## Analisis Drone Emprit Kenaikan Harga BBM 2022 dalam Perspektif UU Keterbukaan Informasi Publik
Elfa Nuzila 1
1 Magister Media dan Komunikasi,, Universitas Airlangga, Surabaya

## ABSTRACT
In Indonesia, Twitter is a social media that is one of the means to find out the public's response to a policy or issue that is happening. Interactions through Twitter, such as posting tweets with specific hashtags, retweets, and likes  can  be  known  through  Emprit  Drone  technology.  Emprit  drones  are  a  technology  for  mapping  social networks based on issues that are being discussed on Twitter. This study aims to determine the dominating public opinion towards the determination of fuel price increases and assess the role of the government in disseminating information on fuel price increases based on Law Number 14 of 2008 concerning Public Information Disclosure. The method used is a quantitative descriptive method to provide an in-depth and accurate picture. The results show that the dominating sentiment is negative sentiment which means that people tend to reject the increase in fuel  prices.  This  negative  sentiment  is  an  indication  of  the  government's  improper  behaviour  in  conveying information and policies to the public. Every post from Drone Emprit can be known to anyone who uses the real account and who uses the bot account. Overall, bot analysis shows Twitter accounts talking about the topic of fuel price increases have a bot score of 1,55. If the bot score is getting smaller, the number of accounts indicated as bots is getting less.

## Keywords: Drone Emprit, Public Information Disclosure Law, Fuel Price Increase

## ABSTRAK
Di  Indonesia,  Twitter  adalah  media  sosial  yang  menjadi  salah  satu  sarana  untuk  mengetahui  respon  publik terhadap suatu kebijakan atau isu yang sedang terjadi. Interaksi melalui Twitter, seperti memposting tweet dengan hashtag  tertentu, retweet ,  dan like dapat  diketahui  melalui  teknologi  Drone  Emprit.  Drone  Emprit  merupakan teknologi untuk memetakan jejaring sosial berdasar isu yang sedang diperbincangkan di Twitter. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui opini publik yang mendominasi terhadap penetapan kenaikan harga BBM dan menilai peran pemerintah dalam menyebarkan informasi kenaikan harga BBM berdasar Undang-Undang Nomor 14  Tahun  2008  Tentang  Keterbukaan  Informasi  Publik.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  deskriptif kuantitatif untuk memberikan gambaran secara mendalam dan akurat. Hasil menunjukkan bahwa sentimen yang mendominasi adalah sentimen negatif yang berarti masyarakat cenderung untuk menolak kenaikan harga BBM. Sentimen negatif ini menjadi indikasi adanya perilaku pemerintah yang kurang tepat dalam menyampaikan suatu informasi  dan  kebijakan  kepada  publik.  Setiap  postingan  dari  Drone  Emprit  dapat  diketahui  siapa  saja  yang menggunakan akun asli dan yang menggunakan akun bot. Secara keseluruhan, analisis bot menunjukkan akun Twitter yang membicarakan topik kenaikan harga BBM memiliki bot score sebesar 1,55. Jika bot score semakin kecil maka jumlah akun yang terindikasi sebagai bot semakin sedikit.
Kata Kunci : Drone Emprit, UU Keterbukaan Informasi Publik, Kenaikan Harga BBM

## A. PENDAHULUAN
Media sosial Twitter menjadi salah satu media untuk menyalurkan aspirasi masyarakat dan  mengetahui  tanggapan  masyarakat  terhadap  suatu  kebijakan  pemerintah.  Penelitian  ini fokus pada interaksi dan sentimen pada Twitter yang memposting tweet terkait kenaikan harga BBM  2022  di  Indonesia.  Percakapan  yang  berlangsung  melalui  Twitter  dapat  diamati  dan digunakan  untuk  mengukur  keberhasilan  ditetapkannya  suatu  kebijakan.  Penelitian  yang berkaitan dengan Drone Emprit telah dilakukan oleh peneliti terdahulu diantaranya penelitian dengan judul “ Transformasi Aktivitas K-Popers di Media Sosial: Analisis Drone Emprit Dalam Framing Isu UU Cipta Kerja ” yang mengarah kepada suatu kesimpulan bahwa bahwa akun- akun  K-Popers  banyak  terlibat  dalam  penolakan  pengesahan  UU  Cipta  Kerja  (Pora,  et  al, 2021).  Sementara  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  pemerintah  telah memberikan  informasi  kepada  masyarakat  sesuai  dengan  pedoman  Undang-Undang Keterbukaan  Informasi  Publik.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  respon  masyarakat  terhadap ditetapkannya kebijakan kenaikan harga BBM 2022 pada media sosial Twitter.
Masyarakat Indonesia dihebohkan dengan berita bahwa BBM akan naik pada tanggal 1 September  2022.  Sebelum  kenaikan  harga  BBM  terjadi,  masyarakat  beramai-ramai  untuk mengantri BBM agar mendapatkan pertalite dengan harga 7.650 rupiah per liter. BBM pertalite akan  naik  menjadi  10.000  rupiah  per  liter  (Viva,  2022).  Namun,  realita  yang  terjadi  pada tanggal 1 September 2022 BBM tidak mengalami kenaikan. Hal ini mengakibatkan masyarakat tertipu  dengan  keputusan  pemerintah.  Kemudian  pemerintah  memberi  pengumuman  yang mengejutkan  untuk  kedua  kalinya.  Pemerintah  resmi  menaikkan  BBM  pada  tanggal  3 September  pukul  14.30  (Suara  Jogja,  2022).  Hal  ini  ramai  menjadi  perbincangan  di  Twitter hingga memunculkan hashtag #prank yang menjadi trending topic di Twitter.
