Model Fuzzy Inference System Mamdani dan Kaplan-Meier Untuk Menganalisis Daya Tahan Video TikTok

Authors

  • Nita Kusuma Putri Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia Author
  • Dr. Sutanto, S.Si., DEA Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia Author
  • Nughthoh Arfawi Khurdi, S.Si., M.Sc., Ph.D Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia Author

DOI:

https://doi.org/10.69836/ncrcs-sinesia.v2i1.154

Keywords:

Fuzzy , Mamdani, Kaplan-Meier, Ketahanan, TikTok

Abstract

Perkembangan TikTok sebagai media sosial populer mendorong pentingnya analisis daya tahan video pada halaman For You Page karena karakteristik video yang mampu bertahan lama dan terus direkomendasikan masih belum diketahui secara pasti. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketahanan video di For You Page TikTok menggunakan gabungan metode Fuzzy Inference System Mamdani dan Kaplan-Meier. Variabel input pada metode Fuzzy Inference System Mamdani meliputi jenis konten, sound, dan durasi video, sedangkan outputnya berupa ketahanan video yang diperoleh melalui proses inferensi max-min dan defuzzifikasi. Selanjutnya, metode Kaplan-Meier digunakan untuk menghitung ketahanan aktual video berdasarkan data views, likes, comments, dan shares selama periode pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa video dengan jenis konten tren, menggunakan reused sound, dan berdurasi pendek memiliki tingkat ketahanan tertinggi berdasarkan metode Fuzzy Inference System Mamdani dan sesuai dengan hasil Kaplan-Meier yang menunjukkan jumlah views, likes, comments, dan shares tertinggi dibandingkan video lainnya. Oleh karena itu, kombinasi kedua metode ini efektif dalam menganalisis dan memprediksi ketahanan video di For You Page TikTok.

Author Biographies

  • Nita Kusuma Putri, Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia

    Nita Kusuma Putri lahir di Karanganyar pada 09 Agustus 2003. Saat ini penulis menempuh pendidikan di Program Studi Matematika di Universitas Sebelas Maret. Selama masa perkuliahan, penulis memiliki minat pada bidang analisis data, khususnya dalam penerapan logika fuzzy dan analisis survival, yang kemudian menjadi dasar dalam penelitian mengenai daya tahan video pada platform TikTok menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani dan Kaplan-Meier. Penulis berharap penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan analisis data pada media sosial.

  • Dr. Sutanto, S.Si., DEA , Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia

    Dr. Sutanto, S.Si., DEA lahir di Surakarta pada 2 Maret 1971. Beliau merupakan akademisi di bidang matematika yang menempuh pendidikan Sarjana (S1) di Universitas Sebelas Maret, kemudian melanjutkan studi magister dan doktor di bidang matematika terapan di Université Bordeaux 1, Prancis. Dalam perjalanan kariernya, beliau aktif dalam kegiatan akademik, penelitian, serta pengembangan teknologi dan pernah menjabat sebagai Kepala UPT Pusat Komputer. Saat ini, beliau menjabat sebagai Wakil Rektor di Universitas Tiga Serangkai Surakarta.

  • Nughthoh Arfawi Khurdi, S.Si., M.Sc., Ph.D , Universitas Sebelas Maret, Central Java, Indonesia

    Nughthoh Arfawi Khurdi, S.Si., M.Sc., Ph.D lahir di Indonesia pada 17 Juli 1985. Beliau menempuh pendidikan Sarjana (S1) Matematika di Universitas Sebelas Maret dan lulus pada tahun 2007, kemudian melanjutkan pendidikan Magister (S2) di Universitas Gadjah Mada pada tahun 2010. Setelah itu, beliau mengawali karier akademiknya sebagai dosen dan peneliti di Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret. Selanjutnya, beliau melanjutkan studi doktoral di bidang Industrial Engineering and Innovation Science di Eindhoven University of Technology, Belanda. Bidang keilmuan yang ditekuni meliputi operations research, optimasi, dan manajemen rantai pasok, serta aktif dalam publikasi ilmiah dan kegiatan akademik internasional.

