Program Studi Ilmu Pemerintahan, Jl. Veteran Malang, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65145.
Email: gustomy@ub.ac.id

## JIIP: Jurnal Ilmiah Ilmu Pemerintahan
Volume 5, Nomor 2, Tahun 2020 DOI: 10.14710/jiip.v5i2.8781

## Pandemi ke Infodemi: Polarisasi Politik dalam Wacana Covid-19 Pengguna Twitter

## Rachmad Gustomy
Program Studi Ilmu Pemerintahan, Universitas Brawijaya
Dikirimkan: 26 Agustus 2020
Direvisi: 17 September 2020 Diterbitkan: 30 September 2020

## Pendahuluan
pidemi  coronavirus Covid-19 berawal dari Wuhan pada Desember 2019, dalam beberapa bulan wabah kemudian dinyatakan oleh WHO sebagai pandemi global. Sampai Agustus 2020, dari data WHO tercatat 25 juta lebih kasus dengan 848 ribu meninggal, sedang di Indonesia sendiri tercatat 178 ribu kasus dengan 7 ribu kematian yang diakibatkan  oleh  Covid-19  (https://www.worldometers.info/coronavirus).  Pada  saat  inilah, wabah virus ini sudah menjadi bencana global yang memiliki pengaruh yang sangat besar, bukan hanya perubahan relasi antar manusia namun juga antar-negara.
Dalam beberapa minggu saja, setelah munculnya coronavirus Covid-19 di Cina, desas- desus  menyesatkan  dan  teori  konspirasi  tentang  asal-usul  virus  beredar  di  dunia  yang dirangkai dengan ketakutan, “ nyinyiran” , kutukan dan rasisme yang disertai pemborongan masker secara masal. Hal ini karena karakter khas dari krisis masyarakat dunia maya, yang mengkaitkan antara virologi dan viralitas: tidak hanya virus itu sendiri menyebar sangat cepat,

## E

## INTISARI
Artikel  ini  ingin  melacak  dampak  polarisasi  politik  pasca  pemilu  yang  cukup  kuat  dalam  wacana Covid-19.  Pentingnya  melacak  perbincangan  tentang  Covid-19  adalah  untuk  melihat  dampak distraksi  kebijakan  pemerintah  dalam  penanganan  Covid-19.  Penelitian  ini  menggunakan social network  analisis dan social  network  actor dalam  perbicangan  di  media  sosial  Twitter.  Dengan mengidentifikasi trending topic yang terkait selama 4 bulan, maka dilakukan crawling data dengan pemograman Phyton , kemudian dilakukan analisis kumulatif teks melalui library phyton sastrawi dan visualisasi analisis SNA dengan Gephi.  Temuan penelitian ini memetakan setidaknya ada dua kutub kluster besar yang berseberangan, pertama adalah kutub kluster populis pluralis dan kutub kluster populis islam. Temuannya menunjukkan bahwa wacana kebijakan Covid-19 justru menjadi ajang  bagi  perang  sentimen  masing-masing  kubu,  yang  ternyata  didominasi  oleh buzzer dan sebagian  kecil influencer .  Sebaliknya,  suara  kelompok  kritis  dan  rasional  malah  tenggelam  oleh gaung dari para buzzer yang cenderung memiliki sentimen negatif.