Jumlah  pengguna  Twitter  di  Indonesia  terus  meningkat  pesat.  Di  tahun  2022,  Twitter menempati  posisi  ke-5  sebagai  media  sosial  favorit  yang  digunakan  masyarakat  Indonesia untuk mencari informasi dan berkomunikasi. Hasil survei yang dilakukan oleh We Are Social dan  Kepios  menunjukkan  jumlah  pengguna  Twitter  di  Indonesia  pada  awal  tahun  2022 sebanyak  18,45  juta  pengguna.  Pertumbuhan  pengguna  Twitter  meningkat  sebesar  2,8% dibanding dengan tahun sebelumnya. Sementara itu, pada Juli 2022 tercatat Indonesia berada pada urutan ke-4 sebagai pengguna aktif Twitter dengan jumlah 21,2 juta pengguna (Kemp, 2022).  Twitter  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  selalu  memberikan  informasi  terkini, informasi yang ramai diperbincangkan, dan memberikan informasi kepada orang lain secara personal atau umum (Sianipar, 2022).
Di  Indonesia  Twitter  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  cepat  dalam  menyebarkan sebuah informasi. Setiap hari bahkan setiap detik trending topic di Twitter dapat berubah-ubah sesuai dengan topik yang ramai diperbincangkan oleh pengguna Twitter. Media sosial Twitter memiliki metode sederhana namun kuat untuk menghubungkan tema atau topik pembicaraan melalui sebuah hashtag . Setiap postingan secara khusus dikategorikan dengan “ hashtag ”. Kata apapun yang diawali dengan tanda hash atau tanda “#” digunakan untuk menandai subjek dan peristiwa tertentu. Selain itu, Twitter memiliki fitur retweet yang berfungsi untuk meneruskan postingan ke pengikut akun pribadi masing-masing pengguna. Suatu postingan yang semakin
sering di retweet maka semakin menyebar pula postingan tersebut ke berbagai akun. Retweet merupakan cara utama Twitter untuk memfasilitasi pendistribusian ulang sebuah postingan ke jaringan dan audiens yang lebih luas (Murthy, 2013).
Semua  postingan  pada  Twitter  akan  membentuk big  data yang  dapat  diamati  dan dianalisis  melalui  Drone  Emprit.  Drone  Emprit  ini  menyajikan  peta  analisis  jejaring  sosial berdasarkan suatu topik yang sedang ramai diperbincangkan (Anggraeni, 2019). Drone Emprit Academic (DEA)  merupakan  sistem  data  yang  berfungsi  untuk  melakukan  analisis  jejaring sosial semi-realtime dan spesifik. Tampilan data pada Drone Emprit berbentuk persentase tren, status retweet ,  dan  tren  percakapan.  Sehingga  data  tersebut  dapat  menjadi  rujukan  tentang fenomena  sosial  (Arianto,  2020).  Melalui  Drone  Emprit  dapat  dilihat  siapa  saja  yang memposting  percakapan  dengan  topik  tertentu,  siapa  yang  menjadi opinion  leader ,  dan pengelompokan sentimen pro-kontra terhadap suatu isu.
Setiap interaksi melalui media sosial akan memunculkan suatu pola dan hubungan dari satu akun terhadap akun yang lain. Pada media sosial Twitter, pola ini akan terlihat jika ada beberapa akun yang menyukai suatu postingan, retweet , mention, dan memberikan komentar. Setiap akun yang berinteraksi membicarakan topik tertentu di Twitter, akan membentuk sebuah jaringan  sosial  digital.  Analisis  jaringan  sosial  bertujuan  untuk  menggambarkan  dan mengeksplorasi  pola-pola  yang  tampak  dalam  hubungan  sosial  yang  dibentuk  oleh  individu dan  kelompok  satu  sama  lain.  Analisis  ini  mengacu  pada  tampilan  data  berupa  gambar  dan diagram menunjukkan suatu pola yang umumnya tidak terlihat oleh pengamat manusia (Scott, 2017).
Prinsip jaringan sosial mampu menjelaskan jaringan di media sosial, perbedaan antara keduanya adalah sifat dari jaringan media sosial. Pada jumlah subjek atau pelaku, jaringan di media sosial terdiri dari jutaan akun, berbeda dengan relasi sosial dalam kehidupan sehari-hari yang  jumlahnya  lebih  sedikit.  Pada  jaringan  media  sosial,  setiap  saat  muncul  isu  dan  topik percakapan  yang  beragam.  Setiap  percakapan  yang  terjadi  dalam  media  sosial  akan menampilkan relasi yang berbeda-beda pula (Eriyanto, 2021).
Dalam  kaitannya  dengan  publik,  komunikasi  pemerintah  beroperasi  pada  tingkat berlapis-lapis, dengan mempertimbangkan berbagai kelompok pemangku kepentingan seperti pengguna  layanan,  kelompok  minoritas  dan  badan  pengatur  kebijakan.  Komunikasi  dalam ruang lingkup pemerintahan memiliki kepala komunikasi misalnya di kementerian, lembaga, dan  lembaga  pemerintah  dapat  diangkat  berdasarkan  kriteria  praktisi  bukan  profesional (Sanders & Canel, 2013). Komunikasi pemerintahan adalah penyampaian ide atau gagasan dari pemerintah kepada masyarakat dan pemerintah mencermati hal-hal apa saja yang diinginkan oleh masyarakat (Munandar & Suherman, 2016).
Pendekatan  komunikasi  pemerintahan  memiliki  dua  implikasi  yang  penting.  Pertama, ruang lingkup  komunikasi pemerintah harus melampaui hubungan media untuk memasukkan kegiatan  lain  seperti  reputasi  dan  manajemen  masalah.  Kedua,  membangun  hubungan  yang menyiratkan  pendekatan  komunikasi  strategis  (Sanders  &  Canel,  2013).  Untuk  mendukung lancarnya komunikasi  pemerintahan, media sosial memiliki manfaat  dalam  menghubungkan
aspirasi publik kepada pemerintahan. Selain itu, melalui media sosial dapat diketahui komentar publik  terhadap  suatu  kebijakan,  sehingga  pemerintah  dengan  mudah  mengetahui  saran  dan masukan terhadap kinerja pemerintahan yang berlangsung.
