Analitik Big Data Petisi Online Terhadap Pola Partisipasi Publik dan Pembentukan Pengetahuan Kolektif di Indonesia

Putri Uzdah Wulandari, Dede Puji Setiono, S.Pd., MDP., Ph.D.

2026 | Tesis | S2 Administrasi Publik

Partisipasi publik melalui petisi online berkembang sebagai bentuk baru keterlibatan masyarakat dalam proses kebijakan di era transformasi digital. Platform seperti Change.org tidak hanya menjadi ruang ekspresi aspirasi warga, tetapi juga menghasilkan jejak data yang merepresentasikan dinamika opini, tuntutan, dan respons publik terhadap isu kebijakan. Namun, pemanfaatan data petisi online sebagai dasar pembentukan pengetahuan kolektif dan dukungan pengambilan keputusan publik masih relatif terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola partisipasi publik dan proses knowledge generation yang terbentuk melalui petisi online, Studi ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan memanfaatkan analitik big data dari tiga kategori utama: Kebijakan Publik, Pemerintah Nasional, dan Pemerintah Daerah pada periode 2023-2024. Data dikumpulkan melalui metode manual scraping dan dianalisis menggunakan statistik deskriptif, text mining, similarity matrix, intertopic distance map, hierarchical clustering, analisis sentimen, dan analisis temporal untuk mengidentifikasi tema dominan, relasi antar-isu, dinamika dukungan publik, dan kecenderungan emosi kolektif. Hasil penelitian diharapkan dapat menunjukkan fungsi petisi online yang tidak hanya sebagai sumber ruang ekspresi masyarakat, tetapi juga sebagai sumber data yang dapat diolah menjadi pengetahuan strategis bagi pemerintah. Dengan memanfaatkan big data analytics, partisipasi publik berpotensi mendukung kebijakan yang lebih responsif, berbasis bukti, dan adaptif terhadap dinamika sosial. Temuan ini diharapkan berkontribusi pada penguatan tata kelola digital dan integrasi partisipasi publik dalam kebijakan berbasis data di Indonesia.

Public participation through online petitions has emerged as a new form of citizen engagement in the policy process in the era of digital transformation. Platforms like Change.org not only serve as a space for citizens to express their aspirations but also generate data trails that represent the dynamics of public opinion, demands, and responses to policy issues. However, the use of online petition data as a basis for building collective knowledge and supporting public decision-making remains relatively limited. This study aims to analyse public participation patterns and the knowledge generation process generated through online petitions. This study uses a descriptive quantitative approach utilising big data analytics across three main categories: public policy, national government, and regional government for the 2023-2024 period. Data were collected through manual scraping and analysed using descriptive statistics, text mining, similarity matrices, intertopic distance maps, hierarchical clustering, sentiment analysis, and temporal analysis to identify dominant themes, relationships between issues, the dynamics of public support, and collective emotional tendencies. The results are expected to demonstrate the function of online petitions not only as a source of public expression but also as a source of data that can be processed into strategic knowledge for the government. By leveraging big data analytics, public participation has the potential to support more responsive, evidence-based, and adaptive policies to social dynamics. These findings are expected to contribute to strengthening digital governance and integrating public participation into data-driven policies in Indonesia.

Kata Kunci : petisi online, knowledge generation, big data analitik, change.org, partisipasi publik