Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 3, Maret 2024

## ENGAGEMENT  MASYARAKAT  DAN  CONTENT  ANALYSIS  TERHADAP AKUN INSTAGRAM LEMBAGA KEMENTERIAN

## Dyah Pangesti, Achmad Nizar Hidayanto
Universitas Indonesia, Depok, Jawa Barat, Indonesia Email: dyahpangesti01@gmail.com, nizar@cs.ui.ac.id

## Abstrak
Penelitian terkait engagement pada sektor publik pada media sosial Instagram masih jarang dilakukan  sehingga  belum  banyak  hasil  evaluasi  untuk  peningkatan  engagement masyarakat maupun perbaikan kualitas konten. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat engagement masyarakat dan karakteristik konten pada akun Instagram Lembaga Kementerian Kabinet Indonesia Maju. Data profil dan post dikumpulkan dari 34 akun dari awal  waktu  akun  tersebut  dibuat.  Penarikan  data  menggunakan  service  tools  yang dikembangkan  oleh  Phantombuster.  Analisis  data  dilakukan  secara  kuantitatif  untuk melihat  pengaruh  variabel  yang  mempengaruhi  tingkat  engagement  akun  Lembaga Kementerian  dan  secara  kualitatif  untuk  melihat  karakteristik  konten  dengan  memilih  5 post yang memiliki tingkat engagement tertinggi dari setiap akun Lembaga Kementerian. Hasil analisis ditemukan bahwa semakin banyak jumlah post semakin tingkat engagement, namun  jumlah  follower  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  begitupun  dengan media  type.  Sedangkan  komponen  karekteristik  konten  yang  dianalisis  (content  type, dialogic loop, dan information richness) memberikan deskripsi yang berbeda.
Kata kunci: engagement analysis, content analysis, Instagram, media sosial, Kementerian

## Abstract
Research  related  to  engagement  in  the  public  sector  on  the  social  media  platform Instagram is still infrequent, leading to a lack of evaluation results for improving public engagement and content quality enhancement. This study aims to analyze the level of public engagement and content characteristics on Instagram accounts of the Indonesian Ministry: Kabinet Indonesia Maju. Profile and post data were collected from 34 accounts since the account  was  created.  Data  extraction  was  performed  using  service  tools  developed  by Phantombuster. Quantitative data analysis was conducted to test the variables influencing the level of engagement for Ministry accounts, and qualitative analysis was employed to investigate content characteristics by selecting the top 5 posts with the highest engagement from each Ministry account. The analysis results revealed that the higher the number of posts,  the  greater  the  engagement  level  for  Ministry  accounts,  while  the  number  of followers did not show a significant impact and the same goes for media type. Meanwhile, the analyzed content characteristics (content type, dialogic loop, and information richness) provided distinct descriptions.
Keywords: engagement analysis, content analysis, Instagram, social media, ministry institution

