## ITEJ Desember-2019, Volume 4 Nomor 2 Page 75 -  88

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## A Survey on Big Data in the Media and Entertainment Industry

## Annisaa Nurhayati
Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia annisaa.nurhayati@student.itb.ac.id
Abstract—Big Data has affected all industries, including the media dan entertainment industries. The  popularity  of  using  mobile  devices  and  the  internet  has  changed  the  way  people  enjoy entertainment.  This  popularity  also  generates  data  streams  from  many  sources  with  various  data formats  and  large  volumes,  known  as  big  data.  Carrying  out  big  data  analysis  can  help  the  media industry and entertainment achieve its goals, like providing content that makes users happy, provides user experience, and increases profits. Many researchers have conducted research on the use of big data in the media and entertainment industries. The purpose of this paper is to provide an overview of the problems, challenges and various technologies related to Big Data in the media and entertainment industries.
Keywords—big data, media, entertainment

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan internet dan perangkat mobile yang semakin populer telah mengubah cara masyarakat dalam menikmati hiburan. Kepopuleran ini berdampak pada meningkatnya data yang berjumlah besar dan memiliki berbagai format, dikenal dengan istilah Big Data.
Big Data merupakan aset informasi yang memiliki volume besar, kecepatan tinggi, dan/atau banyak format,  yang  membutuhkan  pemrosesan  baru  untuk  meningkatkan  pembuatan  keputusan,  penemuan wawasan,  dan  optimisasi  proses[1].  Tren  Big  Data  ini  telah  mempengaruhi  semua  industri,  tidak terkecuali industri media dan hiburan.
Pada  industri  media,  Big  Data  didefinisikan  sebagai  4V,  yaitu volume (ukuran)  data, velocity (kecepatan)  data,  maksudnya  data  yang  butuh  dianalisis  secepatnya  (terutama  berita)  dalam variety (beragam)  format  data,  baik  yang  terstruktur  maupun  data  tidak  terstrukur  yang  semakin  meningkat jumlahnya,  yang  seluruhnya  memiliki value (nilai)  yang  berpotensi  dalam  memberikan  jurnalistik kualitas tinggi serta wawasan dan pendapatan bisnis [1].
Big  Data  memungkinkan  industri  media  mencapai  tujuannya,  seperti  menyesuaikan  konten  untuk pelanggan dan membantu perusahaan media mendapatkan wawasan tentang perilaku pelanggan. Data yang  besar  ini  dapat  menjadi  kekuatan  besar  dalam  penguatan  komersial.  Untuk  industri  media,  big data  berperan  penting  dalam  rangka  mendapatkan  keuntungan  bisnis  yang  tinggi.  Konten  media tradisional  disediakan  menggunakan  format  terbatas,  namun    kini  telah  digantikan  oleh  layanan multimedia yang dibayar per tampilan, siaran sesuai permintaan, siaran langsung, dan lain-lain [2].
Dengan  bantuan  Big  Data,  perusahaan  media  dan  hiburan  dapat  mengetahui  mengapa  pelanggan tetap berlangganan atau membatalkan langganan, mengetahui program apa yang pelanggan sukai, juga mendapatkan  wawasan  secara  rinci  tentang  harga  dan  respon  langganan.  Data  yang  besar  juga  dapat memberikan  informasi  tentang  genre  hiburan  apa  yang  sedang  dinikmati  oleh  penonton  secara real- time .  Dengan  mengetahui  preferensi  pelanggan,  dapat  membantu  industri  media  dalam  menyusun strategi iklan. Hal ini dapat membantu pencapaian tujuan, misalnya untuk memperoleh rating televisi yang tinggi [2].
Pada  industri  media  seperti  surat  kabar,  televisi,  majalah,  dan  penerbitan online ,  Big  Data  dapat memberikan  analisis  pangsa  pasar  untuk  mendapatkan  pemahaman  dan  penargetan  pelanggan  yang lebih  baik,  sebagai  alat  untuk  memahami  database  publik  dan  pribadi  untuk  penceritaan  jurnalistik, sebagai alat untuk mengelola dan mencari jumlah video, media sosial, dan konten lainnya yang sedang digandrungi  penonton,  sebagai  alat  untuk  menargetkan  iklan  dan  kampanye  iklan,  sebagai  alat  untuk mengotomatisasi produksi cerita teks dan video, sebagai alat untuk mengidentifikasi pemborosan dan memungkinkan efisiensi, dan banyak lagi [3].
Industri  media  dan  hiburan  seringkali  berada  di  garis  terdepan  dalam  mengadopsi  teknologi terbaru. Permasalahan utama yang mendorong perusahaan media memanfaatkan kemampuan big data adalah kebutuhan untuk  mengurangi biaya operasional dalam dunia bisnis yang semakin  kompetitif, dan  pada  saat  yang  sama,  menghasilkan  keuntungan  dari  penyampaian  konten  dan  data  melalui beragam platform dan produk [3].
Ada  tiga  area  utama  dimana  Big  Data  berpotensi  mempengaruhi  keadaan  yang  ada  dan menstimulasi pertumbuhan ekonomi pada sektor media dan hiburan [3]:
• Produk  dan  Layanan:  Big  Data  mendorong  bisnis  media  untuk  memiliki  kemampuan  dalam menerbitkan konten dalam bentuk yang lebih mutakhir.
• Pelanggan dan Pemasok: Perusahaan media yang ambisius akan menggunakan Big Data untuk mencari  tahu  lebih  banyak  informasi  pelanggannya,  seperti  pilihan  yang  disukai,  profil,  dan perilaku. Informasi tersebut akan digunakan untuk membangun hubungan yang lebih mengikat dengan pelanggannya.
• Infrastruktur  dan  Proses:  Proses  dan  budaya  organisasi  juga  butuh  menyesuaikan  dengan ekspektasi  yang  ditawarkan  Big  Data.  Kegagalan  dalam  mengubah  budaya  dan  keterampilan pegawai dapat berpengaruh pada perusahaan yang berpeluang memberikan keuntungan namun tidak dapat beradaptasi pada model bisnis berdasarkan data.
Tujuan  utama  dari  survei  ini  untuk  memperlihatkan  berbagai  penelitian  terkini  mengenai pemanfaatan  Big  Data  pada  industri  media  dan  hiburan.  Survei  ini  menyajikan  tinjauan  mengenai teknik, tantangan, dan solusi Big Data pada industri media dan hiburan, serta arahan yang sesuai untuk penelitian  di  masa  mendatang.  Target  dari  survei  ini  adalah  penelitian-penelitian  mengenai  teori  dan teknologi  yang  memberikan  kemajuan  dan  kebaruan  di  industri  media  dan  hiburan  dengan menggunakan Big Data. Dengan kata lain, survei ini bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara tantangan pada industri media dan hiburan dengan solusi Big Data yang ada saat ini.
Pada  bagian  selanjutnya,  yaitu  bagian  II  akan  membahas  penelitian-penelitian  terkini  dalam penggunaan Big Data di industri media dan hiburan. Dalam bagian III, beberapa tantangan dan peluang berdasarkan  hasil  survei  dibahas.  Terakhir,  pada  bagian  IV  menyimpulkan  keseluruhan  dari  hasil penelitian ini dan mengeksplorasi beberapa arahan dan pandangan untuk penelitian di masa mendatang.

