Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH)
Volume 1, Number 7, July 2021
p-ISSN 2774-5147 ; e-ISSN 2774-5155
How to cite:
Sulthan Aliff Secca Ramadhani
1
, Alifio Rahmanqa
2
dan Nur Aini Rakhmawati
3
. (2021). Deteksi Lokasi Siswa
SMP di Instagram dengan Metode Named Entity Recognition. Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH), 1(7):
690-696
E-ISSN:
2774-5155
Published by:
https://greenvest.co.id/
DETEKSI LOKASI SISWA SMP DI INSTAGRAM DENGAN METODE NAMED
ENTITY RECOGNITION
Sulthan Aliff Secca Ramadhani
1
, Alifio Rahmanqa
2
dan Nur Aini Rakhmawati
3
Institut Teknologi Sepuluh Nompember Surabaya Jawa Timur, Indonesia
sultanaiff@gmail.com, alifiorahmanqa12092000@gmail.com dan nur.aini@is.its.ac.id
Diterima:
7 Juli 2021
Direvisi:
8 Juli 2021
Disetujui:
14 Juli 2021
Abstrak
Instagram dapat dipergunakan oleh semua kalangan baik dari anak-anak
hingga dewasa. Melalui jejaring sosial yang luas masyarakat dapat
melakukan sebuah kegiatan seperti berbagi suatu aktivitas cerita,
membagi foto dan membagi video. Untuk itu perlu diketahui bahwa di
Indonesia terutama anak SMP banyak sekali menggunakan aplikasi
Instagram. Dengan adanya metode Named Entity Recognition (NER)
kemungkinan besar untuk mengetahui lokasi anak SMP sangatlah besar.
Metode tersebut bisa mengetahui sebuah lokasi berdasarkan caption
Instagram yang dibagikan. Penilitian ini bertujuan untuk untuk
mengetahui lokasi yang sering dikunjungi oleh siswa SMP melalui
caption instagram dengan metode NER. Metode yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu dimulai dengan melakukan studi literatur guna
dalam pembuatan tinjauan pustaka dan pendahuluan yang didasarkan
dari kutipan para ahli dan penelitan sebelumnya. Setelah dilakukan
analisis dengan metode NER terhadap total 200 caption, didapatkan
entitas “location” berjumlah 60 dari 300 entitas lainnya. Dari total 60
entitas “location”, penyebutan lokasi yang paling banyak adalah
Indonesia dan Surabaya. Namun dari hasil analisis dengan metode NER
yang kami lakukan, masih kurang optimal. Dengan beberapa kata yang
tidak sesuai dengan entitasnya dan diakibatkan model tersebut
overfitting terhadap data training.
Kata kunci : Siswa SMP; Instagram; Metode Named Entity Recognition
Abstract
Instagram can be used by all circles from children to adults. Through a wide
social network, people can do activities such as sharing a story, sharing photos
and sharing videos. Therefore, please note that in Indonesia, especially junior
high school children, there are many instagram applications. With the Named
Entity Recognition (NER) method, it is very likely to know the location of
junior high school children. The method can find out a location based on
instagram captions shared. This research aims to find out the locations
frequented by junior high school students through instagram captions with
NER method. The method used in this study is to start by conducting literature
studies in the creation of library reviews and introductions based on expert
quotes and previous research. After analysis by NER method of a total of 200
captions, 60 "LOCATION" entities were obtained from 300 other entities. Out
of a total of 60 "LOCATION" entities, the most mentioned locations are
Indonesia and Surabaya. But from the results of the analysis with the NER
method that we did, still less optimal. With a few words that do not correspond
to the entity and resulted from the model overfitting the training data.
Keywords: Junior high school students; Instagram; Named Entity
Recognition Method
Deteksi Lokasi Siswa SMP di Instagram dengan Metode
Named Entity Recognition
Sulthan Aliff Secca Ramadhani, Alifio Rahmanqa dan Nur Aini Rakhmawati 691
PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi telah membawa manusia untuk memungkinkan
cara baru dalam berinteraksi dan bersosialiasi (Baharun & Finori, 2019), salah satunya
adalah inovasi pada teknologi komunikasi yaitu media social (Putri Clarissa, 2020).
