Mo ha m m a d Kho iro n
2214206708
Ana lisis Mic ro b lo g g ing untuk Me ne ntuka n Prio rita s
Ke b ija ka n Pub lik Be rd a sa rka n O p ini Ma sya ra ka t d e ng a n
Me ng g una ka n Alg o ritm a Na ïve Ba ye s d a n Ana lytic a l
Hie ra rc hy Pro c e ss
Do se n Pe m b im b ing
Dr. Surya Sum p e no , S.T., M.Sc .
Sum b e r: Ind o b a ro m e te r
O kto b e r, 2015
385
Dikirim
pe r
De tik
Da ri Indo ne sia
TWEETS
BAPPENAS
# Me ne ntuka n ke b ija ka n prio rita s
De ng a n m e liha t tuntuta n m a sya ra ka t m e la lui surve i da n a na lisis pe nda pa t
# Me ne ntuka n im ple m e nta si ke b ija ka n
De ng a n m e liha t da ta b a se da n rise t ya ng a da
# Me liha t pro g re s sua tu isu da n re spo n
m a sya ra ka t
Me la lui pe m b ua ta n siste m ko m pla in da n a na lisis pe nda pa t
Sum b e r: Ba p p e na s Diskusi b ig d a ta
# Pe rm a sa la ha n
A da nya ke sulita n untuk m e m pe ro le h prio rita s ke b ija ka n pub lik ya ng
m e nde ka ti a spira si da n ha ra pa n m a sya ra ka t de ng a n m e m a nfa a tka n
a na lisa te rha da p m ic ro b lo g g ing
# Tujua n
Me ng ha silka n se b ua h a na lisa da ri m ic ro b lo g g ing , ya ng la ya k untuk
m e nja di b a ha n pe rtim b a ng a n da n ka jia n untuk m e ne ntuka n prio rita s
se b ua h ke b ija ka n pub lik b e rda sa rka n a spira si da n ke ing ina n
m a sya ra ka t.
# Ma nfa a t
Ka ta Kunc i untuk
Mille nium De ve lo pm e nt G o a ls (MDG s)
No
Millenium Development Goals
Kata Kunci
1.
Memberantas Kemiskinan dan Kelaparan
Ekstrem
Kemiskinan
Kelaparan
2.
Mewujudkan Pendidikan Dasar untuk Semua
Pendidikan
Buta huruf
3.
Mendorong Kesetaraan Gender dan
Pemberdayaan Perempuan
Kesetaraan gender
pemberdayaan perempuan
4.
Menurunkan Angka Kematian Anak
Kematian bayi
Imunisasi
5.
Meningkatkan Kesehatan Ibu
Kesehatan ibu
Kesehatan reproduksi
6.
Memerangi HIV dan AIDS Malaria Serta
Penyakit Lainnya
Cegah hiv
Cegah penyakit
7.
Memastikan Kelestarian Lingkungan
Keanekaragaman hayati
Kelestarian lingkungan
8.
Mengembangkan Kemitraan Global untuk
Pembangunan
Twe e t Ha rve sting
Me ng um pulka n da ta twe e t de ng a n pa ra m e te r da n ka ta kunc i ya ng te la h dite ntuka n de ng a n m e ng g una ka n Ta g s V.6.0 &Twitte r
Stre a m ing A PIs
Se ntim e nt A na lysis
Da ta Tra ining
Da ri ha sil twe e t ha rve sting ya ng te la h dila kuka n pa da pro se s pe ng um pula n da ta , dia m b il 3200 twe e t ya ng a ka n dig una ka n se b a g a i da ta tra ining da n te sting
Se ntim e nt A na lysis
Pra Pro se s d a n Se le ksi Fitur
Me ng um pulka n da ta twe e t de ng a n pa ra m e te r da n ka ta kunc i ya ng te la h dite ntuka n de ng a n m e ng g una ka n Twitte r Stre a m ing A PIs
Se ntim e nt A na lysis
Pe m b e la ja ra n d a n Kla sifika si
Pro se s pe m b e la ja ra n da n kla sifika si m e m a nfa a tka n so ftwa re o pe n so urc e WEKA V. 3.6
Se ntim e nt A na lysis
Ha sil Pro se s Pe m b e la ja ra n
TF-IDF
3
Lovins
-
Word
66%
72,2%
TF-IDF
3
Nazief-Andriani
-
Word
66%
67,7%
A lg o ritm a Na ïve Ba ye s
C Epsilon Kernel Num of folds Random
Pe m b e ntuka n Hira rki
A1 = Memberantas Kemiskinan & Kelaparan Ekstrem A2 = Mewujudkan Pendidikan Dasar untuk Semua
A3 = Mendorong Kesetaraan Gender & Pemberdayaan Perempuan A4 = Menurunkan Angka Kematian Anak
A5 = Meningkatkan Kesehatan Ibu
A6 = Memerangi HIV & AIDS Malaria Serta Penyakit Lainnya A7 = Memastikan Kelestarian Lingkungan
A8 = Mengembangkan Kemitraan Global untuk Pembangunan
Pe rb a nding a n Be rpa sa ng a n
1,0000 3,0000 3,0000 3,0000 3,0000 3,0000
Jumlah Tweet Positif
0,3333 1,0000 3,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Jumlah Tweet Netral