## II. S TUDI L ITERATUR S URVEI
Ada banyak tantangan dan peluang analisis Big Data pada industri media dan hiburan, seperti yang dapat  dilihat  pada  Tabel  I.    Oleh  karena  itu,  banyak  penelitian-penelitian  yang  berfokus  untuk menjawab  tantangan  ini.  Pada  makalah  survei  ini,  penelitian-penelitian  tersebut  dibahasa  dan dikategorikan  berdasarkan  hasil  akhir  penelitiannya.    Perbandingan  antara  penelitian-penelitian  ini dapat dilihat juga pada Tabel II.
T ABEL I. T ANTANGAN B ISNIS DAN P ELUANG PADA P ERUSAHAAN M EDIA DAN H IBURAN [4] Area Fungsional  Tantangan Bisnis Peluang Pemasaran Media dan Hiburan Mendapatkan keuntungan  besar  per dolar  dari  pengeluaran pemasaran  Meningkatkan pangsa pasar
 Meningkatkan citra dan loyalitas merek
 Meningkatkan transaksi lintas saluran
 Meningkatkan respon iklan/promosi Pendapatan periklanan Menunjukan nilai media dan hiburan kepada pengiklan  yang  ada  dan potensial  Meningkatkan volume dan pendapatan iklan
 Meningkatkan nilai iklan
 Mempertahankan  pengiklan  dengan  pindah  ke saluran yang tepat Pembuatan konten,  akuisisi, dan pemrograman Membuat  atau  membeli dan menjadwalkan konten yang paling menarik yang diinginkan oleh pelanggan untuk pendistribusian yang efisien  Memberikan pengalaman menonton yang berbeda dan  dipersonalisasi
 Meningkatkan jumlah penonton
 Menawarkan konten yang menguntungkan
 Meningkatkan minat pengiklan
 Menjadwalkan/membuat  konten  tersedia  melalui saluran yang paling relevan Pengarsipan  dan penarikan konten Mengarsipkan,  menarik, atau menjual konten dan penawaran  ketika  tidak lagi menguntungkan  Mempertahankan  penonton/pelanggan  yang  telah didapat
 Mengganti konten lama dengan konten yang lebih menarik
 Mempertahankan/menumbuhkan pendapatan iklan
 Meningkatkan minat pengiklan  Mengelola biaya infrastruktur (misal, penyimpanan) Pengelolaan tempat  hiburan (misal taman hiburan) Mengoptimalkan pengalaman  pelanggan sambil meningkatkan margin  Mengarahkan pelanggan secara efektif  Mengoptimalkan pengalaman tempat duduk/video/audio  Meningkatkan/mengganti penawaran yang memiliki kinerja buruk  Penawaran cross-sell/up-sell  Meningkatkan kehadiran
 Meraih respon positif
 Mengoptimalisasi staf, fasiltas, kesediaan makanan/minuman, dll

