Indonesian of Health Information Management Journal

## Analisis Sentimen terhadap Opini Masyarakat dalam Penggunaan Mobile-JKN untuk Pelayanan BPJS Kesehatan Tahun 2019
Mieke Nurmalasari¹, Nauri Anggita Temesvari², Silvia Ni'matul Maula 3 ¹ ,2 Department of Health Information Management, Faculty of Health and Science, Universitas Esa Unggul, Indonesia
3 BPS Kabupaten Sinjai, Indonesia Jl. Arjuna Utara no 9, kebon Jeruk, Jakarta Barat, Indonesia Korespondensi E-mail: mieke@esaunggul.ac.id
Submitted: 22 Juni 2020, Revised: 28 Juni 2020, Accepted: 29 Juni 2020

## Abstract
BPJS Kesehatan (Healthcare and Social Security Agency) is trying to improve their services in this digital era by creating mobile-JKN applications. It was expected that BPJS participants can more easily and quickly get access to health services anytime and anywhere through this application. Expectantly, the mobile-JKN could reduce the length of queues at registration and other BPJS healthcare services. This study aims to see whether the community response is positive, negative, or neutral to the mobile-JKN application. Data was collected from Twitter social media tweets by scraping data for 11 months from January to November 2019. Data was analyzed using sentiment analysis. The result of this study was that out of 528 tweets, 222 tweets (42%) were positive, 153 tweets (29%) were neutral and 152 tweets (29%) were negative. The highest percentage was the positive sentiment and the tweets about the ease of helping health services and the effectiveness of services using JKN. Unfortunately, it was still less than 50%. The utilization of mobile-JKN during 2019 based sentiment analysis still less than 50%. It was suggested that more socialization was needed for participants to maximize the use of the JKN mobile application.
Keyword: text mining, sentiment analysis, twitter, mobile-JKN, BPJS Kesehatan

## Abstrak
Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan  berusaha  meningkatkan  layanan  mereka  di  era  digital  ini  dengan membuat aplikasi mobile -JKN. Diharapkan peserta BPJS dapat lebih mudah dan cepat mendapatkan akses ke layanan kesehatan kapan  saja  dan  di  mana  saja  melalui  aplikasi  ini.  Ekspektasinya  dengan mobile -JKN  dapat  mengurangi  panjang  antrian  saat pendaftaran dan layanan kesehatan BPJS lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah respons masyarakat positif, negatif, atau netral terhadap aplikasi mobile -JKN ini. Data dikumpulkan dari tweet media sosial Twitter dengan scraping data selama 11 bulan dari Januari hingga November 2019. Data dianalisis menggunakan analisis sentimen. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa dari 528 tweet, 222 tweets (42%) positif, 153 tweets (29%) adalah netral dan 152 tweets (29%) negatif. Persentase tertinggi  adalah  sentimen  positif  dan  tweet  tentang  kemudahan  membantu  layanan  kesehatan  dan  efektivitas  layanan menggunakan JKN. Sayangnya, itu masih kurang dari 50%. Pemanfaatan mobile -JKN selama analisis sentimen berbasis 2019 masih  kurang  dari  50%.  Disarankan  bahwa  diperlukan  lebih  banyak  sosialisasi  terhadap  peserta  untuk  memaksimalkan penggunaan aplikasi seluler JKN
Kata Kunci : text mining , analisis sentimen, twitter, mobile-JKN , BPJS Kesehatan
Pendahuluan Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan  adalah  badan  hukum  penyelenggara program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  untuk  semua  masyarakat  di  Indonesia.  BPJS  Kesehatan mempunyai  visi  dan  misi  untuk  mewujudkan  jaminan  kesehatan  yang  berkualitas  dan  memberikan layanan terbaik  kepada  peserta dan masyarakat  Indonesia. BPJS Kesehatan dengan  Program  Jaminan Kesehatan  Indonesia  Sehat  (JKN-KIS)  berupaya  untuk  memperluas  cakupan  kepersertaan  dengan targetnya  adalah  dapat  mencakup  seluruh  masyarakat  Indonesia  sehingga  mencapai Universal  Health Coverage  (UHC) .  Perkembangan  jumlah  kepesertaan  JKN-KIS  secara  nasional  sampai  dengan  30 November 2019 adalah 222.818.475 jiwa dan targetnya di akhir tahun 2019 dapat mencapai semuanya atau minimal 90% dari total penduduk Indonesia. Jumlah peserta di tahun 2019 ini sangat meningkat dibandingkan dengan data dua tahun lalu di tahun 2017(1).
