PENDAHULUAN
Dewasa ini, penggunaan media sosial di masyarakat telah mengalami peningkatan secara signifikan. Munculnya teknologi dan aplikasi baru pada kehidupan masyarakat saat ini mendukung munculnya interaksi sosial melalui media sosial (Hao, et al, 2016). Penggunaan media sosial juga menjadi wadah bagi komunitas yang memiliki bakat dan minat yang sama untuk saling mengenal. Keberadaan media sosial seperti Facebook, Twitter, Path, atau Instagram telah membantu masyarakat untuk mendapatkan informasi terbaru terkait peristiwa atau kejadian di lingkungan sekitar ataupun lingkungan yang lebih luas. Atas dasar hal itulah, banyak pemerintah daerah menggunakan media sosial sebagai satu layanan electronic government (E-Government) sebagai sarana dalam menyampaikan informasi kepada masyarakat.
Mengingat media sosial sebagai alat baru untuk melengkapi layanan E-Government yang ada, perlu dipahami jenis layanan E-Government yang lebih sesuai dengan alat media sosial yang berbeda. Peran layanan E-Government dalam adopsi media sosial di pemerintah daerah sedikit dipahami dan diketahui. Penerapan E-Government menjanjikan perubahan paradigma yang tajam. Dengan penerapan E-Government, institusi publik akan lebih responsif dan transparan, mempromosikan kemitraan pemerintah lebih efisien, dan memberdayakan warga dengan membuat pengetahuan dan sumber daya lainnya lebih dapat diakses langsung. E-Government didefinisikan sebagai penggunaan teknologi informasi dan komunikasi untuk pemerintahan yang lebih baik atau untuk meningkatkan kualitas layanannya, terutama melalui penggunaan internet, sosial media, dan teknologi web (Mergel, 2013). Dalam platform E-Government, pemerintah berperan sebagai pengguna teknologi utama, kontributor konten, dan manajer sistem.
Untuk beberapa pemerintah daerah, baik di lingkup besar maupun kecil, wajar untuk menggunakan Facebook sebagai alat untuk layanan komunikasi antarmasyarakat karena Facebook menyediakan beragam fungsi atau fitur untuk mendukung keterbukaan informasi kepada publik dan didukung dengan tingkat keamanan informasi yang cukup kuat. Hal ini merupakan salah satu bentuk wujud dari electronic government (E-Government) yaitu memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk mengakses layanan pemerintah. Masyarakat dapat menyampaikan pengaduan pada ruang yang telah disediakan. Pendapat dari masyarakat dapat membuat pemerintah berpikir dalam mengambil kebijakan yang lebih baik atas keluhan yang disampaikan. Namun, instansi pemerintahan biasanya akan lebih menanggapi keluhan maupun pendapat lain dari masyarakat apabila hal tersebut telah sampai di media cetak seperti koran terutama pada bagian surat
pembaca.
Beberapa literatur terkait E-Government dan media sosial membahas penelitian yang lebih memusatkan perhatian pada hubungan antara karakteristik layanan E-Government dan adopsi Facebook dan Twitter dalam konteks pemerintah daerah (Gao & Lee, 2017). Penelitian tersebut mengemukakan hipotesis dengan meninjau perdebatan hubungan antara E-Government dan teknologi media sosial serta mengikuti teori pelembagaan untuk menekankan koneksi dan konsistensi antara pengembangan E-Government dan adopsi media sosial. Penelitian tersebut mengidentifikasi fitur-fitur dari Facebook dan Twitter. Peneliti melakukan survei pada pemerintah lokal di Nebraska. Survei tersebut dilakukan untuk memberikan bukti empiris adanya hubungan instansi pemerintahan dengan penggunaan media sosial. Analisis konten dari situs web pemerintah lokal-kecil ini dilakukan untuk memastikan validitas tanggapan survei dan mengumpulkan data tentang penggunaan Facebook dan Twitter. Sebagian besar studi media sosial telah terhubung dengan konsep Web 2.0 atau Government 2.0, seperti pemerintahan terbuka dan transparan, partisipasi warga, kolaborasi antarlembaga, dan kepercayaan pada pemerintah (Linders, 2012). Mereka mengikuti beberapa kerangka teoretis, seperti dampak teknologi informasi di sektor publik, teori sosioteknis dan struktur, penyelarasan bisnis strategis, serta inovasi dan difusi (Criado, et al, 2013).
