## Analisis Persepsi Masyarakat Terhadap Komunikasi Kebijakan Menggunakan Topic Modelling (Kebijakan Protokol Kesehatan Covid-19 Dalam Penggunaan Masker)
Wulan Hilmi Rochmawati 1 , Gadang Ramantoko 2 , Eva Nurhazizah 3 1,2,3 Prodi S1 MBTI, Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Telkom Jl. Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Bandung, Jawa Barat
1 wulanhilmi@student.telkomuniversity.ac.id, 2 gadangramantoko@telkomuniversity.ac.id 3 evazizah@telkomuniversity

## Abstract
The application of health protocols has become a new habit in the Covid-19 pandemic, one of which is the use of masks. Presidential Instruction Number 6  of 2020 on August 4, 2020, has stipulated  the  obligation  to  use  masks  in  Indonesia.  This  study  aims  to  determine  the  topics formed on the Twitter network and public perceptions before and before the implementation of the  Presidential  Instruction.  Tweet  data  with  the  hashtags  “#gunakanmasker”  and “#indonesiaterserah”  were  collected  during  the  period  from  March  2  to  November  30,  2020. The  data  was  processed  using  the  Topic  Modeling  method  with  Python  software.  The  results show that the topics formed before the Presidential Instruction were "prevent-protect" and the topics  after  the  Presidential  Instruction  were  "compulsory-mandatory".  The  Chi-Square  test shows  that  the  topics  formed  before  and  before  the  implementation  of  the  Presidential Instruction  are  independent.  The  topics  that  were  mined  from  the  tweet  data  were  then checked  for  compliance  with  the  policy  framework  consisting  of  the  variables  of  perceived knowledge, social trust, perceived benefits, and perceived risks.
Keywords : Use of Mask, Covid-19, Topic Model, Perception

## Abstrak
Penerapan protokol kesehatan telah menjadi kebiasaan baru dalam Pandemi Covid-19, salah satunya  penggunaan  masker.  Instruksi  Presiden  Nomor  6  Tahun  2020  pada  4  Agustus  2020, telah menetapkan kewajiban penggunaan masker di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui topik yang terbentuk pada jejaring Twiitter dan persepsi masyarakat sebelum dan sesudah  penerapan  Inpres  tersebut.  Data  tweet  dengan  tagar  “#pakaimasker”  dan “#indonesiaterserah”  dikumpulkan  selama  periode  2  Maret  hingga  30  November  2020.  Data diolah  menggunakan  metode  Topic  Modelling  dengan  software  Python.  Hasil  menunjukkan topik yang terbentuk sebelum adanya inpres adalah “cegah-lindung” dan topik setelah adanya Inpres adalah “patuh-wajib”. Pengujian Chi Square menunjukkan topik yang terbentu sebelum dan  sesudah  penerapan  inpres  bersifat  independen.  Topik  yang  ditambang  dari  data  tweet tersebut kemudian diperiksa kesesuaiannya dengan kerangka kerja kebijakan yang terdiri dari variable-variabel perceived knowledge, social trust, perceived benefit dan perceived risk..
Kata kunci : Pakai Masker, Covid-19, Topic Model, Persepsi
1. PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 telah melanda 220 negara di seluruh dunia, dengan jumlah  kasus  yang  telah  mencapai  65  Juta  kasus  pada  29  November  2020 [22]. Di Indonesia, kasus COVID-19 juga telah tersebar ke 34 provinsi. Sejak diumumkan  pada  2  Maret  2020  sampai  28  November  2020  dengan  jumlah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kasus Covid-19 di Indonesia telah mencapai 534 ribu kasus. Pada Bulan April 2020, WHO telah menyatakan bahwa masker merupakan bagian dari strategi komprehensif  dalam  pengendalian  virus  Covid-19.  WHO  menyimpulkan bahwa  penggunaan  masker  dan  jaga  jarak  dapat  mengurangi  risiko penularan  Covid-19  hingga  85%  .  Kebijakan  WHO  tersebut,  mendorong pemerintah Indonesia melalui Kementerian Kesehatan untuk mengeluarkan Surat  Edaran  Nomor  HK.02.02/I/385/2020  pada  9  April  2020  tentang penggunaan  masker  dan  cuci  tangan  untuk  mencegah  penularan  Covid-19 dan ditindaklanjuti dengan adanya Instruksi Presiden Nomor 6 Tahun 2020 tentang  Peningkatan  Disiplin  dan  Penegakan  Hukum  Protokol  Kesehatan dalam  Pencegahan  dan  Pengendalian  Covid-19,  salah  satunya  mengatur kewajiban  perlindungan  kesehatan  individu  melalui  penggunaan  alat pelindung  “diri  seperti  masker  dan  sanksi  atas  pelanggaran  ketentuan tersebut.
Data  Satgas  COVID-19  menunjukkan  bahwa  90  persen  masyarakat sudah menyadari dan memahami bagaimana pentingnya penggunaan masker saat  pandemi.  Namun,  tingkat  kepatuhan  masyarakat  agar  selalu menggunakan  masker  saat  beraktivitas  di  luar  rumah  masih  dibawah  70 persen.  Masyarakat  memberikan  respon  dan  opininya  di  berbagai  media, salah  satunya  dari  sosial  media  Twitter  yang  melaporkan  memiliki  jumlah pengguna  di  Indonesia  sebanyak  166  Juta  akun  aktif  (Jati,2020).  Dalam pandemi  Covid-19, tweet pengguna  membahas  berbagai  isu  dan permasalahan Covid-19, baik dari sisi positif seperti protokol kesehatan dan berbagai jenis masker yang sesuai protokol kesehatan, namun juga terdapat pembahasan  dari  sisi  negatif  seperti  halnya  influencer  yang  tidak  mau menggunakan masker dan hoax tentang razia masker.