Dengan meningkatnya jumlah peserta, permasalahan yang sering dihadapai oleh peserta JKN- KIS selama ini diantaranya adalah lamanya antrian di pendaftaran dan pelayanan kesehatan lainnya. Hal ini  mendorong  BPJS  Kesehatan  menciptakan  inovasi  baru  yaitu  membuat  aplikasi mobile -JKN. Harapannya aplikasi ini dapat membantu memperbaiki pelayanan BPJS Kesehatan. Aplikasi mobile -JKN pertama kali diluncurkan pada November 2017(2), dan mengalami beberapa perubahan. Aplikasi mobile -
JKN awalnya dibuat untuk kegiatan administrasi yang dilakukan di fasilitas kesehatan, tapi terus dilakukan perbaikan beberapa kali.
Aplikasi  ini  mempunyai  banyak  fitur  yang  mempermudah  peserta  BPJS  untuk  mendapatkan akses pelayanan kesehatan baik di tingkat pertama ataupun tingkat lanjut. Mobile -JKN mempunyai 14 fitur yang menarik (Gambar1), yaitu informasi kepesertaan, ubah data peserta, kartu peserta pendaftaran peserta, premi, pembayaran (berisi informasi tata cara pembayaran iuran), catatan pembayaran (riwayat transaksi pembayaran), Virtual Account , riwayat pelayanan, pendaftaran pelayanan, skrining, info JKN, lokasi dan pengaduan keluhan.  Aplikasi mobile -JKN dapat diunduh di Playstore dan AppStore. Jika telah terdaftar sebagai peserta JKN-KIS maka hanya pengguna hanya melakukan registrasi ulang, tetapi jika belum terdaftar maka dibutuhkan Nomor Induk Kependudukan (NIK) dan data lain yang dibutuhkan dengan mengisi data dan aktivasi pendaftaran melalui email (3). Pada awal tahun 2019 ada penambahan fitur baru yaitu autodebet untuk mempermudah peserta JKN-KIS dalam melakukan pembayaran tanpa harus mempunyai tabungan di bank yang ada di aplikasi mobile -JKN (4).
Gambar 1.
Tampilan Menu Aplikasi mobile-JKN
(Sumber: Aplikasi Mobile -JKN)
Sejak  aplikasi mobile- JKN  diluncurkan, sosialisasi  terhadap peserta  JKN-KIS  sering  dilakukan agar peserta mengunduh dan memanfaatkan aplikasi mobile -JKN. Inovasi teknologi ini diharapkan dapat diterima  oleh  masyarakat.  Studi  atau  kajian  terhadap  opini  masyarakat  penting  dilakukan  untuk mengetahui bagaimana respon masyarakat terhadap pelayanan BPJS setelah adanya aplikasi mobile- JKN ini.  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  tanggapan  dari  masyarakat  adalah  dari  media  social  dimana masyarakat dapat dengan mudah mengekspresikan opini mereka pada berbagai topik di laman media sosialnya.  Tanggapan  atau  kritik  terhadap  mobile-JKN  dan  pelayanan  BPJS  Kesehatan  akan  diteliti melalui  media  sosial  Twitter.  Media  sosial  Twitter  dipilih  karena  di  Indonesia  pengguna  aktif  harian Twitter  adalah  yang  terbanyak  sebesar  145  juta  pengguna  (5).  Opini  masyarakat  ini  akan  dianalisis menggunakan analisis sentimen. Opinion mining atau analisis sentimen adalah intepretasi dan klasifikasi emosi  (positif,  negative,  dan  netral)  dalam  teks.  Analisis  sentimen  memungkinkan  suatu  perusahaan untuk  mengidentifikasi  sentimen  pelanggannya  terhadap  sebuah  produk,  merk  atau  layanan  dalam percakapan online untuk mendapatkan umpan balik ( feedback ) (6). Analisis  Sentimen  dapat  dilakukan  dengan Text  mining . Text  mining digunakan  untuk mengidenifikasi  postingan-postingan media  sosial  yang  bersifat actionable untuk  sebuah institusi. Pada dasarnya text mining adalah kumpulan proses-proses penambangan seperti pengumpulan, pemrosesan, analisis dan visualisasi untuk mendapatkan informasi yang berharga dari text (7).
