Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Kebijakan Protokol Kesehatan Pada Masa Pandemi Di Media Sosial
Facebook dengan Crowdtangle
Ade Rizki Bramantyo 1 , Ahmad R. Pratama 2 1,2 Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia e-mail: 1 18523269@students.uii.ac.id, 2 ahmad.rafie@uii.ac.id
Abstract
Various policies have been made by Indonesian Government to handle the spreading of COVID- 19.  Indonesian  Government  released  several  rules  called  health  protocol  that  regulate  public activities during the pandemic. The government policy of releasing those rules created different public  opinions.  Sentiment  analysis  was  conducted  to  know  how  people  see  and  think  about health  protocol.  This  study  analyzed  the  public  reactions  on  Facebook  posts  about  health protocol  from  government  account  and  news  portal  account.  The  data  was  collected  using CrowdTangle with “protokol kesehatan”, “wajib masker”, and “jaga jarak” chosen as keywords. CrowdTangle  collects  useful  Facebook  data  including  reactions  (love,  care,  sad,  angry)  that represent  a  sentiment,  message,  and  total  interactions.  The  result  of  the  sentiment  analysis showed  that  public  gave  more  positive  reactions  than  negative  reactions  to  health  protocol posts. Based on the nonparametric statistic tests (Mann-Whitney test and Kruskal-Wallis test) results, the account types (government account and news portal account)  affected the public reactions and the total number of interactions. Moreover, the total number of interactions was also influenced by the post types (link, status, photo, and video).
Keywords : Sentiment Analysis, Health Protocol, CrowdTangle, Facebook

## Abstrak
Berbagai  kebijakan  telah  diciptakan  oleh  Pemerintah  Indonesia  dalam  rangka  menangani COVID-19.  Pemerintah  Indonesia  membuat  peraturan  yang  disebut  protokol  kesehatan  yang mengatur  aktivitas  masyarakat  selama  pandemi.  Kebijakan  tersebut  mencipatakan pandangan  yang  berbeda  di  masyarakat.  Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana pandangan masyarakat mengenai protokol kesehatan. Penelitian ini menganalisis reaksi public terhadap ungggahan dari akun pemerintah dan akun portal berita yang terkait dengan  protokol  kesehatan  di  media  sosial  Facebook.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan  CrowdTangle  dengan  “protokol  kesehatan”,  “wajib  masker”,  dan  “jaga  jarak” terpilih sebagai kata kunci. CrowdTangle mengumpulkan data facebook yang berguna seperti reaksi  (love,  care,  sad,  angry)  yang  dapat  mewakili  suatu  sentimen,  isi  pesan,  dan  interaksi total. Hasil dari analisis sentimen menunjukkan bahwa masyarakat memberikan reaksi positif yang lebih banyak dari reaksi negatif pada unggahan terkait protokol kesehatan. Berdasarkan hasil uji statistik nonparametrik (Uji Mann-Whitney dan uji Kruskal-Wallis), jenis akun (akun pemerintah  dan  akun  portal  berita)  memengaruhi  reaksi  masyarakat  dan  jumlah  total interaksi. Selain itu, jumlah  total interaksi juga dipengaruhi oleh tipe unggahan (link, status, foto, dan video).
Kata kunci : Analisis Sentimen, Protokol Kesehatan, CrowdTangle, Facebook

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19  adalah  wabah pneumonia yang  ditemukan  di  Wuhan, Tiongkok.  Wabah  ini  disebabkan  oleh  salah  satu  keluarga  dari coronavirus yaitu SARS-CoV-2 yang menginfeksi sistem respirasi dan dapat menular antar manusia  [1].  Ditemukannnya  dua  WNI  yang  terinfeksi  COVID-19  pada  2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Maret 2020 tercatat sebagai kasus perdana di Indonesia. Bertempat di Istana Kepresidenan,  Presiden  Republik  Indonesia  mengumumkan  hal  tersebut secara  langsung  [2].  Berdasarkan  data  Kementerian  Kesehatan  Indonesia hingga  30  Maret  2020,  angka  kasus  terkonfirmasi  positif  terus  meningkat hingga 1.414 kasus dan 122 penderita meninggal dunia di Indonesia [3].
Berbagai langkah diambil Pemerintah Indonesia untuk menangani dan mencegah  penyebaran  wabah  ini.  Salah  satu  langkah  yang  diambil  adalah mengeluarkan  Keputusan  Presiden  (Keppres)  Nomor  9  2020  yang menggantikan  Keputusan  Presiden  (Keppres)  Nomor  7  2020  yang  berisi tentang  pembentukan  tim  khusus  yang  bertugas  dalam  penanganan  wabah ini.  Tim  yang  bernama  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19 tersebut  juga  mengeluarkan  berbagai  aturan  atau  protokol  termasuk protokol pemeriksaan memasuki wilayah Indonesia, protokol di transportasi umum,  dan  protokol  di  area  institusi  pendidikan.  Kebijakan  lain  seperti aturan wajib masker,  gerakan di rumah saja termasuk bekerja dan sekolah, bahkan  kegiatan  ibadah  pun  juga  dibatasi  dalam  artian  harus  mengikuti protokol yang telah dikeluarkan [4].
