Publisher

AHMADDAHLANAHMADDAHLAN

Journal Jurnal Sains BangunanJurnal Sains Bangunan Abstract

Perencanaan infrastruktur transportasi membutuhkan data teknis sekaligus persepsi masyarakat sebagai pengguna. Media sosial kini menjadi sumber data alternatif yang kaya akan opini dan keluhan publik. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kebutuhan serta menentukan tingkat dan lokasi prioritas penanganan infrastruktur transportasi di Kabupaten Lamongan berdasarkan sentimen masyarakat di media sosial. Penelitian kuantitatif ini menggunakan metode text mining, machine learning, topic modeling, dan analisis spasial berbasis GIS. Data media sosial dikumpulkan berdasarkan kata kunci terkait transportasi lalu melalui tahapan preprocessing (cleansing, case folding, tokenizing, normalization, stopword removal, dan stemming). Analisis sentimen dilakukan menggunakan pembobotan TF-IDF dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Identifikasi isu utama memanfaatkan Latent Dirichlet Allocation (LDA), yang kemudian dikombinasikan dengan data teknis melalui skoring berbobot dan divisualisasikan dengan GIS. Hasil analisis dari 1.500 sampel data menunjukkan distribusi sentimen negatif sebesar 58%, netral 27%, dan positif 15%. Lima topik permasalahan utama yang teridentifikasi meliputi kerusakan jalan, kemacetan, keselamatan transportasi, penerangan serta rambu/marka, dan fasilitas pejalan kaki. Model klasifikasi SVM menghasilkan akurasi 87%, precision 86%, recall 85%, dan F1-score 85,5%. Temuan ini membuktikan bahwa pengolahan data media sosial yang dipadukan dengan pemetaan GIS mampu memberikan indikasi awal serta memetakan prioritas penanganan masalah transportasi secara efektif. Dengan demikian, pendekatan ini dapat menjadi instrumen pendukung perencanaan infrastruktur di Kabupaten Lamongan, meski tetap memerlukan verifikasi lapangan sebelum keputusan akhir diambil.

Conclusion

Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa pendekatan terintegrasi antara media sosial, analisis sentimen, topic modeling (LDA), machine learning, data teknis, dan GIS efektif dalam mendukung perencanaan infrastruktur transportasi di Kabupaten Lamongan, menghasilkan informasi prioritas masalah dan lokasi penanganan.Kerusakan jalan dan kemacetan merupakan masalah paling menonjol dengan tingkat sentimen negatif tinggi, bersamaan dengan isu keselamatan, yang mengindikasikan bahwa kebutuhan infrastruktur bersifat multidimensional dan meliputi perbaikan fisik, manajemen lalu lintas, serta peningkatan fasilitas pendukung.Integrasi hasil analisis sentimen dengan data teknis lapangan sangat krusial untuk validasi dan penentuan prioritas penanganan yang lebih akurat, memastikan rekomendasi disesuaikan dengan karakteristik spesifik setiap permasalahan.

Future Research

Penelitian lanjutan dapat berfokus pada peningkatan representasi data dan akurasi analisis sentimen. Mengingat tidak semua masyarakat aktif di media sosial dan adanya dominasi sentimen negatif, penting untuk mengembangkan metodologi yang dapat mengintegrasikan data media sosial dengan sumber informasi publik yang lebih representatif, seperti hasil survei terarah atau forum warga, untuk mengurangi bias dan mendapatkan gambaran kebutuhan yang lebih menyeluruh. Selain itu, penelitian berikutnya dapat mengeksplorasi teknik lanjutan dalam analisis spasial untuk mengatasi keterbatasan data lokasi yang tidak selalu eksplisit. Hal ini bisa mencakup pengembangan algoritma geoparsing yang lebih canggih untuk mengidentifikasi lokasi spesifik dari teks media sosial, bahkan dengan memanfaatkan teknologi pengenalan gambar atau video yang diunggah bersamaan, sehingga rekomendasi lokasi penanganan infrastruktur bisa jauh lebih presisi. Selanjutnya, untuk meningkatkan pemahaman konteks bahasa informal dan sarkasme yang sering muncul di media sosial, penelitian bisa membandingkan dan mengembangkan model-model Natural Language Processing (NLP) berbasis transformer yang lebih mutakhir, seperti IndoBERT atau model multimodal yang mengombinasikan teks dan visual. Tujuannya adalah untuk memahami nuansa bahasa dan emosi dengan lebih baik, sehingga klasifikasi sentimen dan identifikasi topik permasalahan infrastruktur transportasi menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan sebagai dasar pengambilan keputusan yang responsif terhadap keluhan dan masukan masyarakat.

References

1. Making sure you're not a bot!. making sure re bot loading please wait moment ensure security connection... journals.uclpress.co.uk/ucloe/article/id/1992Making sure youre not a bot making sure re bot loading please wait moment ensure security connection journals uclpress co uk ucloe article id 1992

Metadata

File size	254.78 KB
Pages	12
DMCA	Report