Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM)
Vol.11, No.1, Juni 2023, p.56-67, DOI:10.47007/inohim.v11i1.500
Analisis Teks Pemberitaan Telemedicine di Indonesia: Pendekatan Sentimen, NER, Topic Modeling , dan Social Network dalam Memahami Isu dan Persepsi
Satria Bagus Panuntun¹,Dewi Krismawati 2 , Setia Pramana 3 , Erni Tri Astuti 4 1,2 Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik, Badan Pusat Statistik, Jakarta, Indonesia
3 Departmen Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia
4 Departemen Statistik, Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Bidara Cina, Kecamatan Jatinegara, Jakarta Timur, Indonesia
Korespondensi E-mail: erni@stis.ac.id
Submitted: 24 Mei 2023, Revised: 8 Juni 2023, Accepted: 20 Juni 2023

## Abstract
Telemedicine is becoming an increasingly relevant phenomenon in the health sector in Indonesia, especially with the emergence of the COVID-19 Pandemic. This study examines text analysis of telemedicine news coverage during the COVID-19 pandemic in Indonesia using sentiment analysis, Named Entity Recognition (NER), topic modeling, and Social Network Analysis (SNA). This research aims to gain an in-depth understanding of issues, public perceptions, social networks, and topics related to the use of telemedicine in dealing with a pandemic. This study provides a comprehensive understanding of telemedicine coverage during the COVID-19 pandemic in Indonesia by combining four methods. The findings of this research can provide valuable insights for stakeholders in optimizing the use of telemedicine, understanding public perceptions, and building effective collaborations in handling pandemics.
Keywords: telemedicine, sentiment analysis, Named Entity Recognition (NER), topic modeling, social network analysis, COVID- 19

## Abstrak
Telemedicine  menjadi  fenomena  yang  semakin  relevan  dalam  sektor  kesehatan  di  Indonesia,  terutama  dengan munculnya Pandemi COVID-19. Penelitian ini mengkaji analisis teks pemberitaan telemedicine selama pandemi COVID-19 di Indonesia dengan menggunakan analisis sentimen, Named Entity Recognition (NER), Topic Modeling , dan Social Network Analysis (SNA). Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang isu-isu, persepsi masyarakat, jaringan sosial, dan topik-topik yang terkait dengan pemanfaatan telemedicine dalam menghadapi masalah kesehatan di masa pandemi. Penggunaan gabungan empat metode analisis agar dapat menyajikan  pemahaman  yang  komprehensif  tentang  pemberitaan  telemedicine  selama  pandemi  COVID-19  di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan adanya kecenderungan sentimen positif dan netral terhadap telemedicine dan  keberadaannya  sangat  membantu  masalah  kesehatan  di  masa  Pandemi  COVID-19.  Selain  itu  pejabat pemerintah adalah nama yang paling sering muncul dalam pemberitaan telemedicine  yang memiliki makna peranan sentral  pemerintah  dalam  masalah  kesehatan  sangat  dibutuhkan.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan berharga bagi para pemangku kepentingan dalam mengoptimalkan pemanfaatan telemedicine, memahami persepsi masyarakat, dan membangun kolaborasi yang efektif dalam penanganan pandemi.
Kata Kunci: telemedicine, analisis sentimen, Named Entity Recognition (NER), social network analysis , topic modelling , COVID-19

