Volume 19 Issue 2 October 2021, pages:177-194
Preferensi Kenyamanan Pengunjung di Kebun Raya Bogor selama Adaptasi Kebiasaan Baru Berbasis Big Data

## Visitor Preference in Bogor Botanical Gardens During The New Normal
Based On Big Data
Yudith Vega Paramitadevi 1* , Nurul Jannah 2 , Gema Parasti Mindara 3
Program Studi Teknik dan Manajemen Lingkungan, Sekolah Vokasi Institut Pertanian Bogor 1* yudith.vega@apps.ipb.ac.id
Program Studi Teknik dan Manajemen Lingkungan, Sekolah Vokasi Institut Pertanian Bogor 2 Program Studi Manajemen Informatika, Sekolah Vokasi Institut Pertanian Bogor 3
DOI: https://doi.org/10.20961/arst.v19i2.47627 Received: January 14,2021   Revised: June 04,2021   Accepted: June 22,2021   Available online: October 30,2021

## Abstract
Urban communities need urban forests in improving the quality of mental  and physical health during the  New  Normal.  If  ecotourism  or  urban  forest  is  a  top  priority  in  implementing  the  New  Normal, managers  must  determine  designs,  and  make  procedures  related  to  the  applicable  COVID-19 protocol. The research objective was to measure the comfort level of visitors before and during the pandemic  using  big  data,  then  compile  comfort  design  recommendations  according  to  visitor preferences during the pandemic based on survey methods.  Social media Twitter and Google Map Review mentioning the Bogor Botanical Garden were collected a year before and six months during the pandemic. Analysis of text mining is carried out in order to obtain sentiment and initial perceptions about the Bogor Botanical Garden. Initial perceptions of visitors were  used to construct the survey questionnaire.  Furthermore,  quantitative  survey  methods  were  used  to  analyze  visitor  activity  and comfort.  Visitor comfort is limited to abiotic factors, namely accessibility, and facilities. Sentiment analysis shows pre-pandemic conditions had 48.26% more positive word frequency than during the pandemic for Twitter, but 23.29% less than during the pandemic for Google Map Review. Twitter are more  sensitive  to  the  current  situation  than  Google  Map  Review.  Positive  perceptions  of  comfort include compliance management of KRB under the COVID-19 protocol (11.7%), better management (10.8%),  well-maintained  facilities  and  infrastructure  (7.2%),  and  maintained  hygiene  (7.2%). Comfort  design  recommendations  based  on  respondents'  preferences  for  comfort  (14.4%)  include increasing the number of toilets, the number of rest areas, ramps for the elderly, areas and attractions to attract children, parks with new themes, and sustainability elements.
Keywords: abiotic; big data; bogor botanical gardens; new normal; preference

## 1. PENDAHULUAN
Analisis big  data selama  ini  digunakan  dalam berbagai aspek, terutama kesehatan, sosial dan perbankan (Karamshuk et al., 2017; Stieglitz et al.,  2018).  Aspek big  data untuk  lingkungan hidup  terutama  desain  pengelolaan  hutan  kota
masih jarang penerapannya di Indonesia. Salah satu  sumber data  collection adalah  data  yang berasal  dari  sosial  media,  data  tersebut berpotensi  menyediakan  pemahaman  tentang tingkah  laku  dan  persepsi  masyarakat  pada fasilitas umum (Hamstead et al., 2018; Zeng et al., 2017). Keunggulan data yang diperoleh dari
sosial  media  antara  lain  tidak  menimbulkan konflik  kepentingan,  volume  data  besar,  data yang disediakan aktual. Pengguna sosial media mempublikasikan opini mereka melalui platform sosial  media,  maka  datanya  lebih representatif
dibandingkan metode konvensional  untuk  memahami  isu  aktual dalam masyarakat (Tu et al., 2020).
Sosial  media  dapat  menghasilkan  data  dalam jumlah besar, contohnya platform Twitter yang menghasilkan lebih kurang 473.400 cuitan per menit  di  seluruh  dunia  (Sim  &  Miller,  2019). Sebagai  informasi,  peneliti  sosial  sudah menggunakan sosial media dalam
penelitiannya,  peneliti  lingkungan  masih sedikit  yang  menggunakan big  data dalam analisisnya.  Rata-rata  peneliti  lingkungan menggunakan analisis geospasial untuk mentransformasikan  data  lingkungan.  Studi terkait  sosial  media  di  bidang  pengelolaan hutan  kota  yang  pernah  dilakukan  antara  lain terkait  dengan  perencanaan  taman  kota  (X. Chen et al., 2019) dan dinamika pengunjung di taman  kota  (Li  et  al.,  2020).  Kelemahan  data yang  berasal  dari  sosial  media  adalah  perlu validasi  dengan  konteks  penelitian  yang dilakukan.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan silang  uji  dengan  metode  konvensional  atau survei sesuai kebutuhan. Kelemahan pelaksanaan survei saja dalam penelitian adalah membutuhkan waktu dan tenaga dalam proses pengumpulan  data  termasuk  subjektivitas peneliti (Y.  Chen  et  al.,  2018;  Mahrous  et  al., 2018).
Adaptasi Kebiasaan
Baru (selanjutnya disingkat  menjadi  AKB)  merupakan  masa relaksasi  setelah  Pembatasan  Sosial  Berskala Besar  (selanjutnya  disingkat  menjadi  PSBB). Hutan kota didesain untuk memenuhi kebutuhan masyarakat akan ruang terbuka hijau dan  aktivitas  rekreasional.  Hutan  kota  Bogor atau  Kebun  Raya  Bogor  sendiri  (selanjutnya disingkat menjadi KRB) terus berbenah selama AKB.  KRB  mengikuti  kebijakan  pemerintah berupa protokol pencegahan penularan corona virus  disease (COVID-19)  di  tempat  kerja sektor  jasa  dan  perdagangan  (area  publik) dalam  mendukung  keberlangsungan  usaha sesuai  Keputusan  Menteri  Kesehatan  Nomor HK.01.07/Menkes/382/2020  tentang  Protokol Kesehatan  Bagi  Masyarakat  di  Tempat  dan Fasilitas Umum dalam Rangka Pencegahan dan
Pengendalian Corona  Virus  Disease 2019
(COVID-19).  Menurut Nordh & Østby (2013) dan Peng et al. (2019), kenyamanan pengunjung  hutan  kota  terbagi  menjadi  dua macam  yakni  kenyamanan  biotik  dan  abiotik. Penelitian  ini  akan  membahas  kenyamanan abiotik yang meliputi aksesbilitas dan ketersediaan fasilitas.