## KATA KUNCI
Covid-19; polarisasi; social network actor ; social network analysis ; teks analisis
tetapi juga informasi dan (miss-)informasi tentang wabah ini, dan memicu kepanikan yang diciptakannya di antara masyarakat.
Hal ini tentu berbeda dengan seratus tahun lalu Ketika pandemi influenza pada 1918 yang menulari sepertiga populasi dunia dan mengakibatkan 50 juta kematian (Merchant & Lurie, 2020). Meskipun pengobatan medis dan penanggulangan masih sangat terbatas, dan pertukaran informasi juga terbatas melalui telegram, telepon, surat, atau interaksi orang-ke- orang. Namun saat ini, ketika banyak instrumen berbagi informasi melalui berbagai platform media sosial yang memiliki kecepatan, jangkauan, dan penetrasi yang luar biasa (Kulkarni, Prabhu, & Ramraj, 2020). Persoalan saat ini yang dihadapi bukan hanya masalah pandemi saja, namun juga penularan informasi palsu secara global.
Internet, melalui media social dan platform komunikasi lainnya, memiliki dua sisi tajam yang  berbeda.  Di  satu  sisi    media  sosial  adalah  alat  yang  efektif  dan  cepat  dalam menyampaikan  pedoman  resmi  dan  praktik  pencegahan  wabah  yang  direkomendasikan, serta untuk menghubungkan masyarakat satu sama lain dan mendukung yang paling rentan di masyarakat. Namun disisi yang lain, juga menjadi instrumen yang paling berbahaya dalam menyebarkan  informasi  palsu  dan  teori  konspirasi  yang  dibalut  dengan  kebencian  dan propaganda.  Dalam  hal  ini lockdown dan  karantina  tidak  bisa  menghentikan  penyebaran informasi palsu dan ketakutan di media social atau platform populer lainnya.
Dalam skala global, kepanikan media sosial berjalan lebih cepat daripada penyebaran Covid-19  sendiri,  yang  mengarah  ke  ketidakpercayaan  yang  luas  dan  ledakan  rasisme. Direktur Jenderal WHO, Tedros Adhanom Ghebreyesus, menegaskan bahwa salah satu yang harus diatasi selain epidemi coronavirus Covid-19 adalah “infodemik”. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mendefinisikan infodemi sebagai “ An overabundance of information – some accurate and some not – that makes it hard for people to find trustworthy sources and reliable guidance  when  they  need  it .”  Wabah  Informasi  ini  adalah  respon  yang  tidak  tepat  dan meningkatnya kebingungan publik tentang siapa dan sumber informasi apa yang dipercaya. Tedros menyebut ini pertarungan melawan "teori troll dan konspirasi" menyebut informasi yang salah menyebabkan kebingungan dan menyebarkan ketakutan, sehingga menghambat respon terhadap wabah. Di belahan Eropa, penduduk berpenampilan Cina yang tidak pernah menginjakkan  kaki  di  Tiongkok  adalah  salah  satu  korban  pertama  rasisme  virus  tersebut. Infodemi ini menimbulkan ketakutan dan kepanikan karena rumor yang tidak terverifikasi dan klaim berlebihan; dan mempromosikan bentuk-bentuk vigilantisme, xenophobia dan rasisme. Dalam  konteks  kasus  Covid-19,  bencana  ini  menjadi  semakin  membesar  mengarah  pada negatifitas perilaku manusia, yang diperparah dengan berbagai perilaku khas netizen di dunia maya; Twitter dipenuhi dengan informasi yang salah dari influencer atau buzzer, meme satir, dan semacamnya.
Dalam konteks Indonesia, infodemi memiliki jejak sentimen yang kuat dalam polarisasi politik  yang  sudah  muncul  sejak  pilkada  DKI  Jakarta  tahun  2012.  Awalnya,  Jokowi  yang berpasangan dengan Ahok, seorang non-muslim dan Tionghoa, maju sebagai pasangan dalam Pilkada DKI Jakarta tahun 2012. PDIP (Partai Demokrasi Indonesia Perjuangan) sebagai partai pengusung disimbolkan oleh kelompok Islam garis keras adalah partai yang dianggap tidak berpihak pada kepentingan Islam. Sentimen terhadap Jokowi, Ahok dan PDIP sebagai musuh Islam  mulai  dibangun  sejak  pilkada  DKI  2012,  meskipun  kemudian  Jokowi  memenangkan pertarungan  kursi  Gubernur.  Sentimen  ini  semakin  menguat  ketika  PDIP,  sebagai  partai terbesar, mengusung Jokowi sebagai calon presiden pada Pilpres tahun 2014. Dalam pilpres ini, ketika Jokowi disimbolkan oleh pembencinya adalah musuh Islam, maka sejak itu rivalnya dalam pencalonan Presiden Prabowo Subianto adalah pembela Islam.
Terlepas  bahwa  sebenarnya  secara  individual  keduanya  tidak  bisa  dilacak  jejak kebencian atau  pembelaan  terhadap  Islam,  namun  sentimen  ini  diolah  semakin  kuat  oleh kelompok  Islam  revivalis.  Jejak  sentimen  pendukung  Jokowi  dan  Prabowo  baik  dari  partai politik  ataupun  organisasi  sosial  memang  memperlihatkan  adanya  ketegangan  politik. Pasangan  Jokowi-JK  yang  saat  itu  didukung  oleh  PDIP,  Nasdem,  PKPI  dan  PKB,  sedangkan Prabowo-Hatta  di  usung  oleh  Partai  Gerindra,  PAN,  PPP,  PKS  dan  Golkar  (Karim,  2019). Kekuatan  sosial  yang  ada  dibalik  kelompok  politik  tersebut  memang  terlihat  jelas,  Jokowi mendapat  dukungan  dari  kelompok  Islam  tradisionalis-moderat  yang  direpresentasikan dalam organisasi sosial-keagamaan terbesar Nahdlatul Ulama (NU). Secara singkat, kelompok pendukung Jokowi adalah kelompok non-muslim dan islam moderat, sedangkan penantang Jokowi adalah kelompok islam revivalis yang membawa isu penegakan syariat Islam, termasuk khilafah. Tidak menjadi aneh jika Prabowo Subianto, rival Pilpres Jokowi, mendapat dukungan dari kelompok Islam-revivalis, yangsebenarnya baru terbentuk pasca reformasi, seperti: FPI (Front Pembela Islam), eks HTI (Hizbut Tharir Indonesia), dan banyak organisasi-organisasi Islam baru seperti MIUI (Majelis Intelektual dan Ulama Muda Indonesia), Alumni 212 dan semacamnya. Dalam kampanye yang sangat sengit ini, kekalahan Prabowo Subianto sebagai simbol kelompok Islam yang selalu dikalahkan semakin menguatkan sentimen kepada Jokowi dan pendukungnya.
Polarisasi politik semakin membesar dalam kampanye Pilkada DKI Jakarta tahun 2016, ketika terjadi kasus “penistaan agama” oleh Ahok yang saat itu menjabat sebagai Gubernur DKI  Jakarta.  Ahok  dikaitkan  erat  dengan  Jokowi,  karena  Ahok  adalah  pasangan  Wakil Gubernur  Jokowi  dan  kemudian  menjadi  Gubernur  menggantikan  Jokowi  ketika  terpilih menjadi Presiden. Ahok yang non muslim dan beretnis Tionghoa, dianggap sebagai simbol yang  harus  dilawan  oleh  kelompok  Islam  revivalis.  Sampai  suatu  saat  Ahok  dianggap menghina Islam, maka penggalangan sentimen menjadi berskala Nasional. Potongan video Ahok  dalam  kampanye  di  kepulauan  Seribu  yang  mengatakan,  “ …nggak  pilih  saya  karena dibohongi  (orang)  pakai  Surat  Al  Maidah  51…” ,  menjadi  momentum  untuk  menggalang dukungan massa Islam untuk melakukan demonstrasi besar-besaran dalam beberapa jilid. Meskipun demonstrasi ini tidak didukung oleh organisasi Islam terbesar di Indonesia seperti NU  dan  Muhamadiyah,  organisasi-organisasi  Islam  lain  seperti  FPI,  HTI,  Persis  dan  PUI mendukung  dan  melakukan  mobilisasi  massa  .  Puncak  demonstrasi  adalah  tanggal  2 Desember (bulan ke-12) 2016, yang dikenal dengan “gerakan aksi 212” yang menuntut Ahok dipenjara.  Demonstrasi  ini  diikuti  bukan  hanya  warga  Jakarta,  namun  seluruh  jaringan kelompok Islam di berbagai daerah. Dengan gelombang aksi ini, maka Anies Basweda rival Ahok dalam Pilkada DKI 2017, yang menjadi simbol pembela Islam oleh kelompok revivalis, berhasil  memenangkan  kursi  Gubernur.  Dari  sinilah  lahir  kelompok  alumni  212,  yang menganggap  dirinya  sebagai  simbol  perlawanan  Islam  yang  berhasil  memenjarakan  dan mengalahkan Ahok dalam pilkada 2017 DKI Jakarta.
Menjelang Pilpres 2019, ketegangan dan sentimen atas nama Islam semakin menguat ketika Pemerintahan Jokowi membubarkan Hizbut Thahrir Indonesia (HTI) pada Juli 2017. HTI disimbolkan sebagai kelompok yang ingin menegakkan khilafah dan syariat Islam mendapat dukungan dari kelompok Islam garis keras lain seperti FPI, Alumni 212 dan beberapa tokoh Islam.  Gagasan  khilafah  sendiri  sebenarnya  mendapat  tentangan  yang  cukup  kuat  dari organisasi  Islam  seperti  NU  dan  Muhamadiyah  serta  tokoh-tokoh  Islam  moderat,  yang menganggap itu adalah hal baru yang diadakan dalam syariat. Dengan konteks pilpres 2019, ketika  Prabowo  Subianto  maju  lagi  sebagai  calon  Presiden  menantang incumbent Jokowi, maka pertarungan ideologi dan sentimen ini semakin memperlebar jurang polarisasi politik
dan  agama  (Annas,  Petranto,  &  Pramayoga,  2019;  Margiansyah,  2019),  sehingga  masing- masing kelompok cenderung menyematkan stempel negatif bagi kelompok diluarnya. Selama pilpres  2019  lalu,  kita  akrab  dengan  istilah  ‘ cebong’ simbol  pendukung  Jokowi,  ‘ kampret’ simbol  pendukung  Prabowo.  Paska  kemenangan  Jokowi  dalam  Pilpres  2019,  muncul  lagi istilah “ kadrun ” yang merupakan akronim dari ‘kadal gurun’, yang menurut penggunanya, yang  diwakili  oleh  pernyataan  Deny  Siregar  adalah    akronim  dari  ‘kadal  gurun’  yang menyimbolkan orang-orang dungu yang ingin menjadi kearab-araban (CokroTV), yang istilah ini  pun  kemudian  juga  menjadi  stigma  kepada  kelompok  Islam  revivalis  dalam  merespon Covid-19 di Indonesia.
Kembali  ke  pembahasan  tentang  infodemik,  dalam  konteks  infodemi,  maka  Jokowi dihadapkan dengan Anies Baswedan, sedangkan Prabowo sudah tidak menjadi simbol Populis Islam karena sudah menerima posisi menjadi menteri Jokowi. Posisi dan status kedua simbol ini  berhadap-hadapan,  Jokowi  sebagai  representasi  pemerintah  pusat,  sedangkan  Anies sebagai representasi pemerintah provinsi DKI Jakarta. Akibatnya respon terhadap Covid-19 menjadi kontradiktif, persebaran informasi yang tidak tersaring dengan baik di media sosial tentang  Covid-19  erat  kaitannya  dengan  dukung-mendukung  antara  Jokowi  dan  Anies Baswedan.  Pertarungan  politik  di  tengah  pandemi  ini  semakin  kentara  dengan  banyaknya tagar  yang  mengusung  isu  kepemimpinan  politik  dan  kebijakan  penanganan  Covid-19 sekaligus.  Menurut  pantauan  CoMuNeLab.  (2020),  sepanjang  bulan  Januari  sampai  Juli, gelombang infodemi di Indonesia per harinya bisa mencapai minimal 5650 tweets dan pernah mencapai hingga 114.000 tweet per hari pada bulan Maret lalu. Dari jumlah cuitan sebanyak itu, data informasi yang dianggap reliable hanya 6.860 tweet, sedangkan yang tidak realible 2.310 tweet. Isu yang muncul dan mendominasi dalam infodemi ini beragam, seperti tentang pro kontra kebijakan lockdown , tuntutan agar Menteri Kesehatan Terawan mengundurkan diri,  hingga  isu  yang  memperdalam  jurang  polarisasi.  Selain  polarisasi  politik,  agama  juga menjadi basis infodemi yang jalin berkelindan dengan isu politik terkini (CoMuNeLab., 2020).
Pertanyaan penting dalam penelitian ini adalah, bagaimana dampak polarisasi politik mempengaruhi  wacana  Covid-19  pada  pengguna  twitter?.  Penelitian  ini  akan  dilakukan dengan menganalisis perbincangan di twitter terkait isu covid-19 yang berhubungan dengan polarisasi politik. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan penambangan ( mining ) data dari pembicaraan  pengguna  twitter  dalam  merespon  covid-19  atau coronavirus yang  memiliki jejak sentimen polarisasi politik dampak pemilu sebelumnya. Tidak semua kicauan di ambil dalam penelitian ini, cara kerja penambangan dilakukan dengan mengidentifikasi 20 besar tagar (#), yang dipantau di https://trends24.in/indonesia, diambil data untuk wacana yang mengandung jejak sentimen polarisasi dampak pemilu sebelumnya. Tagar yang trending dan mengandung potensi persilangan dua diskursus itu kemudian di pantau dan direkam jejak digitalnya.
Proses  penambangan  data  ini  dilakukan  7  hari  kebelakang  sejak  tagar  (#)  yang diidentifikasi  trending,  sesuai  dengan  batasan  data  historical  kebijakan  twitter,  dan  juga dipantau 7 hari pasca tagar itu turun trending. Proses mining dan crawling data ini dilakukan dari tanggal 10  bulan Mei sampai tanggal 10 bulan Agustus. Proses penambangan dilakukan dengan pemograman Phyton, namun karena dibatasi dari keterbatasan hardware maka data yang diambil dibatasi maksimal 50.000 pembicaraan twitter. Jadi data yang dihadirkan adalah “data  berjalan”  ( real  time )  tidak  sepenuhnya  “data  kebelakang”  ( historical ),  karena  ada keterbatasan akses dari twitter yang hanya boleh menambah 7 hari kebelakang. Jadi harus diakui bahwa penelitian ini tidak menggambarkan keseluruhan total kicauan covid-19 dan polarisasi  politik.  Analisis  teks  dilakukan  dengan  menggunakan  stemming  Library  Phyton
Sastrawi yang berbasis bahasa Indonesia untuk memecah kata menjadi kata dasarnya, yang kemudian divisualiasasi menjadi wordcloud . Proses intepretasi dan visualisasi SNA dilakukan dengan software Gephi dengan intepretasi yang disajikan secara kualitatif.
Social Network Analysis : Sebuah Perangkat Analisis
Teori  jaringan  aktor  merupakan  suatu  teori  yang  awalnya  dikembangkan  oleh  tiga ilmuwan,  yaitu  Bruno  Latour,  Michel  Callon,  dan  John  Law.  Ketiga  tokoh  tersebut mengembangkan Teori jaringan aktor untuk memahami jaringan terutama dalam studi sains dan  teknologi.  Namun,  seiring  waktu  teori  ini  mengalami  pengembangan  oleh  berbagai ilmuwan sesuai dengan bidangnya, seperti studi organisasi, komunikasi, antropologi, budaya dan berbagai bidang lain. Hal ini menurut penuturan Latour (2013), Analysis Network Theory adalah “an alternative social theory to deal with the new puzzles uncovered after carrying out our fieldwork in science and technology ” (terj. Sebuah teori sosial alternatif yang berhadapan dengan teka-teki sebagai dampak dari kerja dibidang ilmu pengetahuan dan teknologi). Teori ini berpendapat bahwa suatu aktor yang terdapat dalam suatu jaringan bukan hanya merujuk pada  aktor  manusia  saja,  melainkan  terdapat  juga  aktor  non-manusia.  Kedudukan  kedua aktor  ini  dalam  suatu  jaringan  dianggap  sama  karena  merupakan  unsur  pembentuk  suatu jaringan  (Cressman,  2009).  Teori  ini  berusaha  untuk  menjawab  bagaimana  suatu  jaringan bertindak secara bersama-sama sebagai suatu keseluruhan yang utuh. Susanti & Lubis (2015) ANT atau Analysis Network Theory secara eksplisit berusaha menghubungkan unsur-unsur yang  berbeda  bersama-sama  menuju  jaringan,  sehingga  membentuk  satu  kesatuan  yang tampaknya koheren.
Teori  jaringan  aktor  merupakan  suatu  teori  yang  lebih  fokus  terhadap  bentuk  atau struktur jaringan yang tersusun dari berbagai aktor yang saling terhubung. Dalam perspektif teori ini dinilai penting untuk mengetahui dan memahami awal terbentuknya suatu jaringan oleh aktor. Sebab, awal jaringan yang terbentuk menjadi penyulut pembuatan sebuah realita. Latour (2013) menjelaskan bahwa setiap aktor mempunyai keterkaitan dengan dengan orang lain sebab setiap aktor mempunyai kehidupan sosial. Hal inilah yang menjadi suatu perantara penyebaran suatu pemahaman tentang suatu hal kepada orang lain misalnya, seorang aktor mempunyai gagasan atau pemahaman suatu permasalahan yang ia sampaikan kepada publik. Pemahaman atau gagasan ini berpotensi untuk menjadi penyulut bagi publik untuk setuju dengan  gagasan  atau  pemahamannya.  Oleh  karena  itu,  penelusuran  aktor  menjadi  hal penting dalam perspektif teori ini untuk mengetahui struktur jaringan yang terbentuk.Dalam penelitian  teori  jaringan  aktor  digunakan  sebagai  alat  untuk  membedah  jaringan  yang terbentuk dalam wacana Pancasila pasca reformasi. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk menelusuri aktor-aktor yang terkait dalam masalah tersebut.
Social  Network  Analysis (SNA)  digunakan  untuk  mengurai  jejaring  aktor  dan  wacana pembentuknya. SNA pada dasarnya adalah studi yang memperlajari tentang hubungan antara manusia dengan memanfaatkan teori graf (Tsvetovat & Kouznetsov, 2011). SNA melihat dan mengukur  hubungan  sosial  dalam  sebuah  jejaring  yang  dilambangkan  dengan nodes dan edges . Node adalah aktor individual yang ada dalam sebuah jejaring dan saling berhubungan dengan aktor lain yang disambungkan oleh edge / ties/links . Nodes sebagai aktor individual bisa merepresentasikan manusia, organisasi, atau entitas lainnya (Wasserman & Faust, 1994). Sedangkan, links/ edges adalah relasi sosial yang menghubungkan antar nodes . Dalam konteks twitter, nodes adalah akun (jejaring mention) baik organik ataupun bot dan tagar (jejaring hashtag). Sedangkan link adalah cuitan yang menghubungkan antar akun atau hashtag. Dalam analisisnya, digunakan bahasa pemograman Phyton dan Gephi untuk crawling dan visualsiasi
data.  Di  analisis  pula,  degree  ( in-degree  dan  out-degree ) centrality -nya  untuk  mengetahui aktor dan tagar yang memiliki signifikansi dalam sebuah jejaring sosial di twitter. Dalam  penelitian  ini,  hastag  atau  ‘tanda  pagar’,  yang  nanti  disebut  “tagar”  yang disimbolkan  (#)  adalah  identifikasi  awal  dalam  menentukan  wacana.  Tagar  adalah  adalah label di sosial media yang dibuat untuk mempermudah pencarian informasi atau posting yang berisi tema atau isu tertentu, yang disimbolkan dengan tanda pagar (#) dari susunan kata tanpa  spasi.  Dengan  bertumpukannya  informasi  di  sosial  media,  maka  tagar  sangat membantu menemukan informasi yang tepat ditengah informasi yang bertubi-tubi. Dengan menggunakan tagar maka pencari informasi dapat secara cepat menemukan informasi yang dibutuhkannya. Hampir semua media sosial menggunakan tagar seperti; Twitter, Instagram, YouTube, Google+ and Pinterest. Dari tagar bisa dipetakan karakter sentimen yang dibangun oleh pengguna twitter, dengan mengidentifikasi tagar kita bisa menemukan sumber konten di media sosial, membangun gerakan sosial, dan cara untuk membangun sebuah komunitas sosial (Mulyadi & Fitriana, 2018).

