STMIK Duta Bangsa Solo 7 Maret 2016

1. Membaca Peta di Media Sosial Melalui
Analisa Teks dan
Social Network Analysis
Ismail Fahmi, PhD.
Drone Emprit
PT Media Kernels Indonesia
Ismail.fahmi@gmail.com
Seminar Dies Natalis XIII
STMIK Duta Bangsa Surakarta
7 Maret 2017
Drone Emprit

2. 2
1992 – 2007 S1, Teknik Elektro, ITB
2003 – 2004 S2, Computational Linguistics, Universitas Groningen, Belanda
2004 – 2009 S3, Computational Linguistics, Universitas Groningen, Belanda
2000 – 2003 Inisiator IndonesiaDLN (Digital Library Network pertama di Indonesia)
Mengembangkan Ganesha Digital Library (GDL)
Mendirikan Knowledge Management Research Group (KMRG) ITB
Membangun Digital Library ITB
2009 – Sekarang Engineer di Weborama, Perusahaan berbasis big data (Paris/Amsterdam)
2012 – Sekarang Co-Founder Awesometrics, Media Monitoring & Analytics Company
2014 – Sekarang Founder PT. Media Kernels Indonesia, a Natural Language Processing Company
2015 – Sekarang Konsultan Perpustakaan Nasional, Inisiator Indonesia OneSearch
Ismail Fahmi, PhD.
Ismail.fahmi@gmail.com

3. Agenda
• Social Network Analysis
• Twitterology
• Analisis Aksi 411
• Peta Penyebaran Hoax dan Propaganda
• Knowledge Graph
• Natural Language Processing
• Kesimpulan
3

4. Social Network Analysis
Melihat Peta Percakapan, Aktor, Relasi, dan Agenda di Media Sosial
4

5. Virality dan Resonansi Isu
5

6. Twitter: Kanal Deteksi Isu
• Kondisi saat ini:
• Hanya Twitter yang masih menyediakan fasilitas ‘search’ ke seluruh
status/twit yang dimilikinya.
• Facebook dan Instagram hanya menyediakan akses terhadap Public
Page saja.
• WhatsApp tidak dapat ditangkap percakapan di dalamnya.
• Namun, melihat pola virality dan resonansi antar platform media
sosial, kita bisa menggunakan Twitter sebagai ‘proxy’ untuk
mengetahui apa yang terjadi di sosial media.
6

7. SNA: Social Network Analysis
• SNA adalah pemetaan terhadap
relasi antar orang, organisasi,
topik, lokasi, dan entitas
informasi lainnya.
• Node atau titik di dalam
jaringan menggambarkan
orang, organisasi, lokasi, atau
entitas informasi.
• Garis sambungan antar titik
menggambarkan relasi antar
titik.
7

8. Twitterology
8

9. Anatomi Sebuah Twit
9

10. Anatomi Sebuah Twit
10

11. Relasi Retweet
11

12. Pola Retweet dan Mentions
12

13. Analsis Aksi 411
13

14. 14
Aksi 4 November 2016

15. 15
Social Network
(retweet)
Polarisasi

16. 16
Penggeseran isu

17. 17
Social + Topic Network
(retweet)

18. 18
News
Topic Map

19. Text Clustering
• Goal: Mendapatkan peta topik (topic map) dari sekumpulan
artikel berita.
• Manfaat: mengetahui trending topic dalam berita online.
• Metode:
• Automatic Topic Extraction
• Text clustering berdasarkan topik
• Visualisasi:
• Tree Map
19

20. Peta Penyebaran Hoax dan
Propaganda
Contoh kasus: tenaga kerja China ilegal
20

21. Isu 10 Juta Tenaga Kerja Cina
21

22. Klarifikasi
22
15 September 2016

23. Klarifikasi (2)
23

24. Tren: Bukan Sekedar Hoax

25. Publik mulai tidak
percaya media
mainstream?

27. Tindakan: Blokir, Tapi Tidak Efektif
27
Domain baruDomain diblokir

28. Temuan
• Berita yang menyebar di sosial media sangat terpolarisasi.
• Yang mengganggu bukan hanya berita palsu (hoax), tapi juga
opini.
• Banyak situs opini yang sangat tendensius, bias dan menyerang;
dan ini berkembang jauh lebih subur dan terbuka dari pada
hoax.
• Faktor ketidakpercayaan (distrust) terhadap pemerintah dan
media mainstream turut mendorong munculnya berita dan opini
yang bias dan mempolarisasi.
• Komunikasi pemerintah di sosial media masih belum tepat
sasaran.
• Pendekatan blokir tidak efektif.
28