## A. Analisis Tren
Penelitian [2] menyusun analisis data dari industri media dan hiburan serta peran penting yang Big Data mainkan pada industri ini. Tahapan proses yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi:
• Memprediksi kebutuhan pelanggan
• Mengoptimalkan penjadwalan
• Meningkatkan perolehan dan penyimpanan
• Penargetan iklan
• Monetisasi konten dan pengembangan konten baru
Untuk  menghasilkan  generasi terbaik  di industri  media  dan  hiburan,  sangat  penting  bagi  industri dengan  bantuan  analisis  big  data  untuk  memprediksi  pilihan  pelanggan  dan  menggunakan  data tersebut untuk merekomendasikan konten yang disukai agar pelanggan tetap puas dan bahagia [2].
Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  Big  Data  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  konten  pengguna berdasarkan  episode  sebuah  pertunjukan/program  yang  selalu  ditonton  berulang  kali.  Hal  ini  dapat digunakan  untuk  mengetahui  program  tertentu  yang  sangat  disukai  pelanggan  sehingga  dapat menyediakan  layanan  yang  dapat  membuat  pelanggan  terikat  pada  program.  Dengan  bantuan  Big Data,  analisis  data  penguna  pada  platform  musik  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi pada pengguna tentang artis dan genre musik, serta untuk impovisasi proses bisnis dengan memantau dan menganalisis aktivitas sehari-hari pelanggan [2].
Penelitian [5] dan [6] berfokus pada industri film di China. Penelitian [5] mencari aturan dari pasar film box  office berdasarkan    data  historis  film  yang  dirilis di  China.  Mendapatkan  aturan  pasar film akan  membantu  pembuat  film  mengerti  apa  yang  disukai  penonton  dan  membuat  keputusan  untuk proyek  film  selanjutnya.  Pada  penelitian  ini  dianalisis  secara  visual  tren  sepanjang  tahun  dan  bulan pada film box office dan proporsi film box office berdasarkan genre dan bahasa. Selain itu, dianalisis juga nilai rating film, untuk mengetahui kualitas film. Hal pertama yang dilakukan pada penelitian ini adalah  menggabungkan  data  film box  office yang  telah  dirilis  di  China  pada  15  tahun  terakhir  dan informasi  dasar  (seperti  data  rilis,  bahasa,  genre,  negara,  dsb.),  selain  itu  penelitian  ini  juga mengumpulkan  komentar  dan  respon  penonton  film  yang  jumlahnya  mencapai  100.000  komentar. Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  dianalisis  pendistribusian  data  film  dalam  bulan,  tahun,  genre, dan bahasa yang digunakan.
Gambar 1. Proses data mining [5]
Sementara,  penelitian  [6]  mengusulkan  sistem  analisis  visual  untuk  big  data  film box-office di China, yang meliputi tiga bagian, yaitu gabungan data real-time , data visualisasi, dan data analisis .
Gambar 2. Contoh sistem display real-time box office [6]
Gambar 3. Tren film box office rilis Juli 2018 [6]
Dari sudut pandang ISP ( Internet Service Provider ), peningkatan popularitas dari perangkat mobile dan  internet  memberikan  tantangan  baru  seperti  persaingan  yang  beragam  dan  perilaku  pelanggan yang  berubah-ubah.  Oleh    karena  itu  untuk  merespon  permintaan  pelanggan  yang  berubah, penggunaan  Big  Data  untuk  menganalisis  pelanggan  yang  sudah  ada  dan  pelanggan  yang  potensial menjadi tren dalam bisnis perancangan rencana marketing dan produk. Penelitian [7] bertujuan untuk mencari  pelanggan  potensial  dari  layanan  video online Chunghwa  Telecom  dengan  mempelajari perilaku pengguna pada beberapa aplikasi video. Hasil dari penelitian ini akan digunakan oleh divisi marketing  untuk  merancang  rencana  promosi.  Perusahaan  butuh  untuk  mengumpulkan  dan menganalisis data pelanggan untuk mengidentifikasi karakteristik target pelanggan.
Penelitian  [8]  menganalisis  perilaku  pengguna  berdasarkan  perubahan  daftar  putar  musik  yang didengarkan,  yang  diekstraksi  dengan  mengaplikasikan  Hidden  Markov  Model  (HMM).  HMM digunakan  untuk  membuat  model  perilaku  pengguna.  Hasilnya,  ditemukan  sedikit  perubahan  yang baik  dalam  daftar  putar  musik  yang  didengarkan  bagi  pengguna.  Penelitian  ini  juga  menganalisis perilaku  pengguna  saat  perubahan  baik  itu  terjadi.  Hasilnya,  pengguna  cenderung  merubah  daftar putar  musik  mereka  saat  sedang  menempuh  perjalanan  dan  memilih  tidak  mengubah  daftar  putar musik mereka saat tengah malam.  Sebagai tambahan, hubungan antara tren musik yang didengarkan pengguna dan gaya hidup pengguna pun dianalisis.

## B. Rekomendasi Konten
Penelitian  [9]  mengusulkan  sistem  rekomendasi  video  pribadi  dengan  bantuan cloud berdasarkan pembelajaran  terdistribusi  online.  Pertumbuhan  pesat  layanan  multimedia  dan  banyaknya  tawaran konten video di jejaring sosial online membuat pengguna kesulitan dalam mendapatkan konten sesuai minat  mereka,  oleh  karena  itu  beragam  sistem  rekomendasi  yang  dipersonalisasi  telah  diusulkan. Namun,  percepatan  penyebaran  data  di  media  sosial  telah  menuntun  ke  era  Big  Data,  yang  dapat menghambat  proses  rekomendasi  video.  Selain  itu,  tidak  ada  dari  sistem  rekomendasi  yang mempertimbangkan  konteks  privasi  pengguna  (misal,  status  sosial,  usia,  dan  hobi)  dan  repositori video milik penyedia layanan, yang sangat sensitif dan memiliki nilai komersial yang signifikan. Pada kerangka kerja yang diusulkan, video direkomendasikan disesuaikan dengan konteks pengguna, selagi
secara  simultan  mengadaptasi  strategi  pemilihan  video  berdasarkan  respon  klik  pengguna  untuk memaksimalkan jumlah klik pengguna.
Penelitian  [10]  mengusulkan  dan  memeriksa  pendekatan  baru  untuk  menghasilkan latent embeddings untuk item podcast dengan memanfaatkan informasi yang telah dikumpulkan dari seluruh fitur berbasis teks yang terkait dengan item audio. Embeddings yang dihasilkan menggunakan teknik Natural  Language  Processing (NLP)  pada  item  podcast  ini  dapat  digunakan  untuk  mengukur  atau mengindikasikan kemiripan konten antara berbagai item podcast.
Podcast  merupakan  kombinasi  antara  aktivitas  saluran  radio  FM  dengan  kiriman  blog  ekonomis. Podcasat  sangat  nyaman  dan  mudah  jika  memiliki  kemampuan  dan  konektivitas  internet  terbatas. Sebagai  contoh,  sejumlah  besar  podcast  dinikmati  saat  sedang  berada  di  dalam  mobil,  gym,  dll. Ketika  volume  dan  keberagaman  konten  sangat  besar  dengan  berbagai  sumber  dari  musik,  buku audio,  pertunjukan  komedi,  berita,  dan  sebagainya,  sehingga    menjadi  sulit  untuk  mengkategorikan secara  manual  atau  menandai  item  audio,  agar  lebih  mudah  ditemukan  penguna.  Selain  itu, ketidaklengkapan metadata pada audio seperti tanda ID3 (genre, artis, dll) menyebabkan kekurangan fitur  untuk  sistem  rekomendasi  untuk  mempelajari  kemiripan  item  )berbasis  konten)  atau latent embeddings dari pengguna yang memiliki pemikiran sama (penyaringan kolaboratif) untuk membantu pengguna mengeksplorasi item yang berpotensi menarik minat [10].
Sementara  itu,  penelitian  [11]  mengusulkan  pendekatan  terbaru  dalam  perekomendasian  buku, dengan  memanfaatkan  big  data  yang  dihasilkan  dari  ribuan  pengguna  situs  katalog  buku  sosial  dan menjadikannya  sebagai  meta-anotasi  buku.  Dengan  digitalisasi  buku  dalam  skala  besar,  banyak strategi lama dalam penemuan buku, yang dirancang untuk ruang fisik dengan jumlah item terbatas, tidak  berfungsi  dengan  baik  dalam  ruang  digital.  Ada  pertumbuhan  penelitian  yang  berfokus  dalam pengembangan  pendekatan  inovatif  untuk  pencarian  dan  penelusuran  biasanya  menggunakan  sistem rekomendasi.
Setelah  mempelajari  kemiripan  semantik  diantara  banyaknya  koleksi  buku  dengan  menerapkan algoritma natural  language  processing (model  topik  probabilistik  dan  jaringan  saraf  semantik)  ke meta-anotasi teks simbolis, penelitian ini menyajikan bagaimana mengkonstruksi mesin rekomendasi semantik yang lebih tepat dan deskriptif dan memperkaya mesin rekomendasi berbasis konten [11].
Penelitian [12] mengusulkan sebuah sistem rekomendasi video mikro. Video mikro adalah format terbaru  dari  media  informasi.  Vide  mikro  merupakan  video  berdurasi  pendek,  yang  berlangsung selama 30 detik hingga 300 detik. Video mikro berdurasi singkat ini sangat populer dikalangan anak muda,  karena  para  remaja  lebih  suka  menonton  video  mikro  pada  waktu  senggang  mereka  melalui perangkat mobile . Permasalahan yang dihadapi pembuat video mikro adalah mereka tidak mengetahui berapa  banyak  orang  yang  menyukai  vodeo  mereka,  dan  tidak  tahu  sudah berapa  kali  video  mereka ditonton. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi video mikro (MRS). Salah satu  tujuan MRS  adalah sebagai  ikhtisar  video  mikro bagi  produser.  Dengan  cara  ini,  produser tahu berapa  banyak  pengguna  menyukai  video  mereka  dan  berapa  kali  video  mereka  sesuai  dengan permintaan. Tujuan lain dari MRS ditujukan untuk pengguna. Sistem dapat menganalisis video favorit pengguna  dan  riwayat  menonton,  yang  secara  otomatis  akan  memberikan  video  yang  sesuai  kepada pengguna.  Penelitian  ini  menggunakan  kerangka  kerja  Hadoop  sebagai  platform  analisis  big  data secara offline dan menggunakan Mahout untuk memproses data.

