Journal of Business and Information System Vol. 6, No. 1, June (2024) www.thejbis.org DOI : 10.36067/jbis.v6i1.234 ISSN:2685-2543
Accepted, May 2024 Revised, May 2024 Published, June 2024

## Evaluasi Keterlibatan Masyarakat di YouTube Pemerintah: Durasi, Judul, Dialog, Konten, Emosi
Nurhaliza Charolin Ari Wedhasmara
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya Palembang
* Corresponding author: a_wedhasmara@unsri.ac.id
Abstract: In an increasingly sophisticated digital age, public involvement in government social media is becoming crucial. The level of public confidence in government affects their participation, where low confidence can result in decreased participation and reluctance to  receive  information  from  government.  The  study  aims  to  evaluate  the  factors  that influence public engagement on YouTube's social media platform Diskominfo Palembang, including video duration, title length, dialog loop, content type, and emotional valence. By analyzing 148 videos from YouTube accounts @diskominfopalembang, a negative binomial regression analysis showed that the duration of the video, the length of the title, and the type of content significantly influenced public engagement. The duration of the video and the length of the title have a positive impact on the number of likes and views,  while the types of educational and documentary content have a negative effect on the amount of likes. In conclusion, the study shows that factors such as video duration, title length, dialogue loop, content type, and emotional valence have a significant influence on the level of public participation in YouTube videos.
Keywords: Citizen; Engagement; Government; Social media; YouTube

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  komunikasi  yang  cepat  telah  menghasilkan  berbagai  media baru,  di  antaranya  adalah  kemunculan  internet (Rosana,  2010) .  Perkembangan  dan kemunculan internet didukung oleh banyaknya infrastruktur jaringan internet yang tersedia di  Indonesia (Suryadharma    Susanto,  2017) .  Internet  memiliki  peran  penting  karena memungkinkan orang untuk aktif berinteraksi dan berkomunikasi satu sama lain,  sehingga semakin  banyak  pengguna  internet  yang  memanfaatkan  media  ini  untuk  menemukan informasi yang bermanfaat (Desrianti et al., 2015) . Media sosial mengacu pada sekelompok aplikasi internet yang didasarkan pada ideologi dan teknologi Web 2.0, yang memungkinkan pengguna menghasilkan dan berbagi konten yang dibuat atau disebut UGC (user-generated content) (Kaplan  Haenlein, 2010) . Di era modern, masyarakat telah menjadikan informasi dari  media  sosial  sebagai  bagian  rutin  dalam  kehidupan  sehari-hari,  dengan  keunggulan utama berupa kemampuan memperbarui informasi dengan cepat. Media sosial lebih unggul dibandingkan media massa konvensional karena jangkauan yang lebih luas, biaya yang lebih rendah, dan kemampuan untuk berkomunikasi dengan siapa saja kapan saja dan di mana saja (Herlina  Lubis, 2017) .
Pada tahun 2023, jumlah penduduk Indonesia mencapai sekitar 278,69 dengan jumlah penggunaan internet sekitar sekitar 77% dari total penduduk Indonesia yang berarti sekitar 214,7  juta  orang  telah  terhubung  ke  internet. Sementara  itu,  pengguna  media  sosial  di Indonesia jumlahnya juga sangat signifikan yaitu sekitar 70% dari total populasi (195 juta).
Informasi ini menunjukkan perkembangan yang pesat dalam adopsi teknologi digital yang mencerminkan penetrasi internet dan media sosial yang tinggi di Indonesia (BPS Indonesia, 2023) .
Penelitian  sebelumnya  membahas  mengenai  pengalaman  pengguna  suatu  aplikasi dengan  mengkaji  355  video,  di  mana  sebagian  besar  merupakan  panduan  untuk  dokter, pasien, dan warga biasa, diikuti oleh informasi penanganan pandemi oleh pemerintah, berita terbaru  tentang  COVID-19,  dan  apresiasi  terhadap  pelayanan  gawat  darurat (Chen  et  al., 2021) .  Perbedaan  penelitian  adalah  bahwa  penelitian  sebelumnya  berfokus  pada  Tik-Tok fokus pada kesehatan milik pemerintahan di China, sedangkan penelitian ini berfokus pada YouTube milik pemerintahan di Indonesia, yaitu @diskominfopalembang. YouTube adalah platform berbagi  video  daring  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengunggah, menonton, dan berbagi video secara luas, yang telah menjadi alat penting untuk pendidikan dan komunikasi sains (Kohler  Dietrich, 2021) . Jumlah pengguna YouTube di Indonesia sangat  signifikan,  data  menunjukkan  bahwa  sekitar  94%  pengguna  internet  di  Indonesia, yang berusia antara 16 hingga 64 tahun, mengakses YouTube dalam satu bulan terakhir (BPS Indonesia, 2023) .
Partisipasi  politik  masyarakat  dapat  melibatkan  kepercayaan  dan  kesadaran  mereka pada  pemerintah (Paige,  1971) .  Tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  terhadap  pemerintah cenderung meningkatkan partisipasi masyarakat. Namun, jika kepercayaan tersebut rendah, partisipasi masyarakat cenderung menurun dan menjadi pasif, tertekan, atau bahkan apatis (Gatara, 2008; Surbakti, 1992) . Ketika kepercayaan publik terhadap pemerintah menurun, masyarakat  cenderung  enggan  menerima  informasi  yang  diberikan  oleh  pemerintah mengenai  keberhasilan  atau  kegagalan  kebijakan  pemerintah (Dwiyanto,  2017) .  Untuk mengurangi  kesenjangan  tersebut,  perlu  dilakukan  pengeksplorasian  faktor-faktor  yang dapat mendorong masyarakat untuk berpartisipasi aktif di media sosial pemerintah.