## Pendahuluan
Selama  masa  pandemi  COVID-19  sistem  manajemen  kesehatan  mengalami  perubahan  yang sangat  signifikan.  Hal  ini  terkait  bagaimana  melakukan  manajemen  sumber  daya  kesehatan  yang  ada untuk mencegah dan menangani penyebaran virus COVID-19 [1] . Sumber daya kesehatan ini meliputi fasilitas kesehatan seperti rumah sakit dan puskesmas, tenaga kesehatan seperti dokter, perawat, bidan, layanan  penyediaan  obat  seperti  apotek  dan  toko  obat.  Sistem  kesehatan  di  seluruh  dunia  dipaksa berubah dalam waktu singkat untuk menangani masalah pandemi global yang muncul setelah terakhir tercatat sejarah pada tahun 1920 (flu spanyol) serta mengambil langkah-langkah penanganan penanganan terhadap pasien baik yang terinfeksi oleh virus COVID-19 maupun penderita penyakit lainnya [2] .
Hal ini disebabkan oleh karakteristik dari virus COVID-19 yang sangat mudah menular melalui udara dan kontak antar manusia [3] . Salah satu penanganan yang dilakukan, penyelenggara kesehatan di beberapa  negara  mulai  mencanangkan    untuk  menggunakan  telemedicine  sebagai  media  untuk menyelenggarakan pelayanan kesehatan antara petugas medis dan pasien, khususnya pasien yang tidak harus mendapatkan penanganan yang cukup serius [2][4] .
Telemedicine  adalah  penyampaian  pelayanan  perawatan  kesehatan  menggunakan  teknologi informasi  dan  komunikasi  [4] . Kelebihan  utama  dari  layanan  ini  adalah  telemedicine  meminimalisir kontak antar manusia. Perubahan secara massif penggunaan telemedicine pada masa pandemic COVID- 19 dinilai sangat efektif saat pemerintah mengeluarkan kebijakan social distancing untuk memutus mata rantai  penyebaran  virus  COVID-19  [2] . Di  Indonesia,  Kementerian  Kesehatan  RI  mendorong masyarakat untuk menggunakan telemedicine pada masa pandemi, khususnya pasien yang mengalami tingkat  keparahan  rendah  hingga  sedang.  Pada  tanggal  6  Juli  2021,  Pemerintah  Indonesia  melalui Kemenkes  mengeluarkan  Keputusan  Menteri  Kesehatan  No.  HK.01.07-MENKES-4829-2021  yang mengatur  tentang  Pedoman  Pelayanan  Kesehatan  Melalui  Telemedicine.  Pada  Masa  Pandemi Corona Virus Disease 2019 [5] . Kebijakan ini didasari oleh kondisi dimana tingkat okupansi rumah sakit sangat tinggi pada masa pandemi, sehingga tenaga kesehatan dapat lebih fokus untuk menangani pasien dengan tingkat keparahan yang tinggi  [6] . Pasien COVID-19 yang melakukan isolasi mandiri di rumah dapat memanfaatkan  telemedicine  untuk  beberapa  layanan  seperti  konsultasi  dengan  dokter  24  jam, mendapatkan  resep  untuk  indikasi  medis  tertentu,  serta  mendapatkan  obat  sesuai  dengan  kebutuhan pasien [7] . Beberapa aplikasi telemedicine didukung oleh layanan pengiriman obat sampai dengan rumah pasien.  Penggunaan  telemedicine  telah  membantu  mengatasi  kendala  geografis  dan  aksesibilitas  [8] . Terutama  di  daerah  yang  terpencil  atau  sulit  dijangkau,  telemedicine  memungkinkan  pasien  untuk mendapatkan  layanan  kesehatan  tanpa  harus  melakukan  perjalanan  jauh  dan  menghadapi  kesulitan transportasi [9] .
Dalam  konteks  pandemi  COVID-19,  telemedicine  memainkan  peran  yang  penting  dalam menjaga kelangsungan perawatan pasien tanpa memerlukan kontak fisik yang berlebihan antara pasien dan tenaga medis [7] . Portal berita adalah salah satu media yang digunakan untuk mendukung penggunaan telemedicine  yang  lebih  meluas  ke  masyarakat.  Portal  berita  dapat  digunakan  untuk  memberikan informasi  yang  mendalam  tentang  apa  itu  telemedicine,  bagaimana  cara  kerjanya,  dan  manfaat  yang ditawarkannya dalam memberikan layanan kesehatan jarak jauh. Artikel, laporan, dan wawancara yang disampaikan  melalui  portal  berita  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  bagaimana telemedicine dapat meningkatkan aksesibilitas, efisiensi, dan kualitas perawatan kesehatan. Oleh karena itu penting untuk dilakukan penelitian terkait bagaimana penggunaan telemedicine menggunakan sumber data yang berasal dari portal berita online.
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang isu-isu, persepsi masyarakat,  jaringan  sosial,  dan  topik-topik  yang  terkait  dengan  pemanfaatan  telemedicine  dalam menghadapi  masalah  kesehatan  di  masa  pandemi.  Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana isu telemedicine dipandang oleh masyarakat secara umum, apakah lebih positif, negatif, atau netral. Hasil analisis ini akan memberikan wawasan tentang persepsi dan sentimen yang berkembang di masyarakat terkait penggunaan telemedicine selama pandemi COVID-19. Informasi yang dikumpulkan melalui web  scraping dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dan  pengembangan kebijakan  terkait  telemedicine.  Penggunaan  gabungan  empat  metode  analisis  agar  dapat  menyajikan pemahaman  yang  komprehensif  tentang  pemberitaan  telemedicine  selama  pandemi  COVID-19  di Indonesia.  Hasil  yang  diperoleh  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  tentang  pandangan masyarakat secara luas, kecenderungan opini, dan  area yang perlu diperbaiki  atau  ditingkatkan  dalam implementasi telemedicine. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi sumber informasi yang berharga bagi  para  pengambil  keputusan  di  bidang  kesehatan  dan  pemerintah  untuk  memperbaiki  dan mengarahkan upaya penggunaan telemedicine di masa depan.