Penelitian  terdahulu  terkait  dengan  analisis  sentimen  untuk  pelayanan  BPJS  Kesehatan diantaranya  dilakukan  oleh  Nurbaiti,  F  dan  Subekti,  R.  2018  (8).  Penelitiannya  bertujuan  untuk mengetahui  topik-topik  yang  paling  sering  dibicarakan  masyarakat  di  Twitter,  hasilnya  menunjukkan sentimen negatif terhadap program BPJS. Topik yang banyak diperbincangkan adalah mengenai tolak, dokter, pasien, riba, dan kesehatan.
Yanis, RY. 2018 (9) meneliti tentang manfaat BPJS Kesehatan bagi guru di SMK Eklesia dan Bina Insani Jailolo dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitiannya menunjukkan opini yang positif terkait dengan pelayanan oleh petugas Kesehatan RS Jailolo, petugas sudah melayani dengan ramah dan cepat. Tamaela, J. et al, 2018 (10) menganalisis data Twitter dengan mengimplementasikan metode association  rule dan menggunakan algoritma frequent  pattern-growth . Hasilnya dapat menampilkan itemset terkait dengan pelayanan BPJS dan diperoleh informasi visual tentang asal lokasi tweet.
Penelitian sebelumnya semuanya terkait dengan pelayanan BPJS Kesehatan secara umum, belum ada  penelitian  yang  secara  khusus  menggunakan  analisis  sentimen  untuk  penggunaan mobile -JKN. Sedangkan penelitian lain yang terkait langsung dengan mobile-JKN sudah ada, tetapi pendekatannya tidak menggunakan analisis sentimen. Contohnya penelitian dari Wahyuni, 2019  (11) bertujuan untuk mengetahui sejauh mana keberhasilan dan efektifitas mobile -JKN dan melihat faktor yang menghambat di  kantor  BPJS  Kesehatan  cabang  Bandar  Lampung.  Penelitian  menggunakan  metode  deskriptif  dan hasilnya menunjukkan bahwa penerapan mobile-JKN belum sepenuhnya tercapai.
Penelitian  Handayani,  P.  et  al,  2018  (12)  mengeksplorasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan penerapan mobile -JKN dengan mengidentifikasi criticalsuccess factors (CSFs) dari implementasi mobile -JKN  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  entropi.  Penelitian  ini  menganalisa  kualitas sistem,  informasi,  pelayanan  dan  organisasi.  Penelitian  dilakukan  terhadap  127  responden.  Hasil penelitian  menunjukkan  faktor  kemudahan  ( easy  to  use )  menjadi  skor  tertinggi,  diikuti  oleh  informasi sudah cukup relevan, kenyamanan pengguna dan dukungan manajemen.
Berbeda  dari  penelitian sebelumnya  yang  pengumpulan datanya  melalui  survei  dan kuisioner terhadap sejumlah orang  yang  sudah menggunakan mobile -JKN, maka  pada  penelitian ini  pendekatan dilakukan menggunakan analisis sentimen pada masyarakat terkait dengan aplikasi mobile -JKN. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  sentimen masyarakat terhadap kehadiran aplikasi mobile-JKN dengan menganalisa cuitan ( tweet ) dari Twitter. Harapannya dengan analisis sentimen dari Twitter dapat membantu  BPJS  Kesehatan  untuk  mengetahui  bagaimana  penerimaan  masyarakat  khususnya  peserta JKN-KIS terhadap aplikasi yang baru diluncurkan, sehingga cuitan ( tweet ) dari pengguna mobile -JKN baik positif atau negatif dapat dijadikan umpan balik untuk peningkatan pelayanan melalui aplikasi ini.

## Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diambil  dari  media  sosial Twitter. Scrapping Twitter menggunakan package Twint dengan rentang waktu tertentu yaitu dari 1 Januari 2019 sampai dengan 30 November 2019. Twint merupakan alat scrapping Twitter canggih yang ditulis dalam Bahasa pemrograman Phyton (13). Twint hanya mengambil data dari akun Twitter yang bersifat publik,  karena package ini  tidak  menggunakan Application  Programming  Interface (API),  sehingga  proses pengambilan  data  untuk  akun  privat  tidak  bisa  diambil.  Analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis sentimen dan algoritma klasifikasi yang digunakan adalah SentiStrength . SentiStrength merupakan algoritma program berbasis lexicon untuk mendeteksi kekuatan sentiment dalam teks, dengan asumsi bahwa dalam satu kalimat teks bisa terdapat dua sentimen secara bersamaan.
Twint akan melakukan scrapping berdasarkan perintah atau fungsi command yang digunakan dalam mencari keywords (mobile-JKN,  JKN  dan  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat).  Analisis  sentimen menggunakan metode SentiStrength. Setelah melalui tahapan preprocessing maka data sudah bersih dari noise , data yang sudah bersih ini kemudian diberi label secara manual berdasarkan kategori positif, negatif dan netral. Hasil dari analisis sentimen divisualisasikan dalam bentuk diagram dan Worldcloud.
Gambar 2. Skema Model Analisis Sentimen

## Hasil dan Pembahasan
Data pada twitter dilihat dari isi komentar dan jumlah like. Saat pengumpulan data kata kunci yang digunakan adalah yang berhubungan dengan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN), mobile -JKN dan Jaminan Kesehatan Masyarakat seperti dijelaskan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Proses Scraping Data Twitter
Dari  sebelas  bulan  scraping  data  diperoleh  19.088 tweets yang  selanjutnya  dilakukan  tahap preprocessing data yang bertujuan untuk menghilangkan noise dalam data untuk memperbaiki kualitas data. Dari preprocessing , tweets tereduksi  menjadi  528 tweets .  Hasil  tweets  yang  sudah  tereduksi  akan dikelompokkan menjadi tiga kelompok yaitu sentimen positif, negatif dan netral.

## Pre-processing
Cleaning, case-folding, parsing, filtering
Analisis Sentimen
Sentistrength
Pendeteksian kekuatan sentimen berbasis Lexicon
Hasil dan Pembahasan
Gambaran hasil analisis sentiment Twitter dan intepretasinya
Pengumpulan Data Scraping Twitter menggunakan package Twint
Pada Gambar 4 terlihat bahwa dari 528 tweets diperoleh 222 tweets (42%) bersifat positif, 153 tweets (29%) bersifat netral dan 152 tweets (29%) bersifat negatif.  Persentasi tertinggi ada pada sentimen positif, tetapi ini masih kurang dari 50%, sehingga perlu dilakukan upaya lebih agar animo atau respon masyarakat terhadap mobile- JKN dan pelayanan BPJS Kesehatan lebih banyak yang positif, sedangkan sentiment netral dan negatif persentasenya sama .
Gambar 4. Persentase Tweets Sentiment Positif, Netral dan Negatif
Pada Gambar 5 terlihat worldcloud untuk sentiment positif. Bahasan yang terkumpul banyak berisi cuitan  tentang  kata  sehat,  kasih,  aktif,  mudah  dalam  membantu  pelayanan  BPJS  Kesehatan,  dan efektifitas pelayanan menggunakan mobile -JKN.
Gambar 5. Tweets Sentimen Positif
Tabel 1 memberikan contoh beberapa cuitan yang termasuk dalam sentiment positif. Terlihat masyarakat mengapresiasi mobile -JKN dari sisi kemudahan akan akses fasilitas dan pendaftaran ke faskes, pembayaran dan mengecek kondisi tanggungan JKN.
Tabel 1.