## Gambar 4. Sistem rekomendasi video mikro [12]
Rekomendasi jenis hiburan yang dipersonalisasi diperlukan untuk membantu jutaan orang dalam mempersempit  jenis  hiburan  potensial  yang  sesuai  dengan  minatnya.  Layanan  rekomendasi  ini biasanya  tergantung  pada  algoritma machine-learning ,  yang  memecah  jenis  hiburan  menjadi  daftar panjang,  lalu  menghubungkan  dan  mencocokkan  elemen-elemen  ini  dengan  preferensi  pengguna. Penelitian  [13]  mengusulkan  algoritma  rekomendasi  hiburan  yang  merekomendasikan  jenis  hiburan pada  sekolompok  pengguna.  Algoritma  ini  tidak  hanya  bergantung  pada  peringkat  tapi  juga  waktu dari peringkat. Algoritma ini juga merekomendasikan jenis hiburan populer pada produser.

## C. Prediksi Konten dan Minat Pengguna
Penelitian  [14]  menyajikan  pendekatan  untuk  meningkatkan  prediksi  berbasis  deteksi  tren. Prediksi  popularitas  program  yang  tepat  guna  dan  tepat  waktu  merupakan  nilai  yang  bagus  bagi penyedia konten, pengiklan, dan penyelenggara siaran televisi. Informasi ini memberikan keuntungan untuk  penyelenggara  program  televisi  dan  dapat  membantu  pengiklan  untuk  memformulasikan rencana investasi iklan yang sesuai. Dalam hal teknis, prediksi popularitas program yang tepat dapat mengoptimalkan  sistem  penyiaran,  seperti  strategi  jaringan  penyampaian  konten  dan  strategi cache . Metode  prediksi  yang  sudah  ada  biasanya  meminta  jumlah  sampel  yang  besar  dan  waktu  pengujian yang lama, namun memberikan keakuratan prediksi yang kurang tepat untuk program yang memiliki kenaikan atau penurunan popularitas drastis.

## Gambar 5. Metode prediksi popularitas penyiaran program TV [14]
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mendeteksi  tren  perubahan  popularitas.  Menghitung Dynamic  Time  Warping-distance (DTW)  pada historical-record  time  series .  Langkah  kedua, mengidentifikasi  tren  penyiaran  dan  memisahkannya  ke  dalam  beberapa  tipe.  Untuk  tren  penyiaran TV,  pengklusteran  berdasarkan time-series dilakukan  menggunakan  DTW  berbasis  K-medoids. Langkah ketiga, membangun model prediksi trend-spesific menggunakan regresi random forest . View record dibagi menjadi 4 grup berdasarkan tren dan memasukan ke dalam RF model bersama dengan fitur statis. Terakhir, menggunakan gradient boosting decision tree (GDBT) untuk mengklasifikasikan popularitas time-series dari program yang baru dipublikasikan ke dalam tren dan mendapatkan hasil prediksi akhir berdasarkan nilai prediksi dari 4 model dan kemungkinan klasifikasi.

