Abstrak —Pemerintahan  elektronik  atau  E-Government  diyakini memberikan keuntungan yang luas apabila berjalan dengan baik. Media  sosial  dipilih  pemerintah  sebagai  jembatan  komunikasi tersebut sebab kondisi masyarakat Indonesia saat ini sudah tidak asing lagi dengan media sosial. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah  melalui  Kementrian  Pendayagunaan  Aparatur Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  pada  tahun  2012  yaitu mengeluarkan  Pedoman  Pemanfaatan  Media  Sosial  Instansi Pemerintah. Dalam perkembangannya masyarakat dan pemerintah  juga  perlu  melihat  apakah  sosial  media  pemerintah daerah tersebut sudah memenuhi ekspektasi atau belum sehingga perlu  dilakukan  benchmarking  terhadap  seluruh  sosial  media pemerintah  yang  ada  di  Indonesia.  Benchmarking  dapat dilakukan  dengan  mengakuisisi  data  melalui  crawling  kemudian data akan disimpan dalam database, dikalkulasi dan ditampilkan melalui  visualisasi  grafik.  Hasil  dari  penelitian  ini  aplikasi dapat melakukan  pemeringkatan  sosial  media  pemda  dalam  bentuk grafik  dan  dalam  proses  crawling  ketepatan  yang  dihasilkan aplikasi  adalah  100%,  jumlah  pemda  yang  memiliki  nilai  diatas 50  adalah  8  pemda,  7  dari  angka  tersebut  adalah  pemda  yang berada di Jawa, dan tipe-tipe pemda terdiri dari 2 Kabupaten, 2 Provinsi dan 4 Kota.
Kata Kunci —E-Government, Web-Crawler, Sosial media.

## I. PENDAHULUAN
EKNOLOGI  Informasi  dan  Komunikasi  telah  menjadi bagian  dari  kehidupan  masyarakat  terutama  sosial  media seperti  Facebook,  Twitter  dan  Youtube  yang  penggunaannya meningkat  dari  waktu  ke  waktu.  Hal  tersebut  membuat pemerintah
menggunakan
sosial
media
untuk menyelenggarakan e-government [1]. Penyelenggaraan e-government memberikan  peningkatan efisiensi,  efektifitas,  transparansi  dan  akuntabilitas  bagi penyelenggara sehingga dapat terwujudnya pemerintahan yang baik  [2]. Media sosial saat ini sudah digunakan oleh berbagai pemerintah di Indonesia untuk lebih menjangkau masyarakatnya  dan  menjadi  bagian  dari  penerapan e- government .  Penggunaan  teknologi  komunikasi  tersebut  juga didukung  oleh  Pedoman  Pemanfaatan  Media  Sosial  Instansi Pemerintah no.83 Tahun 2012 [3].

## Gambar 1. Grafik Plot Sosial Media
Saat  ini,  terdapat  158  dari  530  pemerintah  daerah  di Indonesia  yang  memiliki  sosial  media  yang  terdiri  dari  sosial media  facebook,  twitter,  dan  youtube  dengan ketentuan sosial media tersebut ditemukan pada website resmi dari pemerintah daerah  tersebut,  dari  158  pemda  tersebut  123  berada  diluar Jawa  dan  35  pemda  berada  di  Jawa.  Media  sosial  dipilih pemerintah  sebagai  jembatan  komunikasi  tersebut  sebab kondisi  masyarakat  Indonesia  saat  ini  sudah  tidak  asing  lagi dengan media sosial.