Dalam  konteks  penyelenggaraan  informasi  publik,  keterbukaan  informasi  merupakan kesediaan  suatu  badan  publik  negara  atau  badan  publik  non  negara  untuk  memberikan informasi  faktual  mengenai  berbagai  hal  yang  berkenaan  dengan  proses  kebijakan, penyelenggaraan  pemerintahan,  pembangunan,  sosial,  hukum  dan  berbagai  bidang  lainnya yang  merupakan  kepentingan  publik  (Mustofa,  2020).  Keterbukaan  informasi  publik merupakan  salah  satu  indikator  penting  dari  sebuah  negara  yang  demokratis.  Negara  tanpa keterbukaan  informasi  publik    cenderung  tidak  transparan  dan  dapat  memicu  terbentuknya pemerintahan  yang  korup,  anti  kritik,  dan  tidak  memiliki  akuntabilitas  publik.  Melalui keterbukaan informasi public, suatu negara akan mendapat kontrol sosial atas kekuasaan atau check and balance (Mustofa, 2020).
Membangun  citra  pemerintahan  yang  baik  dimulai  dengan  keseriusan  dan  komitmen untuk perbaikan ke dalam. Membangun citra yang baik diwujudkan dengan mengelola sistem pelayanan  informasi  di  dalam  maupun  luar  negeri  (Subiakto  &  Ida,  2015).  Komunikasi pemerintah kepada publik merupakan penyampaian program dan kebijakan pemerintah untuk mencapai  tujuan  nasional.  Terlebih  pada  saat  ini  masyarakat  tidak  lagi  dengan  mudah menerima kebijakan yang ditetapkan pemerintah. Suatu kebijakan diterima masyarakat dengan baik apabila masyarakat menerima informasi tentang manfaat dari kebijakan tersebut. Prinsip komunikasi  pemerintahan  adalah  keterbukaan,  komunikasi  secara  langsung  kepada  publik, komunikasi tidak hanya menggunakan media massa melainkan menggunakan seluruh saluran komunikasi yang relevan, dan melakukan komunikasi lintas departemen untuk menyelesaikan suatu isu (Hariyanto & Juniari C., 2019). Sebelum hadirnya media sosial, sosialisasi kebijakan pemerintah diumumkan melalui media massa seperti stasiun televisi, radio, dan koran. Setelah ramai penggunaan media sosial, berita dan informasi dari pemerintah semakin mudah untuk didistribusikan. Dan dengan cepat dapat mengetahui respon atau komentar dari warga negara.
Dalam  menjalankan  UU  Keterbukaan  Informasi  Publik,  tentu  melibatkan  hubungan pemerintah  dengan  warga  negara.  Pemerintah  harus  memiliki  kesiapan  dalam  ketersediaan informasi sesuai tertuang pada UU Keterbukaan Informasi Publik. Seperti halnya yang tertuang dalam  pasal  9  tentang  informasi  yang  diumumkan  secara  berkala  dan  pasal  10  tentang informasi yang diumumkan serta merta (Kristiyanto, 2016). Informasi yang diumumkan secara berkala  meliputi  informasi  yang  berkaitan  informasi  kegiatan  badan  publik  dan  informasi laporan keuangan. Sedangkan informasi yang diumumkan secara serta-merta yaitu informasi yang dapat mengancam hidup orang banyak dan ketertiban umum.
Pada tahun 2019, Komisi Informasi Pusat melakukan monitoring dan evaluasi terhadap badan publik. Hasil penilaian memberikan kualifikasi bagi badan publik dalam memberikan informasi, yaitu informatif, menuju informatif, cukup informatif, kurang informatif, dan tidak informatif.  Prinsip  keterbukaan  informasi  suatu  Badan  Publik  akan  terwujud  seiring perkembangan  global  dan  tuntutan  lingkungan,  namun  harus  diimbangi  dengan  adanya
penyelarasan  (Narayana,  et  al.,  2020).  Adanya  era  digital  saat  ini  mampu  mendorong transparansi dan keterbukaan informasi dari pemerintah terhadap warga negara.

## B. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  kuantitatif  dengan  cara  memberikan gambaran keadaan masa sekarang secara mendalam, tepat, dan akurat (Yusuf, 2019). Penelitian deskriptif berfungsi untuk mengetahui nilai variabel independen tanpa membuat perbandingan dengan variabel lain (Kurniawan & Puspitaningtyas, 2016). Analisis deskriptif pada penelitian ini menjelaskan data primer yang diperoleh dari Drone Emprit Academic dengan topik subsidi BBM. Data yang diamati dalam penelitian ini adalah data tanggal 1 September 2022 sampai dengan tanggal 14 September 2022.
Data yang dikumpulkan dari Drone Emprit menggunakan konsep penambangan data atau data mining . Data mining dilakukan dengan cara mengekstrak informasi dari sekumpulan besar data  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  data  (Kaur  &  Baghla,  2018).  Penambangan  data merupakan eksplorasi terhadap informasi yang tersimpan di dalam file. Prosedur penambangan data  berkaitan  dengan  kecerdasan  buatan, machine  learning ,  dan  sistem  rekaman.  Tujuan prosedur penambangan data adalah untuk menambang informasi dari sekumpulan data dalam jumlah besar kemudian mengubahnya menjadi pengetahuan (Gupta & Bhathal, 2018).
Data  mining  pada  Drone  Emprit  Academic  dilakukan  menggunakan  Natural  Language Processing (NLP). NLP merupakan teknologi yang digunakan untuk mengekstrak fakta dari suatu  teks.  Proses  yang  dilakukan  yaitu  segmentasi,  penandaan  ucapan,  pengenalan  istilah secara  otomatis,  penamaan  entitas,  dan  analisis  sintaksis  (Fahmi,  2020).  Susunan  kata  yang terdapat  dalam tweet setiap  akun  yang  telah  diposting  akan  dipindai  oleh  sistem  kemudian dikelompokkan berdasarkan sentimen.
Drone  Emprit  mengidentifikasi  perhatian  publik  melalui  frekuensi  kata  dan  analisis sentimen (Suharsa et al, 2022). Terdapat tiga kategori dalam analisis sentimen Drone Emprit, yaitu positif, negatif, dan netral. Analisis sentimen dilakukan dengan melihat kata-kata dalam paragraf dari tweet yang diposting. Jika dalam paragraf yang muncul paling banyak adalah kata positif maka sentimen dalam tweet tersebut adalah positif. Jika kata yang sering muncul adalah kata negatif maka akan menghasilkan sentimen negatif (Laagu & Arifin, 2020).
