Khaira, Miftahul (2026) Pembangunan Sistem Analisis Topik Metadata Video Instagram Berbasis BERTopic untuk Mendukung Strategi Penerbitan Berita di Padang TV. S1 thesis, Universitas Andalas.
![[img]](http://scholar.unand.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Cover dan Abstrak)
01. Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (20MB) |
|
Text (Bab I)
02. Bab I.pdf - Published Version Download (20MB) |
|
Text (Bab VI)
03. Bab VI.pdf - Published Version Download (20MB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (20MB) |
|
Text (Skripsi Fulltext)
05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (20MB) | Request a copy |
Abstract
Proses penentuan topik berita harian (agenda setting) di Padang TV saat ini masih mengandalkan pengamatan manual terhadap isu-isu yang berkembang di media sosial Instagram sehingga jangkauan data yang dianalisis terbatas dan rentan terhadap bias subjektivitas jurnalis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi untuk mengelola dan menyajikan informasi isu publik dari metadata video Instagram guna mendukung proses pengambilan keputusan redaksi dalam penentuan agenda setting berita berbasis data. Metodologi yang digunakan adalah pemodelan topik (topic modeling) menggunakan algoritma deep learning dengan pipeline BERTopic. Untuk meningkatkan akurasi pelabelan secara adaptif, diterapkan mekanisme pelabelan ulang menggunakan algoritma Logistic Regression berbasis verifikasi human-in-the-loop (HITL). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERTopic menghasilkan performa optimal dengan coherence score sebesar 0,5599 dan topic diversity sebesar 0,7278 dari 26 topik. Model klasifikasi Logistic Regression mencapai tingkat akurasi sebesar 60,27%, precision sebesar 0,6509, recall sebesar 0,62, dan F1-score sebesar 59,49% dengan probabilitas Brier score 0,0231. Dashboard interaktif berbasis Flask yang dibangun berhasil mengintegrasikan proses pengumpulan, pengolahan, dan penyajian informasi ke dalam sebuah sistem yang mampu menyajikan visualisasi tren isu publik, distribusi topik, serta perkembangan isu secara temporal untuk mendukung proses pengambilan keputusan redaksi dalam penentuan agenda setting dan strategi penerbitan berita di Padang TV.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Supervisors: | Dwi Welly Sukma Nirad, S.Kom., M.T; Febby Apri Wenando, S.Pd., M.Eng |
| Uncontrolled Keywords: | BERTopic; Deep Learning; Human-in-the-Loop; Logistic Regression; Topic Modeling; Padang TV |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > S1 Sistem Informasi |
| Depositing User: | S1 Sistem Informasi |
| Date Deposited: | 22 Aug 2026 07:37 |
| Last Modified: | 22 Aug 2026 07:37 |
| URI: | http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/529703 |
Actions (login required)
 |
View Item |
["Plugin/Screen/EPrint/Box/Plumx:title" not defined]
["Plugin/Screen/EPrint/Box/Plumx:title" not defined]