Dari penelitian literatur sebelumnya, hubungan antara teknologi E-Government dan media sosial kurang didefinisikan. Beberapa penelitian menekankan perbedaan dengan menyatakan media sosial mampu melibatkan warga negara dalam kegiatan kolaboratif dan transaksional dengan cara yang tidak
memungkinkan dengan E-Government (Bryer, 2011) (Li & Feeney, 2014). Namun, penelitian lain menemukan penggunaan media sosial mengikuti jalur E-Government, namun sifat interaktifnya terus diabaikan (Feeney & Welch, 2014) (Mossberger & Wu, 2012). Penelitian sebelumnya cenderung mempertimbangkan alat Web 2.0 sebagai blok homogen, tanpa sepenuhnya mengenali keragaman karakteristik teknis dan variasi dalam tujuan penerapannya (Oliveira & Welch, 2013).
Penelitian sebelumya membuktikan dalam kasus pemerintahan terdapat ketidakpastian dalam proses adopsi karena kurangnya kontrol terhadap perubahan teknologi. Hal tersebut terjadi karena media sosial yang digunakan merupakan milik pihak ketiga. Demikian juga untuk ketertarikan informasi publik (Mergel, 2013). Selain itu, dalam beberapa penelitian dijelaskan bahwa untuk penggunaan media sosial telah memakan kurang lebih 10% dari keseluruhan trafik di internet (Protalinski, 2012). Instansi pemerintahan dengan segala sumber daya yang ada mengalami kesulitan untuk melakukan penyaringan informasi dari tiap pengguna media sosial. Kesulitan tersebut berupa penyaringan dari noise atau gangguan informasi yang tidak diinginkan untuk mendapatkan data informasi yang dapat berguna (Bertot, et al, 2012).
Media sosial digunakan pemerintah sebagai alternatif pemberian pelayanan dan pembuatan kebijakan publik, pengumpulan berbagai masukan dari masyarakat, dan untuk lebih mendekatkan diri kepada masyarakat. Pada penelitian terdahulu, pemilihan jenis posting di media sosial dengan f o r m a t t u l i s a n d a n p e n a m b a h a n foto atau gambar merupakan elemen yang paling kondusif. Sementara itu, posting yang paling tidak kondusif pada media sosial adalah posting berupa
format link atau tautan (Valerio, et al, 2015). Penggunaan format posting foto yang menarik cenderung dapat ditanggapi dan disukai masyarakat (Kim, 2015). Penggunaan media sosial juga merupakan salah satu bentuk inovasi cara komunikasi pemerintah daerah agar dapat lebih dekat kepada masyarakat karena media sosial sudah menjadi kebutuhan bagi seluruh pengguna layanan internet, khususnya kalangan usia remaja. Komunikasi yang kondusif akan sangat baik untuk mengembangkan hubungan yang sehat dan dekat antara pemerintah sebagai perusahaan dan masyarakat sebagai suatu konsumen (Na Su, 2015).
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang reaksi yang diberikan para warganet, perlu dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui statistik pada setiap like atau reaksi. Penelitian terkait analisis sentimen dilakukan Arunachalam (2015) dengan studi kasus beberapa pemerintah di seluruh dunia. Analisis tersebut berusaha untuk lebih dekat kepada warganya agar mencapai transparansi dan keterlibatan. Ledakan penggunaan media sosial membuka peluang baru untuk menyalurkan pendapat masyarakat dalam mencapai kebijakan pemerintahan yang lebih baik. Penelitian ini akan menggunakan sebuah pendekatan untuk memantau dan menganalisis sentimen warga di media sosial oleh pemerintah. Penelitian ini juga menerapkan pendekatan pada masalah di dunia nyata dan menunjukkan bagaimana lembaga pemerintah dapat memperoleh manfaat.