## Metode Penelitian

## Landasan Teori
Big  Data  adalah  tren  dalam  analisis  data  besar [10] .  Big  data dapat  digunakan  untuk mengumpulkan  dan  menganalisis  data  yang  dihasilkan  oleh  pengguna  melalui  platform  media  sosial, portal  berita,  blog,  dan  lain  sebagainya.  Penggunaan  data  dari  portal  berita  dan  sosial  media  dapat
dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan berbasis data atau informasi, khususnya terkait telemedicine [11] . Pemanfaatan data yang bersumber dari big data merupakan alternatif sumber data sebagai pengganti survei tradisional [3] .
1) Web Scraping
Web  scraping  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  mengekstraksi informasi dari halaman-halaman web secara otomatis [12] . Dalam era digital yang semakin maju, data yang terdapat di internet sangatlah melimpah dan berharga. Web scraping menjadi solusi yang efisien dan efektif dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber online.
2) Analisis Sentimen
Sentiment  Analysis  atau  analisis  sentimen  adalah  proses  mengidentifikasi  dan  mengkategorikan sentimen atau pendapat dalam teks, baik itu positif, negatif, atau netral [13] . Metode ini berusaha untuk memahami dan menganalisis ekspresi emosi, opini, atau sikap yang terkandung dalam teks, seperti ulasan produk, tweet di media sosial, atau artikel berita. Ada beberapa teknik dalam metode analisis sentimen, antara lain:
a. Rule-Based Sentiment Analysis:
Teknik ini melibatkan penggunaan daftar kata kunci (leksikon) atau aturan-aturan linguistik yang dikaitkan  dengan  sentimen  tertentu.  Misalnya,  kata-kata  positif  seperti  "baik"  atau  "fantastis" dikaitkan  dengan  sentimen  positif,  sedangkan  kata-kata  negatif  seperti  "buruk"  atau "mengecewakan" dikaitkan dengan sentimen negatif. Pendekatan ini mengandalkan daftar kata- kata (leksikon) dan aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengklasifikasikan sentimen.
b. Machine Learning-Based Sentiment Analysis :
Teknik  ini  menggunakan  teknik-teknik  Machine  Learning  untuk  melatih  model  yang  dapat mengklasifikasikan sentimen dalam teks secara otomatis. Model ini dapat menggunakan berbagai algoritma, seperti Naive Bayes , Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, atau Random Forests .
3) Analisis Named Entity Recognition (NER) Named Entity Recognition (NER) adalah metode pengolahan teks yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan  mengklasifikasikan  entitas-entitas  bernama  dalam  teks,  seperti  nama  orang,  lokasi  geografis, organisasi, tanggal, dan lain sebagainya [14] . NER penting dalam memahami struktur dan konten teks yang lebih kompleks, serta dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemrosesan informasi, analisis berita, dan pemahaman teks.
4) Topik Modeling
Topic Modeling adalah metode analisis teks yang digunakan untuk mengidentifikasi topik-topik utama yang tersembunyi dalam koleksi dokumen [15] . Metode ini memungkinkan pemodelan probabilistik yang dapat mengelompokkan kata-kata dalam dokumen ke dalam topik-topik yang berbeda, sehingga memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang isi dan struktur teks yang kompleks.
5) Latent Dirichlet Allocation (LDA)
LDA (Latent Dirichlet Allocation) adalah model probabilistik yang digunakan dalam Topic Modeling untuk mengidentifikasi  topik-topik  yang  tersembunyi  dalam  koleksi  dokumen [16] .  Metode  LDA berdasarkan asumsi bahwa setiap dokumen terdiri dari kombinasi acak topik-topik, dan setiap kata dalam  dokumen  berasal  dari  salah  satu  topik  dengan  probabilitas  tertentu.  Dengan  menggunakan inferensi statistik, LDA memodelkan distribusi topik dalam dokumen dan distribusi kata dalam topik.
6) Analisis Jaringan Sosial/ Social Network Analysis (SNA) Social Network Analysis (SNA) adalah metode yang digunakan untuk menganalisis interaksi sosial dan hubungan  antara  individu,  kelompok,  atau  entitas  dalam  jaringan  sosial [17] .  Pendekatan  ini memodelkan  dan  menganalisis  struktur  jaringan,  serta  mengungkapkan  pola-pola  penting  seperti kelompok-kelompok yang saling terhubung, pengaruh individu, dan aliran informasi dalam jaringan.

## Metodologi
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kualitatif. Penelitian ini menggunakan data hasil web scraping pada beberapa situs portal berita online yang tersedia di internet. Gambar 1 menunjukan metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Jumlah Pemberitaan di Media Berita Online
Sumber: diolah dari portal berita online

## Tahapan Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari tiga portal berita online di Indonesia, yaitu Detik, CNBC Indonesia, dan Okezone. Pengumpulan data dilakukan dengan metode web scraping dengan menggunakan beberapa kata kunci yang berkaitan dengan “telemedicine”, seperti “telemedis”, “konsultasi  kesehatan  jarak  jauh”,  “pengobatan  jarak  jauh”,  “konsultasi  dokter  online”,  dan  lain -lain. Kata kunci ini diharapkan dapat menggambarkan perkembangan kondisi penggunaan telemedicine sebagai media  kesehatan  yang  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia  selama  masa  penanganan  pandemic COVID-19 di Indonesia. Kata kunci ini selanjutnya digunakan sebagai nilai yang dimasukkan sebagai parameter untuk melakukan pencarian berita.
Data berita dikumpulkan selama selang waktu antara 1 Januari 2020 sampai dengan 31 Desember 2022.  Kegiatan web  scraping yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan bahasa  pemrograman python dengan menggunakan library Scrapy. Scrapy merupakan sebuah library dari python yang bersifat terbuka atau open source, fleksibel dan mampu mengekstrak dokumen HTML dengan memilih bagian dari halaman tertentu [18]. Data yang diambil meliputi isi berita dan informasi tambahan seperti tanggal berita ditampilkan, judul berita, dan tautan/alamat berita tersebut ditampilkan dalam portal. Keseluruhan data yang diambil kemudian disimpan untuk dilakukan analisis lebih lanjut. Proses ini mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Satriaji et al [19] yang telah mengumpulkan data berita kriminal dari portal Detik.

