Analisis Persepsi Masyarakat Indonesia Terhadap Hiperlipidemia “Studi pada Sosial Media Twitter ”
Analysis of Indonesian Society’s Perception of Hyperlipidemia “Study on Twitter Social Media”
Murojil Hasan 1*
Chairun Wiedyaningsih 2
Nanang Munif Yasin 3
*1 Magister Manajemen Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2,3 Departmen Farmasetika, Fakultas Farmasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
*email: murojilhasan@mail.ugm.ac.id

## Abstrak
Hiperlipidemia merupakan salah satu Penyakit tidak menular yang  disebabkan oleh berbagai macam faktor seperti sosioekonomi, budaya, adat, kebiasaan dan gaya hidup seseorang.  Dengan  adanya  interaksi  antar  pengguna  pada  media  sosial  yang didalamnya  berisi  informasi,  keluhan,  saran  maupun  permintaan  bantuan  dapat menjadi  alat  untuk  dapat  mengetahui  persepsi  publik  yang  berguna  sebagai  bahan intervensi  guna  menekan  laju  terjadinya  hiperlipidemia  di  Indonesia.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap persepsi masyarakat terhadap hiperlipidemia yang dihasilkan pada platform media sosial twitter . Data tweet diambil  dari  unggahan  pengguna  dengan  kata  kunci  berupa  istilah  dan  obat hiperlipidemia  pada  rentang  waktu  tahun  2020  dan  selanjutnya  dilakukan  analisis konten  secara  kulalitatif  Tweet  terkait  hiperlipidemia  yang  didapat  kemudian dilakukan  ekstraksi  dengan  mengeluarkan  tweet  berisi  iklan,  berita,  retweet  serta konten  diluar kesehatan  agar  mendapat persepsi  dari pengguna  secara utuh.  Kami mengidentifikasin  1572  tweet  terkait  hiperlipidemia  dengan  1.246  tweet  (79.26%) berasal  dari  sudut  pandang  orang  pertama,  156  tweet  (9.92%)berasal  dari  sudut pandang orang kedua,114 tweet (7.25%) berasal dari tenaga kesehatan dan 56 tweet (3.56%) lain- lain. Kami mengidentifikasi 8 tema terkait hiperlipidemia yakni mengenai gejala sebanyak 120 tweet (7.69%), obat 153 tweet (9.80%), komplikasi 156 tweet (9.99%), biaya 19 tweet (1.22%), kebijakan pemerintah 16 tweet (1.02%), gaya hidup 649  tweet  (41.58%),  lain-  lain  79  tweet (5.06%)  dan  tidak  diketahui  sebanyak 367 tweet  (23.51%). Twitter  dapat  menjadi  sumber  informasi  kesehatan,  sarana komunikasi,  jaringan  tenaga  kesehatan  dan  media  promosi  kesehatan.  Penilaian persepsi dan sentimen masyarakat terhadap permasalahan kesehatan bisa dilakukan sebagai upaya merumuskan strategi dan kebijakan promosi kesehatan secara tepat sasaran. Kata Kunci: Hiperlipidemia Media sosial Twitter Persepsi Keywords : Hyperlipidemia Social Media Twitter Perception

## Abstract
Hyperlipidemia is a non-communicable disease which is caused by various factors such as socioeconomic,  culture,  customs,  habits  and  a  person's  lifestyle.  With  the  interaction between  users  on  social  media  which  contains  information,  complaints,  suggestions  and requests  for  help,  it  can  be  a  tool  to  find  out  public  perceptions  which  is  useful  as  an intervention material to reduce the rate of hyperlipidemia in Indonesia. This research aims to determine the factors that influence the public's perception of hyperlipidemia produced on  the  Twitter  social  media  platform.  Tweet  data  was  taken  from  user  uploads  with keywords in the form of hyperlipidemia terms and drugs in the 2020 time period and then a qualitative content analysis was carried out.  Tweets related to hyperlipidemia that were obtained were then extracted by issuing tweets containing advertisements, news, retweets and  content  outside  of  health  in  order  to  get  the  full  perception  of  users.  We  identified 1572  tweets  related  to  hyperlipidemia  with  1,246  tweets (79.26%)  coming  from  a  first person perspective, 156 tweets (9.92%) coming from a second person perspective, 114 tweets (7.25%) coming from health workers and 56 tweets (3.56%) etc. We identified 8 themes related to hyperlipidemia, namely symptoms 120 tweets (7.69%), medication 153 tweets (9.80%), complications 156 tweets (9.99%), costs 19 tweets (1.22%), government policies 16 tweets (1.02%), lifestyle 649 tweets (41.58%), others 79 tweets (5.06%) and unknown 367 tweets (23.51%).  Twitter can be a source of health information, a means of communication, a network of health workers and a media for health promotion. Assessment of public perception and sentiment towards health problems can be carried out as an effort to formulate targeted health promotion strategies and policies.
© 2024 The Authors. Published by Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya. This  is  Open  Access  article  under  the  CC-BY-SA  License  (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).  DOI: https://doi.org/10.33084/jsm.v10i1.5335

