2017 : TeenStagram: Rancang Bangun Aplikasi Analitik Perilaku\nRemaja pada Akun Media Sosial Instagram

Nur Aini Rakhmawati S.Kom., M.Sc., Eng
Irmasari Hafidz S.Kom., M.Sc.

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Situs media sosial (social networking sites atau SNS) merupakan fenomena tersendiri\ndi abad 20. Berbagai peristiwa penting di berbagai bidang baik sosio-ekonomi dan politik suatu\nnegara dibahas dan didiskusikan melalui platform media sosial, sebagai contoh: penggunaan\n#hashtag di Twitter untuk pemetaan informasi bencana, politik, ekonomi, hingga penyaluran\naspirasi warga terhadap pemerintah. Tingginya penggunaan media sosial disebabkan beberapa\nfaktor, salah satunya adalah akses yang mudah dan banyaknya masyarakat (the mass) yang bisa\nbergabung. Platform ini mendukung banyak sekali aspek, antara lain akuntabilitas serta\ntransparansi informasi kepada publik. \nSelain organisasi dan kelompok masyarakat, platform media sosial juga banyak\ndigunakan oleh seorang individu. Tidak hanya kaum dewasa (adult), para remaja (teen) juga\nsangat menggemari platform ini. Beberapa faktor yang mendukung tingginya aktifitas media\nsosial adalah biaya akses internet yang semakin terjangkau dan semakin tingginya pengguna\nsmartphone. Namun, permasalahan lain yang muncul sebagai akibat negatif dari tingginya\ndependensi seorang individu khususnya remaja (teen) terhadap pemakaian media sosial antara\nlain adalah cyberbullying dan kurangnya kesadaran terhadap ranah informasi privasi setiap\nindividu (privacy). Menurut survey Kominfo, minat remaja Indonesia dalam mengakses\nlayanan internet tergolong tinggi. Menurut survey yang telah dilakukan oleh Kominfo\n(Kementerian Komunikasi dan Informatika), sebanyak 30 juta anak-anak Indonesia merupakan\npengguna aktif internet dan media sosial menjadi pilihan utama sarana komunikasi bagi \nmereka. \nPenggalian informasi pada media sosial (SNS) memiliki tiga tantangan; (1) bagaimana\nmembagi informasi yang umumnya bersifat informal ke dalam bagian-bagian kecil (parsing\ninformal messages), (2) informasi yang melimpah (information overload), serta (3) bagaimana\nklasifikasi serta mengelompokkan berbagai informasi ke dalam kelompok-kelompok yang\nmemiliki tipe informasi yang sama (prioritizing different types of information). \nPenelitian ini membangun framework untuk menganalisa data pengguna akun media\nsosial (khusushnya Instagram) secara otomatis serta dapat memvisualisasikan aktivitas\npengguna Instagram. Terdapat 2 kategori visualisasi aktivitas yaitu: (1) aktivitas mengenai \nstatus berupa topic modelling dan (2) tipe waktu online pengguna. Penelitian ini menerapkan \nLDA (Latent Dirichlet Allocation) dan K-Means Clustering digunakan sebagai algoritma untuk\nmelakukan topic modelling. \nHasil luaran lain dari penelitian ini yaitu aplikasi pembuatan sebuah visualisasi\ninformasi berbasis web bernama Teenstagram yang diharapkan dapat memberikan informasi\nserta masukan bagi orang tua, sekolah maupun pemerintah dalam hal ini Kominfo dalam\nmembuat kebijakan dalam bidang komunikasi dan informatika.\n\nKata kunci: Instagram, SMP, waktu online, LDA, K-Means Clustering