Melalui  media  sosial  dapat  menjadi  sumber  data  dalam  memahami persepsi  masyarakat  tentang  kewajiban  penggunaan  masker,  dengan mengetahui topik dan perbincangan utama pengguna Twitter. Pengumpulan data  melalui  media  sosial  dinilai  dapat  memberikan  efisiensi  mencakup biaya,  data  secara real  time ,  dan  menghasilkan  data  yang  mempunyai informasi  yang  lebih  detail  untuk  menggambarkan  opini  masyarakat  yang sebenarnya[6].
Topik Model menjadi salah satu metode yang banyak digunakan dalam penelitian  yang  melibatkan  clustering  data,  salah  satunya  dengan menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  LDA  dapat  dimanfaatkan untuk analisis pada dokumen yang sangat besar.  LDA mengasumsikan setiap dokumen memiliki topik dan dibentuk dari kata-kata yang berkaitan dengan topik  tersebut,  sehingga  suatu  dokumen  dapat  direpresentasikan  sebagai campuran dari topik-topik tersembunyi dengan proporsi yang berbeda [14]. Dengan  menggunakan  LDA,  dapat  diketahui  topik  yang  terbentuk  dan persepsi masyarakat atas kebijakan tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui topik yang terbentuk dalam penyebaran  informasi  jejaring  sosial  Twitter  mengenai  kebijakan penggunaan  masker  dalam  protokol  kesehatan  Covid-19  dan  persepsi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terhadap kebijakan selama periode sebelum dan sesudah penerapan INPRES No.  6  Tahun  2020.  Instruksi  Presiden  adalah  salah  satu  bentuk  kebijakan publik  [1].  Salah  satu  definisi  kebijakan  publik  yang  paling  singkat  dan dikenal  disampaikan  oleh  Thomas  Dye  sebagai  “ anything  a  government choose  tos  to  do  or  not  to  do ”  [7].  Dalam  implementasi  kebijakan  dikenal beberapa  teori  diantaranya  Model  George  C.  Edwads  III  yang  menyatakan bahwa  di  dalam  pendekatan  studi  implementasi  kebijakan  pertanyaan abstraknya  dimulai  dari  bagaimana  prakondisi  untuk  suksesnya  kebijakan publik  dan  kedua  adalah  apa  hambatan  utama  dari  kesuksesan  kebijakan publik [9]. Terdapat empat faktor yang mempengaruhi menurut Edwads III yaitu  empat  faktor  dimaksud  yakni  komunikasi,  sumberdaya,  sikap pelaksana, struktur . Kebijakan memiliki dua aspek [20], yaitu :
a) Kebijakan  merupakan  praktik  sosial  bukan  event  yang  tunggal  atau terisolir.  sehingga,  kebijakan  merupakan  sesuatu  yang  dihasilkan pemerintah  yang  dirumuskan  berdasarkan  segala  kejadian  yang terjadi  di  masyarakat.  Kejadian  tersebut  tumbuh  dalam  kehidupan kemasyarakatan dan bukan merupakan peristiwa yang berdiri sendiri, terisolasi, dan asing bagi masyarakat
b) Kebijakan  adalah  suatu  respon  atas  peristiwa  yang  terjadi,  untuk menciptakan  harmoni  pihak  yang  berkonflik  maupun  menciptakan insentif  atas  tindakan  bersama  bagi  para  pihak  yang  mendapatkan perlakuan yang tidak rasional atas usaha bersama tersebut.
Dari berbagai teori, secara umum kebijakan publik adalah serangkaian kegiatan  pemerintah  yang  terarah  dan  terukur,  dengan  melibatkan  para pihak yang berkepentingan yang mengarah pada tujuan tertentu. Kebijakan publik  dapat  dituangkan  dalam  peraturan-peraturan,  perundang-undangan, atau ketentuan tertulis lain yang bersifat mengikat dan harus dipatuhi oleh seluruh  anggota  masyarakat.  Berdasarkan  pemahaman  tentang  kebijakan tersebut  di  atas,  empat  faktor  berperan  dalam  analis  ini,  pertama  Prokes sebagaimana dinyatakan dalam INPRES No. 6 Tahun 2020 sebagai kebijakan publik,  komunikasi  antara  Pemerintah  sebagai  pengelola  kebijakan  dan masyarakat  sebagai  obyek  kebijakan,  media  penyampaian  berita  atau percakapan  publik  (media  sosial),  dan  persepsi  yang  terbentuk  akibat terjadinya komunikasi Inpres kepada publik atau masyarakat.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  referensi  kerangka  kerja dalam komunikasi kebijakan pembangunan pembangkit listrik tenaga nuklir dengan judul “ Government communication effectiveness on local acceptance of nuclear power: Evidence from China ” [10].
Proses  berpikir  dimulai  dengan  memahami  payung  besar  kebijakan yang  berkaitan  dengan  COVID-19.  Payung  besar  kebijakan  tersebut  adalah Instruksi  Presiden  (Inpres)  No  6  Tahun  2020  tentang  Peningkatan  Disiplin dan  Penegakan  Hukum  Protokol  Kesehatan  dalam  Pencegahan  dan Pengendalian  COVID-19  (PROKES  COVID-19).  Instruksi  ini  merupakan penjabaran  UU  No  6  Tahun  2018  tentang  Karantina  Kesehatan  dan mencakup  kewajiban  individu  dan  masyarakat  untuk  mematuhi  protokol
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kesehatan, tempat dan fasilitas umum yang dikenakan kewajiban mematuhi protokol  kesehatan,  dan  sanksi  atas  pelanggaran  kewajiban  protokol kesehatan  Covid-19,  salah  satunya  terkait  dengan  penggunaan  masker dengan baik dan benar. Setelah penerapan kebijakan masyarakat yang tidak menggunakan  masker  sesuai  ketentuan  dapat  dikenakan  sanksi,  hal  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  untuk  menggunakan masker sebagai bagian dari pola kebiasaan baru di era pandemi Covid-19.