## PENDAHULUAN
Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  merupakani  penyebab dari  80%  kematian  di  seluruh  dunia  dan  lebih  dari setengahnya terjadi pada orang dengan usia < 70 tahun (Alshakhs  &  Alanzi,  2018).    Peringkat  pertama  PTM disebabkan  oleh  penyakit  kardiovaskular  (serangan jantung  dan  stroke)  diikuti    kanker  dan  dan  diabetes (Wagner & Brath, 2012). Strategi komprehensif dalam penanggulangan  Penyakit  kardiovaskular  diperlukan untuk menurunkan faktor risiko seperti hiperlipidemia, hipertensi, diabetes melitus dan juga kebiasaan merokok (Rhee  et  al.,  2019).  Hiperlipidemia  sebagai  salah  satu faktor  risiko  terjadinya  penyakit  kardiovaskular disebabkan  karena  berbagai  macam  faktor  seperti sosioekonomi, budaya, adat, kebiasaan dan gaya  hidup (Nugroho, 2018). Pada usia produktif kolesterol dipicu oleh  gaya  hidup  yang  tidak  sehat  seperti  konsumsi makanan  tinggi  kolesterol  (lemak  daging,  kulit  ayam, gorengan,  kuning  telur),  kebiasaan  konsumsi  alkohol, kebiasaan  merokok  serta  kurangnya  aktivitas  fisik (Febriani & Febriani, 2018).
Sosial media sebagai suatu produk dari perkembangan teknologi  informasi  menjadi  bagian  yang  tidak terpisahkan dari kehidupan seseorang dengan fungsinya sebagai  alat  interaksi  digital  antar  pengguna  guna pemenuhan  kebutuhan  ekspresi  diri,  pencarian informasi  serta  hiburan  (Laor,  2022).  Sosial  media memberikan beberapa keunggulan karena dapat diakses kapan saja, tidak hanya berbentuk teks tetapi juga bisa berupa gambar maupun video sehingga akses informasi sangat besar khususnya informasi yang berkaitan dengan medis  serta  kesehatan    (Wijayanti,  Handayani,  & Azzahro, 2022). Twitter menjadi platform media sosial yang sangat populer dengan jumlah pengguna lebih dari 190  juta  dan  jumlah  tweet  yang  dipublikasikan  setiap hari adalah lebih dari 65 juta dan terbukti menjadi salah satu  sarana  analisis  bidang  sosial  kesehatan  dan kedokteran  karena  memberikan  gambaran  fenomena yang  terjadi  di  masyarakat(Adrover,  Bodnar,  Huang,
Telenti,  &  Salathé,  2015;  Kent  et  al.,  2016).  Twitter sebagai  salah  satu  media  sosial  menjadi  salah  satu sumber  data  penelitian  yang  banyak  dipakai  untuk mengidentifikasi  berbagai  permasalahan  mulai  dari promosi, intervesi dan evaluasi berbagai permasalahan di  bidang  kesehatan(Gohil,  Vuik,  &  Darzi,  2018; Yang, Lee, & Kuo, 2016).
Penelitian ini memiliki beberapa tujuan utama yakni:
1. Melakukan evaluasi penggunaan sosial media twitter sebagai  salah  satu  cara  untiuk  dapat  memahami keyakinan  masyarakat  secara  komprehensif mengenai  permasalahan  hiperlipidemia  guna merumuskan strategi potensial penanggulangan.
2. Pemanfaatan sosial media sebagai salah satu sumber data  potensial  untuk  mempelajari  keyakinan kesehatan  pada  masyarakat  guna  merumuskan penanganan potensial
3. Identifikasi  faktor  yang  mempengaruhi  persepsi masyarakat mengenai hiperlipidemia

## METODOLOGI

## Dataset
Crawling data twitter dilakukan  menggunakan  bahasa pemrograman python dan  aplikasi  Visual  Studio  Code yang  sebelumnya  telah  melakukan  registrasi  melalui twitter  developer  untuk  mendapatkan  twitter  API (Application  Programme  Interface).  Studi  ini menggunakan  data  tweet  yang  diambil  di  wilayah indonesia  pada  rentang  waktu  1  januari  hingga  31 desember 2020 dengan menggunakan kata kunci istilah dan  obat  untuk  hiperlipidemia.  Kata  kunci  yang digunakan  didapatkan  dengan  melakukan  sampling pendahuluan.  Hasil  crawling  data  tweet  menghasilkan total 11.520 Tweet terkait hiperlipidemia.