Kebijakan-kebijakan  pemerintah  dalam  menangani  pandemi  ini  tentu menciptakan  berbagai  pandangan  di  kalangan  masyarakat  [5].  Opini  publik yang  tercipta  sangat  penting  karena  dapat  mengindikasikan  berhasil  atau tidaknya  suatu  pemerintahan  dengan  kebijakan  yang  dibentuk  [6].  Oleh sebab  itu,  analisis  sentimen  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana opini yang berkembang.
Analisis  sentimen  adalah  bidang  penelitian  yang  menganalisis  hal-hal subjektif termasuk opini terhadap suatu hal seperti masalah, peristiwa, dan lain  sebagainya  [7].  Sebelumnya,  terdapat  penelitian  yang  menganalisis sentimen masyarakat Indonesia di media sosial Twitter terhadap bagaimana usaha  Pemerintah  Indonesia  untuk  mengatasi  pandemi  COVID-19. Pembahasan pada penelitian tersebut dilakukan pada dua aspek yakni aspek umum  dan  ekonomi.  Hasil  dari  analisis  menunjukkan  pada  aspek  umum terdapat  787  (36%) tweet bersentimen  positif,  482  netral  (22%),  dan  934 (42%)  negatif.  Sedangkan  pada  aspek  ekonomi  terdapat  973  (50%) tweet bersentimen positif, 385 (20%) netral, dan 585 (30%) negatif [8]. Penelitian lain melakukan analisis sentimen tentang beberapa langkah pemerintah yang bertujuan menekan laju pertumbuhan angka penularan virus corona antara lain  pemberlakuan  PSBB,  jam  malam,  serta  diwajibkannya  penggunaan masker  di  Twitter.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  jumlah tweet bersentimen  negatif  jauh  lebih  tinggi  (72,27%)  dari tweet yang  memiliki sentimen positif (27,73%) [9].
Tidak  hanya  di  Indonesia,  analisis  sentimen  juga  dilakukan  pada penelitian  di  beberapa  negara.  Wang  et  al  melakukan  penelitian  tentang bagaimana sentimen  publik mengenai langkah-langkah yang  dilakukan oleh Pemerintah Belanda dalam menangani pandemi COVID-19 ( social distancing dan tidak diwajibkannya untuk menggunakan masker). Data yang digunakan diperoleh  dari  Twitter,  Reddit,  dan  Nu.nl.  Dari  proses  analisis  didapatkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
data  bahwa  publik  secara  luas  mendukung  penerapan  social  distancing walaupun  beberapa  kali  terjadi  fluktuasi  yang  diakibatkan  oleh perkembangan  kasus  COVID-19  di  Belanda.  Selain  itu  publik  berpendapat bahwa masker berguna dalam mencegah terjadinya penularan COVID-19. Hal tersebut  bertentangan  dengan  Pemerintah  Belanda  yang  hingga  penelitian tersebut  dilakukan  enggan  mewajibkan  penggunaan  masker  [10].  Di  Arab Saudi,  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  langkah-langkah  pencegahan menyebarnya  COVID-19  yang  dilakukan  oleh  Pemerintah  Arab  Saudi  di Twitter dengan hasil hampir semua langkah yang dilakukan Pemerintah Arab Saudi  mendapatkan  respon  positif  dari  publik  terutama  terkait  peraturan pelaksanaan peribadatan [11].
Hadirnya media sosial memudahkan masyarakat untuk menyampaikan perasaan, pendapat, dan pikiran mereka tidak terkecuali mengenai tindakan pemerintah  dalam  menangani  COVID-19.  Di  lain  sisi,  media  sosial  juga digunakan oleh pemerintah untuk menyampaikan informasi terkait program atau  kebijakan  [12].  Oleh  karena  itu,  media  sosial  khususnya  Facebook dijadikan sebagai sumber data pada penelitian ini.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  berasal  dari  Facebook. CrowdTangle  digunakan  dalam  proses  pengambilan  data.  CrowdTangle merupakan alat yang disediakan Facebook yang memudahkan penggunanya untuk  mengikuti,  menganalisis,  dan  melaporkan  konten  publik  di  sosial media  (Facebook,  Instagram,  dan,  Reddit).  CrowdTangle  hanya  melacak unggahan  yang  tersedia  untuk  publik.  Beberapa  contoh  data  yang  dapat dilacak  menggunakan  CrowdTangle  antara  lain  waktu  pengunggahan,  tipe unggahan  (link,  status,  foto,  dan  video),  jumlah  interaksi  terhadap  sebuah unggahan  seperti  jumlah  suka, reaksi  (“Like”,  “Love”,  “Sad”,  “Angry”,  “Care”, “Wow”,  dan  “Haha”) ,  jumlah  komentar,  dan  jumlah  berapa  kali  suatu unggahan  dibagikan.  CrowdTangle  melacak  akun  dan  grup  publik  yang memiliki  pengaruh  terhadap  khalayak  umum.  Akun  yang  dimaksud  adalah seluruh  akun  yang  telah  terverifikasi  seperti  politisi,  jurnalis,  media, penerbit,  tokoh  masyarakat,  selebriti,  dan  lain-lain.  CrowdTangle  tidak melacak akun-akun pribadi [13].