Sebagai satu dari empat Kebun Raya dibawah Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia  (LIPI) dan  PT  Mitra  Natura  Raya,  KRB  memiliki pengunjung  yang  cukup  signifikan  tiap tahunnya dengan rerata 1 – 1.33 juta jiwa. KRB tidak  hanya  dikenal  di  Indonesia  dan  Asia Tenggara namun didalamnya terdapat lebih dari 17.000  spesies  pepohonan  tropis,  palem, anggrek  dan  lainnya  (Hengky  &  Kikvidze, 2018). KRB juga memiliki koleksi germplasm terlengkap di Asia Tenggara (Safarinanugraha, 2018).  Data  histori  sosial  media  kurang  lebih satu  tahun  terakhir  dan  kondisi  saat  pandemi menggunakan platform  Twitter dan Google
Map Review dapat digunakan untuk mengetahui  aktivitas  dan  tingkat  kenyamanan pengunjung. Koleksi big data tersebut kemudian  diinterpretasikan  sebagai  masukan untuk membangun metode survei dalam rangka menyusun  harapan  pengunjung  menuju  AKB. Pada  akhirnya,  dua  masukan  tersebut  dapat digunakan dalam mendesain KRB selama AKB sesuai  pendapat  pengunjung.  Kajian  desain dilakukan  sesuai  kriteria  komponen  abiotik. Tujuan penelitian antara lain mengukur tingkat kenyamanan  pengunjung  sebelum  dan  saat pandemi menggunakan big data , dan menyusun rekomendasi  desain  kenyamana  pengunjung sesuai  preferensi  pengunjung  selama  AKB berdasarkan metode survei.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di KRB. KRB merupakan salah  satu  kebun  raya  tertua  di  dunia  dengan luasan 82 Ha, yang berdiri sejak tahun 1817 dan bertahan hingga saat ini. Letak KRB strategis di area JABODETABEK, area kewilayahan yang padat  di  dunia,  dengan  luasan  6392  km 2 dan dihuni  20  juta  jiwa,  serta  terkoneksi  dengan JABODETABEK  melalui  jaringan  jalan  tol, jalan raya dan jalur kereta commuter .
Data  yang  dikumpulkan  dari  sosial  media berfungsi  sebagai  data  historis.  Postingan platform Twitter dan Google Map Review yang menyebutkan  KRB  digunakan  sebagai  data awal,  dimana  pengumpulan  data  tersebut dilakukan  dalam  periode  sebelum  pandemi (bulan  Maret  2019-bulan  Februari  2020)  dan periode  pandemi  (bulan  Maret  2020-Agustus 2020).  Survei  kuisioner  untuk  menunjang analisis  sosial  media  dilakukan  secara  daring dengan target pengunjung tertentu pada minggu ke-3 dan minggu ke-4 bulan September setelah KRB dibuka per 7 Juli 2020.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Data dikumpulkan secara sekunder dan primer. Berikut pengelompokan asal data:
1. Data yang berasal dari sosial media
Semua postingan yang menggunakan kata kunci KRB dicari melalui Twitter API dan Google  Map  Review .  Dua  sosial  media tersebut  dianalisis  sekaligus  sebagai perbandingan.  Di  Indonesia,  data Twitter maupun Google Map Review lebih mudah diambil  dibandingkan  data  sosial  media lainnya. Setiap postingan yang mengandung  kata  kunci,  “Kebun  Raya Bogor”  dan  “Bogor  Botanical  Garden” diambil.  Seluruh  postingan  dalam  dataset berasal dari Indonesia.
2. Data yang berasal dari survei Survei merupakan metode tradisional yang dapat digunakan untuk mengetahui harapan/ preferensi pengunjung pada AKB (Honey-Roses et al. , 2020). Metode daring digunakan  dalam  survei  dengan  target pengunjung tertentu.
Data  sekunder  terakhir  tahun  2019 menunjukkan rerata pengunjung perminggu sebesar 262 orang. Perhitungan dilakukan  dengan  rumus  Slovin  (Ryan,
2013),  pengambilan  sampel  dilaksanakan dua  minggu  dengan margin  of  error 5%, sehingga jumlah sampel adalah 234 orang.
Kuisioner  dibagi  menjadi  lima  bagian, yakni  informasi  responden,  frekuensi kunjungan, aktivitas pengunjung, interaksi sosial  pengunjung,  preferensi/  harapan pengunjung terkait faktor abiotik. Pertanyaan-pertanyaan  kuisioner  secara
spesifik  berasal  dari  data  histori  hasil analisis  sosial  media.  Demikian  juga parameter yang digunakan untuk mengukur preferensi/ harapan pengunjung terkait faktor abiotik. Faktor abiotik yang dibahas terbatas  pada ketersediaan sarana dan prasarana, pelayanan dan aksesbilitas menuju  AKB.  Skala likert digunakan untuk  mengukur  preferensi  pengunjung dari  nilai  “1  =  Sangat  Tidak  Setuju” sampai nilai “5 = Sangat Setuju Sekali”.

## 2.3. Metode Analisis Data
Data  yang  dianalisis  adalah  analisis  sosial media dan analisis survei. Analisis sosial media menggunakan analisis text mining dan analisis sentimen, sedangkan bahasa R digunakan untuk analisis statistik berupa korelasi dan deskriptif. Desain tingkat kenyamanan pengunjung disusun sebagai rekomendasi setelah keterkaitan  antar  bagian  dalam  survei  selesai dilakukan.
1. Analisis data sosial media
Analisis text  mining terdiri  dari  tiga area: data  mining ,  statistik  dan linguistic ,  supaya  diperoleh  informasi penting dari data yang tidak terstruktur (Stieglitz  et  al.,  2018).  Pendekatan naïve bayes digunakan untuk menganalisis sentimen. Analisis sentimen  tersebut  berfungsi  untuk menguraikan persepsi dan tingkah laku pengunjung (Grafius et al., 2019; Plunz et  al.,  2019),  apabila  nilai  kelompok receiver operating characteristic (ROC)  dalam  rentang  80-90%  maka klasifikasi  yang  dilakukan  termasuk baik  (Barca  et  al.,  2020;  Gorunescu, 2011).  Analisis  frekuensi  digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata utama  dalam  postingan  sosial  media. Analisis  konten  digunakan  untuk mengkategorikan  kata-kata  utama  ke dalam  satu  kata.  Kategori  tersebut dihitung untuk mengidentifikasi alasan sentimen  dari  pengunjung.  Sentimen tersebut  dapat  menampilkan  opini, sentimen, emosi dan tingkah laku (Sim &  Miller,  2019).  Melalui  analisis- analisis  tersebut,  tingkat  kenyamanan pengunjung sebelum dan saat pandemi dapat dijelaskan.
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 19 (2) October 2021: 177-194
2. Analisis data survei
Analisis data didesain untuk menjawab pertanyaan utama dalam penelitian ini: Apa  sajakah  preferensi  pengunjung terhadap  tingkat  kenyamanan  ditinjau dari  faktor  abiotik.  Analisis  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  R Studio  x64  4.0.3,  yang  diperoleh  dari open  source serta  terintegrasi  (IDE) dengan bahasa R.
Pengklasifikasian data variabel menurut setiap kelompok yang awalnya belum teratur menjadi mudah disajikan secara informatif berdasarkan analisis  deskriptif  kuantitatif.  Dengan demikian  diperoleh  karakteristik  yang spesifik  mengenai  preferensi  tingkat kenyamanan ditinjau dari faktor abiotik, dikorelasikan dengan informasi responden.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Analisis Sosial Media
Sosial media yang dianalisis adalah Twitter dan
Google Map Review . Kurun waktu pengambilan  data Twitter melalui  teknik data mining dibagi menjadi sebelum dan saat AKB, diperoleh  sebanyak  90 Tweets sebelum  AKB dan  190 Tweets saat  AKB.  Jumlah Review terkait  lokasi  KRB  di Google  Map adalah ±3200 reviews ,  sebanyak  1991 review dengan sentiment  negatif  (1-2),  397 review netral  (3) dan 879 review sentimen positif (4-5) berhasil diperoleh melalui data mining .