Sebagai  konsekuensi  dari  Inpres  tersebut,  maka  timbul  bermacam tanggapan  dari  masyarakat.  Peran  komunikasi  publik  menjadi  penting. Sebagaimana diketahui, Komunikasi publik adalah pertukaran pesan dengan sejumlah  orang  yang  berada  dalam  sebuah  organisasi  atau  yang  di  luar organisasi,  secara  tatap  muka  atau  melalui  media  [18].    Ciri  utama  yang membedakan komunikasi publik dan komunikasi pada umumnya adalah satu pihak cenderung lebih pasif, interaksi antara sumber dan penerima terbatas, dan umpan balik yang diberikan terbatas. Sikap pasif dari satu pihak ini, yang dikhawatirkan  adalah  pihak  masyarakat,  berbahaya  bagi  kesejahteraan masyarakat pada umumnya mengingat pandemi yang cepat penjalarannya.
Dalam  mengkomunikasikan  perkembangan  kasus  COVID-19  kepada masyarakat, gugus tugas menyusun protokol komunikasi publik. Penyusunan protokol  komunikasi  publik  sangat  penting  dalam  buku The  heart  of  the enlightened: a book of story meditations , pernah mengingatkan bahwa jumlah korban  bisa  menjadi  lima  kali  lipat,  kalau  terjadi  ketakutan  di  saat  terjadi wabah  penyakit  dalam  hal  penanganan  wabah  atau  pandemi.  Seribu  orang menjadi  korban  karena  sakit,  sedangkan  empat  ribu  orang  menjadi  korban karena  panik  [16].    Komunikasi  menjadi  salah  satu  bagian  penting  dalam menangani  pandemi,  karena  kepercayaan  publik  sangat  perlu  dijaga  agar tidak  terjadi  kepanikan  dalam  masyarakat  sehingga  penanganan  wabah dapat dilaksanakan dengan aman dan lancar.
Berdasarkan  definisi  komunikasi  yaitu  mekanisme  dimana  relasi manusia  ada  dan  berkembang  melalui  sebuah  simbol  pikiran,  maka konsekuensi logik setelah komunikasi adalah pemilihan media bersama atau alat  untuk  menyalurkan  melalui  ruang  dan  mempertahankannya  sepanjang waktu. Media Sosial adalah platform media yang digunakan untuk bersosial secara online atau seperangkat alat online yang mendukung interaksi sosial antar  pengguna.  Sosial  media  merujuk  pada  sebuah  aplikasi  yang  berbasis web  2.0  sebagai  aspek  teknologi  yang  mendasarinya  [23].  Media  sosial memiliki  potensi  untuk  secara  fundamental  mengubah  karakter  kehidupan sosial, keduanya pada tingkat interpersonal dan komunitas [2]. Media sosial menjadi cara baru komunikasi kebijakan publik dan politik (Median, 2017). Media sosial memiliki manfaat besar dalam penyebaran konten edukasi yang cepat di era COVID-19  [4]. Komunikasi pada media sosial juga memberikan pengaruh  atau  efek  bagi  khalayak.  Terdapat  dua  bagian  dasar  yaitu  efek primer  dan  efek  sekunder.    Efek  Primer  meliputi  terpaan,  perhatian,  dan pemahaman  dan  Efek  Sekunder  meliputi  perubahan  tingkat  kognitif
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(perubahan pengetahuan dan sikap), dan perubahan perilaku (menerima dan memilih).
Sebuah  studi  terbaru  mengevaluasi  100  video  yang  paling  banyak ditonton  di  YouTube  dengan  kata  "coronavirus”,  telah  lebih  dari  165  juta penayangan  pada  5  Maret  2020.    Dari  jumlah  tersebut,  85%  di  antaranya berasal  dari  saluran  berita  dengan  kurang  dari  33%  video  menyebutkan tindakan preventif, kurang dari setengahnya menyebutkan gejala yang paling sering terjadi, namun hampir 90% mengomentari kematian, kecemasan, dan status  karantina  [3].  Studi  ini  menunjukkan  hilangnya  peluang  penyebaran informasi berkualitas tentang pencegahan penularan dan gejala COVID-19 di platform  sosial  media.  Selain  itu  juga  menunjukkan  dampak  negatif  seperti penyebaran  berita  hoax,  kurang  valid  dan  informasi  pesimis  yang menyebabkan kecemasan, depresi dan keresahan [17]. Sebuah studi di Cina, melakukan  survei  online  dengan  1.210  responden,  menemukan  bahwa 53,8%  responden  menganggap  dampak  psikologis  epidemi  sebagai  sedang atau parah [21].
Berdasarkan  data  yang  dikoleksi  dari  media  sosial,  maka  persepsi umum  dapat  dipelajari.  Persepsi  adalah  sebuah  proses  dimana  seseorang memilih,  mengatur,  mengidentifikasi  dan  menafsirkan  informasi  sensorik yang dia terima untuk memahami lingkungannya [12]. Persepsi adalah dapat dikatakan  sebagai  penglihatan,  bagaimana  cara  seseorang  melihat  atau menilai  dalam  mengartikan  sesuatu  [5].  Faktor-faktor  yang  dapat mempengaruhi  persepsi  antara  lain  perhatian,  kesiapan  mental,  kebutuhan, sistem  nilai,  dan  tipe  kepribadian  [19].  Analisis  persepsi  dapat  digunakan untuk  mengevaluasi  kebijakan  dengan  menggunakan  analisis  asosiasi  kata untuk  mengevaluasi  kebijakan  penurunan  batas  atas  tiket  pesawat  dengan mengetahui  persepsi  pengguna  media  sosial  pada  sebelum,  ketika,  dan setelah penerapakan kebijakan [18].