CrowdTangle  sudah  beberapa  kali  digunakan  dalam  penelitian. Berriche  dan  Altay  menggunakan  CrowdTangle  dalam  penelitian  mereka yang  menganalisis  faktor  yang  memengaruhi  keberhasilan  suatu  unggahan pada  halaman  Sante+Mag  di  Facebook  [14].  Sementara,  CrowdTangle  juga telah digunakan pada beberapa penelitian di Indonesia yaitu penelitian yang menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  unggahan  yang  terkait  dengan berbagai  keputusan  pemerintah  dalam  bidang  pendidikan  di  Indonesia selama pandemi COVID-19 di media sosial Facebook [15] dan Instagram [16]. Selain  itu,  terdapat  penelitian  lain  yang  mengusut  pandangan  publik terhadap  unggahan  terkait  vaksinasi  di  Indonesia  di  media  sosial  Facebook [17].
Maksud  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui pandangan  masyarakat  Indonesia  mengenai  kebijakan  pemerintah  terkait
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
protokol  kesehatan  di  media  sosial  yaitu  Facebook.  Penelitian  ini  juga bertujuan untuk mengetahui apakah perilaku masyarakat dalam menanggapi suatu  unggahan  dipengaruhi  oleh  faktor  tertentu  yaitu  jenis  akun  dan  tipe unggahan.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  harapan  hasil  dan  temuan  dari penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  terkait  dalam  proses  evaluasi  untuk menciptakan kebijakan yang lebih baik terutama untuk tahap selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Alur Penelitian
Gambar 1. Tahap-tahap yang dilakukan pada penelitian ini
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian. Seluruh  proses  analisis  dan  visualisasi  dilakukan  setelah  data  yang terkumpul  melalui  tahap  prapemrosesan.  Proses  persiapan  data (prapemrosesan)  hingga  uji  statistik  nonparametrik  pada  penelitian  ini dilakukan menggunakan bahasa pemrograman R.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  mempergunakan  CrowdTangle dengan  rentang  waktu  1  tahun  sejak  pertama  kali  didapati  warga  yang terkonfirmasi  telah  terjangkit  COVID-19  di  Indonesia  yaitu  2  Maret  2020 hingga 2 Maret 2021. Kata kunci yang digunakan pada proses pengumpulan data adalah “protokol kesehatan”.
Terdapat  dua  jenis  akun  yang  dipilih  dalam  proses  pengambilan  data yaitu akun pemerintah dan akun portal berita atau media massa yang ada di Indonesia. Akun pemerintah terdiri dari akun  resmi tokoh pemerintahan di Indonesia  seperti  presiden,  wakil  presiden,  beberapa  gubernur,  serta  akun resmi  berbagai  kementerian  di  Indonesia.  Sementara,  portal  berita  terdiri dari  beberapa  akun  resmi  berita  atau  media  massa  seperti  BBC  News Indonesia, Tempo Media, CNN Indonesia dan lain sebagainya.

## 2.3. Pra-pemrosesan
Beberapa  langkah  pra-pemrosesan  dilaksanakan  sebelum  proses analisis  dan  visualisasi.  Untuk  data  yang  berupa  teks  terdiri  dari  1) mengubah teks ke dalam huruf kecil, 2) menghapus tagar, 3) menghapus url,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
4)  menghapus  emotikon,  5)  menghapus  kata-kata  yang  tidak  bermakna,  6) menghapus  tanda  baca,  dan  7)  menghapus  spasi  berlebih.  Sementara, penyesuaian format dan tipe data dilakukan untuk data numerik.