## Tahapan Persiapan Data
Text  cleaning atau  pembersihan  teks  adalah  tahapan  penting  dalam  pemrosesan  teks  yang bertujuan untuk menghilangkan informasi yang tidak relevan, mengubah format teks agar seragam, dan mempersiapkan teks mentah agar siap untuk analisis lebih lanjut. Tahapan text cleaning meliputi proses penyeragaman teks, tokenisasi, dan penghapusan stopwords.
a. Penyeragaman teks
Penyeragaman teks melibatkan langkah-langkah untuk mengubah teks berita ke format yang seragam.
Hal ini mencakup penghilangan karakter yang tidak diinginkan seperti karakter khusus, emotikon, atau simbol yang tidak relevan. Selain itu, penyeragaman teks juga mencakup mengonversi seluruh teks menjadi huruf kecil.
b. Tokenisasi
Tokenisasi adalah proses mengubah teks menjadi token-token yang lebih kecil seperti kata atau frasa.
Pada tahap ini, teks dipisahkan menjadi unit-unit yang berarti, seperti kata-kata individual atau frasa pendek. Misalnya, kalimat "saya sedang belajar pemrosesan teks" dapat ditokenisasi menjadi ["saya", "sedang", "belajar", "pemrosesan", "teks"]. Tokenisasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode pemisahan berdasarkan spasi atau dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami yang lebih canggih.
c. Menghapus stopwords Stopwords adalah kata-kata yang umum dan tidak memiliki makna khusus dalam konteks analisis teks. Kata-kata ini sering dihapus karena tidak memberikan kontribusi yang signifikan dalam pemahaman teks.  Contoh stopwords dalam  bahasa  Indonesia  seperti  "saya,"  "dia,"  "adalah,"  "dan"  dan  lain sebagainya.  Penghapusan  stopwords  membantu  mengurangi  dimensi  data  dan  meningkatkan relevansi dalam analisis teks.

## Tahapan Analisis Data
Data yang telah melalui proses text cleaning kemudian akan dianalisis dengan beberapa metode, yaitu Sentiment Analysis , analisis Named Entity Recognition, Social Network Analysis, dan Topic Modeling.
a. Sentiment Analysis
Pada penelitian  ini  sentimen  berita  “telemedicine”  diklasifikasikan  dengan  pendekatan  leksikon menggunakan  Sentistrength  bahasa  Indonesia  yang  dikembangkan  oleh  Wahid  dan  Azhari [20] . Sentistrength menggunakan leksikon yang berisi kata-kata yang diklasifikasikan berdasarkan tingkat sentimen positif atau negatif yang mereka bawa. Algoritma Sentistrength menilai setiap kata dalam teks  berdasarkan  leksikon  ini  dan  memberikan  skor  sentimen  yang  mencerminkan  polaritasnya. Biasanya, skor sentimen berkisar antara -5 hingga +5, dengan nilai negatif menunjukkan sentimen negatif dan nilai positif menunjukkan sentimen positif.
b. Named Entity Recognition (NER)
Metode NER pada penelitian ini digunakan untuk mengidentifikasi entitas nama orang yang terdapat dalam teks berita “telemedicine” dengan menggunakan library Spacy. Spacy adalah library pada bahasa pemrograman Python yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP).
c. Topic Modeling
Terakhir, metode Topic Modeling juga dilakukan untuk mengidentifikasi topik-topik utama yang ada pada data berita “telemedicine”. Pada penelitian ini Topic Modeling dilakukan dengan menggunakan algoritma Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  pada  bahasa  pemrograman  Python  ( library Gensim). Algoritma  LDA  dapat  mengelompokkan  berita-berita  ke  dalam  topik-topik  yang  saling  terkait berdasarkan distribusi kata-kata di dalamnya.
d. Social Network Analysis (SNA)
Pada  penelitian ini SNA dilakukan untuk melihat hubungan antara entitas  nama  tokoh (hasil dari metode NER) dalam jaringan sosial. Metode ini membantu dalam memahami struktur, pola interaksi, dan dinamika sosial dalam jaringan pada topik pembahasan “telemedicine”. Aplikasi Gephi digunakan memvisualisasikan SNA yang telah diolah dari bahasa pemrograman Python.

## Hasil dan Pembahasan
Data berita “telemedicine” yang telah dikumpulkan dari periode 1 Januari 2020 sampai dengan 31 Desember 2022 berjumlah 802 berita. Adapun pola distribusi berita setiap bulan dapat dilihat pada Gambar  2  yang  memperlihatkan  bahwa  jumlah  berita  paling  banyak  ditayangkan  terkait  telemedicine adalah  pada  bulan  Juli  2021  yang  mencapai  166  berita.  Hal  ini  dikarenakan  pada  bulan  Juli  2021
Kementerian  Kesehatan  melakukan  uji  coba  layanan  telemedicine  untuk  pasien  COVID-19  yang melakukan isolasi mandiri untuk memperoleh layanan konsultasi dan pengiriman obat secara gratis. Tren jumlah pemberitaan mengenai telemedicine mulai berkurang jumlahnya sejak bulan Maret 2022 hingga Desember 2022 seiring dengan menurunnya kasus pandemi COVID-19.
Gambar 2.

