Analisis aspirasi dan pengaduan di situs lapor dengan menggunakan text mining = The analysis of aspiration and complaint in lapor website using text mining / Chyntia Megawati
| Main Author: | Chyntia Megawati, author |
|---|---|
| Format: | Bachelors Doctoral |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/2016-1/20411108-S59262-Chyntia Megawati.pdf |
Daftar Isi:
- <b>ABSTRAK</b><br> Perkembangan pesat Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) telah membuatnya menjadi satu bagian penting dalam kehidupan sehari-hari. Sektor pemerintah di Indonesia merupakan salah satu pihak yang telah mencoba memanfaatkan TIK dengan membuat sebuah situs untuk berkomunikasi secara dua arah dengan masyarakat (e-Governement) dalam bentuk LAPOR! (Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat). Laporan yang disampaikan masyarakat bisa menjadi masukan penting bagi pemerintah untuk membantu pembangunan dan peningkatan pelayanan publik. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode text mining untuk menganalisis data tekstual yang berupa opini atau keluhan dengan mengklasifikasikannya menjadi beberapa kelas dan kemudian data set setiap kelas akan dikelompokkan lagi menjadi beberapa topik khusus (cluster). Hasil penelitian menunjukkan bahwa laporan terkait kemiskinan memiliki jumlah terbanyak dengan topik mayoritas yang dibahas adalah mengenai beberapa jenis bantuan sosial seperti KPS (Kartu Perlindungan Sosial) dan BLSM (Bantuan Langsung Sementara Masyarakat) yang tidak didistribusikan dengan baik atau tidak tepat sasaran <hr> <b>ABSTRACT</b><br> The rapid development of Information and Communication Technology (ICT) has made it as one important part in daily life. The government sector in Indonesia is one of those who have tried to use ICT in order to build such a two way communication site with citizens (e-governement) by creating LAPOR! (Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat). All kind of reports that conveyed by citizens could be an important input for the government to assist the development and improvement of public services. Hence, this reaserch analyze citizen’s textual reports data by using text mining method. The textual data will be classified into several classes and then the data set in each class will be clustered into several specific topics (clusters). The results showed that poverty is the most reported category with the majority of its topics are about some kind of social aids such as KPS (Kartu Perlindungan Sosial) and BLSM (Bantuan Langsung Sementara Masyarakat) that are not well distributed or reached out the wrong target.