Tabel  1  merupakan  perbandingan Twitter dan Google Map Review sebelum dan saat pandemi yang  terbagi  menjadi  sentimen  positif,  netral dan  negatif. Bag  of  lexicon yang  digunakan untuk  analisis Twitter disusun  berdasar professional  judgement sedangkan  analisis Google  Map  Review menggunakan  rating. Rating  dalam Google  Map  Review tersebut mengacu pada penelitian sebelumnya (Y. Chen et  al.,  2018).  Dua  sosial  media  tersebut  sama- sama  dianalisis  menggunakan  menu stopword dan filtering pada  tahap text  preprocessing dalam  R  Studio,  sehingga  dapat  mengurangi kata  dan  mengurangi  perhitungan naïve  bayes classifier .  Hasil  akhirnya  hanya  kata  penting yang dihitung dan dapat meningkatkan akurasi.
Berdasarkan Tabel 2, hasil analisis sosial media menunjukkan  model  yang  akurasinya  >80%. Hasil ini sesuai dengan penelitian (Barca et al., 2020)  bahwa  analisis  ROC naïve  bayes akan akurat  pada  80-90%.  Menurut  (Sim  &  Miller, 2019) sebagian besar analisis sosial media yang berhubungan dengan taman kota akan menghasilkan  sentimen  positif,  hal  yang  sama juga  berlaku  dalam  penelitian  ini.  Besaran sentimen positif sebelum maupun saat pandemi lebih tinggi 5.6 kali untuk analisis Twitter jika dibandingkan dengan sentimen negatif.
Sentimen positif sebelum maupun saat pandemi lebih tinggi 5.3 kali untuk analisis Google Map Review jika  dibandingkan  sentimen  negatif. Kondisi  sebelum  pandemi  memiliki  frekuensi kata positif lebih banyak 48.26% dibandingkan saat  pandemi  untuk Twitter ,  namun  23.29% lebih sedikit dibandingkan saat pandemi untuk Google  Map  Review .  Sementara  kondisi  saat pandemi memiliki frekuensi kata negatif lebih sedikit 54% dibandingkan saat pandemi untuk Twitter dan  lebih  sedikit  86%  dibandingkan saat  pandemi  untuk Google  Map  Review . Ulasan Twitter lebih  sensitif  menggambarkan perasaan  pengguna  dibandingkan review Google  Map, hal  ini  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya (Hamstead et al., 2018; Martí et al., 2019).

## 3.2. Analisis Google Map Review
Google  Map  Review dianalisis  berdasarkan kondisi  sebelum  pandemi  dan  saat  pandemi, dimana frekuensi kata negatif, netral dan positif diinterpretasikan  sesuai  dengan circlebar  plot (Gambar  1).  Kata  positif  sebelum  pandemi dengan  frekuensi  tertinggi  yaitu  “jalan”, “keluarga”,  “sejuk”,  “luas”,  “bagus”,  dan “nyaman”. Pengunjung merasakan KRB adalah pilihan  wisata  untuk  berjalan-jalan  bersama keluarga karena sejuk, luas, bagus pemandangannya  dan  nyaman.  Beberapa pengunjung  mengunjungi  KRB  disertai  alasan dekat  dengan  Istana  Bogor.    Kata  “keliling”, “hutan”,  “koleksi”,  “tumbuhan”,  “pohon”, “mobil”, dan “anak” dimaksudkan pengunjung mengelilingi KRB bersama anak menggunakan mobil  untuk  melihat  hutan  yang  didalamnya terdapat koleksi pohon dan tumbuhan.
Sebelum  pandemi  frekuensi  kata  netral  yang tertinggi  adalah  “mobil”,  “jalan”,  “bagus” dimana  pengunjung  menganggap  akses  jalan
menuju  KRB  bagus  karena  dapat  ditempuh dengan mobil.  Ada juga kata “tiket”, “terawat”, “pohon”, dan “nyaman”, pengunjung menyatakan  tiket  masuk  KRB  digunakan  agar pohon didalamnya terawat sehingga menimbulkan  kenyamanan.  Frekuensi  kata negatif  sebelum  pandemi  tertinggi  yaitu “parkir”,  dimana  pengunjung  merasakan adanya  ketidaknyamanan  tempat,  harga,  dan kapasitas lahan parkir kendaraan. Kata “mobil” berkaitan  erat  dengan  kemacetan,  harga  tiket, dan kepadatan kendaraan di dalam kebun raya. Pengunjung  mengakui  kebun  raya  “bagus” namun  beberapa  pengunjung  menyayangkan manajemen  pengelolaan  KRB,  terbatasnya fasilitas publik dalam KRB, dan harga makanan di dalam KRB yang dirasa mahal.
Gambar 1 juga menyebutkan sentimen positif, negatif  dan  netral  saat  pandemi.  Kata  negatif terkait  kondisi  saat  pandemi  dengan  frekuensi tertinggi yaitu “mobil”. Kata “mobil” berkaitan erat  dengan  kemacetan,  harga  tiket,  dan  lalu- lalang  kendaraan  di  dalam  kebun  raya.  Kata “sepeda” berkaitan dengan harga sewa sepeda yang termasuk mahal bagi sebagian pengunjung.  Kata  yang  netral  saat  pandemi dengan frekuensi tertinggi antara lain “mobil”, dimana  pengunjung  menganggap  KRB  dapat diakses  dengan  mobil.  Kata-kata  positif  saat pandemi  dengan  frekuensi  tertinggi  yaitu “sejuk”,  ”keluarga”,  ”nyaman”,  dan  ”bagus”. Ditinjau  dari  segi  kenyamanan  biotik,  KRB termasuk  area  wisata  yang  sejuk    untuk dinikmati bersama keluarga. Sedangkan menurut  kenyamanan  abiotik,  KRB  termasuk area  wisata  yang  nyaman  dengan  pelayanan yang bagus. Pengelolaan KRB dari LIPI sudah diserahterimakan kepada PT Mitra Natura Raya sehingga profesionalisme layanan diperbaiki.

## 3.3. Analisis Twitter
Data Twitter yang  diambil  sebelum  pandemi dilakukan  pada  kurun  Maret  2019-Februari 2020  sehingga  telah  terdapat  kata-kata “pandemi”, “covid” dan “corona” (Gambar 2). Beberapa  kata  negatif tweet sebelum  pandemi dengan frekuensi yang tinggi  adalah  “warga”, “tolong”,  “tinggal”,  “sekitaran”,  “pikirkan”, “mengamankan”,  “istana”.  Beberapa  orang membuat tweet karena  ingin  meminta  tolong kepada  “istana”  supaya  mengamankan  warga
dengan  cara  mencegah  penyebaran  virus COVID-19.