Untuk  memahami  perilaku  masyarakat  berdasarkan  persepsi  dapat dilakukan  menggunakan  pendekatan Health  Belief  Model (HBM).  HBM mempunyai  enam  komponen  yaitu Perceived  Susceptibility,  Perceived Severity, Perceived Benefits, Perceived Barriers, Self Efficacy, dan Cues to Action [10].
Terdapat  empat  faktor  dalam  memahami  respon  dan  persepsi masyarakat  terhadap  suatu  kebijakan  yaitu perceived  knowledge,  perceived risk,  perceived  benefit  dan  social  trust .    Beberapa  penelitian  empiris  telah menemukan  bahwa perceived  knowledge akan  mempengaruhi  persepsi  dan tanggapan  masyarakat  terhadap  suatu  kebijakan  [13]. Perceived  knowledge yang  berhubungan  dengan  pengetahuan  dan  pemahaman  seseorang  akan mempengaruhi  penilaian  subyek  terhadap  pentingnya  informasi  lama  dan baru. Perceived  Risk mengacu  pada  ketidakpastian  yang  dihadapi  oleh masyarakat  atas  penggunaan  masker  dalam  penanganan  covid-19. Ketidakpastian  tersebut  menimbulkan  perdebatan  mengenai  perlu  atau tidaknya dan efektif atau tidaknya penggunaan masker [11]. Perceived benefit merupakan  kepercayaan  seseorang  terhadap  keuntungan  yang  didapatkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terkait  kebijakan  yang  diterapkan  [10]. Social  trust berkaitan  dengan kejujuran, integritas dan kehandalan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa tweet pengguna media  sosial  Twitter  dengan  kata  kunci  ‘Pakai  Masker’  dan  ‘Indonesia Terserah’.  Periode  data tweet pada  rentang  Maret  hingga  November  2020, yang kemudian dikategorikan menjadi periode sebelum adanya kebijakan (2 Maret  -  4  Agustus  2020)  dengan  total  data  57.649  dan  periode  setelah adanya kebijakan (5 Agustus -30 November 2020) dengan total data 83.008. Data  yang  diperoleh  kemudian  melalui  proses pre-processing untuk menghapus tweet yang tidak relevan dengan topik bahasan. Setelah melalui tahap  ini,  data tweet yang  akan  dianalisis  lebih  lanjut,  sebagai  data periode sebelum  adanya  kebijakan  1.468  data  dan  untuk  periode  setelah  adanya kebijakan 3.403 data.

## 2.2. Teknik Analisis Data
Analisis data dilakukan dalam dua tahap sebagai berikut: Tahap 1: Data Pre-processing Data Pre-Processing dibutuhkan    untuk  menghasilkan clustering yang tepat.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menstrukturkan,  merapikan  dan memposisikan  data  agar  siap  dianalisis. Preprocessing akan  menyaring  dan membersihkan data sehingga menghasilkan data yang lebih relevan terhadap penelitian  dan  memberikan  kemudahan  dalam  analisis  data.  Tahapan pre- processing data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dalam  lima  tahap.  Tahapan tersebut  diantaranya tokenizing,  stopword,  lemmatization,  stemming ,  dan pembuatan document term matrix (DTM).
Tahap 2: Topic Modelling
Topic  modeling atau  pemodelan  topik  merupakan  metode clustering yang  termasuk  dalam unsupervised  learning ,  sehingga  tidak  melibatkan labelling terhadap suatu obyek. Pemodelan topik termasuk dalam soft/fuzzy clustering yang  pada  setiap  objek  dapat  dimiliki  lebih  dari  satu  cluster dengan tingkat tertentu [8]. Terdapat beberapa teknik yang dapat digunakan dalam pemodelan topik salah satunya Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA  merupakan  pendekatan  yang  populer  untuk  mengungkap  topik laten  dengan  distribusi  probabilitas  multinomial  dan  menghasilkan pengelompokan  kata  berdasar  relevansi  dokumen.  LDA  digunakan  untuk melakukan analisis pada dokumen yang sangat besar, juga digunakan untuk meringkas,  melakukan,  pengelompokan,  menghubungkan  serta  memproses data.  Dalam topic  modelling ,  peneliti  mengambil  topik  yang  relevan  untuk kemudian dilakukan analisis karena LDA menghasilkan beberapa topik yang relevan  namun  memiliki  masalah  yang  cukup  menonjol  yaitu  adanya  topik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sampah  yang  terdiri  dari  pengelompokan  istilah  yang  tidak  koheren  atau tidak signifikan.
Analisis topic  modeling pada  panelitian  ini  menggunakan  software Phyton  untuk  mengetahui  topik  apa  saja  yang  terbentuk  dan  sering dibicarakan  pada  penggunna  Twitter  di  Indonesia  mengenai  kewajiban penggunaan  masker  oleh  masyarakat  Indonesia  dalam  pencegahan  dan protokol kesehatan COVID-19.

## 2.3. Pengujian chi square
Setelah  topik  terbentuk  menggunakan  teknik  LDA  lalu  dilakukan Pengujian  Chi-Square.  Pengujian  tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  hubungan  pada  topik  sebelum  dan  sesudah  penerapan kebijakan,  dilakukan  pengujian  dengan  Chi-Square  test.  Chi-Square  () mengukur  bagaimana expected  value E  dan observed  value O,  menyimpang satu sama lain. Pada penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi R Studio.