## D. Platform Media dan Hiburan
Penelitian  [15]    mengembangkan      sebuah  platform  big  data  terpadu  untuk    analisis  sosial  TV, mengambil    wawasan    yang  memiliki  nilai    dari  respon  tv  sosial    secara real-time .  Platform  yang dibangun merupakan platform cloud-centric dengan dukungan SDN ( Software Defined Networking ), menyediakan mesin virtual sesuai permintaan dan jaringan yang dapat dikonfigurasi ulang.  Arsitektur sistem terdiri dari  tiga komponen kunci, yaitu  sistem crawler data yang kuat,  sistem pemrosesan big data  menggunakan  SDN,    dan  sistem  analisis  media  sosial.  Sistem crawler data  mengadopsi arsitektur  terdistribusi    untuk  menghindari        kendala  akses  sistem  OSN    dalam  melakukan crawler data  yang  cukup  mengenai    program  TV  yang  diminati.    Sistem  pemrosesan  big  data  menggunakan SDN  mengintegrasikan  SDN  dan  Hadoop,  dan    memanfaatkan  keuntungan  SDN    untuk memindahkan  data  antara unit proses yang berbeda untuk mempercepat  laju pemrosesa data. Sistem analisis  media  sosial    mengekstraksi  presepsi  publik  dan  pengetahuan  yang  berhubungan      dengan program TV berbasis data mikroblog.
E. Churn Pelanggan
Persaingan  pasar  media  dan  hiburan  yang  semakin  ketat  menyebabkan  pengeloaan churn pelanggan  menjadi  hal  yang  penting    bagi  perusahaan. Churn pelanggan  mengacu  pada  kehilangan pelanggan  yang  beralih  dari  satu  perusahaan  ke  pesaing  lain  pada  periode  waktu  tertentu. Churn pelanggan dapat menyebabkan kerugian ekonomi yang sangat besar dan bahkan dapat merusak citra publik sebuah perusahaan [16].
Penelitian [16]  menggunakan Big Data untuk pengelolaan churn pelanggan dengan menyediakan metode  baru  untuk  membantu  perusahaan    dalam  mengurangi  resiko churn pelanggan  dan
mendapatkan  keuntungan  yang  lebih  tinggi.    Metode  yang  diusulkan    merupakan  algoritma pengklusteran  baru  bernama  semantic-driven  SCM  (SDSCM),  yaitu  metode  yang  mengintegrasikan AFS  ( Axiomatic  Fuzzy  Sets )  dan  SCM  ( Subtractive  Clustering  Method ).  SDSCM  meningkatkan akurasi  pengklusteran  SCM  dan  k- means .  Selain  itu,  mengurangi  resiko  ketidaktepatan  manajemen operasi menggunakan AFS.
Penelitian  ini  juga  memodifikasi  SDSCM  versi  awal  ke  SDSCM  big  data  dan mengimplementasikannya pada kerangka kerja MapReduce . Selanjutnya, penelitian ini menyelesaikan masalah churn pelanggan  di  perusahaan  telekomunikasi  China        dengan  SDSCM  big  data  dan algoritma k-means big data.
Masalah churn pelanggan  juga    dirasakan  oleh  industri  hiburan  permainan  online. Free-to-play dan  bisnis  berbasis  layanan    kini  mendominasi  pasar  permainan  online,    di  mana  alih-alih membebankan  biaya  awal  tunggal  untuk  lisensi    permainan,  perusahaan  meghasilkan  uang  dengan berlangganan, iklan, atau transaksi mikro dari pemain yang membayar seumur hidup  mereka sebagai pelanggan.    Dengan  melakukan  hal  ini,  pembuat  permainan    mulai  menghadapi  masalah  yang dihadapi oleh perusahaan dari industri media dan hibura lainnya, yaitu churn pelanggan [17]. Dalam  permainan free-to-play ,  dimana  tidak  ada    layanan  berlangganan  yang  menghubungkan antara perusahaan permainan dengan pemain, pemain hanya perlu berhenti  bermain game tanpa perlu memberitahu  perusahaan  tentang  keputusannya  meninggalkan  permainan.  Ini  cukup  sulit  bagi perusahaan    karena  mereka  kehilangan  kesempatan  untuk  mengembalikan  keputusan  para  pemain [17].
Pada  pasar  permainan  online,    perusahaan    hanya  memiliki  informasi  terkait  aktivitas  pemain dalam permainan mereka. Informasi ini dikumpulkan dan dianalisis untuk mendapatkan data perilaku ,  hal  inilah  yang  dijadikan  perusahaan  sebagai  dasar  dalam  memprediksi churn pemain.    Catatan pemain seperti tanggal dan waktu memulai permainan menjadi data  andalan bagi perusahaan. Pemain mengubah  perilaku  mereka  ketika  akan    meninggalkan  permainan,  terutama  yang  berkaitan  dengan waktu di antara sesi permainan. Terdapat cara sederhana untuk mengubah data catatan waktu memulai permainan menjadi sebuah fitur, terdapat konsep populer pada literatur marketing untuk menganalisis nilai pelanggan yaitu RFM ( Recency, Frequency, and Monetary ). Pada penelitian [17] dikembangkan sebuah model prediksi churn dari data nyata,  klasifikasi probabilitas berdasaran  algoritma k-nearest neighbors  (kNN)  menggunakan  4  fitur    berbeda  untuk  catatan  login,  yaitu  :  1)  berbasis  RFM;  2) domain waktu; 3) domain frekuensi; dan 4) domain bidang frekuensi-waktu.
T ABEL II. P ERBANDINGAN P ENELITIAN B IG D ATA PADA I NDUSTRI M EDIA DAN H IBURAN Kategori Penulis Tahun Bidang Minat Deskripsi Analisis Tren Suri  dan  Singh [2] 2018 • Perkiraan data • R Programming
• Big data
• Industri media dan hiburan • Statistika Menyajikan  peran  signifikan  big  data  pada industri media dan hiburan. Cui dkk.[5] 2018 • Film  yang  dirilis  di China • Analisis data Menyajikan  aturan  pengembangan  pasar  film China  berdasarkan  genre,  waktu  rilis,  dan proporsi bahasa, yang akan sangat