Sebagai sarana komunikasi yang interaktif dan efektif, media sosial memiliki peran dalam
aktivitas interaksi antar masyarakat (Purbohastuti, 2017). Di balik munculnya berbagai
macam bentuk pertemanan media sosial yang kian digemari jutaan penduduk di dunia
(Anindhita, 2018) telah membawa pergeseran nilai–nilai sosial dalam kehidupan
masyarakat, khususnya remaja (Syam, 2015). Media sosial hadir menjadi bagian dari
proses perjalanan tumbuh dewasa para remaja.
Dengan pesatnya perkembangan new media, telah memberikan dampak terhadap
situs-situs komunikasi, dari sekedar email dan chating (Nainggolan et al., 2018), menjadi
media sosial atau jejaring sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, Path dan Snapchat
(Mahendra, 2017). Salah satu media sosial yang sedang banyak digunakan oleh pengguna
gadget saat ini adalah Instagram (Fauziah et al., 2018). Instagram mendefinisikan
sebagai situs jejaring sosial dengan layanan berbasis web (Wicaksono & Rumyeni, 2017)
yang memungkinkan perorangan membangun profil umum atau semi-umum dalam satu
sistem yang terbatas (Karina, 2020), menampilkan pengguna lainnya yang berkaitan
dengan mereka.
Media sosial Instagram telah membuat masyarakat luas untuk melakukan sebuah
kebebasan berekspresi (Irawan & Yusuf, 2017). Tidak hanya orang dewasa saja yang
dapat mengakses media sosial Instagram melainkan remaja hingga anak-anak (Zakirah,
2017) juga dapat mengakses media sosial tersebut. Instagram memungkinkan
penggunanya untuk dapat mengunggah sebuah foto (Febrina, 2019) atau video untuk
mengabadikan pengalaman dari sebuah kegiatan yang dilakukan (Aripradono, 2020).
Selain itu, hal yang menarik adalah dapat membagikan sebuah postingan dengan
memberikan titik keberadaan atau lokasi. Hal ini berfungsi agar pengguna dapat
memberikan keterangan lokasi dari aktivitas yang dibagikan di Instagram (Roikanah &
Rachman, 2021).
Pada dasarnya metode NER (Named Entity Recognition) digunakan untuk
mengekstrak suatu informasi untuk tujuan didapatkannya suatu informasi yang terstruktur
dan akurat dari teks yang tidak terstruktur. Pada saat itu, orang-orang menyadari bahwa
sangat penting untuk mencari jenis informasi seperti nama orang, nama organisasi, nama
tempat, waktu, tanggal, nominal uang dan persentase. Proses menandai jenis entitas
dinamakan “Named Entity Recognition”. Sehingga nantinya dengan metode ini,
informasi-informasi dari berbagai caption postingan yang mengandung sebuah lokasi
dapat terekstrak sehingga didapatkan informasi lokasi pada pengguna Instagram
khususnya pelajar SMP. Penilitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui lokasi yang
sering dikunjungi oleh siswa SMP melalui caption instagram dengan metode NER.
Manfaat penelitian yaitu mengetahui aktivitas penggunaan media sosial instagram pada
siswa SMP.
METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dimulai dengan melakukan studi
literatur guna dalam pembuatan tinjauan pustaka dan pendahuluan yang didasarkan dari
kutipan para ahli dan penelitan sebelumnya. Selanjutnya, pengumpulan akun Instagram
yang mengikuti akun resi SMP dan caption instagram yang mengandung sebuah lokasi,
Vol. 1, No. 7, pp. 690-696, July 2021
692 http://sostech.greenvest.co.id
kemudian dilanjutkan melakukan metode analisis dengan menggunakan metode NER .