## 2.4. Analisis Sentimen
Sentimen suatu unggahan ditentukan berdasarkan Facebook Reactions (“Like”, “Love”, “Sad”, “Angry”, “Care” “Haha”, dan “Wow”) . Facebook Reactions dapat  mengindikasikan  bagaimana  sentimen  seseorang  terhadap  suatu unggahan [18]. Reaksi ”love” dan ”care” merepresentasikan sentimen positif, sedangkan  reaksi ”angry” dan ”sad” merepresentasikan  sentimen  negatif. Pengelompokan Facebook  Reactions tersebut  dilandasi  oleh  penelitian sebelumnya. Pada penelitian yang dilakukan Sandoval et al, reaksi ”like” dan ”love” dikategorikan  sebagai  sentimen  positif  sedangkan  reaksi ”angry” dan ”sad” dikategorikan  sebagai  sentimen  negatif  [19].  Namun  pada  penelitian lain  dijelaskan  bahwa  reaksi ”like” kurang  mewakili  suatu sentimen (positif ataupun negatif) karena tak jarang digunakan secara serta merta dan hanya menandakan  bahwa  pengguna  telah  melihat  unggahan  [20].  Sementara  itu, pihak  Facebook  memberi  keterangan  bahwa  reaksi ”care” memiliki  makna memberi  dukungan  dalam  hal  positif  [21].  Analisis  sentimen  dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu:
a) Analisis  yang  terfokus  pada  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif. Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  membentuk  dua  daftar  yaitu  daftar 100  unggahan  dengan  nilai  sentimen  positif  tertinggi  dan  daftar  100 unggahan  dengan  nilai  sentimen  negatif  tertinggi.  Kemudian,  dapat dilakukan analisis terhadap unggahan mana saja unggahan yang hanya termasuk dalam daftar unggahan positif, daftar unggahan negatif, atau bahkan  termasuk  dalam  kedua  daftar  tersebut.  Unggahan  yang termasuk  dalam  kedua  daftar  tersebut  dinilai  sebagai  unggahan kontroversial  karena  menimbulkan  perbedaan  pendapat  ditandai dengan banyaknya reaksi pro sekaligus reaksi kontra.
b) Analisis sentimen netto yaitu dengan melakukan operasi pengurangan jumlah  reaksi  positif  dengan  jumlah  reaksi  negatif  yang  akan menghasilkan sentimen positif netto, sentimen negatif netto dan netral.
2.5. Visualisasi
Visualisasi  dilakukan  bertujuan  untuk  mempermudah  pembaca  dalam memahami  data.  Data  diproyeksikan  ke  dalam  diagram  garis  untuk menggambarkan  perkembangan  sentimen  dari  waktu  ke  waktu.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  menggunakan word  cloud untuk  menampilkan  kata-kata berdasarkan  frekuensi  kemunculannya  baik  pada  unggahan  bersentimen positif, ataupun negatif.

## 2.6. Uji Statistik Nonparametrik
Dua uji statistik nonparametrik diterapkan pada penelitian ini, yaitu:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Uji  Mann-Whitney  yang  berguna  untuk  menentukan  apakah  dari  2 sampel  yang  tidak  terikat  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  [22]. Pada penelitian ini, uji Mann-Whitney diterapkan untuk melihat apakah publik  memberikan  reaksi  yang  sama  terhadap  suatu  unggahan  dari jenis akun yang berbeda. Selain itu, uji Mann-Whitney juga diterapkan untuk  melihat  apakah  jenis  akun  berpengaruh  terhadap  jumlah interaksi yang diperoleh suatu unggahan.
b) Uji  Kruskal-Wallis  yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  dari  3 kelompok  atau  lebih  terdapat  perbedaan  yang  berarti  [23].  Penelitian ini  menerapkan  uji  Kruskal-Wallis  untuk  menentukan  apakah  tipe unggahan  mempengaruhi  jumlah  interaksi  suatu  unggahan.  Apabila hasil  uji  Kruskal-Wallis  menunjukkan P-value yang  kurang  dari  dari alpha (0,05), maka uji lanjut Dunn dilakukan [24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari proses analisis sentimen netto yang dapat dilihat pada Tabel 1.  Kebanyakan  unggahan  mendapatkan  reaksi  positif  dari  masyarakat.  Dari total 12.823 unggahan, sebanyak 9.624 (75%) unggahan bersentimen positif, 575  (4,5%)  unggahan  bersentimen  netral,  dan  2.624  (20,5%)  unggahan bersentimen  negatif.  Tabel  1  juga  menunjukkan  bahwa  akun  pemerintah mendapatkan  persentase  unggahan  bersentimen  positif  yang  lebih  tinggi (90%) dari akun portal berita (70%). Sementara itu, 9% dari unggahan akun pemerintah  merupakan  unggahan  bersentimen  negatif.  Angka  tersebut terbilang cukup kecil dibandingkan dengan akun portal berita yang memiliki persentase unggahan bersentimen negatif sebesar 24%.