• Analisis visual menguntungkan  untuk  praktisi  film  dalam menganalisis  pasar,  pembuatan  keputusan  dalam pembuatan  proyek  film,  dan  waktu  rilis.  Aturan ini  dapat  digunakan  sebagai  panduang  di  masa mendatang. Shaorong dkk. [6] 2018 • Data film • Big data • Analisis visual Mengusulkan  sistem  analisis  visual  untuk  big data film box-office di China Liao dkk. [7] 2015 • Profil pengguna • Big data Mendefinisikan  profil heavy-user dan non-heavy user di  perusahaan  Chungha  Telecom  dari  12 aplikasi video teratas. Takano dkk. [8] 2017 • Layanan streaming musik • Big data • Hidden Markov model • Pemodelan pengguna Memodelkan  tren  musik  yang  didengarkan pengguna  menggunakan  hidden  markov  model.
Model ini akan mengevaluasi bagaimana algoritma  rekomendasi  berdampak  pada  perilaku pengguna dalam mendengarkan musik. Rekomendas i Konten Zhou dkk. [9] 2016 • Pemisahan privasi • Pembelajaran online terdistribusi • Media cloud • Multimedia big data • Online social networks (OSNs) • Rekomendasi video Menyajikan kerangka kerja dalam merekomendasikan video pada OSNs. Xing dkk. [10] 2016 • Podcast • NLP • Recommndation Mengusulkan pendekatan baru untuk memanfaatkan beragam data teks yang terasosiasi dengan  item  podcast  untuk  menyimpulkan  atau memprediksi kategori konten, sehingga dihasilkan  rekomendasi  berbasis  konten  untuk item podcast yang memiliki volume besar. Mclean dan Davis [11] 2016 • Penanda sosial • Big data
• Kemiripan semantik
• Mesin rekomendasi • Model topik • Document embedding
Menyajikan  metode  baru  dalan  memanfaatkan metadata  dengan  tujuan  mempelajari  tautan semantik  pada  buku,  selain  itu  juga  menunjukan bahwa  fitur  semantik  yang  dipelajari  dapat meningkatkan rekomendasi berbasis konten. Shang dkk.[12] 2016 • Video mikro • Sistem rekomendasi • Slope one • Visualisasi data
Memgusulkan  sebuah  sistem  rekomendasi  untuk video  mikro.  Berdasarkan  penelusuran  pegguna atau  riwayat  menonton,  sistem  ini  dapat merekomendasikan  video  favorit  pada  penonton.
Sistem  ini  juga  dapat  mengumpulkan  rekasi  dan memberi  saran  kepada  produser  video  dengan memberikan  info  berapa  banyak  penonton  yang menyukai video mikro. Halder dkk. [13] 2014 • Sistem rekomendasi • Preferensi pengguna • Jenis hiburan yang menarik • Jenis hiburan populer Mengusulkan  algoritma  rekomendasi  hiburan yang  merekomendasikan  jenis  hiburan  pada sekolompok pengguna. Prediksi Minat Zhu dkk [14] 2017 • Siaran televisi • Prediksi popularitas
• Dynamic time warping • Regresi random forest • Gradient boosting decision tree Menyajikan model prediksi popularitas program Platform Media dan Hiburan Hu [15] 2015 • Platform big data • Analisis TV sosial
• SDN ( Software Defined Networking ) • Crawler data Menyajikan platform big data cloud-centric untuk analisis  TV  sosial,  bertujuan  untuk  menggali persepsi  sosial  pada  program  TV  dari  media sosial. Churn Pelanggan Bi dkk [16] 2016 • Axiomatic  fuzzy  sets (AFSs) • mapreduce
• semantic-driven subtractive  clustering method (SDSCM)
Mengusulkan  algoritma  baru,  yaitu  SDSCM untuk  meningkatkan  akurasi  pengklusteran  dari SCM  dan  k-means.  Selain  itu,  algoritma  ini mengirangi  ketidaktepatan  manajemen  operasi menggunakan AFS.
• subtractive  clustering method (SCM). Castro dan Suzuki [17] 2015 • Data mining • Permainan • Machine learning • Model prediktif • Wavelet transform Mengusulkan  sebuah  pendekatan  untuk  analisis frekuensi  dari  data  login  untuk  memodelkan prediksi churn .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  survei  penelitian-penelitian  yang  berfokus  pada  big  data  di  industri  media  dan hiburan,  dapat  diketahui  bahwa  Big  Data  banyak  memberikan  keuntungan  pada  industri  ini.  Industri media  dan  hiburan  sangat  tergantung  dari  respon  dan  perilaku  pengguna,  sehingga  memberikan kepuasan pada pengguna merupakan tujuan utama dari industri media dan hiburan.
Pemanfaatan  Big  Data,  selain  untuk  memberikan  keuntungan  bagi  pengguna,  juga  memberikan keuntungan bagi pihak-pihak yang terlibat pada industri media dan hiburan seperti berikut [18].
 Penerbit video: pembuat video mandiri atau pribadi, yang menerbitkan konten termasuk video, audio, teks, dan gambar.
 Pemilik media: bisnis yang memiliki hak cipta untuk menjual konten yang dapat dijual melalui ritel atau media pendistribusi konten besar-besaran.
 Perusahaan permainan: video permainan online atau offline yang dapat mencatat reaksi pemain untuk menyetel pengalaman bermain yang bagus.
 Saluran TV: saluran TV yang menyiarkan konten video yang diproduksi sendiri atau hasil beli dari pihak lain kepada masyarakat luas.
Pada  penelitian  survey  ini,  dieksplorasi  beberapa  cara  tentang  bagaimana  Big  Data  membantu industri media dan hiburan dalam memanfaatkan banyaknya data yang mengalir dari berbagai sumber.