Ketika dua topik independen, observed value mendekati expected value , sehingga nilai Chi-Square lebih kecil. Sedangkan nilai Chi-Square yang tinggi menunjukkan  bahwa  hipotesis  independensi  tidak  benar.  Hipotesis pengujian adalah sebagai berikut:
(1)
H 0 : Dua variabel (Topik sebelum dan sesudah) independen H 1 : Dua variabel  (Topik sebelum dan sesudah) tidak independen
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Topik Dihasilkan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data tweet pengguna  Twitter  dengan kata kunci ‘Pakai Masker’ dan ‘Indonesia Terserah’ pada 2 Maret hingga 30 November  2020,  didapatkan  Topik-topik  sebelum  terbitnya  INPRES  No  6 tahun 2020 sebagai berikut :

## Topik 1: Cegah Sebar
Hal  ini  membuktikan  bahwa  penggunaan  masker  untuk  mencegah penyebaran covid-19 sudah menjadi pembicaraan hangat sebelum kebijakan penggunaan  masker  dirilis.Topik  1  mewakili  sekitar  23,6%  persen  dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 2: Protokol Sehat
Hal  ini  menunjukkan  topik  pentingnya  penerapan  protokol  Kesehatan Covid-19 sudah menjadi pembahasan hangat oleh pengguna twitter sebelum penetapan  kebijakan.  Selain  itu,  juga  terdapat  pembahasan  “new_normal” yang  merupakan  pembahasan  mengenai  penerapan  pola  kebiasaan  baru ditengah  pendemi  Covid-19.  Topik  2  mewakili  sekitar  21,9%  persen  dari keseluruhan topik yang terbentuk.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Topik 3: Masker Lindung
Topik  ketiga  didominasi  oleh  “protokol_sehat”,  “pakai_masker”, “masker_lindung”  dan  “cegah  covid”.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada periode sebelum adanya kebijakan, topik terkait penggunaan masker dalam melindungi  diri  dan  mencegah  Covid-19  sudah  menjadi  topik  hangat  di tengah  pengguna  twitter.  Topik  3  mewakili  sekitar  18,4%  persen  dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 4: Pakai Masker
Topik  keempat  menunjuk  pada  penggunaan  masker  untuk  mencegah penyebaran  Covid.  Pembahasan  lain  yang  hangat  diperbincangkan “paksa_rumah” karena masih rendahnya kesadaran masyarakat untuk tetap tinggal  dirumah  dan  “tenaga  medis”  muncul  sebagai  bentuk  apresiasi masyarakat  atas  peran  tenaga  medis  selama  pandemic  Covid-19.  Topik  4 mewakili sekitar 18,1% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 5: Adaptasi Baru (New Normal)
Topik kelima didominasi oleh penerapan protokol Kesehatan Covid-19 sebagai bagian dari adaptasi kebiasaan baru ( new normal). Termasuk kata “masker_kain”  yang  muncul  karena  kelangkaan  masker  medis  yang mengakibatkan  kenaikan  harga  yang  tidak  wajar,  sehingga  masker  kain dipilih menjadi alternatif penyediaan masker. Topik 5 mewakili sekitar 18% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.
Topik-topik yang  muncul setelah   terbitnya  INPRES  No 6  Tahun  2020 sebagai berikut :

## Topik 1: Patuh Protokol
Topik  pertama  yaitu  Patuh  Protokol  yang  muncul  pasca  penerapan kebijakan  penggunaan  masker  adalah  topik  yang  cukup  positif,  yang menunjuk kepada perbincangan terkait penggunaan masker dan penerapan protokol  Kesehatan  Covid-19.  Perbincangan  lain  adalah  “sehat”  yang merupakan  pembahasan  mengenai  penerapan  protokol  Kesehatan  serta menjalankan pola hidup sehat, “suka” yang mewakili pendapat warga Twitter yang  suka  menggunakan  masker  dengan  berbagai  alasan  dan  pendapatnya, kata “keren” yang merupakan ungkapan bahwa menggunakan masker tetap keren,  kata  “hemat”  yang  merupakan  pembahasan  warga  twitter  bahwa menggunakan  masker  dapat  menghemat  biaya make  up bagi  para  wanita. Dan  pembahasan  lain  yang  juga  menjadi  perbincangan  hangat  adalah  kata “sadar”  yang  menunjuk  pada  kesadaran  terhadap  manfaat  masker  dan himbauan  warga  twitter  untuk  terus  meningkatkan  kesadaran  terhadap penerapan  protokol  Kesehatan  dan  penggunaan  masker.    Topik  1  mewakili sekitar 22,5% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 2: Peduli Aman
Topik  kedua  pasca  penerapan  kebijakan  merujuk  pada  impresi pengguna  twitter  bahwa  penggunaan  masker  diasosiasikan  sebagai  bentuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kepedulian  terhadap  keamanan  keluarga,  teman  dan  orang  disekitar  dalam melindungi  dari  Covid-19.  Di  sisi  lain  juga  terdapat  kata  “susah”  yang menunjuk  pada  susahnya  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  untuk menggunakan  masker  dan  mematuhi  protokol  Kesehatan  sebagai  bentuk kesadaran untuk mencegah penyebaran covid-19.  Topik 2 mewakili sekitar 21,2% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 3: Efektif Cegah
Topik ketiga yang muncul pasca penerapan kebijakan adalah topik yang positif  terhadap  penerapan  kebijakanmerujuk  pada  social  distancing  dan pengguaan  masker  yang  efektif  untuk  mencegah  dan  menghindari  virus Covid-19. Selain itu “terap_protokol” dan “wajib” memperlihatkan mengenai pemahaman  masyarakat  terhadap  kewajiban  menerapkan  protokol Kesehatan  termasuk  penggunaan  masker  mengingat  terdapat  sanksi  dan denda  yang  akan  dikenakan  atas  pelanggaran  kewajiban  tersebut.  Topik  3 mewakili sekitar 20,2% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## Topik 4: Stay Safe
Topik  keempat  yang  muncul  pasca  penerapan  kebijakan  adalah  topik yang  positif  terhadap  penerapan  kebijakan  yang  menunjuk  kepada perbincangan terkait penerapan protokol kesehatan dan penggunaan masker agar  tetap  aman.  Selain  itu  “masker”,  “tutup”,  dan  “hidung_mulut”  terkait penggunaan masker dengan benar dengan menutup hidung dan mulut serta menutup hidung dan mulut ketika batuk dan bersin.  Kata “sayang keluarga” dan  “ safe ”  juga  impresi  positif,  yang  mengasosiasikan  penggunaan  masker sebagai  bentuk  rasa  sayang  dan  perlindungan  terhadap  diri  sendiri  dan keluarga.    Topik  4  mewakili  sekitar  18,3%  persen  dari  keseluruhan  topik yang terbentuk.