## Jumlah Pemberitaan di Media Berita Online
Sumber: diolah dari portal berita online
Berikutnya  dilakukan  analisis  mengenai  konten  yang  ada  dalam  berita  untuk  melihat sentimennya. Hasil analisis sentimen ditunjukkan melalui Gambar 3. Dalam analisis ini ditemukan bahwa pemberitaan telemedicine di Indonesia cenderung menghasilkan sentimen positif dan netral, walaupun masih ada sebagian kecil yang bersentimen negatif.

## Gambar 3. Sentimen Pemberitaan
Sumber: diolah dari portal berita online
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  49%  pemberitaan telemedicine di  Indonesia bernada positif, 40.4% bernada netral, dan hanya 10.6% berita yang bernada negatif. Secara lebih rinci, berikut  temuan yang mendukung hasil tersebut: 1) Sentimen Positif: sebagian besar pemberitaan tentang telemedicine di Indonesia menghasilkan sentimen positif. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor penguat
yang ditekankan dalam pemberitaan telemedicine terkait kemudahan akses kesehatan, efisiensi waktu dan biaya,  serta  penyebaran  informasi  kesehatan  yang  lebih  cepat.  2)  Sentimen  Netral:  sebagian  besar pemberitaan telemedicine di Indonesia juga bersentimen netral. Sentimen netral muncul ketika pemberitaan cenderung  bersifat  deskriptif,  memberikan  fakta-fakta  atau  informasi  tanpa  mengungkapkan  evaluasi atau opini yang kuat. Ini termasuk pemberitaan yang berfokus pada perkembangan teknologi telemedicine , statistik  penggunaan,  atau  peluncuran  platform  telemedicine  baru.  3)  Sentimen  Negatif:  meskipun sebagian  besar  pemberitaan  bersentimen  positif  atau  netral,  ada  beberapa  pemberitaan  yang  juga mengandung sentimen negatif terkait telemedicine di Indonesia. Sentimen negatif ini mungkin muncul karena  beberapa  alasan,  seperti  ketidakmampuan  menggantikan  konsultasi  dokter  langsung  dan keterbatasan infrastruktur dan aksesibilitas.
Meskipun  terdapat  sedikit  sentimen  negatif,  pemberitaan  telemedicine  di  Indonesia  secara keseluruhan  menghasilkan  sentimen  positif  dan  netral  yang  lebih  dominan.  sentimen  positif  l  ini didukung juga dengan word cloud dari pemberitaan “telemedicine” di Indonesia yang ditampilkan pada Gambar 4. Pada Gambar 4 ditemukan bahwa kata yang paling sering muncul adalah kata “membantu” yang menunjukan bahwa kehadiran telemedicine di Indonesia memang membantu masyarakat dalam urusan kesehatan, terutama pada masa isolasi mandiri.

## Gambar 4. Word Cloud Pemberitaan
Sumber: diolah dari portal berita online
Selanjutnya dilakukan analisis NER untuk menelusuri dan mengidentifikasi entitas nama tokoh publik yang terkait dengan topik telemedicine. Tabel 1 menunjukkan nama tokoh yang sering diberitakan terkait  penyediaan  layanan telemedicine di  Indonesia.  Dari  6  (enam)  orang  tokoh  yang  namanya  paling banyak  muncul,  nama-nama  pejabat  pemerintah  yang  terkait  kebijakan  bidang  kesehatan  dominan muncul yaitu Menteri Kesehatan, Presiden RI, dan nama-nama juru bicara ataupun Tim Komunikasi Gugus Tugas Pusat. hal merupakan sesuatu yang wajar karena pemerintah lah yang paling berkepentingan dalam hal penyusunan kebijakan untuk mengentaskan masalah pandemi covid 19 ini. Temuan menarik
terdapat satu tokoh swasta yang masuk dominan dalam pemberitaan mengenai telemedicine yaitu dari aplikasi  layanan  pesan  antar    yang  menunjukkan  peran  dari  perusahaan  swasta  dalam  membantu pemerintah dalam penanganan masalah Pandemi Covid 19.
Tabel 1.