Beberapa  kata  netral tweet sebelum  pandemi dengan frekuensi yang tinggi adalah “bernyanyi”, “suara”, dan “serangga”. Beberapa  orang  membuat tweet karena mendengar  berbagai  suara,  baik  dari  serangga maupun  orang  bernyanyi.  Kata  lain  yang muncul  adalah  “ditutup”,  “virus”,  “corona”, “cegah”, “penyebaran”. Saat itu beberapa orang berharap  agar  KRB  ditutup  untuk  mencegah penyebaran virus COVID-19. Kata positif tweet sebelum  pandemi  yang  memiliki  frekuensi tertinggi  yaitu  “corona”,  pengunjung  perlu mengantisipasi  penyebaran  virus  tersebut melalui  penutupan  kawasan  wisata.  Sebagai tambahan,  wisata  KRB  dijadikan  pilihan pengunjung  karena  memiliki  daya tarik  utama berupa koleksi bunga yang berada di hutan dan gardens .
Tweet negatif  saat  pandemi  terjadi  ketika beberapa orang menuliskan informasi mengenai  pembukaan  KRB  kembali  setelah beberapa  saat  tutup  akibat  pencegahan penyebaran COVID-19. Menurut (Martí et al., 2019;  Sim  &  Miller,  2019),  analisis  sentimen negatif  di Twitter tidak  mudah  karena dibutuhkan  minimal  20  kata  yang  disebutkan terus-menerus. Tweet kata  yang  negatif  dalam penelitian  ini  belum  tentu  diartikan  negatif karena  hal  tersebut.  Kata  netral tweet saat pandemi  dengan  frekuensi  tertinggi  adalah “covid”,  hal  itu  disebabkan  adanya  prediksi mengenai  jumlah  terkonfirmasi  COVID-19  di bogor  hingga  ribuan  orang,  sehingga  perlu diadakan  pencegahan  COVID-19. Tweet yang mengandung kata positif tertinggi saat pandemi yaitu  “wisata”,  ”covid”,  dan  ”hits”.  Beberapa orang membuat tweet tentang wisata di Bogor yakni  KRB  yang  hits  karena  mirip  dengan wisata  di  Eropa.  Kemudian  kata  lain  yang muncul  adalah  “gugus”,  “tugas”,  “corona”, “new”,  dan  “normal”.  Beberapa  orang  yang membuat tweet berharap  semoga  gugus  tugas COVID-19  selalu  diberi  kesehatan  pada  masa AKB.
3.4. Kategorisasi  Kata  untuk  Penyusunan Kuisioner Survei
Analisis sosial media menggunakan Twitter dan Google  Map  Review menghasilkan  sentimen positif  yang  lebih  banyak  dibandingkan
sentimen  negatif  dan  netral.  Kategorisasi  kata dalam sosial media (Tabel 2) lebih menggambarkan  interaksi  sosial,  kenyamanan abiotik, kepuasan terhadap layanan, isu terkini dan  harapan  saat  AKB.  Aktivitas  pengunjung, keterkaitan  antara  kenyamanan  dan  kepuasan pengunjung  tidak  dapat  digambarkan  dengan baik  melalui  analisis  sosial  media.  Hasil analisis  terhadap Twitter lebih  terkait  dengan isu  dan  harapan  terkini  dibandingkan Google Map  Review sehingga  topik  pencegahan  dan penanganan COVID-19 mengemuka.
Kuisioner  dalam  penelitian  ini  disusun berdasarkan Tabel 2, tipe pertanyaan kuisioner tersebut  adalah open-ended  questions melalui daring yang disebarkan lewat sosial media dan grup komunikasi secara luas. Pertanyaan yang diberikan  tidak  terbatas  pada  Tabel  2  namun dikembangkan  sesuai  kebutuhan.  Prosedur pencegahan  COVID-19,  aktivitas  masyarakat di KRB selama AKB dan masukan serta saran dari  responden  ditambahkan  dalam  kuisioner tersebut.

## 3.5. Hasil Analisis Kuisioner
Survei  lapangan  yang  dilakukan  oleh  Peneliti menunjukkan  karakteristik  pengunjung  KRB. Sesuai dengan penelitian sebelumnya (Hengky & Kikvidze, 2018),  KRB dikunjungi mayoritas oleh  wanita  (53.4%).  Lebih  kurang  81.62% pekerjaan  pengisi  survei  adalah  mahasiswa, diikuti  oleh  pelajar  dan  pengusaha.  Meskipun kondisi AKB, pengunjung yang mengisi survei berasal  dari  luar  Kota  Bogor  (53.4%) mendominasi  (Tabel  3).  Kuisioner  penelitian ini  ditujukan  pada  kelompok  tertentu  yakni pengguna  media  sosial Twitter ,  implikasinya pengisi  kuisioner  didominasi  oleh  pengunjung pada rentang usia 17-25 tahun (95.7%). Target responden  tertentu  merupakan  kelemahan dalam penelitian ini, disebabkan kuisioner yang dibagikan  langsung  pada  pengunjung  KRB berpotensi menimbulkan kerumunan.
Sejak  dibuka  pada  7  Juli  2020,  KRB  telah menerima  pengunjung  dengan  memperhatikan protokol kesehatan COVID-19. Sebesar 42.31%  responden  telah  berkunjung  minimal satu  kali  selama  AKB,  sisanya  belum  berani mengunjungi  KRB  disebabkan  berbagai  hal. Salah  satunya  sosialisasi  penerapan  protokol kesehatan  oleh  KRB  yang  belum  masif dilakukan  di  media  massa,  meskipun  dalam
website KRB  (http://www.kebunraya.id)  telah disebutkan  prosedur  kunjungan  oleh  pihak pengelola KRB.
Pengunjung  memiliki  alasan  tersendiri  dalam mengunjungi  KRB  selama  masa  AKB  (Tabel 4).  Aspek  aktivitas  fisik,  kesehatan  mental, interaksi  sosial  dan  aspek  lain  merupakan tujuan warga mengunjungi taman kota (Nordh &  Østby,  2013;  Razak  et  al.,  2016).  Upaya menenangkan  hati  dan  pikiran  (33.5%)  dan beristirahat  (21.9%)  termasuk  dalam  upaya mempertahankan  serta  menjaga  kesehatan mental. Seperti pendapat (Li et al., 2020; Sakip et  al.,  2015),  aspek  rekreasional  mendominasi kunjungan  warga  perkotaan  ke  taman  kota/ kebun  raya.  Aspek  lainnya  seperti  keinginan untuk berinteraksi sosial (22.5%) dan beraktivitas fisik (13.2%) menempati urutan ke- 2  dan  ke-3  selama  AKB.  Terjadi  pergeseran tujuan  pengunjung  mendatangi  taman  kota/ kebun  raya  sebelum  dan  pada  masa  KRB. Sebelum  AKB  pengunjung  memilih  aktivitas fisik dan interaksi sosial sebagai tujuan utama, pada masa AKB pengunjung lebih mengutamakan  aktivitas  yang  mendukung kesehatan mental.
Dalam  menghadapi  pandemi,  KRB  harus mempersiapkan  berbagai  hal  diantaranya fasilitas yang memadai dan kepatuhan terhadap protokol  yang  dicanangkan  oleh  pemerintah. Pengunjung  yang  mendatangi  KRB  akan memperoleh kepuasan, keamanan dan kenyamanan dari upaya-upaya tersebut. Menurut (Febryano & Rusita, 2018) pengunjung  yang  puas  diperoleh  dari  kualitas kenyamanan yang mempengaruhi keinginannya untuk datang kembali. Penelitian (Widodo  et  al.,  2018)  menyatakan  bahwa semakin tinggi tingkat pelayanan oleh pengelola  maka  semakin  tinggi  juga  tingkat kepuasan  yang  diterima  pengunjung  dan stakeholder lainnya.  Selain  itu  semakin  baik fasilitas  yang  disediakan,  akan  mempengaruhi minat  pengunjung  untuk  mendatangi  KRB  di masa selanjutnya. Bahasan kepuasan pengunjung  dalam  penelitian  ini  dilakukan terhadap penerapan protokol kesehatan di KRB, persepsi kenyamanan pengunjung dan berujung pada preferensi pengunjung terhadap fasilitas.