## A. Analisis Tren
Mengetahui  tren  yang  sedang  diminati  pengguna  saat  ini,  merupakan  kebutuhan  penting  bagi industri  media  dan  hiburan  untuk  menyediakan  konten  dan  fitur  yang  sesuai.  Analisis  tren  dapat memberikan  informasi  mengenai  perihal  apa  yang  sedang  disukai  atau  fitur  apa  yang  sedang dibutuhkan  masyarakat  saat  ini.  Pada  penyiaran  TV,  hal  ini  berguna  untuk  menaikan  nilai  rating program juga dalam penargetan iklan yang efektif.

## B. Rekomendasi Konten
Rekomendasi jenis hiburan adalah pekerjaan yang menantang karena terdapat perbedaan preferensi yang  dirasakan  pengguna  satu  sama  lain.  Misalnya,  anak-anak  lebih  suka  film  animasi,  remaja menyukai film petualangan, dan orang dewasa menyukai film keluarga. Selain itu preferensi hiburan dapat  berubah  pada  periode  waktu  tertentu.    Misalnya,  mendengarkan  berita  atau  menonton  acara olahraga pada hari kerja dan menikmati film di akhir pekan atau membaca komik di masa kecil dan membaca novel saat dewasa. Preferensi hiburan juga bervariasi berdaarkan budaya. Misal, melakukan pekerjaan  keagamaan  atau  pekerjaan  sosial.  Sistem  rekomendasi  akan  sangat  efektif  jika  dapat menghadapi tantangan  sebanyak  mungkin  [13].  Dengan  memberikan  rekomendasi  berkualitas tinggi kepada pengguna dapat meningkatkan keterlibatan pengguna. Maka dari itu, banyak penelitian yang fokus dalam mengusulkan teknik sistem rekomendasi dengan memanfaatkan Big Data.

## C. Prediksi Konten dan Minat Pengguna
Konten media tradisional tersedia dalam format terbatas. Saat ini, konten tersebut digantikan oleh berbagai layanan media yang dibayar per tampilan, sesuai permintaan, streaming secara langsung, dan banyak  lagi.  Dalam  proses  penyampaian  konten  melalui  format  ini,  penyiar  juga  mengumpulkan sejumlah  besar  data  pengguna  yang  dapat  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  perilaku  dan preferensi.
YouTube 1 merupakan  sebuah  situs  web  berbagi  video  yang  dibuat  pada  Februari  2005.  Situs  ini memungkinkan pengguna mengunggah, menonton, dan berbagi video. Lebih dari 1,9 Miliar pengguna
mengunjungi YouTube setiap bulannya dan setiap hari orang menonton lebih dari 1 Miliar jam video [19]. YouTube telah memiliki hasil statistik tentang penggunanya seperti video jenis apa yang paling banyak  ditonton,  perangkat  apa  yang  digunakan  untuk streaming video,  berapa  lama  setiap  video ditonton, dan banyak lagi [18].
YouTube  mengetahui  begitu  banyak  tentang  penggunanya  dengan  Big  Data  dan  analisisnya.  Big Data  memberikan  wawasan  mendalam  tentang  perilaku  penonton  YouTube  dan  membantunya memprediksi konten yang selaras dengan preferensi penonton [18].

## D. Platform Media dan Hiburan
Saat  ini,  industri  media  dan  hiburan  tidak  lagi  dinikmati  dalam  format  terbatas.  Platform  digital telah  mengubah  cara  masyarakat  dalam  menikmati  hiburan,  mereka  memberikan  pengalaman  yang tidak diberikan oleh saluran hiburan tradisional seperti TV dan radio.
Netflix 2 dan  Spotify 3 merupakan  contoh  platform  hiburan  yang  memiliki  jutaan  pelanggan  yang tersebar di seluruh dunia. Kedua platform ini menerapkan analisis big data untuk mendukung proses bisnis dan meraup keuntungan.
Netflix adalah layanan hiburan internet terkemuka di dunia dengan lebih dari 139 juta pelanggan berbayar di lebih dari 190 negara. Di Netflix, pelanggan dapat menikmati serial TV, film dokumenter, dan  film  layar  lebar  dengan  berbagai  genre  dan  bahasa.  Pelanggan  dapat  menonton  sebanyak  yang mereka  inginkan,  kapan  saja,  di  mana  saja  selama  terhubung  dengan  internet.  Pelanggan  dapat memainkan,  menghentikan  sebentar,  dan  melanjutkan  menonton,  seluruhnya  tanpa  iklan  atau komitmen [20].
Netflix menggunakan analisis big data untuk mengoptimalkan kualitas dan stabilitas aliran video dan juga untuk mengetahui preferensi hiburan dan pola menonton pelanggan. Hal ini memungkinkan Netflix  untuk  memberikan  penawaran  acara  yang  mungkin  disukai  penggunanya.  Dengan  jumlah pelanggan yang besar, maka memunculkan juga data dalam jumlah besar yang dapat dianalisis untuk meningkatkan  pengalaman  pengguna.  Netflix  mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber  untuk memprediksi  jenis  konten  yang  memiliki  kemungkinan  untuk  menambah  lebih  banyak  penonton hingga merekomendasikan konten kepada pengguna [20].
Spotify  merupakan  layanan  musik on-demand terbesar  di  dunia.  Perusahaan  musik  diggital  ini memiliki  lebih  dari  100  Juta  pengguna.  Dengan  memiliki  10  Juta  pendengar  musik  setiap  menitnya dalam sehari, Spotify memiliki akses ke sejumlah besar informasi seperti lagu-lagu apa yang memiliki waktu  putar  paling  banyak  hingga  perangkat  apa  yang  digunakan  pendengar  untuk  mengakses layanan. Tidak  heran jika Spotify  menjadi  perusahaan  yang  digerakkan  oleh  data  dan  menggunakan data di setiap bagian organisasinya dalam membuat keputusan [21].
Sebagai contoh, salah satu fitur di Spotify yaitu Discover Weekly telah mencapai 40 Juta orang di tahun pertamanya. Setiap pengguna mendapat daftar putar yang dipersonalisasi setiap minggunya dari musik  yang  belum  pernah  mereka  dengar  sebelumnya  di  layanan,  namun  itu  akan  menjadi  sesuatu yang diharapkan oleh pendengar untuk dinikmati [21].

## E. Churn Pelanggan
Dengan  munculnya  Big  Data,  saat  ini  mungkin  untuk  mengetahui  alasan  pelanggan  terus berlangganan  atau  berhenti  berlangganan,  juga  mungkin  untuk  mengetahui  program  apa  yang pelanggan  sukai  dan  tidak  sukai.  Informasi  mendalam  terhadap  respon  mengenai  harga  dan  model langganan juga dapat diambil dengan Big Data. Melalui analisis big data, harga konten, media konten, bahkan mode penyampaian konten dapat disesuaikan untuk mengurangi resiko churn pelanggan [18].