## Pendahuluan
Dalam era yang terkoneksi secara digital sekarang ini dan keberadaan platform media sosial yang telah digunakan di semua kalangan. Semakin tahun pengguna internet semakin meningkat termasuk di Indonesia. We are Social dalam laporan Digital 2023, menganalisis pengguna internet
di Indonesia pada tahun 2023 meningkat sekitar 10 juta (+5.2%) dari tahun 2022. Dari 212,9 juta pengguna  internet,  167  juta  diantaranya  adalah  pengguna  aktif  media  sosial  dengan  rata-rata waktu yang diluangkan untuk mengakses media sosial adalah 3 jam 18 menit per hari.
Salah satu platform yang ramai dibicarakan saat ini adalah Instagram, channel media sosial berbasis visual yang didirikan sejak awal tahun 2010. Dalam laporan Digital 2023 oleh(We are Social, n.d.), Instagram adalah media sosial paling digunakan setelah Whatsapp, yaitu 86,5% dari total  pengguna  media  sosial  dengan  rentang  usia  16-64  tahun  di  Indonesia.  Pada  April  2023, Instagram  memiliki  setidaknya  1,628  milyar  pengguna  di  seluruh  dunia  dengan  pertumbuhan sebanyak 12,2% dari tahun sebelumnya.
Gambar Error! No text of specified style in document. . Media Sosial Paling Digunakan
Penggunaan media sosial paling banyak digunakan untuk dapat terus berinteraksi dengan teman  dan  keluarga,  mengisi  waktu  luang,  dan  mencari  informasi,  dan  mencari  rekomendasi produk.  Saat  ini  lembaga  pemerintahan  turut  menggunakan  media  sosial  dengan  tujuan  untuk memberikan informasi terkait tujuan, visi, dan misi, menciptakan interaksi dengan masyarakat secara dua arah dan mengkomunikasikan kebijakan, inisiatif, berita terbaru, dan aktivitas-aktivitas yang dilakukan (Zhang et al., 2022).
Lembaga pemerintahan turut meramaikan media sosial lainnya dengan munculnya akun- akun resmi dari setiap lembaga pemerintahan di setiap media sosial yang marak digunakan saat ini. Lembaga negara yang dibentuk berdasarkan UUD 1945 (Undang Undang Dasar 1945) terdiri dari MPR, DPR, DPD, Presiden, MA, KY, MK, dan BPK. Selanjutnya terdapat lembaga negara dalam lapis kedua yang disebutkan dalam UUD 1945 salah satunya adalah Lembaga Kementerian Negara. Saat ini terdapat 34 Kementerian dengan bidang tertentu dalam Kabinet Indonesia Maju yang dipimpin oleh Presiden Joko Widodo dan Wakil Presiden Ma’ruf Amin.
Gambar 2. Lembaga-Lembaga Negara Dalam Sistem Ketatanegaraan
Menurut Undang-Undang Nomor 39 Tahun 2008 lembaga kementerian memiliki fungsi untuk perumusan,  penetapan,  dan  pelaksanaan  kebijakan  di  bidangnya  serta  pengawasan  atas pelaksanaan tugas di bidangnya.
Kabinet Indonesia Maju terdiri dari
4 menteri koordinator dan 30 menteri bidang. Menurut (Manetti et al., 2017)adopsi media sosial dalam administrasi publik seperti lembaga pemerintahan memiliki empat strategi sebagai berikut:
1) Push Strategy yaitu media sosial menjadi tempat untuk membagikan konten dari web. Dalam strategi ini, tidak ada interaksi dan media sosial hanya digunakan untuk mengkomunikasikan informasi.
2) Pull  Strategy yaitu  media  sosial  digunakan  untuk  menarik  pengguna  pada website dan memberikan  mereka  informasi  baru.  Pada  strategi  ini,  organisasi  ingin  mengumpulkan informasi dari masyarakat tapi level interaksi yang terjadi sangat rendah karena organisasi jarang membalas comment dari pengguna.
3) Networking  Strategy yaitu  media  sosial  digunakan  untuk  interaksi  yang  intensif  antara organisasi dengan masyarakat.
4) Transaction Strategy yaitu pelayanan masyarakat disediakan melalui aplikasi media sosial dimana strategi ini jarang diobservasi. Media sosial seperti Instagram sangat memungkinkan Networking Strategy terjadi karena platform tersebut  menyediakan  tempat  pemilik  akun  atau  organisasi  membagikan  informasi melalui post dan jenis media lainnya, dan pengguna juga dapat memberikan comment pada post atau  mengirimkan  pesan  pribadi.  Akun  media  sosial  lembaga  pemerintahan  dapat  digunakan sebagai  wadah  untuk  mencapai  3  tujuan open  government yaitu  meningkatkan  transparansi, menguatkan partisipasi publik, dan menciptakan kolaborasi secara langsung dengan masyarakat (DePaula et al., 2018).
Menurut United Nations dalam E-Government Development Index (EGDI) 2022, Indonesia berada pada ranking 77 (indeks 0,716) dengan rata rata dunia 0,6102 dan mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya di ranking 88. Salah satu dimensi yang dinilai dalam EGDI adalah Online Service Index (OSI). Dalam OSI 2022, Indonesia memiliki kenaikan indeks dari 0,6824 menjadi 0,7644  dengan  rata-rata  dunia  2022  adalah  0,554.  Dalam  OSI  terdiri  5  subindeks  diantaranya Institusional Framework (10%), Service Provision (45%), Content Provision (5%), Technology (5%), dan E-participation (35%). Terdapat E-Participation Index (EPI) sebagai supplementary EGDI dan Indonesia mengalami kenaikan rangking dari 55 ke 37 dengan indeks dan rata-rata dunia 2022 masing-masing 0,7159 dan 0,4450. Namun pada ketiga indeks ini, Indonesia masih berada dibawah negara tetangga Thailand dan Singapura.
Pada  tahun  2016  menurut  penelitian  (Azmi  &  Budi,  2018)  belum  semua  lembaga kementerian memiliki akun Instagram yaitu hanya 27 dari 34 lembaga. Menurut hasil penelitian (Arman  &  Sidik,  2019)  pada  61  lembaga  pemerintahan  yang  dianalisis  termasuk  lembaga kementerian menunjukkan 31 lembaga diantaranya masih menunjukkan tingkat engagement yang rendah  dimana  50,82%  akun  tidak  dapat  mengoptimalkan  akun  Instagram  untuk  mendapat engagement dari follower .
Melalui penelitian ini, penulis ingin melakukan engagement analysis dan content analysis pada  terhadap  akun  Instagram  lembaga  kementerian.  Pertanyaan  penelitian  dalam  studi  ini meliputi:
1) Bagaimana  pengaruh  komponen engagement terhadap  tingkat engagement akun  lembaga Kementerian Indonesia di media sosial Instagram?
2) Bagaimana karakteristik konten yang dapat menarik engagement tinggi pada akun lembaga kementerian Indonesia di media sosial Instagram?

## Metode Penelitian

## Desain Penelitian
Desain penelitian adalah rencana dan prosedur untuk penelitian yang menjabarkan detail keputusan  dalam  metode  pengumpulan  dan  analisis  data  (Creswell  &  Poth,  2016).  Pemilihan desain penelitian didasarkan pada pertanyaan penelitian atau permasalahan yang dibahas (Wohlin,
2014). Penelitian karya akhir ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengambil data dari media sosial Instagram.
Metode Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  adalah  data profile dan post dari  34  akun Instagram  Lembaga  Lementerian  Kabinet  Indonesia  Maju  yang  dipimpin  oleh  Presiden  Joko Widodo dan Wakil Presiden Ma’ruf Amin. Pengumpulan data menggunakan tools Phantombuster dan data post yang diambil adalah keseluruhan data sejak user dibuat. Pada tools Phantombuster telah tersedia user interface dalam bentuk dashboard yang dapat langsung  digunakan  tanpa  melakukan coding untuk  menarik  data  dari  Instagram.  Untuk  data profile yang diambil menggunakan Phantom ( service ) Instagram Profile Scrapper dan data post menggunakan Phantom Instagram Profile Post Extractor. Kemudian diberikan input 34 username Lembaga Kementerian pada masing-masing Phantom kemudian dijalankan service sesuai dengan atribut yang telah disediakan. Daftar atribut yang akan digunakan untuk analisis data tercantum pada Tabel 1
Tabel 1. Kebutuhan Atribut Data Jenis Data Atribut Profile Jumlah post Jumlah follower Post Total likes per post
Total comment per post Caption Media type (photo, video, sidecar)

## Metode Analisis Data
Metode olah data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan pengolahan data kuantitatif. Proses analisis data dilakukan dalam tahapan-tahapan pengelolaan data, sebagai berikut:
1) Data post yang telah diperoleh dari hasil crawling dihitung jumlah likes , jumlah comment, information length, dialogic loop, dan media type per post.
2) Melakukan agregasi jumlah likes , jumlah comment, information length, dialogic loop per akun Lembaga  Kementerian,  dan  menghitung  agregasi  jumlah likes ,  jumlah comment per media type per akun Lembaga Kementerian .
3) Melakukan uji normalitas data terhadap variabel dependen untuk mengetahui persebaran data.
4) Melakukan  uji  korelasi  untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel  independen (jumlah post, jumlah follower, information length, dialogic loop dan media type ) ke variabel dependen (tingkat engagement ) untuk menjawab Pertanyaan Penelitian 1 (PP1).
5) Melakukan pemilihan 5 post yang memiliki engagement tertinggi dari setiap 34 akun Lembaga Kementerian sehingga dihasilkan 170 records untuk semua akun Lembaga Kementerian. Melakukan  analisis  secara  kualitatif  terhadap  karakteristik  konten  berdasarkan content type , media  type , dialogic  loop , information  richness ,  dan media  type menggunakan  penyajian deskriptif untuk menjawab Pertanyaan Penelitian 2 (PP2).