Tabel 1. Hasil Analisis Sentimen Netto Jenis Akun N Positif  Netral  Negatif Pemerintah 2.946 2.659 (90%) 25 (1%) 262 (9%) Portal Berita  9.877 6.965 (70%) 550 (6%) 2.362 (24%) Total 12.823  9.624 (75%) 575 (4,5%) 2.624 (20,5%)
Terdapat  20  unggahan  dari  akun  pemerintah  dan  19  unggahan  dari akun  portal  berita  yang  masuk  dalam  daftar  100  unggahan  dengan  reaksi positif  tertinggi  dan  daftar  100  unggahan  dengan  reaksi  negatif  tertinggi. Unggahan  yang  masuk  dalam  kedua  daftar  tersebut  dinilai  kontroversial karena  menuai  reaksi  pro  dan  kontra  yang  tinggi.  Sebagian  besar  dari  20 unggahan  kontroversial  pemerintah  ini  berisikan  imbauan  untuk  selalu mematuhi  protokol  kesehatan  seperti  jaga  jarak  dan  wajib  masker.  Di  sisi lain,  hampir  semua  unggahan  kontroversial  akun  portal  berita  berisi pemberitaan mengenai tindakan penegakan protokol kesehatan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  2  dan  3  merupakan  contoh  unggahan  akun  pemerintah  yang termasuk  dalam  kelompok  unggahan  kontroversial.  Contoh  unggahan  akun portal  berita  yang  dinilai  kontroversial  ditunjukkan  pada  gambar  4  dan  5.
Gambar 2. Contoh unggahan akun pemerintah yang menuai kontroversi dengan memperoleh 3668 reaksi positif dan 968 reaksi negatif Gambar 3. Contoh unggahan akun pemerintah yang menuai kontroversi dengan memperoleh 3233 reaksi positif dan 191 reaksi negatif
Gambar 4.
Contoh unggahan akun portal berita yang menuai kontroversi dengan memperoleh 185 reaksi positif dan 70 reaksi negatif Gambar 5. Contoh unggahan akun portal berita yang menuai kontroversi dengan memperoleh
183 reaksi positif dan 188 reaksi
negatif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selain  itu,  penelusuran  terhadap  bagaimana  perkembangan  sentimen atau reaksi masyarakat dari waktu ke waktu juga dilakukan pada penelitian ini.  Perkembangan  reaksi  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  diagram  garis yang  menunjukkan  jumlah  reaksi  pada  setiap  bulannya  dari  2  Maret  2020 hingga  2  Maret  2021.  Berdasarkan  gambar  6  yang  menunjukkan  jumlah reaksi  yang  diperoleh  akun  pemerintah,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  reaksi positif  yang  didapatkan  selalu  lebih  tinggi  dari  jumlah  reaksi  negatif.  Akun pemerintah  memperoleh jumlah  reaksi  positif tertinggi  pada  Juni  2020  dan jumlah reaksi negatif tertinggi pada Mei 2020. Jumlah terendah reaksi positif dan  negatif  terjadi  pada  bulan  yang  sama  yaitu  Maret  2021.  Hal  tersebut disebabkan  oleh  rentang  waktu  yang  digunakan  saat  proses  pengumpulan data sehingga pada bulan Maret 2021  hanya data dua hari pertama (1 dan 2 Maret 2021) saja  yang tercatat.

## Gambar 6. Jumlah reaksi pada akun pemerintah setiap bulan
Gambar 7 menunjukkan bagaimana perkembangan reaksi yang terjadi pada  akun  portal  berita.  Berbeda  dengan  akun  pemerintah,  akun  portal berita  beberapa  kali  mendapatkan  jumlah  reaksi  negatif  yang  lebih  banyak dari jumlah reaksi positif. Peristiwa tersebut terjadi pada bulan Maret 2020, April 2020, Januari 2021, dan Maret 2021. Pada bulan November 2020, akun portal  berita  memperoleh  jumlah  reaksi  positif  dan  negatif  tertinggi. Sementara  itu,  jumlah  reaksi  baik  positif  ataupun  negatif  berada  pada  titik terendah pada Maret 2021 sama halnya dengan yang apa terjadi pada akun pemerintah.
Gambar 7. Jumlah reaksi pada akun portal berita setiap bulan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Frekuensi  kemunculan  kata  pada  unggahan  divisualisasikan menggunakan word cloud . Semakin sering suatu kata muncul, semakin besar pula  ukuran  kata  tersebut  pada  gambar.  Sebagaimana  yang  dapat  dilihat pada  gambar  8,  Kata  “pemerintah”  merupakan  kata  yang  paling  sering terlihat  pada  unggahan  bersentimen  positif  akun  pemerintah.  Kemudian disusul  oleh  kata  “masker”  dan  “kementerian”.  Sementara,  pada  gambar  9, terlihat kata “positif”, “tes”, dan “masker” menjadi 3 kata yang paling sering terlihat pada unggahan bersentimen negatif akun pemerintah.