## Pemrosesan data tweet
Tweet hasil crawling data masih memiliki banyak noise sehingga dilakukan beberapa langkah untuk menjadi data penelitian.  Proses  pembersihan  noise  menggunakan
algoritma terkomputasi
(tokenisasi) guna menghilangkan  tweet  yang  tidak  berkaitan  dengan kesehatan,  mengeliminasi  tweet  yang  berisi  unsur tautan,  berita  dan  iklan.  Proses  selanjutnya  adalah mengeliminasi  secara  manual  untuk  retweet  dan duplikasi  dan  dihasilkan  1.572  tweet  yang  memenuhi kriteria  dan  digunakan  sebagai  populasi  penelitian (gambar  1).  Kami  hanya  mengambil  tweet  yang murni berasal  dari  user  karena  ingin  mendapatkan  persepsi masyarakat  secara  jelas  dan  tidak  tercampur  dengan portal umum/ berita ataupun iklan yang nantinya  akan memberikan hasil yang bias.
Gambar 1. Alur  Pemrosesan  dan  ekstraksi  data tweet

## Identifikasi Komunitas
Studi  kualitatif  seringkali  menggunakan  sampel penelitian  yang  kecil  sedangkan  untuk  analisis  media sosial pada penelitian ini digunakan data populasi dengan harapan  bisa  memberikan  gambaran  populasi keseluruhan  di  wilayah  Negara  Indonesia.  Data  yang telah  diproses  selanjutnya  diidentifikasi  berdasarkan sudut  pandang  tweet  dan  tema  yang  didapat  setelah pengelompokan  persepsi  yakni  gejala,  penentu seseorang  terkena  hiperlipidemia,  obat,  komplikasi serta gaya hidup masyarakat serta informasi penting lain yang menarik sewaktu pengolahan data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Komunitas yang Diidentifikasi
Kami  mengidentifikasi  bahwa  terdapat  1.537  user  dan 1.572  tweet  untuk  dapat  dilakukan  analisis.  Terdapat beberapa  user  yang  menulis  lebih  dari  1  tweet dikarenakan  keterbatasan  jumlah  karakter  dalam  satu tweet.
Pada  penelitian  ini  identifikasi  jenis  kelamin  tidak dilakukan  karena  keterbatasan  identifikasi  dari  telaah username . Identifikasi  persepsi  pengguna  tweet  yang dilakukan  meliputi  sudut  pandang  konten tweet dan didapatkan sebanyak 1.246 tweet (79.26%) merupakan tweet  dari  sudut  pandang  orang  pertama  (tweet merupakan  pengalaman  pribadi  atau  tanggapan  pribadi user),  156  tweet  (9.92%)  tweet  berasal  dari  sudut pandang  orang  kedua    (menceritakan  pengalaman keluarga,  kerabat  atau  teman),  114/tweet  (7.25%) berasal  dari  professional  kesehatan  serta  56  tweet (3.56%)  tidak  dapat  teridentifikasi  (lain-lain).  Konten tweet  yang  didapatkan  selain  menggunakan  bahasa Indonesia  sebagian  juga  bercampur  dengan  bahasa daerah  (jawa,  sunda,  melayu)  karena  Indonesia  terdiri dari  berbagai  macam  suku  dan  etnis,  oleh  karena  itu pada  penelitian  ini  juga  memasukkan  tweet  tersebut dengan  batasan  memiliki  konstruksi  utama  bahasa Indonesia.
Tabel I. Proporsi jenis tweet dan tweeter

## Persepsi masyarakat mengenai hiperlipidemia
Kami  mengidentifikasi  8  tema  terkait  hiperlipidemia (gambar 2) dan dalam satu tweet bisa membahas lebih dari  1  tema. Twee t  oleh  tenaga  kesehatan  terdapat kecenderungan membahas sesuatu dengan sangat detail mulai dari gejala, komplikasi, obat dan gaya hidup.
Gambar II. Tema kategori tweet terkait hiperlipidemia
Gaya  hidup  merupakan  tema  yang  paling  banyak dibicarakan  dengan  643/1.561  tweet  (41.19%)  disusul dengan  komplikasi  156/1561tweet    (9.99%),  obat 153/1561 tweet (9.80%), gejala 120/1561 tweet (7.69%), others  79/1.561  (5.06%),  biaya  19/1.561  (  1.22%), kebijakan  pemerintah  16/1.561  tweet  dan  367/1.561 tweet (23.51) tidak teridentifikasi. Konten tweet yang tidak  teridentifikasi  berisi  pertanyaan,  hasil  dan himbauan. Persepsi mengenai gaya hidup dikelompokkan menjadi dua sub tema yakni gaya hidup sehat maupun gaya hidup tidak sehat. Gaya hidup sehat lebih mendominasi dengan 409/643 (63.61%) dengan isi konten berupa makanan yang terkontrol/ diet, olahraga, cek  kesehatan,  tidak  merokok,  serta  istirahat  yang cukup .
Tabel II. Proporsi  persepsi  masyarakat  terhadap hiperlipidemia Tema tweet Keterangan Jumlah tweet (n) Gejala Badan/otot tegang Gangguan gastrointestinal Kesemutan Pusing Leher tegang/ kaku Nyeri Pegal/lelah Gangguan tidur 11 7 8 64 15 26 11 1
Lain-lain (jerawat, bintil mata, sakit telinga, dada berdebar ) 4 Gaya Hidup Hidup Sehat Makanan Terkontrol/ Diet Aktifitas Fisik/ Olahraga Cek kesehatan Konsumsi Air Putih Istirahat Cukup Tidak Merokok 187 58 225 2 3 8