## Contoh Sentimen Positif
No Sentimen Positif 1 “salah satu layanan autodebit dalam mobile jkn memang sangat memudahkan tidak perlu repot repot bolak balik atm keluar masuk mobile banking untuk bayar iuran setiap bulannya iuran akan terpotong otomatis  bpjskesehat antri terimakasih bpjs” 2 “disarankan untuk install aplikasi jkn mobile untuk bpjs kesehatan bpjstku untuk bpjs ketenagakerjaan  jkn  mobile  bisa  dilihat  siapa  saja  tanggungan  mana  faskes  i  peserta trmsk untuk ubah faskes i maks bulan sekali bpjs ku bisa dilihat saldo jht sygnya jp tidak bisa” 3 “salam sehat bapakibu faskes i terbaru sudah efektif aktif pertanggal bisa melakukan pencetakan kartu secara mudah melalui aplikasi mobile jkn terima  kasih” 4 “'kis mandiri saat sudah mudah pendaftaran bisa melalui aplikasi mobile jkn datang langsung kantor cabang bpjs kesehatan” 5 “hai min minta tolong dibantu informasi untuk mengetahui nomor bpjs soalnya lupa semua terima  kasih”
6 “min kartu kis ibu saya hilang bagaimana cara mendapat kartunya k embali”
7 “salam  sehat  ibu  susilowati  pendaftaran menjadi  peserta  jkn  kis  mandiri  saat  sudah mudah pendaftaran bisa melalui aplikasi”
8 “bisa untuk peserta jkn kis mandiri jkn kis badan usaha perubahan faskes bisa melalui aplikasi mob ile jkn terima kasih”
9 “penerima upah bayi lahir bisa langsung dibantu pendaftaran oleh petugas rumah sakit melalui aplikasi sipp untuk peserta pbi penerima bantuan iuran bayi lahir pendaftaran dilakukan kantor cabang bpjs kesehatan orang tua”
10 “menjawab kebutuhan peserta jkn kis dalam mendapatkan layanan kesehatan mudah cepat careforhealth kesehatan health healthylife kesehatan masyarakat”
Sedangkan untuk sentiment negative (Gambar  6) tweets yang terkumpul berisi tentang kendala dalam mengurus JKN dan mobile JKN. Aplikasi terkendala atau error sehingga pengguna mobile JKN terkendala dalam memanfaatan mobile JKN. Hal terkait dengan tunggakan pembayaran JKN juga menjadi persepsi masyarakat yang termasuk negatif.

## Gambar 6. Tweets Sentimen Negatif
Beberapa cuitan yang termasuk dalam sentimen negatif yang ditampilkan pada Tabel 2 memperlihatkan masalah  dalam  penggunaan  mobile-JKN  seperti  kesulitan login dan updating aplikasinya.  Sedangkan sebagian dari sentimen negatif berkaitan dengan masalah pada penerbitan kartu dan kenaikan iuran BPJS.
Tabel 2. Contoh Sentimen Negatif No Sentimen Negatif 1 “min kartu hilang bisa centak ulang tidak harus kantor cabang bisa cetak sendiri” 2 “akses jkn mobile tidak bisa selalu gagal apa mmg ada masalah” 3 “selamat  siang  bisa  tidak  iya  bpjs  dibuat  online  seindonesia  mengenai  pelayanan masalahnya sakit tidak mengenal waktu tempat sakit pas diluar kota bayangkan betapa repotnya administrasinya” 4 “selamat  sore  saya  mau  cetak  kartu  peserta aplikasi  mobile  tapi  file  terkirim  email errorcorrupted tidak bisa dibuka sudah coba kali ada cara lain tidak terima kasih ”
5
“perlu  cek  ulang  data  saya  juga  terganggu  teror  sms  telepon  wa  tentang tagihan  an peserta tidak saya kenal aduan sudah ” 6 “selamat  pagi saya merubah fktp saya via online apa harus datang kantor merubah data kartu  fisik  saya  merubahnya  via  online  fktp  saya  kartu  masih  data  lama  mohon bantuannya terima  kasih” 7 “haloo  tadi  coba  pindah  kelas  lewat  aplikasi  jkn  mobile  tinggal menunggu  kode verifikasi tapi kok tidak  ada email masuk iya sudah kali coba”
8 “kemarin tidak bisa masuk, sudah uninstall juga masih tidak bisa, sudah upgrade susah masuk ”
9 “mohon bantuan ada kenaikan iuran bpjs bulan januari, saya ajukan penurunan kel as rawat inap menjadi kelas sudah melalui mobile jkn call center kantor cabang bpjs tidak bisa alasan minimal tahun mohon diubah sistemnya jangan memberatkan” 10
“daftar bpjs lewat mobilejkn sudah verifikasi email sudah disuruh bayar juga tapi tidak dapat nomer bpjs terus pie jal”
Secara keseluruhan tweets mengenai respon masyarakat terkait mobile JKN secara spesifik belum tertangkap jelas. Karena masyarakat masih lebih banyak merespon terkait dengan kenaikan iuran BPJS. Hal ini bisa jadi salah satu indikasi bahwa penetrasi atau penggunaan mobile JKN belum banyak dilakukan oleh peserta BPJS. Secara umum ketiga kata yaitu JKN, Jaminan Kesehatan Masyarakat dan Mobile -JKN yang dimasukkan dapat dilihat pada Gambar 7, terutama yang terkait dengan mobile JKN.