Model analisis yang digunakan yaitu model query dengan mendefinisikan batasan topik. Pengambilan data dilakukan pada sumber media sosial. Selanjutnya, penulis akan menganalisis data yang berupa kata-kata yang sering muncul dan keseluruhan sentimen mereka yang memiliki keterkaitan lebih dekat dengan sebuah konsep. Arunachalam (2015) dalam penelitiannya menyimpulkan j i k a t e r d a p a t s e n t i m e n n e g a t i f secara keseluruhan dan dari sentimen tersebut memiliki kedekatan dengan salah satu penyebab atau aspek dalam program, dapat disimpulkan program tersebut memiliki sentimen negatif dan terdapat ketidakefisienan pada suatu aspek dalam program tersebut. Dengan mengekstrak judul semua dokumen yang berisi sentimen tertentu secara terpisah dan dengan melakukan tag cloud pada saat yang sama, peneliti dapat memiliki beberapa perspektif mengenai item diskusi yang menyebabkan sebagian besar sentimen negatif atau sentimen positif.
Pada artikel ini, akan dibahas tinjauan komprehensif dari pengerjaan penelitian yang telah dilakukan pada area mining media sosial terkait dengan analisis jumlah like pada tiga kategori posting, yaitu gambar, video, dan teks. Meskipun demikian, penekanan dari artikel ini adalah tinjauan jumlah like pada tiga kategori media sosial pemerintah daerah di Indonesia. Kontribusi utama pada artikel ini diringkas sebagai berikut. 1.Identifikasi posting media sosial yang mendapatkan jumlah like terbanyak
- 2.Menyajikan hasil analisis posting paling disukai
- 3.Menyajikan review yang komprehensif dari state of the art pada analisis media sosial pemerintah daerah di Indonesia
- 4.Garis besar berbagai penerapan skenario dengan metode-metode media sosial yang telah digunakan
- 5.Eksplorasi tantangan penelitian dan open problem pada analisis jumlah like media sosial pemerintah daerah di Indonesia
- 6.Melakukan analisis terhadap hasil respons yang diberikan para warganet atau masyarakat. Hal ini dapat berupa statistik pada setiap like atau reaksi yang diberikan dengan mengklasifikasi
jenis sentimen positif dan negatif.
Penelitian Terkait
Penelitian terkait dampak posting video dan jumlah like telah dilakukan Abdelsalam, et, al. (2013). Ia membahas keberadaan, penggunaan, dan efektivitas situs media sosial pemerintah Mesir. Penerapan teknologi media sosial memberikan ilustrasi penerapan teori New Publik Service (NPS) pada administrasi publik. Abdelsalam memulai penelitiannya dengan menguji keberadaan aplikasi media sosial pada situs pemerintah. Selanjutnya, ia menganalisis penggunaan Facebook oleh badan pemerintah di Mesir. Abdelsalam menggunakan data dari penggunaan media sosial Facebook, Twitter, dan Youtube yang merupakan media sosial teratas. Pemilihan data dari media sosial tersebut juga konsisten dengan hasil survei dari pemerintahan negara maju yang juga telah menggunakan media sosial dalam menjalankan kebijakan pemerintahannya.