## 2. Tinjauan Pustaka  Pengembangan Hipotesis

## 2.1. Media Sosial
Saat ini media sosial memainkan peran yang signifikan dalam kehidupan masyarakat karena sebagian  besar  masyarakat  menggunakan  platform  ini.  Media  sosial  merupakan  sebuah platform  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  berbagi  informasi,  berkomunikasi,  dan terhubung secara global (Kaplan  Haenlein, 2010) . Dibangun di atas prinsip dan teknologi Web 2.0, media sosial terdiri dari berbagai aplikasi online yang memungkinkan pengguna untuk  membuat  dan  berbagi  konten  yang  dibuat  oleh  pengguna . Media sosial tidak hanya digunakan  sebagai  alat  untuk  berkomunikasi  dan  berinteraksi,  tetapi  juga  sebagai  alat ekspresi diri (self expression) dan pencitraan diri (self branding) (Kaplan  Haenlein, 2010) . Media  sosial  dapat  diartikan  sebagai  teknologi  berbasis  web  yang  dapat  digunakan  untuk menyusun  program  yang  memungkinkan  seseorang  untuk  dapat  berbagi,  kolaborasi, interaksi, dan melakukan aktivitas berbagai konten. Media sosial merupakan platform online yang akhir-akhir ini banyak digunakan oleh masyarakat karena mempunyai kelebihan yaitu sebagai  media  interaktif  yang  dapat  mendorong  minat  seseorang  untuk  melihat  berbagai
konten tentang berbagai informasi baik produk maupun jasa (Virtanen, Björk,  Sjöström, 2017; Budiarto et al., 2021) .

## 2.2. Engagement Pada Media Sosial
Engagement merupakan  bentuk  komunikasi  yang  baik  sehingga audiens memberikan perhatian. Engagement dapat  dilihat  sebagai  interaksi  antara  pengguna  atau  masyarakat dengan media sosial (Falls, 2012) . Engagement mencerminkan keterikatan  antara media dan target audiens serta seberapa besar pengaruh media sosial terhadap kebutuhan target audiens. Social  Engagement dapat  diartikan  sebagai  keterlibatan  masyarakat  baik  dalam  jaringan, aktivitas maupun media sosial mengacu pada tingkat partisipasi seseorang  dalam  komunitas masyarakat (Hidayattika    Eriend,  2022) . Engagement adalah  katalisator  online  yang mengubah  prospek  menjadi  pelanggan,  pelanggan  menjadi  pelanggan  yang  setia,  dan pelanggan  setia  menjadi  advokat  merek  yang  vokal (Agency,  2015) .  Untuk  mencapai engagement masyarakat di YouTube , like, comment, dan view digunakan   untuk  mengukur keterlibatan  pengguna.  Postingan  dengan  jumlah like,  comment, dan view yang  banyak menandakan bahwa konten tersebut menarik. Sebaliknya, konten yang memiliki jumlah like, comment, dan view yang sedikit dianggap tidak menarik. Engagement juga penting karena dapat  menunjukkan  hubungan  yang  baik  antara  media  sosial  dan  masyarakat  serta berdampak pada loyalitas masyarakat.

## 2.3. Web Crawler
Web  Crawler adalah  program  yang  bekerja  dengan  metode  tertentu  dan  secara  otomatis mengumpulkan  semua  informasi  yang  ada  dalam  suatu website . Web  crawler akan mengunjungi  setiap  URL  yang  diberikan  dan  mengunjungi  URL  tersebut  satu  per  satu. Metode ini memungkinkan seseorang untuk dapat mencari dan mengumpulkan data lebih cepat dan efisien dari berbagai sumber yang ada (Rismawan, 2023) . Teknologi crawling ini banyak  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  karena  dapat  dilakukan  secara  otomaitis. Salah  satu  cara  untuk  melakukan  ini  adalah  melalui  penggunaan open API  yang  tersedia dibeberapa situs website , salah satunya adalah APIFY (Merdiansah et al ., 2024) .