Gambar 7.
Tweets mobile JKN
BPJS Kesehatan sudah melakukan upaya untuk mensosialisasikan mobile -JKN ini di media tweeternya yang bernama BPJS Kesehatan RI, berikut ini beberapa tweet yang berhasil didapat:
1. “ Kalo kalian KKN di mana pun, jangan lupa bawa kartu JKN-KIS, atau download Mobile JKN karena  lebih  horor  lagi  kalo  sakit  gak  bawa  kartu  JKN-KIS ” #BPJSKesMelayaniNegeri #BPJSKesehatanRI #KataBijak 98 replies , 70 retweet dan 110 likes
2. “ Jasnya udah ilang, udah mimin ganti sama coat ala korea yang lagi kekinian. Lho kok masih ngantri  di  kantor  cabang?  Download Mobile JKN  kak,  biar  makin  kekinian ” . #YukDownload Mobile JKN 12 replies , 79 retweet dan 101 likes
3. “ Hari gini masih ribet ngantri daftar JKN-KIS di Kantor BPJS Kesehatan? Sudah ada Mobile JKN  lho.  Nggak  cuma  utk  mendaftar,  aplikasi  ini  jg  bisa  bantu  kamu  utk  mengubah  lokasi FKTP, cek tagihan, hingga melakukan skrining riwayat kesehatan ” #10YEARSCHALLENGE #KartunKita 29 replies , 30 retweet dan 60 likes
4. “ Siapa diantara Sahabat JKN yang masih memiliki Kartu identitas peserta JKN-KIS berwarna putih berikut? Kartu ini masih tetap berlaku loh & bisa digunakan untuk mengakses pelayanan kesehatan. Sahabat bisa jg memanfaatkan kartu KIS Digital yg bisa didpt melalui aplikasi Mobile JKN ” 19 replies , 13 retweet dan 30 likes
5. “ Aahh kamu kunoo, sekarang bayar iuran JKN-KIS bisa sambil leyeh-leyeh di rumah lho. Mau tau caranya? Autodebit, aplikasi Mobile JKN, Mobile Cash.  Jadi gak ada alasan lagi untuk lupa atau menunggak iuran ya ” #BPJSKesehatanRI #BPJSKesMelayaniNegeri 35 replies , 20 retweet , dan 24 likes 6. “ Jangan lupa untuk selalu bawa kartu JKN-KIS atau download Mobile JKN sahabat, karena kalo tiba-tiba  jatuh sakit pas KKN  dan gak  bawa  Kartu JKN-KIS  atau  punya Mobile JKN  di  hp, kisahmu bisa jadi lebih horor lho ” #BPJSKesMelayaniNegeri #BPJSKesehatanRI #LensaJKN 29 replies , 11 retweet , dan 21 likes 7. “ Kalian sudah pada punya Mobile JKN belum di hp?  Kalo belum, jangan lupa download yaa karena dalam satu aplikasi, kamu bisa mendapatkan banyak kemudahan dan sekarang ada fitur tambahan lagi lho ” . 16 replies , 13 retweet , dan 19 likes
8. “ Sahabat, Kartu Indonesia Sehat (KIS) merupakan identitas peserta JKN-KIS, baik peserta PBI maupun bukan PBI (PPU, PBPU & BP). Bagi sahabat yg masih menggunakan kartu Askes, kartu BPJS Kesehatan, ataupun e-ID BPJS Kesehatan jg dpt memanfaatkan kartu KIS Digital pada Mobile JKN ” 12 replies , 13 retweet dan 12 likes
Gambar 8 menampilkan bagaimana respon netizen terhadap akun Tweeter. Terlihat jumlah likes terbesar adalah pada tweet yang dibuat oleh akun jokowi yang diikuti oleh akun rayafahreza. Sedangkan jumlah retweet terbesar adalah akun rayafahreza dan will_giovanni_m. Hal ini menjelaskan bahwa banyak follower yang melakukan cuitan dari cuitan kedua akun tersebut. Berikutnya akun dari detik.com adalah akun yang paling banyak memdapatakn tanggapan ( reply ) dari netizen. Pada urutan kedua adalah akun jokowi.