Setelah itu, dari hasil proses NER nantinya mengidentifikasi lokasi yang sering
dikunjungi berdasarkan analisis dari kumpulan caption dari tiap akun instagram dan
terakhir adalah penarikan kesimpulan dari hasil identifikasi.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berdasarkan penelititan hal utama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi
masalah. Dengan studi literatur kita dapat melakukan sebuah identifikasi masalah dengan
tepat. Studi literatur pada penelitian kali ini mencangkup pembahasaan mengenai deteksi
lokasi siswa SMP dengan penggunaan akun instagram bedasarkan caption yang telah
dibuat menggunakan metode Named Entity Recognition (NER). NER merupakan sebuah
metode untuk mengetahui information extraction sebuah teks caption menjadi sebuah
data. Tujuan metode tersebut mengidentifikasi sebuah kata menjadi dalam sebuah
entitasnya. Dalam tahap ini, kami melakukan pengumpulan data yang diperlukan untuk
tahap analisis. Data ini terdiri dari 20 akun Instagram seseorang yang mengikuti akun
resmi SMP (Sekolah Menengah Pertama) serta 10 caption sebuah postingan instagram
yang mengandung sebuah lokasi (berupa lokasi nama kota). Berikut merupakan data yang
kami kumpulkan untuk nantinya dianalisis :
Deteksi Lokasi Siswa SMP di Instagram dengan Metode
Named Entity Recognition
Sulthan Aliff Secca Ramadhani, Alifio Rahmanqa dan Nur Aini Rakhmawati 693
Tabel 1. Daftar Akun Instagram anak SMP beserta Sekolah SMP
No
Nama akun Instagram
Akun resmi SMP yang diikuti
1
__looking.caesario78__
smpmuhammadiyah9jakarta
2
Murritza__
smpkreatifannursurabayaput
3
Putra__k410ib
smpgiki3surabaya
4
nabilasafirau
smppercik
5
Hisyam_cahya
Smpi_alazhar14
6
Cellin_dp
smpn21semarang
7
Yuga_yuga_yuga
smpn21semarang
8
Faurellia_fadhilla
smppercik
9
Aurellia.putriastadewi
smpnegeri6sby
10
Adhiraja_kidz
smpnegeri6sby
11
davinnayaka
smpn2surabaya
12
rizkykumairahrizkykumairah
smpnegeri2mlg
13
arofix.sptra__
smpnegeri14semarang
14
alinakrn02
smpnegeri2mlg
15
raisyaadhimaniar
Smpnegeri48bdg
16
chestaardiona86
smpnegeri48bdg
17
rmuhamad_raihan
smpnegeri48bdg
18
navarroghaizani
smpnegeri48bdg
19
Kaka_oficial_12
smpnegeri48bdg
20
zaskia_natasyaa
smpnegeri48bdg
Setelah nantinya data yang diperlukan sudah ditentukan, dalam tahap ini kami
melakukan analisis caption Instagram dengan metode NER (Named Entity Recognity).
Disini kami melakukan jenis metode NER SpaCy. Untuk tahapan pertama yang kami
lakukan adalah melakukan pengelolaan data kami perlu preprovessing pada caption
Instagram dengan menghilangkan beberapa simbol, emoticon ataupun tanda baca yang
tidak dibutuhkan. Berikut adalah contoh hasil ekstraksi caption yang sudah dilakukan
preprocessing.
Gambar 2. Caption Pasca Preprocessing
Pada langkah preprocessing ini, dilakukan guna untuk mendapatkan hasil yang
maksimal. Dimana disini mengubah caption menjadi sebuah teks data yang sesuai dengan
format SpaCy. Selanjutnya disini kami melakukan identifikasi dengan metode NER.
Dimana sebelum dilakukan identifikasi, telah dilakukan training dengan menggunakan
data pembelajaran model NER sebanyak 30 kali perulangan. Setelah pembelajaran
selesai, dapat langsung dilakukan testing dengan dataset yang disesuaikan. Berikut
adalah hasil testing yang telah dilakukan.
