Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Analisa Pola Pengguna Youtube Trending Menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids dan Frequent Pattern Growth
Syarah Seimahuira *1
1 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia Email: 1 syarah.yrs @nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Seiring dengan perkembangan media digital menjadikan Youtube sebagai salah satu platform media sosial yang memiliki  banyak  peminatan  di  dunia.  Banyaknya  pengguna  Youtube  yang  memanfaatkan  platform  ini  sebagai sarana  untuk  berkarya  dan  menghasilkan  seperti  blog  video,  video  pendidikan,  dan  berbagai  konten  lainnya Penelitian  ini  membahas  mengenai  pola  pengguna  youtube  trending.  Oleh  karena  itu, Konten  Creator akan berlomba  untuk membuat  video  agar  masuk  dalam  daftar  trending  YouTube.  Dari data  trending  tersebut  dapat digunakan untuk mengetahui pola pengguna Youtube dan hubungan antara setiap kelompok berdasarkana aktifitas pengguna dalam merespon konten. Penggunaan algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) bersamaan dengan algoritma  FP-Growth  diterapkan  dalam  melakukan  analisa  pola  pengguna  youtube  untuk  dapat  menentukan seberapa besar pengaruh tingkat view terhadap comment, comment count, dislike dan like pada video. Sehingga dengan  demikian  dapat  membantu  pengguna  youtube  dalam  mengetahui  interaksi  dan  pengaruhnya  terhadap konten yang telah diupload hingga menjadi trending pada youtube. Pengujian dilakukan dengan menerapkan data mining dimana  pada  pengaplikasiannya  menggunakan  Aplikasi  Rapidminer.  Dari  hasil  yang  didapatkan berdasarkan  pengujian  tersebuat  adalah  ditemukan  12  pola  dari  sampel  dataset  Youtube  Trending  yang  dapat digunakan dalam memberikan informasi baru terkait pola masyarakat pengguna Youtube. Hasil tersebut dievaluasi dengan  menerapkan Davies Bouldin  Index (DBI) dimana  dilakukan  pengujian  evaluasi hasil  dataset  dengan  10 cluster, namun pada kelompok 3 cluster mampu memberikan hasil evaluasi yang mendekati 0 dengan hasil 0,148 sehingga dianggap lebih baik dibandingkan cluster lainnya.
Kata kunci : Clustering, DBI, FP-Growth, PAM

## Abstract
Along with the development of digital media, Youtube has become one of the most popular social media platforms in  the  world.  Many  Youtube  users  use  this  platform  as  a  means  to  create  and  produce  such  as  video  blogs, educational  videos,  and  various  other  content.  Therefore, Content  Creators  will  compete  to  make  videos  to be included in the YouTube Trending list. From the trading data, it can be used to find out the pattern of Youtube users and the relationship between each group based on user activity in responding to content. The use of the Partitioning  Around  Medoids  (PAM)  algorithm  along  with  the  FP-Growth  algorithm  is  applied  in  analyzing youtube user patterns to find out how much influence view level has on comments, the number of comments, dislikes and  likes on  videos.  So  that  it  can help  youtube  users  find  out  their  interactions  and  their  effects  on  uploaded content so that it becomes trending on youtube. Testing is done by applying data mining which in its application uses the Rapidminer Application. From the results obtained based on testing, it was found 12 patterns from the Youtube  Trending  dataset  sample  that  can  be  used  to  provide  new  information  related  to  the  patterns  of  the Youtube  user  community.  These  results  were  evaluated  by  applying  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  where  an evaluation test of  the results  of the dataset was carried out with 10 clusters, but cluster 3 was able to provide evaluation results that were close to 0 with a result of 0.148 so it was considered better than other clusters.
Keywords : Clustering, DBI, FP-Growth, PAM