## 2.4. Hipotesis Penelitian
Panjang video merupakan layanan durasi video yang digunakan untuk membuat konten atau kegiatan. Penelitian sebelumnya menganalisis kumpulan data yang terdiri dari 6,9 juta video kursus  daring  berskala  besar  ( Massive  Open  Online  Course /MOOC).  Hasil  penelitian tersebut mengkonfirmasi  bahwa video-video yang memiliki durasi lebih pendek  berkaitan dengan  persepsi  kualitas  yang  lebih  tinggi  dan  video-video  yang  lebih  singkat cenderung meningkatkan tingkat keterlibatan pengguna (Guo et al ., 2014) .  Selain itu, video-video yang lebih  pendek  lebih  sesuai  dengan  kebiasaan  konsumsi   informasi  pengguna  media  sosial. Apabila  video  terlalu  panjang,  selain  menghabiskan  lebih  banyak  data  seluler  dan  daya baterai, juga tidak mampu memenuhi kebutuhan waktu pengguna yang terbatas. Berdasarkan beberapa  pernyataan  diatas,  kesimpulannya  adalah  semakin  panjang  durasi  videonya, semakin kecil kemungkinan pengguna untuk menonton, mengomentari, dan menyukai video YouTube.
H 1 : Durasi video memiliki pengaruh negatif terhadap tiga dimensi engagement masyarakat (jumlah like, comment, dan view) melalui akun YouTube.
Panjang  judul  merupakan  jumlah  kata  dalam  judul  video  yang  diunggah  oleh sesesorang atau pengguna. Judul  yang panjang cenderung mengandung informasi yang lebih lengkap dan detail, yang pada gilirannya dapat memperkaya pemahaman tentang video dan meningkatkan  keterlibatan  warga (Lee    Yu,  2019;  Xu    Zhang,  2018) . Penelitian sebelumnya telah memeriksa 13.322 tweet yang berhubungan dengan penerbangan Malaysia Airlines 370 dan menemukan bahwa semakin banyak kata yang terdapat dalam sebuah tweet semakin tinggi kemungkinan tweet tersebut akan di- retweet ( Xu  Zhang, 2018) . Studi lain yang menganalisis 4,25 juta video di YouTube, menemukan bahwa judul video yang lebih panjang berkorelasi dengan peningkatan jumlah penayangan video ( Halvey  Keane, 2007) . Oleh  karena  itu  semakin  panjang  judul,  semakin  besar  kemungkinan  warga  untuk membagikan, berkomentar, dan menyukai video YouTube.
H 2 : Durasi video memiliki pengaruh negatif terhadap tiga dimensi engagement masyarakat (jumlah like, comment, dan view) melalui akun YouTube .
Loop dialogis  adalah  proses  pertukaran  gagasan  dan  pandangan  yang  melibatkan negosiasi  dan  perdebatan  antara  organisasi  dan  publiknya.  Model  komunikasi  dua  arah seperti ini memiliki potensi untuk meningkatkan hubungan antara organisasi dan publiknya. Dalam  konteks  ini,  organisasi  memberikan  kesempatan  kepada  masyarakat  umum  untuk secara  langsung  mengajukan  pertanyaan,  memberikan  komentar,  memberikan  saran,  dan memberikan  umpan  balik  mengenai  isu-isu  yang  relevan  dengan  organisasi (Madichie Hinson,  2014) .  Sejumlah  penelitian  telah  menginvestigasi  dampak loop dialogis  terhadap keterlibatan  masyarakat  melalui  media  sosial.  Penelitian  sebelumnnya  yang  melakukan analisis terhadap 137 akun pemerintah daerah Amerika Latin di Facebook dan menemukan bahwa lingkaran dialogis dapat meningkatkan tingkat keterlibatan masyarakat. Penelitian ini menggunakan  berbagai  metrik,  termasuk  jumlah like ,  komentar,  dan  berbagi,  dalam mengukur  tingkat  keterlibatan  masyarakat (Gálvez-Rodríguez et  al .,  2018) .  Berdasarkan pernyataan di atas maka loop dialogic dapat meningkatkan kemungkinan pengguna untuk membagikan, mengomentari, dan menyukai video YouTube.
H 3 : Loop dialogic memiliki pengaruh positif terhadap tiga dimensi engagement masyarakat (jumlah like, comment, dan view) melalui akun YouTube.
Jenis konten adalah unsur komunikasi yang sangat penting dalam berbagai kegiatan organisasi  atau  masyarakat.  Konten  yang  menarik  bagi  seseorang  akan  mendorong  untuk menyukai dan menonton. Pesan dapat disampaikan oleh seseorang dalam bentuk simbol dan diterima  oleh khalayak dalam serangkaian makna (Cangara, 2017) . Penelitian dalam bidang komunikasi  kesehatan  telah  mengungkapkan  bahwa  jenis  konten  yang  berbeda  memiliki efek yang beragam terhadap perilaku partisipasi masyarakat dalam media sosial. Menurut Use  and  Gratification  Theory ,  tingkat  kepuasan  individu  terhadap  konten  media  secara langsung  memengaruhi  pemilihan  media  dan  cara  penggunaannya (Katz et  al .,  1973) . Berdasarkan pernyataan di atas, maka tipe konten memiliki efek yang berbeda untuk tingkat kemungkinan pengguna untuk  membagikan, mengomentari, dan menyukai video YouTube.
H 4 : Jenis  konten  memiliki  efek  diferensial  terhadap  tiga  dimensi  engagement  masyarakat (jumlah like, comment, dan view) melalui akun YouTube.
Valensi  emosional  merujuk  pada  perasaan  positif  dan  negatif  yang  timbul  saat seseorang memperoleh informasi. Ekspresi emosi dalam konten media sosial dapat menarik perhatian publik, memicu dialog, dan mendorong partisipasi aktif (Ji et al ., 2019) . Emosi juga memiliki dampak psikologis yang dapat mempengaruhi perilaku berbagi informasi (Zhang et al ., 2020) . Konten yang memiliki tingkat emosi  yang  tinggi  dapat  memicu  penyebaran viral  di  media  sosial (Xu    Zhang,  2018) .  Namun,  ada  penelitian  telah  mengeksplorasi pengaruh  moderasi  valensi  emosional (Zhou et  al .,  2018) .  Penelitian  terbaru  juga mengkonfirmasi bahwa valensi emosional memiliki peran moderasi dalam mempengaruhi keterlibatan  masyarakat  melalui  akun  Sina  Weibo  pemerintah  selama  krisis  kesehatan masyarakat. Selain itu, penelitian tersebut juga mengidentifikasi bahwa faktor seperti loop dialogis, kekayaan media, dan jenis konten juga berdampak pada tingkat keterlibatan warga dalam konteks tersebut (Chen et al., 2020) .
H 5 :  Valensi emosional akan memoderasi efek dari durasi video, panjang judul, loop    dialogic dan jenis konten terhadap tiga dimensi engagement masyarakat (jumlah like, comment, dan view) melalui akun YouTube.
Gambar 1. Model Konseptual Penelitian
Sumber: (Chen et al ., 2021)