Langkah penelitian yang dilakukan adalah analisis sentimen berdasarkan jumlah postingan tweet , analisis sentimen berdasarkan jaringan sosial, analisis terhadap indikasi akun bot,  dan analisis tentang siapa saja yang memiliki peran sebagai opinion leader beserta dengan top tweet yang paling banyak memiliki interaksi dengan akun lain. Hasil analisis opini public tersebut kemudian  direfleksikan  terhadap  UU  No.  14  Tahun  2008  tentang  Keterbukaan  Informasi Publik.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Sentimen

## Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 1. Total Tweet Berdasarkan Jenis Sentimen
Percakapan di Twitter dengan topik BBM per tanggal 1 September 2022 sampai dengan tanggal 14 September 2022 menghasilkan total tweet sebanyak 234.150 postingan. Dari total keseluruhan tweet atau postingan pengguna twitter terbagi dari tiga jenis sentimen. Sentimen terbanyak  adalah  sentimen  negatif  dengan  total  sentimen  161.869  postingan.  Selanjutnya postingan  dengan  sentimen  negatif  sebanyak  56.669  postingan.  Dan  yang  terakhir  adalah sentimen netral dengan jumlah yang paling sedikit yaitu 15.612 postingan.  Sentimen negatif menandakan bahwa pengguna twitter berada pada sisi kontra atas kenaikan harga BBM. Hal ini terlihat dari postingan yang menyuarakan opini bahwa kecewa dan menolak atas kenaikan harga BBM. Postingan dengan sentimen positif memberi arti bahwa terdapat pengguna twitter yang pro atau setuju dengan kenaikan harga BBM. Postingan dengan sentimen netral berarti bahwa  pengguna  twitter  tersebut  tidak  memberikan  opini  yang  berisi  penolakan  atau persetujuan terhadap kenaikan harga BBM.
Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 2. Kurva Tweet Berdsarkan Sentimen Positif, Negatif, dan Netral
Pada gambar di atas adalah kurva dengan rentang pengamatan mulai tanggal 1 September 2022 hingga 14 September 2022. Terlihat bahwa topik pembicaraan mengenai kenaikan harga BBM  mulai  dibicarakan  pada  tanggal  1  September  dan  berakhir  dibicarakan  tanggal  6
September. Kurva warna merah mewakili sentimen negatif atau akun-akun yang memposting penolakan dan rasa kecewa atas kenaikan harga BBM. Kurva biru menandakan sentimen positif atau akun-akun yang memposting tulisan yang mendukung kenaikan harga BBM. Kurva warna abu-abu  mewakili  sentimen  netral  yang  tidak  pro  maupun  kontra  terhadap  kenaikan  harga BBM.
Pada  titik  kurva  warna  merah  tanggal  1  September,  terlihat  sebanyak  10.278  tweet memberikan  respon  negatif  atau  kontra  terhadap  kenaikan  harga  BBM.  Kemudian  kurva melandai  pada  tanggal  2  September  dengan  total tweet sebanyak  5.428.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  terdapat  pemberitaan  bahwa  harga  BBM  tidak  mengalami  kenaikan  sehingga intensitas  percakapan  terkait  kenaikan  harga  BBM  berkurang  dibanding  dengan  tanggal sebelumnya. Kemudian kurva kembali mengalami peningkatan yang signifikan pada tanggal 3 September dengan jumlah tweet sebanyak 37.150 postingan. Dan titik puncak kurva sentimen negatif  berada  pada  tanggal  4  September  dengan  jumlah  tweet  sebanyak  58.192.  Kemudian pada  tanggal  5  September,  titik  kurva  mengalami  penurunan  menjadi  50.101  tweet.  Pada tanggal 6 September kurva mengalami penurunan yang sangat tajam hingga kurva menyentuh angka 0. Selanjutnya tanggal 6 hingga 14 September tidak ada kenaikan kurva sama sekali. Hal ini berarti bahwa isu kenaikan harga BBM sudah tidak lagi ramai diperbincangkan di Twitter.
Selanjutnya, kurva warna biru yang mewakili sentimen positif pada tanggal 1 September menunjukkan  percakapan  sebanyak  5.581 tweet .  Kurva  mengalami  sedikit  kenaikan  pada tanggal 2 September, menghasilkan 6.123 tweet . Tanggal 3 September, percakapan sentimen positif mengalami kenaikan menjadi 19.879 tweet. Titik puncak kurva berada pada tanggal 4 September  dengan  total  22.087 tweet .  Kemudian  mengalami  penurunan  yang  tajam  pada tanggal  5  September  dengan  total tweet sebanyak  2.899.  Pada  tanggal  6  September  sampai dengan 14 September, percakapan tentang kenaikan harga BBM yang memuat sentimen positif tidak lagi menjadi perbincangan di Twitter.
Kurva yang terakhir adalah kurva warna abu-abu yang mewakili sentimen netral. Kurva ini  lebih  landai  dibandingkan  kurva  warna  merah  dan  kurva  warna  biru.  Pada  tanggal  1 september, titik kurva warna abu-abu menunjukkan jumlah tweet sebanyak 1.092. Kemudian kurva  sentimen  netral  menurun  pada  tanggal  2  September  dengan  jumlah  695 tweet .  Pada tanggal 3 september dan 4 september titik kurva mengalami kenaikan yang signifikan. Terlihat bahwa  pada  tanggal  3  September    jumlah tweet sentimen  netral  sebanyak  4.805.  Dan  pada tanggal  4  September  menjadi  titik  puncak  kurva  sebanyak  8.275 tweet .  Pada  tanggal  5 September  kurva  mengalami  penurunan  dengan  total tweet sejumlah  745.  Pada  tanggal  6 September sampai dengan tanggal  14 September, di  Twitter sudah tidak terlihat  percakapan yang memuat sentimen netral.
Secara keseluruhan, masing-masing sentimen memiliki titik puncak kurva pada tanggal 4 September. Kurva abu-abu yang mewakili sentimen netral adalah kurva yang paling landai di  antara  kurva  yang  lain.  Kurva  biru  yang  memuat  sentimen  positif  berada  diantara  kurva merah dan abu-abu. Puncak tertinggi  diantara semua kurva adalah kurva warna merah yang berarti  percakapan  di  Twitter  sangat  dominan  dengan  penolakan  terhadap  kenaikan  harga BBM.

## Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 3. Lokasi Persebaran Mention Berdasarkan Provinsi
Persebaran lokasi berdasarkan provinsi yang memposting tweet cukup beragam namun tidak merata hingga seluruh provinsi. Akun-akun pengguna Twitter yang memposting tentang kenaikan harga BBM terdeteksi dari pulau Sumatera Utara, Kepulauan Riau, Sumatera Selatan, Banten, Jawa Barat, Jakarta, Jawa Tengah, Jawa Timur, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, dan Papua. Sementara itu, tidak ditemukan mention terkait penolakan kenaikan harga BBM yang berasal dari Nusa Tenggara dan Maluku.
Adapun  tiga  provinsi  teratas  dengan  jumlah mention terbanyak  adalah  Jawa  Barat, Jakarta, dan Jawa Timur. Pada provinsi Jawa Barat ditemukan sejumlah 6.716 mention dengan rincian mention negatif sebanyak 4.544, mention positif sebanyak 1.718, dan mention netral sebanyak  454.  Selanjutnya,  urutan  kedua  teratas  adalah  DKI  Jakarta  dengan  total mention sebanyak 3.755. Mention dengan sentimen negatif di Jakarta sebanyak 2.606 mention , jumlah mention dengan sentimen positif sebanyak 920 mention , dan mention memuat sentimen netral 229 mention . Urutan ketiga adalah provinsi Jawa Timur dengan total mention sebanyak 3.172 mention.  Di  Jawa  Timur,  jumlah  mention  positif  sebanyak  2.199 mention ,  jumlah  mention negatif sebanyak 787 mention, dan jumlah mention netral sebanyak 186 mention .

## Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 4. Kota dengan Jumlah Mention Terbanyak
Terdapat  lima  kota  teratas  dengan  jumlah mention terbanyak  yang  memposting tweet terkait  kenaikan  harga  BBM  2022.  Pertama,  adalah  kota  Bandung  dengan  total  mention sebanyak 1.677 mention . Di Bandung, jumlah mention negatif sebanyak 1.165 mention , jumlah mention positif  sebanyak  384  mention,  dan  jumlah mention netral  sebanyak  128 mention . Selanjutnya  urutan  kedua  adalah  Kota  Yogyakarta  dengan  total mention sebanyak  1.508 mention .  Di  Yogyakarta,  jumlah mention negatif  sebanyak  1.028 mention ,  jumlah mention positif sebanyak 348 mention , dan jumlah mention netral sebanyak 132 mention .  Selanjutnya urutan  ketiga  adalah  Kota  Bekasi  dengan  total mention sebanyak  861 mention .  Di  Bekasi, jumlah mention negatif sebanyak 580 mention , jumlah mention positif sebanyak 250 mention , dan  jumlah mention netral  sebanyak  31 mention .  Urutan  keempat  adalah  Kota  Tangerang dengan total mention sebanyak 846 mention . Di Tangerang, jumlah mention negatif sebanyak 570 mention ,  jumlah mention positif  sebanyak  211 mention ,  dan  jumlah mention netral sebanyak 65 mention .  Selanjutnya urutan kelima adalah Kota Malang dengan total mention sebanyak  710 mention .  Di  Malang,  jumlah mention negatif  sebanyak  488 mention ,  jumlah mention positif sebanyak 186, dan jumlah mention netral sebanyak 36 mention .
Dari  analisis  persebaran mention menunjukkan  bahwa mention negatif  masih mendominasi  setiap  Provinsi  dan  Kota  di  berbagai  daerah.  Pengguna  Twitter  di  Indonesia mayoritas memposting pendapat yang sama yakni tidak setuju dan kecewa terhadap kenaikan BBM 2022. Dominasi sentimen negatif menandakan bahwa masyarakat belum siap terhadap kenaikan harga BBM.
Analisis Jaringan Sosial
Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 5. Analisis Jaringan Sosial Percakapan Kenaikan Subsidi BBM
Pada gambar di atas terlihat terdapat dua klaster. Klaster pertama adalah warna merah yang berisi percakapan dengan sentimen negatif atau kontra terhadap kenaikan harga BBM. Klaster kedua  adalah  sentimen  positif  yang  diwakili  dengan  warna  hijau.  Terlihat  jelas  perbedaan
jumlah sentimen positif dan negatif. Sentimen negatif lebih banyak dibanding dengan sentimen positif.
Klaster  yang  memuat  sentimen  negatif  terlihat  memiliki  beberapa opinion  leader yaitu akun Twitter dengan nama @aindraku, @msaid_didu, dan @ramlirizal. Pada analisis jaringan sosial terlihat bahwa tweet atau postingan dari opinion leader di teruskan oleh banyak akun lain terlihat dari garis merah dan titik-titik kecil yang mengelilinya. Pada cluster warna hijau yang memuat sentimen positif terlihat jauh dari klaster warna merah, hal ini berarti bahwa tidak ada interaksi antara klaster positif dan klaster negatif. Pada klaster yang memuat opini positif tterlihat tidak memiliki opinion leader . Masing-masing akun saling berinteraksi dan membalas percakapan. Tidak melakukan retweet yang massif dibandingkan klaster warna merah.

## Analisis Bot
Bot  Twitter  adalah  akun  otomatis  yang  berinteraksi  menggunakan Application Programming Interface (API). Bot diprogram untuk menjalankan tugas yang berkaitan dengan interaksi manusia di media sosial yaitu mengikuti akun pengguna lain, menyukai postingan, me-retweet  postingan,  dan  bahkan  mampu  untuk  membuat  sebuah  postingan  dengan  tagar tertentu  (Symantec  Security  Response,  2018).  Akun  bot  Twitter  ini  dikendalikan  dengan mengatur  waktu  serentak  untuk  memposting tweet (Arianto,  2022).  Meskipun  bot  Twitter mampu berinteraksi di media sosial selayaknya akun-akun yang dipakai oleh manusia, masih dapat  terdeteksi  melalui  sistem  Drone  Emprit.  Drone  Emprit  menampilkan  hasil bot score untuk memastikan bahwa tweet tidak bersumber dari akun palsu atau robot (Panjaitan, et al., 2021).