## Hidup Tidak Sehat
Makanan Tidak Terkontrol
Kurang Aktifitas Fisik/ Olahraga Takut/ Malas Cek Kesehatan Kurang Istirahat Stress Merokok 208 11
21 15 3 3 Obat Statin Ezetimibe Gemfibrozil Cholestipol Orlistat
Suplemen Herbal Lain- Lain Tidak diketahui 97 1 2 1 1 6
31 2 10
Dari  data  tweet  mengenai  gaya  hidup  menjelaskan bahwa  kesadaran  masyarakat  Indonesia  untuk melakukan  tes  kesehatan  cukup  tinggi  bahkan  82/225 (36.44%)  user rutin secara berkala melakukan medical checkup  baiksecara  mandiri  dirumah,  laboratorium klinik  swasta  ataupun  primary  healthcare.  Beberapa kebijakan  pemerintah  (16/1.561)  yang  bersinggungan dengan cek kesehatan antara lain karena kebijakan pada saat  pandemi  COVID-19  yakni  Work  From  Home (WFH) membuat masyarakat lebih banyak berdiam diri dirumah  dan  membatasi  untuk  pergi  ke  fasilitas pelayanan  kesehatan.  Masa  pandemi  covid  menjadi penghalang  bagis  esebagian  orang  untuk  menerapkan gaya  hidup  sehat  karena  keterbatasan  mobilitas  dan ketakutan  akan  terjangkit  apabila  bepergian  keluar rumah.
Tema  lain-lain  ditemukan  sebanyak  87/1.561  tweet (5.57%)  meliputi  hubungan  antara  usia  dengan hiperlipidemia  seperti  faktor  risiko  seseorang  lebih rentan  terjangkit  hiperlipidemia  seiring  penambahan usia  serta  harus  membatasi  pola  konsumsi  makanan, selain  itu  juga  pada  rentang  waktu  bulan  juli-agustus
2020  yang  merupakan  waktu  peringatan  Idul  Adha secara signifikan meningkatkan volume tweet mengenai hiperlipidemia, hal ini tidak terlepas dari pola konsumsi daging  dan  makanan  yang  mengandung  lemak  yang meningkat.

## Gejala hiperlipidemia yang dialami
Secara umum hiperlipidemia tidak memiliki gejala yang khas meskipun di masyarakat ada beberapa parameter yang  diyakini  sebagai  penanda.  Dalam  studi  ini  Pusing menjadi  gejala  yang  paling  banyak  dirasakan  oleh masyarakat,  sebanyak  64/147  tweet  (43.54%)  user menyebutkan  pusing  dengan  karakteristik  tipe  tegang otot atau migrain. Selain itu nyeri juga ditemukan pada 26/147  tweet  (17.69%),  variasi  nyeri  yang  dialami dirasakan  pada  beberapa  bagian  tubuh  yang  beragam seperti  seluruh  badan,  kaki,  tangan  dan  persendian. Pasien  hiperlipidemia  disebutkan  lebih  rentan  untuk mengalami efek samping pusing, nyeri dengan keparahan yang lebih tinggi dan durasi yang lebih lama (Yıldırım Baş, Demirci, Arslan, & Salman, 2015).
Gambar II. Gejala hiperlipidemia yang dirasakan
Gejala  kekakuan  otot  dibicarakan  pada  11/147  tweet (7.48%)  lebih  spesifik  menyebutkan  terjadinya ketegangan  di  area  leher  sebanyak  15/147  tweet (10.20%),  kesemutan  8/147  tweet  (5.44%),  gangguan gastrointestinal  7/147  tweet  (4.76%),  munculnya jerawat/bintil ditemukan pada tweet yang masuk di tema lain-lain sebanyak 4/147tweet  (2.72%) baik itu jerawat pada  wajah  ataupun  munculnya  bintil  di  sekitar  mata. Kekakuan pada arteri termasuk leher adalah salah satu parameter  penanda  kadar  kolesterol  yang  tinggi  dan apabila tidak ditangani dengan baik dapat menyebabkan meningkatnya risiko terjadinya aterosclerosis
((Pinheiro, Oliveira, Rodrigues, Meneses, & Alves, 2022) dan  apabila  kadar  kolesterol  yang  tinggi  (trigliserida) menumpuk pada bagian bawah kulit juga bisa memacu timbulnya  lesi/  jerawat  pada  bagian  tubuh  tertentu (Shattat, 2014).