Pada pemerintahan di negara maju, penggunaan situs di media sosial ini efektif. Media sosial digunakan untuk mengirim informasi kepada warga negaranya. Dengan demikian, interaksi dua arah antara warga negara dan pemerintah berlangsung lebih sedikit (kecil). Hasil penelitian Abdelsalam ini menunjukkan penggunaan media sosial di Mesir tidak sesuai dengan teori NPS. Penelitian ini menggunakan hasil analisis akun Facebook resmi pemerintahan Mesir. Analisis dilakukan dengan mengumpulkan data-data yang terdapat dalam akun Facebook tersebut seperti jumlah like, jumlah posting, jenis posting (tautan link, gambar, status, video, swf ((misalnya Adobe Flash)), dan pertanyaan), saham, dan komentar. Untuk menganalisis akun Facebook tersebut digunakan beberapa alat bantu (tools) secara otomatis sesuai dengan langkah-langkah yang ditetapkan oleh peneliti.
Pemanfaatan media sosial sebagai salah satu sarana untuk mengirim informasi antara badan atau lembaga pemerintahan dengan warganya telah dilakukan pula oleh salah satu lembaga pemerintahan di Indonesia. Salah satunya adalah Kementerian Pariwisata Republik Indonesia (Kemenpar RI) melalui akun resminya @indtravel. Kemenpar RI menggunakan Instagram sebagai media penyaluran informasi dan sekaligus media untuk mempromosikan Indonesia. Penggunaan media sosial dengan strategi yang baik dan matang tentunya dapat memberikan dampak yang maksimal sehingga mampu mendukung suatu lembaga dalam menjalankan atau mencapai visi dan misi suatu lembaga tersebut. Kemenpar RI dengan strategi yang baik mampu menjalankan kegiatan penyebaran informasi dan promosi secara maksimal (Atiko et al, 2016).
Analisis jenis posting dilakukan pada semua halaman. Analisis tersebut menunjukkan distribusi posting telah dilakukan sesuai dengan jenis. Hasil analisis menunjukkan terdapat 30.751 tautan yang telah diposkan semenjak awal peluncuran akun hingga waktu pengujian berlangsung. Penulis dalam penelitian ini melakukan pemeringkatan. Peringkat pertama adalah jumlah tautan yang telah diposkan, yaitu sebanyak 30.751 tautan sejak awal peluncuran akun hingga waktu pengujian berlangsung. Peringkat kedua adalah pos yang berupa gambar, sebanyak 5.361 pos. Hasil analisis jumlah pos yang berjenis status sebanyak 5.180 dan untuk pos yang berupa video sebanyak 1.884. Pada tahap analisis konten, salah satunya adalah posting video, peneliti menemukan jawaban tentang alasan penyebaran komentar berdasarkan bulan. Topik apa yang paling sering dibahas selama periode tersebut? Apa tanggapan warga terhadap
topik yang diprakarsai? Mengapa warga menjadi kurang antusias dalam beberapa bulan terakhir. Beberapa pertanyaan tersebut merupakan hal penting yang perlu diperhatikan dan ditelaah oleh pemerintah dalam penggunaan media sosial.
Penelitian terkait juga menjelaskan sebuah gambar visual dalam media sosial terkait tujuan wisata dapat memengaruhi perilaku turis untuk menentukan sebuah keputusan ketika akan mengunjungi suatu tujuan wisata. Selain itu, keberadaan gambar yang disediakan terkait tempat wisata tersebut juga dapat memengaruhi kepuasan turis atau pengguna terhadap tujuan wisata tersebut dan tentunya terhadap kualitas informasi yang disediakan. Dalam penelitian Kim (2017) terkait kualitas informasi pariwisata dalam media sosial, Kim mendapatkan beberapa faktor yang memengaruhi kualitas informasi pariwisata, antara lain nilai yang ditambahkan, relevansi, kelengkapan, ketertarikan, dan desain web. Faktorfaktor tersebut juga memengaruhi formasi dari gambar tempat wisata.
