Ringkuman dokumen:
Dokumen ini membahas tentang teknologi Natural Language Processing (NLP) yang digunakan untuk menganalisis bahasa alami seperti sentimen analisis, deteksi emosi, deteksi bot, dan analisis demografi. Dokumen ini juga menjelaskan arsitektur sistem dan teknologi NLP yang digunakan oleh PT Media Kernels Indonesia untuk mengembangkan produk seperti Knowledge Explorer dan Indonesia OneSearch.
Social Media Analytics dengan Drone EmpritIsmail Fahmi
Tentang Drone Emprit
Drone Emprit Academic
Social Media Analytics for Special Purposes
Understanding Social Media Data Sources
Big Data Analytics Architecture
Analytics Workflow and Settings
Twitter Data Crawling
Crawling Sumber Data Lain
Story Telling With Data
Use Cases
Analisis Trend
Analisis Jaringan Sosial
Analisis Aktor
Analisis Narasi
Analisis Topik
Analisis Geo Location
Analisis Sentimen
Analisis Emosi
Analisis Demografi
Analisis Bot
Analisis Difusi Informasi
Cara mensitasi Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone EmpritIsmail Fahmi
Mengenal SNA
Praktek SNA dengan open source tool (Gephi)
Praktek SNA dengan Drone Emprit Academic
Mengolah data SNA dari Drone Emprit menggunakan Gephi
Social Network Analysis
Cliques and Components
Triads, Network Density, and Conflict
Viralitas dan Difusi Informasi
SNA dan Twitter
Contoh
Konflik dan Viralitas
Viralitas Omnibus Law
Bot dan SNA
• Machine Learning dan Text Mining • Arsitektur sistem
• Topik penelitian
• Tools
• Tahapan dalam pengembangan sistem • Bidang pekerjaan
• Implementasi dalam Drone Emprit
Kebutuhan Sentiment Analysis
Text Mining untuk Sentiment Analysis
Pengolahan kata Text Mining menggunakan Machine Learning
Studi Kasus Sentiment Analysis
Social Media Analytics dengan Drone EmpritIsmail Fahmi
Tentang Drone Emprit
Drone Emprit Academic
Social Media Analytics for Special Purposes
Understanding Social Media Data Sources
Big Data Analytics Architecture
Analytics Workflow and Settings
Twitter Data Crawling
Crawling Sumber Data Lain
Story Telling With Data
Use Cases
Analisis Trend
Analisis Jaringan Sosial
Analisis Aktor
Analisis Narasi
Analisis Topik
Analisis Geo Location
Analisis Sentimen
Analisis Emosi
Analisis Demografi
Analisis Bot
Analisis Difusi Informasi
Cara mensitasi Drone Emprit
Social Network Analysis using Gephi and Drone EmpritIsmail Fahmi
Mengenal SNA
Praktek SNA dengan open source tool (Gephi)
Praktek SNA dengan Drone Emprit Academic
Mengolah data SNA dari Drone Emprit menggunakan Gephi
Social Network Analysis
Cliques and Components
Triads, Network Density, and Conflict
Viralitas dan Difusi Informasi
SNA dan Twitter
Contoh
Konflik dan Viralitas
Viralitas Omnibus Law
Bot dan SNA
• Machine Learning dan Text Mining • Arsitektur sistem
• Topik penelitian
• Tools
• Tahapan dalam pengembangan sistem • Bidang pekerjaan
• Implementasi dalam Drone Emprit
Kebutuhan Sentiment Analysis
Text Mining untuk Sentiment Analysis
Pengolahan kata Text Mining menggunakan Machine Learning
Studi Kasus Sentiment Analysis
Tahapan Analysis Data Digital: mengenal Data Mining. Paparan pada Webinar Series Digital Method for Social Sciences, Kedeputian IPSK LIPI. 11 Agustus 2020.
Machine Learning, Text Mining, dan Text AnalyticsIsmail Fahmi
Machine Learning dan Text Mining
Arsitektur sistem
Topik penelitian
Tools
Tahapan dalam pengembangan sistem
Bidang pekerjaan
Implementasi dalam Drone Emprit
Materi ini disampaikan pada Kuliah Umum Literasi Digital bagi Mahasiswa Baru Program Studi Ilmu Komunikasi - Universitas Telkom pada tanggal 9 Agustus 2019
Analisis Mingguan (3-10 Juli 2022) Tokoh Politik Indonesia.pdfIsmail Fahmi
EXECUTIVE SUMMARY
• Pada periode ini, sosok ABW masih populer dalam perbincangan dan pemberitaan (105.110 mention), disusul oleh ET (56.507 mention), dan GP (46.986 mention). Peningkatan ekspos terjadi pada Puan Maharani dengan 30.475 mention yang menempatkan pada 4 teratas popularitas tokoh politik. Nama Andika Pertama masih duduki posisi terakhir dengan 2.010 mention.