## 3. Metode
Penelitian ini  menggunakan  metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif    dengan  tujuan  untuk memberikan  gambaran  atau  deskripsi  mengenai  suatu  keadaan  secara  objektif  melalui penggunaan  data  berupa  angka.  Metode  ini  meliputi  pengumpulan  data,  penafsiran  data, serta presentasi dan analisis hasil (Arikunto, 2011) . Objek penelitian ini adalah keterlibatan masyarakat pada akun YouTube Diskominfo Kota Palembang yang terdiri dari interaksi like, comment ,  dan view .  Akun  YouTube  @diskominfopalembang  ini  dibuat  pada  tahun  2017
Emotional Valence
Citizen engagement with a government YouTube account during a public health crisis Content type Dialogic loop Title length Video length The number of view The number of like The number of comment
dengan subscribers yang dimiliki berkisar 547.
Operasional  variabel  adalah  suatu  ciri,  sifat,  atau  nilai  yang  dapat  bervariasi  dari individu,  objek,  atau  kegiatan  tertentu,  yang  ditentukan  oleh  peneliti  untuk  dianalisis  dan ditarik  kesimpulan (Sugiyono,  2016) .  Partisipasi  masyarakat  melalui  akun  YouTube pemerintah  @diskominfopalembang  terdiri  dari  tiga  aspek,  yakni  jumlah like ,  jumlah komentar, dan jumlah view .
Durasi  video  mengacu  pada  lamanya  waktu  yang  digunakan  dalam  video  yang diunggah. Panjang judul adalah total kata  yang terdapat pada judul video  yang diunggah. Loop dialogis  mengacu  pada  pertukaran  ide  dan  perspektif  yang  dinegosiasikan  dan diperdebatkan  antara  organisasi  dan  publiknya.  Model  komunikasi  dialogis  dua  arah  ini berpotensi meningkatkan hubungan antara organisasi dan publiknya (Zhu et al ., 2019) . Loop dialogis  diukur  dengan  menggunakan  dua  indikator  yaitu  sikap  dan  respon  terhadap pertanyaan. Jika terdapat pertanyaan atau jawaban pada judul video diberi nilai 1, dan jika tidak diberi nilai 0. Skor dialogis loop diperoleh dengan menjumlahkan nilai kedua indikator.
Tipe konten merupakan elemen penting dalam komunikasi yang merujuk pada pesan yang  disampaikan  seseorang  dalam  bentuk  simbol-simbol  dan  dimaknai  oleh  khalayak dalam  serangkaian  makna (Cangara,  2017) .  Tipe  konten  dapat  dikategorikan  menjadi beberapa jenis, antara lain edukasi, dokumentasi kegiatan, informasi event, peringatan hari besar. Valensi emosional diberi nilai antara 0 hingga 1, dengan nilai 0,5 sebagai emosi netral. Semakin  dekat  nilai  dengan  0,  semakin  negatif  emosinya,  dan  sebaliknya.  Penelitian  ini menggunakan bantuan website Geneea untuk menentukan valensi emosionalnya.
Data yang dikumpulkan adalah data kuantitatif, berupa angka yang dapat diolah secara matematis (Pramiyati et al ., 2017; Situmorang et al ., 2014) . Penelitian juga menggunakan data sekunder  yang diperoleh dari studi literatur seperti jurnal, buku, dan dokumen resmi lainnya (Situmorang et al ., 2014) . Data dikumpulkan menggunakan metode crawling data, yaitu teknik pengumpulan data secara online dengan web crawler , yaitu web crawler dengan API yang disediakan APIFY. Penelitian ini menggunakan formula  (Tabel 1) untuk mengukur tingkat engagement masyarakat (Haro-de-Rosario et al ., 2018) .
Tabel 1. Formula Nama Simbol Rumus
Keterangan Popularity (Popularitas)
P P = Jumlah 𝑙𝑖𝑘𝑒 Jumlah postingan Rata-rata jumlah like tiap posting P* P*= 𝑃 𝐿𝑃𝐶 𝛼 Popularitas yang ada dipublik Commitment (Komitmen) C C = Jumlah 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠 Jumlah postingan Rata-rata jumlah komentar tiap posting
C* C*= 𝐶 𝐿𝑃𝐶 𝛼
Komitmen komunikasi publik
Virality (Penyebaran) V V = Jumlah 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒 Jumlah postingan Rata-rata jumlah bagikan tiap posting
V* V*= 𝑉 𝐿𝑃𝐶 𝛼 Penyebaran komunikasi publik Engagement E E = P*+ C*+ V* Tingkat Engagement Stakeholder
Intercorder  reliability atau  keandalan  antar  koder  adalah  ukuran  kesesuaian  hasil evaluasi dari pembuat kode independen terhadap karakteristik pesan atau artefak yang sama, dengan  tujuan memastikan  hasil  analisis dapat  dipercaya  oleh  orang  lain  dan  tidak  hanya berdasarkan  sudut  pandang  penulis (Burson,  2015) . Pengukuran  ini  juga  membantu meningkatkan  kualitas  pengkodean  data.  Kriteria  umum  dalam  mengukur Intercoder Reliability adalah:
Tabel 2. Kriteria Intercoder Reliability Kriteria Keterangan 0 Kesepakatan yang buruk 0,01-0,20 Kesepakatan yang rendah 0,21-0,40 Kesepakatan yang sedang 0,41-0,60 Kesepakatan yang cukup baik 0,61-0,80 Kesepakatan yang baik 0,81-0,99 Kesepakatan yang sangat baik 1,00 Kesepakatan yang sempurna
Untuk  menganalisis  data,  digunakan  aplikasi  SPSS  dengan  uji  regresi binomial negatif, yang cocok untuk memodelkan data cacah dengan equidispersi atau overdispersi , yaitu saat variasi data lebih besar dari nilai rata-ratanya (Keswari et al ., 2014) . Uji regresi binomial negatif  mencegah  hilangnya  informasi  penting  yang  dapat  terjadi  jika  data overdispersi dianalisis  dengan  regresi  normal.  Dalam  uji  ini, Incidence  Rate  Ratio (IRR) dihitung sebagai rasio antara dua tingkat kejadian suatu peristiwa pada dua kelompok yang berbeda.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil Crawling Data
Untuk melakukan crawling data , digunakan API dari situs web APIFY. Hasil crawling data akan disimpan dalam bentuk file excel setelah proses selesai dilakukan. Berikut adalah hasil data yang telah di- crawling.
Tabel 3. Hasil Crawling Data Jenis Konten Jumlah Edukasi 8 Video Dokumentasi Kegiatan 133 Video Informasi Event 4 Video Peringatan Hari Besar 3 Video Total 148 Video
Pada  proses crawling data  berhasil  dikumpulkan  sebanyak  148  video  dari  akun YouTube @diskominfopalembang dengan 547 subscriber dari rentang waktu sejak tanggal 8 September 2021 hingga saat ini. Data yang berhasil dikumpulkan mencakup judul video, durasi video, serta jumla like, comment, dan view pada setiap video. Berdasarkan dari 148 video,  sebanyak  133  video  (89,8%)  berhubungan  dengan  dokumentasi  kegiatan  yang
dilakukan oleh Diskominfo Kota Palembang,  8 video (5,4%) berisi konten edukasi, 4 video (2,7%)  berisi  informasi  tentang  event  yang  diadakan,  dan  sisanya  3  video  (2%)  berisi peringatan hari besar.

