Analisis Kepercayaan Masyarakat Tentang Kepolisian Indonesia di Twitter Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA)

Bagas Dwi Santosa; Nurul Fatimah; Netania Indi Kusumaningtyas; Ulfi Saidata Aesyi; Herdiesel Santoso

doi:10.30989/ijds.v1i2.1198

Bagas Dwi Santosa Jenderal Achmad Yani Yogyakarta University
Nurul Fatimah Jenderal Achmad Yani Yogyakarta University
Netania Indi Kusumaningtyas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta University
Ulfi Saidata Aesyi Jenderal Achmad Yani Yogyakarta University
Herdiesel Santoso STMIK El-Rahma Yogyakarta

DOI: https://doi.org/10.30989/ijds.v1i2.1198

Keywords: Kepolisian Negara Republik Indonesia, Kepercayaan Publik, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Sosial Media Twitter, Topic Modelling

Abstract

Kepolisian Negara Republik Indonesia merupakan instansi yang bertugas untuk menjaga ketertiban dan keamanan masyarakat, menerapkan hukum, memberikan perlindungan, dukungan dan layanan kepada warga negara guna menjaga stabilitas dalam negeri. Namun, ditengah peran dari kepolisian itu sendiri, justru banyak kasus yang menyeret beberapa anggota polisi. Hal tersebut yang membuat masyarakat ramai membicarakannya di sosial media, salah satunya Twitter. Bahkan tagar-tagar yang berkaitan dengan kasus lingkup kepolisian juga sempat trending di Twitter. Dari hal tersebut, maka perlu dilakukan analisis terhadap topik kepercayaan masyarakat terhadap kepolisian. Analisis yang dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil dari analisis yang dilakukan yaitu kepercayaan masyarakat terhadap kepolisian berkurang atas banyaknya kasus yang dilakukan anggota polisi saat ini. Analisis yang dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) mengungkapkan bahwa kepercayaan publik terhadap kepolisian telah terkikis secara signifikan akibat banyaknya kasus yang melibatkan anggota kepolisian. Kesimpulan ini didukung oleh prevalensi tagar terkait kepolisian dan diskusi di platform media sosial seperti Twitter.

References

[1] R. N. Fahmi, N. Nursyifa, and A. Primajaya, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS PENEMBAKAN LASKAR FPI OLEH POLRI DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 61–66, 2021.

[2] K. H. Nasution, B. P. Adhi, and others, “SISTEM DETEKSI TOPIK POLITIK PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA LATENT DIRICHLET ALLOCATION,” PINTER: Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, vol. 5, no. 1, pp. 76–83, 2021.

[3] M. L. C. Chilmi, “Latent dirichlet allocation lda untuk mengetahui topik pembicaraan warganet twitter tentang omnibus law,” Fakultas Sains Dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2021.

[4] W. Wahyudin, “APLIKASI TOPIC MODELING PADA PEMBERITAAN PORTAL BERITA ONLINE SELAMA MASA PSBB PERTAMA,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2020, pp. 309–318.

[5] Y. Sahria and D. H. Fudholi, “Analisis Topik Penelitian Kesehatan di Indonesia Menggunakan Metode Topic Modeling LDA (Latent Dirichlet Allocation),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 2, 2020.

[6] Y. Kalepalli, S. Tasneem, P. D. P. Teja, and S. Manne, “Effective comparison of LDA with LSA for topic modelling,” in 2020 4th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), 2020, pp. 1245–1250.

[7] S. Qomariyah, N. Iriawan, and K. Fithriasari, “Topic modeling twitter data using latent dirichlet allocation and latent semantic analysis,” in AIP conference proceedings, 2019.

[8] K. Septiani, “Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Pembayaran Digital ‘Go-Pay’ Dan ‘Ovo’ Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Word Cloud,” Jurnal Ilmu Data, vol. 2, no. 10, 2022.

[9] P. Patmawati and M. Yusuf, “Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan Sosial Media Twitter oleh Pejabat Negara,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 3, pp. 122–129, 2021.

[10] S. Satriajati, S. B. Panuntun, and S. Pramana, “Implementasi web scraping dalam pengumpulan berita kriminal pada masa pandemi COVID-19,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2020, pp. 300–308.

[11] Sekretariat Presiden, “Pengarahan Presiden Jokowi kepada Pati Mabes Polri, Kapolda, dan Kapolres Se Indonesia,” 15 Oktober, Oct. 2022. Accessed: Oct. 18, 2022. [Online]. Available: https://youtu.be/5paYSv_VDtg

[12] R. Riyaddulloh and A. Romadhony, “Normalisasi Teks Bahasa Indonesia Berbasis Kamus Slang Studi Kasus: Tweet Produk Gadget Pada Twitter,” eProceedings of Engineering, vol. 8, no. 4, 2021.

[13] K. S. Nugroho, “Dasar Text Preprocessing dengan Python,” Medium. com, 2019.

[14] Y. Matira, I. Setiawan, and others, “Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation,” ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application, pp. 53–63, 2023.

[15] E. Anggraini, “Latent Dirichlet Allocation Untuk Pemodelan Topik Abstrak Dokumen Skripsi,” Universitas Islam Indonesia, 2020.