## Jejak Sentimen dalam Kicauan ditengah Pandemi
Dari keseluruhan data yang dimasukkan log mining, setelah dilakukan cleansing data yang dianggap sampah, maka terlihat jelas polarisasi wacana yang terjadi. Dalam penelitian ini ada dua kutub polarisasi yang ekstrim, yaitu; pertama kluster “Populis Plural”, kelompok ini dicirikan memiliki sentimen positif terhadap Jokowi, pemerintah pusat dan Ahok, yang memiliki  sentimen  negatif  dengan  kelompok  pengusung  khilafah.  Kedua,    kluster  “Populis Islam” yang dicirikan, mantan pendukung Prabowo dalam Pilpres, pendukung gerakan 212, memiliki  sentimen  positif  terhada  Anies  Basweda  dan  pemerintah  Propinsi  DKI  Jakarta. Kelompok  ini  memiliki  sentimen  negatif  dengan  Jokowi  dan  semua  orang  yang  kemudian mendukung Jokowi.
Dari  total  Populis  Plural  berhasil  membuat  22  tagar  trending  topic  dengan  145.073 tweet, dan sedangkan Populis Islam trending dengan 10 tagar dengan total 63.966 tweet, ini artinya  kelompok  Populis  Plural  dua  kali  lipat  lebih  banyak  membuat  tagar  (#)  dan  lebih banyak  tweet  yang  trending  daripada  kelompok  Populis  Islam.  Lebih  mendalam,  dari pemetaan  tagar  (#)  maka  akan  sangat  terlihat  polarisasi  wacana  yang  terjadi,  untuk  lebih jelasnya lihat tabel 1 berikut;
Tabel 1 : Peta Polarisasi Tagar
POPULIS PLURAL POPULIS ISLAM Sentimen Tagar (#) Sentimen Tagar (#) (1) Positif #BanpresPeduliRakyat #DukungJokowiAtasiPandemi (2) Positif #AniesTopLeader (3) Wacana Kegagalan Anies #CoronaBerpestaAniesDimana #AsyikReklam4niesLupaCovid #CovidNaik4niesTurun #CoronaBukanPanggungPolitik #PSBBTransisi4niesGagal #PemdaLemahPSBBgagal #AniesGabenerPembohong (4) Wacana Kegagalan Jokowi #PempusKerePSBBGagal #JKWMelanggarKonstitusi #ImpeachmentJokowi #PresidenSintingBerskalaBesar #JokowiSilahkanMundur #IndonesiaTerserahPakde #JKWLBPHancurkanRI #GoodbyeSandiagaUno #PresidenDableg (5) Wacana Penolakan Demonstrasi #TolakAksiDitengahPandemi #TolakKerasDemoSaatPandemi #CovidGanasDemoDilarangKeras #WaspadaDemoTularkanCovid
#LawanProvokatorPandemi
#TangkapDalangKumpulMassal
(6) Wacana Anti
Khilafah #SapuBersihHTIFPIdanCovid #LindungiAnakDariHTIdanCovid #StopPenyebaranHTIdanCorona #BersatuLawanRadikaldanCovid
#BasmiVirusKadrunDanCovid #NewNormalDinodaiKadrun #BasmiVirusKadrundanCovid
Dari pemetaan tagar yang muncul selama 4 bulan pemantauan, terlihat ada 6 kluster wacana  yang  berkembang,  dua  wacana  adalah  Populis  Islam  dan  empat  wacana  Populis Plural. Hampir semua wacana Covid-19 yang terdampak polarisasi paska pemilu memiliki 29 tagar sentimen negatif (-), dan hanya 3 tagar yang positif (+). Wacana negatif berisi ajakan untuk menolak, melawan atau mengekslusi kelompok lain, sedangkan wacana positif adalah sebuah  statemen  yang  tidak  didasari  pada  kebencian,  namun  glorifikasi  terhadap keberhasilan tokoh oleh para pendukungnya di twitter. Dari pemetaan, wacana positif terlihat dalam  2  wacana; (#1) Pertama, wacana  positif  dari  pendukung  Presiden  Jokowi  terhadap kinerjanya,  dengan  kegiatan  bantuan  presiden  (banpres)  melalui  kementrian  sosial  dan dukungan kepada pemerintah pusat atas kinerja mengatasi pandemi Covid-19. (#2) Kedua, wacana  positif  terhadap  kinerja  Gubernur  Anies  Baswedan  yang  dianggap  pendukungnya sebagai Gubernur paling sukses dalam mengatasi pandemi covid.
Sedangkan sisanya adalah wacana negatif, diantaranya; (#3) ketiga, wacana kegagalan Gubernur DKI Jakarta, Anies Baswedan, dalam mengatasi wabah Covid-19. Wacana ini sama populernya  dengan  gaung  wacana (#4)  keempat, yaitu  gaung  kegagalan  Presiden  Jokowi sebagai  pemerintah  Pusat  dalam  menangani  dampak  pandemi  Covid-19.  Wacana  negatif lainnya adalah serangan kepada kelompok yang dianggap selama ini menantang pemerintah pusat, dalam hal ini Presiden Jokowi, dimana wacana (#5) kelima , adalah wacana penolakan ajakan  demonstrasi,  wacana  ini  berkembang  karena  muncul  ajakan  untuk  melakukan tuntutan terhadap kinerja pemerintah dalam banyak hal. Bagi pendukung Pemerintah Pusat, alasan  kondisi  pandemi  yang  berpotensi  menularkan  wabah  Covid-19  digaungkan  untuk menggembosi  penggalangan  massa  untuk  demonstrasi.  Sedangkan  wacana (#6)  keenam, adalah wacana anti khilafah, yang sebenarnya adalah respon dari ajakan mendirikan khilafah dan  kelompok  populis  Islam.  Beberapa  tagar  tersebut  memang  tidak  secara  langsung menyerang pemerintah, namun menawarkan pendekatan khilafah dalam menangani muncul dalam tagar #islamsolusiatasipandemi, #newnormalislamipilihannya, #khilafahatasipandemi, dan semacamnya. Jadi wacana tandingan kelompok islamisasi dan khilafah muncul sebagai ekspresi dukungan kepada pemerintah yang berkuasa.
Sebagaimana disebutkan diawal bahwa wacana negatif lebih dominan daripada wacana positif, pretensi negatif juga sangat mencolok terlihat ketika dilakukan analisis teks terhadap konten pembicaraannya. Analisis teks dilakukan dengan stemming sastrawi dan kemudian menghasilkan  kumpulan  kata  dasarnya,  yang  selanjutnya  dilakukan  proses  pembersihan terhadap  kata-kata  yang  tidak  memiliki  atensi  sentimen,  seperti  kata  penghubung  dan semacamnya.  Model  analisis  ini  memang  bukan  pendekatan  komprehensif  dalam menafsirkan sebuah wacana, namun cukup memberikan gambaran tentang karakter umum wacana  yang  berkembang.  Model  analisis  teks  seperti  ini  juga  bukan  dalam  kepentingan menghubungkan  antar  konsep,  namuan  hanya  hubungan  antar  kata.  Meskipun  sangat terbatas menafsirkan teks, namun temuan-temuan dari teks tweet masing-masing kelompok cukup menarik untuk dihadirkan.
Kecenderungan menggunakan kata-kata tertentu terlihat berbeda dari masing-masing klaster,  secara  umum  dapat  dilihat  dalam  mayoritas  besar  kata  yang  digunakan  kedua kelompok, perhatikan visualisasi wordcloud dibawah (lihat gambar 1 dan gambar 2). Sepuluh besar kata yang paling sering muncul dari tagar Populis Plural adalah kata; “ pemerintah, covid, pancasila, khilafah, negara, corona, indonesia, anies, jakarta, jokowi”. Jika diperiksa dalam konteks kalimatnya, maka kata-kata tertentu seperti; “ pemerintah, covid, pancasila, negara, corona, indonesia, jokowi ”, sebagaian besar digunakan dalam konteks kalimat yang positif dan optimis. Sebaliknya, kata; “ anies, jakarta, khilafah ”, lebih sering digunakan dalam konteks yang menekankan intensi negatif, pesimis dan ancaman.
Sama halnya, dari sepuluh besar kata paling sering muncul dari kluster Populis Islam, seperti;  “ Rakyat,  tagar,  ekonomi,  Indonesia,  Jakarta,  demokrasi,  normal,  nasehat, radikalisme”, digunakan dalam karakter serupa. Kata, “ jakarta, normal, nasehat ”, digunakan dalam  intensi  positif,  sedangkan  kata;  “ rakyat,  rezim,  ekonomi,  indonesia,  demokrasi ”, digunakan dalam konteks negatif, pesimis dan krisis. Menariknya dua kata lainnya, “radikal” dan  “penghina”  dimunculkan  dari  Populis  Islam  untuk  mengkritik  pemerintah  pusat  dan bernada peyoratif. Dari analisis teks ini dapat secara sederhana disimpulkan bahwa pilihan kata dan penggunaan kata secara kumulatif digunakan secara tidak sadar untuk mendukung dan  memojokkan  tokoh  yang  diusungnya.  Bagaimana  penggunaan  kata  yang  sama-sama masuk dua puluh besar, seperti kata “ jokowi, anies, jakarta, khilafah”, cenderung digunakan dengan sentimen yang berbeda oleh kedua kelompok.