## 4.2 Intercorder Realibility
Dalam penelitian ini, judul konten video  diberi kode secara manual untuk memperoleh data analisis loop dialogis  dan  tipe  konten.  Tim  independen  diminta  untuk  melakukan pengkodean  terhadap  148  video  dan  diberikan  penjelasan  mengenai  skema  pengkodean untuk  memastikan  standar  pengkodean  yang  baik.  Untuk  menguji  inter  reliabilitas,  30% sampel acak dipilih dan 44 video pendek dikodekan. Hasilnya menunjukkan nilai untuk jenis konten,  “mengirimkan  pertanyaan”  dan  “menanggapi  pertanyaan”.  Hasil  nilai kappa menunjukkan  bahwa  kesepakatan  antara  kedua   kode  berada  di  atas  0,80  untuk  semua variabel, sehingga dapat disimpulkan bahwa kesepakatan antara kedua pengkode sangat baik bahkan ada yang sempurna  jika dibandingkan dengan kriteria pada umumnya (Tabel 4).
Table 4. Hasil Intercoder Reliability Jenis Pengkodean Nilai Kappa Jenis Konten 0,870 Mengirimkan Pertanyaan 0,876 Menanggapi Pertanyaan 1,000 Table 5. Variabel Dependen Variabel Dependen Mean [SD] Skewness Kurtosis Like 1,42 [SD 2,775] 3,559 14,594 Comment 0,14 [SD 0,452] 3,721 15,466 View 56,09 [SD 90,907] 5,277 35,227
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  banyak  video  pendek  yang  jarang mendapatkan jumlah like, comment , dan view , namun ada beberapa video yang mendapatkan jumlah  yang  tinggi  dari  variabel  tersebut.  Untuk  mengatasi overdispersi ini,  peneliti menggunakan model regresi binomial negatif untuk memodelkan jumlah like, comment, dan view .  Selanjutnya,  peneliti  menganalisis  menggunakan  SPSS  apakah  dampaknya dipengaruhi oleh valensi emosional dari setiap judul video.
4.3 Tingkat Engagement Masyarakat dengan Formula Haro-de-Rosario, Sáez- Martín, delCarmen Caba-Pérez
Berdasarkan  data  yang  diambil  dari  hasil crawling ,  diketahui  bahwa  akun  YouTube @diskominfopalembang memiliki 547 pengikut dan penulis telah berhasil mengumpulkan sebanyak 148 video. Selama ini, video-video yang diunggah tersebut telah mendapatkan 210 like , 21 comment , dan 8301 view. Setelah melakukan crawling data dan menguji reliabilitas kappa selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  formula  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Untuk melakukan analisis lebih lanjut,  digunakan perhitungan menggunakan formula  setelah  menggunakan  rumus  yang  digunakan  peneliti  sebelumnya (Haro-de- Rosario  et  al.,,  2018) .  Hasil  analisis  ditemukan  bahwa  total  keterlibatan  masyarakat  atau
engagement dari akun YouTube @diskominfopalembang adalah sebesar 0,10536.
Tabel 5. Formula Perhitungan Keterangan Rumus Berdasarkan Like 𝑃 = Jumlah 𝐿𝑖𝑘𝑒 Jumlah Postingan = 210 148 = 1,42
P ∗ = P LPC A = 1,42 547 = 0,00259 Berdasarkan comment C = Jumlah Komen Jumlah Postingan = 21 148 = 0,141
C ∗ = C LPC A = 0,141 547 = 0,00025 Berdasarkan Veiw 𝑉 = Jumlah 𝑉𝑖𝑒𝑤 Jumlah Postingan = 8301 148 = 56,08
V ∗ = V LPC A = 56,08 547 = 0,10252 Jumlah Engagement E = P ∗ +  C ∗ + V ∗ E = 0,00259 ∗ +   0,00025 ∗ + 0,10252 ∗ =  0,10536
E = Engagement Masyarakat; LPC 𝐴 = Jumlah 𝑆𝑢𝑏𝑠𝑐𝑟𝑖𝑏𝑒

## 4.4 Analisis Deskriptif
Berdasarkan  grafik  yang  tertera  pada  Gambar  3,  terlihat  bahwa  video  dengan  konten dokumentasi  kegiatan  mendapatkan  jumlah like , comment ,  dan view rata-rata  tertinggi, sementara  video  dengan  konten  peringatan  hari  besar  mendapatkan  jumlah like rata-rata terendah.