• Puan Maharani menjadi tokoh yang paling sering dibicarakan dalam nada positif dengan persentase 95%, disusul oleh Erick Thohir (88%), dan Muhaimin Iskandar (84%). Sedangkan tokoh yang paling sering dibicarakan dalam nada negatif adalah Sandiaga Uno (41%), Anies Baswedan (38%), dan Andika Perkasa (31%).
• Pada peta perbincangan kelompok pendukung ABW dan GP terpantau aktif kerap bersinggungan. Hal ini dikarenakan dua sosok ini kerap dibandingkan dan dibingkai akan menjadi rival pada Pilpres 2024.
• Klaster GP juga bersinggungan erat dengan kelompok pendukung ET yang kerap memasangkan keduanya menjadi pasangan di Pilpres 2024. Sedangkan pendukung AHY ramai memasangkan AHY dengan ABW pada Pilpres 2024.
• Di sisi lain, klaster perbincangan AH, PS, AP, SU, MI dan PM saling berdiri sendiri. Klaster perbincangan mereka terlihat diisi oleh akun kader partai dan pendukung tokoh dengan narasi positif.
2
Berikuat adalah materi mengenai Big Data yang terdapat dalam buku AI in Marketing, Sales and Service-How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots karya Peter Gentsch tahun 2019.
Materi ini berisi pengenalan dasar-dasar Social Network Analysis. Disampaikan pada workshop yang diselenggarakan oleh Fakultas Ilmu Sosial dan Humaniora, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta di bulan November 2020
TEMUAN/1
• Tren pemberitaan dan perbincangan terkait isu Penundaan Pemilu mencapai titik tertinggi pada 3 Maret 2023, kemudian bergerak melandai namun dengan volume percakapan yang masih cukup tinggi.
• Narasi pro kontra isu Penundaan Pemilu (27 Februari – 8 Maret 2023 pukul 23.59 WIB): • Media online: pro 5%, kontra 73%, netral 22%.
• Media sosial: pro 6%, kontra 91%, netral 3%.
• Narasi pro diperoleh dari pernyataan yang mendukung putusan PN Jakpus serta wacana Penundaan Pemilu. Sedangkan narasi kontra berisi konten yang menentang wacana penundaan Pemilu.
• Presiden RI Jokowi menegaskan pemerintah mendukung upaya KPU mengajukan banding atas putusan Pengadilan Negeri Jakarta Pusat yang memutuskan menunda tahapan pemilu.
• Susilo Bambang Yudhoyono merasa ada yang aneh dan di luar nalar dengan keputusan dari PN Jakarta Pusat yang mengabulkan gugatan Partai Prima untuk menunda Pemilu 2024.
• Megawati melalui Hasto Kristiyanto menegaskan agar KPU tetap lanjutkan seluruh tahapan Pemilu.
• Muhammadiyah menilai putusan PN Jakpus atas gugatan Partai Prima terhadap KPU mencederai hukum dan melanggar konstitusi. Butir kelima amar putusan hakim melanggar Pasal 22E ayat (1) UUD 1945. Hal ini disampaikan lewat Lembaga Hikmah dan Kebijakan Publik (LHKP) PP
Muhammadiyah.
Tahapan Analysis Data Digital: mengenal Data Mining. Paparan pada Webinar Series Digital Method for Social Sciences, Kedeputian IPSK LIPI. 11 Agustus 2020.
Machine Learning, Text Mining, dan Text AnalyticsIsmail Fahmi
Machine Learning dan Text Mining
Arsitektur sistem
Topik penelitian
Tools
Tahapan dalam pengembangan sistem
Bidang pekerjaan
Implementasi dalam Drone Emprit
Materi ini disampaikan pada Kuliah Umum Literasi Digital bagi Mahasiswa Baru Program Studi Ilmu Komunikasi - Universitas Telkom pada tanggal 9 Agustus 2019
Analisis Mingguan (3-10 Juli 2022) Tokoh Politik Indonesia.pdfIsmail Fahmi
EXECUTIVE SUMMARY
• Pada periode ini, sosok ABW masih populer dalam perbincangan dan pemberitaan (105.110 mention), disusul oleh ET (56.507 mention), dan GP (46.986 mention). Peningkatan ekspos terjadi pada Puan Maharani dengan 30.475 mention yang menempatkan pada 4 teratas popularitas tokoh politik. Nama Andika Pertama masih duduki posisi terakhir dengan 2.010 mention.
• Puan Maharani menjadi tokoh yang paling sering dibicarakan dalam nada positif dengan persentase 95%, disusul oleh Erick Thohir (88%), dan Muhaimin Iskandar (84%). Sedangkan tokoh yang paling sering dibicarakan dalam nada negatif adalah Sandiaga Uno (41%), Anies Baswedan (38%), dan Andika Perkasa (31%).