## Tokoh Paling Sering Disebut dalam Pemberitaan
Nama Tokoh Jabatan Jumlah Disebut Budi Gunadi Sadikin Menteri Kesehatan RI 78 Joko Widodo Presiden RI 64 Luhut Binsar Pandjaitan Menko Bidang Kemaritiman dan Investasi RI 49 Reisa Broto Asmoro Dokter, Tim Komunikasi Publik Gugus Tugas Pusat, Dewan Penasihat Medis ALODOKTER 12 Andre Soelistyo CEO Go-Jek 11 Perry Warjiyo Gubernur Bank Indonesia 8 Anies Baswedan Mantan Gubernur DKI Jakarta 8 Doni Monardo Mantan Ketua Satgas COVID-19 7 Achmad Yurianto Mantan Jubir COVID-19 7 Airlangga Hartanto Menko Bidang Perekonomian RI 6

## Sumber: Diolah dari portal berita online
Analisis  selanjutnya  adalah  klasifikasi    topik-topik  telemedicine  dengan  menggunakan pemodelan LDA. hasil pemodelan menunjukkan terdapat 5 kelompok topik. Tabel  2  memuat 5 kata ( term ) pada setiap kelompok topik terkait. Secara intuisi, maka tema pemberitaan telemedicine dari portal berita  online  adalah:  1)  Topik  1  seputar  perusahaan  startup  yang  berkaitan  dengan  telemedicine  di Indonesia,  2)  Topik  2  seputar  pengembangan platform telemedicine  pemerintah,  3)Topik  3  seputar penggunaan  telemedicine  di  luar  negeri,  4)  Topik  4  seputar  layanan  kesehatan  dari  telemedicine (ISOMAN di rumah) dan Topik 5 seputar layanan kesehatan dari telemedicine (oksigen).
Tabel 2.

## Lima Kata Tertinggi di Setiap Topik
Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 gojek indonesia trump kesehatan covid covid digital presiden covid rumah vaksinasi perusahaan rumah pasien kesehatan indonesia rp covid rumah oksigen mitra saham orang layanan orang
Dari tabel 2 terlihat bahwa topik 4 dan topik 5 memiliki prevalensi yang cenderung sama  sehingga secara  intuisi  dapat  digabungkan  menjadi  satu  topik.  Dengan  demikian  didapatkan  bahwa  dalam pemberitaan  telemedicine  di  Indonesia  terdapat  empat  topik  utama  dengan  nama-nama  tokoh  yang sering muncul seperti tercantum pada Gambar 5.
Gambar 5.

## Topik Modeling
Sumber: diolah dari portal berita online
Selanjutnya  dilakukan  Analisis  SNA  yang  digunakan  untuk  mempelajari  hubungan  antara individu, kelompok, atau entitas dalam sebuah jaringan sosial. Konsep dasar dari analisis ini adalah bahwa hubungan  sosial  memiliki  nilai  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  perilaku,  aliran  informasi, pengambilan keputusan, dan dinamika sosial secara umum. Pada penelitian ini, data berita diekstraksi berdasarkan nama tokoh publik yang disebutkan dalam berita. Jika dalam sebuah berita, disebutkan lebih dari satu nama tokoh, maka dapat diasumsikan mempunyai satu hubungan.
Gambar  6  menampilkan  SNA  dari  seluruh  tokoh  yang  disebutkan  dalam  berita  terkait telemedicine. Nama tokoh digambarkan sebagai sebuah “node”/titik. Kemudian jika dalam satu berita mencantumkan lebih dari satu nama tokoh, akan digambarkan dalam sebuah “edge”/garis. Kemudian banyaknya hubungan/sambungan antara dua tokoh, maka akan digambarkan menjadi ketebalan garis atau “degree”. Jika Tabel 1 dan Gambar 6 dikaitkan, maka akan ditemukan hal yang menarik, yaitu tokoh yang paling banyak disebut dalam berita adalah Budi Gunadi sebagai menteri kesehatan. Namun jika kita ingin melihat dari tokoh yang paling penting atau berpengaruh dalam jaringan dapat dilihat dari node yang paling besar, atau tulisan nama tokoh yang paling besar.
Dari Gambar 6 terlihat bahwa tokoh yang paling berpengaruh adalah Jokowi, yaitu presiden Republik Indonesia. Dalam analisis ini ada beberapa entitas yang teridentifikasi sebagai sebuah tokoh dalam analisis NER sebelumnya, namun sebenarnya  bukan merupakan tokoh manusia, namun nama produk layanan yaitu Halodoc dan Gojek. Dari gambar SNA di terlihat bahwa selain Jokowi, Halodoc dan Gojek menjadi node yang mempunyai degree of centrality yang tinggi. Hal ini menjadi indikasi bahwa produk  layanan  Halodoc  menjadi  layanan  telemedicine  yang  paling  berpengaruh  atau  paling  banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Selain itu produk layanan pengantaran dari Gojek menjadi produk yang berpengaruh di layanan telemedicine di Indonesia.
Gambar 6.