Dari informasi diatas dapat BPJS dapat menggunakan akun-akun tersebut untuk memperkuat sosialisasi dan penyebaran informasi mengenai berbagai program BPJS khususnya mobile -JKN sehingga dapat lebih luas penyebarannya.
Gambar 8. Jumlah likes, retweet dan reply, pada beberapa akun tweet

## Kesimpulan
Secara keseluruhan hasil sentiment analysis mengenai mobile JKN belum tergali lebih dalam. Belum banyak cuitan yang berkaitan langsung dengan mobile JKN ini. Hal ini bisa menjadi salah satu indikator belum  terpaparnya  peserta  BPJS  dengan mobile JKN.  Perlu  adanya  sosialisasi  lebih  agar  dapat memaksimalkan aplikasi ini, sehingga optimalisasi pelayanan kesehatan BPJS bisa lebih maksimal dan bisa lebih memberi kemudahan.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  ( LPPM)  Universitas  Esa  Unggul  yang  telah  memberikan  bantuan  dana  hibah  internal penelitian tahun anggaran 2019.

## Daftar Pustaka
1. BPJS Kesehatan. BPJS Kesehatan [Internet]. [cited 2019 Nov 30]. Available from: https://www.bpjs-kesehatan.go.id/
2. BPJS Kesehatan. Manfaat Program JKN-KIS Makin Luas [Internet]. 2017. Available from: https://bpjs-kesehatan.go.id/bpjs/index.php/post/read/2017/535/Manfaat-Program-JKN- KIS-Makin-Luas
3. BPJS Kesehatan. 2017. Available from: https://bpjskesehatan.go.id/bpjs/multimedia/detail/74
4. BPJS Kesehatan. BPJS Kesehatan Perkenalkan Fitur Terbaru Aplikasi Mobile-JKN [Internet]. 2019 [cited 2011 Sep 20].
Available from: https://bpjskesehatan.go.id/bpjs/post/read/2019/1185/Baru-Fitur-
Autodebit-Kini-Telah-Hadir-di-Mobile-JKN
5. BPJS Kesehatan. Pakai Auto Debit. Media BPJS Kesehatan Edisi 75 [Internet]. 2019; Available from: https://bpjskesehatan.go.id/bpjs/dmdocuments/35398dc0ea36d072763ac577e457d120.pdf
6. Zhang L, Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. In: Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining [Internet]. Boston, MA: Springer US; 2017. p. 1152 – 61.
Available from: http://link.springer.com/10.1007/978-1-4899-7687-1_907
7. Pramana S, Yuniarto B, Mariyah S, Santoso I, Nooraeni R. Data Mining dengan R Konsep
Serta Implementasi. In Media; 2018. 253 p.
8. Nurulbaiti F, Subekti R. Analisis Sentimen Terhadap Data Tweet Untuk Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Menggunakan Program R. J Mhs Prodi Mat. 2018;7(1):1 – 9.
9. Yanis RY. Sentiment Analysis of Bpjs Kesehatan Services To Smk Eklesia and Bina Insani Jailolo Teachers. J Terap Teknol Inf. 2018;2(2):25 – 34.
10. Tamaela J, Sediyono E, Setiawan A. Implementasi Metode Association Rule untuk Menganalisis Data Twitter tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial dengan Algoritma Frequent Pattern- Growth. J Sist Inf Bisnis. 2018;8(1):25.
11. Wahyuni F. Inovasi Pelayanan Jaminan Kesehatan Berbasis Teknologi Melalui Mobile Jkn Di Bpjs Kesehatan Kantor Cabang Bandar Lampung. Universitas Lampung; 2019.
12. Handayani PW, Meigasari DA, Pinem AA, Hidayanto AN, Ayuningtyas D. Critical success factors for mobile health implementation in Indonesia. Heliyon [Internet]. 2018;4(11):e00981. Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e00981
13. pypi.org [Internet]. 2019. Available from: https://pypi.org/