Score hasil analisis bot dibagi menjadi 5 kategori. Kategori pertama, score 0-1 dengan warna hijau gelap yang berarti jumlah bot sangat rendah. Kategori kedua, score 1-2 dengan warna hijau terang berarti jumlah bot rendah. Kategori ketiga, score 2-3 dengan warna kuning yang berarti jumlah bot sedang. Kategori keempat, score 3-4 dengan warna oranye yang berarti jumlah  bot  cukup  tinggi.  Dan  kategori  kelima,  score  4-5  dengan  warna  merah  yang  berarti jumlah bot sangat tinggi.
Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 6. Analisis Bot Berdasarkan Kepemilikan Akun
Ditinjau  dari  pengguna  akun,  menunjukkan  bahwa  grafik  paling  tinggi  dimiliki  oleh score  bot  dengan  rentang  nilai  0-1  menandakan  bahwa  akun-akun  yang  beredar  sangat
didominasi  oleh  akun  bukan  dari  bot. Bot  score pada  rentang  nilai  0-1  memiliki  jumlah sebanyak 20.429 akun. Bot Score pada rentang nilai 1-2 memiliki jumlah sebanyak 4.775 akun. Bot score pada rentang nilai 2-3 dengan kategori jumlah bot sedang sedang, memiliki jumlah 2.377 akun. Bot score pada rentang nilai 3-4 memiliki jumlah sebanyak 1.321 akun. Dan yang terakhir bot score pada rentang nilai 4-5 memiliki jumlah sebanyak 692 akun.
Secara keseluruhan, analisis bot menunjukkan akun Twitter yang membicarakan topik kenaikan  harga  BBM  memiliki  bot  score  sebesar  1,55.  Jika  bot  score  semakin  kecil  maka jumlah  akun  yang  terindikasi  sebagai  bot  semakin  sedikit.  Begitu  juga  sebaliknya,  jika  bot score  semakin  tinggi  atau  mendekati  angka  5,  maka  dikatakan  akun  bot  yang  terdeteksi semakin banyak.
Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 5. Analisis Bot Berdasarkan Postingan Tweet
Ditinjau dari total tweet yang beredar, menunjukkan bot  score sebesar 1,73. Bot score pada rentang nilai 0-1 memiliki jumlah postingan sebanyak 54.036 tweet . Kemudian, bot score pada rentang nilai 1-2 memiliki jumlah postingan sebanyak 18.656 tweet . Bot score pada rentang nilai  2-3  dengan  kategori  jumlah  bot  sedang  sedang,  memiliki  jumlah  postingan  sebanyak 10.665 tweet . Bot  score pada  rentang  nilai  3-4    memiliki  jumlah  postingan  sebanyak  5.812 tweet. Dan yang terakhir bot score pada rentang nilai 4-5 memiliki jumlah postingan sebanyak 2.218 tweet .
Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 7. Analisis Bot Pada Jaringan Sosial
Melalui analisis jaringan sosial juga dapat diketahui bot scores yang tersebar pada setiap klaster.  Data  menunjukkan  pada  rentang score 0-1  yang  berarti  tweet  tersebut  sangat  tidak dicurigai sebagai bot, menunjukkan persentase sebesar 69% dari total mention dan retweet atau
sejumlah 154.391 postingan. Pada rentang score 1-2 yang berarti tweet tersebut tidak dicurigai sebagai bot, menunjukkan persentase sebesar 16% dari total mention dan retweet atau sejumlah 35.800 postingan. Pada rentang score 2-3 yang berarti akun tersebut kemungkinan dicurigai sebagai bot, menunjukkan persentase sebesar 8% dari total mention dan retweet atau sejumlah 1.790  postingan.  Pada  rentang score 3-4  yang  berarti  akun  tersebut  dicurigai  sebagai  bot, menunjukkan  persentase  sebesar  4%  dari  total mention dan retweet atau  sejumlah  8.950 postingan.  Pada  rentang score 4-5  yang  berarti  akun  tersebut  sangat  dicurigai  sebagai  bot, menunjukkan  persentase  sebesar  2%  dari  total mention dan retweet atau  sejumlah  4.475 postingan.

## Top Influencer

## Sumber: Drone Emprit Academic
Gambar 8. Top Influencer Terhadap Isu Kenaikan Subsidi BBM
Terdapat  5  akun  Twitter  yang  menjadi  top influencer terkait  isu  kenaikan  BBM  yaitu akun  dengan username @RamliRizal,  @aindraku,  @masaid_didu,  @ekowboy2,  dan @Dhandy_Laksono. Seluruh akun yang menjadi top influencer ini berada pada kubu sentimen negatif. Berikut detail top postingan dari 5 top influencer yang paling banyak di-retweet dan like oleh pengguna Twitter.
Tabel 1. Top Status (Tweet) dari Top Influencer
Nama Akun Status (Tweet) Total Retweet Total Likes @aindraku RON 95 (kualitas di atas Pertamax) di Malaysia harga RM2.05 atau Rp6.642/liter. Jauh lebih murah dari Pertalite di Indonesia pdhl kualitasnya di bawah (RON 90). Anehnya Pertamina rugi 191 T tapi Petronas (Malaysia) Untung 853 T. So, batalkan kenaikan BBM! Reformasi Pertamina! 10.720 24.563 @ekowboy2 Dukung penuh Gerakan buruh & mahasiswa berdiri bersama rakyat tolak kenaikan harga BBM 4.264 6.559
Yang sependirian.. SILAHKAN RETWEET KERAS!!