3.6. Kepuasan Pengunjung terhadap Penerapan Protokol Kesehatan di KRB
Pengelola  KRB  telah  mengkomunikasikan standar  layanan  melalui website resminya, selain menerapkan protokol, membatasi pengunjung  dan  menyediakan  fasilitas  terkait pencegahan  dan  pengendalian  COVID-19. Garis  besar  penerapan  standar  di  KRB  jika dibandingkan  dengan  peraturan  yang  berlaku yakni  kurangnya  frekuensi  pengisian  ulang cairan  desinfektan,  belum  tersedianya  tempat sampah  khusus  APD  bekas  pakai,  jumlah tempat-tempat  beristirahat  yang  kurang  dan belum adanya prosedur pembatasan waktu bagi pengunjung berkelompok dan lansia.
Responden yang mengisi kuisioner menyatakan KRB  patuh  terhadap  protokol  kesehatan COVID-19  ( mean =  4.05  dari  nilai  maksimal 5.00),  mereka  menganggap  perlu  adanya pembatasan pengunjung di setiap area ( mean = 4.04  dari  nilai  maksimal  5.00).  Fasilitas  yang ada  di  KRB  juga  dianggap  memadai  selama masa  AKB  ( mean =  3.88  dari  nilai  maksimal 5.00), maka tak heran bahwa KRB merupakan wisata unggulan di masa AKB ini ( mean = 3.89 dari nilai maksimal 5.00). Peneliti lain (Bayuadi et  al.,  2020;  Honey-Roses  et  al.,  2020)  juga menyatakan bahwa urban park adalah destinasi wisata  bagi  masyarakat  sebagai  bentuk pengalihan pikiran selama pandemi.
Keterkaitan  antara  kepatuhan  KRB  terhadap protokol  kesehatan  COVID-19,  kebijakan pembatasan  pengunjung  dan  fasilitas  di  KRB yang  memadai  selama  masa  AKB  dianalisis menggunakan  korelasi Spearman (Gambar  3). Hasil  menunjukkan  bahwa  korelasi  antara kepatuhan  KRB  terhadap  protokol  COVID-19 dengan kecukupan fasilitas sebesar 0.52 (nyata pada 0.01) yang artinya korelasi sedang, namun korelasi  kepatuhan  KRB  terhadap  protokol COVID-19  dengan  pembatasan  pengunjung sebesar  0.29  (nyata  pada  0.01)  yang  artinya korelasi  lemah  dan  positif.  Ada  keterkaitan antara  kecukupan  fasilitas  dan  pembatasan pengunjung,  namun  lemah  dan  positif  (0.11) namun nyata pada taraf 0.1. Terdapat beberapa penelitian  mengenai  kepatuhan  obyek  wisata terhadap  protokol  COVID-19  (Bayuadi  et  al., 2020; Honey-Roses et al., 2020), hanya jarang dijumpai penelitian yang menganalisis keterkaitan  dengan  aspek  lainnya  seperti kebijakan pembatasan pengunjung dan fasilitas memadai selama AKB.

## 3.7. Persepsi Kenyamanan Pengunjung
Pengunjung  mengevaluasi  kinerja  layanan KRB  setelah  dibandingkan  dengan  harapan pengunjung  dalam  bentuk  kepuasan  yang terpenuhi  saat  berwisata  di  KRB,  hasilnya didapatkan nilai 4.09 dari maksimal nilai 5.00. Sebelumnya pengelola KRB juga mengadakan survei kepuasan pengunjung di sepanjang 2019, diperoleh  nilai  3.28  dari  maksimal  nilai  4.00. Berdasarkan  dua  hal  tersebut  pengunjung mendapatkan kepuasan dari berwisata di KRB, hal  ini  membuat  pengunjung  berkeinginan untuk kembali ke KRB di kemudian hari ( mean =  4.27  dari  nilai  maksimal  5.00).  Daya  tarik didalamnya bahkan menjadikan KRB
merupakan obyek wisata untuk semua kalangan ( mean = 4.46 dari total maksimal 5.00).
Korelasi  antara  kenyamanan  pengunjung dengan kepuasan pengunjung dianalisis menggunakan  Spearman  dan  diperoleh  nilai 0.56  yang  artinya  korelasi  sedang  dan  positif. Nilai 0.48 merupakan korelasi antara kenyamanan  pengunjung  dengan  keinginan untuk  kembali  ke  KRB,  sedangkan  korelasi antara kepuasan pengunjung dengan keinginan untuk  kembali  ke  KRB  diperoleh  nilai  0.50. Keterkaitan antara tiga hal tersebut nyata pada taraf 0.01 (Gambar 4) sehingga kualitas layanan oleh  pengelola  KRB  termasuk  baik.  Semakin tinggi kualitas layanan pengelola obyek wisata, kepuasan pengunjung semakin tinggi sehingga semakin  besar  pula  minat  wisatawan  untuk kembali,  hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian (Nady, 2016; Razak et al., 2016).
3.8. Preferensi Pengunjung terhadap
Fasilitas
Letak KRB yang berada di jantung kota Bogor dengan  akses  jalan  yang  beraspal,  mudah dijangkau oleh kendaraan pribadi dan kendaraan umum, terdapat lebih dari dua pintu masuk  mempermudah  pengunjung  untuk datang  berkunjung.  Meskipun  pada  AKB kebijakan  PSBB  diterapkan  oleh  Pemerintah Kota  Bogor,  tidak  serta  merta  mempersulit pengunjung  datang  ke  KRB.  Lebih  kurang setelah  tanggal  7  Juli  2020  dibuka  kembali, KRB  telah  didatangi  4645 pengunjung  hingga akhir  September  2020.  Rerata  hasil  survei kuisioner juga menunjukkan nilai 3.85 dari nilai maksimum 5.00 yang menyatakan KRB mudah diakses.
KRB  memiliki  lahan  parkir  serta  fasilitas penunjang  yang  memadai  serta  aman  bagi pengunjung ( mean = 3.79 dari nilai maksimum 5.00).    Kebersihan  dan  keasrian  KRB  juga terjaga dengan baik menurut pengunjung ( mean =  4.12  dari  nilai  maksimum  5.00),  pada akhirnya  memunculkan  rasa  kenyamanan. Daya  tarik  titik  tertentu  dalam  KRB  seperti Museum  Zoologi  dan  Istana  Presiden  Bogor menghasilkan mean 4.19 dari nilai maksimum 5.00,  dua  lokasi  tersebut  merupakan  destinasi andalan  di  KRB.  Faktor  daya  tarik  pada spot tertentu  dan  faktor  kebersihan  merupakan  hal kunci dalam menarik pengunjung ke KRB.