## Gambar 2. Diagram rata-rata Engagement Masyarakat

## 4.5 Pengujian Hipotesis
Tabel  6  menunjukkan  hasil estimasi  model  regresi binomial negatif  yang  memperkirakan jumlah like ,  komentar,  dan  bagikan  untuk  setiap  video  pendek  yang  diunggah  di  akun YouTube @diskominfopalembang. Hipotesis 1 menyatakan bahwa video yang lebih lama cenderung kurang menarik minat masyarakat. Model 1 dan Model 3 menunjukkan hubungan
positif dan signifikan secara statistik dengan jumlah like (rasio tingkat insiden [IRR] = 1,002, P =  1%) dan jumlah view (rasio tingkat insiden [IRR] = 1,002, P =  1%). Hal ini berarti bahwa setiap peningkatan satu unit panjang durasi video hanya akan meningkatkan jumlah like sebesar 0,2% dan jumlah bagikan sebesar 0,2%. Namun, hubungan antara durasi video dan jumlah komentar tidak signifikan (hipotesis 1 ditolak sebagian).
Tabel 6. Hasil Regresi Binomial Negatif Variabel Like (Model 1) Incidence Rate Ratio P value Comment (Model 2) Incidence Rate Ratio P value  View (Model 3) Incidence Rate Ratio P value Durasi Video 1,002 0,001** 1,001 0,245 1,002 0,001** Panjang Judul 1,009 0,829 0,938 0,415 1,024 0,001** Dialogic Loop 23,639 0,001** 5,499 0,180 9,328 0,001** Jenis Konten Dok. Kegiatan 0,734 0,691 0,569 0,001** Edukasi 0,384 0,346 1,027 0,980 0,430 0,001** Informasi Event 0,902 0,919 1,758 0,001** Hari Besar 1,362 0,691 1,107 1,000 0,540 0,001** Constant 0,900 0,898 0,179 0,007 45,587 0,001** Log Likehood -62,233 -60,318 -60,318
** Sig  1 %
Hipotesis 2 menyatakan bahwa judul  video  yang lebih panjang dapat meningkatkan keterlibatan masyarakat. Berdasarkan tabel 6, panjang judul memiliki pengaruh pada jumlah view (IRR=1,024, P = 1%), yang berarti setiap peningkatan satu unit dalam panjang judul dapat meningkatkan jumlah view sebesar 2,4%. Namun, pada model 2 dan 3  berdasarkan jumlah like dan komentar tidak menunjukkan dampak yang signifikan sehingga hipotesis 2 hanya diterima sebagian. Oleh karena itu video dengan judul yang lebih panjang memiliki pengaruh untuk meningkatkan engagement masyarakat (Lee  Yu, 2019; Zhu et al., 2019) .
Hipotesis 3 mengatakan bahwa video yang memiliki beberapa fitur dialogis akan lebih menarik  minat  masyarakat.  Model  1  dan  Model  3  menunjukkan  hubungan  positif  dan signifikan secara statistik dengan jumlah like (rasio tingkat insiden [IRR] = 23,639, P = 1%) dan jumlah view (rasio tingkat insiden [IRR] = 9,328, P =  1%). Hasil pengujian pada model 2 tidak ada yang signifikan namun pengujian model 1 dan 3 menunjukkan bahwa fitur dialogis berhubungan dengan jumlah like , dan view yang diterima dengan probabilitas  5%. Namun,  jumlah  komentar  tidak  memiliki  hubungan  terhadap  fitur  dialogis  sehingga hipotesis 3 didukung sebagian.
Hipotesis  4  menyatakan  bahwa  jenis  konten  yang  ditampilkan  dalam  video mempengaruhi tingkat keterlibatan masyarakat. Model 3 pada tabel 6 menunjukkan bahwa semua  konten,  kecuali  konten informasi event  memiliki  hubungan  negatif  dengan  jumlah view . Jenis konten informasi event memiliki pengaruh positif terhadap  jenis view , dimana jenis  konten  informasi  event  akan  mengalami  kenaikan  75,8%  terhadap  jumlah view . Namun,  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  dalam  jumlah like maupun comment pada berbagai jenis konten video sehingga hipotesis 4 didukung dan ditolak sebagian.

## Table 7. Hasil Uji Regresi Binomial Negatif dengan Efek Moderasi
Variabel Like (Model 1) Incidence Rate Ratio P value Comment (Model 2) Incidence Rate Ratio P value View (Model 3) Incidence Rate Ratio P value Durasi Video 1,007 0,184 1,042 0,190 1,007 0,001** Panjang Judul 1,185 0,041* 1,515 0,249 1,016 0,232 Dialogic Loop 17,784 0,001** 4,971 0,211 7,538 0,001** Tipe Konten Dokumentasi Kegiatan 0,085 0,013* 1,001 1,000 0,650 0,004** Edukasi 0,999 1,000 0,400 0,001** Informasi Event 0,171 0,218 0,561 0,055 Peringatan Hari Besar 4,928 0,001** 0,059 1,000 1,538 0,004 Interaksi Emosi Valensi 1,554 0,032* 1,181 0,001** Emosi x Durasi 0,999 0,340 0,992 0,199 0,999 0,001** Emosi x Judul 0,967 0,064 0,901 0,161 1,002 0,565 Emosi x Tipe Konten Dokumentasi Kegiatan 1,554 0,032* 8,964 0,080 1,207 0,002** Edukasi 1,905 0,999 3,672 1,864 0,001** Informasi Event 1,435 0,244 3,605 1,000 1,286 0,001** Constant 0,085 0,130 1,000 11,862 0,001** Log Likehood -233,330 -58,574 -2670,553
** Sig  1 %; * Sig  5%
Hipotesis 5 menyatakan bahwa valensi emosional dapat memoderasi efek keterlibatan masyarakat.  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  interaksi  antara  durasi  video  dan  emosi berhubungan negatif dengan jumlah view (IRR= 0,999 P=  1%) sehingga valensi emosional dapat  memoderasi  hubungan  antara  durasi  video  dan  keterlibatan  masyarakat.  Valensi emosional juga dapat memoderasi panjang judul terhadap jumlah like secara negatif. Selain itu, valensi emosional juga memoderasi hubungan antara jenis konten dan jumlah like dan view terlihat pada tabel 7 di model 1 dimana emosional valensi berhubungan positif terhadap jumlah like pada  jenis  konten  dokumentasi  kegiatan.  Pada  model  3,  semua  konten berhubungan positif terhadap jumlah view . Namun, valensi emosional tidak memiliki efek pada  jenis  perilaku  keterlibatan  lainnya.  Secara  keseluruhan,  emosi  memainkan  peran moderasi  dalam  hubungan  antara  durasi  video,  jenis  konten  dan  keterlibatan  masyarakat, tetapi  dengan  pola  yang  bervariasi  pada  jenis  keterlibatan  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu ekspresi emosi dalam konten media sosial memiliki kemampuan untuk menarik perhatian publik, memicu dialog, dan mendorong  partisipasi aktif (Ji et al ., 2019; Zhang et al ., 2020; Xu  Zhang 2018) .

