Respon Pengguna Twitter terhadap Regulasi Pengendalian Akses Ponsel Ilegal melalui Validasi IMEI (Twitter User’s Response to Regulation of Contraband Cell Phone Access Control through IMEI Validation)

Isi Artikel Utama

Cut Medika Zellatifanny

Abstrak

Abstrak

Regulasi pemerintah yang dikeluarkan pada awal bulan juli 2019 mengenai pengendalian akses ponsel ilegal melalui validasi IMEI ramai diperbincangkan oleh semua kalangan masyarakat, baik itu konsumen, produsen bahkan perusahaan pun turut aktif memberikan pendapat mengenai aturan yang rencananya di tandatangani pada bulan agustus 2019 tersebut. Pendapat yang muncul baik di dunia nyata maupun di dunia maya tentunya memunculkan reaksi yang beragam dan tentunya akan membentuk opini baik positif, netral maupun negatif. Twitter menjadi salah satu dari sekian banyak media sosial yang digunakan untuk menyampaikan pendapat secara massif mengenai aturan tentang pengendalian akses ponsel ilegal melalui validasi IMEI. Penelitian ini menganalisa isi twit opini pengguna Twitter mengenai aturan pemerintah tersebut dengan menggunakan metode data mining melalui big data tools yakni IPA (Intelegence Perception Analysis). Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa sentimen pengguna twitter terhadap regulasi tersebut didominasi oleh respon negatif dengan dimensi emosi yang paling banyak diungkapkan adalah antisipatif dan surprise.

Rincian Artikel

Bagian
Articles

Referensi

Adi, Sumarni.,Murni.W, A.K Mardiana, & A. Muzakki. Survei : Topik dan Tren Analisis Sentimen Pada Media Online dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018. Yogyakarta : Universitas Amikom. 2018

Berry, M.W. & Kogan, J .Text Mining Aplication and Theory. United Kingdom : WILEY. 2010

Daffa, W., Bamasag, O., & AlMansour, A. (2018). A Survey On Spam URLs Detection In Twitter. 1st International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS). Riyadh, Saudi Arabia: IEEE. 2018

Buntoro, Ghulam Asrofi. Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. Surabaya: Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya. 2017

Direktorat SDPPI, Kementerian Kominfo. Bahan Rapat Koordinasi IMEI 3 Kementerian diakses pada 23 Juli 2019. Jakarta. 2019

Fabian Thomas, Vincent. Kebijakan IMEI: Kerugian Akibat Ponsel Ilegal Capai Rp143,68 Miliar. (website) diakses tanggal 1 agustus 2019 pada https://tirto.id/kebijakan-imei-kerugian-akibat-ponsel-ilegal-capai-rp14368-miliar-edDk .

Feldman, R & Sanger, J. The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in

AnalyzingUnstructured Data. New York : Cambridge University Press. 2007

Hemalatha,I.,Varma P. Saradhi, & Govardhan A. Preprocessing The Informal Text for Efficient Sentiment Analysis. International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), p. 58-61. 2012

Hootsuite (We are Social). Indonesian Digital Report 2019. Diunduh tanggal 3 agustus 2019 pada https://wearesocial.com/global-digital-report-2019

ITU/EUIPO. The Economic Cost Of IPR Infringement In The Smartphones Sector : https://euipo.europa.eu/ohimportal/en/web/observatory/ipr-infringement-smartphone-sector .p.20. 2017

Liu, Bing. Sentiment Analysis and Opinion Mining.USA : Morgan & Claypool Publishers.2012

Makki, Safir. Mengenal Apa itu IMEI. diakses tanggal 1 agustus 2019 pada https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20190116164420-185-361325/mengenal-apa-itu-imei (Internet)

Ma’arif, M. Rifki. Analisis Konten Interaksi Pengguna Twitter pada Masa 100 Hari Pertama Pemerintahan Baru DKI Jakarta Menggunakan Text Mining. Makassar : Jurnal Pekommas Vol.03 No.02 hal 137-142. 2018

Nomleni, Petrix., M. Hariadi,. IKE Purnama. Sentimen Analysis Berbasis Big Data. Seminar Nasional Ke-9, Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi. 2014

Pakistan Telecommunications Authority. (2015). DIRBS consultation document. https://www.pta.gov.pk/assets/media/dirbs-cons-paper-220616.pdf. pg.6

Pang,B.Lee,L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Journal of Foundations and Trends in Information Retrieval. 2008

Pratiwi dkk. Study of Hoax News Detection Using Naive Bayes Classifier in Indonesian Language. 11th International Conference on Information & Communication Technology and System. Surabaya: IEEE p.73- 78. 2017

Sadida, Rizqon dkk. Perancangan Sistem Analisis Sentimen Masyarakat Pada Sosial Media dan Portal Berita. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Media. Yogyakarta: STMIK AMIKOM. 2017.

Shantika, Eka. Cara Twitter Deteksi Akun Bot. diakses pada tanggal 11 agustus 2019 pada https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20180816103830-185-322716/cara-twitter-deteksi-akun-bot (Internet)