• Pada peta perbincangan kelompok pendukung ABW dan GP terpantau aktif kerap bersinggungan. Hal ini dikarenakan dua sosok ini kerap dibandingkan dan dibingkai akan menjadi rival pada Pilpres 2024.
• Klaster GP juga bersinggungan erat dengan kelompok pendukung ET yang kerap memasangkan keduanya menjadi pasangan di Pilpres 2024. Sedangkan pendukung AHY ramai memasangkan AHY dengan ABW pada Pilpres 2024.
• Di sisi lain, klaster perbincangan AH, PS, AP, SU, MI dan PM saling berdiri sendiri. Klaster perbincangan mereka terlihat diisi oleh akun kader partai dan pendukung tokoh dengan narasi positif.
2
Berikuat adalah materi mengenai Big Data yang terdapat dalam buku AI in Marketing, Sales and Service-How Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and Bots karya Peter Gentsch tahun 2019.
Materi ini berisi pengenalan dasar-dasar Social Network Analysis. Disampaikan pada workshop yang diselenggarakan oleh Fakultas Ilmu Sosial dan Humaniora, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta di bulan November 2020
TEMUAN/1
• Tren pemberitaan dan perbincangan terkait isu Penundaan Pemilu mencapai titik tertinggi pada 3 Maret 2023, kemudian bergerak melandai namun dengan volume percakapan yang masih cukup tinggi.
• Narasi pro kontra isu Penundaan Pemilu (27 Februari – 8 Maret 2023 pukul 23.59 WIB): • Media online: pro 5%, kontra 73%, netral 22%.
• Media sosial: pro 6%, kontra 91%, netral 3%.
• Narasi pro diperoleh dari pernyataan yang mendukung putusan PN Jakpus serta wacana Penundaan Pemilu. Sedangkan narasi kontra berisi konten yang menentang wacana penundaan Pemilu.
• Presiden RI Jokowi menegaskan pemerintah mendukung upaya KPU mengajukan banding atas putusan Pengadilan Negeri Jakarta Pusat yang memutuskan menunda tahapan pemilu.
• Susilo Bambang Yudhoyono merasa ada yang aneh dan di luar nalar dengan keputusan dari PN Jakarta Pusat yang mengabulkan gugatan Partai Prima untuk menunda Pemilu 2024.
• Megawati melalui Hasto Kristiyanto menegaskan agar KPU tetap lanjutkan seluruh tahapan Pemilu.
• Muhammadiyah menilai putusan PN Jakpus atas gugatan Partai Prima terhadap KPU mencederai hukum dan melanggar konstitusi. Butir kelima amar putusan hakim melanggar Pasal 22E ayat (1) UUD 1945. Hal ini disampaikan lewat Lembaga Hikmah dan Kebijakan Publik (LHKP) PP
Muhammadiyah.
Pro-kontra Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA)Ismail Fahmi
LATAR BELAKANG
• Berdasarkan UUD Pasal 28H ayat (1) setiap orang berhak hidup sejahtera lahir dan batin, bertempat tinggal, dan mendapatkan lingkungan hidup yang baik dan sehat serta berhak memperoleh pelayanan Kesehatan.
• Berkaitan dengan tempat tinggal, Negara dan Pemerintah telah mengeluarkan berbagai kebijakan untuk memenuhi hal tersebut.
• PP Tapera yang ditetapkan pada 20 Mei 2024 menjadi salah satu kebijakan yang dikeluarkan terkait dengan tempat tinggal.
• Kebijakan tersebut menuai pro-kontra di masyarakat. Diskusi di media sosial terjadi sangat keras dan melibatkan berbagai pihak.
RESPONSE NETIZEN ATAS SIDANG PUTUSAN PHPU MK 2024Ismail Fahmi
Setelah Pemilu 2024, terdapat sengketa hasil yang diajukan ke Mahkamah Konstitusi (MK) terkait dengan pemilihan presiden. Sidang ini bertujuan untuk menentukan keabsahan hasil pemilu dan menyelesaikan perselisihan yang muncul.
Salah satu pokok masalah yang muncul adalah keinginan untuk mewapreskan Gibran, anak sulung Presiden Jokowi. Namun, Gibran tidak memenuhi kriteria sebagai calon wakil presiden (Cawapres) berdasarkan faktor usia.
Beberapa pihak mengkhawatirkan bahwa modus kecurangan yang terjadi dalam pemilihan presiden kemungkinan akan muncul kembali dalam pemilihan kepala daerah (pilkada) di masa depan.
Beberapa pihak menekankan pentingnya mengungkapkan kecurangan dan pelanggaran yang terjadi dalam proses pemilihan.
