STUDI KOMPARATIF: SENTIMEN PENONTON DAN DEMOGRAFI USIA PADA KONTEN GAMING YOUTUBE MENGGUNAKAN VADER NLP (STUDI KASUS : WINDAH BASUDARA, DEANKT, LUTHFI HALIMAWAN, DAN MIAWAUG)
Loading...
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Widyatama
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen penonton dan estimasi
demografi usia berdasarkan komentar YouTube pada empat channel gaming
populer di Indonesia: Windah Basudara, DeankT, Luthfi Halimawan, dan
Miawaug. Sebanyak 100.000 komentar dikumpulkan melalui teknik web scraping
dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan seperti pembersihan teks, tokenisasi,
dan normalisasi. Analisis sentimen dilakukan menggunakan pendekatan Natural
Language Processing (NLP) dengan algoritma VADER untuk mengklasifikasikan
komentar ke dalam kategori positif, netral, dan negatif, sedangkan estimasi usia
penonton dilakukan melalui pendekatan linguistik heuristik berbasis distribusi gaya
bahasa dari masing-masing kelompok usia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
gaya komunikasi kreator memiliki pengaruh terhadap persepsi penonton, di mana
kanal Luthfi Halimawan dan Miawaug lebih banyak menerima komentar positif,
terutama dari kelompok usia 10–24 tahun, sedangkan kanal Windah Basudara dan
DeankT didominasi oleh komentar netral dari penonton usia 25–34 tahun.
Penelitian ini berkontribusi dalam pemahaman pola interaksi digital dan segmentasi
audiens, serta memberikan rekomendasi strategis bagi kreator konten untuk
menyusun komunikasi yang lebih efektif berdasarkan karakteristik usia penonton,
sekaligus memperluas penerapan analisis sentimen dan inferensi demografis
berbasis teks dalam konteks media sosial di Indonesia.