29. Hasil penelitian dari sebuah Tim dari Universitas Kolumbia:
Di Twittersphere, titik ungu = orang yg menyebar berita hoax. Titik kuning =
orang yang mengcounter. Ternyata: di cluster kanan (tanpa counter) hoax
menyebar luar biasa, di cluster kiri (dg 2 counter) hoax lebih sedikit disebar.
Bagaimana Cara Menghadapi?
Hoax Buster

30. Fact Checker: Snopes.com
30

31. Google + Facebook = CrossCheck
31
CrossCheck brings together expertise from media and technology
industries to ensure hoaxes, rumors and false claims are swiftly
debunked, and misleading or confusing stories are accurately
reported.

32. Kontra narasi, engagement;
aktif masuk dalam pusat isu

33. Knowledge Graph
Understanding Text
33

34. Google Knowlege Graph
34

35. Contoh: Semantic Search
35
Fact Extraction

36. Jalan Panjang Google
36

37. Building Knowledge Graph
37

38. Everything is a Triple (RDF)
38

39. Facebook Knowledge Graph
39

40. Natural Language
Processing
Membangun Knowledge Graph dengan NLP
40

41. Teknologi NLP
• Segmentation
• Part-Of-Speech (POS) Tagging
• Automatic Term Recognition (ATR)
• Named Entity Recognition (NER)
• Term Relationship Extraction
• Syntax Analysis (S-P-O)
• Sentiment Analysis
41

42. Unstructured Text
42
KANZ PHILOSOPHIA, Volume 3, Number 2, December 2013 201
KEWALIAN DALAM TASAWUF NUSANTARA
Artikel ini mendiskusikan dokrin Kewalian (al-walāyah) yang mempunyai basis yang kuat
dalam al-Qur’an dan hadis dan isu ini secara sistematis dibahas melalui ajaran Ibn ‘Arabi
yang kompleks.
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal
bersamaan dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua pengertian,
wali sebagai orang yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai implikasi dari
kekeramatan dan wali sebagai penguasa wilayah tertentu. Terlepas dari pengertian dan
cakupannya, ajaran kewalian yang sesungguhnya tidak lepas dari ajaran tentang kenabian
dan kerasulan yang menyiratkan pesan bahwa dunia manusia bukan hanya dunia material
yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi di balik dunia fi sik terdapat dunia metafi
sik yang belum banyak diketahui manusia dan dari sanalah dunia fisik ini dikendalikan.
Kata-kata Kunci : wali, karamah, Nur Muhammad, kewalian, kenabian, penutup para wali
Fakultas Ushuluddin, UIN Syarif Hidayatullah. E-mail : yunasrilali@ymail.com

43. Segmentation: Paragraph
43
=====page1=====
-----------par----------
KANZ PHILOSOPHIA, Volume 3, Number 2, December 2013 201
-----------par----------
KEWALIAN DALAM TASAWUF NUSANTARA
-----------par----------
Artikel ini mendiskusikan dokrin Kewalian (al-walāyah) yang mempunyai basis yang kuat dalam al-
Qur’an dan hadis dan isu ini secara sistematis dibahas melalui ajaran Ibn ‘Arabi yang kompleks.
-----------par----------
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal bersamaan
dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua pengertian, wali sebagai orang
yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai implikasi dari kekeramatan dan wali sebagai
penguasa wilayah tertentu. Terlepas dari pengertian dan cakupannya, ajaran kewalian yang
sesungguhnya tidak lepas dari ajaran tentang kenabian dan kerasulan yang menyiratkan pesan
bahwa dunia manusia bukan hanya dunia material yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi
di balik dunia fi sik terdapat dunia metafi sik yang belum banyak diketahui manusia dan dari
sanalah dunia fi sik ini dikendalikan.
-----------par----------
Kata-kata Kunci : wali, karamah, Nur Muhammad, kewalian, kenabian, penutup para wali 1 Fakultas
Ushuluddin, UIN Syarif Hidayatullah. E-mail : yunasrilali@ymail.com