## Gambar 2. Grafik Plot Sosial Media Pemda
Wilayah  Pemerintahan  Indonesia  terbagi  menjadi  33 provinsi,  349  pemerintah  kabupaten  dan  91  pemerintah  kota yang  sebagian  besar  belum  memanfaatkan  fungsi e-

## Rancang Bangun Perangkat Lunak Benchmarking Sosial Media Pemerintah Daerah Indonesia
Abi Nubli Abadi dan Nur Aini Rakhmawati Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nurainir@gmail.com
T
government sosial  media  mereka  dengan  baik.  Kompas (27/11/2012)  memberitakan  bahwa  salah  satu  penyebab gagalnya otonomi daerah di berbagai daerah adalah kurangnya partisipasi  publik  [4].  Dalam  upaya  untuk  meningkatkan partisipasi  publik,  berbagai  cara  dapat  dilakukan  pemerintah daerah.  Salah  satunya  adalah  dengan  membangun  komunikasi dua  arah  yang  efektif  dengan  masyarakat,  salah  satunya melalui social media [5].
Berbagai  penelitian  [6][7][8]  yang  mengukur  kualitas e- government sudah  banyak  dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa e-government sosial  media  pemerintah  daerah  di  Indonesia memiliki evlauasi yang buruk, seperti akun sosial media tidak aktif  memberikan  update  informasi  keadaan  pemerintahan daerah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  perangkat  lunak yang  dapat  melakukan benchmarking penilaian  secara real- time dengan  mengakuisisi  data  seluruh  sosial  media pemerintah daerah di Indonesia.
Benchmarking dapat  dilakukan  dengan  mengakuisisi  data melalui crawling kemudian  data  akan  disimpan  dalam database,  dikalkulasi  dan  ditampilkan  melalui  visualisasi grafik.  Dalam  proses  kalkulasi,  ada  beberapa  hal  yang  akan diperhitungkan  dan  dievaluasi  pada  sosial  media  pemerintah daerah  adalah  jumlah  update  setiap  harinya,  jumlah  update yang  memiliki  konten  tentang  pemerintahan,  jumlah  pengikut yang  mengikuti  halaman  sosial  media  pemerintah  daerah tersebut,  untuk  akun  Twitter  pemerintah  daerah  jumlah  total tweet,  dan  untuk  channel  Youtube  pemerintah  daerah  jumlah view.  Pada  setiap  metrik  penilaian  akan diberikan bobot ysng didapatkan dari hasil survey kepada masyarakat.
Dengan  adanya  aplikasi  ini  nantinya  juga  bisa  digunakan untuk  menentukan  pemerintah  daerah  mana  saja  yang  sudah baik  dalam  mendukung e-government Indonesia  saat  ini,  dan mendorong  agar  pemerintah  daerah  selalu  meningkatkan kualitas e-government mereka.

## II. DASAR TEORI

## A. E-Government
Rawan  T  Khasawneh  dan  Emad  A.  Abu-Shanab mendefinisikan eGovernment sebagai berikut [1]: ” government use  of  information  and  communication  technologies  to  offer for  citizens  and  businesses  the  opportunity  to  interact  and conduct  business  with  government  by  using  different electronic  media  such  as  telephone  touch  pad,  fax,  smart cards, self-service kiosks, e-mail/Internet, and EDI ”.
Berdasarkan  pengertian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa eGovernment  merupakan  pemanfaatan  teknologi  informasi (internet,  telepon,  satelit)  oleh  institusi  pemerintahan  untuk meningkatkan  kinerja  pemerintah  dalam  hubungannya  dengan masyarakat,vkomunitas  bisnis  dan  kelompok  terkait  menjadi lebih efektif, efisien dan produktif.
B. Web Crawler
Web Crawler atau dikenal juga sebagai web bot , spider web , bot  crawl adalah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk
mengunduh sebagian besar data dari sebuah halaman-halaman internet  untuk  membuat  indeks  dari  data  yang  telah  diunduh [9].  Cara  kerja Web  Crawler dimulai  dari  daftar  alamat  URL halamanhalaman  internet  yang  akan  dikunjungi  yang  biasa disebut  juga  dengan seed URLs,  kemudian  web  crawler mengambil semua hyperlinks yang ada pada halaman web dan menambahkannya  ke  dalam  seed.  Lalu web  crawler membuat pengarsipan  dari  URL  yang  dikunjungi  dan  menyimpan informasi  pada  database  saat web  crawler berjalan.  Arsip tersebut  disimpan  sedemikian  rupa  dimana  dapat  dilihat, dibaca, dan dinavigasikan, tetapi dalam bentuk ‘ snapshots’ .

## C. Stemming
Stemming adalah sebuah proses penghilangan kata-imbuhan dari  kata-kata  untuk  mendapatkan  kata  dasar  dari  kata-kata tersebut [10]. Stemming sendiri berfungsi untuk menghilangkan  variasi  -  variasi  morfologi  yang  melekat  pada sebuah  kata  dengan  cara  menghilangkan  imbuhan  -  imbuhan pada kata tersebut, sehingga nantinya di dapat suatu kata baku yang sesuai dengan kamus bahasa indonesia.

## D. Penilaian Sosial Media Pemerintah Daerah
Berikut  adalah  parameter  yang  akan  diukur  dari  sosial media  menurut  Angela  Jeffrey  [10]  dan  pedoman  dari pemerintah [5]:
1. Facebook
a. Jumlah update
b. Jumlah konten berhubungan dengan pemerintahan
c. Jumlah fans
2. Twitter
a. Jumlah update
b. Jumlah konten berhubungan dengan pemerintahan
c. Jumlah tweets
d. Jumlah followers
3. Youtube
a. Jumlah update
b. Jumlah konten berhubungan dengan pemerintahan
c. Jumlah views
d. Jumlah subscriber
Kemudian  penilaian  yang  diberikan  pada  setiap  parameter akan  ditentukan  menggunakan  metode Box-Plot untuk  setiap parameter. Penilaian yang diberikan ada 4 nilai yaitu:
 1.00 untuk nilai yang berada pada Whisker Top .
 0.75 untuk nilai yang berada pada Box 2 .  0.50 untuk nilai yang berada pada Box 1 .
 0.25 untuk nilai yang berada pada Whisker Bottom .
Gambar 3. Box-Plot Penilaian
Contoh:
Gambar 4. Contoh Box-Plot Youtube Subscriber
Berikut  adalah  contoh  perhitungan  nilai box-plot Youtube Subscriber dari 5 pemda pada tabel 1.
Tabel 1.
Contoh Penilaian Box-Plot No. Pemerintah Daerah Subscribe r Nila i 1 Kota A 1298 1 2 Provinsi B 532 0.5 3 Kab. C 293 0.25 4 Kota D 129 0.25 5 Kota E 753 0.75

## E. Teknik Penilaian
Perhitungan  penilaian  setiap  sosial  media  pemerintah daerah,  penulis  menggunakan  rumus  model  pemeringkatan website  pemerintah  daerah  oleh  W.  Silfianti,  M.  Y.  Firdausi, H.  P.  Permatasari  [8].  Berikut  adalah  rumus  yang  akan digunakan:
Fi = c 1 m 1 + c 2 m 2 + … + cnmn (1) Dimana:
F i = Faktor ke i
c 1 = Bobot ke 1
m 1 = Metrik atau nilai ke 1 yang mempengaruhi F i Sehingga didapatkan nilai terendah 0 dan nilai maksimal 100.
Contoh:
Facebook  = (Update X Bobot) + (Konten X Bobot) + (Fans X Bobot) = (0.75 X 52.8) + (0.25 X 23.7) + (0.75 X 23.5) = 39.6 + 5.9 + 17.6 = 63.1

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Requirement Analysis
1. Aplikasi  dapat  melakukan crawling sesuai  dengan metriks yang telah di deskripsikan
2. Sistem  dapat  menampilkan  grafik  sosial  media  pemda terbaik  bulanan  dan  status  harian  seluruh  sosial  media pemda.
3. Sistem  dapat  menampilkan  data  seluruh  sosial  media pemda
4. User  dapat  melakukan request untuk  menambahkan atau mengubah url sosial media pemerintah. 5. User dapat melakukan pencarian sosial media pemda.

## B. Interface Aplikasi
Aplikasi  akan  terbagi  menjadi  beberapa  halaman,  halaman home, halaman data, halaman detail.
Gambar 5. Interface untuk halaman home
Pada  halaman  home  ini  terdapat  grafik  pemeringkatan  10 sosial  media  terbaik  dan  10  pemeringkatan  sosial  media terbaik berdasarkan provinsi, kabupaten, dan kota Terbaik.

## Gambar 6. Interface untuk halaman data
Pada  halaman  data  ini  terdapat  data  dari  seluruh  sosial media  pemerintah  daerah  di  Indonesia,  serta user  registered dapat  melakukan request untuk  menambah  atau  merubah url sosial media pemda.
Gambar 7. Interface untuk halaman detail
Pada  halaman  detail  ini  terdapat  perkembangan  nilai  dari sosial  media  pemerintah  daerah  di  Indonesia  selama  30  hari, serta data hasil crawling yang telah dilakukan.

## C. Hasil Benchmarking
Hasil  benchmarking  dari  sosial  media  pemda  selama  bulan Januari 2017 hingga Februari 2017 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.
Hasil Benchmarking Selama Bulan Januari 2017 hingga Bulan Februari 2017
No. Pemerintah Daerah Terbaik Nila i 1 Provinsi Jawa Barat 74 2 Kota Depok 69 3 Kota Medan 63 4 Kab. Banyuwangi 58 5 Kota Surabaya 58 6 Provinsi Jawa Tengah 58 7 Kodya Jakarta Selatan 55 8 Kab. Karanganyar 50 9 Kota Bogor 43 10 Kota Semarang 37
Berdasarkan  hasil benchmarking pada  tabel  3  bisa  dilihat bahwa  salah  satu  pemda  yang  memiliki  nilai  yang  baik  yaitu, Provinsi Jawa Barat dan berdasarkan pada tabel 5 bisa dilihat bahwa salah satu pemda yang memiliki nilai yang kurang baik yaitu,  Kabupaten  Buleleng.  Sebagai  contoh  pemda  yang memiliki  nilai  baik,  Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  3  sosial media dengan hasil crawling sebagai berikut:
Keterangan: D = Data Hasil Crawling Sosial Media Pemda BP   = Nilai Setelah Melalui Proses Box-Plot W = Bobot Penilaian Nilai N = Nilai Hasil Perkalian Nilai A2 dengan Bobot A3
Tabel 3. Data Crawling Provinsi Jawa Barat Kategori D BP W Nilai N Facebook Update 17 1 52. 8 52.8 Facebook Konten Update 15 1 23. 7 23.7 Facebook Fans 1583 0.7 5 23. 5
17.6
Facebook 94.1 Twitter Update 14 1 36. 5 36.5 Twitter Konten Update 2 0.2 5 16. 4 04.1 Twitter Tweet 8862 1 30. 8 30.8 Twitter Follower 7681 1 16. 3 16.3 Twitter 87.7 Youtube Update 0 0 42. 9 00.0 Youtube Konten Update 0 0 19. 2 00.0 Youtube View 4272 8 1 18. 8 18.8 Youtube Subscriber 97 1 19. 1 19.1 Youtube 37.9
Nilai Akhir  = (Facebook X Bobot) + (Twitter X Bobot) + (Youtube X Bobot) = (94.1 X 0.353) + (87.7 X 0.336) + (37.9 X 0.311) = 33.2 + 29.5 + 11.8 = 74.4
Sebagai  contoh  pemda  yang  memiliki  nilai  kurang  baik, Kabupaten  Buleleng  memiliki  3  sosial  media  dengan  hasil crawling sebagai berikut:
Tabel 4. Data Crawling Kabupaten Buleleng Kategori D BP W Nilai N Facebook Update 0 0 52. 8 00.0 Facebook Konten Update 0 0 23. 7 00.0 Facebook Fans 331 4 1 23.
5 23.5 Facebook 23.5 Twitter Update 0 0 36. 5 00.0 Twitter Konten Update 0 0 16. 4 00.0 Twitter Tweet 925 0.7 5 30. 8 23.1 Twitter Follower 181 2 1 16.
3 16.3 Twitter 39.4 Youtube Update 0 0 42. 9 00.0 Youtube Konten Update 0 0 19. 2 00.0 Youtube View 0 0 18. 8 00.0 Youtube Subscriber 0 0 19. 1 00.0 Youtube 00.0
Nilai Akhir  = (Facebook X Bobot) + (Twitter X Bobot) + (Youtube X Bobot)
= (23.5 X 0.353) + (39.4 X 0.336) + (0 X 0.311) = 8.3 + 13.2 + 0 = 21.5
Jumlah  pemda  yang  memiliki  nilai  diatas  50  adalah  8 pemda,  7  dari  angka  tersebut  adalah  pemda  yang  berada  di Jawa, dan tipe-tipe pemda terdiri dari 2 Kabupaten, 2 Provinsi dan 4 Kota.
Tabel 5. Pemda memiliki Nilai diatas 50 No. Pemerintah Daerah Nila i Lokasi Tipe 1 Provinsi Jawa Barat 74 J Prov 2 Kota Depok 69 J Kota 3 Kota Medan 63 L Kota 4 Kab. Banyuwangi 58 J Kab 5 Kota Surabaya 58 J Kota 6 Provinsi Jawa Tengah 58 J Prov 7 Kodya Jakarta Selatan 55 J Kota 8 Kab. Karanganyar 50 J Kab Keterangan:
J  = Berada di Pulau Jawa L  = Berada di luar Pulau Jawa