## Jejaring Wacana Kebencian dan Aktornya
Tidak semua kicauan di twitter berasal dari manusia di dunia nyata, beberapa kicauan hanyalah robot-robot yang bertujuan untuk membuat sebuah wacana muncul ke permukaan. Dalam kacamata media dikenal istilah buzzer, yaitu kicauan yang membuat wacana semakin berdengung. Meski realitasnya ada, namun secara keilmuan belum ada definisi baku kepada karakter  buzzer  dan  influencer,  namun  istilah  ini  sudah  dikenal  luas  dan  dipakai  dalam berbagai  diskusi.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  ada  perbedaan  mencolok  yang  ingin ditekankan  dari  identifikasi  buzzer  dan  influencer.  Akun influencer dalam  penelitian  ini memiliki pengertian akun yang memiliki latar belakang yang transparan, dimana bisa dilacak latar belakangnya. Akun influencer biasanya adalah milik kalangan artis, politisi, pengamat politik atau siapa saja yang memiliki jumlah pengikut yang banyak, dimana latar belakang
Gambar 2 : Kata Dominan Tweet Populis Plural
Gambar 2 : Kata Dominan Tweet Populis Islam
follower -nya adalah orang yang memiliki preferensi dukungan terhadap isu atau pemikiran influencer . Sedangkan akun buzzer adalah akun yang tidak dapat secara jelas dipastikan siapa identitas  pembuatnya,  bahkan  kadang  hanya  sebuah bot .  Namun  demikian  akun  ini  akan secara aktif menyuarakan isu-isu yang dianggap penting untuk tujuan menyebar dukungan kepada  follower  lain.  Identifikasi  pembeda  tidak  bisa  dilakukan  dari  motif  ideologi  atau ekonomi,  namun  dari  anonimitas  pemilik  akun.  Baik  influencer  maupun buzzer ,  tidak  bisa dibedakan dari kepentingan ekonomi dan ideologi, namun dari tanggung-jawab terhadap apa yang  disebarkannya.  Dalam  penelitian  ini,  proses  filtering  akun buzzer dicirikan  dengan follower dan following yang banyak, namun akun dibuat kurang dari setahun. Ciri lain dari akun buzzer biasanya dalam waktu pendek maka akun ini akan kena sangsi, baik suspended (melanggar aturan), doesn’t exist (dimatikan pembuatnya) atau protected ( disembunyikan ). Sedangkan  akun  influencer  sangat  mudah  dicirikan  akun  yang  dibuat  lama  dengan indentifikasi personal atau aktifisme yang konsisten dan natural.
Lantas  bagaimana  pola  persebaran  jejaring  kebencian  masing-masing  kubu?  Untuk mencari  jawaban  dari  pertanyaan  ini,  makasemua  tweet  negatif  disatukan,  dan  kemudian diidentifikasi akun-akun yang paling aktif di masing-masing kubu. Akun-akun yang paling aktif ini kemudian dilakukan verifikasi apakah termasuk influencer atau buzzer sehingga terlihat jelas  bagaimana  jejaring  opini  yang  mereka  bentuk.  Untuk  melihatnya  secara  visual, perhatikan gambar 3 dan 4 yang menggambarkan bagaimana jejaring aktor yang paling aktif membangun  wacana.  Visualisasi  tersebut  adalah  penyatuan  keseluruhan  tweet  yang menngandung  tagar  yang  sudah  diidentifikasi,  yang  selanjutnya  dilakukan  filtering  dan cleansing. Gambar 3, adalah kluster Populis Plural, yang terdiri dari 12.206 nodes dan 68.129 edges . Sedangkan gambar 4 adalah kluster Populis Islam, dengan 15.324 nodes dan 45.232 edges . Dari gambaran singkat ini memang terlihat bahwa kluster Populis Islam lebih banyak titiknya dan lebih sedikit keterhubungan satu dengan yang lain. Dengan bahasa sederhana, kluster Populis Plural dengan jumlah tagar dan tweet yang hampir 2 kali lipat kluster Populis Islam dalam merebut trending topic, jangkauan penyebarannya lebih kecil dibanding dengan Populis Islam.
Gambar 3 : Social Negative Network Populis Plural

