Tak Cukup Hanya Viral, Peneliti Universitas Panca Marga Kembangkan Sistem Penentu Prioritas Isu Publik

BeritaNasional.ID, PROBOLINGGO JATIM – Viralitas sebuah isu di media sosial ternyata tidak selalu mencerminkan tingkat kepentingannya bagi masyarakat. Berangkat dari persoalan tersebut, tim peneliti dari Universitas Panca Marga (UPM) mengembangkan sistem analitik untuk membantu menentukan isu publik yang layak menjadi prioritas berdasarkan pengolahan data media sosial.

Penelitian yang dilakukan oleh Ibu Nuzul Hikmah bersama tim peneliti Universitas Panca Marga ini memanfaatkan data dari platform Instagram untuk membaca pola percakapan dan respons masyarakat terhadap berbagai isu yang berkembang di ruang digital.

Dalam penelitian tersebut, tim mengolah 749 unggahan dari 21 hashtag. Data itu kemudian dianalisis menggunakan pendekatan komputasi untuk mengidentifikasi topik yang banyak dibicarakan, sekaligus mengukur tingkat perhatian publik melalui sejumlah indikator.

Tidak hanya melihat jumlah unggahan, sistem juga mempertimbangkan frekuensi kemunculan isu, rata-rata jumlah likes, serta rata-rata komentar. Dengan demikian, isu yang ramai belum tentu otomatis menempati posisi tertinggi dalam skala prioritas.

Untuk mempermudah proses analisis, tim peneliti membangun sebuah aplikasi berbasis web menggunakan Python dan Streamlit. Aplikasi tersebut dirancang sebagai dashboard yang mampu membantu pengguna menyaring ribuan percakapan digital secara lebih cepat dan terstruktur.

Sistem ini memiliki dua tahapan utama, yakni pengumpulan serta persiapan data, kemudian proses analisis hingga menghasilkan peringkat prioritas isu.

Dalam proses analisis, data teks diolah menggunakan metode text mining dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menemukan kelompok-kelompok topik yang muncul dari percakapan pengguna media sosial.

Setelah itu, hasil analisis dievaluasi melalui sejumlah indikator. Tahap pembobotan dilakukan menggunakan Entropy Weight Method (EWM), sedangkan proses penentuan peringkat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

Melalui kombinasi metode tersebut, sistem dapat menghasilkan prioritas isu berdasarkan beberapa indikator sekaligus, bukan hanya berdasarkan satu ukuran popularitas.

Salah satu temuan penelitian menunjukkan bahwa jumlah likes dan komentar dapat memberikan gambaran yang berbeda mengenai respons masyarakat terhadap suatu isu.

Sebuah unggahan mungkin memperoleh banyak tanda suka, tetapi belum tentu memicu diskusi yang tinggi. Sebaliknya, isu dengan jumlah likes lebih rendah dapat menghasilkan banyak komentar dan percakapan yang lebih intens.

Karena itu, penentuan prioritas isu perlu dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai indikator secara bersamaan agar hasil analisis tidak hanya berorientasi pada popularitas semata.

Pengembangan sistem tidak hanya berhenti pada pengujian algoritma. Tim peneliti juga melakukan validasi dari sisi akademik dan praktis.

Validasi akademik dilakukan bersama Ibu Nurul Hikmah dan Dr. Candra Dewi, S.Kom., M.Sc. dari Universitas Brawijaya. Proses ini bertujuan menilai kesesuaian metode, hasil pemodelan, serta interpretasi isu yang dihasilkan oleh sistem.

Sementara itu, validasi dari perspektif praktis dilakukan melalui Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo).

Keterlibatan praktisi dinilai penting untuk melihat sejauh mana hasil analisis tersebut dapat diterapkan dalam kebutuhan nyata, khususnya dalam pengelolaan informasi dan pemantauan isu publik.

Dengan adanya dua sudut pandang tersebut, sistem yang dikembangkan tidak hanya diharapkan mampu menghasilkan angka dan peringkat, tetapi juga memberikan hasil yang dapat dipahami serta relevan untuk digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

Di tengah derasnya arus informasi media sosial, sebuah lembaga atau instansi dapat menghadapi ribuan percakapan masyarakat dalam waktu singkat.

Tanpa bantuan teknologi, proses memilah isu yang hanya ramai sesaat dengan isu yang benar-benar menunjukkan perhatian publik dapat membutuhkan waktu dan tenaga yang besar.

Melalui aplikasi yang dikembangkan, proses tersebut dapat dilakukan secara lebih sistematis. Sistem berfungsi sebagai alat bantu untuk menyediakan informasi yang terstruktur, sementara keputusan akhir tetap berada di tangan manusia atau pihak yang berwenang.

Tim peneliti juga telah melakukan pengujian awal terhadap berbagai fungsi utama aplikasi. Pengujian meliputi proses pengumpulan data, penggabungan dan penghapusan data ganda, preprocessing, pemodelan topik, evaluasi coherence score, visualisasi data, pembobotan EWM, hingga perangkingan menggunakan metode SAW.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa fungsi utama sistem dapat berjalan sesuai dengan rancangan penelitian.

Penelitian ini pun telah menghasilkan sebuah prototipe sistem analitik yang mengintegrasikan proses pengolahan data media sosial, analisis topik, hingga penentuan prioritas isu publik dalam satu alur kerja.

Ke depan, pendekatan tersebut diharapkan dapat membantu berbagai pihak untuk tidak sekadar mengetahui apa yang sedang viral, tetapi juga memahami isu mana yang perlu mendapat perhatian lebih besar.

Penelitian ini mendapat dukungan pendanaan dari Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Direktorat Jenderal Riset dan Pengembangan, Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi Republik Indonesia.