Different Frontiers of Social Media War in Indonesia Elections 2024Ismail Fahmi
In this modern era, technological developments and increasing dependence on social media have changed the political landscape drastically. Social media has changed the way politicians communicate with voters. Platforms like Twitter, Facebook, and Instagram give candidates direct access to share their political views, plans, and messages. It succeeded in creating a new image for the Presidential and Vice Presidential candidates which influenced the direction of the public's choice.
Like the previous election, in the 2024 General Elections, social media became the stage for complex political battles. On the one hand, social media has increased young voters’ participation, who feel more involved in the political process through active campaigns on social platforms. On the other hand, social media has become an effective means for spreading false information and hoaxes that can confuse voters and damage the integrity of elections.
This webinar discusses the role of social media platforms during the 2024 General Elections, such as TikTok, in influencing public or voter perceptions. The speaker will explain several phenomena of social media use that effectively influence public choices. He will also examine where are the different frontiers of the social media war in Indonesia elections.
ANALISIS ISU KECURANGAN PEMILU DI MEDIA SOSIAL & ONLINEIsmail Fahmi
PERTANYAAN DAN METODE
• Pertanyaan:
• Bagaimana tren percakapan tentang “kecurangan pemilu” di media
online dan media sosial?
• Isu apa saja yang banyak diangkat terkait “kecurangan pemilu” ini?
• Metode:
• Keyword: kecurangan, curang
• Periode: sebelum dan sesudah tanggal pencoblosan (7-23 Februari 2024)
• Sumber data: berita online dan Twitter/X
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE 14-15 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
ANALISIS SIREKAP DI MEDIA SOSIAL
Tadi ada FGD dengan
@perludem
, bersama teman2 dari UI, Elsam, Mafindo, BSSN, dan Safenet. Dari
@KPU_ID
berhalangan hadir.
Membahas tentang Sirekap. Saya diminta melaporkan analisis percakapan netizen tentang Sirekap di media sosial.
Bagaimana sentimennya? Apa saja kritikan dan keluhan masyarakat? Emosinya bagaimana?
TWITTER, TIKTOK, YOUTUBE
14-15 FEBRUARI 2024
SUARA NETIZEN HARI PENCOBLOSAN PEMILU 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN “KECURANGAN PEMILU”
• Terdapat banyak laporan dan bukti tentang kecurangan dalam pemilu 2024, seperti surat suara yang sudah tercoblos sebelum pemilihan dilakukan, manipulasi data suara, dan kegiatan pencoblosan oleh anak-anak di bawah umur.
• Banyak akun media sosial dan lembaga media yang mengungkap kecurangan ini, seperti Majalah Tempo, Media Kumparan, dan dokumenter "Dirty Vote" yang telah ditonton oleh jutaan penonton di YouTube.
• Para guru besar dari berbagai kampus juga memberikan testimoni tentang kecurangan dalam pemilu ini.
• Beberapa akun menyebut adanya upaya penegakan hukum yang terhambat dan serangan terhadap relawan yang melaporkan kecurangan.
• Terdapat kekhawatiran bahwa kecurangan ini dapat merusak legitimasi pemimpin yang terpilih dan merusak demokrasi.
• Beberapa akun juga menyebut adanya keterlibatan dinasti politik dan nepotisme dalam pemilu ini.
• Timnas Amin dan TPN Ganjar-Mahfud sepakat untuk menggugat kecurangan pemilu ini.
• Meskipun ada beberapa akun yang menyebut bias dalam dukungan politik, namun banyak akun yang menyuarakan keadilan dan transparansi dalam pemilu.
JIS VS GBK DALAM KAMPANYE TERAKHIR PILPRES 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
• Di semua kanal (Twitter, News, Instagram, YouTube) yang dimonitor selama periode 7-10 Februari 2024, JIS mendapatkan jumlah mention dan interaksi yang lebih tinggi dibandingkan GBK.
• Ini memperlihatkan minat netizen di platform media sosial tersebut dan media online yang lebih tinggi tentang JIS yang menjadi lokasi kampanye terakhir paslon 01 dibandingkan GBK yang menjadi lokasi paslon 02.
• Dalam analisis ini, lokasi kampanye paslon 03 di Simpang Lima, Semarang, tidak diikutkan, karena dalam percakapan netizen yang ada adalah upaya membandingkan lokasi JIS dan GBK saja.
• Analsis tentang kampanye lebih mendalam, termasuk terkait narasi yang muncul, dari ketiga paslon akan dibuat dalam analisis selanjutnya.
PERBANDINGAN KETIGA PASLON PASCA DEBAT DI YOUTUBE 4 - 6 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
1.Dari ”Share of voice” yang tidak terlalu jauh bedanya, dapat disimpulkan bahwa pertarungan di YouTube antara ketiga paslon berlangsung sangat ketat. Tidak ada pemenang yang jauh berbeda secara signifikan. Namun demikian pasca debat terakhir, Paslon 02 paling tinggi jumlah video dan interaksi yang didapatkannya.