Preferensi  pengunjung  ditinjau  dari  persepsi kenyamanan  abiotik  berupa  ketersediaan fasilitas  diurutkan  berdasarkan  pendapat  dan saran dari survei responden (Tabel 5). Persepsi kenyamanan  positif  terhadap  faktor  abiotik antara  lain  pengelolaan  KRB  sudah  sesuai protokol  COVID-19  (11.7%),  pengelolaan lebih  baik  daripada  sebelumnya  (10.8%), sarana  dan  prasarana  terawat  (7.2%),  dan kebersihan  terjaga  (7.2%).  Adapun  kepuasan pengunjung  ditunjukkan  dengan  pendapat sangat  bagus  (9.9%),  menenangkan  hati  dan pikiran  (6.3%),  dan  pemandangan  indah (4.5%).  Masukan  ke  depan  antara  lain  perlu tambahan  fasilitas  (14.4%),  KRB  harus  tetap dilestarikan  (4.5%),  harga  tiket  masuk  lebih murah  (3.6%),  sosialisasi  lebih  masif  (2.7%), dan  perbaikan  sarana  yang  rusak  (1.8%). Selanjutnya, terdapat  pernyataan  netral  seperti edukasi dan koleksi flora (4.5%), tempat wisata semua  kalangan  masyarakat  (3.6%),  dan  ikon kota  Bogor  yang  dekat  istana  Bogor  (3.6%). Pernyataan  negatif  yang  dapat  ditingkatkan sebagai saran antara lain harga wahana keliling mahal  (1.8%)  dan  akses  menuju  KRB  macet (1.8%).
Masukkan  ke  depan  dan  pernyataan  negatif dapat  ditindaklanjuti  sebagai  rekomendasi desain kenyamanan berdasarkan faktor abiotik. Jenis  tambahan  fasilitas  yang  diperlukan berdasarkan  masukan  responden  mayoritas (14.4%) antara lain:
1. Jumlah toilet,
2. Jumlah tempat beristirahat,
3. Jalur ramps untuk lansia dan orangtua
yang membawa baby stroller ,
4. Area  dan  atraksi  untuk  menarik  anak- anak,
5. Taman dengan tema baru,
6. Spot air siap minum di beberapa titik.
Selain  poin  1-6,  terdapat  masukan  terkait sustainability  element yakni composting  area, rain and storm water harvesting, solar system sebagai  lampu  penerangan  dan  bangku eco- friendly . Kenyamanan pengunjung akan meningkatkan kepuasan pengunjung, kepuasan pengunjung  berimbas  pada  pemenuhan  KRB sebagai  ruang  terbuka  hijau  yang  memenuhi unsur kesehatan masyarakat. Pelibatan masyarakat  dalam  penyusunan  rekomendasi untuk  perbaikan  ruang  terbuka  hijau  akan menumbuhkan  rasa  memiliki  (Abdelhamid  & Elfakharany,  2020;  Nordh  &  Østby,  2013; Razak  et  al.,  2016)  sedangkan  pertimbangan ekologis dengan memasukkan unsur sustainability akan menjaga KRB tetap lestari.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  analisis  sosial  media Twitter lebih mengemukakan  isu  pandemi  dibandingkan media Google  Map  Reviews ,  keduanya  sama- sama  memiliki  jumlah  sentimen  positif  lebih banyak  dibandingkan  sentimen  negatifnya. Hasil  kategorisasi big  data berbentuk  analisis sosial  media  dapat  menggambarkan  interaksi sosial, kenyamanan abiotik, kepuasan terhadap layanan dan isu terkini serta harapan saat AKB. Hal  yang  kurang  dapat  digambarkan  melalui analisis sosial media adalah jenis-jenis aktivitas pengunjung  dan  korelasi  antara  kenyamanan dan kepuasan pengunjung.
Berdasarkan  hasil  survei  pengunjung  yang didominasi  oleh  warga  di  luar  kota  Bogor, terjadi pergeseran tujuan pengunjung mendatangi  kebun  raya  selama  masa  AKB. Sebelum  AKB  pengunjung  memilih  aktifitas fisik dan interaksi sosial sebagai tujuan utama, pada masa AKB pengunjung lebih mengutamakan  aktivitas  yang  mendukung kesehatan mental. Bahasan kepuasan pengunjung  dalam  penelitian  ini  dilakukan terhadap penerapan protokol kesehatan di KRB, persepsi kenyamanan pengunjung dan berakhir pada  preferensi  pengunjung  terhadap  fasilitas. Fasilitas pencegahan dan penanganan COVID- 19  di  KRB  sudah  memadai,  meskipun  masih terdapat  hal-hal  yang  masih  belum  standar
menurut  pengamatan  lapang.  Kondisi  tersebut didukung hasil kuisioner berupa korelasi positif dan  sedang  antara  kepatuhan  KRB  terhadap protokol  COVID-19  dengan  ketercukupan fasilitas. Pengunjung menganggap KRB nyaman,  pelayanannya  baik  sehingga  mereka akan  kembali  berkunjung  ke  KRB.  Fasilitas berupa spot tertentu  dan  kebersihan  yang terjaga  merupakan  hal  kunci  dalam  menarik pengunjung.  Fasilitas  yang  perlu  ditambahkan menurut  preferensi  pengunjung  antara  lain jumlah  toilet,  tempat  beristirahat,  jalur ramps untuk  lansia,  area  dan  atraksi  menarik  untuk anak-anak,    taman  dengan  tema  baru  serta sustainability elements .
Kajian  mengenai  penggunaan  sosial  media dalam  bidang  lanskap  dan  lingkungan  dapat dijadikan  pertimbangan  sebelum  melakukan survei  konvensional  dalam  rangka  perbaikan fasilitas  untuk  kenyamanan  pengunjung  di masa AKB. Penelitian ini memiliki kekurangan yakni  diperuntukkan  bagi  target  pengunjung tertentu dan belum mempertimbangkan keterbatasan finansial KRB dalam perencanaan desainnya.  Hal  positif  sebagai  temuan  yang diidentifikasi adalah pengunjung tetap menginginkan  pengelola  KRB  memberikan pelayanan terbaik, demi kesehatan mental serta raga mereka selama AKB.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  skema  Hibah Bersaing  Penelitian  di  Sekolah  Vokasi  IPB dengan  nomor  surat  perjanjian  penugasan: 10165/IT3.S3/KS/2020.  Ucapan  terimakasih diberikan  kepada  Wakil  Dekan  Bidang Sumberdaya, Kerjasama dan Pengembangan di Sekolah  Vokasi  IPB  serta  kepada  PT  Mitra Natura  Raya  sebagai  pengelola  Kebun  Raya Bogor.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdelhamid,  M.  M.,  &  Elfakharany,  M.  M.
(2020). Improving urban park usability in developing  countries :  Case  study  of  Al- Shalalat  Park  in  Alexandria. Alexandria Engineering  Journal , 59 (1),  311–321. https://doi.org/10.1016/j.aej.2019.12.042.
Barca,  E.,  Castrignanò,  A.,  Ruggieri,  S.,  & Rinaldi,  M.  (2020).  A  new  supervised classifier exploiting spectral-spatial
information  in  the  Bayesian  framework. International  Journal  of  Applied  Earth Observation and Geoinformation , 86 (October 2019), 101990. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.101990
.