## Topik 5: Wajib Pakai
Topik  kelima  pasca  penerapan  kebijakan  padalah  topik  yang  positif terhadap  penerapan  kebijakan,  dyang  menunjuk  kepada  perbincangan terkait  kewajiban  penggunaan  masker  dalam  mencegah  penyebaran  virus Covid-19. Selain itu “suka” dan “sederhana” memperlihatkan impresi positif terhadap  penggunaan  masker,  “lindung”  dan  “hindar”  sebagai  pembahasan positif masyarakat pengguna twitter untuk tidak lupa menggunakan masker dan  mematuhi  protokol  kesehatan  untuk  melindungi  diri  sendiri,  keluarga dan  orang  sekitar  serta  menghindarkan  dari  virus  covid-19.  Sedangkan “setuju”  menunjukkan  impresi  positif  bahwa  mereka  setuju  penggunaan masker  akan  melindungi  penggunanya.  Topik  5  mewakili  sekitar  17,8% persen dari keseluruhan topik yang terbentuk.

## 3.2. Pengujian Chi Square
Untuk  mengetahui  hubungan  antar  topik  sebelum  dan  sesudah kebijakan,  maka  dilakukan  uji  chi-square  pada  Topik  1.  Pengujian  pertama
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dilakukan  dengan  menggunakan  10  kata  dalam  topik  sebelum  dan  sesudah kebijakan, dan nilai chi square yang diperoleh sebesar 0,2313. Karena hasil pengujian  >  0,05,  maka  maka  penelitian  ini  menerima  H0  yang  artinya penelitian ini tidak memiliki cukup bukti untuk menyatakan bahwa terdapat hubungan  antara  variabel  sebelum  dan  sesudah  kebijakan  sehingga  kedua variabel (sebelum dan sesudah) bersifat independen.
Untuk  lebih  meyakinkan  hasil  pengujian,  maka  dilakukan  pengujian lebih  lanjut  dengan  menggunakan  50  kata  dalam  topik,  nilai  chi  square diperoleh sebesar 0,07037, sehingga disimpulkan bahwa topik sebelum dan sesudah kebijakan bersifat independen.

## 3.3. Pembahasan
Mengikuti  kerangka  pemikiran,  topik-topik  yang  dihasilkan  kemudian disandingkan  dengan  kerangka  kerja  (framework  kebijakan)  untuk  melihat apakah label yang dihasilkan melalui topik modelling cocok dengan kerangka kebijakan.  Kesesuaian  atau  kecocokan  merupakan  konfirmasi  terhadap  apa yang  terjadi  di  masyarakat  yang  bisa  menjelaskan  mengapa  dinamika tersebut berkembang. Pemerintah bisa memperbaiki strategi komunikasinya berdasarkan hasil-hasil yang didapat dari penelitian ini sebagai berikut:
a) Perceived Knowledge
Variabel perceived  knowledge ,  menunjukkan  pengetahuan  dan pemahaman pengguna twitter atas penggunaan masker.  Sebelum penerapan kebijakan,  variabel  ini  ditunjukkan  oleh  kata  “pakai  masker”  yang menunjukkan  bahwa  pengguna  twitter  memahami  pentingnya  penggunaan masker,  didukung  dengan  kata  dominan  seperti  “protokol_sehat”, “cegah_covid”, “cegah_tular”, dan “cegah sebar”. Pemahaman lain ditunjukkan oleh  pembahasan  mengenai  “masker  kain”  yang  menunjukkan  pemahaman tentang jenis masker.
Setelah  penerapan  kebijakan,  variabel perceived  knowledge menunjukkan  penguatan  ditunjukkan  oleh  kata  “pakai  masker”  yang mendominasi  dalam  penelitian  ini.  Selain  itu  diperkuat  dengan  “wajib”  dan “penting”  yang  menunjukkan  pemahaman  atas  pentingnya  kewajiban penggunaan  masker,  “hidung  mulut”  yang  merupakan  pemahaman penggunaan  masker  hendaknya  menutupi  hidung  dan  mulut,  dan  “batuk bersin” untuk menggunakan masker apabila mengalami gejala covid-19. Kata “kontak  langsung”  juga  menunjukkan  pemahaman  terhadap  kriteria  dalam kontak  dengan  orang  yang  terkonfirmasi  positif  dan  “minum  air” menjelaskan  pemahaman  pentingnya  menjaga  tubuh  tetap  terhidrasi  untuk menjaga Kesehatan dan mencegah infeksi virus. Secara umum menunjukkan pada periode setelah kebijakan terdapat peningkatan pemahaman terhadap penggunaan masker.