2.Di antara semua kanal YouTube, kanal-kanal dari TV memberi kontribusi jumlah interaksi yang paling tinggi. Ada beberapa kanal non-TV yang juga signifikan seperti kanal podcast dan kanal opini.
3.Konten yang Menarik:
• Debat politik dan acara terkait kampanye merupakan konten yang paling banyak menarik perhatian, sebagaimana ditunjukkan oleh jumlah tayangan dan komentar yang tinggi pada video-video terkait.
• Segmen penutup paling banyak mendapat interaksi.
• Dari Capres 01, saat Anies membacakan ayat dari Quran dan pesan yang menyentuh. Dari Capres 02 saat meminta maaf kepada paslon lain. Dari Capres 03 cenderung direspon negative karena menyindir.
• Konten yang memungkinkan pemirsa untuk terlibat secara emosional atau pribadi, seperti wawancara atau segmen yang menampilkan sisi humanis dari calon, juga menarik jumlah tayangan yang tinggi.
TREN JUMLAH VIDEO PER JAM DI TIKTOK 1 – 5 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
Konten yang Menarik Emosi
Konten yang menyentuh emosi dan menampilkan humanisasi kandidat, seperti penutupan debat Anies yang 'mengandung bawang' dan Prabowo yang meminta maaf, terbukti sangat populer. Hal ini menandakan bahwa pendekatan yang memanusiakan kandidat dan menekankan pada nilai-nilai emosional beresonansi dengan audiens di TikTok.
Ganjar's closing statement yang menekankan pada isu HAM menunjukkan pentingnya mengangkat isu-isu substansial yang berkaitan dengan keadilan sosial dan hak asasi manusia.
Peran Media Online
Media online tampaknya berperan penting dalam menyebarkan konten terkait dengan capres dan cawapres, dengan banyak akun media yang masuk dalam daftar akun yang video-videonya paling banyak dilihat.
Keterlibatan media dalam distribusi konten menunjukkan bahwa paslon tidak hanya bergantung pada akun pribadi atau pendukung mereka dalam menyebarkan pesan, tetapi juga pada narasi yang dibentuk dan dikomunikasikan oleh media.
ANALISIS PRA DEBAT KELIMA CAPRES PEMILU 2024 NEWS - TWITTER 3 – 4 Februari 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
Analisis Volume dan Sentimen
• Anies Baswedan memiliki jumlah pembicaraan terbanyak dengan 170,341 total sebutan, mewakili 47% dari semua pembicaraan media. Dalam hal sentimen, 90% percakapan Twitter tentangnya bersifat positif, dengan hanya 5% negatif dan 5% netral. Ini menunjukkan opini publik yang sangat mendukung terhadap Anies Baswedan.
• Prabowo Subianto mengikuti dengan 114,034 sebutan, yang merupakan 32% dari total. Namun, sentimen di Twitter menunjukkan bahwa 63% percakapan adalah negatif, hanya 32% positif, dan 5% netral. Hal ini menandakan bahwa meskipun ia banyak dibicarakan, sebagian besar percakapan cenderung negatif.
• Ganjar Pranowo memiliki 76,371 sebutan dengan 21% dari total pembicaraan. Sentimen di Twitter terhadap Ganjar lebih positif dibandingkan Prabowo dengan 80% percakapan positif, 11% negatif, dan 9% netral. Ini menandakan persepsi publik yang umumnya positif terhadapnya.
Opini Netizen
• Opini terhadap Anies Baswedan mencakup beberapa poin positif, seperti dukungan dari influencer TikTok, antusiasme netizen terhadap acara live TikTok Anies, dan fatwa dari ulama. Namun, ada juga kritik negatif, seperti tuduhan penghinaan oleh pendukungnya dan kekecewaan publik terhadap omongan yang dianggap kosong.
• Opini terhadap Prabowo Subianto menunjukkan dukungan dari beberapa tokoh penting, namun juga ada kritikan keras, seperti tuduhan kerusakan demokrasi dan kekecewaan terhadap kinerjanya di masa lalu.
• Opini terhadap Ganjar Pranowo sebagian besar positif, dengan dukungan yang meningkat dari publik dan apresiasi untuk konten media sosialnya. Namun, terdapat pula sorotan negatif karena tidak hadirnya di acara tertentu dan survei yang kurang menguntungkan.
• Kesimpulan
Secara keseluruhan, Anies Baswedan tampaknya mempunyai dukungan yang kuat dari publik, dengan sentimen positif yang dominan. Prabowo Subianto mempunyai banyak pembicaraan namun dengan sentimen yang cenderung negatif. Sementara itu, Ganjar Pranowo memiliki proporsi sentimen positif yang tinggi meskipun jumlah pembicaraannya lebih sedikit dibandingkan dengan kedua kandidat lainnya.