## Obat Hiperlipidemia
Tweet membicarakan golongan obat statin dengan total 97/151  tweet  (64.24%),  dalam  rekapitulasi    88  user menyebutkan penggunaan simvastatin secara jelas baik itu penggunaan sendiri ataupun saran kepada seseorang dengan hiperlipidemia, 1 penyebutan atrovastatin dan 8 user  hanya  menyebut  golongan  statin  secara  umum sebagai pengobatan. Ezetimibe disebutkan dalam 1/151 tweet  (0.66%)  ,  gemfibrozil  2/151  tweet  (1.32%)  , cholestipol  1/151  tweet  (0.66%),  orlistat  1/151  tweet (0.66%), suplemen 6/151 tweet (3.97%), herbs 31/151 tweets (20.53%) and tweet dan menyebutkan konsumsi obat  kolesterol  tanpa  jenis/  tidak  diketahui  sebanyak 10/151  tweet  (6.62%).  Herbal  yang  banyak  digunakan masyarakat untuk pengobatan hiperlipidemia antara lain madu, Allium  sativum,  Apium  graveolens  L.,  Tinospora cordifolia (brotowali), Physalis angulata L. (ciplukan).
Statin  merupakan  lini  pertama  untuk  pengobatan hiperlipidemia  di  Indonesia  dan  masuk  dalam formularium nasional sehingga cukup mudah didapatkan mulai dari fasilitas pelayanan kesehatan tingkat pertama (Puskesmas)  maupun  apotek  meskipun  pada  beberapa kejadian ditemukan kasus penggunaan kurang/ berlebih golongan obat ini (Irawati et al., 2020).

## Diskusi

## Lifestyle and hyperlipidemia
Studi ini mengeksplorasi bagaimana persepsi masyarakat dan  sentimen  yang  dihasilkan  terhadap  hiperlipidemia. Kami  menemukan  bahwa  masalah  gaya  hidup  menjadi yang  paling  banyak  ditemukan  dengan  mengalahkan tweet lain (649/1.561) dengan tema lain yang terindikasi adalah  obat,  gejala,  komplikasi  dan  tidak  diketahui. Tweet  lain  yang  dieliminasi  dari  data  merupakan
berita/tautan link dan juga promosi obat herbal untuk mengatasi hiperlipidemia. Gaya hidup masyarakat sangat erat  kaitannya  dengan  budaya  yang  dimiliki  seperti makanan tradisional yang banyak menggunakan minyak, santan,  garam  dan  juga  adanya  pergeseran  budaya seperti kewajaran merokok pada wanita, selain itu juga maraknya gerai fast food atau makanan tidak sehat lain ditengah  masyarakat  karena  faktor  kemudahan  dalam mendapatkan (Sheikh Mohammed Shariful Islam et al., 2014).  Makanan  tidak  sehat  merupakan  faktor  paling banyak  ditemui  dalam  pola  hidup  tidak  sehat,  oleh karena  itu  hal  ini  harus  menjadi  perhatian  khususnya pemerintah  indonesia  dalam  hal  ini,  diantaranya  user @yeftanatanael  dalam  tweet  mengatakan “kalo pemerintah membatasi perokok dg menaikkan cukai rokok, seharusnya  pemerintah  jg  memberlakukan  pajak  tinggi pada  restoran2  junkfood  karena  produk  restoran  tsb menyebabkan  kolesterol,  darah  tinggi,  jantung,  stroke, kencing  manis,  dll.  kalo  sakit  dicover  bpjs  pula..ckckck” . Pajak yang semakin besar untuk produk makanan yang tidak sehat (junk food) secara rasional akan memberikan kecenderungan  masyarakat  akan  lebih  memilih  beralih ke  makanan  yang  sehat  khususnya  apabila  ditambah dengan kebijakan subsidi makanan sehat (Sukartini et al., 2023). Kebijakan pemberlakuan pajak yang tinggi untuk makanan olahan (junk food) telah dilakukan di berbagai negara  maju,  di  hungaria  kebijakan  ini  menurunkan konsumsi makanan olahan sebesar 3,4% (Bíró, 2015).

## Kesadaran pentingnya Medical Check up
Masyarakat  masih  menggunakan  gejala  yang  muncul untuk sebagai pertanda hiperlipidemia, kesadaran untuk melakukan  cek  kesehatan  secara  rutin  masih  sangat kecil.  Dalam  studi  ini  ditemukan  82tweet  yang mengindikasikan user melakukan cek kesehatan secara rutin  dari  total  225  tweet.  Hambatan  terbesar  dalam gaya  hidup  sehat  dengan  melakukan  cek  kesehatan secara  rutin  dipicu  oleh  kurangnya  kesadaran  tentang urgensi  preventif  kesehatan  dan  juga  faktor  biaya (Maulana & Pradana, 2018). Kebiasaan untuk melakukan
cek  kesehatan  umumnya  muncul  setelah  seseorang merasa  mengalami  gejala  atau  terserang  diabetes  dan dislipidemia  (Otsuka  et  al.,  2021).  Data  tweet mengindikasikan  kurangnya  kesadaran  untuk    untuk melakukan  tes  kesehatan  antara  lain  ras  takut  seperti yang  diungkapkan  oleh  @akuristaa “Pengen  ambil  tes darah lengkap buat ngecek kolesterol dan lain lain tapi takut jarum  suntik,  gimana  ini?  Darah  rendah  ku  can't  relate” . Perasaan  takut  untuk  melakukan  cek  kesehatan  juga disebabkan  takutnya  menjalani  pengobatan  apabilah terindikasi  hiperlipidemia,  banyak  orang  yang  takut untuk mengubah pola hidup dan konsumsi obat secara rutin.

