Pemetaan Tren dan Pola Topik Kekerasan Remaja dalam Pemberitaan Online di Indonesia Berbasis Association Rule Mining dan Time Series Analysis

Anita; Nasyan  Falah Azhari; Tresiana  Pasaribu; Reinhard  Halomoan Napitupulu

doi:10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1166

Penulis

Anita Universitas Prima Indonesia
Nasyan Falah Azhari Universitas Prima Indonesia
Tresiana Pasaribu Universitas Prima Indonesia
Reinhard Halomoan Napitupulu Universitas Prima Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1166

Kata Kunci:

Kekerasan Remaja, Pemberitaan Online, Web Scraping,, Pemodelan Topik, Time Series Analysis (TSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Association Rule Mining (ARM)

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tren dan pola topik kekerasan remaja dalam pemberitaan online di Indonesia. Dengan menganalisis data artikel berita dari berbagai portal terkemuka selama periode Agustus 2024 hingga Mei 2025, penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif komputasional. Proses pengumpulan data dilakukan melalui web scraping menggunakan framework Scrapy, menghasilkan total 5272 artikel yang relevan. Data teks kemudian melalui tahapan pra-pemrosesan yang meliputi case folding, penghapusan URL dan tag HTML, tokenisasi, stopword removal, dan stemming untuk menormalisasi teks. Pemodelan Topik Latent Dirichlet Allocation (LDA) berhasil mengidentifikasi 10 topik utama terkait kekerasan remaja, meliputi isu kriminalitas jalanan, kekerasan dalam rumah tangga, kekerasan seksual, serta peran hukum dan pendidikan. Analisis deret

waktu menunjukkan fluktuasi signifikan dalam volume pemberitaan, dengan puncak-puncak tertentu yang mengindikasikan peningkatan perhatian media pada topik spesifik. Selanjutnya, Association Rule Mining (ARM), baik berbasis kata maupun topik, mengungkap pola-pola asosiasi yang kuat. ARM berbasis topik menyoroti hubungan antara tema-tema besar seperti asosiasi antara "Kekerasan Seksual & Pencabulan" dengan "Perlindungan & Tumbuh Kembang Anak/Remaja", sementara ARM berbasis kata memberikan detail granular tentang kata kunci yang sering muncul bersama, seperti "polisi", "tangkap", dan "pelaku". Sintesis temuan mengindikasikan adanya narasi dominan yang berfokus pada insiden kekerasan dan respons institusional. Penelitian ini memberikan wawasan komprehensif mengenai dinamika pemberitaan kekerasan remaja di media online Indonesia, yang dapat menjadi dasar bagi pembuat kebijakan dan praktisi terkait..

Kata kunci: Kekerasan Remaja, Pemberitaan Online, Web Scraping, Pemodelan Topik, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Association Rule Mining (ARM), Analisis Deret Waktu (TSA).

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

D. Ningrum, R. M. A. Hutagaol, and A. Muhtar, “Penerapan Time Series Forecasting untuk Memprediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2024,” Data Sciences Indonesia (DSI), vol. 3, no. 2, pp. 79–89, May 2024, doi: 10.47709/dsi.v3i2.3263.

L. Michaud, G. Kolla, K. Rudzinski, and A. Guta, “Mapping a moral panic: News media narratives and medical expertise in public debates on safer supply, diversion, and youth drug use in Canada,” International Journal of Drug Policy, vol. 127, p. 104423, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.drugpo.2024.104423.

Supriyono, A. P. Wibawa, Suyono, and F. Kurniawan, “Advancements in natural language processing: Implications, challenges, and future directions,” Telematics and Informatics Reports, vol. 16, p. 100173, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.teler.2024.100173.

S. R. Muir, L. D. Roberts, and L. P. Sheridan, “The portrayal of online shaming in contemporary online news media: A media framing analysis,” Computers in Human Behavior Reports, vol. 3, p. 100051, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100051.

M. H. Santoso, “Application of Association Rule Method Using Apriori Algorithm to Find Sales Patterns Case Study of Indomaret Tanjung Anom,” Brilliance: Research of Artificial Intelligence, vol. 1, no. 2, pp. 54–66, Dec. 2021, doi: 10.47709/brilliance.v1i2.1228.

I. Pratiwi, N. Suarna, and T. Suprapti, “IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULES MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PAKET KUOTA PERDANA PELANGGAN XL MENGGUNAKAN ALGORTIMA APRIORI (STUDI KASUS: PT. XL AXIATA TEGAL),” 2024.

E. Castaño Camps, “Introduction to Time Series and Forecasting,” 2022.

Brilliant M, Handoko D, and Sriyanto, “Implementation_of_Data_Mining_Using_Asso,” Implementation of Data Mining Using Association Rules for Transactional Data Analysis, pp. 177–180, 2017.

D. Mutiara and Eriyanto, “Analisis Framing Pemberitaan Kasus Kekerasan pada Orientasi Pengenalan Kampus,” Jurnal Komunikasi Global, vol 9, no. 1, 2020.

S. Pahmi, R. Hopipah, D. A. Saputri, T. P. Dewi, H. Yulita, and A. Widowati, “Studi Literatur Terhadap Kekerasan di Kalangan Remaja,” Jurnal Basicedu, vol. 8, no. 1, pp. 911–920, Dec. 2023, doi: 10.31004/basicedu.v8i1.6354.

Dwi Jasuma, B. (n.d.). news-scraper. GitHub. Retrieved from https://github.com/binsarjr/news-scraper.git

G. Kaur, “Association Rule Mining: A Survey,” (IJCSIT) International Journal of Computer Science and Information Technologies,vol. 5, no. 2, pp. 2320-2324, 2014.

P. Pillai and D. Amin, “Understanding the requirements Of the Indian IT industry using web scrapping,” Procedia Comput Sci, vol. 172, pp. 308–313, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.05.050.

L. J. Tjahyana and F. Lesmana, “Entity Sentiment Analysis with the Netray Monitoring Tool in Indonesian Online News Media on the Fuel Price Hike,” Information and Media, vol. 99, pp. 106–125, 2024, doi: 10.15388/IM.2024.99.6.

S. J. Blair, Y. Bi, and M. D. Mulvenna, “Aggregated topic models for increasing social media topic coherence,” Applied Intelligence, vol. 50, no. 1, pp. 138–156, 2020, doi: 10.1007/s10489-019-01438-z.