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI YOUTUBE - 25 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
• Dalam periode 25 Jan-3 Feb 2024, jumlah video yang dipost di YouTube terkait Paslon 01 (14,618 video) dan Paslon 03 (14,642 video) memiliki share yang sama (36%), mengalahkan Paslon 02 (11,090 video, 27%).
• Tren total interaksi harian dari ketiga paslon di YouTube mirip dengan tren jumlah konten video (mention) yang dipost di YouTube. Awalnya interaksi dari video tentang paslon 01 paling tinggi, namun kemudian disusul oleh paslon 03, sebelum injury time paslon 02 menyusul, dan terakhir paslon 03 melewati mereka semua lagi.
• Total interaksi (Like, Comment, View) yang didapat semua video, Paslon 01 yang paling tinggi interaksinya (95 juta interaksi), disusul oleh Paslon 03 (88 juta interaksi), dan terakhir Paslon 02 (74 juta interaksi).
• Sentimen dari video dalam data ini belum dianalisis, sehingga belum ditampilkan hasilnya.
ANALISIS KONTEN DAN INTERAKSI KETIGA PASLON DI TIKTOK 1-3 FEBRUARI 2024Ismail Fahmi
KESIMPULAN
• Pasca Anies live di TikTok tanggal 1 Februari 2024, jumlah postingan konten di TikTok meningkat untuk Paslon 01, mengalahkan Paslon 02 dan Paslon 03. Namun jumlah interaksi yang didapat belum berbanding lurus dengan jumlah kontennya.
• Untuk mendapatkan interaksi yang tinggi (Like, View) tidak harus dari akun yang followernya besar. Akun pendukung Paslon 02 dengan 19K follower bisa mendapat Like dan View yang paling tinggi, mengalahkan akun yang followernya jutaan, karena kontennya yang khas.
• Paslon 02 mendapatkan interaksi yang tinggi, paling besar bukan dari akun dengan follower jutaan. Bahkan dari top 10 akun, sebagian besar followernya di bawah 100K. Kuncinya ada konten ringan yang memberi semangat dan menyentuh perasaan.
• Paslon 03 mendapat interaksi tinggi dari akun-akun media. Dari top 10 akun, hampir separuhnya adalah akun media.
• Paslon 01 juga mendapat interaksi dari top 10 akun dengan follower separuhnya kurang dari 50K. Sebagian besar adalah konten ringan yang menyentuh perasaan juga.
• Content is King. Dan konten yang paling tinggi interaksinya di TikTok dalam periode data ini adalah konten yang menyentuh perasaan.
PERBANDINGAN KETIGA PASLON DI INSTAGRAM DARI 21 JAN-3 FEB 2024Ismail Fahmi
METODOLOGI
• Sumber: Instagram
• Metode crawling: IG Search yang hanya berbasis hashtags. Kelemahan: jika sebuah post di dalam caption tidak ada hashtags, maka IG Search tidak akan menampilkan post dalam hasil pencarian.
• Periode: 21 Januari - 3 Februari 2024
• Keywords/Hashtags:
MUNDURNYA MAHFUD MD SEBAGAI MENKOPOLHUKAMIsmail Fahmi
LATAR BELAKANG
• Pengunduran diri Mahfud MD dari posisi Menkopolhukam menjadi pembahasan di media massa dan media online.
• Sejumlah tokoh nasional, pengamat, politisi, juga Presiden Jokowi turut mengomentari pengunduran diri tersebut.
• Pengunduran diri Mahfud MD jelang pelaksanaan debat Capres ke lima dan hanya terhitung belasan hari sebelum pencoblosan, ditafsir beragam oleh publik.
• Isu ini pun diikuti oleh beragam isu lainnya, termasuk keharmonisan kabinet dan rumor pengunduran diri beberapa menteri di kabinet Jokowi.
18. ARSITEKTUR SISTEM
Ini adalah gambaran
sistem yang digunakan
untuk membangun
Knowledge Explorer
Indonesia OneSearch
(IOS). Khusus untuk IOS,
sumber datanya adalah
fullteks dalam bentuk
teks abstrak dan file PDF
dari artikel jurnal, tesis,
disertasi, dll.
18
19. TEKNOLOGI NLP
Teknologi yang digunakan untuk mengekstrak
fakta dari teks menggunakan NLP (Natural
Language Processing), yang meliputi proses-
proses berikut:
• Segmentation
• Part-Of-Speech (POS) Tagging
• Automatic Term Recognition (ATR)
• Named Entity Recognition (NER)
• Term Relationship Extraction
• Syntax Analysis (S-P-O)
19
20. Contoh: Unstructured Text
20
KANZ PHILOSOPHIA, Volume 3, Number 2, December 2013 201
KEWALIAN DALAM TASAWUF NUSANTARA
Artikel ini mendiskusikan dokrin Kewalian (al-walāyah) yang mempunyai basis yang kuat
dalam al-Qur’an dan hadis dan isu ini secara sistematis dibahas melalui ajaran Ibn ‘Arabi
yang kompleks.