0,3333 0,3333 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Jumlah Direct Tweet
0,3333 1,0000 1,0000 1,0000 3,0000 1,0000
Jumlah
Retweet 0,3333 1,0000 1,0000 0,3333 1,0000 1,0000
Jumlah Tweet Tanya
0,3333 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Jumlah 2,6667 7,3333 10,0000 7,3333 10,0000 8,0000
KRITERIA
a) Jumlah tweet negatif sedikit lebih penting dari jumlah tweet positif. b) Jumlah tweet negatif sedikit lebih
penting dari jumlah tweet netral. c) Jumlah tweet negatif sedikit lebih
penting dari jumlah direct tweet. d) Jumlah tweet negatif sedikit lebih
penting dari jumlah retweet. e) Jumlah tweet negatif sedikit lebih
penting dari jumlah tweet tanya. f) Jumlah tweet positif sedikit lebih
penting dari jumlah tweet netral g) Jumlah direct tweet sedikit lebih
penting dari jumlah tweet tanya
No rm a lisa si Ma trik Pe rb a nding a n Be rpa sa ng a n
0,3750 0,4091 0,3000 0,4091 0,3000 0,3750 2,1682 0,3614
Jumlah Tweet Positif
0,1250 0,1364 0,3000 0,1364 0,1000 0,1250 0,9227 0,1538
Jumlah Tweet Netral
0,1250 0,0455 0,1000 0,1364 0,1000 0,1250 0,6318 0,1053
Jumlah Direct Tweet
0,1250 0,1364 0,1000 0,1364 0,3000 0,1250 0,9227 0,1538
Jumlah
Retweet 0,1250 0,1364 0,1000 0,0455 0,1000 0,1250 0,6318 0,1053
Jumlah Tweet Tanya
0,1250 0,1364 0,1000 0,1364 0,1000 0,1250 0,7227 0,1205
KETERANGAN:
Pe m e riksa a n Ra sio Ko nsiste nsi (C R)
A HP
Pemeriksaan konsistensi dilakukan untuk melihat apakah matriks
berpasangan yang sudah kita buat nilainya konsisten. Hal ini terpenuhi jika
nilai CR<=0.1
Nilai Eigen Maksimum
λ
maks= 6,2889
(jumlah perkalian bobot pada normalisasi matrik dengan jumlah pada matrik berpasangan)Nilai Konsistensi Index (CI)
CI=(λmaks–n)/(n-1)
CI= 0,057777778
Nilai Random Index (RI)
Nilai RI diambil dari tabel Random Index. Untuk Matriks yang mempunyai
ordo 6 nilainya adalah=1,24
Nilai Consistency Ratio (CR)
CR=CI/RI
Eva lua si Bo b o t Ke se luruha n
0,3614 0,1538 0,1053 0,1538 0,1053 0,1205
A1
11950 22297 88383 84796 32048 8833 34533,63 1A2
7198 15052 84160 73059 29444 5990 28835,87 2A3
84 908 8088 8225 740 145 2381,98 5A4
481 1304 11601 6890 3355 4659 3570,06 4A5
154 1390 4777 4864 1115 368 1682,21 6A6
76 1397 2954 2926 612 908 1177,17 7A1 = Memberantas Kemiskinan & Kelaparan Ekstrem A2 = Mewujudkan Pendidikan Dasar untuk Semua
A3 = Mendorong Kesetaraan Gender & Pemberdayaan Perempuan A4 = Menurunkan Angka Kematian Anak
A5 = Meningkatkan Kesehatan Ibu
A6 = Memerangi HIV & AIDS Malaria Serta Penyakit Lainnya A7 = Memastikan Kelestarian Lingkungan
Prio rita s Ke b ija ka n Pub lik
A HP
Dari evaluasi bobot keseluruhan terlihat bahwa urutan atau
prioritas kebijakan publik yang dapat diambil berdasarkan
algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah sebagai
berikut:
1. Memberantas Kemiskinan dan Kelaparan Ekstrem
2. Mewujudkan Pendidikan Dasar untuk Semua
3. Mengembangkan Kemitraan Global untuk Pembangunan
4. Menurunkan Angka Kematian Anak
5. Mendorong Kesetaraan Gender dan Pemberdayaan
Perempuan
6. Meningkatkan Kesehatan Ibu
Ke sim pula n
1. Penelitian yang telah dilakukan berhasil membuktikan
bahwa analisis microblogging dapat menjadi bahan
pertimbangan dan kajian untuk menentukan prioritas
kebijakan publik yang mendekati aspirasi dan keinginan
masyarakat.
2. Akurasi tertinggi yang bisa dicapai dalam penelitian ini
adalah sebesar 72,2 % dengan menggunakan algoritma
Naïve Bayes, pembobotan yang digunakan adalah TF-IDF
dengan minimal term frequency=3, tanpa melakukan
proses stopword, tokenizer yang dipakai adalah= word
tokenizer dengan procentage split sebesar 66%.
TERIMA KASIH
Mo ha m m a d Kho iro n
Te le m a tika - C IO