## Hasil dan Pembahasan
Tingkat Engagement Akun Lembaga Kementerian
Proses pengumpulan data dilakukan pada tanggal 6 Desember 2023 menghasilkan data 34 akun Instagram  Lembaga  Kementerian  pada  Tabel  3.3  yang  mengandung  atribut  pada  Tabel  3.4. Langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung tingkat engagement yang didapatkan dari perhitungan  rumus  (2.1).  Jumlah comment dan  jumlah likes ditotal  dari  nilai  setiap post dan dikelompokkan berdasarkan username . Hasil tingkat Engagement Akun Lembaga Kementerian tertuang pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Tingkat Engagement Akun Lembaga Kementerian No Username Instagram Jumlah follower Jumlah post Total comment Total likes Engagement Rate 1 perekonomianri 291656 2582 7158 351333 1.229157 2 kemenkomarves 284010 4865 21221 1086056 3.898725 3 kemendag 344627 3364 46758 894372 2.730866 4 kemnaker 2090516 10392 1256828 17378347 8.914151 5 kementerianbumn 2136308 7925 361346 15145889 7.258895 6 kemenperin_ri 443561 3181 26674 1296897 2.983966 7 Kemenkopukm 588944 6175 162808 3447233 6.129685 8 kemenko_pmk 247889 3725 16772 917220 3.767783 9 Kemenkominfo 1973587 3775 501510 7429053 4.01835 10 kemensetneg.ri 666824 7206 96820 5238877 8.001657 11 kesdm 479786 3315 83033 1861985 4.053928 12 polhukamri 241172 1302 9392 401182 1.702412 13 kemenpanrb 1022965 3358 213766 4782252 4.88386 14 Kemendespdtt 376500 3925 57701 2105071 5.744414 15 kementerian.atrbpn 474252 6368 96571 4422007 9.5278 16 kemendagri 417820 1909 27448 1177822 2.884663 17 kemenparekraf.ri 1055744 18618 1056628 31988486 31.30031 18 bkpm_id 132763 2704 44046 572047 4.640547 19 kemensosri 654441 2277 145319 2413484 3.909906 20 bappenasri 256729 2004 41598 849044 3.469191 21 kemenhub151 691500 3919 157737 4846188 7.236334 22 kemenpora 656958 8365 186637 10621931 16.45245 23 kemdikbud.ri 2653667 7676 1087280 42430102 16.39896 24 kementerianpertanian 552659 4753 118716 5595618 10.33971 25 kemenpppa 172558 2162 14174 868999 5.118123 26 kemenag_ri 1053963 3155 397668 7710511 7.69304 27 kemenkes_ri 2659692 2933 401530 20898153 8.008327 28 kementerianlhk 413358 5100 90891 5767281 14.17215 29 kemenkumhamri 651046 1805 108583 3231625 5.130525 30 kemenpupr 1035899 7532 423077 21445346 21.11057 31 kkpgoid 232740 3751 48156 2866741 12.52426 32 kemenkeuri 596145 2590 110815 5867273 10.02791 33 kemhanri 425902 3658 85279 5958124 14.18966 34 kemlu_ri 340936 1566 30836 2439572 7.245958

## Hasil Analisis Statistika Deskriptif
Analisis Deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan standar  deviasi  untuk  setiap  variabel.  Hasil  analisis  deskriptif  Akun  Lembaga  Kementerian tertuang pada Tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Hasil Analisis Statistika Deskriptif Data Interval
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation follower 34 132763.00 2659692.00 774032.8529 699398.03501 post 34 1302.00 18618.00 4645.1471 3332.62437 content_length 34 296.60 984.58 575.0524 143.91075 question_usage 34 .01 .72 .2906 .18041 hashtag_usage 34 .51 6.45 3.9307 1.30375 mention_usage 34 .06 2.41 .6200 .44681 comment 34 7158.00 1256828.00 221611.0588 317958.93283
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation likes 34 351333.00 42430102.00 7185474.1471 9549995.46312
Valid N (listwise)  34
Seluruh 34 akun Lembaga Kementerian memiliki rata-rata jumlah post 4645,1 per akun, rata-rata jumlah follower 774032,8 per akun, rata-rata jumlah comment 221611 per akun, rata- rata  jumlah likes 7185474,1  per  akun,  rata-rata  jumlah  kata  575  per  post,  rata-rata  tidak menggunakan tanda tanya per post, rata-rata penggunaan hashtag 4 per post, dan rata-rata tidak menggunakan  mention  per  post.  Akun  yang  paling  banyak  memiliki  jumlah post adalah Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif dengan jumlah post 18618. Sedangkan akun yang memiliki  jumlah post terendah  adalah  Kementerian  Koordinator  Bidang  Politik,  Hukum,  dan Keamanan  dengan  jumlah post 1302.  Jumlah follower tertinggi  dimiliki  oleh  Kementerian Kesehatan dan jumlah follower terendah dimiliki oleh Kementerian Investasi. Kementerian yang memiliki  jumlah comment terbanyak  adalah  Kementerian  Ketenagakerjaan  dan  yang  terendah adalah  Kementerian  Koordinator  Bidang  Perekonomian.  Kementerian  dengan  jumlah  likes terbanyak adalah Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi dan yang terendah adalah Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian. Jumlah follower , jumlah post , jumlah likes ,  dan  jumlah comment sangat  bervariasi  ditunjukkan  dengan  nilai standar  deviation yang tinggi.
T abel 4. Hasil Analisis Statistika Deskriptif Data Ordinal (Media Type) Media Type Comment Likes Photo N 965602 33108046 Mean 28400.06 973766.0588 Std. Deviation 1412.668 130317.1276 Video N 2925404 91108318 Mean 86041.29 2679656.412 Std. Deviation 1432.213 129735.2151 Album/Sidecar N 3292516 106029542 Mean 96838.71 3118515.941 Std. Deviation 1431.652 129101.1837
Analisis  deskriptif  dilakukan  berdasarkan media  type untuk  seluruh  34  akun  Lembaga Kementerian. Hasil menunjukkan media Album/Sidecar memiliki jumlah dan rata-rata comment dan likes paling tinggi sedangkan yang terendah adalah media photo .