Gambar 8. Word cloud pada unggahan bersentimen positif akun pemerintah
Gambar 9. Word cloud pada unggahan bersentimen negatif akun pemerintah Hasil word  cloud dari  unggahan  akun  portal  berita  ditunjukkan  oleh gambar  10  dan  11.  Gambar  10  memperlihatkan word  cloud dari  unggahan bersentimen positif  sedangkan  gambar  11  memperlihatkan word  cloud dari unggahan  bersentimen  negatif.  Terlihat  bahwa  “masker”,  “corona”,  dan “pemerintah”  merupakan  3  kata  yang  paling  sering  dibicarakan  pada unggahan  bersentimen  positif  akun  portal  berita.  Untuk  unggahan  akun portal  berita  dengan  sentimen  negatif,  urutan  3  kata  dengan  frekuensi kemunculan yang paling banyak adalah “corona”, “jarak”, dan “masker”.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 10. Word cloud pada unggahan bersentimen positif akun portal berita
Gambar 11. Word cloud pada unggahan bersentimen negatif akun portal berita
Dari  keempat word  cloud tersebut,  terlihat  bahwa  kata  “masker” termasuk  dalam  3  kata  yang  paling  sering  muncul  di  seluruh word  cloud . Nama  beberapa  tokoh  juga  terlihat  sering  diperbincangkan  atau  menjadi topik  unggahan  terutama  pada  akun  portal  berita.  Hal  tersebut  tidak  lepas dari banyaknya pemberitaan mengenai peristiwa yang terkait dengan tokoh- tokoh tersebut.
Uji  statistik  nonparametrik  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  uji Mann-Whitney untuk melihat apakah akun pemerintah menerima skor yang sama dengan yang diperoleh akun portal berita. Hasil uji Mann-Whitney pada reaksi atau sentimen terhadap jenis akun terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil uji Mann-Whitney skor terhadap jenis akun Akun N Mean Rank W P-value Pemerintah 2.946 9.326,059 5.964.002 <2.2e-16 Portal Berita 9.877 5.542,827
Berdasarkan tabel 2, terlihat bahwa P-value sangat jauh di bawah 0,05 sehingga  kesimpulan  yang  bisa  diambil  adalah  perolehan  skor  sentimen antara  akun  pemerintah  dan  akun  portal  berita  berbeda  secara  signifikan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  jenis  akun  berpengaruh  pada perolehan  skor.  Jika  dilihat  dari  nilai  rata-rata  peringkat  pada  tabel,  akun pemerintah mendapatkan rata-rata peringkat yang lebih tinggi dari rata-rata peringkat  yang  diperoleh  akun  portal  berita.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa pemerintah memperoleh reaksi positif lebih banyak.
Tabel 3. Hasil uji Mann-Whitney total interaksi terhadap jenis akun Akun N Mean Rank W P-value Pemerintah 2.946 8.739,469 7.692.097 <2.2e-16 Portal Berita 9.877 5.717,789
Jenis akun juga dapat dikatakan berpengaruh pada jumlah interaksi. Hal tersebut  dibuktikan  pada  tabel  3  yang  memperlihatkan  bahwa  terdapat perbedaan  yang  berarti  pada  jumlah  total  interaksi  yang  diperoleh  akun pemerintah  dengan  akun  portal  berita  yang  ditandai  dengan P-value yang jauh di bawah 0,05. Akun pemerintah juga memiliki rata-rata peringkat yang lebih tinggi dari akun portal berita dalam hal jumlah interaksi.
Uji statistik nonparametrik lain yang diaplikasikan adalah uji Kruskal- Wallis dengan tujuan untuk melihat apakah tipe unggahan yang terdiri dari “link”,  “foto”,  “video”,  dan  “status”  berpengaruh  terhadap  jumlah  interaksi yang diperoleh. Dari tabel 4 yang berisi informasi mengenai hasil uji Kruskal- Wallis  jumlah  interaksi  terhadap  tipe  unggahan,  diketahui  bahwa P-value < 0,05  yang  menunjukkan  bahwa  jumlah  total  interaksi  antara  tipe  unggahan berbeda  secara  signifikan  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  tipe  unggahan mempengaruhi jumlah interaksi.
Tabel 4. Hasil uji Kruskal-Wallis Hasil Kruskal-Wallis chi-squared 795.82 df 3 P-value < 2.2e-16
Untuk  mengetahui  di  mana  letak  perbedaan  tersebut,  maka  perlu dilakukan  uji  lanjut  yang  disebut  juga  dengan  post  hoc  test.  Uji  lanjut  yang digunakan  adalah Dunn’s  Test dengan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5. Terlihat  bahwa  perbedaan  signifikan  jumlah  reaksi  terjadi  pada  hampir semua  kombinasi  tipe  unggahan  kecuali  pada  kombinasi  foto-status.  Hanya pada kombinasi foto-status saja yang menghasilkan nilai P yang lebih besar dari alpha (0,05) yang berarti tidak ditemukannya perbedaan yang berarti.
