Klasifikasi Tingkat Urgensi Pengaduan Masyarakat Menggunakan Long Short-Term Memory (Lstm) (Studi Kasus: Website Lapak Aduan Banyumas) - Fauzian Setiawan, Kelvin; Paradise; Agung Prabowo, Dedy (eProceedings of Engineering, 2025)
Penggunaan website pengaduan masyarakatsudah diterapkan di berbagai daerah, termasuk Lapak AduanBanyumas milik Pemerintah Kabupaten Banyumas. Website inimemfasilitasi masyarakat untuk menyampaikan informasi,keluhan, pertanyaan, dan usulan terkait pelayanan daerah.Peningkatan jumlah aduan pada Desember 2023 (950 aduan)dan Januari 2024 (1.032 aduan) memperlambat prosespenanganan, dan tanpa sistem skala prioritas penangananmenjadi tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untukmengimplementasikan sistem klasifikasi tingkat urgensipengaduan masyarakat menggunakan metode Long Short-TermMemory (LSTM). Pada website Lapak Aduan Banyumas,pengaduan yang masuk diklasifikasikan ke dalam kategori“Urgent” berlaku jika kondisinya sangat memprihatinkan danberdampak serius dan “Not Urgent” berlaku jika kondisinyaserius tetapi tidak memerlukan penanganan segera. Penelitianini menggunakan data yang diambil dari website Lapak AduanBanyumas, terdiri dari 19.240 data pengaduan selama periode2 Januari 2024 hingga 27 April 2025. Proses penelitian meliputitahapan Preprocessing Data, Pelabelan Data, FeatureExtraction, Pembuatan Model Klasifikasi, dan Deployment.Berdasarkan hasil penelitian, model berhasilmengklasifikasikan pengaduan ke dalam dua kategori denganrata-rata akurasi sebesar 99.51%. Nilai precision, recall, danF1-score juga tinggi dan seimbang di kedua kategori, yaitu 0,99untuk Urgent maupun Not Urgent. Macro dan weighted averagesebesar 0.99 menunjukkan bahwa model mampu menanganikedua kategori dengan sangat konsisten.Kata kunci — Lapak Aduan Banyumas, Pengaduan, LSTM,Urgent, Not Urgent