikan oleh peneliti dan pembaca.

## 2.4 Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data di penelitian ini digunakan data  komentar  komentar  di  sebuah konten  di  sosial  media  Reddit    yang  membahas mengenai VTuber yang menawarkan pengalaman kekasih atau pacar, data komentar ini didapatkan dengan  menggunakan  metode data  scraping dengan menggunakan API yang sudah disediakan oleh masing masing sosial media kemudian data tersebut  disimpan  dalam  database  untuk  diolah lebih lanjut.
2.5 Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing , data komentar yang  sudah  didapatkan  dari  tahap  pengumpulan data akan dilakukan cleansing untuk menghilangkan  karakter  karakter  yang  tidak diperlukan seperti karakter HTML, ikon, dan url pada  komentar,  tujuan  dari cleansing ini  adalah untuk  meringankan  beban  komputasi.  Proses cleansing dapat dilihat di gambar 2.
Gambar 2. Proses Preprocessing Data

## 2.6 Klasifikasi
Pada  tahap  klasifikasi  dilakukannya proses pengklasifikasian komentar dengan tujuan untuk  menentukan  opini  negatif,  positif,  dan netral,  pengklasifikasian  ini  dilakukan  dengan bantuan  algoritma  yang  sudah  disediakan  oleh Microsoft Azure yang sudah teruji keakuratannya[16].
2.7 Visualisasi Pada penelitian ini digunakannya visualisasi data berupa pie chart dan word cloud untuk mempermudah pengambilan informasi dari data yang sudah didapatkan.

## 3.  HASIL DAN DISKUSI
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan metode web  scraping pada  konten  media  sosial yang  membahas  mengenai  VTuber  yang menawarkan  pengalaman  kekasih  atau  pacar, komentar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  komentar  dari  tiga  unggahan  mengenai pembahasan  hubungan  antara  penonton  dan VTuber di reddit.
Setelah  data  mentah  dari  pengumpulan data didapatkan kemudian dilakukan
preprocessing  data berupa cleansing untuk menghilangkan  karakter  karakter  yang  tidak diperlukan  dari  hasil web  scraping, hal  ini
dilakukan dengan tujuan mempermudah komputasi pada tahap klasifikasi data.
Selanjutnya  setelah  data  yang  sudah  di cleaning akan  dilakukan  klasifikasi  dengan menggunakan  bantuan  algoritma  yang  sudah disediakan oleh Microsoft Azure untuk menentukan  mana  opini  negatif,  positif,  dan netral.
Data  yang  sudah  diklasifikasi  akan divisualisasikan dalam bentuk pie chart dan word cloud untuk mempermudah dalam penyampaian informasi.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan metode web  scraping pada  3  unggahan  Reddit yang  membahas  mengenai  VTuber  yang menawarkan  pengalaman  kekasih  atau  pacar dengan  total  komentar  mencapai  1623,  konten- konten  media  sosial  tersebut  memiliki  judul seperti pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Sumber Data Penelitian
No Tautan Judul Unggahan Waktu Akses 1 https://re ddit.com/ r/Virtual Youtuber s/s/Q7cS g50Vqz Emotional attachment to vtuber and online personalities 26 Septe mber 2023, 20:32: 00 2 https://re ddit.com/ r/Virtual Youtuber s/s/bxC1J RcoLL I just want to remind everyone not to form a parasocial relationship with Vtubers 26 Septem ber 2023, 20:34:1 6 3 https://re ddit.com/ r/Virtual Youtuber s/s/vlK6p ViN3b About the Rushia/Mafu mafu situation 2 Oktober 2023, 19:16:1 3

## 3.2 Preprocessing Data
Preprocessing dilakukan untuk
menyiapkan data agar data dapat diklasifikasikan
dengan mudah. Cleansing merupakan salah satu metode preprocessing data dengan dengan tujuan menghilangkan whitespace yang  tidak  perlu dikarenakan  oleh  hasil  penghapusan  kata-kata yang  tidak  perlu  dan  kesalahan  penulisan pengguna reddit.
Dari  data  yang  sudah  dikumpulkan didapatkan contoh cleansing data, Berikut tabel 2 adalah salah satu contoh cleansing data dari data komentar yang sudah dikumpulkan:
Tabel 2. Contoh Data Cleansing No Komentar Hasil Cleansing 1 Iâ€™m gonna try answering these as objectively as I can: I'm gonna try answering these as objectively as I can: 2
The â€œHi sorry Iâ€™m lateâ€ is fine because the girls (example Korone)
can play off it but the latter is plain creepy.
The Hi sorry I'm late is fine because the girls (example Korone) can play off it but the latter is plain creepy.