## Obat dan Herbal
Obat  golongan  statin  (simvastatin  dan  atrovastatin) menjadi  pilihan  pertama  masyarakat  ketika  mengalami hiperlipidemia  dengan  ditemukannya  97/151  tweet mengenai  obat.  Statin menjadi  obat  yang  pertama  kali dipikirkan  apabila  berhubungan  dengan  hiperlipidemia baik  itu  dalam  penggunaan  ataupun  saran  kepada teman/kerabat. Beberapa pertimbangan yang menjadikan  statin  pilihan  pertama  didukung  oleh  dua faktor,  di  level  mikro  statin  dipilih  berdasarkan pertimbangan  karakter  pasien  dan  pengalaman  tenaga medis (khasiat dan efek samping) serta ditingkat makro yakni  merupakan  obat  lini  pertama  penanganan hiperlipidemia  serta  obat  yang  dicover  oleh  National Health  Insirance  (BPJS  Kesehatan  RI)  (Irawati  et  al., 2020).  Hal  menarik  lain  yang  ditemukan  selama  studi adalah penggunaan obat herbal yang cukup tinggi yakni 31/151  tweet  dan  jenis  herbal  yang  digunakan  cukup beragam  mulai  dari  bawang  putih,  pare,  kunyit,dll. Penggunaan herbal untuk menurunkan kadar kolesterol baik  sudah  dibuktikan  secara  ilmiah  ataupun    telah digunakan  turun  temurun  seperti traditional  chinese medicine (TCM)  dan  antara  lain  Achyranthes  aspera, Camellia oleifera Abel., Piliostigma thonningii, dll (Rauf et al., 2022).

## Keterbatasan dan rancangan kedepan
Kami mengidentifikasi beberapa batasan pada studi ini. Pertama,data  yang  masuk  dalam  kriteria  dan  bisa dilakukan  analisis  masih  sangat  sedikit  untuk  dapat merepresentasikan ringkasan dari persepsi masyarakat terhadap  hiperlipidemia.  Dari  total  mining  data kebanyakan  berupa  tautan  berita  serta  iklan  produk kesehatan,  berbeda  dengan  mesin  pencarian  (search engine) dimana user aktif untuk dapat mencari informasi terhadap  suatu  penyakit  atau  pengobatan  (De Choudhury,  Morris,  &  White,  2014).  User  twitter khususnya di indonesia masih belum terbiasa untuk aktif menceritakan  kondisi  pengobatan  ataupun  keluhan,  isi konten  masih  seputar  pertanyaan  ataupun  dugaan. Kedua, konten tweet tentang hiperlipidemia senantiasa berbarengan dengan penyakit tidak menular (PTM) lain seperti  hipertensi,  asam  urat  dan  diabetes.  Kami mengharapkan studi selanjutnya bisa mengcover potret PTM secara keseluruhan dan melihat hubungan antara hiperlipidemia-hipertensi – asam urat dan diabetes agar bisa memberikan gambaran menyeluruh. Ketiga, analisis persepsi hanya untuk mengetahui bagaimana  sentimen bernilai  positif,  netral  atau  negatif  tanpa  menelusuri lebih  lanjut  hubungannya  dengan health  belief.
Kepercayaan  mengenai  kesehatan  seperti health  Belief Model dapat  memberikan  pemahaman  lengkap  dan mengajak  orang  secara  aktif  untuk  berpartisipasi memperhatikan  taraf  pengetahuan  akan  kesehatan (Zullig  et  al.,  2016).  Komparasi  antara  tweet  dengan health  belief  sangat  berguna  sebagai  strategi  lanjutan untuk  menekan  angka  kejadian  hiperlipidemia,promosi kesehatan,  pencegahan  primer,  skrining  resiko  tinggi dan  skrining  sejak  dini  (Ma  et  al.,  2017).  Keempat, informasi  yang  tersedia  pada  sosial  media  memiliki kualitas  yang  rendah  sehingga  diperlu  dikomparasikan dengan sumber lain apabila digunakan untuk keperluan pengelolaan penyakit (Sheikh Mohammad Shariful Islam et  al.,  2019).  Informasi  yang  terdapat  mada  sosial sebagian besar tidak memiliki rujukan yang jelas (tanpa mencantumkan  literatur)  bahkan  menyesatkan,  isi
konten  lebih  berfokus  pada  cerita  individu.  Karakter konten  sosial  pada  media  merupakan  tantangan  bagi tenaga  kesehatan  untuk  dapat  aktif  memberikan pengetahuan/  informasi yang benar dan dapat menjadi alat untuk promosi kesehatan.