Bayuadi, M. W., Sudarwanto, B., & Pandelaki,
E. E. (2020). Pengembangan Taman Kota dengan Outdoor Coworking Space Pasca Pandemi Covid-19 City Parks Development  by  means  of  Outdoor Coworking  Space  after  the  Covid-19
Pandemic . 18 (2), 303–314.
Chen,  X.,  de  Vries,  S.,  Assmuth,  T.,  Dick,  J., Hermans, T., Hertel, O., Jensen, A., Jones, L.,  Kabisch,  S.,  Lanki,  T.,  Lehmann,  I., Maskell, L., Norton, L., & Reis, S. (2019). Research challenges for cultural ecosystem  services  and  public  health  in (peri-)urban environments. Science of the Total  Environment , 651 ,  2118–2129. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.0 9.030.
Chen, Y., Liu, X., Gao, W., Wang, R. Y., Li, Y., & Tu, W. (2018). Emerging social media data on measuring urban park use. Urban Forestry and Urban Greening , 31 (November 2017), 130–141. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2018.02.00 5.
Febryano,  I.  G.,  &  Rusita.  (2018).  Persepsi Wisatawan Dalam Pengembangan Wisata Pendidikan  Berbasis  Konservasi  Gajah Sumatera (Elephas maximus sumatranus) Perception of Tourist Development Based Tourism  Conservation  Education  of Sumatran. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , 8 (3),
376–382.
https://doi.org/10.29244/jpsl.8.3.376-382. Gorunescu, F. (2011). Data mining: Concepts, models  and  techniques.  In  Prof.  Lakhmi C.  Jain;  Prof.  Janusz  Kacprzyk  (Ed.), Intelligent  Systems  Reference  Library (Intelligen,  Vol.  12,  Issue  2).  Springer-
Verlag Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-
19721-5.
Grafius,  D.  R.,  Corstanje,  R.,  Warren,  P.  H., Evans, K. L., Norton, B. A., Siriwardena, G.  M.,  Pescott,  O.  L.,  Plummer,  K.  E., Mears, M., Zawadzka, J., Richards, J. P., & Harris, J. A. (2019). Using GIS-linked
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 19 (2) October 2021: 177-194
Bayesian  Belief  Networks  as  a  tool  for modelling  urban biodiversity. Landscape and  Urban  Planning , 189 (August  2018), 382–395.
https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.201 9.05.012.
Hamstead,  Z.  A.,  Fisher,  D.,  Ilieva,  R.  T., Wood, S. A., McPhearson, T., & Kremer, P.  (2018).  Geolocated  social  media  as  a rapid  indicator  of  park  visitation  and equitable park access. Computers,
Environment and Urban Systems , 72 (January), 38–50. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.
2018.01.007.
Hengky, S. H., & Kikvidze, Z. (2018). Tourism sustainability  in  the  Bogor  Botanical Gardens,  Indonesia. Urban  Forestry  and Urban  Greening , 30 (January),  8–11. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2018.01.00 7.
Honey-Roses,  J.,  Anguelovski,  I.,  Bohigas,  J., Chireh,  V.,  Daher,  C.,  Konijnendijk,  C., Litt,  J.,  Mawani,  V.,  McCall,  M., Orellana, A., Oscilowicz, E., Sánchez, U., Senbel,  M.,  Tan,  X.,  Villagomez,  E., Zapata, O., & Nieuwenhuijsen, M. (2020).
The  Impact  of  COVID-19  on  Public Space:  A  Review  of  the  Emerging Questions . 1–20. https://doi.org/10.31219/osf.io/rf7xa.
Karamshuk,  D.,  Shaw,  F.,  Brownlie,  J.,  &
Sastry,  N.  (2017).  Bridging  big  data  and qualitative methods in the social sciences: A case study of Twitter responses to high profile  deaths  by  suicide. Online  Social Networks and Media , 1 , 33–43. https://doi.org/10.1016/j.osnem.2017.01.
002.
Li,  F.,  Li,  F.,  Li,  S.,  &  Long,  Y.  (2020). Deciphering the recreational use of urban parks:  Experiments  using  multi-source big data for all Chinese cities. Science of the  Total  Environment , 701 ,  134896. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.1 34896.
Mahrous, A. M., Moustafa, Y. M., & Abou El- Ela, M. A. (2018). Physical characteristics and  perceived  security  in  urban  parks: Investigation in the Egyptian context. Ain Shams  Engineering  Journal , 9 (4),  3055– 3066.
https://doi.org/10.1016/j.asej.2018.07.00
3.
Martí,  P.,  Serrano-Estrada,  L.,  &  Nolasco- Cirugeda,  A.  (2019).  Social  Media  data: Challenges,  opportunities  and  limitations in urban studies. Computers, Environment and Urban Systems , 74 (May 2018), 161–
174.
https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.
2018.11.001.
Nady,  R.  (2016).  Towards  Effective  and Sustainable  Urban  Parks  in  Alexandria.
Procedia  Environmental  Sciences , 34 ,
474–489.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.04.
042.
Nordh, H., & Østby, K. (2013). Pocket parks for people - A study of park design and use.
Urban  Forestry  and  Urban  Greening , 12 (1), 12–17. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2012.11.00 3. Peng, Y., Feng, T., & Timmermans, H. (2019).
A  path  analysis  of  outdoor  comfort  in urban  public  spaces. Building  and Environment , 148 (November 2018), 459–
467.
https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.1
1.023.
Plunz, R. A., Zhou, Y., Carrasco Vintimilla, M. I., Mckeown, K., Yu, T., Uguccioni, L., & Sutto, M. P. (2019). Twitter sentiment in New York City parks as measure of well- being. Landscape  and  Urban  Planning , 189 (April), 235–246. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.201 9.04.024. Razak, M. A. W. A., Othman, N., & Nazir, N.
N.  M.  (2016).  Connecting  People  with Nature:  Urban  Park  and  Human  Well- being. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences , 222 , 476–484. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05. 138. Ryan, T. P. (2013). Sample Size Determination and  Power (G.  M.  F.  David  J.  Balding,
Noel  A.  C.  Cressie,  D.  W.  S.  Harvey Goldstein,  Iain  M.  Johnstone,  Geert Molenberghs, S. W. Adrian F. M. Smith, Ruey S. Tsay, & J. L. T. Editors Emeriti: Vic  Barnett,  J.  Stuart  Hunter,  Joseph  B. Kadane (eds.); Wiley Seri). John Wiley & Sons.
Safarinanugraha,  D.  (2018).  Perkembangan
Desain  Kebun  Raya  Bogor  Tahun  1817- 2017  Berbasis  Aspek  Spasial  dan Fungsional.  In Sekolah  Pascasarjana Institut Pertanian Bogor . Institut Pertanian Bogor.
Sakip, S. R. M., Akhir, N. M., & Omar, S. S. (2015). Determinant Factors of Successful Public  Parks  in  Malaysia. Procedia  - Social  and  Behavioral  Sciences , 170 , 422–432. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01. 003. Sim, J., & Miller, P. (2019). Understanding an urban park through big data. International
Journal  of  Environmental  Research  and Public Health , 16 (20).
https://doi.org/10.3390/ijerph16203816. Stieglitz,  S.,  Mirbabaie,  M.,  Ross,  B.,  & Neuberger,  C.  (2018).  Social  media analytics – Challenges in topic discovery, data  collection,  and  data  preparation. International  Journal  of  Information Management , 39 (October  2017),  156– 168. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.1 2.002. Tu,  W.,  Zhu,  T.,  Xia,  J.,  Zhou,  Y.,  Lai,  Y., Jiang, J., & Li, Q. (2020). Portraying the spatial dynamics of urban vibrancy using multisource  urban  big  data. Computers, Environment and Urban Systems , 80 (October),
101428. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.
