INTELLIGENCE SOCIAL MEDIA ANALYTICS PADA PEMERINTAH KOTA MAKASSAR PERIODE AGUSTUS-SEPTEMBER 2023
DOI:
https://doi.org/10.59823/jopacs.v2i1.51Keywords:
Pemerintah kota Makassar, Instagram, Facebook, Sentimen Indeks, Naïve bayesAbstract
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, media sosial telah menjadi salah satu sumber utama informasi dan wadah ekspresi masyarakat, warga Makassar aktif berpartisipasi dalam berbagai platform media sosial seperti Facebook dan Instagram, menjadikannya sumber data yang berharga untuk memahami pandangan, kebutuhan, dan isu-isu yang sedang berkembang dalam komunitas. Dengan menggunakan teknik web scraping dan API (Application Programming Interface) untuk pengumpulan data, teknik analisis data meliputi analisis sentiment, analisis temporal untuk mengidentifikasi tren, analisis jaringan sosial untuk memahami hubungan antar entitas di media sosial, dan analisis tekstual untuk mengidentifikasi topik atau entitas penting dalam teks dengan pengkasifikasian menggunakan algoritma Naïve bayes. Dalam periode Agustus sampai September 2023, ditemukan sentiment positif sebesar 55,07%, sentiment negatif 21,01%, sentiment netral 23,92 dari jumlah post 2.666, jumlah interaksi 110.25, dengan melibatkan 754 akun yang berpartisipasi dalam berbagai isu yang dianalisis
References
Anwar Abugaza, (2013). Social Media Politica, gerak massa tanpa lembaga. Jakarta : Tali Writing & Publishing Houese.
Ibnu Alana Muhaimin, (2023). Analisis sentimen trending topik di media sosial twitter menggunakan metode naïve bayes classifier Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya.
Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Makassar, (2023). Laporan sosial media monitoring Januari 2023 Makassar. 79 hal.
Dyah Retno Utari., Arief Wibowo, (2021). Pemrosesan Bahasa Alami Pada Data Twitter Untuk Penyajian Informasi Jalan dan Lalu Lintas, Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) 756-765.
Ismail Fahmi, (2020). Analisis media sosial berbasis “AI” untuk pengambilan keputusan. Jakarta : Media Karnels Indonesia
Joseph Teguh Santoso, (2020). Analisis Media Sosial dengan memakai AI (Artificial Intelligence). Semarang : Yayasan Prima Agus Teknik
Kementrian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia, (2022). Medsos Jadi Sumber Informasi Masyarakat Indonesia Terbesar 2022 Diakses pada 23 Desember 2023 https://goodstats.id/article/medsos-jadi-sumber-informasi-masyarakat-indonesia-terbesar-2022-O7mtR.
Onno W.Purbo, (2017). Text Mining Analisis MedSos, Kekuatan Brand & Intelejen di Internet. Jakarta : Penerbit Andi
Riri Fitri Sari., Burhan Adi Wicaksono, (2011). Teknik Ekstraksi Informasi di Web. Depok: Penerbit Andi
Syafruddin Syarif., Anwar., Dewiani, (2013). Trending Topic Prediction by Optimizing K-Nearest Neighbor Algorithm, IEEE, 1- 4.
Make A Submission 