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi khususnya media social di Indonesia semakin tidak bisa tebendung dan sudah diprediksi akan semakin meningkat pada tahun 2020. Hal itu tidak lain didorong dengan semakin banyaknya pengguna smartphone yang harganya sangat terjangkau dikalangan masyarakat menengah.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Smartphone memudahkan masyarakat untuk mengakses internet dan juga media sosial sebagai tempat mecari berbagai informasi serta berita yang dapat diperoleh secara mudah dan cepat.
Menurut data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) Indonesia merupakan negara yang  memiliki  total  populasi  sebanyak  264  juta  jiwa  penduduk,  ada  sebanyak  171,17  juta  jiwa  atau sekitar  64,8  persen  yang sudah terhubung  ke  internet  (litbang,  2019).  Satu  media  yang  paling  sering dikunjungi  yaitu  youtube  karena  sebagai  salah  satu  platform  media  sosial  yang  memiliki  banyak peminatan di dunia. Dalam Jangkauan Global menurut website Youtube untuk Pers data analisa penguna youtube setiap bulannya lebih dari 1,9 miliar pengguna login mengakses Youtube, setiap harinya lebih dari  satu  miliar  video  dilihat  hingga  menghasilkan  miliyaran  kali  penayangan  (David  et  al.,  2017). Pengguna dapat melakukan pengunggahan dengan berbagai format video dan menampilkan berbagai konten seperti klip TV, film, dan video musik.
Banyaknya pengguna Youtube yang memanfaatkan platform ini sebagai sarana untuk berkarya dan menghasilkan  seperti  blog  video,  video  pendidikan,  dan  berbagai  konten  lainnya.  Oleh  karena  itu, Konten Creator akan berlomba untuk membuat video agar masuk dalam daftar Trending YouTube. Dari data trending tersebut dapat digunakan untuk mengetahui pola pengguna Youtube dan hubungan antara setiap  kelompok  berdasarkan  aktifitas  pengguna  dalam  merespon  konten  berdasarkan  comment, comment  count,  dislike  dan  like  pada  video.  Sehingga  penerapan data  mining diperlukan  guna menemukan  pengetahuan  dari  data  Trending  Youtube  menggunakan Algoritma  Partitioning  Around Medoids (PAM) dan FP-Growth sehingga dengan demikian dapat membantu pengguna youtube dalam mengetahui interaksi dan pengaruhnya terhadap konten  yang telah diupload  hingga menjadi trending pada  youtube.  Penelitian  dilakukan  berdasarkan  tinjauan  studi  terdahulu  oleh  Saputra,  Subhi  and Winatama pada tahun 2019 yaitu Implementasi Sentimen Analisis Komentar Channel Video Pelayanan Pemerintah  di  Youtube  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  hasil  Channel  KemenPUPR menghasilkan nilai nilai 69.23% dan channel KemenKEU menghasilkan nilai 64.10% dan penelitian oleh Tanesab et al., pada tahun 2017 yang melakukan penelitian berupa sentiment analysis model pada media sosial yaitu Youtube menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui klasifikasi  pattern-pattern  yang  tidak  masuk  dalam  kelas  atau  kategori  metode  yang  menjadi pembelajaran (Tanesab et al., 2017).

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini ada beberapa istilah yang digunakan sebagai pendukung proses penelitian

## 2.1. Youtube
Youtube  adalah  salah  satu  platform  atau  sebuah  layanan  dari  Google  yang  memfasilitasi penggunanya untuk menguload berbagai video dan dapat diakses oleh pengguna yang lain dari seluruh dunia secara gratis (Nanuru, 2017). Terlepas dari pengertiannya sebagai alat untuk memperesentasikan atau media penyalur berbagai hasil karya, penulis beranggapan bahwa youtube labih dari itu. Pada saat ini  youtube  menjadi  salah  satu  media  untuk  memperoleh  penghasilan  yang  menguntungkan  hanya dengan membuat konten yang bisa trending dan banyak ditonton orang.

## 2.2. PAM
Algoritma clustering Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma untuk menemukan k cluster  dalam n objek  dengan  pertama  kali  secara  arbitrarily  menemukan  wakil  dari  objek  ( medoid ) untuk  tiap-tiap  cluster  (Wardhani,  2017).  Clustering  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  data eksploratori yang bertujuan untuk menentukan kelompok atau grup dari sekelompok data. Metode ini dikembangkan  dengan  menentukkan  struktur  pengelompokkan  diantara  objek  yang  akan dikelompokkan

## 2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan singkatan dari Frequent Pattern Growth yang merupakan salah satu alternatif algoritma yang dapat diterapkan untuk menentukan himpunan data yang sering muncul
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
atau frequent itemset dalam sebuah kumpulan data (Nastuti, 2019). Prinsip kerjanya sama dengan Apriori, namun algoritma ini merupakan perkembangannya.