References

Apify. (2025). TikTok scraper (Apify actor: clockworks/tiktok-scraper). https://apify.com/clockworks/tiktok-scraper

Alwi, N. (2024). Penggunaan Audio Populer Suara Orang Lain Sebagai Backsound Video di Aplikasi Tiktok. Journal of Islamic Business Law, 8(2), 54–68. https://doi.org/10.18860/jibl.v8i2.10499

Budiman, Q., Mouton, S., Veenhoff, L., & Boersma, A. (2021). 程威特 1 , 吴海涛 1 , 江 帆 2. Jurnal Inovasi Penelitian, 1(0.1101/2021.02.25.432866), 1–15.

Fauzi, N. A. (2025). Tiktok Brain: Efek Video Pendek Pada Daya Konsentrasi Mahasiswa Pendidkan Agama Islam Iain Palangka Raya. Jurnal Multidisiplin Ilmu Akademik, 2(3), 576–587. https://doi.org/10.61722/jmia.v2i3.5006

Ferira, R. (2022). Analisis Aplikasi TikTok sebagai Platform Membangun Jaringan Bisnis Generasi Millenial. Journal of Islamic Management and Pilgrimage, June, 1–15. https://www.researchgate.net/publication/361361887

Hadi, A., Affan, J., & Rustam, K. (2025). Memahami Pengaruh Short Video Content Tiktok Terhadap User Engagement: Peran Mediasi Cognitive Absorption Pada Gen Z Kabupaten Klaten. Kajian Ekonomi Dan Bisnis, 20(1), 58–72. https://doi.org/10.51277/keb.v20i1.238

Lata, S., & Ayyub, M. (2014). Fuzzy inference system. International Journal of Applied Engineering Research, 9(7 SPEC. ISSUE), 805–813. https://doi.org/10.1201/ebk1439822876-c4

Muhamad Nur Fitrianto. (2025). Analisis Pengaruh Algoritma Rekomendasi TikTok terhadap Perilaku Konsumsi Konten Menggunakan Metode Data Mining dan Machine Learning. Jurnal Publikasi Teknik Informatika, 4(2), 68–75. https://doi.org/10.55606/jupti.v4i2.4225

Nasution, F. H., Setyanti, R. A., Siregar, Y., & Nurhasanah, N. (2025). Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Viralnya Konten Tiktok Dengan Pendekatan Statistik. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 4(2), 2441–2445. https://doi.org/10.31004/riggs.v4i2.875

Pradika, R., & P, B. A. (2021). 22133-125361-1-Pb. 9(1), 35–44.

Rifka Alkhilyatul Ma’rifat, I Made Suraharta, I. I. J. (2024). No Title 済無No Title No Title No Title. 2(4), 306–312.

Rizky, A., & Permadani, I. (2023). Strategi Pengelolaan Konten Tiktok Lembaga Sensor Film RI dalam Meraih Engagement Rate. Jurnal Komunikasi Nusantara, 5, 252–261.

Sapina, N., Nanda, A., Arifin, M. A., Rahmaddeni, R., & Efrizoni, L. (2025). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Engagement Video di Platform TikTok Menggunakan Multiple Linear Regression. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 5(3), 875–885. https://doi.org/10.57152/malcom.v5i3.1987

Tanvaltin, V., & Yuliana, N. (2024). Preferensi Pengguna Media Sosial TikTok dalam Menonton Konten TikTok Abe. Jurnal Komunikasi, 15(1), 8–17. https://doi.org/10.31294/jkom.v15i1.22719

Tauhid, G. F., Wangni, W. A., Adinata, R. D., & Dinargo, R. (2025). Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Rekomendasi Jumlah Produksi pada Industri Makanan Ringan. 1(2), 56–65.

Downloads

Published

2026-05-22

Issue

Vol. 2 No. 1 (2026): National Conference Sinesia III | Tut Wuri Handayani

Section

Articles

License

Copyright (c) 2026 Nita Kusuma Putri, Dr. Sutanto, S.Si., DEA , Nughthoh Arfawi Khurdi, S.Si., M.Sc., Ph.D (Author)

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

How to Cite

Model Fuzzy Inference System Mamdani dan Kaplan-Meier Untuk Menganalisis Daya Tahan Video TikTok. (2026). Proceedings National Conference Sinesia, 2(1), 354-374. https://doi.org/10.69836/ncrcs-sinesia.v2i1.154

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.