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal
bersamaan dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua pengertian,
wali sebagai orang yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai implikasi dari
kekeramatan dan wali sebagai penguasa wilayah tertentu. Terlepas dari pengertian dan
cakupannya, ajaran kewalian yang sesungguhnya tidak lepas dari ajaran tentang kenabian
dan kerasulan yang menyiratkan pesan bahwa dunia manusia bukan hanya dunia material
yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi di balik dunia fi sik terdapat dunia metafi
sik yang belum banyak diketahui manusia dan dari sanalah dunia fisik ini dikendalikan.
Kata-kata Kunci : wali, karamah, Nur Muhammad, kewalian, kenabian, penutup para wali
Fakultas Ushuluddin, UIN Syarif Hidayatullah. E-mail : yunasrilali@ymail.com
21. Segmentation: Paragraph
21
=====page1=====
-----------par----------
KANZ PHILOSOPHIA, Volume 3, Number 2, December 2013 201
-----------par----------
KEWALIAN DALAM TASAWUF NUSANTARA
-----------par----------
Artikel ini mendiskusikan dokrin Kewalian (al-walāyah) yang mempunyai basis yang kuat dalam al-
Qur’an dan hadis dan isu ini secara sistematis dibahas melalui ajaran Ibn ‘Arabi yang kompleks.
-----------par----------
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal bersamaan
dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua pengertian, wali sebagai orang
yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai implikasi dari kekeramatan dan wali sebagai
penguasa wilayah tertentu. Terlepas dari pengertian dan cakupannya, ajaran kewalian yang
sesungguhnya tidak lepas dari ajaran tentang kenabian dan kerasulan yang menyiratkan pesan
bahwa dunia manusia bukan hanya dunia material yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi
di balik dunia fi sik terdapat dunia metafi sik yang belum banyak diketahui manusia dan dari
sanalah dunia fi sik ini dikendalikan.
-----------par----------
Kata-kata Kunci : wali, karamah, Nur Muhammad, kewalian, kenabian, penutup para wali 1 Fakultas
Ushuluddin, UIN Syarif Hidayatullah. E-mail : yunasrilali@ymail.com
22. Segmentation: Sentence
22
-----------par----------
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal
bersamaan dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua
pengertian, wali sebagai orang yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai
implikasi dari kekeramatan dan wali sebagai penguasa wilayah tertentu.
Terlepas dari pengertian dan cakupannya, ajaran kewalian yang sesungguhnya tidak
lepas dari ajaran tentang kenabian dan kerasulan yang menyiratkan pesan bahwa dunia
manusia bukan hanya dunia material yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi
di balik dunia fisik terdapat dunia metafi sik yang belum banyak diketahui manusia dan
dari sanalah dunia fisik ini dikendalikan.
24. S-P-O TRIPLE
Grafik di kanan ini adalah tree-map, dari
relasi subyek, predikat, dan obyek yang
berhasil diekstrak dari fullteks.
Manfaat dari tree map ini adalah
pengguna bisa mendapat insight
dengan cepat tentang:
• Aktor person, organisasi, konsep
(subyek)
• Aktifitas terkait dengan aktor
• Obyek atau related entitis terkait
aktivitas subyek.
24
S
P
O
25. CO-OCCURRENCE ANTAR KONSEP
• Menampilkan aktor, lokasi, dan istilah
penting yang sering muncul
bersamaan (dalam kalimat atau
paragraph yang sama).
• Co-occurrence menjadi indikasi
adanya korelasi yang kuat antar pelaku
dan istilah.
• Namun, jenis korelasinya apa, belum
bisa dilihat di sini.
25
26. DIRECTED GRAPH
Grafik ini menghubungkan
Subyek dan Obyek yang
saling berhubungan
melalui predikat. Dalam
grafik, predikat ditampilkan
sebagai garis yang
memiliki anak panah, dari
subyek ke obyek.
Relasi antar S dan O
dalam sebuah knowledge
base yang besar bisa
memperlihatkan relasi
dalam lingkup yang lebih
besar.
26
27. ONTOLOGY GRAPH
Ontology adalah informasi
tentang kategori dan relasi
antar segala sesuatu.
Ontology Graph
menampilkan apakah
sesuatu itu PERSON,
ORG, atau konsep, dan
bagaimana relasinya
dengan sesuatu yang lain.
27
29. USER INTERFACE
Halaman muka Knowledge
Explorer IOS.
• Tiap folder berisi artikel
yang sudah diproses
menggunakan NLP dan
fact mining.
• Kolom sebelah kiri untuk
pencarian dan filtering.
• Menu di sebelah atas
untuk menampilkan jenis
analisis.
29
30. SPO TREE REPOSITORI
• Klik salah satu folder.