## Uji Normalitas
Untuk menjawab PP1 akan dilakukan uji korelasi untuk mengetahui hubungan antara setiap variabel  terhadap  tingkat engagement .  Uji  normalitas  perlu  dilakukan  sebagai  prasyarat  untuk melihat distribusi data dan menentukan jenis uji yang akan digunakan menggunakan statistika parametrik  atau  non  parametrik (Sugiyono,  2007) . Hasil  uji  normalitas  tertuang  pada  Tabel  5 berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Normalitas Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. engagement .185 34 .005 .820 34 .000
a. Lilliefors Significance Correction
Uji normalitas dilakukan pada SPSS dengan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov dan menghasilkan nilai signifikansi yang sangat kecil dengan nilai signifikansi kurang dari P = 0,005. Nilai standar deviasi pada Tabel 5 juga menunjukkan angka yang sangat besar karena persebaran
data tidak merata. Hal ini menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal sehingga untuk analisis uji korelasi data interval akan menggunakan uji statistik non parametrik. Sedangkan untuk data ordinal ( media type ) akan secara langsung menggunakan uji non-parametrik.

## Hasil Analisis Statistika Inferensial (PP1)
Uji normalitas menghasilkan data yang tidak berdistribusi normal sehingga digunakan Uji non- parameterik untuk uji korelasi, yaitu menggunakan korelasi Spearman’s dengan hasil pada Tabel 5. Uji korelasi dilakukan untuk membuktikan hipotesis: H1:  Jumlah post memiliki  hubungan  kuat  dengan  tingkat engagement akun  Lembaga Kementerian
H2:  Jumlah follower memiliki  hubungan  kuat  dengan  tingkat engagement akun  Lembaga Kementerian
H3: Information Richness memiliki hubungan kuat dengan tingkat engagement akun Lembaga Kementerian
H4: Dialogic  Loop memiliki  hubungan  kuat  dengan  tingkat engagement akun  Lembaga Kementerian
Tabel 6. Hasil Uji Korelasi Spearman’s Data Interval follower  post content_ length question_ usage hashtag_ usage mention_ usage engagement Spearm an's rho follower Correlation Coefficient 1.000 .492 ** .274 .231 -.095 .215 .477 ** Sig. (2-tailed) . .003 .117 .189 .594 .221 .004 N 34 34 34 34 34 34 34 post Correlation Coefficient .492 ** 1.000 .490 ** .077 .114 .191 .624 ** Sig. (2-tailed) .003 . .003 .666 .522 .280 .000 N 34 34 34 34 34 34 34 content_ length Correlation Coefficient .274 .490 ** 1.000 .046 .264 .357 * .353 * Sig. (2-tailed) .117 .003 . .795 .131 .038 .041 N 34 34 34 34 34 34 34 question_ usage Correlation Coefficient .231 .077 .046 1.000 .219 .463 ** .168 Sig. (2-tailed) .189 .666 .795 . .214 .006 .342 N 34 34 34 34 34 34 34 hashtag_ usage Correlation Coefficient -.095 .114 .264 .219 1.000 .325 -.001 Sig. (2-tailed) .594 .522 .131 .214 . .061 .995 N 34 34 34 34 34 34 34 mention_ usage Correlation Coefficient .215 .191 .357 * .463 ** .325 1.000 .210 Sig. (2-tailed) .221 .280 .038 .006 .061 . .234 N 34 34 34 34 34 34 34 engagem ent Correlation Coefficient .477 ** .624 ** .353 * .168 -.001 .210 1.000 Sig. (2-tailed) .004 .000 .041 .342 .995 .234 .
Tabel 7. Hasil Uji Korelasi Spearman’s Data Ordinal ( Media Type ) media_type engageme nt Spearman's rho media_type Correlation Coefficient 1.000 .471 ** Sig. (2-tailed) . .000 N 102 102 engagement Correlation Coefficient .471 ** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 . N 102 102
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Didapatkan  hasil  hubungan engagement dengan  jumlah post (sig  =  0,000  <  P  =0,005), hubungan engagement dengan jumlah follower (sig = 0,004 < P = 0,005), hubungan engagement dengan content_length (sig = 0,041 > P = 0,005), hubungan engagement dengan question usage,
hashtag , dan mention usage masing-masing (sig = 0,342; sig = 0,995; sig = 0234 > P = 0,005), dan hubungan engagement dengan media type (sig = 0,000 < P =0,005).  Hanya jumlah follower , jumlah post, dan media type yang memiliki nilai sig dibawah 0,05 sehingga hal ini menunjukkan ketiga variabel memiliki hubungan dengan tingkat engagement .
Tabel 8. Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi (Sugiyono, 2007)
Internal Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat
Namun  koefisien  Spearman’s  menunjukkan  nilai  yang  berbeda  untuk  kedua  variabel. Tingkat  hubungan  dapat  dikategorikan  berdasarkan  pedoman  pada  Tabel  4.5.  Koefiesien Spearman’s antara jumlah follower dan tingkat engagement adalah 0,477 dimana ini menujukkan tingkat  hubungan  yang  sedang.  Koefiesien  Spearman’s  antara  jumlah post dan  tingkat engagement adalah  0,625  dimana  ini  menujukkan  tingkat  hubungan  yang  kuat.  Sedangkan koefiesien  Spearman’s  antara media  type dan  tingkat engagement adalah  0,471  dimana  ini menujukkan tingkat hubungan yang sedang.
Tabel 9. Kesimpulan Uji Korelasi Spearman’s Variabel Dependen Variabel Independen Sig. Value Koefisien Spearman’s Tingkat Hubungan Kesimpulan Tingkat Engagement Jumlah Post 0,004 0,624 Hubungan positif kuat H1 terbukti Jumlah Follower 0,000 0,477 Hubungan positif sedang H2 tidak terbukti Content Length 0,353 0,041 Tidak memiliki hubungan H3 tidak terbukti Question usage 0,168 0,342 Tidak memiliki hubungan H4 tidak terbukti Hashtag Usage -0,001 0,995 Tidak memiliki hubungan Mention Usage 0,210 0,234 Tidak memiliki hubungan Media Type 0,000 0,471 Hubungan positif sedang H5 tidak terbukti

## Hasil Analisis Karakteristik Konten (PP2)
Untuk menjawab Pertanyaan Penelitian 2 yaitu mengenai karakteristik konten yang dapat menarik engagement tinggi,  170 post diambil  dari  5 post tertinggi  dari  34  akun  Lembaga Kementerian dan dianalisis secara kualitatif. Komponen yang dianalisis antara lain: content type, dialogic loop, dan information richness.

