Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan solusi dan masukkan kepada XYZ.com untuk mengembangkan layanan video on demand dengan mengevaluasi data yang diperoleh melalui web analytics. Melalui data tersebut XYZ dapat memperdalam pengetahuan mengenai perilaku pengunjung, terutama pengunjung yang memiliki value berupa durasi kunjungan yang tinggi sehingga dimasa mendatang XYZ.com dapat merumuskan strategi untuk meningkatkan dan mempertahankan hubungan yang nantinya diharapkan dapat meningkatkan advertising revenue. Penelitian ini menggunakan big data analytics, yakni analisis deskriptif. Teknik analisa data yang digunakan adalah analisa clustering dan data analysis menggunakan SQL. Clustering analysis digunakan untuk mengelompokkan pengunjung berdasarkan durasi kunjungan dan jumlah perangkat. Data analysis dengan SQL digunakan untuk menganalisa karakteristik dari pola penggunaan perangkat dan traffic source, serta dapat membantu memvisualisasikan data. Hasil akhir dari penelitian yang dilakukan adalah mengetahui jumlah cluster dari pengunjung yang terbentuk, pola penggunaan perangkat dan traffic source yang digunakan pada visitor yang memiliki durasi kunjungan yang tinggi.

---

The purpose of this research is to provide solution and recommendation for XYZ.com in order to develop and enhance their video on demand service by evaluating the data extracted from web analytics. Through these data, XYZ can deepen the knowledge about the behavior of visitors, especially visitors who have value of high duration of visits, so that in future XYZ.com can formulate strategies to improve and maintain relationship that will be expected to increase advertising revenue. This study use big data analytics, namely descriptive analysis. Data analysis technique used are clustering analysis and data analysis using SQL. Clustering analysis is used to group visitors based on the duration of the visit and the number of devices. Data analysis with SQL is used to analyze characteristics of device usage patterns and traffic sources, and can help visualize data. The final result of this research is to know the number of clusters of visitors formed, the pattern of device usage and traffic source used in visitors who have high duration of visit.