## 5. Kesimpulan dan Saran
Penelitian ini mempertimbangkan valensi emosional sebagai moderator yang mempengaruhi pengaruh faktor-faktor seperti panjang video, panjang judul, loop dialogis, dan tipe konten pada  tiga  dimensi  keterlibatan  masyarakat,  yaitu like , comment ,  dan view .  Berdasarkan penelitian ini ditemukan bahwa durasi video yang lebih panjang cenderung menghasilkan lebih  banyak like dan view ,  meskipun  durasi  video  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  jumlah comment .  Selain  itu,  video  dengan  judul  yang  lebih  panjang  cenderung
menghasilkan lebih banyak like , meskipun judul video tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap  jumlah comment dan view . Loop dialogis  tidak  mempengaruhi  keterlibatan masyarakat  baik  berupa like , comment ,  maupun view .  Jenis  konten  hanya  mempengaruhi penurunan jumlah like terhadap tipe konten edukasi dan dokumentasi kegiatan, sementara jenis konten tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah comment ataupun view dari jenis  tipe  konten  tersebut.  Selain  itu,  jenis  konten  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap konten dengan tipe informasi event dan peringatan hari besar baik dari jumlah like , comment , maupun view . Valensi emosional hanya memoderasi penurunan jumlah like pada video  yang  memiliki judul  yang  lebih  panjang  dan  penurunan  jumlah like terhadap  video yang  bertipe  konten  edukasi  dan  dokumentasi  kegiatan.  Sementara  untuk  faktor  lainnya, valensi  emosional  tidak  memiliki  pengaruh  moderasi  yang  signifikan  baik  terhadap like , comment , maupun view .
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan untuk penelitian lebih  lanjut.  Pertama,  penelitian  ini  hanya  memfokuskan  pada  akun  YouTube @diskominfopalembang.  Oleh  karena  itu,  peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan  pada  sektor  perusahaan  yang  berbeda  dan  tahun  terbaru  agar  dapat mendukung dan memperkuat variabel penelitian (Sarosa, 2021) . Kedua, untuk memperkaya penelitian di masa depan, disarankan menggunakan pendekatan kualitatif untuk mengetahui bagaimana  pengaruh  YouTube  pemerintah  terhadap  keterlibatan  masyarakat  secara  lebih detail  dan  mendalam  serta  dapat  menggunakan  variabel  lain  yang  dapat  lebih  besar variabilitasnya sehingga dapat menjelaskan dengan lebih baik (Winarsunu, 2017) .