## 3.3 Klasifikasi
Pada  tahap  klasifikasi  dilakukannya proses pengklasifikasian komentar dengan tujuan untuk  menentukan  opini  negatif,  positif,  dan netral.  Pemeriksaan  komentar  dilakukan dengan cara  membandingkan  kata  kata  dalam  komentar dengan bank kata positif dan negatif yang sudah dimiliki oleh Microsoft Azure. Ilustrasi pemeriksaan komentar dapat dilihat dalam tabel 3.
Tabel 3. Ilustrasi Pemeriksaan komentar No Komentar Positif  Negatif Netral 1 I kinda just saw them as another form of anime to watch - - ['I',  'kinda', 'just',  'saw', 'them',  'as', 'another', 'form',  'of', 'anime', 'to', 'watch'] 2 They are entertainers, that's it. So long as people understand that, it is fine. ['fine'] - ['They', 'are', 'entertainer s', 'that's', 'it', 'So', 'long',  'as', 'people', 'understand
',  'that',  'it', 'is', 'fine']
Yeah,
unfortunately,
parasocial relationships can be made in both directions. Let's just not be too obsessive, many incidents have occurred this way.
- [‘'unfortu nately'’, 'incidents' ] ['Yeah',
'unfortunat ely', 'parasocial', 'relationshi ps', 'can', 'be',  'made', 'in',  'both', 'directions', 'Let's', 'just',  'not', 'be', 'too', 'obsessive', 'many', 'incidents', 'have', 'occurred', 'this', 'way'] 3.4 Visualisasi Visualisasi pada penelitian ini menggunakan pie  chart dan word  cloud. Untuk visualisasi  dalam  bentuk pie  chart didapatkan dengan  cara  mengumpulkan  semua  hasil klasifikasi analisis sentimen dan memvisualisasikannya  dengan  pie  chart  untuk menunjukan  prosentase  dari  masing-masing kelompok.  Sedangkan  untuk word  cloud didapatkan  dengan  cara  menggunakan library word cloud untuk python yang memakai data dari sebuah  file  txt  yang  berisi  semua  komentar  dari hasil scraping dan preprocessing .
Berikut ini hasil dari analisis yang sudah dilakukan dalam bentuk pie chart dan word cloud , yang dapat dilihat pada gambar 3 dan 4.

## Gambar 3. Hasil Sentiment Analysis
dalam bentuk Pie chart
Adapun hasil yang divisualisasikan dalam bentuk word  cloud yang  terdiri  dari  tiga  bagian word cloud yaitu word cloud kata negatif, word cloud kata  positif,  dan word  cloud kata  netral, berikut tiga gambar word cloud tersebut :
Gambar 4. Word Cloud Negatif
Gambar 6. Word Cloud Netral

## 4.  KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian sentiment analysis dari  tiga  unggahan  reddit  tersebut dengan  total  data  komentar  sebanyak  1623 komentar  didapatkan  hasil  klasifikasi  positif sejumlah  508,  negatif  sejumlah  926,  dan  netral sejumlah  189,  dan  juga  didapatkan  masing masing  kata  kata  komentar  yang  banyak digunakan  dalam  tiga  bagian word  cloud ,  pada word cloud negatif didapatkan kata kata VTuber, People ,  Rushia, think , stream ,  pada word  cloud positif  didapatkan  kata  kata  VTuber, think , Rushia, People , will , dan pada word cloud netral didapatkan  kata  kata  VTuber,  Rushia, people , thing , think .  Bahkan  terdapat  kata-kata  cukup menarik  dari  penelitian  ini  seperti parasocial , relationship , personal , attached dan real .  Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa mayoritas masyarakat menganggap hubungan yang
ditimbulkan  akibat  pengalaman  pasangan  hidup adalah sesuatu yang negatif. Menambahkan hasil dari word  cloud juga  banyak  masyarakat  yang memikirkan  Vtuber,  penonton,  pola  pikir  dan perasaan.  Tidak  lupa  juga  masyarakat  juga memikirkan  hal  yang  krusial  seperti  hubungan parasosial dan perasaan terhubung yang nyata.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya antara lain sebagai berikut : 1. Dibutuhkan diskusi lebih banyak
mengenai  topik  ini  agar  mendapatkan lebih banyak data yang diperlukan untuk memperkuat  hasil  persepsi  masyarakat
mengenai fenomena  ini. Meskipun fenomena  ini  cukup  terkenal  dikalangan penggemar  VTuber,  tetapi  belum  ada diskusi secara masif yang dapat melibatkan lebih banyak orang mengenai fenomena  ini.  Menggunakan  data  lebih banyak  dari  media  sosial  yang  dapat menghasilkan  diskusi  seperti  twitter  dan reddit  tentunya  akan  membantu  hasil penelitian.
2. Pengembangan model yang lebih terperinci  tentunya  akan  membawakan hasil yang berbeda dengan penelitian ini. Selama  ini  kami  menggunakan  model machine learning yang dibawakan langsung  oleh  Microsoft  Azure  untuk mengukur  sentimen  dari  kalimat tweet dari  twitter.  Tentu  jika  ada  perubahan secara  kostum  dapat  meningkatkan akurasi dari penelitian ini.

