Pengelompokan Komentar Netizen pada Media Sosial Pemerintah Daerah Berdasarkan Frekuensi Kata Kunci

Nur Aini Rakhmawati, Nody Risky Pratomo

DOI: https://doi.org/10.23917/khif.v4i2.6989

Abstract

Menurut survei internetworldstats yang dirilis pada Januari 2018, jumlah pengguna internet di Indonesia telah mencapai 132,7 juta jiwa. Dari jumlah tersebut, 40% di antaranya merupakan pengguna aktif media sosial. Hal ini mengakibatkan peningkatan penerapan konsep e-government pada pemerintah dengan media sosial. Melalui media sosial, masyarakat dapat melakukan interaksi kepada akun media sosial pemerintah kota dalam memberikan informasi atau kritik dan saran terkait kotanya. Menindaklanjuti fenomena tersebut, diperlukan aplikasi untuk melakukan pengelompokan komentar masyarakat di media sosial berdasarkan Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD). Proses kategorisasi dilakukan dengan melihat kesesuaian kata kunci SKPD dengan komentar pada media sosial Facebook, Twitter, dan Youtube akun resmi pemerintah kota dan influencer. Selain itu, aplikasi ini dapat memberikan rekomendasi kata kunci berdasarkan komentar yang masuk. Proses rekomendasi dilakukan dengan cara mengambil kata kunci yang memiliki frekuensi terendah.Dalam melakukan pengujian, digunakan data pada pemerintah kota Depok sebagai contoh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 4.325 komentar yang telah dilakukan preprocessing, 10,35% komentar berhasil dikategorikan sesuai SKPD. Pengujian rekomendasi kata turut dilakukan dengan mengambil dinas dalam pemerintahan kota yang sama. Dari 19 dinas, terdapat 3 dinas yang mendapatkan rekomendasi kata. Dari 3 dinas, 1 dinas memiliki kata kunci yang relevan dan 2 sisanya tidak relevan dengan SKPD. Hal ini disebabkan tidak tepatnya kata kunci SKPD untuk melakukan kategorisasi serta jumlah komentar terkategorisasi yang masih sedikit.

Keywords

e-government; media sosial; kategorisasi; regular expression

References

Republik Indonesia, “UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 32 TAHUN 2004 TENTANG PEMERINTAHAN DAERAH,” no. 1, pp. 1–7, 2004.

D. I. N. Indonesia, “Digital in India a Snapshot of the Country ’ S Key Digital Statistical Indicators,” Hootsuite, pp. 199–213, 2018.

TETRA PAK, “the Tetra Pak Index 2017,” no. 10, 2017.

S.L. Alam and A. Diamah. "Understanding user participation in Australian Government tourism Facebook page." ACIS 2012: Location, location, location: Proceedings of the 23rd Australasian Conference on Information Systems 2012. ACIS, 2012.

M. A. Furqon, et al. "Analisis Jenis Posting Media Sosial Pemerintah Daerah di Indonesia Berdasarkan Like dan Analisis Sentimental Masyarakat." Jurnal Sosioteknologi 17.2 (2018): 177-190, 2018

A. N. Izzati, et al. "Kategorisasi Jenis Interaksi antara Pemerintah dan Masyarakat dan Popularitas Media Sosial Pemerintah Daerah." Jurnal Sistem Informasi 14.1 (2018): 1-8, 2018

B. Suryadharma, and T. D. Susanto. "Faktor Penerimaan Media Sosial Instansi Pemerintah di Indonesia." INTEGER: Journal of Information Technology 2.2 2017

N. Kurniasih, S. Sos, and M. Hum. "Penggunaan Media Sosial Bagi Humas Di Lembaga Pemerintah." Forum Kehumasan Kota Tangerang. 2013.

D. Purworini. "Model informasi publik di era media sosial: Kajian grounded teori di pemda sukoharjo." Komuniti: Jurnal Komunikasi dan Teknologi Informasi 6.1 (2017): 3-14, 2017

C. Ramisch. "N-gram models for language detection." M2R Informatique-Double diplˆome ENSIMAG–UJF/UFRIMA (2008).

E. Manjavacas, et al. "Synthetic literature: Writing science fiction in a co-creative process." Proceedings of the Workshop on Computational Creativity in Natural Language Generation (CC-NLG 2017), 2017

D. Jurafsky and J. H. Martin, “N-Grams" Speech Lang. Process., pp. 2–7, 2014.

D. R. Tobergte and S. Curtis, “Regular Expression Pocket Reference,” Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 53, no. 9. pp. 1689–1699, 2013.

O. Karmayasa and I. B. Mahendra, “Implementasi VSM dan Notasi Metode TF-IDF pada SIstem Temu Kembali Informasi,” J. Progr. Stud. Tek. Inform., p. 9, 2010.

M. Fitri. "Perancangan Sistem Temu Balik Informasi dengan Metode Pembobotan Kombinasi TF-IDF untuk Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia." Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN) 1.1 (2012): 80-85. 2013.

Article Level Metrics

Refbacks

  • There are currently no refbacks.