## Content Type
Tipe  konten  diambil  dari  kriteria  dan  definisi  yang  dikembangkan  oleh (DePaula  et  al., 2018). Untuk mengetahui kategori content dari setiap post penulis melakukan pelabelan secara
manual  dan  selanjutkan  dianalisis  secara  deskriptif  untuk  melihat  jumlah  dan  rata-rata  setiap content type dengan hasil pada Tabel 10 berikut:
Tabel 10. Hasil Analisis Content Type Content Type Jumlah Rata-Rata Comment Rata-Rata Likes Information Provision 71 1636,225 42295 Input Seeking 3 468,6667 28854,67 Online  Dialogue  or  Offline Interaction 16 6536,75 28708,19 Symbolic Representation 80 1111,625 37042,08

## Information Provision
Kategori Information Provision (41,7%) adalah kategori terbanyak kedua dibandingkan dengan kategori  lainnya  pada post terpilih.  Jenis  informasi  yang  termasuk  kategori  ini  antara  lain: pemberitahuan  terkait  layanan  publik,  misi,  perubahan  kebijakan/kebijakan  baru,  dan  edukasi kepada masyarakat oleh Lembaga Kementerian. Contoh post dengan kategori ini tercantum pada Tabel 11.
Tabel 11. Contoh Post Information Provision Caption username Tanggal
#SahabatDikbud  ,  kreativitas  (creativity)  adalah  salah  satu kompetensi yang dibutuhkan generasi bangsa di abad 21. Selain itu  ada  4C  lain,  yakni  Communication  (komunikasi), Collaboration  (kolaborasi/kerja  sama),  Critical  Thinking (berpikir kritis), dan Confidence (percaya diri). .
#SahabatDikbud sudah melihat poster-poster dari mahasiswa saat aksi unjuk rasa kemarin? Kreatif-kreatif, bukan? ðŸ˜ŠðŸ‘ . .
Nah,  Kemendikbud  mengajak  #SahabatDikbud  untuk  melihat kreativitas  mahasiswa  dalam  karya  posternya  itu,  dan memperbaiki  kesalahan  penulisan  bahasa  Indonesia.  Apakah #SahabatDikbud  menemukan  poster  kreatif  lain  untuk  media pembelajaran bahasa Indonesia? ðŸ˜Š .
#bahasaindonesia #cintabahasaindonesia #cerdasberliterasi #cerdasberkarakter #cerdasberbudaya kemdikbud.ri 2019-09-25

## Input Seeking
Kategori Input  Seeking sebanyak  1,76%  pada post terpilih.  Jenis  informasi  yang  termasuk kategori ini antara lain: pengumpulan feedback dari masyarakat dalam bentuk survey atau poll meskipun bentuk response dari organisasi tidak jelas. Contoh post dengan kategori ini tercantum pada Tabel 12.
Tabel 12. Contoh Post Input Seeking Caption username Tanggal Rekanaker Termasuk yang Mana? ðŸ˜‰ #k3 #K3Unggul #IndonesiaMaju #keselamatankerja #kesehatankerja kemnaker 2022-06-28

## Online Dialogue or Offline Interaction
Kategori Online Dialogue or Offline Interaction sebanyak 9,4% pada post terpilih. Jenis informasi yang termasuk kategori ini antara lain: rekomendasi/ajakan untuk mengukuti diskusi atau forum dan  dapat  berupa  undangan  untuk  bertemu stakeholder Lembaga  Kementerian.  Contoh post dengan kategori ini tercantum pada Tabel 13.
Tabel 13. Contoh Post Online Dialogue or Offline Interaction
Caption username Tanggal Ayo, ajak seluruh keluarga untuk berakhir pekan dan  kunjungi  Pameran  Kerajinan  Nusantara
"Kriya  Nusa"  yang  diselenggarakan  oleh  Dewan Kerajinan Nasional (@dekranas.id).
KemenKopUKM  bersama  dengan  Smesco
Indonesia  (@smescoindonesia)  dan  Perempuan Tangguh Indonesia (@perempuantangguh.official)  juga  meramaikan acara  ini  dengan  menghadirkan  "Pagelaran  Tari Wastra Nusantara dan Tata Rias oleh Disabilitas" pada sesi puncak.
Minggu, 25 September 2022 Pukul 11.00-13.00 WIB
Berlokasi  di  Balai  Sidang  Jakarta  Convention Center (Hall-A), Jakarta Pusat.
Gratis!
Jangan lupa catat tanggalnya ya, Sobat!
#KemenKopUKM #UMKMBangkit #KoperasiKeren
#IndonesiaMaju #CeritaWastra #CeritaKriya kemenkopukm 2022-09-19

## Symbolic Representation
Kategori Input Seeking sebanyak 47% pada post terpilih. Jenis informasi yang termasuk kategori ini  antara  lain:  pelaporan  terkait  aktivitas  positif  yang  telah  dilakukan,  pencapaian  yang  telah diraih, ucapan selamat, belasungkawa, pemasaran atau endorsement terkait produk/layanan dari Lembaga Kementerian. Contoh post dengan kategori ini tercantum pada Tabel 14.
Tabel 14. Contoh Post Symbolic Representation Caption username Tanggal
Turut berduka cita sedalam-dalamnya atas berpulangnya Prof. Dr.
Ing Bacharuddin Jusuf Habibie, Presiden Republik Indonesia ke- 3. Semoga Allah SWT menerima seluruh amal ibadah beliau dan mendapatkan tempat terbaik di sisi-Nya #IndonesiaBerduka kemlu_ri 2019-09-11

## Dialogic Loop
Teori Dialogic  Communication menyoroti  pentingnya  pertukaran  ide  dan  pandangan  melalui negosiasi. Sehingga diharapkan terjadi komunikasi dua arah antara organisasi dengan masyarakat, tidak hanya bersifat monolog.
Usage of Question Statement
Kalimat  dengan  bentuk  pertanyaan  diwakili  oleh  karakter  tanda  tanya  (?)  dimana  ini  dapat bertujuan untuk menarik engagement masyakat untuk memberikan komentar pada Instagram atau feedback di platform lainnya.
Tabel 15. Statistika Deskriptif Usage of Question Statement Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation question 170 .00 3.00 0.35672 0.66527
Hasil analisis pada Tabel 15 menunjukkan penggunaan kalimat tanya pada post terpilih paling banyak menggunakan 3 tanda tanya dan hanya memiliki rata-rata 0,35 di setiap post . Sehingga dapat  disimpulkan  penggunaan  kalimat  tanya  pada post dengan engagement tinggi jarang digunakan. Hal ini diperkuat dengan jumlah post dengan tipe konten input seeking yang rendah.