## 2.4. Sampel Data-set
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Dataset  Trending  Youtube  yang  diambil  dari Kaggle  Repository  pada  data Trending  Youtube  Video  Statistics (Mitchell,  2019).  Dataset  Youtube Trending  tersebut  ada  sebanyak  31.349  dengan  16  atribut  yang  menggunakan  rumus  Slovin  sebagai berikut.
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
n : ukuran sampel N : ukuran populasi e : kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan
Berdasarkan rumus tersebut maka besarnya jumlah sampel adalah sebagai berikut:
𝑛 = 31.349 1 + 31.349 (0,0025) = 31.349 1 + 78,3728 = 394,9604712
Setelah melakukan pembersihan data Youtube Trending yang digunakan berjumlah 394 buah data terdiri dari 4 atribut. Tipe datanya adalah numerik dan semua data memiliki label kelas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  langkah-langkah  pembentukan  model  mining  menggunakan  alogitma Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth pada software Rapidminer antara lain : a. Memilih file format .csv yang akan dimining
b. Algoritma yang digunakan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth
c. Mengatur minimal support, confidence dan rules yang dihasilkan.
Evaluasi  data  mining  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  youtube.  Perhitungan menggunakan  algoritma Algoritma PAM  dan FP-Growth. Dataset  akan  dijalankan  melalui  model mining yang dibuat pada Rapidminer. Berikut adalah proses pemodelan data menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Pemodelan data menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dan FP-Growth

## 3.1. Performance Cluster Model
Pada Performance Cluster Model menampilkan presentase dari 3 cluster yaitu cluster_0,cluster_1, dan cluster_2 yang ditampilkann dengan garis berwarna hijau, merah dan biru yang ditampilkan pada Gambar 2.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 2. Performance Vector
Dari grafik tersebut didapatkan data centeroid table yang dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Centeroid Table Attribute Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Views 2866699 45938392 31228 Likes 74831 728696 1159 Dislikes 2734 43049 19 Comment_count 5936 43541 104
Sehingga dapat diketahui banyaknya jumlah penonton Youtube Trending berpengaruh pada like namun tidak tidak memiliki perubahan yang signifikan pada comment count dan dislike.

## 3.2. Example set dan Performance Vector
Berikut  penjelasan  detail  mengenai  proses  yang  di  butuhkan  dari  total  394  data  set  dibutuhkan waktu  selama  8  detik  menggunakan  tools  untuk  melakukan  proses  mining  data.  Dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Example set dan Performance Vector

## 3.3. Support dan Confidence menggunakan Rapidminer
Menentukan nilai support dan confidence pada setiap itemset. Pada kasus ini, misalkan diberikan nilai minimum support = 0,9 dan minimum confidence = 1, maka hasilnya yang diperoleh seperti pada Gambar 4.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 4. Support dan Confidence menggunakan Rapidminer

## 3.4. Association Rules
Dengan menerapkan Algoritma Association Rules maka diketahui 12 pola premises rule dengan pola yang diperoleh pada grafis rule sampel data youtube pada Gambar 5 dan rule yang dihasilkan pada Gambar 6.
Gambar 5. Grafis Rule Sampel data Youtube
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Sehingga dapat dijabarkan sebagai berikut:
a. Jika video mendapatkan like maka dislike dan coment-count mempengaruhi confidence =0,977
b. Jika video mendapatkan like maka comment-count mempengaruhi confidence = 0,980
c. Jika video mendapatkan dislike maka coment-count mempengaruhi confidence = 0,987
d. Jika video mendapatkan dislike maka likes dan coment-count mempengaruhi confidence= 0,987
e. Jika video mendapatkan like atau dislike maka comment_cont mempengaruhi confidence= 0,987
f. Jika video mendapatkan like maka dilikes mempengaruhi confidence= 0,990
g. Jika video mendapatkan coment-count maka dilikes mempengaruhi confidence= 0,992
h. Jika video mendapatkan coment-count maka like atau dilikes mempengaruhi confidence= 0,992
i. Jika video mendapatkan coment-count maka like mempengaruhi confidence= 0,995
j. Jika video mendapatkan like dan coment-count maka dislike mempengaruhi confidence= 0,997
k. Jika video mendapatkan dislike maka like mempengaruhi confidence= 1,000
l. Jika video mendapatkan dislike dan commernt_count maka like mempengaruhi confidence= 1,000