## D. Uji Keakuratan Aplikasi
Setelah aplikasi dibangun, aplikasi akan diuji keakuratannya.  Pemerintah  daerah  yang  diuji  berjumlah  85 buah.  Dari  85  pemerintah  daerah  tersebut,  aplikasi  tidak mengelami  kendala  dalam  melakukan parsing .  Secara keseluruhan,  100%  dari  pemerintah  daerah  yang  diuji  sesuai dengan  penghitungan  manual.  Hasil  uji  keakuratan  dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Keakuratan No Nama Pemda Manua l Aplikas i 1 Provinsi Nad 13 13 2 Kota Langsa 21 21 3 Kab. Mandailing Natal 10 10 4 Kab. Nias Selatan 26 26 5 Kab. Humbang Hasundutan 8 8 6 Kota Medan 63 63 7 Kota Pematang Siantar 30 30 8 Kota Tanjung Balai 7 7 9 Kab. Tanah Datar 9 9 10 Kab. Pasaman 16 16

## E. Uji Kecepatan Aplikasi
Berikut  adalah  hasil  uji  kecepatan  yang  dilakukan  oleh aplikasi. Hasil dapat dilihat pada tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 7. Hasil Uji Kecepatan Jaringan Laboratorium ADDI
Uji Perbedaan waktu Pagi Siang Sore Rata-rata setiap pemda 1,296 1,226 1,331 Rata-rata Std setiap pemda 1,189 1,225 1,252
Rata-rata waktu crawling 195,23 4 222,22 9 226,03 1 Rata-rata waktu parsing 132,35 6 157,17 9 159,74 3 Rata-rata waktu keseluruhan 327,59 0 379,40 9 385,77 4
Tabel 8. Hasil Uji Kecepatan Jaringan Lainnya Uji Perbedaan waktu Pagi Siang Sore Rata-rata setiap pemda 1,044 1,051 1,051 Rata-rata Std setiap pemda 1,462 1,520 1,521 Rata-rata waktu crawling 321,85 4 328,31 2 330,01 8 Rata-rata waktu parsing 216,57 9 216,78 7 223,29 6 Rata-rata waktu keseluruhan 538,43 2 545,09 9 553,31 5