## Social Network Analysis
( SNA) Sumber: diolah dari portal berita online
Analisis  selanjutnya  adalah  analisis  kelompok/klaster  dalam  SNA.  Klaster  merujuk  pada sekelompok  node  yang  saling  terhubung  erat  dalam  jaringan.  Kelompok  ini  seringkali  memiliki keterkaitan  yang  lebih  kuat  di  antara  anggotanya  dibandingkan  dengan  node-node  di  luar  kelompok. Terbentuknya klaster dalam SNA dapat memberikan informasi tentang struktur internal dan hubungan yang ada di antara kelompok individu atau entitas dalam jaringan. Klaster dapat mencerminkan adanya komunitas, kelompok kerja, atau lingkaran sosial tertentu dalam jaringan. Dalam analisis jaringan, klaster sering kali dianggap sebagai entitas yang signifikan karena anggotanya memiliki interaksi yang lebih intens dan sering berbagi informasi atau sumber daya.
Dari keseluruhan pembahasan dalam berita terkait telemedicine, terbentuk empat klaster yang tercermin dari warna-warna yang berbeda di Gambar 6. Klaster pertama digambarkan dengan  warna kuning,  dengan  tokoh  sentral  adalah  Halodoc.  Klaster  ini  berisi  beberapa  tokoh  dan  produk  yang menyediakan  layanan  telemedicine  di  Indonesia.  Padanan  produk  telemedicine  Halodoc  dan  produk layanan pengantaran Gojek menjadi sentral dalam klaster ini. Selain itu juga ada beberapa tokoh seperti Reisa Broto  Asmoro, Juru Bicara Pemerintah untuk COVID-19/Duta Adaptasi Kebiasaan Baru dan Andre  Sulistiyo,  Direktur  Utama  Gojek.  Topik  yang  dibahas  di  klaster  ini  adalah  terkait  perusahaan startup menjalankan layanan telemedicine di Indonesia.
Klaster  kedua  digambarkan  dengan  warna  biru,  dengan  tokoh  sentral  adalah  Gunawan.  Jika dibandingkan dengan klaster pertama, pada klaster ini tokoh-tokoh yang termasuk di dalamnya tidak memiliki degree  of  centrality yang  cukup  tinggi.  Beberapa  tokoh  yang  masuk  dalam  klaster  ini  adalah Gunawan, I Nyoman Adhiarna dan Airlangga Hartarto. Gunawan disini juga merujuk ke tokoh Budi Gunawan yang merupakan menteri kesehatan. I Nyoman Adhiarna adalah Direktur Ekonomi Digital Ditjen Aptika Kemkominfo. Airlangga Hartarto adalah Menteri Koordinator Bidang Perekonomian RI. Topik yang dibahas di klaster ini adalah terkait percepatan transformasi di bidang kesehatan termasuk telemedicine.
Klaster ketiga digambarkan dengan warna merah, dengan tokoh sentral adalah Donald Trump. Klaster ini berisi tokoh-tokoh yang berasal dari luar negeri. Tokoh yang masuk dalam klaster ini adalah Sean Conley, James Phillips, dan lainnya. Topik berita yang dibahas adalah terkait pemberitaan luar negeri mengenai telemedicine. Klaster keempat digambarkan dengan warna ungu, dengan tokoh sentral adalah Jokowi. Beberapa tokoh yang masuk dalam klaster ini adalah tokoh-tokoh yang saat ini menjabat sebagai menteri di kabinet Jokowi, seperti Budi Gunadi Sadikin dan Luhut Binsar Panjaitan. Topik berita yang dibahas adalah terkait Uji coba telemedicine yang diselenggarakan oleh pemerintah terkait penanganan kasus Isoman penderita COVID-19.

## Kesimpulan
Pada penelitian ini, telah dilakukan analisis teks pemberitaan tentang telemedicine di Indonesia dengan  menggabungkan  beberapa  metode  analisis,  yaitu  analisis  sentimen, Named  Entity  Recognition (NER), Social  Network  Analysis (SNA),  dan Topic  Modeling .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif  tentang  isu-isu  dan  persepsi  yang  terkait  dengan telemedicine di Indonesia. Melalui analisis sentimen, dapat diketahui bahwa pemberitaan telemedicine di Indonesia cenderung bernada positif dan netral. Dengan analisis ini dapat memberikan gambaran bahwa masyarakat  menyambut  baik  terkait  hadirnya  layanan  telemedicine  di  Indonesia.  Selanjutnya,  dengan menggunakan metode NER, dapat diidentifikasi entitas penting yang muncul dalam pemberitaan, dalam hal ini nama tokoh publik yang terlibat dalam pemberitaan telemedicine di Indonesia. NER membantu dalam memahami aktor-aktor utama yang terlibat dalam penyediaan layanan telemedicine di Indonesia. Selain itu, dengan menerapkan metode Topic Modeling , dapat diidentifikasi topik-topik utama yang muncul dalam  pemberitaan  telemedicine.  Hal  ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  tren,  isu-isu  yang mendominasi,  dan  fokus  pemberitaan  terkait  telemedicine  di  Indonesia.  Terakhir,  SNA  memberikan wawasan  tentang  pola  hubungan  antara  tokoh  publik  yang  terlibat  dalam  pemberitaan  telemedicine. Dengan menggabungkan analisis sentimen, NER, Topic Modeling , dan social network analysis penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih menyeluruh dan mendalam tentang pemberitaan telemedicine di Indonesia. Hasil penelitian ini dapat berguna bagi para pemangku kepentingan dalam memahami persepsi masyarakat, pola hubungan, dan isu-isu yang berkaitan dengan telemedicine.