@Dandhy_Laksono Jokowi berkuasa dengan strategi “quick wins” lewat proyek infrastruktur dan aneka “cash transfer”, karena paling mudah terlihat. Tak ada terobosan di sektor lain seperti hukum, kesehatan, agrarian, lingkungan. APBN pun kedodoran. BBM dinaikkan. Solusinya “cash transfer” lagi. 6.505 17.135 @msaid_didu Contoh pembenaran. Setelah ketahuan bhw dlm APBN 2022 tdk ada angka subsidi sbsr Rp 502 triliyun, mereka menunjukkan sumber dan sibsisi/kompensasi BBM dari dana cadangan ekonomi. Cara “penyelendupan” anggaran seperti ini hrs diakhiri. DPR seharusnya bersuara. 3.234 6.909 @ramlirizal Lidah tak bertulang: Presiden Jamin Tak Ada Kenaikan BBM Subsidi Hingga Akhir Tahun Rabu, “13 Juli” 2022 4.609 10.774

## Sumber: Drone Emprit Academic
Mengacu  pada  UU  Nomor  14  tahun  2008,  pemerintah  telah  bersifat  terbuka  dan mengumumkan kenaikan harga BBM secara masal dan cepat dalam pendistribusian informasi. Hal ini tercermin dalam undang-undang pasal 4 ayat (2a) dan (2d). Pasal 4 ayat (2a) tertulis bahwa  setiap  orang  berhak  melihat  dan  mengetahui  informasi  publik.  Pasal  4  ayat  (2d) menyatakan  bahwa  setiap  orang  berhak  menyebarluaskan  Informasi  Publik  Sesuai  dengan peraturan perundang-undangan.
Terkait berita bahwa kenaikan harga BBM pada tanggal 1 September ini terbukti hoaks. Berita hoax tersebut memuat selebaran daftar harga BBM yang berlaku tanggal 1 September 2022,  hal  ini  dengan  cepat  diluruskan  oleh Section  Head  Communication  and  Relation PT Pertamina Patra Niaga Regional Sumbagut (Kominfo, 2022). Adapun media yang meluruskan berita  tentang  kenaikan  harga  BBM  adalah hoax adalah  jpnn.com  dan  jambiupdate.co. Pemerintah telah memberikan informasi yang akurat ditinjau dari UU Keterbukaan Informasi Publik  pasal  7  tentang  kewajiban  badan  publik.  Pasal  7  ayat  (2)  menyatakan  bahwa  Badan Publik wajib menyediakan Informasi Publik yang akurat, benar, dan tidak menyesatkan. Berita hoaks tersebut bersumber dari luar pemerintah.
Namun perlu dikaji kembali cara pemerintah dalam memberikan informasi kepada publik agar publik semakin percaya dan berfikir positif terhadap suatu keputusan yang diambil oleh pemerintah. Hal ini berdasar pada UU Keterbukaan Informasi Publik pasal 9 tentang informasi yang wajib disediakan dan diumumkan secara berkala. Tertuang pasal 9 ayat (1) bahwa setiap badan publik wajib mengumumkan informasi publik secara berkala. Pasal 9 ayat 2 menjelaskan bahwa  informasi  yang  wajib  diumumkan  secara  berkala  adalah  informasi  yang  berkaitan
dengan  Badan  Publik,  informasi  kegiatan  dan  kinerja  Badan  Publik,  informasi  laporan keuangan, dan informasi lain yang diatur dalam peraturan perundang-undangan. Periode atau rentang waktu pengumuman diumumkan secara berkala dijelaskan pada pasal 9 ayat 3 yaitu kewajiban memberikan dan menyampaikan informasi publik dilakukan paling singkat 6 bulan sekali.
Informasi  tentang  harga  BBM  sebaiknya  diumumkan  bersama  laporan  keuangan  dan kondisi  ekonomi  negara  secara  berkala  karena  berkaitan  dengan  banyak  pemangku kepentingan  di  berbagai  lapisan  masyarakat.  Informasi  keuangan  negara  diumumkan  secara periodik  akan  membantu  masyarakat  untuk  memahami  situasi  negara.  Jika  situasi  ekonomi negara mendadak mengalami krisis, diharapkan pemerintah mengeluarkan pers release .
Dalam konteks kenaikan harga BBM, jika terpaksa menaikkan harga secara mendadak karena situasi genting, pemerintah mengeluarkan pers release yang memuat alasan kenaikan harga  BBM  dan  kondisi  ekonomi  yang  sebenarnya  dialami  oleh  negara.  Melalui  hal  ini diharapkan  masyarakat  dan  seluruh  pihak  yang  terlibat  memahami    situasi,  menerima keputusan  dari  sisi  positif,  dan  mendukung  kebijakan  pemerintah.  Pemerintah  yang menerapkan  asas  keterbukaan  dan  transparansi  akan  menciptakan  negara  demokrasi  yang hakiki.
Melalui  media  sosial  Twitter,  terlihat  bahwa  respon  masyarakat  terhadap  kebijakan kenaikan harga BBM ini menimbulkan penolakan di awal. Sentimen negatif berisi penolakan berlangsung  selama  5  hari  saja  terhitung  tanggal  1  September  hingga  5  September.  Setelah tanggal  tesebut  sudah  tidak  diperbincangkan  lagi  tidak  ada  percakapan  di  Twitter  yang membicarakan hal tersebut. Hal ini berarti bahwa masyarakat menyuarakan penolakan sesaat saja dikarenakan informasi penetapan kebijakan cukup mendadak, selebihnya masyarakat telah menerima keputusan yang telah ditetapkan.

## D. KESIMPULAN
Media  sosial  mampu  menjadi  sarana  untuk  mengukur  respon  publik  terhadap  suatu kebijakan yang ditetapkan. Terdapat  tiga jenis respon publik ketika mengetahui suatu  berita atau  informasi  diantaranya  respon  positif  yang  berarti  setuju  dan  memberikan  dukungan, respon negatif yang berarti penolakan atau kritikan terhadap suatu hal, dan respon netral yang berarti tidak memihak salah satu kubu. Respon-respon publik di media sosial bisa membentuk sebuah opini publik dalam ruang digital.
Setiap komunikasi dalam media sosial akan membentuk sebuah jaringan sosial. Salah satunya percakapan pada platform Twitter, jaringan sosial dapat diamati melalui social network analysis Drone Emprit. Melalui jaringan sosial akan terlihat akun-akun mana saja yang saling berinteraksi dengan melakukan retweet terhadap suatu postingan. Selain itu, dapat diketahui klaster berdasarkan sentimen. Pada social network analysis akan terlihat siapa yang menjadi opinion leader. Opinion leader ini terlihat jika tweet dari pemilik akun tersebut di retweet oleh banyak akun.