## Usage of Hashtag
Penggunaan hashtag (#) dapat meningkatkan engagement melalui pencarian hashtag . Biasanya hashtag terbentuk setelah ada topik yang trending. Penggunaan hashtag dapat digunakan untuk merespon atau meramaikan suatu topik.
Tabel 16. Statistika Deskriptif Usage of Hashtag Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation hashtag 170 .00 17.00 4.16959 2.84096
Hasil analisis pada Tabel 16 menunjukkan penggunaan hashtag pada post terpilih paling banyak menggunakan 17 hashtag dan memiliki rata-rata 4,1 hashtag di setiap post .

## Usage of Mention
Penggunaan mention (@)  dapat  meningkatkan engagement karena  mengundang  akun-akun tertentu  untuk  memberikan engagement berupa  like,  reaksi,  respon/komentar.  Selain  itu  dapat mempengaruhi follower dari  akun  tersebut  untuk  memberikan engagement .  Biasanya mention ditambahkan jika post tersebut berkaitan dengan akun-akun yang di- mention .
Tabel 17. Statistika Deskriptif Usage of Mention Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation mention 170 .00 25.00 1.005 84 2.68217
Hasil analisis pada Tabel 17 menunjukkan penggunaan mention pada post terpilih paling banyak menggunakan 25 mention dan memiliki rata-rata 1 mention di setiap post .
Information Richness Information  Richness melibatkan media  type karena  dianggap  berpengaruh  pada  tingkat engagement . Selain itu Information Richness juga mencakup panjang karakter yang digunakan untuk caption yang digunakan dalam post ( Information Length ).

## Information Length
Panjang karakter dihitung dari jumlah karakter dari setiap post terpilih. Dilakukan analisis secara deskriptif  untuk  mengetahui  nilai  minimum,  maksimum,  rata-rata,  dan  standar  deviasi  untuk setiap variabel.
Tabel 18. Statistika Deskriptif Information Length Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation information_length 170 .00 1591.00 529.441 2 324.61017
Dari  hasil  analisis  pada  Tabel  18  menunjukkan  panjang  karakter  yang  bervariasi ditunjukkan dengan nilai standar deviasi yang besar (324,6). Selain itu ditemukan post (Tabel 18) tanpa caption yang memiliki engagement tinggi, yaitu post dengan media type video dan content type symbolic representation .  Sedangkan post dengan 1591 karakter juga memiliki engagement tinggi.  Dari  temuan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  panjang  karakter  tidak  menentukan  tingkat engagement .

## Tabel 19. Post dengan Information Length Minimum dan Maksimum
Caption username Media Type Panjang Karakter Content Type kemenpora Video 0 Symbolic Representation Setiap  individu  yang  terinfeksi
COVID-19  memiliki  respon  tubuh yang  berbeda-beda,  ada  yang  tanpa gejala,  gejala  ringan,  sedang,  bahkan berat.
Yuk, kita pahami bersama penatalakaanaan  pasien  COVID-19 berdasarkan  tingkat  gejala  yang dialaminya.
Penanganan  pasien  positif  COVID-19 yang  tidak  bergejala  diimbau  untuk isolasi  mandiri  di  rumah  atau  isolasi terpusat  seperti  RS  Darurat.  Isolasi minimal  10  hari  sejak  ditegakkan diagnosis. Setelah isolasi 10 hari maka pasien dinyatakan selesai isolasi.
Sementara  untuk  pasien  positif COVID-19 gejala sakit ringan-sedang. Pasien  diimbau  untuk  isolasi  mandiri di rumah, RS Darurat, RS, maupun RS Rujukan  COVID-19.  Isolasi  minimal 10  hari  sejak  munculnya  gejala ditambah  3  hari  bebas  demam  dan gejala pernapasan.
Positif COVID-19 dengan gejala sakit berat  akan  diisolasi  di  RS  atau  RS rujukan.  Pasien  diisolasi  minimal  10 hari  sejak  muncul  gejala  ditambah  3
kemenkes_ri Sidecar/ Album 1591 Information Provision
Caption username Media Type Panjang Karakter Content Type hari  bebas  demam  dan  gejala pernapasan. Pasien akan dilakukan lagi tes  swab  jika  hasilnya  negatif  maka pasien akan dinyatakan sembuh.
Bagi  pasien  yang  menjalani  isolasi mandiri/karantina mandiri, selain memenuhi  syarat  klinis,  juga  harus memperhatikan  syarat  rumah  dan proses  terapi.  Obat-obatan  yang disebutkan tersebut, harus berdasarkan resep  dokter.  Jangan  lakukan  self medicating  tanpa  konsultasi  dan pengawasan  nakes  maupun  petugas Puskesmas.
Selama  masa  perawatan  juga  jangan lupa  untuk  tetap  patuhi  protokol kesehatan,  konsumsi  makanan  bergizi seimbang,  lakukan  pola  hidup  bersih dan sehat, hindari stres, istirahat cukup serta rutin aktivitas fisik.
Salam sehat #Healthies!

