Analisis Persepsi Masyarakat Terhadap Lelang Indonesia Melalui Analisis n-gram dan Sentimen

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v7i3.1705

Keywords:

analisis sentimen, lelang Indonesia, n-gram, opini masyarakat

Abstract

Lelang Indonesia merupakan layanan publik yang diberikan oleh Kementerian Keuangan c.q. Kantor Pelayanan Kekayaan Negara dan Lelang. Di usia Lelang Indonesia yang ke-116 di tahun 2024, terdapat kebutuhan untuk terus bertransformasi dalam memberikan pelayanan yang lebih baik. Salah satu cara untuk memperbaiki pelayanan tersebut adalah melalui analisis terhadap opini masyarakat mengenai Lelang Indonesia di media sosial. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan saran dan/atau masukan bagi penyelenggaraan Lelang Indonesia. Untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan analisis n-gram untuk menggali topik terkait Lelang Indonesia yang menjadi perhatian masyarakat serta analisis sentimen untuk mengetahui perspektif masyarakat pada Lelang Indonesia. Data yang digunakan berasal dari 7.473 komentar yang dikumpulkan antara Juni hingga Agustus 2024 dari postingan Instagram yang membahas Lelang Indonesia. Hasil analisis n-gram, yang berfokus pada bigram dan trigram, mengungkapkan bahwa topik utama yang dibicarakan oleh publik terkait Lelang Indonesia adalah orang dalam. Sementara itu, hasil analisis sentimen yang dilakukan oleh model dalam penelitian ini, dengan akurasi 94%, precision 92%, recall 91%, dan F1-score 91%, menunjukkan 45.98% sentimen negatif, 28.29% sentimen positif, dan 25.73% sentimen netral pada Lelang Indonesia. Oleh karena itu, terdapat kebutuhan mendesak bagi penyelenggara Lelang Indonesia untuk memperbaiki persepsi publik dan meningkatkan citra lelang di mata masyarakat.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Kementerian Keuangan, “Peraturan Menteri Keuangan Nomor 122 Tahun 2023 tentang Petunjuk Pelaksanaan Lelang,” 2023. Accessed: Sep. 02, 2024. [Online]. Available: https://jdih.kemenkeu.go.id/in/dokumen/peraturan/fe1bd404-e081-4ccd-5dd1-08dbf6b83bff

Direktorat Jenderal Kekayaan Negara, “Media Kekayaan Negara Edisi No.34 Tahun XI / 2020,” 2020. Accessed: Sep. 02, 2024. [Online]. Available: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/files/mediakn/2020/04/Media_Kekayaan_Negara_Edisi_No__34_Tahun_XI_2020_%E2%80%93_112_Tahun_Lelang_Di_Indonesia_pdf.pdf

J. Xin, “Digital Government Construction in the Perspective of New Public Service Theory to Promote the Transformation of Government Functions,” 2024, pp. 1171–1177. doi: 10.2991/978-2-38476-277-4_129.

U. Naseem, I. Razzak, K. Musial, and M. Imran, “Transformer based Deep Intelligent Contextual Embedding for Twitter sentiment analysis,” Future Generation Computer Systems, vol. 113, pp. 58–69, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.future.2020.06.050.

M. I. Ramadhon, A. Arini, F. Mintarsih, and I. M. Malik Matin, “N-Gram and K-Nearest Neighbor Algorithm for Sentiment Analysis on Capital Relocation,” in 2021 9th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), IEEE, Sep. 2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/CITSM52892.2021.9587919.

A. Kumar, T. Beri, and T. Sobti, “A Survey of Sentiment Analysis and Opinion Mining,” 2021, pp. 407–416. doi: 10.1007/978-981-33-4367-2_39.

R. K. Poluru, B. Bhushan, B. S. Muzamil, P. K. Rayani, and P. K. Reddy, “Applications of Domain-Specific Predictive Analytics Applied to Big Data,” 2019, pp. 289–306. doi: 10.4018/978-1-5225-4999-4.ch016.

S. Verma, “Sentiment analysis of public services for smart society: Literature review and future research directions,” Gov Inf Q, vol. 39, no. 3, p. 101708, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.giq.2022.101708.

E. Susilawati, “Public services satisfaction based on sentiment analysis: Case study: Electrical services in Indonesia,” in 2016 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), IEEE, Oct. 2016, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICITSI.2016.7858241.

A. T. Kumalasari and W. Handayani, “Sentiment Analysis to Improve the Quality of Public Transportation Services ‘Suroboyo Bus,’” Indonesian Interdisciplinary Journal of Sharia Economics (IIJSE), vol. 7, no. 3, pp. 6407–6426, Aug. 2024.

F. K. Widyadhana, N. Y. Setiawan, and B. Rahayudi, “Sentimen Analysis pada Opini Masyarakat terhadap Pelayanan Publik Polres Ponorogo menggunakan Metode Support Vector Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 7, pp. 3047–3056, Oct. 2023, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12776

T. Dillan and D. H. Fudholi, “What can we learn from MOOC: A sentiment analysis, n-gram, and topic modeling approach,” in 2022 IEEE 7th International Conference on Information Technology and Digital Applications (ICITDA), IEEE, Nov. 2022, pp. 1–8. doi: 10.1109/ICITDA55840.2022.9971305.

A. K. Chakraborty, S. Das, and A. K. Kolya, “Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets Using Evolutionary Classification-Based LSTM Model,” 2021, pp. 75–86. doi: 10.1007/978-981-16-1543-6_7.

A. Sarirete, “Sentiment analysis tracking of COVID-19 vaccine through tweets,” J Ambient Intell Humaniz Comput, vol. 14, no. 11, pp. 14661–14669, 2023, doi: 10.1007/s12652-022-03805-0.

Wikimedia projects, “Wikimedia Downloads.” Accessed: Aug. 09, 2024. [Online]. Available: https://dumps.wikimedia.org/idwiki/latest/

A. Aghaebrahimian, A. Stauder, and M. Ustaszewski, “Automatically extracted parallel corpora enriched with highly useful metadata? A Wikipedia case study combining machine learning and social technology,” Digital Scholarship in the Humanities, vol. 36, no. 1, pp. 1–15, Apr. 2021, doi: 10.1093/llc/fqaa002.

E. Zhu, J. Zhang, J. Yan, K. Chen, and C. Gao, “N-gram MalGAN: Evading machine learning detection via feature n-gram,” Digital Communications and Networks, vol. 8, no. 4, pp. 485–491, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.dcan.2021.11.007.

Downloads

Published

2024-12-31