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut  ini  adalah  beberapa  kesimpulan  yang  bisa  diambil dari penelitian ini:
1. Aplikasi  dapat  menampilkan  visualisasi  pengukuran sosial  media  pemerintah  daerah  Indonesia  dalam  bentuk grafik  dan  tabel  serta  berdasarkan  tipe-tipe  dari pemerintah daerah di Indonesia secara up to date karena dilakukan  crawling  setiap  harinya  berdasarkan  metrik perhitungan  yang  telah  dibuat  dari  pedoman  pemerintah [3]  dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Angela  Jeffrey [10].
2. Aplikasi  memerlukan  waktu  untuk  crawling  pada  pagi hari  dengan  rata-rata  waktu  5  menit  27,590  detik,  siang hari  6  menit  19,409  detik  dan  sore  hari  6  menit  25,774 detik pada jaringan laboratorium ADDI, sedangkan pada jaringan  lain  aplikasi  memerlukan  waktu  pada  pagi  hari dengan rata-rata waktu 8 menit 58,432 detik, siang hari 9 menit  5,099  detik  dan  sore  hari  9  menit  13,315  detik. Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi  memerlukan  waktu  yang  tidak  lama  untuk melakukan  proses  pemeringkatan,  faktor  terbesar  yang mempengaruhi  kecepatan  aplikasi  adalah  kecepatan koneksi  internet  dan  tidak memberikan perbedaan waktu yang signifikan, sehingga dapat dikatakan bahwa aplikasi sudah efisien
dalam
melakukan
proses
pemeringkatan.Selama proses benchmarking yang didapatkan  pada  tanggal  28  Januari  2017  hingga  20 Februari  2017,  Nilai  rata-rata  total  skor  seluruh  sosial media pemda sangat kecil dengan nilai 4,1. Nilai rata-rata skor  sosial  media  pemda  sangat  kecil  dikarenakan  dari seluruh  530  pemerintah  daerah  di  Indonesia,  hanya  158 pemerintah  daerah  yang  memiliki  sosial  media.  Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  pemerintah  daerah  di Indonesia masih belum memanfaatkan dengan baik sosial media mereka sebagai alat e-government.
Saran penulis untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut: 1. Penambahan  metriks  penilaian seperti respon pemerintah daerah  terhadap  pertanyaan-pertanyaan  yang  diberikan masyarakat  pada  sosial  media  mereka,  jumlah  comment pada setiap status update sosial media
2. Peningkatan  kualitas  metriks  penilaian  yang  sudah  ada, contohnya  penambahan  keyword  yang  digunakan  untuk menemukan  jumlah  status  yang  berhubungan  dengan pemerintahan.
3. Penambahan  sosial  media  lain  yang  digunakan  oleh pemerintah daerah seperti Instagram, Line, Path dan lain- lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  T.  K.  dan  E.  A.  Abu-Shanab,  “Egovernment  and  social  media sites:  The  role  and  impact,” World  J.  Comput.  Appl.  Technol. , 2013.
[2]
P.  R.  Indonesia, Instruksi  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  3 tentang  Kebijakan  dan  Strategi  Nasional  Pengembangan  E- Government . 2003.
[3] K. P. A. N. dan R. B. R. Indonesia, Pedoman Pemanfaatan Media Sosial Instansi Pemerintah . 2012.
[4] I. R. Maksum, otonomi (daerah) terancam . 2012.
[5]
D.  Purworini,  “Model  informasi  publik  di  era media sosial: Kajian grounded teori di pemda sukoharjo,” 2014.
[6] A. Mayapada, “Rancang bangun perangkat lunak untuk monitoring dan  benchmarking  website  dan  sosial  media  pemerintah  daerah indonesia,” 2016.
[7]
Hardiyansyah,  “E-government:  Upaya  meningkatkan  kualitas pelayanan  publik  pada  era  otonomi  daerah  melalui  penggunaan teknologi,” J. Ilm. MATRIK , vol. 5, no. 3, 2003.
[8] M.  Y.  F.  dan  H.  P.  P.  W. Silfianti,  “Model pemeringkatan website pemerintah daerah di indonesia,” 2010.
[9] F.  Z.  Tala,  “Interpreting  TF-IDF  Term  Weights  as  Making Relevance Decisions,” Univ. van Amsterdam , 2008.
[10] A.  Jeffrey,  “Social  media  measurement:a  step-by-step  approach using  the  amec  valid  metrics  framework,” J.  Ilm.  MATRIK ,  vol.  5, 2003.