Call Number | KA-927 (Softcopy KA-925) MAK KA-584 |
Collection Type | Karya Akhir (KA) |
Title | Analisis penerimaan multilabel classification dan text mining pada disposisi kategori laporan otomatis sistem layanan aspirasi dan pengaduan online rakyat (LAPOR!) |
Author | Ardian Wahyu Yusufi; |
Publisher | Jakarta : Program Studi Magister Teknologi Informasi Fasilkom UI, 2017 |
Subject | Text mining |
Location | FASILKOM-UI; |
Nomor Panggil | ID Koleksi | Status |
---|---|---|
KA-927 (Softcopy KA-925) MAK KA-584 | Ind | TERSEDIA |
Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) untuk meningkatkan keunggulan kompetitif tidak hanya dimanfaatkan oleh sektor industri, namun juga sektor pemerintahan. Pemerintah Indonesia sendiri di dalam kaitannya dengan pemanfaatan TIK, telah membangun suatu sistem yang memungkinkan masyarakat untuk melaporkan keluhan dan aspirasinya melalui sistem LAPOR!. Sistem LAPOR! ciptaan pemerintah ini ternyata ditanggapi dengan antusias oleh masyarakat, terbukti dengan banyaknya laporan yang masuk ke pemerintah. Guna membantu kinerja pemerintah, dilakukan penelitian untuk menganalisis data tekstual laporan masyarakat dengan text mining untuk kemudian dilakukan disposisi otomatis ke dalam dua kategori utama LAPOR! yaitu topik dan instansi terkait. Disposisi otomatis dilakukan menggunakan teknik problem transformation pada multilabel classification melalui algoritma klasifikasi support vector machine dan naïve bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa disposisi otomatis dapat diterapkan ke dalam sistem LAPOR! dan dapat meningkatkan kinerja disposisi laporan. Algoritma yang menghasilkan performa terbaik di dalam penerapannya adalah algoritma support vector machine.