• Analisis pertama yang
ditampilkan adalah SPO
Tree.
• Di bagian tengah
ditampilkan 30 subyek
yang paling sering muncul
dalam folder repositori.
• Di sisi kanan ditampilkan
daftar artikel, repositori,
institusi, author, dll yang
bisa digunakan untuk
memfilter cakupan
dokumen yang akan
dianalisis.
30
31. SPO TREE: EXPLORE
• Untuk melihat apa predikat
dari sebuah subyek, klik
subyek yang Anda ingin
ketahui, lalu akan muncul
daftar predikat.
• Dan untuk melihat daftar
obyek, klik predikat,
sehingga ditampilkan SPO
tree seperti di samping.
• Klik obyek, maka akan
tampil halaman dari
dokumen yang berisi triple
SPO tersebut.
31
32. SPO TREE DOKUMEN
• Untuk melihat SPO Tree
dari sebuah dokumen, klik
judul dokumen di kolom
sebelah kanan.
• Maka grafik akan
diperbarui dengan SPO
yang baru.
32
33. SEARCH
• Untuk menampilkan
analisis terhadap dokumen
yang mengandung kata
kunci tertentu, masukkan
kata kunci ke dalam kolom
Cari, lalu enter.
• Maka analisis akan
dibatasi pada dokumen
hasil pencarian saja.
33
34. PROXIMITY
• Secara default, proximity atau
cakupan pencarian dilakukan
pada seluruh dokumen.
• Kita bisa mengubah proximity
menjadi lebih ketat, dengan
memilih cakupan pada kolom
‘Di dalam’:
• Dokumen
• Halaman
• Paragraph
• Kalimat
• Contoh di gambar kanan, untuk
pencarian obligasi kita set
proximity pada level ‘kalimat’.
Artinya, SPO yg ditampilkan
hanya dari kalimat yang
mengandung kata kunci saja.
34
35. FILTER SPO
• Filter Subyek, Predikat, dan
Obyek berguna untuk
menampilkan relasi SPO yang
mengandung kata kunci dari
kolom yang terkait.
• Contoh, pada kata kunci
obligasi di samping, kita ingin
melihat semua subyek yang
mengandung kata kunci
‘investor’.
35
36. CO-OCCURRENCE
• Klik menu ‘Co-occurrence’,
maka akan ditampilkan network
graph dari konsep-konsep yang
sering muncul bersamaan
dalam paragraph.
• Contoh untuk kata kunci
‘obligasi’, gambar di samping
memperlihatkan bagaimana
’perusahaan’ sering ditemukan
dengan konsep lain seperti
Investor, struktur modal, pasar
modal, dll.
36
37. CLUSTERING
• Pilih mode Clustering yang
ingin digunakan. Ada beberapa
pilihan:
• Tanpa cluster
• Institusi
• Repositori
• Dokumen
• Dalam contoh di sampingkita
mengelompokkan cooccurrence
untuk kata kunci ‘obligasi’
berdasarkan Dokumen.
Maksimal kita bisa lihat 5 item
dalam satu perbandingan.
• Dari clusterin ini, kita bisa lihat
dan bandingkan konsep2 utama
yang sering muncul bersamaan
dalam dokumen.
37
38. NETWORK GRAPH
• Klik menu ‘Network Graph’, dan
akan ditampilkan relasi antara
Subyek dan Object dalam triple
yang berhasil diekstrak dari
dokumen.
• Predikat tidak ditampilkan, dan
ditunjukkan sebagai garis
penghubung saja.
• Pada gambar di samping, kita
lihat Network Graph dari
dokumen yang mengandung
kata kunci ‘obligasi’.
• Tampak mana subyek atau
obyek yang paling dominan
dalam dokumen.
38
39. NETWORK ACTIVITY GRAPH
• Klik menu ‘Network Activity
Graph’, maka akan ditampilkan
relasi antara Subyek, Predikat,
dan Obyek, yang masing-
masing sebegai node.
• Contoh di samping adalah
Activity graph dari triples yg
ditemukan dalam dokumen
yang mengandung kata kunci
‘obligasi’.
39
66. HOW IT WORKS
• Botometer is a machine learning algorithm trained to classify an
account as bot or human based on tens of thousands of labeled
examples.
• When you check an account, you fetches its public profile and
hundreds of its public tweets and mentions using the Twitter API.
• This data is passed to the Botometer API, which extracts about
1,200 features to characterize the account's profile, friends,
social network structure, temporal activity patterns, language,
and sentiment.
• Finally, the features are used by various machine learning
models to compute the bot scores.
66
72. HOW IT WORKS
72
STEPS:
• Registration
• Propose keywords
• Analysis and publication
Dashboard
Access
REQUIREMENTS:
• Publish their analysis for public
using any medium.
USERS
• Students
• Researchers
• Lecturers
• Journalists
• Blogger
• Hoax buster
Admin