Identifikasi Pola Komunikasi dan Kepribadian Siswa Sekolah Luar Biasa (SLB) Melalui Analisis Konten Media Sosial dengan Metode Anova dan K-Means
DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.2025126Kata Kunci:
Pola Komunikasi, Kepribadian Siswa, SLB, Clustering K-Means, Spearman Rank- Order CorrelationAbstrak
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pola komunikasi siswa Sekolah Luar Biasa (SLB) melalui aplikasi WhatsApp serta mengidentifikasi kecenderungan kepribadian mereka berdasarkan aktivitas komunikasi digital. Metode yang digunakan adalah clustering K-Means dengan tiga indikator utama: waktu respons, panjang pesan, dan frekuensi pesan untuk mengelompokkan siswa ke dalam tiga tipe kepribadian, yaitu introvert, ambivert, dan ekstrovert. Data penelitian diperoleh dari 102 siswa SLB melalui hasil penambangan pesan WhatsApp. Kualitas klaster divalidasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dengan nilai 0,9095, yang menunjukkan bahwa hasil pengelompokan cukup baik, dengan pemisahan antar klaster yang jelas dan tingkat homogenitas internal yang tinggi. Selain itu, dilakukan analisis korelasi menggunakan metode Spearman Rank-Order untuk mengetahui hubungan antara pola komunikasi dan kepribadian siswa. Hasil uji korelasi menunjukkan koefisien ρ sebesar 0,187 dengan nilai signifikansi 0,060, yang berarti terdapat hubungan positif namun tidak signifikan secara statistik. Dengan demikian, pola komunikasi digital dapat memberikan indikasi awal mengenai kecenderungan kepribadian siswa, tetapi belum dapat dijadikan dasar prediksi yang kuat.
Abstract
This study was conducted to analyze the communication patterns of Special Needs School (SLB) students through the WhatsApp application and to identify their personality tendencies based on digital communication activities. The method used was K-Means clustering with three main indicators response time, message length, and message frequency to categorize students into three personality types: introvert, ambivert, and extrovert. The research data were obtained from 102 SLB students through WhatsApp message mining. The quality of the clusters was validated using the Davies-Bouldin Index (DBI), which produced a value of 0.9095, indicating that the clustering results were sufficiently good, with clear separation between clusters and high internal homogeneity. In addition, a correlation analysis using the Spearman Rank-Order method was conducted to examine the relationship between communication patterns and student personality. The results showed a correlation coefficient (ρ) of 0.187 with a significance value of 0.060, indicating a positive but statistically insignificant relationship. Therefore, digital communication patterns can provide an initial indication of students’ personality tendencies but cannot yet serve as a strong predictive basis.
Downloads
Referensi
ABDILLAH, A. R., & HASAN, F. N. 2023. Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media Menggunakan Naive Bayes Classifier. Smatika Jurnal, 13(01), 117–130. https://doi.org/10.32664/smatika.v13i01.75 0
FITRI, R. M., TOHARUDIN, M., BAHRULINNISA, F. 2022. Personality Characteristics of Introvert, Extrovert, and Ambivert in Elementary School Students. Pedagogik Journal of Islamic Elementary School 5(2), 157–170. https://doi.org/10.24256/pijies.v5i2.2917
FLORENSIUS SIANIPAR, J., RAMADHAN, Y. R., & JAELANI, I. 2023. Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes. Media Online), 4(1), 360–367. https://doi.org/10.30865/klik.v4i1.1033
GNEWUCH, U., MORANA, S., ADAM, M. T. P., & MAEDCHE, A. 2022. Opposing Effects of Response Time in Human–Chatbot Interaction: The Moderating Role of Prior Experience. Business and Information Systems Engineering, 64(6), 773–791. https://doi.org/10.1007/s12599-022-00755- x
HARNEDI, J., & RIZHA, F. 2020. TEOLOGI DAN MEDIA SOSIAL (Studi Analisis Konten Akidah di WhatsApp Ditinjau dari Perspektif Teologi islam ). Pendidikan Komunikasi Dan Penyiaran Islam, 11(2), 194–206.