## b) Social Trust
Variabel Social  Trust terkait  dengan  kejujuran,  integritas  dan kehandalan  orang  lain  yang  didefinisikan  bahwa  mengenakan  masker
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengirimkan pengingat visual kepada orang lain untuk menjaga jarak, hal ini terjadi  karena  memakai  masker  meningkatkan  kesadaran  dan  juga memberikan peringatan kepada orang lain bahwa terdapat risiko dan bahaya yang  mengancam.  dan  mereka  yang  menggunakan  masker  sebagai  orang yang  lebih  dapat  dipercaya  dan  bertanggung  jawab  sehingga  lebih  disukai secara  sosial  [15].  Hal  ini  belum  tampak  periode  sebelum  penerapan kebijakan.
Setelah penerapan kebijakan terdapat pembahasan yang merujuk pada variabel social  trust yaitu  “sayang”  dan  “sayang  keluarga”  yang mengasosiasikan  penggunaan  masker  dan  kepatuhan  penggunaan  masker terhadap  rasa  sayang  kepada  diri  sendiri,  keluarga  dan  orang  disekitar. Selain  itu  juga  terdapat  “keren”  yang  menunjukkan  pengguna  twitter menganggap  orang  yang  menggunakan  masker  sebagai  orang  yang  keren karena patuh terhadap protokol dan peduli kepada orang disekitar. Sehingga penerapan kebijakan menciptakan social trust masyarakat pengguna twitter terhadap penggunaan masker dan protokol Kesehatan.

## c) Perceived Benefit
Perceived  benefit atau manfaat  yang  diyakini  dari  kepatuhan  terhadap protokol kesehatan dan penggunaan masker ditunjukkan oleh “cegah_sebar”, “cegah  tular”,  “lindung”  dan  “masker-lindung”.  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  pada  periode  ini,  perceived  benefit  yang  diyakini  secara  tegas  oleh pengguna  twitter  dari  penggunaan  masker  adalah  sebagai  bentuk pencegahan dan perlindungan.
Pada  periode  setelah  penerapan  kebijakan,  terdapat  penguatan  yang ditunjukkan  oleh  “sehat”,  “putus  rantai”,  “aman”,  “hindar  virus”,  dan “selamat”  yang  menunjukkan  manfaat  yang  diyakini  oleh  warga  pengguna Twitter atas penggunaan masker dan penerapan protokol Kesehatan, selain sebagai bentuk pencegahan dan perlindungan yang sudah ada sejak sebelum penetapan  kebijakan.  Selain  manfaat  dari  sisi  kesehatan,  terdapat  juga “hemat” dan “lipstick” yang merujuk pada penghematan bagi wanita karena tidak  perlu  menggunakan  lipstik  saat  menggunakan  masker.  Manfaat  lain yang  diyakini  oleh  pengguna  masker  menunjuk  pada  “polusi_udara”  yang mengacu pada penggunaan masker juga dapat digunakan untuk mengurangi menghirup  polusi  udara  ketika  berkendara  atau  beraktifitas  diluar  rumah. Sehingga masyarakat semakin memiliki pemahaman atas manfaat yang dapat diperoleh  atas  penggunaan  masker  dan  protokol  Kesehatan  setelah penerapan kebijakan.

## d) Perceived Risk
Perceived  Risk mengacu  pada  ketidakpastian  yang  dihadapi  oleh masyarakat  atas  penggunaan  masker  dalam  penanganan  covid-19. Ketidakpastian  tersebut  menimbulkan  perdebatan  mengenai  perlu  atau tidaknya dan efektif atau tidaknya penggunaan masker. Hal ini diwakili oleh “beli”  yang  merujuk  pada  pembahasan  masyarakat  pengguna  twitter
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengenai  pembelian  masker  yang  benar  dan  murah,  karena  meluasnya masker  palsu  pada  awal  masa  pandemi  dan  dengan  harga  yang  meroket. Selain itu terdapat “anjur perintah” yang merujuk pada anjuran pemerintah untuk  menggunakan  masker  saat  beraktifitas  diluar  rumah,  namun  masih banyak  masyarakat  yang  enggan  mengikuti  karena  belum  meyakini efektifitas dari penggunaan masker.
Setelah  penerapan  kebijakan,  variabel perceived  risk diwakili  oleh “susah”  yang  merujuk  pada  susahnya  meningkatkan  kesadaran  masyarakat untuk  mematuhi  protokol  Kesehatan  dan  menggunakan  masker  terutama terkait dengan kebijakan untuk menggunakan masker saat berkendara yang masih  menjadi  perdebatan.  Selain  itu  juga  terdapat  kata  “anak-anak”  yang mengacu  pada  penggunaan  masker pada  anak-anak yang  masih  sering abai dilakukan para orang tua . Perceived risk lain ditunjukkan oleh “vaksin_temu” yang  mengacu  pada  penemuan  virus  Covid-19  yang  masih  belum  teruji sehingga masih menjadi perdebatan apabila negara mewajibkan pelaksanaan vaksin.  “Kena_razia”  juga  menjadi  perbincangan  hangat  karena  masyarakat masih  meragukan  efektifitas  dan  fungsi  razia  penggunaan  masker terhadap peningkatan  kesadaran  penggunaan  masker  dan  manfaat  yang  diterima masyarakat.