44. Segmentation: Sentence
44
-----------par----------
Sementara dalam kajian tasawuf di Nusantara, sebutan wali ini sudah mulai dikenal
bersamaan dengan masuknya Islam ke negeri ini yang mengacu kepada dua
pengertian, wali sebagai orang yang memiliki kesaktian-kesaktian (occulties) sebagai
implikasi dari kekeramatan dan wali sebagai penguasa wilayah tertentu.
Terlepas dari pengertian dan cakupannya, ajaran kewalian yang sesungguhnya tidak
lepas dari ajaran tentang kenabian dan kerasulan yang menyiratkan pesan bahwa dunia
manusia bukan hanya dunia material yang identik dengan kenikmatan hedonis, tetapi
di balik dunia fisik terdapat dunia metafi sik yang belum banyak diketahui manusia dan
dari sanalah dunia fisik ini dikendalikan.

45. Part-of-Speech Tagging
45
----------- par ----------
Sementara_SC dalam_IN kajian_NN tasawuf_VB di_IN Nusantara_NNP ,_Z sebutan_NN
wali_NN ini_PR sudah_MD mulai_VB dikenal_VB bersamaan_VB dengan_IN masuknya_X
Islam_NNP ke_IN negeri_NN ini_PR yang_SC mengacu_VB kepada_IN dua_CD
pengertian_NN ,_Z wali_NN sebagai_IN orang_NN yang_SC memiliki_VB kesaktian-
kesaktian_NN -LRB-_-LRB- occulties_FW -RRB-_-RRB- sebagai_IN implikasi_NN dari_IN
kekeramatan_NN dan_CC wali_NN sebagai_IN penguasa_NN wilayah_NN tertentu_PR ._Z
Terlepas_VB dari_IN pengertian_NN dan_CC cakupannya_NN ,_Z ajaran_NN kewalian_NN
yang_SC sesungguhnya_RB tidak_NEG lepas_VB dari_IN ajaran_NN tentang_IN
kenabian_NN dan_CC kerasulan_NN yang_SC menyiratkan_VB pesan_NN bahwa_SC
dunia_NN manusia_NN bukan_NEG hanya_RB dunia_NN material_NN yang_SC identik_JJ
dengan_SC kenikmatan_NN hedonis_JJ ,_Z tetapi_CC di_IN balik_NN dunia_NN fi_X sik_X
terdapat_VB dunia_NN metafi_VB sik_X yang_SC belum_NEG banyak_CD diketahui_VB
manusia_NN dan_CC dari_IN sanalah_NN dunia_NN fi_X sik_X ini_PR dikendalikan_VB ._Z

46. 46
S-P-O Triple Extraction
S P O

47. Co-occurrence antar Konsep
47

48. Co-occurrence antar Konsep
48

49. Knowledge Graph
49

50. Kesimpulan
• SNA (Social Network Analysis) menampilkan peta relasi antar aktor di
sosial media. SNA di Twitter:
• Retweet -> agreement
• Mention -> discussion
• SNA telah digunakan untuk menganalisis peta percakapan tentang Aksi
Bela Islam 411.
• Terdapat dua polarisasi netizen, yang pro dan yang kontra.
• Text Clustering menampilkan peta topik di berita online. Ini melibatkan
3 tahap:
• Automatic topic extraction, Text clustering, dan Tree Map visualization.
• NLP (Natural Language Processing) dapat digunakan untuk
membangun Knowledge Graph dari text. Melibatkan rangkaian proses
berikut:
• Segmentasi teks, POS tagging, S-P-O extraction, Visualization
50

51. Terimakasih
51
Ismail Fahmi, PhD
Drone Emprit
Email: ismail.fahmi@gmail.com
Hp: 0812 8908 3894