## Gambar 4 : Social Negative Network Populis Islam
Lantas, apakah ini berarti bahwa kelompok Pupulis Islam lebih luas dan alami? Jika di teliti  lebih  jauh,  dari  kluster  “Populis  Plural”,  kita  ambil  sampel  10  akun  teraktif,  ternyata dipastikan bahwa 6 akun itu adalah buzzer sedangkan 4 akun lainnya adalah influencer. Akun Buzzer  Populis  Plural  diantaranya  adalah;  @avatarpemburu,  @7int4putih,  @pencerah__, @kesit_,  @lenjelmelah,  @rekjans,  dimana  statusnya  adalah  “ suspended” oleh  kebijakan twitter.  Sedangkan  4  sisanya  adalah  influencer,  yaitu:  @ariestariico_,  @kaukutangkap_, @bams_1eng,  @naydwiyana,  yang  dibuat  rata-rata  lebih  dari  5  tahun  dengan  profil  yang jelas. Dari jejaring “Populis Islam” dalam gambar 4 ternyata hampir semua adalah buzzer, akun  @mboy72,  @dhita__q,  @twitlenoposisi,  @micheladamxl  berstatus  suspended, @s_0_s__,  @______can,  @perbawadani  berstatus  “ Doesn’t  exist ”,  @rizal81656623, @0ola4_butterfly berstatus “baru” dibuat dan “ protected” , hanya satu akun @yongl4dy yang jelas influencer. Dari data ini memang jejaring “Populis Islam” lebih banyak, dengan nodes yang lebih besar, namun ada potensi kuat bahwa akun bot nya juga lebih banyak.
Dari data diatas, dapat diambil gambaran bahwa influencer, meski tetap lebih banyak buzzernya, kluster Populis Plural lebih aktif sedangkan buzzer Populis Islam meski kurang aktif jauh lebih banyak. Dari analisis ini, khususnya konteks wacana pandemi yang terpolarisasi secara  politik,  maka  buzzer  memainkan  peran  dalam online  disinhibition  effect ,  dimana menggambarkan  melonggarnya  batasan  sosial  dan  hambatan  yang  biasanya  hadir  dalam interaksi tatap muka yang terjadi dalam interaksi di Internet. Pada level toxic disinhibition yang menurut Suler (2004), tergambar banyak perilaku berupa bahasa kasar, ancaman, atau perilaku yang mungkin tidak mereka lakukan dalam kehidupan nyata. Temuan ini menguatkan kembali toxic  disinhibition menurut  Suler,  salah  satunya  adalah  bentuk dissociative anonymity sebagai salah satu faktor utama di balik efek online disinhibition. Di internet, ketika buzzer  berinteraksi  dengan  orang  lain,  berkomentar  di  forum,  dan  menjelajahi  web sepenuhnya  secara  anonim.  Ketika  buzzer  merasa  anonim,  dia  merasa  dilindungi.  Dengan tetap  anonim,  buzzer  tidak  harus  "memiliki"  perilaku,  dan  dapat  mengelompokkannya menjadi  identitas  online  yang  tidak  terintegrasi  dengan  identitas  offline.  Anonimitas membantu  buzzer  merasa  tidak  perlu  mengungkapkan  diri  dan  terlibat  dalam  perilaku antisosial atau berbahaya. Selain itu invisibility dimana jenis komunikasi melalui twitter terjadi
melalui  teks.  Internet  menawarkan  semacam  perisai  dan  membuat  buzzer  tidak  terlihat secara  fisik. Invisibility juga  membuat  buzzer  semena-mena  mewakili  siapa  saja  sesuai kehendaknya,  dan  kemudian  mengadu  domba  tanpa  merasa  bersalah.  Perilaku  ini menyajikan kemungkinan yang tidak mungkin dicapai dalam interaksi tatap muka. Selain itu juga asynchronicity dimana  sifat  asinkron  dari  banyak  bentuk  komunikasi  melalui  internet mengarah pada disinhibisi. Percakapan twitter dan komentar tidak terjadi secara real time. Asynchronicity juga seharusnya memungkinkan pengguna twitter untuk berpikir lebih hati- hati  sebelum  memposting,  namun  tumpukan  informasi  justru  seringkali  menjebak  segera menyebarkan tanpa mengkonfirmasi.

