Klasifikasi Kategori Pengaduan Masyarakat Melalui Kanal LAPOR! Menggunakan Artificial Neural Network

LAPOR! merupakan sarana aspirasi dan pengaduan masyarakat terkait kinerja pemerintah berbasis media sosial. Oleh karena laporan pengaduan masyarakat yang masuk tersebut berbentuk teks, maka dapat diselesaikan dengan cara text mining. Sehingga dilakukan analisis klasifikasi teks menggunakan Artificial Neural Network serta SMOTE untuk mengatasi data imbalance dan Chi-Square untuk proses seleksi variabel. Data yang digunakan adalah data historis aduan masyarakat melalui kanal LAPOR! tahun 2015. Melalui proses seleksi variabel, didapatkan sejumlah 428 term atau kata yang memberikan pengaruh terhadap kategori aduan masya-rakat. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan melalui metode Artificial Neural Network dengan feature selection dan 3 nodes hidden layer adalah precision 0,794, sensitivity 0,818 dan F1-Score 0,800. Selain itu didapatkan topik permasalahan yang patut mendapatkan perhatian lebih pada setiap kategori aduan dengan menggunakan word cloud.