## Referensi
Agency, D. (2015). Online engagement in digital marketing meaning  definition  | Duffy Agency. https://duffy.agency/insight/what-is-online-engagement/
Arikunto. (2011). Prosedur penelitian: Suatu pendekatan praktek . Penerbit; Rineka Cipta, Jakarta.
BPS  Indonesia.  (2023). Statistik  Indonesia  Dalam  Infografis  2023 .  Statistik  Indonesia, 1101001, 816.
Budiarto, D.S. Islamiyati, M., Prabowo, M.A. (2021). The correlation of business creativity and  social  media  with  MSMEs  entrepreneurial  performance, AKRUAL:  Jurnal Akuntansi , 12(2), 132-142. https://doi.org/1010.26740/jaj.v12n2.p132-142 Burson,
T. (2015).
Coding and Intercoder reliability Title. https://slideplayer.com/slide/3559200/
Cangara, H. (2017). Perencanaan  strategi komunikasi . OPAC Perpustakaan Nasional RI. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=969033
Chen,  Q.,  Min,  C.,  Zhang,  W.,  Ma,  X.,    Evans,  R.  (2021).  Factors  driving  citizen engagement with government tiktok accounts during the covid-19 pandemic: Model development  and  analysis. J ournal  of  Medical  Internet  Research ,  23(2),  e21463. https://doi.org/10.2196/21463
Chen, Q., Min, C., Zhang, W., Wang, G., Ma, X.,  Evans, R. (2020). Unpacking the black box: How to promote citizen engagement through government social media during the COVID-19 crisis. Computers in Human Behavior , 110, 106380. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2020.106380
Desrianti, D.I., Sunarya, L.,  Parmania, D.F. (2015). Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) pada rhjfox sebagai forum diskusi. Creative Communication and Innovative Technology Journal , 8(3), 147-164. https://doi.org/10.33050/ ccit.v8i3.334 Dwiyanto,  A.  (2017). Manajemen  pelayanan  publik:  Peduli,  inklusif,  dan  kolaboratif . Gadjah Mada University Press.
Falls,  J.  (2012). Defining  Engagement . https://socialmediaexplorer.com/content- sections/news-and-noise/defining-engagement/
Gálvez-Rodríguez,  M.  del  M.,  Sáez-Martín,  A.,  García-Tabuyo,  M.,    Caba-Pérez,  C. (2018). Exploring dialogic strategies in social media for fostering citizens’ interactions with  Latin  American  local  governments. Public  Relations  Review ,  44(2),  265–276. https://doi.org/10.1016/J.PUBREV.2018.03.003
Gatara, S. (2008). Ilmu Politik: Memahami Dan Menerapkan . Pustaka Setia.
Guo, P.J., Kim, J.,  Rubin, R. (2014). How video production affects student engagement: An  empirical  study  of  MOOC  videos.  L@S  2014  - Proceedings  of  the  1st  ACM Conference on Learning at Scale , 41–50. https://doi.org/10.1145/2556325.2566239 Halvey, M.J.,  Keane, M.T. (2007). Analysis of online video search and sharing. Hypertext 2007: Proceedings of the Eighteenth ACM Conference on Hypertext and Hypermedia , HT’07, 217–226. https://doi.org/10.1145/1286240.1286301
Haro-de-Rosario,  A.,  Saraite,  L.,  Sáez-Martin,  A.,    del  Carmen  Caba-Pérez,  M.  (2018). The impact of social media on customer engagement with U.S. Banks. Social Media Marketing: Breakthroughs in Research and Practic , 774–788. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-5637-4.CH039
Herlina, N.,  Lubis, E.E. (2017). Efektivitas  komunikasi akun instagram  @sumbar_rancak sebagai  media  informasi  online  pariwisata  Sumatera  Barat. Disertasi ,  Universitas Riau.
Hidayattika, Q.B.,  Eriend, D. (2021). Penerapan social engagement dalam URC (UMKM Review  Contest)  sebagai  bentuk  komunikasi  pemasaran  pada  UMKM  Kota  Padang Panjang. Jurnal  Ilmu  Komunikasi  Dan  Media  Sosial  (JKOMDIS) , 1 (3),  22–32. https://doi.org/10.47233/jkomdis.v1i3.56
Ji, Y. G., Chen, Z.F., Tao, W.,  Cathy  Li,  Z. (2019).  Functional and emotional traits of corporate  social  media  message  strategies:  Behavioral  insights  from  SP  500
Facebook data. Public Relations Review , 45(1), 88–103.
https://doi.org/10.1016/J.PUBREV.2018.12.001
Kaplan,  A.M.,    Haenlein,  M.  (2010).  Users  of  the  world,  unite!  The  challenges  and opportunities of Social Media. Business Horizons , 53(1), 59–68. https://doi.org/10.1016/J.BUSHOR.2009.09.003
Katz, E.,  Blumler, J.G.,   Gurevitch, M. (1973). Uses and  gratifications research. Public Opinion Quarterly , 37(4), 509–523. https://doi.org/10.1086/268109/2/37-4- 509.PDF.GIF
Keswari, N. M. R., Sumarjaya,  I.W.,   Suciptawati, N.L.P. (2014). Perbandingan regresi binomial negatif dan regresi generalisasi poisson dalam mengatasi overdispersi (Studi kasus: jumlah tenaga kerja  usaha pencetak genteng di  Br. Dukuh, Desa Pejaten). E- Jurnal Matematika , 3(3), 107-120. https://doi.org/10.24843/mtk.2014.v03.i03.p072 Kohler,  S.,    Dietrich,  T.C.  (2021).  Potentials  and  limitations  of  educational  videos  on YouTube  for  science  communication. Frontiers  in  Communication ,  6(May),  1–10. https://doi.org/10.3389/fcomm.2021.581302
Lee,  C.  H.,    Yu,  H.  (2019).  The  impact  of  language  on  retweeting  during  acute  crises: Uncertainty reduction and language expectancy perspectives. Industrial Management Data Systems, 120(8), 1501-1519. https://doi.org/10.2139/SSRN.3446718
Madichie, N.O.,  Hinson, R. (2014). A critical analysis of the “dialogic communications” potential  of  sub-Saharan  African  Police  Service  websites. Public  Relations  Review , 40(2), 338–350. https://doi.org/10.1016/J.PUBREV.2013.10.009
Merdiansah, R., Siska, S.,  Ridha, A.A. (2024). Analisis sentimen pengguna X Indonesia terkait kendaraan listrik menggunakan IndoBERT. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 221-228. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2895 Paige,  J.  M.  (1971).  Political  orientation  and  riot  participation. American  Sociological Review , 36(5), 810–820. https://doi.org/10.2307/2093668
Pramiyati,  T.,  Jayanta,  J.,    Yulnelly,  Y.  (2017).  Peran  data  primer  pada  pembentukan skema konseptual yang faktual (Studi kasus: Skema konseptual basisdata simbumil). Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer ,  8(2),  679–686. https://doi.org/10.24176/SIMET.V8I2.1574
Rismawan, S.A. (2023). Implementasi website berita online menggunakan metode crawling data  dengan  bahasa  pemrograman  python. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , 10(3), 167-178. https://doi.org/10.35957/jatisi.v10i3.4902 Rosana, A. S. (2010). Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi dalam industri media di  Indonesia. Gema  Eksos ,  5(2),  146–148. https://e-jurnal.unisfat.ac.id/index.php/ ge/article/view/46
Sarosa, S. (2021). Analisis data penelitian kualitatif . PT Kanisius.
Situmorang, R.M., Muhibbuddin., Khairil. (2014). Penerapan model pembelajaran problem based  learning  untuk  meningkatkan  hasil  belajar  siswa  pada  materi  sistem  ekskresi manusia. Jurnal Edubio Tropika , 3(2). https://jurnal.unsyiah.ac.id/JET/ article/view/6956
Sugiyono.  (2016). Memahami  Penelitian  Kualitatif .  Cetakan  ke  12,  Penerbit  Alfabeta, Bandung
Surbakti, R. (1992). Memahami Ilmu Politik. Raja Grafindo Persada.
Suryadharma,  B.,    Susanto,  T.  D.  (2017).  faktor  penerimaan  media  sosial  instansi pemerintah di Indonesia. INTEGER: Journal of Information Technology , 2(2), 1–10. https://doi.org/10.31284/j.integer.2017.v2i2.174
Virtanen, H., Björk, P.,  Sjöström, E. (2017). Follow for follow: Marketing of a start-up company on Instagram. Journal of Small Business and Enterprise Development , 24(3), 468–484. https://doi.org/10.1108/JSBED-12-2016-0202
Winarsunu, T. (2017). Statistik dalam penelitian psikolog dan pendidikan (Vol. 1).
UMMPress.
Xu, W. (Wayne),  Zhang, C. (2018). Sentiment, richness, authority, and relevance model of information sharing during social Crises—the case of #MH370 tweets. Computers in Human Behavior , 89, 199–206. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2018.07.041 Zhang,  L.,  Wei,  J.,    Boncella,  R.  J.  (2020).  Emotional  communication  analysis  of emergency microblog based on the evolution life cycle of public opinion. I nformation Discovery  and  Delivery ,  48(3),  151–163. https://doi.org/10.1108/IDD-10-2019- 0074/FULL/XML
Zhou, J.,  Liu,  F.,  Zhou, H. (2018). Understanding health food messages on Twitter for health  literacy  promotion. Perspectives  in  public  health ,  138(3),  173–179. https://doi.org/10.1177/1757913918760359
Zhu, C., Xu, X., Zhang, W., Chen, J.,  Evans, R. (2019). How health communication via tik  tok  makes  a  difference:  A  content  analysis  of  tik  tok  accounts  run  by  Chinese provincial health committees. International Journal of Environmental Research and Public Health , 17(1), 192-209. https://doi.org/10.3390/IJERPH17010192