## Jejaring Pinggiran: Wacana Positif, Kritis dan Para Free rider
Sebagaimana dijelaskan diawal, bahwa wacana positif bukanlah paradigma dominan dalam  konteks  polarisasi  politik.  Padahal  seharusnya  wacana  positiflah  yang  harus  di kedepankan, karena wacana positif ini yang akan mengabarkan kebaikan dan prestasi dari masing-masing kubu. Namun faktanya, wacana positif menjadi wacana pinggiran, dari total 33 tagar hanya 3 tagar yang positif. Bagi kelompok Populis Plural wacana positif muncul dalam tagar #BanpresPeduliRakyat dan #DukungJokowiAtasiPandemi untuk menunjukkan prestasi dan  kinerja  Presiden  Jokowi,  dan  bagi  kelompok  Populis  Islam  memunculkan #AniesTopLeader  untuk  menunjukkan  kinerja  dan  keberhasilan  Anies  Baswedan  sebagai Gubernur DKI Jakarta. Apakah wacana positif memiliki karakter jejaring yang berbeda dengan wacana  negatif?  Untuk  menemukan  gambaran  maka  jejaring  aktor  paling  berpengaruh divisualisasikan dalam gambar 6, 7 dan 8 dibawah ini.
Gambar 5 : Jejaring Aktor Paling Berpngaruh dalam #BanpresPeduliRakyat
Gambar 6 : Jejaring Aktor Paling Berpengaruh dalam #DukungJokowiAtasiPandemi
Gambar 7 : Jejaring Aktor Paling Berpnegaruh dalam #AniesTopLeader
Dari gambar diatas, terlihat jelas bahwa sentral dalam wacana yang positif adalah aktor- aktor utama yang menjadi pusat perdebatan. Dalam jejaring #BanpresPeduliRakyat, terlihat akun @jokowi, sebagai akun resmi Presiden dan pembuat tagar, menjadi sentral utama yang kemudian  banyak  dipengaruhi  oleh  aktifitas  pejabat  lainnya  seperti  @kemensosri, @juliaribatubara dan juga @prabowo dan @fadlizon yang pernah menjadi oposan. Ini artinya bahwa hal yang positif datang dari tokoh tokoh elite di dunia nyata yang saling mempengaruhi dan digaungkan oleh influencer. Kasus yang berbeda namun memiliki karakter sama terlihat
dari  jejaring  tagar  #DukungJokowiAtasiPandemi,  dimana  tagar  ini  dibuat  oleh  pendukung jokowi, namun kemudian disentralkan oleh tokoh yang real juga, meskipun kemudian terlihat digaungkan  oleh  buzzer  dan  influencer.  (Lihat  gambar  6, nodes @ariestariico,  @__darno, @bang3tz,  @ChusnulSyantik).  Serupa  namun  tak  sama,  dari  kelompok  seberang  tagar #aniestopbener,  yang  central  ada  di  @aniesbaswedan,  akun  resmi  Anies  Baswedan,  juga digaungkan  oleh  influencer  dan  buzzer  pendukungnya.  Dari  uraian  tersebut  dapat disimpulkan bahwa wacana positif sangat dipengaruhi oleh peran sentral tokoh yang menjadi pembicaraan. Selain itu juga terlihat jelas bahwa wacana positif lebih dominan disebarkan oleh influencer, sedangkan wacana negatif oleh buzzer.
Selain  wacana  positif,  wacana  pinggiran  lain  adalah  wacana  kelompok  kritis  yang mencoba  untuk  menengahi  dampak  polarisasi.  Dalam  studi  kasus  perang  tagar  antara @4niesgabenerpembohong versus @presidensintingberskalabesar,  yang  merupakan representasi  perang  dominasi  wacana  di  twitter  masing-masing  pendukung.  Dalam pertarungan  wacana  itu,  muncul  kelompok  kritis  yang  sebenarnya  ingin  menengahi perdebatan.  Menariknya,  ketika  polarisasi  ditunjukkan  dari  penggunaan  salah  satu  tagar, justru pengguna kedua tagar sekaligus dalam satu tweet menunjukkan eksistensi kelompok kritis ini (perhatikan gambar 7).
Gambar 8 : Jejaring Wacana Kritis
Dari sisi substansi perdebatan memang terlihat sangat tidak masuk akal, kedua kubu adalah sama-sama pemerintah, meskipun berbeda tingkat, pusat dan propinsi. Kegeraman rasionalitas inilah yang terlihat sangat mengganggu kelompok kritis dalam menyikapi perang tagar  tersebut.  Kelompok  ini  sebenarnya  ingin  membangun  tagar  kritis  sebagai  tandingan kedua tagar diatas, misalnya: #Stopadudomba, #AwasProvokasiSaatPandemi, #silaturahmisetiaphari, #optimispandemiberakhir, namun tidak ada tagar kritis yang menjadi
trending topic. Jika ditelisik lebih dalam cuitan mereka, eskpresi nasihat untuk lebih rasional sangat menonjol, contohnya adalah sebagai berikut :
“Yuk cerdas dan bantuin mereka, jika salah yaa tegur dengan santun dan penuh cinta” “Dengan  membuat  hastag  seperti  ini  fungsinya  buat  apa  ?  Dibaca  orangnya  juga engga, bikin gaduh masyarakat iya. Tolong.. ini lgi ada bencana. Bukannya doa malah mencela sana sini.”
“Saling salah-salahan antara kepala daerah dan pemerintah pusat,heyy ingat masih banyak rakyat yang diluar sana lebih diutamakan,berfikirlah dewasa” “Bingung kenapa mereka pada sibuk meyalahkan pemerintah. Apa mereka orang yg bisa diandalkan dalam mengambil keputusan bahkan untuk diri mereka sendiri? Think before typing 😊 ” Namun sebagaian juga merasa sudah lelah, sehingga mengekspresikannya dalam bentuk sindiran atau nyinyiran :
“… yuk saksikan mana yg akan melambung tinggi”
“…gada  habis  nya  ngeritik  pemerintah.  percuma  dicaci  gini  gitu  juga,  kan  kalian  yg pilih.. hehe. mending ngopi”
“Para pembenci lagi berantem,  dukung junjungannya” “udah lah udah, jangan digoreng terus. Kau kira ngurus satu negara mudah”
Dunia digital ibarat gambaran dunia nyata, dimana para penumpang gelap selalu bisa hadir dalam setiap kesempatan. Dalam beberapa kasus, para buzzer sering menjadi free rider dan  menumpang  pada  peristiwa-peristiwa  populer  untuk  menaikkan  isu  yang  dia  bawa. Dalam visualisasi tagar yang berkaitan dan termasuk populer (lihat gambar 9 dan 10), terlihat bagaimana  wacana  digunakan  secara  arbitrer  dan  sewenang-wenang.  Dalam  tagar #dirumahaja misalnya, ternyata juga disisipi buzzer dengan tagar #lawanprovokatorpandemi dan  satunya  lagi  dengan  tagar  #presidensintingberskalabesar.  Sama  halnya  dengan  tagar #Mayday2020  (termasuk  8  besar  tagar  yang  berpengaruh)  hadir  juga  bersamaan  dari  dua kubu tagar yang berbeda, yaitu #banprespedulirakyat dan #jkw_lbphancurkanri. Celakanya, setelah  diperiksa  lebih  mendalam,  pengguna  dari  kedua  kubu  yang  menggunakan  tagar #Mayday  2020  tidak  sedang  memperjuangkan  nasih  buruh,  namun  sekedar  basa-basi mengucapkan selamat hari buruh sambil menebar kebencian kepada kelompok lain.
Para penumpang dan penjual kebencian tidak selamanya buzzer politik, namun juga orang-orang yang yang ingin menumpang terhadap isu yang sedang trending. Dalam trending tagar  yang  dipakai  oleh  kelompok  Populis  Plural  atau  Populis  Islam,  selalu  hadir  kapitalis- kapitalis  recehan  yang  biasanya  menjual  produk-produk  ilegal.  Dalam  hampir  setiap  tagar yang  trending  topik,  selalu  muncul  tagar-tagar  seperti  #bandartogel,  #bandartogelonline, #bandartogelterpercaya, #togelhk, #togelonline, #togelsd, #togelsgp. Meski tidak jelas siapa menumpang  siapa,  kapitalisme  dan  kebencian  kadang  saling  menumpang  jika menguntungkan,  (lihat  gambar  9),  dimana  tagar  #shopeekasihneozone  justru  hadir bersamaan menumpang popularitas #psbbtransisi4niesgagal.