## KESIMPULAN
Media  sosial  sebagai  produk  perkembangan  teknologi informasi  dapat  memberikan  kontribusi  yang  besar terhadap perkembangan dunia kesehatan. Media sosial twitter  dapat  menjadi  sumber  informasi  kesehatan, sarana komunikasi, jaringan tenaga kesehatan dan media promosi  kesehatan.  Penilaian  persepsi  dan  sentimen masyarakat  terhadap  permasalahan  kesehatan  bisa dilakukan  sebagai  upaya  merumuskan  strategi  dan kebijakan  promosi  kesehatan  secara  tepat  sasaran. Perbaikan gaya hidup harus menjadi fokus utama dalam penanggulangan  hiperkolesterolemia  selain  faktor  lain seperti  regulasi  dan  pemerataan  fasilitas  kesehatan. Penggunaan sosial media sebagai bahan analisis di bidang kesehatan memiliki beberapa risiko seperti keakuratan informasi  dan  isu  mengenai  privasi  data.  Diperlukan penelitian lebih lanjut kaitan antara persepsi, sentimen dan  health  belief  yang  ada  di  masyarakat  agar  dapat memberikan gambaran yang lengkap.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Mengenang  teman,  kolega,  dosen  dan  seluruh  civitas akademika  magister  manajemen  farmasi  Universitas Gadjah Mada

## REFERENSI
Adrover,  C.,  Bodnar,  T.,  Huang,  Z.,  Telenti,  A.,  & Salathé, M. 2015. Identifying Adverse Effects of  HIV  Drug  Treatment  and  Associated Sentiments Using Twitter. JMIR Public Health and Surveillance , 1 (2), e7. https://doi.org/10.2196/publichealth.4488
Alshakhs,  F.,  &  Alanzi,  T.  2018.  The  evolving  role  of social  media  in  health-care  delivery: Measuring  the  perception  of  health-care professionals in Eastern Saudi Arabia. Journal of  Multidisciplinary  Healthcare , Volume  11 , 473–479. https://doi.org/10.2147/JMDH.S171538
Bíró,  A.  2015.  Did  the  junk  food  tax  make  the Hungarians  eat  healthier? Food  Policy , 54 , 107–115.
https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2015.05.00