## Media Type
Media  Type dari  setiap post telah  tersedia  dari raw data  yang  ditarik  menggunakan tools Phantombuster. Dilakukan analisis secara deskriptif untuk mengetahui jumlah dan rata-rata likes dan comment untuk setiap media type .
Tabel 20. Hasil Analisis Media Type Media Type Jumlah Rata-Rata Likes Rata-Rata Comment Video 52 863,5192 57276,15 Photo 65 1524,246 24140,69 Album/Sidecar 53 3153,151 37069,83
Hasil analisis pada Tabel 20 media type menunjukkan penggunaan tiap media memiliki jumlah yang relatif sama. Media Video memiliki rata-rata jumlah like paling rendah dibanding yang lain namun memiliki rata-rata jumlah comment paling banyak disbanding media lain. Media Album/Sidecar memiliki  rata-rata  jumlah like paling  tinggi  namun  memiliki  rata-rata  jumlah comment di  urutan  kedua. Media  Photo memiliki  rata-rata  jumlah like di  urutan  kedua  dan memiliki rata-rata jumlah comment paling paling rendah. Dari ketiga perbandingan dapat dilihat bahwa Media Photo yang memiliki kecenderungan untuk mendapat likes tinggi dan media Album memiliki kecenderungan mendapat comment tinggi.
Pembahasan PP1:  Bagaimana  pengaruh  komponen engagement terhadap  tingkat engagement akun lembaga Kementerian Indonesia di media sosial Instagram?
Hasil  analisis  menunjukkan  komponen engagement jumlah post ,  jumlah follower ,  dan media type memiliki hubungan yang positif terhadap tingkat engagement namun memiliki level hubungan yang berbeda.
Jumlah post memiliki  pengaruh  kuat  terhadap engagement masyarakat  dimana  hal  ini bertentangan dengan (Perea et al., 2021a)  dimana aktivitas Instagram ( post ) memiliki hubungan
negatif dengan engagement yang berarti semakin tinggi jumlah post semakin rendah engagement . Namun hal ini juga dapat direlasikan dengan algoritma Instagram yang menyebutkan bahwa apa yang  dilihat  pertama  oleh  pengguna  Instagram  adalah post dan  akun  yang  sering  berinteraksi bersama dan juga faktor-faktor lainnya seperti urutan kronologi post, seberapa sering penggunaan Instagram,  dan  berapa  banyak  akun  yang  diikuti.  Dari  algoritma  tersebut  dapat  diasumsikan bahwa post yang  diunggah  oleh  akun  Lembaga  Kementerian  dilihat  oleh follower dan dimungkinkan  karena  faktor  lainnya, follower banyak  memberikan  interaksi  atau engagement pada post tersebut. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan (Jayasingh & Venkatesh, 2015) yang menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah post semakin tinggi engagement . Jumlah follower memiliki pengaruh yang sedang. Hasil ini secara parsial sesuai dengan penelitian  (Zhang  et  al.,  2022)  semakin  banyak  jumlah follower maka  semakin  tinggi  tingkat engagement . Namun terdapat kasus lain dimana tidak semua follower yang dimiliki merupakan follower aktif. Suatu pengguna dapat mengikuti pengguna lainnya tanpa harus terjadi interaksi (Bonsón et al., 2019)  . Sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah follower tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat engagement . M edia type memiliki pengaruh yang sedang dimana ini sesuai dengan penelitian (Bonsón et al., 2019; Perea et al., 2021a). Media type adalah data ordinal yang terdiri dari foto, video, dan album yang dibagi menjadi 3 level (rendah, sedang, tinggi) dengan masing-masing kode 1,2,3 untuk menunjukkan tingkat kekayaan informasi (Zhang et al., 2022). Hasil analisis deskriptif pada Tabel 20 menunjukkan media Album/Sidecar adalah media yang paling sering digunakan oleh Lembaga Kementerian dan menghasilkan jumlah comment dan jumlah likes terbanyak dibanding media lainnya. Instagram adalah media sosial visual dimana konten yang diunggah adalah berupa foto, video, atau kombinasi keduanya. Hasil penelitian ini dapat berbeda dengan penelitian lain yang  menggunakan  media  sosial  berbeda  seperti  Facebook  dan  Twitter  karena  terdapat  jenis media lain seperti text dan web link .
Untuk melihat apakah terdapat perbedaan signifikan secara statistik antara media photo , video , dan album dilakukan uji Kruskal Wallis, yaitu Uji One Way Anova untuk data berskala ordinal. Hasil menunjukkan pada Tabel 21 pada jumlah comment , nilai asymp. Sig. (0,009) < 0,05 dan pada jumlah likes nilai asymp. Sig. (0,002) < 0,05 sehingga dapat diinterpretasikan bahwa terdapat perbedaan signifikan pada jumlah comment dan jumlah likes antar media type . Hal ini sesuai dengan penelitian (Perea et al., 2021).
Tabel 21. Hasil Uji Kruskal Wallis
Test Statistics a,b
comment likes Kruskal-Wallis H 9.368 12.685 df 2 2 Asymp. Sig. .009 .002 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: media_type
Sedangkan information length dan dialogic loop tidak memiliki pengaruh terhadap tingkat engagement . Hal ini bertentangan dengan literatur (Zhang et al., 2022) yang menunjukkan jumlah kata pada post dan variasi bahasa dengan komunikasi dialog akan meningkatkan engagement . Sehingga untuk menjawab pertanyaan penelitian pertama (PP1) dapat disimpulkan bahwa semakin  banyak post yang  diunggah  semakin  tinggi  tingkat engagement, semakin  banyak follower tidak  meningkatkan engagement secara  signifikan,  sedangkan media  type tidak meningkatkan engagement secara signifikan namun terdapat perbedaan yang signifikan antara media photo, video, dan album dimana media album adalah media yang paling sering digunakan dan mendapat jumlah likes dan comment tertinggi dibanding media lainnya.
PP2: Bagaimana karakteristik konten yang dapat menarik engagement tinggi pada akun lembaga kementerian Indonesia di media sosial Instagram?
Selanjutnya hasil analisis secara kualitatif pada 170 post ditemukan beberapa karakteristik. Pertama terkait content type , kategori dengan jumlah terbanyak adalah symbolic representation (47%).  Hal  ini  menunjukkan  tipe  konten  yang  menarik engagement tinggi  seperti  pelaporan terkait  aktivitas  positif  yang  telah  dilakukan,  pencapaian  yang  telah  diraih,  ucapan  selamat, belasungkawa, pemasaran atau endorsement terkait produk/layanan dari Lembaga Kementerian. Jenis  lembaga  pemerintahan  yang  dianalisis  mempengaruhi  kategori  konten.  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  (Yavetz  &  Aharony,  2021a)  yang  juga  meneliti engagement Lembaga Kementerian  di  negara  yang  berbeda.  Konten  dengan  kategori input  seeking dan online dialogue/offline  interaction belum  banyak  ditemukan  pada post dengan engagement tinggi dimana hal ini perlu dilakukan analisis mendalam mengapa tipe konten ini jarang diunggah karena kategori ini bertujuan untuk menggali feedback atau partisipasi lebih tinggi dari kategori lainnya. Kedua  terkait dialogic  loop ,  konten  terpilih  dengan engagement tinggi  menujukkan penggunaan kalimat tanya, hashtag , dan mention yang beragam. Penggunaan kalimat tanya jarang digunakan  dan  ini  sesuai  dengan  jumlah  tipe  konten input  seeking yang  rendah.  Rata-rata  4 hashtag dan 1 mention digunakan di setiap post dengan engagement tertinggi. Ketiga  terkait Information  Richness, terdapat  dua  komponen  yang  dilihat  yaitu content length (panjang  karakter)  dan media  type. Untuk  panjang  karakter  tidak  ditemukan  pola  yang berarti karena variasi panjang karakter yang tinggi karena terdapat konten yang tidak memiliki caption sama sekali. Sedangkan untuk media type , media photo memiliki kecenderungan untuk mendapat likes tinggi dan media Album memiliki kecenderungan mendapat comment tinggi. Hal ini secara parsial didukung pada hasil Tabel 21 dimana antara media type memiliki perbedaan yang signifikan namun hanya media Album yang mengimplikasikan hasil jumlah comment dan likes tertinggi untuk keseluruhan post.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat engagement  pada  akun  Lembaga  Kementerian  (PP1)  serta  karakteristik  konten  yang  dapat meningkatkan engagement tinggi pada suatu postingan (PP2). Metode analisis yang digunakan meliputi  metode  kuantitatif  dengan  uji  korelasi  Spearman's  untuk  mengidentifikasi  pengaruh variabel  independen  terhadap  tingkat  engagement,  dan  metode  kualitatif  dengan  analisis deskriptif pada 5 postingan dengan tingkat engagement tertinggi dari 34 Lembaga Kementerian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang mempengaruhi tingkat engagement meliputi jumlah postingan, jumlah pengikut, dan jenis media yang digunakan. Postingan yang lebih banyak menghasilkan  tingkat  engagement  yang  lebih  tinggi,  sementara  jumlah  pengikut  tidak berpengaruh secara signifikan. Namun, jenis media berbeda-beda, dengan media album mendapat jumlah like dan komentar tertinggi. Karakteristik konten dengan engagement tinggi meliputi jenis konten  symbolic  representation,  penggunaan  dialogic  loop  seperti  kalimat  tanya,  hashtag,  dan mention, serta penggunaan media dengan tingkat kedalaman informasi yang tinggi seperti media photo  dan  album.  Meskipun  demikian,  tidak  semua  karakteristik  konten  memiliki  hubungan langsung dengan tingkat engagement, seperti dialogic loop dan panjang karakter konten.

