KAJIAN SISTEMATIS SISTEM MONITORING MEDIA SOSIAL BERBASIS WEB UNTUK PENGAWASAN ORANG ASING: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

Abstract

Penggunaan media sosial di Indonesia yang mencapai 210 juta pengguna aktif  dan kehadiran lebih dari 350.000 warga negara asing (WNA) menciptakan tantangan baru bagi pengawasan imigrasi. Belum tersedianya sistem berbasis web yang mampu memantau aktivitas digital WNA secara otomatis dan real-time menjadi permasalahan utama. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mensintesis arsitektur, teknologi, metode analisis, metode pengembangan, serta user testing sistem monitoring media sosial berbasis web yang relevan untuk pengawasan WNA. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol PRISMA 2020, mencakup pencarian pada Google Scholar, IEEE Xplore, Scopus, dan Crossref; dari 2.114 studi teridentifikasi, 20 artikel dipilih melalui penilaian kualitas untuk analisis mendalam. Hasil menunjukkan dominasi arsitektur microservices dengan Apache Kafka, kombinasi database MongoDB dan PostgreSQL, serta Python dan JavaScript sebagai bahasa pemrograman utama; metode Agile paling banyak diterapkan; akurasi analisis sentimen mencapai 88–97% dan geoparsing berbasis NER mencapai 85–92%; skor SUS rata-rata 78–82. Kesenjangan utama meliputi minimnya sistem khusus pengawasan WNA, keterbatasan dukungan bahasa Indonesia, dan belum adanya kepatuhan terhadap UU PDP No. 27/2022