Otomatisasi Penerusan Laporan Pengaduan Menggunakan Neural Network - Khoiruddin, Lukman; Sidauruk, Acihmah; Pristyanto, Yoga; Yudiyanto, Muhammad Resa Arif; Kurniawan, Hendra (Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 2024)
Saat ini terdapat sistem laporan pengaduan masyarakat yang sudah terintegrasi ke berbagai instansi. Sistem ini dikembangkan oleh Pemerintah Republik Indonesia bernama Sistem Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat (LAPOR!). Berdasarkan sistem LAPOR jumlah aduan yang masuk terus meningkat. Dengan adanya sistem ini berbagai aduan yang disampaikan oleh warga masyarakat dapat terintegrasi ke instansi yang berwenang menangani aduan tersebut. Dengan terintegrasinya sistem maka jumlah pengaduan yang masuk sangat banyak sehingga terdapat kendala pada saat proses verifikasi pengaduan yang nantinya akan diteruskan ke pihak yang berwenang. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi terhadap setiap laporan pengaduan dan mengetahui pengaruh terhadap Replace Slang Word. Dalam proses klasifikasi di penelitian ini menggunakan algoritma Artificial Neural Network. Jumlah data pengaduan yang digunakan adalah sebanyak 750 data pengaduan. Data tersebut terbagi menjadi 3 kategori yaitu bidang pendidikan, kesehatan dan infrasturktur. Untuk pembagian jumlah data dilakukan sama di setiap kategori. Pada tahapan Preprocessing menggunakan replace slang word sebagai penggati kata slang terhadap kata aslinya. Hasil dari penelitian ini adalah menunjukkan nilai tinggi terhadap nilai Accuracy yaitu sebesar 99,33% untuk F1 score, Precission, dan Recall memiliki nilai yang sama yaitu 99,09%. Dengan hasil yang tinggi maka metode yang diusulkan dapat digunakan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap laporan pengaduan.