Pemerintah  perlu  mengkaji  kembali  langkah-langkah  dalam  menyampaikan  suatu informasi berdasarkan UU Keterbukaan Informasi Publik. Opini publik yang beredar di media sosial dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk memperbaiki sistem kinerja Badan Publik. Dari sisi masyarakat perlu untuk melihat kebijakan dari dua sisi, memahami situasi negara dan memberikan solusi atau ide untuk perbaikan sistem pemerintahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, Vita Ayu. (2019). Drone Emprit Buatan Anak Bangsa, diakses 19 September 2022, dari https://www.goodnewsfromindonesia.id/2019/05/22/drone-emprit-buatan-anak-bangsa
Arianto, Bambang. (2020). Pemanfaatan Aplikasi Drone Emprit Academic dalam Menganalisis Opini Publik di Media Sosial. Journal of Social Politics and Governance , 2(2), 177-191.
Arianto, Bambang. (2022). Melacak Gerakan Masyarakat Sipil Melalui Tagar #ReformasiDiKorupsi di Twitter . Jurnal Ilmu Komunikasi, 19(1), 51-68.
Eriyanto. (2021). Analisis Jaringan Media Sosial. Jakarta: Prenadamedia Group.
Fahmi,  I.  (2020).  Jeroan  Drone  Emprit:  NLP,  Sentiment,  Emotion,  Bot,  dan  Demography  Analysis, diakses  6  September  2022,  dari https://www.slideshare.net/IsmailFahmi3/jeroan-drone-emprit-nlp- sentiment-emotion-bot-dan-demography-analysis
Gupta, D. G., & Bhathal, D. G. S. (2018). Sentiment Analysis Of English Tweets Using Data Mining: Data Mining, Sentiment Analysis. Germany: BookRix.
Hariyanto, E., & Juniari C., D. K. (2019). Komunikasi Publik di Era Indusrtri 4.0: Memetik Pelajaran dari Strategi Komunikasi Utang Pemerintah. Jakarta: @jualinbukumu.
Kaur, A., & Baghla, S. (2018). Sentiment Analysis of English Tweets Using Data Mining. International Journal of Computer Sciences and Engineering, 6(10), 276-284.
Kemp,  Simon.  (2022).  Digital  2022:  Indonesia,  diakses  18  September  2022,  dari https://datareportal.com/reports/digital-2022-indonesia
Kurniawan, A. W., & Puspitaningtyas, Z. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif. Yogyakarta: Pandiva Buku.
Kominfo. (2022). Hoaks Selebaran Kenaikan Harga BBM 1 September 2022.
Kristiyanto, E. N. (2016). Urgensi Keterbukaan Informasi Dalam Penyelenggaraan Pelayanan Publik. Jurnal Penelitian Hukum De Jure, 16(2), 231-244.
Laagu, M. A., & Arifin, A. S. (2020). Analysis The Issue of Increasing National Health Insurance (BPJS Kesehatan) Rates Trough community perspectives on social media: A Case Study of Drone Emprit. In 2020 International Conference on Smart Technology And Applications (ICoSTA) (pp. 1-7). IEEE.
Murthy, Diraj. (2013). Twitter Digital Media and Society Series. Cambrigde: Polity Press.
Mustofa, Syahrul. (2020). Hukum Keterbukaan Informasi Publik di Indonesia. Bogor: Guepedia.
Munandar, H., & Suherman, M. (2016). Aktivitas Komunikasi Pemerintahan Ridwan Kamil di Media Sosial,  dalam  Prosiding  Seminar  Penelitian  Sivitas  Akademika  Unisba,  Bandung:  Universitas  Islam Bandung, 423-430.
Narayana, G., et al. (2020). Bunga Rampai Satu Dekade Keterbukaan Informasi Publik di Indonesia. Jakarta: Komisi Informasi Pusat RI.
Panjaitan, D. V., Nuryartono, N., & Anggraeni, L. (2021). Faktor-Faktor yang Memengaruhi Partisipasi Tenaga Kerja dalam Program Kartu Prakerja. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Pembangunan, 10(1), 20- 43.
Pora, S., et al. (2021). Transformasi Aktivitas K-Popers Di Media Sosial: Analisis Drone Emprit Dalam Framing Isu UU Cipta Kerja. Journal Government Science, 2(1), 28-39.
Sanders,  Karen  &  Canel,  Maria  Jose.  (2013).  Government  Communication  Cases  and  Challenges. United Kingdom: Bloomsbury Publishing.
Scott, John. (2017). Social Network Analysis. United Kingdom: Sage Publication.
Sianipar, Maria Olivia Christina. (2022). An Analysis of Assertive Illocutionary Acts on Social Media: Jurnal Medium for English Language Teaching, 7(1), 46-56.
Suara Jogja. (2022). Kenaikan Harga BBM Bikin Geger, Hashtag Prank Trending di Twitter, diakses 18 September 2022, dari https://jogja.suara.com/read/2022/09/03/ 163803/kenaikan-harga-bbm-bikin- geger-hashtag-prank-trending-di-twitter
Subiakto, H,, & Ida, R. (2015). Komunikasi Politik, Media, dan Demokrasi. Jakarta: Prenamedia Group.
Suharsa, H., Soleh, D. J. A., & Miftahuddin, A. (2022). Persepsi Publik Tentang Pembelajaran Daring Dari Jejak Digital Twitter: Analisis Sentimen Positif, Netral, Dan Negatif Dari Drone Emprit. Jurnal Aparatur, 6(1), 33-43.
Symantec  Security  Response.  (2018). How  to  Spot  a Twitter  Bot, diakses  26  Septermber  2022,  dari https://symantec-enterprise-blogs.security.com/blogs/election-security/spot-twitter-bot
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2008 Tentang Keterbukaan Informasi Publik Viva. (2022 ). Heboh Kabar BBM Naik 1 September 2022, Antreaan di SPBU Mengular , diakses 18 September  2022,  dari  https://www.viva.co.id/berita/bisnis/  1515624-heboh-kabar-bbm-naik-1- september-2022-antrean-di-spbu-mengular
Yusuf,  A.  Muri.  (2019).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  &  Penelitian  Gabungan.  Jakarta: Prenamedia Grup.