HEPPNER, H., SCHIFFHAUER, B., & SEELMEYER, U. 2024. Conveying chatbot personality through conversational cues in social media messages. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(1), 100044. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.10004 4
INDRIYANI, L. T., SETYOWATI, R. D., PALYANTI, M., ASVIO, N., & ARYATI, A. 2023. Pembentukan karakter pada anak berkebutuhan khusus. JPGI (Jurnal Penelitian Guru Indonesia), 8(1), 37–44. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.29210/022333jpgi0005
JANNAH, R. R. D. 2021. Pola Komunikasi Guru Dalam Meningkatkan Kemampuan Belajar Siswa Tunarungu Di Sekolah Luar Biasa Negeri Lubuk Linggau. Jurnal Dakwah Dan Kemasyarakatan, 2(112), 115.https://doi.org/https://doi.org/10.19109/war dah.v22i2.10830
KOHNE, J., & MONTAG, C. 2024. ChatDashboard: A Framework to collect, link, and process donated WhatsApp Chat Log Data. Behavior Research Methods, 56(4),3658–3684. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02276- 1
KRISTIYANTI, D. A., & SRI HARDANI. 2023. Sentiment Analysis of Public Acceptance of Covid-19 Vaccines Types in Indonesia using Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Long Short-Term Memory (LSTM). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 7(3),722–732. https://doi.org/10.29207/resti.v7i3.4737
LINVILL, D. L., WARREN, P. L., & MOORE, A. E. 2022. Talking to Trolls - How Users Respond to a Coordinated Information Operation and Why They’re So Supportive. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(1), 1–19. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmab022
MUFLIH, H. Z., & HASAN, FI. N. 2024. Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Linkaja Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi, 8(1), 44–50. https://doi.org/10.30865/klik.v4i6.1927
NAFSYAH, A. S., MAULIDYAH, S. R., NURLIA, A. S., & ADHYANTI, W. P. 2022. Analisis Konten Media Sosial Instagram By.U Sebagai Media Penyebaran Informasi & Komunikasi. MASSIVE: Jurnal Ilmu Komunikasi, 2(2), 1. https://doi.org/10.35842/massive.v2i2.57
NASUTION, F., ANGGRAINI, L. Y., & PUTRI, K. 2022. Pengertian Pendidikan, Sistem Pendidikan Sekolah Luar Biasa, dan Jenis-Jenis Sekolah Luar Biasa. Jurnal Edukasi Nonformal, 3(2), 2003–2005.
PRASETYO, A., RIDWAN, T., & VOUTAMA, A. 2024. Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Gbwhatsapp Menggunakan Naive Bayes Classifier Dan Random Forest Classifier. Jurnal Sistem Informasi, 11(1), 1–9. https://doi.org/10.30656/jsii.v11i1.6936
RANDISA, A. R., & NURMANDI, A. 2020. Analisis Konten Media Sosial Twitter Sarana Pendidikan di Indonesia Study Kasus Ruang Guru. Jurnal Ilmiah Tata Sejuta STIA Mataram, 6(2), 613–623. https://doi.org/10.32666/tatasejuta.v6i2.135
WIRGA, E. W. 2016. Analisis Konten Pada Media Sosial Video Youtube Untuk Mendukung Strategi Kampanye Politik. Jurnal Ilmiah Informatika Dan Komputer, 21(100), 14–26.
YULIANA, N., DIVIA, HUTAPEA, L. D., SIRAIT, W. F., SIRAIT, M., & SIANTURI, R. 2025. Anava Satu Jalur (One Way – Anova). Universitas Negeri Gorontalo, 5(1), 99. https://doi.org/https://doi.org/10.31004/innovative.v5i1.17989
YULIANI, R. 2020. Pola Komunikasi Guru Pada Siswa Anak Autis Di Sekolah Luar Biasa (Slb) Mitra Iswara Kabupaten Tasikmalaya. Metacommunication: Journal of Communication Studies, 5(2), 168. https://doi.org/10.20527/mc.v5i2.8807
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Artikel ini berlisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Penulis yang menerbitkan di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