## BIBLIOGRAFI
Arman, A. A., & Sidik, A. P. (2019). Measurement of Engagement Rate in Instagram (Case Study: Instagram Indonesian Government Ministry and Institutions). 978-1-7281-4880-9/19 .
Azmi, A. F., & Budi, I. (2018). Exploring practices and engagement of Instagram by Indonesia Government  Ministries. International  Conference  on  Information  Technology  and Electrical Engineering .
Bonsón, E., Perea, D., & Bednárová, M. (2019). Twitter as a tool for citizen engagement: An empirical  study  of  the  Andalusian  municipalities. Government  Information  Quarterly , 36 (3), 480–489. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.03.001 Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2016). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches . Sage publications.
DePaula, N., Dincelli, E., & Harrison, T. M. (2018). Toward a typology of government social media communication: Democratic goals, symbolic acts and self-presentation. Government Information Quarterly , 35 (1), 98–108. https://doi.org/10.1016/j.giq.2017.10.003
Manetti, G., Bellucci, M., & Bagnoli, L. (2017). Stakeholder Engagement and Public Information Through  Social  Media:  A  Study  of  Canadian  and  American  Public  Transportation Agencies. American  Review  of  Public  Administration , 47 (8),  991–1009. https://doi.org/10.1177/0275074016649260
Perea, D., Bonsón, E., & Bednárová, M. (2021a). Citizen reactions to municipalities’ Instagram communication. Government Information Quarterly , 38 (3). https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101579
Perea, D., Bonsón, E., & Bednárová, M. (2021b). Citizen reactions to municipalities’ Instagram communication. Government Information Quarterly , 38 (3).
https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101579
Sugiyono. (2007). Statistika Untuk Penelitian . United Nations. (n.d.). UN E-Government Knowledgebase . Retrieved September 10, 2023, from 10/12/2023https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E- Government-Development-Index
We are Social. (n.d.). Digital 2023: Global Overview Report . Retrieved October 10, 2023, from https://datareportal.com/reports/digital-2023-global-overview-report
Wohlin, C. (2014). Guidelines for snowballing in systematic literature studies and a replication in  software  engineering. ACM  International  Conference  Proceeding  Series . https://doi.org/10.1145/2601248.2601268
Yavetz,  G.,  &  Aharony,  N.  (2021a).  Social  media  for  government  information  dissemination: content, characteristics and civic engagement. Aslib Journal of Information Management , 73 (3), 473–496. https://doi.org/10.1108/AJIM-07-2020-0201
Yavetz,  G.,  &  Aharony,  N.  (2021b).  Social  media  for  government  information  dissemination: content, characteristics and civic engagement. Aslib Journal of Information Management , 73 (3), 473–496. https://doi.org/10.1108/AJIM-07-2020-0201
Zhang, W., Yuan, H., Zhu, C., Chen, Q., & Evans, R. (2022). Does Citizen Engagement With Government Social Media Accounts Differ During the Different Stages of Public Health Crises?  An  Empirical  Examination  of  the  COVID-19  Pandemic. Frontiers  in  Public Health , 10 . https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.807459

## Copyright holder:
Dyah Pangesti, Achmad Nizar Hidayanto (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: