## Analisis Exploratory Kata  “donasi” Akibat Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter

## Akmal Setiawan Wijaya
Program Studi Informatika Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 55584 20917005@students.uii.ac.id

## Abstrak
Pandemi  Covid  telah  memberikan  banyak  dampak  negatif  bagi  umat  manusia.  Banyaknya  dampak negatif  tersebut  telah  mendorong  masyarakat  untuk  saling  membantu  sesamanya.  Tujuan  yang  ingin dicapai  dalam  penelitian  ini  melakukan  analisis  eksplaratori  kata  “donasi”  sebagai  representasi  dari saling  membantu  di  Tweeter.  Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan  tweet  “donasi”  2  tahun sebelum  pandemi  dan  2  tahun  saat  pandemi.  Selain  tweet  dalam  penelitian  ini  juga  akan  dilakukan analisis terhadap replies, Like, dan Retweet dari kata “donasi” tersebut . Setelah dilakukan analisis di dapat  hasil  bahwa  tweet, replies, Like, dan Retweet sebelum  masa  pandemi  cenderung  rendah  dan stabil, sedangkan pada masa pandemi terjadi loncakan saat awal pandemi yaitu pada bulan Maret 2020 dan Mei 2021 saat puncak pandemi gelombang ke dua.
Kata kunci: Tweeter, donasi, exploratory

## Abstract
The Covid pandemic has had many negative impacts on mankind. The many negative impacts have en- couraged people to help each other. The aim of this research is to conduct an explanatory analysis of the word “donation” as a representation of helping each other on Tweeter. The analysis was carried out by comparing “donation” tweets 2 years before the pandemic and 2 years during the pandemic. In addition to tweets in this study, an analysis of the replies, likes, and retweets of the word "donation" will also be carried out. After analyzing the results, the results showed that tweets, replies, Likes, and Retweets  before  the  pandemic  period  tended  to  be  low  and  stable,  while  during  the  pandemic  there was a spike at the beginning of the pandemic, namely in March 2020 and May 2021 during the peak of the second wave of the pandemic.
. Keywords: Tweeter, donation, exploratory.

## 1. PENDAHULUAN
Mulai  tahun  2019  pandemi  Covid-19  melanda hampir semua negara di seluruh dunia. pandemi tersebut telah  memberikan dampak  negatif  yang sangat  besar  terhadap  kehidupan  manusia. Menurut  hasil  survey  SMERU  pada  Oktober hingga  November  2020  hampir  75%  rumah tangga yang diwawancarai mengalami penurunan  pendapatan.  Rumah  tangga  yang menghadapi  kerawanan  pangan  meningkat 11,7%. Selain itu Covid-19 juga berdampak ter- hadap  UMKM,  menurut  kementerian  PPN  / Bappenas  80%  UMKM  mengalami  penurunan pendapatan yang sangat drastis.  Begitu banyak-
nya  dampak  negatif  dari  pandemi  Covid-19, Presiden Joko Widodo memutuskan bahwa pan- demi  Covid-19  ini  merupakan  bencana  nasional yang  berdampak  sangat  luas.  Besarnya  dampak pandemi  ini  telah  mendorong  masyarakat  untuk saling  membantu  meringankan  beban  pandemi ini.
Twitter berdiri pada 2006, Twitter menjadi salah satu media sosial yang populer di dunia, banyak orang  diberbagai  negara  menggunakan  Twitter. Menurut kominfo.go.id (November, 2012) Indo- nesia  masuk  ke  dalam  5  negara  terbesar  dalam penggunaan twitter. Tulisan pengguna atau yang sering  disebut  Tweet  merupakan  sarana  bagi pengguna  untuk  mempublikasikan  aktivitas  atau
menyampaikan  pendapat  terhadap  suatu  masa- lah.  Isi  Tweet  ini  telah  menjadi  representasi  ke- hidupan  masyarakat  yang  realistik  untuk  diteliti (Firmansyah & Jones, 2019; Kartino et al., 2021; Setiawan  et  al.,  2021).  Terkait  dengan  kondisi pandemi ini Tweeter telah menjadi sarana untuk saling  mendorong  membantu  meringankan beban  masyarakat.  Tujuan  yang  ingin  dicapai dalam penelitian ini melakukan analisis eksplaratori  kata  “donasi”  sebagai  representasi dari  saling  membantu  di  Tweeter.  Analisis eksplaratori  akan  dilakukan  untuk  data  sebelum pandemi dan saat pandemi.
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah teknik untuk  mengenali  struktur  dasar  dari  kumpulan data    (Pearson,  2018).  Melalui  EDA  akan ditemukan  pola  dari  suatu  data.  EDA  memiliki karakteristik  yang  fleksibel  yang  diperlukan  un- tuk  melakukan identifikasi dan investigasi suatu fenomena  yang  muncul  pada  saat  melakukan penelitian  (Behrens,  1997).    EDA  merupakan versi  terbaru  dari  Confirmatory  Data  Analysis. menurut (Jebb et al., 2017; Perer & Shneiderman,  2008).  EDA  dilakukan  untuk meningkatkan  pemahaman  terhadap  data  dan peningkatan hasil kualitas analisis data.

## 2. METODE
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
2.1 Pengambilan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengambilan  data dengan  meggunakan  Python  dengan  library twepy  dengan  media  API  V2.  Data  diambil menggunakan  kata  kunci  “donasi”.  Jumlah  data yang diambil sebanyak 48 bulan mulai dari Jan- uari  2018  hingga  Januari  2020  (sebelum  pan- demi)  dan  Febuari  2020  hingga  Desember  2021 (saat pandemi)

## 2.2 Preprocesing
Setelah dilakukan pengambilan data langkah se- lanjutnya  adalah  melakukan  preprocesing  data, seperti diperlihatkan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Bagan langkah preprocesing
Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan preprocesing adalah Python .

## 2.3 Visualisasi  dan Analisis
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  visualisasi untuk  mendapatkan  insight  pada  data  tersebut. Visualisasi  yang  akan  dilakukan  yaitu time  se- ries chart dan wordcloud . Perangkat lunak yang digunakan  Python  dan  Microsoft  Excel  Setelah dilakukan  visualisasi  maka  tahap  selanjutnya dilakukan  analisis  untuk  mendapatkan  kes- impulan pada penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan langkah-langkah sebagaimana disebutkan  pada  metode  penelitian  didapatkan hasil sebagai berikut:

## 3.1 Pengambilan data
Pada  proses  ini  dilakukan  pengambilan  data dengan  menggunakan  library  tweepy  dengan media API V2. Proses pengambilan data dengan menggunakan Tweepy   diperlihatkan pada gam- bar 3.1

## Tabel 3.1 Perolehan data
Nama Data Total Data Bulan 48 Data 3.798.507 Tweet 3.798.507 Replies 1.024.755 Like 10.478.845 Retweet 6.221.239.6571 Pada  tabel  3.1  dapat  dilihat  hasil  perolehan datanya
3.2 Preprocesing
Pada  langkah  ini  dilakukan  preprocesing  pada data tweet untuk mendapatkan inti dari data ter- sebut.  Preprocesing  yang  dilakukan  adalah menghapus  URL,  non  ASCII,  Spesial  karakter Twitter,  Angka,  Simbol,  tanda  baca,  kata  yang terdiri  satu  huruf,  melakukan  stopword,  dan mengubah ke bentuk lowercase.

## 3.3 Visualisasi
Pada  Gambar  3.2,  3.3,  3.5,  3.5,  dan  3.6 diperlihatkan hasil visualisasi datanya.
Gambar 3.2 Chart Time Series Tweets “Donasi”
Berdasarkan pada Gambar 3.2  dapat dilihat pe- rubahan  perilaku  Tweets  dengan  kata  kunci  do- nasi. Pada Gambar 3.2 terlihat bahwa  data tweet “Donasi”  pada  tahun  2018  dan  2019  tidak terlihat  adanya  perubahan  yang  sangat  signif- ikan, hal ini berbanding terbalik dengan data pa- da  tahun  2019  dan  2020  terdapat  pergerakan yang  signifikan  pada  setiap  bulan  khususnya pada  bulan  Maret  2020  dan  Mei  2021.  Hal  ini sesuai  dengan  kondisi  pandemi  Covid  19,  yaitu awal  Maret  2020  terjadi  pandemi  pertama  kali dan  Mei  2021    puncak  gelombang  kedua  Covid 19. Saat tidak terjadi pandemi, yaitu tahun 2018 dan 2019 gambar grafiknya tidak berubah secara signifikan  dan  jumlahnya  jauh  di  bawah  tahun 2020 dan 2021. Rata-rata tweet setiap bulannya, sebelum pandemi pada bulan Januari 2018 hing- ga Januari 2020 sebanyak 32.366 tweet perbulan sedangkan pada saat pandemi pada Febuari 2020 hingga  Desember  2021  sebanyak  129.968  tweet perbulan.
Gambar 3.3 Chart Time Series Replies
Pada  Gambar  3.3  diperlihatkan  jumlah  yang melakukan Replies kata “Donasi”. Gambar 3.3 memiliki  pola  yang  sama  dengan  Gambar  3.2 dimana  jumlah Replies tahun  2018  dan  2019 tidak ada perubahan yang signifikan, dan pada tahun  2020  dan  2021  meningkat  pada  bulan Maret  dan  Mei.  Hal  ini  menandakan  bahwa pandemi juga meningkatkan perhatian masyarakat terhadap kata “Donasi”.
Gambar 3.4 Chart Time Series Like
Pada  Gambar  3.4  diperlihatkan  jumlah  yang melakukan Like kata  “Donasi”.  Gambar  3.4 memiliki  pola  yang  sama  dengan  Gambar  3.2 dan 3.4. Jumlah Like tahun 2018 dan 2019 tidak ada  perubahan  yang  signifikan,  dan  pada  tahun 2020 dan 2021 meningkat pada bulan Maret dan Mei.  Hal  ini  menandakan  bahwa  pandemi  juga meningkatkan  perhatian  masyarakat  terhadap kata “Donasi”.  Jika pada Gambar 3.3 perhatian masyarakat diwujudkan dengan Replies, sedangkan pada Gambar 3.4 perhatian masyarakat diwujudakan dengan like .
Pada  Gambar  3.5  diperlihatkan  jumlah  yang melakukan Retweet kata  “Donasi”.  Gambar  3.5 memiliki  pola  yang  sama  dengan  Gambar  3.3, 3.4  dan  3.4.  Jumlah Retweet tahun  2018  dan 2019  tidak  ada  perubahan  yang  signifikan,  dan pada tahun 2020 dan 2021 meningkat pada bulan Maret dan Mei.
Gambar 3.5 Chart Time Series Retweet
Hal  ini  menandakan  bahwa  pandemi  juga meningkatkan  perhatian  masyarakat  terhadap kata “Donasi”.  Jika pada Gambar 3.4 perhatian masyarakat  diwujudkan  dengan like ,  sedangkan pada Gambar 3.5 perhatian masyarakat diwujudakan  dengan Retweet .  Pada  Gambar  3.5 terdapat sedikit perbedaan dimana  Retweet pada bulan  Oktober  2019  meningkat  cukup  tajam, yang hal ini perlu dieksplorasi lebih lanjut.
Gambar 3.6 Wordcloud Tweet
Pada  Gambar  3.6    diperlihatkan wordclould dari data  Tweet.  Pada  Gambar  3.6  dapat  dilihat  be- berapa  kata-kata  yang  tidak  relevan  dengan pandemi Covid, seperti  palestina, banjir, gunung dalam  jumlah  yang  kecil.  Dengan  jumlah  yang kecil  tersebut  maknanya  Tweet  “Donasi”  masih sangat  relevan  dengan  pandemi  Covid.  Temuan dalam penelitian ini sesuai dengan temuan Rahmat et  al.,  (2021) yang  menyatakan  bahwa  jika  ada musibah  keinginan  membantu  sesama  akan meningkat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  kondisi  pandemi  Covid telah mempengaruhi masyarakat dalam menggunakan  kata  “Donasi”  di  media  sosial Twitter.  Rata-rata  tweet  setiap  bulannya,  sebe- lum  pandemi  pada  bulan  Januari  2018  hingga Januari  2020  sebanyak  32.366  tweet  perbulan sedangkan  pada  saat  pandemi  pada  Febuari 2020 hingga Desember 2021 sebanyak 129.968 tweet  perbulan.  Itu  artinya  tweet  kata  donasi meningkat 400% dibanding sebelum pandemi.

## DAFTAR PUSTAKA
Behrens JT. Principles and procedures of explor- atory  data  analysis.  Psychol  Methods. 1997;2(2):131–60
Firmansyah, F. M., & Jones, J. J. (2019). Did the Black  Panther  Movie  Make  Blacks Blacker? Examining Black Racial Identi- ty on Twitter Before and After the Black Panther Movie Release. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries
Jebb AT, Parrigon S, Woo SE. Exploratory data analysis  as  a  foundation  of  inductive  re- search.  Human  Resource  Management Review. 2017 Jun 1;27(2):265–76.
Kartino,  A.,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  & Junadhi.  (2021).  Analisis  Akun  Twitter Berpengaruh terkait Covid-19
menggunakan  Social  Network  Analysis. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi  Informasi) , 5 (4),  697–704. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3160
Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lec- ture  Notes  in  Bioinformatics):  Vol.  11864 LNCS .  Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34971- 4_5
Rahmat,  H.  K.,  Pernanda,  S.,  Casmini,  C., Budiarto,  A.,  Pratiwi,  S.,  &  Anwar,  M.  K. (2021).  Urgensi  Altruisme  dan  Hardiness pada  Relawan  Penaggulangan  Bencana
Alam:  Sebuah  Studi  Kepustakaan. 1 (1),
45–58.
R. K. Pearson, Exploratory Data Analysis Using R, 1st Editio. CRC Press/Taylor & Francis Group, 2018.
Setiawan,  H.,  Utami,  E.,  &  Sudarmawan,  S. (2021).  Analisis  Sentimen  Twitter  Kuliah Online  Pasca  Covid-19  Menggunakan  Al- goritma  Support  Vector  Machine  dan  Na- ive  Bayes. Jurnal  Komtika  (Komputasi
Dan Informatika) , 5 (1), 43–51.
https://doi.org/10.31603/komtika.v5i1.5189 Perer  A,  Shneiderman  B.  Integrating  Statistics and Visualization: Case Studies of Gaining Clarity  during  Exploratory  Data  Analysis. In: Proceedings of the SIGCHI conference on  Human  Factors  in  computing  systems. Florence, Italy: ACM; 2008. p. 265–74