## 5.  DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of backpropagation  algorithm  in  predicting the  most  number  of  internet  users  in  the world,” Jurnal Online Informatika , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[2] B.  Liudmila,  “Designing  identity  in VTuber era,” Proceedings of Laval Virtual VRIC ConVRgence , pp. 182–184, 2020.
[3] Z.  Lu,  C.  Shen,  J.  Li,  H.  Shen,  and  D. Wigdor, “More kawaii than a real-person live  streamer:  understanding  how  the otaku  community  engages  with  and perceives virtual YouTubers,” in
Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems , 2021, pp. 1–14.
[4] X. Zhou, “Virtual youtuber kizuna ai: co- creating  human-non-human  interaction and celebrity-audience relationship,”
2020. [5]
D.  Horton  and  R.  Richard  Wohl,  “Mass communication and para-social
interaction: Observations on intimacy at a distance,” Psychiatry ,  vol.  19,  no.  3,  pp. 215–229, 1956.
[6] R.  F.  Alhujaili  and  W.  M.  S.  Yafooz, “Sentiment  analysis  for  youtube  videos with user comments,” in 2021
International  conference  on  artificial intelligence  and  smart  systems  (ICAIS) ,
IEEE, 2021, pp. 814–820.
[7] P. Nandwani and R. Verma, “A review on sentiment  analysis  and  emotion  detection from text,” Soc Netw Anal Min , vol. 11, no. 1, p. 81, 2021.
[8] M. Birjali, M. Kasri, and A. Beni-Hssane, “A  comprehensive  survey  on  sentiment analysis:  Approaches,  challenges  and trends,” Knowl  Based  Syst ,  vol.  226,  p. 107134, 2021.
[9] M. Birjali, M. Kasri, and A. Beni-Hssane, “A  comprehensive  survey  on  sentiment analysis:  Approaches,  challenges  and trends,” Knowl  Based  Syst ,  vol.  226,  p.
107134, 2021. [10]  A.  F.  Rozi  and  A.  S.  Purnomo, “Implementasi Analisis Sentimen Terhadap  Universitas  Mercu  Buana
Yogyakarta,” Journal  Of  Information System  And Artificial  Intelligence ,  vol.  1, no. 2, pp. 53–60, 2021.
[11]  T.  Ermakova,  M.  Henke,  and  B.  Fabian, “Commercial sentiment analysis solutions: a comparative study,” 2021.
[12]  G.  D.  Hamidi,  F.  A.  Bestari,  A. Situmorang,  and  N.  A.  Rakhmawati, “Sentiment Analysis on the Ratification of Penghapusan  Kekerasan  Seksual  Bill  on Twitter,” Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem  Informasi ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  655– 665, 2021.
[13]  E. A. Kardinata et al. , “Sentiment Analysis of  Indonesia’s  National  Economic Endurance  using  Fuzzy  Ontology-Based Semantic  Knowledge,”  in 2021  3rd  East Indonesia  Conference  on  Computer  and Information Technology (EIConCIT) , IEEE, 2021, pp. 99–104.
[14]  R. Diouf, E. N. Sarr, O. Sall, B. Birregah, M.  Bousso,  and  S.  N.  Mbaye,  “Web scraping:  state-of-the-art  and  areas  of application,”  in 2019  IEEE  International Conference on Big Data (Big Data) , IEEE, 2019, pp. 6040–6042.
[15]  K. Padmanandam, S. P. V. D. S. Bheri, L.
Vegesna,  and  K.  Sruthi,  “A  speech recognized dynamic word cloud visualization  for  text  summarization,”  in 2021  6th  International  Conference  on Inventive Computation Technologies
(ICICT) , IEEE, 2021, pp. 609–613.
[16]  L. Yue, W. Chen, X. Li, W. Zuo, and M. Yin,  “A  survey  of  sentiment  analysis  in social media,” Knowl Inf Syst , vol. 60, pp.
617–663, 2019.