Vol. 1, No. 7, pp. 690-696, July 2021
694 http://sostech.greenvest.co.id
Gambar 3. Hasil Testing NER
Dalam tahap ini, kami melakukan identifikasi hasil analisis yang telah kami
lakukan sebelumnya. Tahap ini kami mendefinisikan hasil analisis yang masih berupa
kode dalam metode NER yang kami lakukan hingga menjadi sebuah informasi yang
dapat digunakan dalam membuat sebuah kesimpulan nantinya. Tahap ini merupakan
tahapan terakhir dari rangkaian proses yang telah dilakukan dari awal. Kami memberikan
kesimpulan dari analisis yang telah kami lakukan. Kesimpulan ini nantinya membantu
dalam penjelasan tujuan dan hasil analisis yang telah dilakukan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan dari analisis yang telah dilakukan, 300 entitas yang terklasifikasi
yang terdiri dari entitas “Location”, “Organization”, “Person”, “Quality” dan “Time”.
Berdasarkan dari tabel 2, dapat diketahui bahwa entitas yang paling banyak adalah
“Organization”.
Tabel 2. Entitas Hasil NER
No.
Entitas
Jumlah
1.
Location
60
2.
Organization
89
3.
Person
56
4.
Quantity
56
5.
Time
38
Dari total caption yang dikumpulkan mayoritas caption pada akun siswa SMP
merupakan caption dari kegiatan seperti pengumpulan tugas sekolah, perkenalan identitas
diri sebagai siswa baru, dan kata singkat yang mengandung sebuah ekspresi. Sedangkan,
untuk caption yang mengandung lokasi bersumber dari penyebutan letak dari sekolahnya
dan destinasi wisata. Berikut merupakan detail dari entitas “Location” :
Tabel 3. Entitas Location
No.
Lokasi
Jumlah
1.
Surabaya
5
2.
Bonek
1
3.
Green
1
4.
Indonesia
1
5.
Huhuhuu Mayan Mayan melihat
5
6.
Aktif
1
7.
Kreatif
1
8.
Menyebarkan
1
9.
Bus Jatim
1
10.
Kota Kediri Jawa Timur:Office
1
Deteksi Lokasi Siswa SMP di Instagram dengan Metode
Named Entity Recognition
Sulthan Aliff Secca Ramadhani, Alifio Rahmanqa dan Nur Aini Rakhmawati 695
11.
Bersepeda
1
12.
Sleman
1
13.
Yogyakarta
1
14.
Uk.3
1
15.
Dapatkan
1
16.
Fattan
1
17.
B.Indonesia
1
18.
Larutan Asam
1
19.
Iseng
1
20.
Wassalamualaikum Partisipan 09
Orang
1
21.
SMPN 6 Surabaya
1
22.
Ayooo
1
23.
Strategi
1
24.
Penyiraman
1
25.
Jembatan
1
26.
Penghematan
1
27.
Slide
1
28.
Wassalamualaikum
1
29.
Dufan
1
30.
Paris
1
31.
Winter
1
32.
Primary
1
33.
Maen
1
34.
Yui
1
35.
Teknik Sepakbola Online Episode
1
36.
Sunda poster nganggo basa sunda
1
37.
Ayeunna
1
38.
75 Guru
1
39.
Mantap
2
40.
Sediiiih
1
41.
Braga Ciwalk Bandung
1
42.
Wong
1
43.
Adiwiyata
1
44.
Halo
1
45.
Busana
1
46.
Assalamualaikum wr wb
1
47.
Buat
2
48.
New Normal
1
Berdasarkan dari tabel 3, kata Indonesia dan Surabaya memiliki jumlah paling
banyak dengan jumlah 5. Untuk kata yang lainnya hanya berjumlah 1 pada klasifikasi
“Location” yang telah dilakukan. Hal ini disebabkan beberapa kata yang tidak sesuai
karena model tersebut overfitting terhadap data training.