Tabel 5. Hasil Uji Lanjut Dunn Tipe Unggahan Z P.adj Link - Foto -26,4 0.000 Link - Status -3,43 0.004 Link - Video 2,80 0,031 Foto - Status -0.908 1,000
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tipe Unggahan Z P.adj Foto - Video 22,7 0,000 Status - Video 3,71 0,001

## 4.  SIMPULAN
Dengan  CrowdTangle,  data-data  penting  dari  Facebook  seperti reactions,  message,  total  interaction, dan  lain  sebagainya  dapat  terkumpul. Data  tersebut  sangat  berguna  untuk  dilakukan  analisis.  Berdasarkan  hasil analisis yang telah dilaksanakan, dapat disimpulkan bahwa publik cenderung memberikan  reaksi  positif  pada  unggahan  yang  terkait  dengan  protokol kesehatan  di  media  sosial  Facebook.  Meskipun  demikian,  jenis  akun memengaruhi  perilaku  masyarakat  dalam  menanggapi  suatu  unggahan. Masyarakat  memberikan  reaksi  yang  berbeda  terhadap  unggahan  akun pemerintah  dengan  unggahan  akun  portal  berita.  Persentase  unggahan bersentimen  positif  yang  diperoleh  akun  pemerintah  lebih  tinggi  dari  akun portal  berita.  Dilihat  dari  perkembangannya  berdasarkan  waktu,  jumlah reaksi  positif  akun  pemerintah  selalu  lebih  tinggi  dari  reaksi  negatif  pada setiap  bulannya.  Berbeda  dengan  akun  portal  berita  yang  beberapa  kali mendapati  jumlah  reaksi    negatif  yang  lebih  tinggi.  Perbedaan  signifikan antara  akun  pemerintah  dan  akun  portal  berita  juga  terjadi  pada  jumlah interaksi dengan masyarakat.
Temuan  lain  menunjukkan  bahwa  kata  ”masker”  menjadi  kata  yang paling sering diperbincangkan baik pada unggahan yang bersentimen positif ataupun  negatif. Selain  itu,  nama  beberapa  tokoh juga  sering menjadi  salah satu  bahan  pembicaraan  terutama  oleh  akun  portal  berita.  Hal  tersebut disebabkan  oleh ramainya  pemberitaan  mengenai  peristiwa  yang  berkaitan dengan tokoh tersebut.
Penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  sebuah  rujukan  atau  referensi untuk  penelitian  serupa  dengan  permasalahan  ataupun  media  sosial  yang berbeda  pada  waktu  yang  akan  datang.  Selain  itu,  hasil  dan  temuan  yang terdapat  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dimanfaatkan  dengan dijadikannya  sebagai  salah  satu  bahan  evaluasi  dan  pertimbangan pemerintah  sebagai  pihak  yang  berwenang  dalam  menciptakan  kebijakan protokol kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Yuliana,  “Corona  virus  diseases  (Covid-19):  Sebuah  tinjauan literatur,” Wellness  Heal.  Mag. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  187–192,  2020,  doi: 10.30604/well.95212020.
[2] B. Brahma, “Oncologists and COVID-19 in Indonesia: What can we learn and  must  do?,” Indones.  J.  Cancer ,  vol.  14,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.33371/ijoc.v14i1.728.
[3] Kementerian  Kesehatan  RI,  “Situasi  Terkini  Perkembangan Coronavirus Disease (Covid-19) 31 Maret 2020,” www.infeksiemerging.kemkes.go.id , 2020.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
https://infeksiemerging.kemkes.go.id/situasi-infeksi- emerging/situasi-terkini-perkembangan-coronavirus-disease-covid- 19-31-maret-2020 (accessed Jun. 28, 2021).
[4] I.  Ifdil,  R.  P.  Fadli,  K.  Suranata,  N.  Zola,  and  Z.  Ardi,  “Online  mental health  services  in  Indonesia  during  the  COVID-19  outbreak,” Asian  J. Psychiatr. , no. January, 2020.
[5] A.  I.  Almuttaqi,  “The  omnishambles  of  COVID-19  response  in Indonesia,” THC Insigjts , vol. 1, no. 13, pp. 1–7, 2020.
[6] I.  H.  Khusna,  “Opini  Publik  Cerminan  dari  Pemerintah  dan Kebijakannya  Public  Opinion  Reflection  of  Government  and  Policies,” Promedia , vol. II, no. 1, pp. 120–137, 2016.