2019.101428.
Turan,  S.  Ö.,  Pulatkan,  M.,  Beyazlı,  D.,  & Özen, B. S. (2016). User Evaluation of the Urban  Park  Design  Implementation  with
Participatory Approach Process. Procedia -  Social  and  Behavioral  Sciences , 216 (October 2015), 306–315. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.12.
042. Widodo, M. L., Soekmadi, R., & Arifin, H. S. (2018).  Analisis  Stakeholders  Dalam
Pengembangan  Ekowisata  Di  Taman Nasional  Betung  Kerihun  Kabupaten Kapuas Hulu. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , 8 (1), 55–61. https://doi.org/10.29244/jpsl.8.1.55-61. Zeng,  C.,  Yang,  L.,  &  Dong,  J.  (2017). Management  of  urban  land  expansion  in China through intensity assessment: A big
data  perspective. Journal  of  Cleaner Production , 153 , 637–647. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11. 090.

## Lampiran
Tabel 1 . Perbandingan analisis Twitter dan Google Map Review
No Parameter Analisis Twitter Analisis Google Map Review 1 Akurasi Sebelum pandemi, 83.3% Sebelum pandemi, 96.5% Saat pandemi, 86.7% Saat pandemi, 84.1% 2 Frekuensi kata sebelum pandemi Sentimen positif, 104 Sentimen positif, 1482 Netral, 18 Netral, 791 Sentimen negatif, 37 Sentimen negatif, 444 3 Visualisasi wordcloud sebelum pandemi
4 Frekuensi kata saat pandemi Sentimen positif, 201 Sentimen positif, 1202 Netral, 51 Netral, 94 Sentimen negatif, 17 Sentimen negatif, 62
5 Visualisasi wordcloud
saat pandemi
Tabel 2 . Kategorisasi pernyataan hasil analisis sosial media
A. Interaksi   Sosial B. Kenyamanan Abiotik C. Kepuasan terhadap Layanan D. Isu dan Harapan saat AKB 1. Pilihan wisata untuk berjalan-jalan bersama keluarga 1. KRB luas 1. KRB nyaman 1. Kemacetan di Kota Bogor 2. Pengunjung mengelilingi KRB dengan mobil bersama anak 2. Dekat dengan istana Bogor 2. Bagus pemandangannya 2. Harga makanan di dalam KRB yang mahal 3. Hutan yang didalamnya terdapat koleksi tumbuhan dan pepohonan 3. Ketidakpuasan terhadap tempat, harga, dan kapasitas lahan parkir kendaraan 3. Harga sewa sepeda yang mahal 4. Akses jalan menuju KRB  bagus karena dapat ditempuh dengan mobil 4. Manajemen pengelolaan KRB profesional 4. Pencegahan penyebaran COVID-19 di KRB dan sekitarnya 5. Tiket masuk KRB digunakan agar pohon didalamnya terawat 5. KRB dibuka kembali saat new normal 6. Terbatasnya fasilitas publik di KRB 6. KRB hits karena mirip dengan tempat wisata di benua Eropa 7. Lalu-lalang kendaraan di dalam KRB
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 19 (2) October 2021: 177-194
Tabel 3 . Karakteristik Pengunjung
Kondisi Demografi Jumlah Persentase Jenis Kelamin Pria 109 46.6% Wanita 125 53.4% Usia 17-25 224 95.7% 26-34 6 2.6% 35-43 2 0.9% 44-52 2 0.9% Domisili Kota Bogor 109 46.6% Luar Kota Bogor 125 53.4% Pekerjaan Pelajar 14 5.98% Mahasiswa 191 81.62% Dosen 2 0.85% Jurnalis 2 0.85% Pengusaha 10 4.27% Karyawan Swasta 6 2.56% Karyawan PNS/ BUMN 3 1.28% Ibu Rumah Tangga 6 2.56%
Tabel 4 . Aktivitas Pengunjung Aktivitas Jumlah responden Persentase Aktivitas Fisik 1. Jogging / Berlari/ Jalan santai 24 10.1% 2. Bersepeda 7 3.1% Kesehatan Mental 1. Refreshing 78 33.5% 2. Relaksasi 51 21.9% Interaksi Sosial 1. Nongkrong 30 12.7% 2. Berkumpul dengan teman/ keluarga/ kolega 23 9.8% Lainnya 1. Belajar/ Meneliti 8 2.8% 2. Mampir/ Sekedar lewat 6 2.3% 3. Beribadah (ada masjid di KRB) 4 2.2% 4. Menikmati hobi (fotografi, senam dsb) 3 1.6%
Tabel 5 . Pendapat dan saran dari survei responden
Urutan Masukan dan saran perbaikan Jumlah Persentase 1 Perlu tambahan fasilitas 32 14.4% 2 Pengelolaan sudah sesuai protokol COVID-19 26 11.7% 3 Pengelolaan lebih baik daripada sebelumnya 24 10.8% 4 Sangat bagus 22 9.9% 5 Sarana dan prasarana terawat 16 7.2% 5 Kebersihan terjaga 16 7.2% 6 Menenangkan hati dan pikiran 14 6.3% 7 Pemandangan indah 10 4.5% 7 KRB harus tetap dilestarikan 10 4.5% 7 Edukasi dan koleksi flora 10 4.5% 8 Tempat wisata semua kalangan masyarakat 8 3.6% 8 Semoga harga tiket masuk lebih murah 8 3.6% 8 Ikon kota Bogor yang dekat istana Bogor 8 3.6% 9 Sosialisasi lebih masif 6 2.7% 10 Perbaikan sarana yang rusak 4 1.8% 10 Harga wahana keliling mahal 4 1.8% 10 KRB mudah diakses namun macet 4 1.8%
Gambar 1 . Circlebar plot frekuensi kata hasil analisis Google Map Review
Sentimen negatif, Sebelum pandemi Netral, Sebelum pandemi Sentimen positif, Sebelum pandemi Sentimen negatif, Saat pandemi Netral, Saat pandemi Sentimen positif, Saat pandemi
Gambar 2 . Circlebar plot frekuensi kata hasil analisis Twitter
Sentimen negatif, Sebelum pandemi Netral, Sebelum pandemi Sentimen positif, Sebelum pandemi Sentimen negatif, Saat pandemi Netral, Saat pandemi Sentimen positif, Saat pandemi
Gambar 3 . Korelasi antar faktor; Covid-19 protocol compliance adalah kepatuhan terhadap protokol Covid-19, adequacy of facilities adalah fasilitas yang memadai dan visitor restrictions adalah pembatasan pengunjung
Gambar 4 . Korelasi antar faktor; visitor satisfaction adalah kepuasan pengunjung, fulfillment of visitor desires adalah kepuasan pengunjung dan desire to visit again adalah keinginan pengunjung untuk kembali ke KRB