## Penutup
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  jika  polarisasi  politik  masih  membekas  kuat sehingga mempengaruhi cara pandang mereka terhadap penanganan Covid-19. Ini artinya, perspektif dalam melihat peran pejabat pemerintah, baik pusat dan propinsi, sangat bias oleh sentimen politik. Jika polarisasi politik makin besar atau menguat, maka sangat dikhawatirkan penangan pandemi Covid-19 justru akan terdistraksi oleh sentimen negatif yang terbangun, yang pada akhirnya akan merugikan masyarakat. Disatu sisi, jejaring buzzer kedua kelompok memiliki kecenderungan untuk memperkuat sentimen negatif, daripada membuat wacana yang  produktif.  Faktanya,  bahwa  dalam  kondisi  terkena  bencana  global  Covid-19,  isu polarisasi politik dan agama masih menjadi komoditi dominan dari buzzer kebencian. Akan menjadi ironi jika kelompok-kelompok kebencian ini lebih dominan daripada kelompok kritis dan rasional yang berusaha mengingatkan kepentingan publik.
Pembelajaran yang bisa kita ambil adalah, di dunia maya juga bukanlah pertarungan benar dan salah, bahkan pertarungan ini juga mungkin bukan dilakukan oleh manusia. Ini bukan  pertarungan  setan  dan  malaikat,  namun  setan  dengan  setan,  dan  juga  setan  yang menumpang setan lainnya. Dalam dunia maya malaikat hanyalah sekedar menjadi jejaring pinggiran  yang  tidak  pernah  menjadi  trending  topik.  Ini  artinya  dunia  maya  tidak  selalu menjadi  representasi  dunia  nyata,  apalagi  perilaku  buruk  dunia  maya  jangan  samapai menulari  dunia  nyata.  Selain  itu  pelajaran  yang  bisa  kita  ambil  adalah  kebencian  ternyata menumpang apa saja, termasuk dalam informasi soal wabah dan musibah, yang sebenarnya akurasi wacana sangat menentukan keberhasilan penanganan. Akibat dari sentimen, akurasi dan kecepatan respon kebijakan publik yang sebenarnya sangat dibutuhkan semua orang, justru terdistrasksi oleh wacana-wacana sentimen yang melatarbelakanginya.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih kepada Abdan Syakura dan Ilham Arif Muhamad yang telah membantu proses penelitian dari crawling dan filtering data.
Gambar 9 : Tagar Populis Plural
Gambar 10 : Tagar Populis Islam

