Analisis Perbandingan Rating Film oleh Kritikus dan Penonton Menggunakan Looker Studio

Dalam program Bootcamp Data Analyst Nusacodes, peserta mendapatkan tugas akhir untuk menganalisis dataset nyata dan menyajikan hasilnya dalam bentuk dashboard interaktif. Salah satu karya yang kami angkat berasal dari analisis mengenai perbedaan perspektif antara kritikus film dan penonton umum. Peserta kami menggunakan dataset Movie Ratings dari Rotten Tomatoes untuk melihat bagaimana kedua kelompok ini memberikan penilaian dan apakah benar kritikus dan penonton sering memiliki selera yang berbeda.

Latar Belakang

Film sering memunculkan perbedaan pendapat. Ada film yang dipuji penonton tetapi dinilai rendah oleh kritikus, dan ada pula film berkualitas tinggi menurut kritikus namun tidak begitu disukai publik. Perbedaan sudut pandang ini menjadi dasar peserta dalam memilih dataset Movie Ratings sebagai bahan analisis. Menggunakan Google Sheets dan Looker Studio, peserta mencoba mengungkap pola keselarasan dan ketidaksamaan antara kedua jenis rating.

Proyek ini bertujuan menjawab beberapa pertanyaan penting, seperti tingkat keselarasan kritikus dan penonton, genre paling dominan, distribusi kategori usia film, dan film mana yang mendapatkan apresiasi tinggi dari keduanya. Dengan demikian, peserta tidak hanya mempelajari teknik analisis, tetapi juga memahami dinamika industri film dari sisi data.

Gambaran Dataset dan Proses Pembersihan

Dataset berasal dari Rotten Tomatoes dan memuat skor Tomatometer sebagai penilaian kritikus serta Audience Rating sebagai penilaian penonton. Setelah proses cleaning, dataset berisi 1.544 film dengan kolom utama berupa judul film, genre, kategori usia, rating kritikus, rating penonton, jumlah ulasan, serta gap antara kedua rating.

Pembersihan data dilakukan untuk memastikan hasil analisis akurat. Peserta menghapus duplikasi pada judul film, mengisi nilai kosong pada kolom teks dengan label Unknown, menyesuaikan nilai kosong numerik menggunakan rata-rata, menstandardisasi penulisan kategori usia, dan memastikan format tipe data sudah benar. Tahapan ini mencerminkan pemahaman peserta terhadap pentingnya kualitas data sebelum mulai dianalisis.

Exploratory Data Analysis

Pada tahap EDA, peserta melihat gambaran umum dataset. Nilai rata-rata Tomatometer berada di sekitar 60, sementara Audience Rating sedikit lebih tinggi di angka 62. Selisih kecil ini menunjukkan kecenderungan penonton memberikan nilai yang lebih ramah dibanding kritikus, sehingga memperkuat anggapan umum bahwa penonton cenderung lebih toleran terhadap variasi kualitas film.

Dari analisis genre, Drama menjadi genre paling dominan dalam dataset, diikuti kombinasi Drama dengan sub-genre lain. Genre seperti aksi atau animasi justru tidak menonjol, menandakan dataset ini banyak menampilkan film rilis besar atau film yang menarik perhatian kritikus.

Pada kategori usia, film berlabel R mendominasi sekitar 40 persen dari keseluruhan dataset. Disusul film Not Rated, PG-13, PG, dan G. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas film yang dinilai adalah film dengan target penonton dewasa.

Peserta juga mengidentifikasi film dengan rating tertinggi dari kritikus. Beberapa film klasik seperti Three Colors: Red, 12 Angry Men, dan Rear Window memperoleh Tomatometer sempurna dan Audience Rating yang juga tinggi, menjadikannya film dengan apresiasi universal.

Keselarasan Rating Kritikus dan Penonton

Salah satu fokus utama analisis ini adalah melihat hubungan kedua rating. Ketika peserta memvisualisasikan Audience Rating dan Tomatometer secara berdampingan, muncul pola bahwa keduanya bergerak searah. Film dengan rating tinggi dari kritikus cenderung mendapat rating tinggi dari penonton, demikian pula sebaliknya. Walaupun terdapat beberapa outlier, secara umum kedua kelompok penilai memiliki kecenderungan yang serupa.

Temuan ini memberikan insight menarik bahwa perbedaan pendapat memang ada, tetapi tidak dominan seperti anggapan banyak orang.

Dashboard Looker Studio

Untuk menyampaikan hasil analisis secara visual, peserta membangun dashboard interaktif menggunakan Looker Studio. Dashboard terdiri dari beberapa komponen, yaitu ringkasan KPI, bar chart genre terbanyak, tabel film dengan rating tertinggi, pie chart kategori usia, serta grafik garis perbandingan rating kritikus dan penonton. Komposisi dashboard dirancang agar pengguna dapat memahami pola dengan cepat dan mengeksplorasi data lebih lanjut.

Proyek ini menunjukkan bahwa peserta mampu menerapkan tahapan analisis data, mulai dari pembersihan dataset hingga menyajikan visualisasi yang informatif. Dari hasil analisis ditemukan bahwa rating kritikus dan penonton cenderung selaras, genre drama mendominasi dataset, kategori usia R paling banyak muncul, dan beberapa film mendapatkan apresiasi tinggi dari kedua sisi.

Sebagai penyelenggara bootcamp, kami melihat karya ini sebagai bukti kemampuan peserta dalam memahami pola data, menarik insight bermakna, dan mengemasnya dalam dashboard profesional yang siap digunakan untuk kebutuhan analisis lebih lanjut.