## 3.5. Davis Bouldin
Dalam melakukan evaluasi penelitian pada nilai cluster terbaik yang diperoleh dengan melakukan percobaan beberapa kali pada Davies Bouldin Index (DBI) maka didapatkan hasil seperti yang tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Davies Bouldin Index Nilai K Hasil 1 0,322 2 0,148 3 0,255 4 0,398 5 0,952 6 0,216 7 0,241 8 0,404 9 0,225 10 0,322
Sehingga dari table diatas diperoleh nilai terbaik yaitu dari nilai K = 3 dengan hasil 0,148. Dengan ketentuan  semakin  nilai  yang  dihasilkan  dari  nilai  K  mendekati  angka  ‘0’  maka  hasil  disebut  data terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  hasil  pengujian  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  data  mining dengan Algoritma  Partitioning  Around  Medoids (PAM)  dan FP-Growth dapat  diimplementasikan dengan  data  set  mengenai  trending  youtube.  Penelitian  ini  dapat  membantu  memberikan  informasi bahwa  adanya  faktor  yang  mempengaruhi video  di  youtube  menjadi  trending  diantaranya comment, comment count, dislike dan like pada video. Pada sampel video trending yang digunakan dalam penelitian diperoleh pola masyarakat dalam menggunakan Youtube bahwa lebih banyak penonton Youtube  tidak  memberikan  respon  terhadap  video  yang  ditonton  baik  berupa  like  dislike  maupun comment. Sehingga jumlah viewers berbanding jauh dengan jumlah respon atau interaksi dari penonton.

## DAFTAR PUSTAKA
David, E. R. (Eribka), Sondakh, M. (Mariam), & Harilama, S. (Stefi). (2017). Pengaruh Konten Vlog Dalam Youtube Terhadap Pembentukan Sikap Mahasiswa Ilmu Komunikasi Fakultas Ilmu Sosial Dan Politik Universitas Sam Ratulangi. Acta Diurna , 6 (1), 93363.
https://www.neliti.com/publications/93363/pengaruh-konten-vlog-dalam-youtube-terhadap-
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
pembentukan-sikap-mahasiswa-ilmu-kom litbang.  (2019). APJII:  Jumlah  Pengguna  Internet  di  Indonesia  Tembus  171  Juta  Jiwa .  Litbang Kemendagri. https://litbang.kemendagri.go.id/website/apjii-jumlah-pengguna-internet-di- indonesia-tembus-171-juta-jiwa/
Mitchell, J. (2019). Trending YouTube Video Statistics . Kaggle. http://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new Nanuru, R. F. (2017). YOUTUBE: Seni
Berwawasan Teknologi Modern . https://doi.org/10.31219/osf.io/3vshc
Nastuti, A. (2019). Amelia Nastuti 1 ) , Syaiful Zuhri Harahap 2 ). Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako Dan Kebutuhan Harian Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth , 7 (3), 111–119.
Saputra, P. Y., Subhi, D. H., & Winatama, F. Z. A. (2019). Implementasi Sentimen Analisis Komentar Channel Video Pelayanan Pemerintah Di Youtube Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Informatika Polinema , 5 (4), 209–213. https://doi.org/10.33795/jip.v5i4.259
Tanesab, F. I., Sembiring, I., & Purnomo, H. D. (2017). Sentiment Analysis Model Based On Youtube Comment  Using  Support  Vector  Machine. International  Journal  of  Computer  Science  and Software  Engineering  (IJCSSE) , 6 (8),  180–185.  http://ijcsse.org/published/volume6/issue8/p2- V6I8.pdf
Wardhani,  A.  K.  (2017).  Penerapan  Algoritma  Partitioning  Around  Medoids  Untuk  Menentukan Kelompok Penyakit Pasien ( Studi Kasus : Puskesmas Kajen Pekalongan ). Jurnal  Kajian Ilmu Dan Teknologi (KILAT) , 6 (1), 6–10.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.38 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 59-66 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Halaman Ini Dikosongkan