EKSTRAKSI INFORMASI DAN KLASIFIKASI BERITA PEMERINTAHAN DAERAH MENGGUNAKAN FINE-TUNING INDOBERT - Arfiana Maulidiyah; Mustafa (Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science, 2026)
Pemanfaatan kebijakan berbasis penelitian (Evidence-Based Policy) semakin penting dalam mendukung pengambilan keputusan pemerintah daerah, khususnya pada sektor pendidikan, kesehatan, dan ketenagakerjaan di Provinsi Jawa Tengah. Tingginya volume berita berani yang dipublikasikan setiap hari menjadi tantangan bagi Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dalam mengumpulkan dan menganalisis informasi secara manual. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem ekstraksi informasi dan klasifikasi berita pemerintahan daerah secara otomatis menggunakan fine-tuning IndoBERT. Dataset terdiri dari 1.025 artikel berita yang dikumpulkan melalui web scraping dari empat media dare, kemudian diseleksi menjadi 377 data berlabel setelah melalui preprocessing, ekstraksi entitas Named Entity Recognition (NER), dan pelabelan semi-otomatis. Model IndoBERT disempurnakan untuk mengklasifikasikan berita ke dalam tiga kategori OPD: Dinas Pendidikan, Dinas Kesehatan, dan Dinas Ketenagakerjaan. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 88,16%, dengan presisi makro 0,88, recall makro 0,87, dan F1-score makro 0,87 pada pengujian data. Sistem ini diimplementasikan dalam dashboard Streamlit interaktif yang membantu OPD mengidentifikasi strategi isu secara cepat dan akurat, mendukung tata kelola pemerintahan berbasis data.