## 3
De Choudhury, M., Morris, M. R., & White, R. W. 2014. Seeking  and  Sharing  Health  Information Online: Comparing Search Engines and Social Media. Proceedings  of  the  SIGCHI  Conference on  Human  Factors  in  Computing  Systems , 1365–1376.  New  York,  NY,  USA: Association  for  Computing  Machinery. https://doi.org/10.1145/2556288.2557214
Febriani, D., & Febriani, B. 2018. The Effect of Lifestyle on  Hypercholesterolemia. The  Open  Public Health Journal , 11 (1), 526–532. https://doi.org/10.2174/18749445018110105
26
Gohil, S., Vuik, S., & Darzi, A. 2018. Sentiment Analysis of  Health  Care  Tweets:  Review  of  the Methods  Used. JMIR  Public  Health  and
Surveillance , 4 (2), e43. https://doi.org/10.2196/publichealth.5789
Irawati, S., Prayudeni, S., Rachmawati, R., Wita, I. W., Willfert,  B.,  Hak,  E.,  &  Taxis,  K.  2020.  Key factors influencing the prescribing of statins:
A qualitative study among physicians working in  primary  healthcare  facilities  in  Indonesia.
BMJ Open , 10 (6), e035098. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-
035098
Islam, Sheikh Mohammad Shariful, Tabassum, R., Liu, Y., Chen, S., Redfern, J., Kim, S.-Y., … Chow, C. K.  2019.  The  role  of  social  media  in preventing and managing non-communicable diseases in low-and-middle income countries:  Hope  or  hype? Health  Policy  and Technology , 8 (1), 96–101. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2019.01.001
Islam,  Sheikh  Mohammed  Shariful,  Purnat,  T.  D.,
Phuong, N. T. A., Mwingira, U., Schacht, K.,
&  Fröschl,  G.  2014.  Non ‐ Communicable Diseases (NCDs) in developing countries: A symposium  report. Globalization  and  Health ,
10 (1),  81. https://doi.org/10.1186/s12992- 014-0081-9
Kent, E. E., Prestin, A., Gaysynsky, A., Galica, K., Rinker, R.,  Graff,  K.,  &  Chou,  W.-Y.  S.  2016. “Obesity  is  the  New  Major  Cause  of
Cancer”: Connections Between Obesity and Cancer on Facebook and Twitter. Journal of Cancer Education , 31 (3), 453–459. https://doi.org/10.1007/s13187-015-0824-1
Laor, T. 2022. My social network: Group differences in frequency of use, active use, and interactive use  on  Facebook,  Instagram  and  Twitter.
Technology in Society , 68 , 101922. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.10192 2 Ma, D., Sakai, H., Wakabayashi, C., Kwon, J.-S., Lee, Y.,
Liu, S., … Wang, P. 2017. The prevalence and risk  factor  control  associated  with noncommunicable  diseases  in  China,  Japan, and  Korea. Journal  of  Epidemiology , 27 (12),
568–573. https://doi.org/10.1016/j.je.2016.12.019
Maulana, A. E., & Pradana, H. G. 2018. Regular medical checkup behaviour: Preventing is better than curing. Asia  Pacific  Journal  of  Marketing  and
Logistics , 30 (2), 478–494. https://doi.org/10.1108/APJML-11-2016- 0229 Nugroho,  L.  C.  2018.  SELUK  -  BELUK HIPERLIPIDEMIA PENINGKATAN PARTISIPASI DAN KOMPETENSI FARMASIS DALAM PENCEGAHAN PENYAKIT  KARDIOVASKULAR. Berkala Ilmiah  Kedokteran  Duta  Wacana , 3 (1),  68. https://doi.org/10.21460/bikdw.v3i1.111
Otsuka,  T.,  Konta,  T.,  Sho,  R.,  Osaki,  T.,  Souri,  M., Suzuki,  N.,  …  Ueno,  Y.  2021.  Factors associated  with  health  intentions  and behaviour among health checkup participants in  Japan. Scientific  Reports , 11 (1),  19761. https://doi.org/10.1038/s41598-021-99303-y
Pinheiro, R. P., Oliveira, C. R. D., Rodrigues, A. D. S., Meneses,  M.  J.  M.,  &  Alves,  R.  J.  2022. Relationship  between  neck  circumference, neck-to-height  ratio  and  arterial  stiffness  in hyperlipidemic  patients:  A  preliminary report. Atherosclerosis , 355 , 162. https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.202 2.06.695
Rauf, A., Akram, M., Anwar, H., Daniyal, M., Munir, N., Bawazeer, S., … Khan, H. 2022. Therapeutic potential  of  herbal  medicine  for  the management  of  hyperlipidemia:  Latest updates. Environmental  Science  and  Pollution Research
, 29 (27), 40281–40301. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19733-7 Rhee, E.-J., Kim, H. C., Kim, J. H., Lee, E. Y., Kim, B. J., Kim,  E.  M.,  …  Jeong,  I.-K.  2019.  2018
Guidelines  for  the  management  of dyslipidemia. The  Korean  Journal  of  Internal
Medicine , 34 (4), 723–771.
https://doi.org/10.3904/kjim.2019.188
Shattat,  G.  F.  2014.  A  Review  Article  on Hyperlipidemia: Types, Treatments and New Drug  Targets. Biomedical  and  Pharmacology Journal , 7 (2), 399–409.
https://doi.org/10.13005/bpj/504
Sukartini, N. M., Purwono, R., Surjaningrum, E. R., Win, T.,  Wangge,  G.,  Chrisnahutama,  A.,  … Handayani, T. 2023. Do tax and subsidy on unhealthy
food induce consumer consumption  for  healthy  food?  Evidence from  experiment  in  Surabaya,  Indonesia. Journal  of  Public  Health  Research , 12 (1),
227990362211473. https://doi.org/10.1177/22799036221147362
Wagner, K.-H., & Brath, H. 2012. A global view on the development of non communicable diseases.
Preventive Medicine , 54 , S38–S41. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2011.11.012
Wijayanti, R. P., Handayani, P. W., & Azzahro, F. 2022.
Intention  to  seek  health  information  on social media in Indonesia. Procedia Computer Science , 197 , 118–125. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.125
Yang,  F.-C.,  Lee,  A.  J.  T.,  &  Kuo,  S.-C.  2016.  Mining Health Social Media with Sentiment Analysis. Journal  of  Medical  Systems , 40 (11),  236. https://doi.org/10.1007/s10916-016-0604-4
Yıldırım  Baş,  F.,  Demirci,  S.,  Arslan,  B.,  &  Salman,  Z.
2015.  Headache  in  hyperlipidemia  patients.
The Journal of Tepecik Education and Research
Hospital , 25 (3), 186–190.
https://doi.org/10.5222/terh.2015.186
Zullig,  L.  L.,  Sanders,  L.  L.,  Thomas,  S.,  Brown,  J.  N., Danus,  S.,  McCant,  F.,  &  Bosworth,  H.  B. 2016.  Health  beliefs  and  desire  to  improve cholesterol  levels  among  patients  with hyperlipidemia. Patient  Education  and
Counseling , 99 (5), 830–835.
https://doi.org/10.1016/j.pec.2015.11.025