Pengembangan Sistem Media Intelligence ESG Berbasis NLP Bahasa Indonesia Menggunakan TF-IDF dan IndoBERT
Abstrak
Pemantauan Environmental, Social, and Governance (ESG) pada industri pertambangan nikel Indonesia semakin penting seiring meningkatnya tuntutan transparansi dan keberlanjutan industri. Namun, sistem otomatis untuk analisis ESG berbasis media berbahasa Indonesia masih terbatas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem media intelligence ESG berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk menganalisis persepsi media terhadap PT Indonesia Weda Bay Industrial Park (IWIP) dan PT Weda Bay Nickel (WBN). Sistem dibangun melalui pipeline delapan tahap yang mencakup pengumpulan berita otomatis, praproses teks Bahasa Indonesia, pelabelan berbasis ontologi ESG, klasifikasi teks menggunakan TF-IDF + LinearSVC dan IndoBERT, serta analisis sentimen dan tren risiko ESG. Sebanyak 1.693 artikel berita periode Januari 2020–Mei 2026 berhasil dikumpulkan dan 1.320 artikel berhasil diberi label ESG. Hasil eksperimen menunjukkan TF-IDF terbaik memperoleh Macro-F1 sebesar 0,7693, sedangkan IndoBERT mencapai 0,7698. Analisis media menunjukkan IWIP memiliki persepsi media yang dominan negatif pada aspek lingkungan dan sosial, sedangkan WBN relatif lebih positif pada aspek tata kelola. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan media intelligence ESG berbahasa Indonesia untuk industri pertambangan.
Identifier
- OpenAlex: https://openalex.org/W7167607377
- DOI: https://doi.org/10.36085/jsai.v9i2.10586