Sebelum penerapan kebijakan, perceived risk masyarakat terfokus pada ketersediaan  masker  dan  kepatuhan  mengikuti  anjuran  pemerintah  untuk menggunakan  masker,  sedangkan  setelah  penerapan  kebijakan  perceived risk masyarakat bergeser pada kesadaran dan vaksinasi Covid-19.

## 4.  SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukan,  topik  yang  terbentuk  sebelum  adanya kebijakan  adalah  “cegah  dan  lindung”,  sedangkan  topik  yang  terbentuk setelah  penerapan  kebijakan  adalah  “patuh”  dan  “wajib”.  Persepsi  sebelum Penetapan  Kebijakan  menunjukkan  Variabel  perceived  knowledge ditunjukkan  kata  “pakai  masker”  dan  “cegah”.  Variabel  Social  Trust  belum tampak  pada  periode  sini.  Variabel  perceived  benefit  yang  diyakini  adalah pencegahan  dan  perlindungan.  Variabel  Perceived  Risk  ditunjukkan  kata “beli” dan “anjur perintah”. Persepsi setelah kebijakan menujukkan semakin positif.  Variabel  Perceived  knowledge  ditunjukkan  kata  “wajib”  dan “penting”,  juga  pengetahuan  lain  seperti  “hidung  mulut”  dan  “kontak langsung”.    Variabel  Social  Trust  melalui  kata  “sayang”  dan  “keren”. Penguatan  Variabel  perceived  benefit  ditunjukkan  oleh  kata  “sehat”,  “putus rantai”, “cegah infeksi”, “lindung keluarga”, “selamat”, dan hemat”. Sedangkan variabel  perceived  risk  diwakili  oleh  kata  “susah”,  “vaksin_temu”  dan “kena_razia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Astawa, I.G.P., Na’a,Suprin., “Memahami Ilmu Negara dan Teori Negara”, PT Refika Aditama, Bandung, 2009.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2]  Baruah, T.D., “Effectiveness of Social Media as a tool of communication and  its  potential  for  technology  enabled  connections:  A  micro-level study”,  International  Journal  of  Scientific  and  Research  Publications, Vol.2, Issue 5, 2012.
[3]  Basch,  et.al.,  “Preventive  Behaviors  Conveyed  on  YouTube  to  Mitigate Transmission  of  COVID-19:  Cross-Sectional  Study”,  JMIR  Publication, 2020.
[4]  Chan, AK,.et.al., “Social media for rapid knowledge dissemination: early experience from the COVID-19 pandemic”, Anaesthesia. 2020.
[5]  Cielen, et.al., “Introducing Data Science”, Manning Publications Co.
[6]  Collins,  C.,  Hasan,S.,  and  Ukkusuri,  S.V.,  “A  novel  transit  rider satisfaction  metric:  Rider  sentiments  measured  from  online  social media  data”,  Journal  of  Public  Transportation,  University  of  South Florida, 2013.
[7]  Dye, T.R., “Understanding Public Policy”, Englewood Cliffs, NJ: Prentice- Hall, 1972.
[8]  Doig, C., “Introduction to topic modeling in python”. 2015.
[9]  Edward  III,  G.C.,  “Implementing  Public  Policy”,  Washington  DC: Congressional Quarterly Press, 1980.
[10]  Guo,Y.,  WEI,  Y.,  “Government  communication  effectiveness  on  local acceptance of nuclear power: Evidence from China”. Journal of Cleaner Production, 2019.
[11]  Hausmann,  R.,  “Flattening  the  COVID-19  Curve  in  Developing Countries”, Project Syndicate, 2020.
[12]  Kenyon,  G.  N.,  Sen,  K.  C.,  “The  Perception  of  Quality  Mapping  Product and Service Quality to Consumer Perceptions”, Springer, 2015
[13]  Kim, Y., Kim, W., and Kim, M., “An international comparative analysis of public acceptance of nuclear energy”, Energy Policy, 2014.
[14]  Mazarura, J and WAAL, A., “A comparison of the performance of latent Dirichlet  allocation  and  the  Dirichlet  multinomial  mixture  model  on short text”, PRASA-RobMech International Conference, 2016.
[15]  Medina.et.al.,  “Social  Media:  A  New  Way  of  Public  and  Political Communication  in  Digital  Media”,  International  Journal  of  Interactive Mobile Technologies, 2017.
[16]  Molle, A. D., “The heart of the enlightened: a book of story meditations. Doubleday”, 1987.
[17]  Padilla, D.A.G  and  Tortolero,B.L., “Social media influence in the COVID- 19 Pandemic”, Int. brazil Jurol.vol.46, 2020.
[18]  Risyad,M.A., & Ramantoko, G., “Analisis Asosiasi Kata Untuk Mengetahui Persepsi Pengguna Media Sosial Terhadap Penurunan Batas Atas Tiket Pesawat”. e-Proceeding of Management, Vol.7,2020.
[19]  Sarwono,  W  S.,  “Pengantar  Psikologi  Umum”,  Rajawali  Pers,  Jakarta, 2010.
[20]  Thoha,  M.,  “Dimensi-dimensi  Prima  Ilmu  Administrasi  Negara”,  Raja Grafindo Persada, Jakarta, 2012.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 253-266 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[21]  Wang,et.al.,  “Immediate  Psychological  Responses  and  Associated Factors  during  the  Initial  Stage  of  the  2019  Coronavirus  Disease (COVID-19)  Epidemic  among  the  General  Population  in  China”,  Int  J Environ Res Public Health, 2020.
[22]  Worldometers.,  “Coronavirus  Update  (Live):  67,499,770  Cases  and 1,543,747 Deaths from COVID-19 Virus Pandemic”, 2020.
[23]  Wyrwoll, C., “Social Media: Fundamentals, Models, and Ranking of User- Generated Content”, Elsevier, 2014.