## IV. K ESIMPULAN
Big Data telah memberikan banyak manfaat bagi perkembangan industri media dan hiburan. Seiring dengan  perubahan cara  masyarakat  dalam  menikmati hiburan, dari saluran hiburan tradisional  seperti TV dan Radio, menjadi hiburan yang dibayar per tampilan dan streaming secara langsung yang dapat dinikmati melalui platform-platform digital.
Pada  makalah  ini  dilakukan  survei  terhadap  penelitian-penelitian  yang  berfokus  dalam  menjawab tantangan  dan  memberikan  solusi  Big  Data  pada  industri  media  dan  hiburan.  Dari  hasil  survei,
diketahui  beberapa  keuntungan-keuntungan  yang  didapat  dari  pengaplikasian  analisis  big  data  pada industri  media  dan  hiburan  adalah  sebagai  berikut:  1)  Analisis  tren;  2)  Rekomendasi  konten;  3) Prediksi konten dan minat pengguna; 4) Kemunculan platform media dan hiburan; dan 5) Memperkecil resiko churn pelanggan. Untuk penelitian lebih lanjut, dapat dilakukan survei lebih mendalam tentang cara dan teknik yang digunakan pada analisis big data.

## R EFERENSI
[1] M. L. Stone, “Big Data for Media,” no. November, 2014.
[2] M.  Suri  and  S.  Narayan  Singh,  “The  Role  of  Big  Data  in  the  Media  andEntertainment Industry.”
[3] J.  M.  Cavanillas,  ·  Edward  Curry,  and  W.  Wahlster,  “New  Horizons  for  a  Data-Driven Economy A Roadmap for Usage and Exploitation of Big Data in Europe.”
[4] Oracle, “Improving Logistics & Transportation Performance with Big Data Architect ’ s Guide and Reference Architecture Introduction,” Oracle White Pap. , no. February, p. 24, 2015.
[5] D. Wang, S. Chen, Z. Cui, H. Ding, and Z. Xie, “The Visualized Analysis System for Big Data of Movies’ Box Office in China,” 2019, pp. 90–94.
[6] H.  Shaorong,  X.  Zhifeng,  and  H.  Jianbo,  “Visual  Analysis  of  Big  Data  Based  on  Movies Released in China,” 2019, pp. 80–85.
[7] C.  H.  Liao,  Y.  H.  Lei,  K.  Y.  Liou,  J.  S.  Lin,  and  H.  F.  Yeh,  “Using  Big  Data  for  Profiling Heavy Users in Top Video Apps,” in Proceedings - 2015 IEEE International Congress on Big Data, BigData Congress 2015 , 2015, pp. 381–385.
[8] M. Takano et al. , Analysis of the Changes in Listening Trends of a Music Streaming Service . 2017.
[9] P. Zhou, Y. Zhou, D. Wu, and H. Jin, “Differentially Private Online Learning for Cloud-Based Video  Recommendation  with  Multimedia  Big  Data  in  Social  Networks,” IEEE  Trans. Multimed. , vol. 18, no. 6, pp. 1217–1229, Jun. 2016.
[10] Z.  Xing,  M.  Parandehgheibi,  F.  Xiao,  N.  Kulkarni,  and  C.  Pouliot,  “Content-based recommendation for podcast audio-items using natural language processing techniques,” Proc. - 2016 IEEE Int. Conf. Big Data, Big Data 2016 , pp. 2378–2383, 2016.
[11] N.  McLean  and  J.  Davis,  “Utilising  semantically  rich  big  data  to  enhance  book recommendation  engines,” Proc.  -  18th  IEEE  Int.  Conf.  High  Perform.  Comput.  Commun. 14th  IEEE  Int.  Conf.  Smart  City  2nd  IEEE  Int.  Conf.  Data  Sci.  Syst.  HPCC/SmartCity/DSS 2016 , pp. 1434–1441, 2017.
[12] S. Shang, M. Shi, W. Shang, and Z. Hong, “A micro-video recommendation system based on big data,” 2016 IEEE/ACIS 15th Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2016 - Proc. , pp. 1–5, 2016.
[13] S.  Halder,  M.  H.  Seddiqui,  and  Y. K.  Lee,  “An  entertainment recommendation  system  using the dynamics of user behavior over time,” 2014 17th Int. Conf. Comput. Inf. Technol. ICCIT 2014 , no. August 2015, pp. 41–46, 2003.
[14] C.  Zhu,  G.  Cheng,  and  K.  Wang,  “Big  Data  Analytics  for  Program  Popularity  Prediction in Broadcast TV Industries,” IEEE Access , vol. 5, pp. 24593–24601, Oct. 2017.
[15] H. Hu, Y. Wen, Y. Gao, T. S. Chua, and X. Li, “Toward an SDN-enabled big data platform for social TV analytics,” IEEE Netw. , vol. 29, no. 5, pp. 43–49, 2015.
[16] W. Bi, M. Cai, M. Liu, and G. Li, “A Big Data Clustering Algorithm for Mitigating the Risk of Customer Churn,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 12, no. 3, pp. 1270–1281, 2016.
[17] E. G. Castro and M. S. G. Tsuzuki, “Churn Prediction in Online Games Using Players ’ Login Records : A Frequency Analysis Approach,” IEEE Trans. Comput. Intell. AI Games , vol. 7, no. 3, pp. 255–265, 2015.
[18] S. Philips, “5 Ways Big Data Plays a Major Role in the Media and Entertainment Industry,” 2017.  [Online].  Available:  https://www.analyticsindiamag.com/5-ways-big-data-plays-major- role-media-entertainment-industry/. [Accessed: 06-Apr-2019].
[19] Youtube, “YouTube by the numbers.” [Online]. Available:
https://www.youtube.com/yt/about/press/. [Accessed: 06-Apr-2019].
[20] Roshan,  “Deciphering  the  unstoppable  Netflix  and  the  role  of  Big  Data,”  2018.  [Online]. Available:  https://www.muvi.com/blogs/deciphering-the-unstoppable-netflix-and-the-role-of- big-data.html. [Accessed: 06-Apr-2019].
[21] B.  Marr,  “The  Amazing  Ways  Spotify  Uses  Big  Data,  AI  And  Machine  Learning  To  Drive Business Success,” 2017. [Online]. Available:
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/10/30/the-amazing-ways-spotify-uses-big- data-ai-and-machine-learning-to-drive-business-success/#36cc238b4bd2.  [Accessed:  06-Apr- 2019].