PENGEMBANGAN PLATFORM ANALISIS ISU PUBLIK PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM MENGGUNAKAN PENDEKATAN TOPIC MODELING DAN TEXT MINING

Abstract

Media sosial, khususnya Instagram, menghasilkan data teks dalam jumlah besar yang berpotensi dimanfaatkan untuk mengidentifikasi isu publik yang berkembang di masyarakat. Namun, proses analisis data media sosial umumnya masih dilakukan menggunakan beberapa perangkat lunak yang terpisah sehingga kurang efisien dan memerlukan kemampuan teknis yang relatif tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Platform Analisis Isu Publik pada Media Sosial Instagram menggunakan pendekatan Topic Modeling dan Text Mining berbasis web untuk mengintegrasikan seluruh tahapan analisis dalam satu aplikasi. Platform dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Streamlit serta menerapkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk proses topic modeling. Fitur utama platform meliputi crawling data Instagram berdasarkan hashtag, manajemen dataset, preprocessing teks, penentuan jumlah topik optimal menggunakan Coherence Score, pemodelan topik, dan visualisasi hasil analisis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa platform mampu mengintegrasikan seluruh tahapan analisis dalam satu lingkungan kerja. Pengujian topic modeling pada jumlah topik 2–10 menghasilkan Coherence Score tertinggi sebesar 0,5237 pada konfigurasi 5 topik, yang kemudian digunakan sebagai model akhir untuk identifikasi topik dominan. Hasil visualisasi menunjukkan adanya beberapa kelompok isu publik yang berkaitan dengan ekonomi dan harga, pendidikan, bantuan sosial dan kesehatan, kemiskinan, serta lingkungan. Platform yang dikembangkan dapat mendukung proses analisis isu publik secara lebih sistematis dan terintegrasi serta menjadi dasar pengembangan analisis prioritas isu publik berbasis data