## Daftar Pustaka
[1]
A.  E.  Loeb,  S.  S.  Rao,  J.  R.  Ficke,  C.  D.  Morris,  L.  H.  Riley,  and  A.  S.  Levin,  “ Departmental Experience  and  Lessons  Learned  With  Accelerated  Introduction  of  Telemedicine  During  the  COVID-19 Crisis , ” Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons, vol. 28, no. 11, pp. e469 – e476, Jun. 2020, doi: 10.5435/JAAOS-D-20-00380.
[2] R. Bashshur, C. R. Doarn, J. M. Frenk, J. C. Kvedar, and J. O. Woolliscroft , “ Telemedicine and the COVID-19 Pandemic, Lessons for the Future ,” Telemedicine and e-Health, vol. 26, no. 5, pp. 571 – 573, May 2020, doi: 10.1089/tmj.2020.29040.rb.
[3] F. F. Rachman and S. Pramana, “ Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter ,” Jakarta: Lembaga Penerbitan Universitas Esa Unggul, 2020.
[4] V. Mahajan, T. Singh, and C. Azad, “ Using Telemedicine During the COVID-19 Pandemic ,” Indian Pediatr, vol. 57, no. 7, pp. 658 – 661, Jul. 2020, doi: 10.1007/s13312-020-1895-6.
[5] Kementerian  Kesehatan  RI, Pedoman  Pelayanan  Kesehatan  Melalui  Telemedicine  pada  Masa  Pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID 19) . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2021.
[6] K. Afifah, I. N. Yulit a, and I. Sarathan, “ Sentiment Analysis on Telemedicine App Reviews using XGBoost Classifier ,” in 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data Analytics, IEEE, Oct. 2021, pp. 22 – 27. doi: 10.1109/ICAIBDA53487.2021.9689762.
[7] E. Ka ng, N. Song, and H. Ju, “ Contents and sentiment analysis of newspaper articles and comments on telemedicine in Korea: Before and after of COVID-19 outbreak ,” Health Informatics J, vol. 28, no. 1, p. 146045822210755, Jan. 2022, doi: 10.1177/14604582221075549.
[8] H. Herwando and T. H. Sitompul, “ Evaluasi Manfaat Penerapan Telemedicine di Negara Kepulauan: Systematic Literature Review, ” Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM), vol. 9, no. 2, pp. 91 – 101, Dec. 2021, doi: 10.47007/inohim.v9i2.261.
[9] N. Dzulvawan and S. Pramana, “ Pemetaan Kesiapan Penerapan Telemedika di Indonesia,” Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) , vol. 10, no. 2, pp. 118 – 125, Dec. 2022, doi: 10.47007/inohim.v10i2.436.
[10] D.  Krismawati,  W.  C.  F.  Mariel,  F.  A.  Arsyi,  and  S.  Pramana, Sentiment  Analysis  on  Indonesia Economic  Growth  using  Deep  Learning  Neural  Network  Method, Korea  Distribution  Science Association, 2022.
[11] H. Talpada, M. N. Halgamuge, and N. Tran Quoc Vinh, “ An Analysis on Use of Deep Learning and Lexical-Semantic Based Sentiment Analysis Method on Twitter Data to Understand the Demographic Trend of Telemedicine,” in  2019  11th  International  Conference  on  Knowledge  and  Systems  Engineering (KSE), IEEE, Oct. 2019, pp. 1 – 9. doi: 10.1109/KSE.2019.8919363.
[12] D. N. Myers and J. W. McGuffee, “Choosing Scrapy,” 2015.
[13] B.  Pang  and  L.  Lee, “Opinion  Mining  and  Sentiment  Analysis,” Foundations  and  Trends®  in Information Retrieval, vol. 2, no. 1 – 2, pp. 1 – 135, 2008, doi: 10.1561/1500000011.
[14] D.  Nadeau  and  S.  Sekine, “A  survey  of  named  entity  recognition  and  classification ,” Lingvisticae Investigationes, vol. 30, no. 1, pp. 3 – 26, Aug. 2007, doi: 10.1075/li.30.1.03nad.
[15] W.  Wah yudin,  “ Aplikasi  Topic  Modeling  Pada  Pemberitaan  Portal  Berita  Online  Selama  Masa  Psbb Pertama ,” Seminar  Nasional  Official  Statistics,  vol.  2020,  no.  1,  pp.  309 – 318,  Jan.  2021,  doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.579.
[16] D. M. Blei, “Probabilistic topic models,” Commun ACM, vol. 55, no. 4, pp. 77 – 84, Apr. 2012, doi: 10.1145/2133806.2133826.
[17] J.  Scott, “Social  Network  Analysis,” Sociology,  vol.  22,  no.  1,  pp.  109 – 127,  Feb.  1988,  doi: 10.1177/0038038588022001007.
[18] Chaves  A, “Scrapy  Documentation  Release  2.5.0  Scrapy  developers,” 2021.  Accessed:  Jul.  19,  2021. [Online]. Available: https://docs.scrapy.org/en/latest
[19] S. Satriajati, S. B. Panuntun, and S. Pramana, “ Implementasi Web Scraping dalam Pengumpulan Berita Kriminal pada Masa Pandemi Covid-19 ,” Seminar Nasional Official Statistics, vol. 2020, no. 1, pp. 300 – 308, Jan. 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.578.
[20] D. H. Wahid and A. SN, “ Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), vol. 10, no. 2, p. 207, Jul. 2016, doi: 10.22146/ijccs.16625.