KESIMPULAN
Berdasarkan penilitian yang telah dilakukan, disini kami ingin mengetahui lokasi
yang paling sering dikunjungi oleh siswa SMP. Dimana disini mengambil dari 20 akun
siswa yang mengikuti akun SMP dan 10 caption dari masing akun yang mengandung
sebuah lokasi. Setelah dilakukan analisis dengan metode NER terhadap total 200 caption,
didapatkan entitas “Location” berjumlah 60 dari 300 entitas lainnya. Dari total 60 entitas
Vol. 1, No. 7, pp. 690-696, July 2021
696 http://sostech.greenvest.co.id
“Location”, penyebutan lokasi yang paling banyak adalah Indonesia dan Surabaya.
Namun dari hasil analisis dengan metode NER yang kami lakukan, masih kurang
optimal. Dengan beberapa kata yang tidak sesuai dengan entitasnya dan diakibatkan
model tersebut overfitting terhadap data training.
BIBLIOGRAFI
Anindhita, W. (2018). Dramaturgi Dibalik Kehidupan Sosial Climber. Jurnal Komunikasi
Dan Bisnis, 6(1).
Aripradono, H. W. (2020). Penerapan Komunikasi Digital Storytelling Pada Media Sosial
Instagram. Teknika, 9(2), 121–128.
Baharun, H., & Finori, F. D. (2019). Smart Techno Parenting: Alternatif Pendidikan
Anak Pada Era Teknologi Digital. Jurnal Tatsqif, 17(1), 52–69.
Fauziah, R., Ratnamulyani, I. A., & Kusumadinata, A. A. (2018). Efektifitas Promosi
Destinasi Wisata Rekreasi Gunung Pancar Melalui Postingan Instagram Media
Sosial. Jurnal Komunikatio, 4(1).
Febrina, A. (2019). Motif Orang Tua Mengunggah Foto Anak Di Instagram (Studi
Fenomenologi Terhadap Orang Tua di Jabodetabek). Jurnal Abdi Ilmu, 12(1), 55–
65.
Irawan, E., & Yusuf, Y. (2017). Instagram Sebagai Gaya Hidup Masyarakat Kota
Pekanbaru (Studi Komunitas Instagram Di Kota Pekanbaru). Riau University.
Karina, M. E. (2020). Analisis Personal Branding Selebgram di Sosial Media Instagram
(Studi Deskriptif Kualitatif Pada Akun Instagram@ dindamaulinaaa). Jurnal Humas
& Media Kontemporer, 1(1), 11–24.
Mahendra, B. (2017). Eksistensi sosial remaja dalam Instagram (sebuah perspektif
komunikasi). Jurnal Visi Komunikasi, 16(1), 151–160.
Nainggolan, V., Rondonuwu, S. A., & Waleleng, G. J. (2018). Peranan media sosial
Instagram dalam interaksi sosial antar mahasiswa fakultas ilmu sosial dan politik
UNSRAT Manado. ACTA DIURNA KOMUNIKASI, 7(4).
Purbohastuti, A. W. (2017). Efektivitas Media Sosial Sebagai Media Promosi. Tirtayasa
Ekonomika, 12(2), 212–231.
Putri Clarissa, N. (2020). Proses Pengelolaan Media Sosial Instagram Badan Litbang
dan Inovasi KLHK Tahun 2019. IPB University.
Roikanah, U., & Rachman, M. A. (2021). Penggunaan Instagram Sebagai Sarana
Pemasaran: Studi Kasus Taman Baca Masyarakat Kolong Ciputat. Lentera Pustaka:
Jurnal Kajian Ilmu Perpustakaan, Informasi Dan Kearsipan, 7(1), 1–18.
Syam, H. M. (2015). Globalisasi Media dan Penyerapan Budaya Asing, Analisis Pada
Pengaruh Budaya Populerkorea Di Kalangan Remaja Kota Banda Aceh. Avant
Garde, 3(1).
Wicaksono, M. A., & Rumyeni, R. (2017). Pengaruh media sosial instagram@
wisatadakwahokura terhadap minat berkunjung followers. Riau University.
Zakirah, D. M. A. (2017). Mahasiswa dan Instagram (Study Tentang Instagram Sebagai
Sarana Membentuk Citra Diri di Kalangan Mahasiswa Universitas Airlangga).
Universitas Airlangga.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike
4.0 International License