## Pendanaan
Penelitian untuk penulisan artikel ini dilakukan atas pembiayaan dari skema penelitian hibah internal   dengan sumber dana DIPA Fakultas  Ilmu   Sosial   dan   Ilmu   Politik, Universitas Brawijaya Tahun 2020.

## Daftar Pustaka
Annas, F. B., Petranto, H. N., & Pramayoga, A. A. (2019). Opini Publik dalam Polarisasi Politik di Media Sosial. Jurnal PIKOM (Penelitian Komunikasi Dan Pembangunan) , 20 (2), 111. CoMuNeLab. (2020). Covid19 Infodemics Observatory. Cressman,  D.  (2009).  A  Brief  Overview  of  Actor-Network  Theory:  Punctualization, Heterogeneous Engineering & Translation.
Karim,  A.  G.  (2019).  Mengelola  Polarisasi  Politik  dalam  Sirkulasi  Kekuasaan  di  Indonesia:
Catatan bagi Agenda Riset. Politika: Jurnal Ilmu Politik , 10 (2), 215–228. Kulkarni, P., Prabhu, S., & Ramraj, B. (2020). COVID-19-Infodemic Overtaking Pandemic? Time to Disseminate Facts Over Fear. Indian Journal of Community Health , 32 (2). Latour, B. (2013). Reassembling the Social. An Introduction to Actor-Network-Theory. Journal of Economic Sociology , 14 (2), 73–87. Margiansyah,  D.  (2019).  Populisme  di  Indonesia  Kontemporer:  Transformasi  Persaingan Populisme  dan  Konsekuensinya  dalam  Dinamika  Kontestasi  Politik  Menjelang  Pemilu 2019. Jurnal Penelitian Politik , 16 (1), 47–68. Merchant, R. M., & Lurie, N. (2020). Social Media and Emergency Preparedness in Response to Novel Coronavirus. Jama . Mulyadi,  U.,  &  Fitriana,  L.  (2018).  Hashtag  (#)  As  Message  Identity  in  Virtual  Community. Jurnal The Messenger , 10 (1), 44–53.
Suler, J. (2004). The Online Disinhibition Effect. Cyberpsychology & Behavior , 7 (3), 321–326. Susanti, S., & Lubis, A. (2015). Partisipasi Politik Perempuan pada Partai Keadilan Sejahtera Kota Medan. JPPUMA Jurnal Ilmu Pemerintahan Dan Sosial Politik Universitas Medan Area , 3 (1), 1–13.
Tsvetovat,  M.,  &  Kouznetsov,  A.  (2011). Social  Network  Analysis  for  Startups:  Finding Connections on the Social Web . “ O’Reilly Media, Inc.” Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications (Vol. 8). Cambridge university press.

## Tentang Penulis
Rachmad Gustomy adalah dosen prodi Ilmu Pemerintahan, Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Universitas  Brawijaya.  Penulis  memiliki  minat  kajian  dalam  kebijakan  publik,  kajian  digital pemerintahan, big data dan kajian politik islam.