[7] B.  Liu, Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining .  Morgan  &  Claypool Publishers, 2012.
[8] P.  H.  Prastyo,  A.  S.  Sumi,  A.  W.  Dian,  and  A.  E.  Permanasari,  “Tweets Responding  to  the  Indonesian  Government’s  Handling  of  COVID-19: Sentiment  Analysis  Using  SVM  with  Normalized  Poly  Kernel,” J.  Inf. Syst.  Eng.  Bus.  Intell. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  112,  2020,  doi: 10.20473/jisebi.6.2.112-122.
[9] N. P. G. Naraswati, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, R. Damaiyanti, and  R.  Nooraeni,  “Analisis  Sentimen  Publik  dari  Twitter  Tentang Kebijakan  Penanganan  Covid-19  di  Indonesia  dengan  Naive  Bayes Classification,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, pp. 228–238, 2021.
[10]  S.  Wang,  M.  Schraagen,  E.  Tjong  Kim  Sang,  and  M.  Dastani,  “Public Sentiment  on  Governmental  COVID-19  Measures  in  Dutch  Social Media,” pp. 2–6, 2020, doi: 10.18653/v1/2020.nlpcovid19-2.17.
[11]  M. Alhajji, A. Al Khalifah, M. J. Aljubran, and M. Alkhalifah,  “Sentiment analysis of tweets in Saudi Arabia regarding governmental preventive measures to contain COVID-19,” Canopy , vol. 17, no. 2, pp. 3–10, 2020, doi: 10.20944/preprints202004.0031.v1.
[12]  N.  Kurniasih,  “Penggunaan  Media  Sosial  bagi  Humas  di  Lembaga Pemerintah,”  in Forum  Kehumasan  Kota  Tangerang ,  2013,  no. September, pp. 1–22.
[13]  W. Bleakley,
“About Us,” www.crowdtangle.com , 2021. https://help.crowdtangle.com/en/articles/4201940-about-us (accessed Jun. 26, 2021).
[14]  M. Berriche and S. Altay, “Internet users engage more with phatic posts than with health misinformation on Facebook,” Palgrave Commun. , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1057/s41599-020-0452-1.
[15]  A.  R.  Widangsa  and  A.  R.  Pratama,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan Pendidikan  Di  Masa  Pandemi  COVID-19  dengan  CrowdTangle  di Facebook,” Automata ,  vol.  2,  no.  2,  2020,  [Online].  Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/19324.
[16]  A. S. Afif and A. R. Pratama, “Analisis Sentimen Kebijakan Pendidikan di Masa  Pandemi  COVID-19  dengan  CrowdTangle  di  Instagram,” Automata , vol. 2, no. 2,
2020, [Online]. Available:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 947-960 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/19429.
[17]  A.  Rianto  and  A.  R.  Pratama,  “Sentiment  Analysis  of  Covid-19 Vaccination Posts on Facebook in Indonesia With Crowdtangle,” J. Ris. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 353–362, 2021, doi: 10.34288/jri.v3i4.282.
[18]  Y.  Tian,  T.  Galery,  G.  Dulcinati,  E.  Molimpakis,  and  C.  Sun,  “Facebook sentiment:  Reactions  and  Emojis,”  pp.  11–16,  2017,  doi: 10.18653/v1/w17-1102.
[19]  R.  Sandoval-Almazan  and  D.  Valle-Cruz,  “Facebook  impact  and sentiment analysis on political campaigns,” 2018, doi: 10.1145/3209281.3209328.
[20]  E.  Spottswood  and  D.  Y.  Wohn,  “Beyond  the  ‘Like’:  How  People Respond to Negative Posts on Facebook,” J. Broadcast. Electron. Media ,
vol. 63, no. 2, pp. 250–267, 2019, doi: 10.1080/08838151.2019.1622936. [21]  Meta  Careers,  “Can  I  Get  a  Hug?  The  Story  of  Facebook’s  Care Reaction,” www.metacareers.com , 2020. https://www.metacareers.com/life/the-story-of-facebooks-care- reaction.
[22]  P. E. McKnight and J. Najab, “The Mann–Whitney U Test,” Corsini Encycl. Psychol. , 2010, doi: 10.1201/9780429186196-17.
[23]  P.  E.  McKight  and  J.  Najab,  “Kruskal-Wallis  Test,” The  Corsini Encyclopedia  of  Psychology .  2010,  doi:  10.1007/978-1-4419-6247- 8_15268.
[24]  A.  C.  Elliott  and  L.  S.  Hynan,  “A  SAS®  macro  implementation  of  a multiple  comparison  post  hoc  test  for  a  Kruskal-Wallis  analysis,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  vol.  102,  no.  1,  pp.  75–80,  2011, doi: 10.1016/j.cmpb.2010.11.002.