Format resmi posting dalam media sosial memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kepercayaan pembaca pada informasi yang ada di dalamnya (Valerio, et al, 2015). Pembaca yang menyukai dan menanggapi konten informasi merupakan bentuk keterlibatan pengguna media sosial di zaman ini (Chiu, et al, 2015). Menyisipkan tulisan pada posting seperti "silakan meyukai posting ini" merupakan solusi untuk mendorong pembaca melakukan like pada posting. Penambahan penulisan akhir untuk posting seperti "apa pendapat Anda?" atau "apa pendapat kamu?" respons pembaca lebih cepat untuk menulis komentar pada posting (Na Su, 2015). Beberapa hal yang memberikan reputasi baik pada sebuah akun media sosial adalah ketika pengguna media sosial
tersebut memberikan tanda suka dan komentar pada posting yang dianggap bagus sehingga memberikan manfaat. Selain itu, bila akun media sosial tersebut banyak mendapat tanda suka dan komen positif, hal itu akan memberikan reputasi yang baik terhadap akun media sosial tersebut (Price, 2014).
Dalam penelitian Kim (2015) ditemukan informasi bahwa banyak perusahaan yang telah memiliki merek terkenal skala global secara aktif memanfaatkan media sosial untuk memasang informasi. Perusahaan tersebut mengunggah rata-rata tiga pesan pada setiap minggunya dan umumnya menggunakan gambar dan konten yang berfokus pada interaksi. Hal tersebut dilakukan untuk mengamankan respons konsumen. Namun, perbedaan respons konsumen ada di antara berbagai kategori produk, jenis media pesan, dan orientasi konten pesan (Kim, 2015). Selain media sosial Facebook dan Twitter, juga terdapat media sosial Instagram. Namun, dalam Instagram ini minimal harus menyediakan gambar
sebagai media yang akan dipasang pada akun yang bersangkutan. Lebih lanjut, jejaring sosial virtual Instagram lebih efisien saat digunakan sebagai alat promosi yang memberikan manfaat berupa kesenangan, misalnya desain gambar yang menarik dan inovatif bagi pengguna. Selain itu, media Instagram ini memberikan keuntungan komersial melalui promosi langsung produk atau layanan (Limongi, 2016).
METODE
Dalam penelitian ini digunakan beberapa metode pengumpulan data dari sejumlah sumber yang tersebar di internet. Metode yang digunakan adalah crawling. Web crawler (webspider/ webrobot) adalah program atau skrip otomatis yang menelusuri world wide web secara otomatis. Webcrawler merupakan agen peranti lunak, kadangkadang disebut "bot" yang dapat bekerja dengan sekumpulan URL yang ditentukan sebelumnya yang disebut "seeds." Ketika mengunjungi setiap seed, crawler mengumpulkan data tentang semua
Gambar 1 Metodologi yang digunakan dalam pengumpulan data
hyperlink dalam seed itu dan membuat sesuatu yang disebut "crawl frontier". Crawl frontier pada dasarnya merupakan sebuah daftar URL yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data lebih lanjut (Rajasakera et al., 2009).
Untuk memperoleh informasi, data diambil dari setiap web Pemda dengan menggunakan teknik crawling. Tool yang digunakan adalah R Studio dengan memanfaatkan Facebook API. Informasi yang kami crawling berasal dari Facebook pemda. Informasi tersebut berupa komentar dan like hot issues yang terjadi di Pemda masing-masing. Data akun Facebook Pemda didapatkan dari E-Govbench Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Setelah data tersebut didapat, tahapan selanjutnya adalah menganalisis. Analisis sentimen digunakan untuk mengetahui situasi yang terjadi. Tahapan terakhir adalah memberikan feedback pada Pemda terkait mengenai informasi dari hasil sentiment analysis terkait.
Facebook digunakan sebagai alat untuk mengumpulkan data. Bahasa pemrograman R digunakan untuk meng-crawling data dari Facebook pemda dengan menggunakan token dari Facebook developer. Teknik crawling s e n d i r i m e r u p a k a n s u a t u m e t o d e pemrograman dengan metode tertentu. Crawling melakukan pemindaian k e b e b e r a p a h a l a m a n - h a l a m a n internet untuk membuat indeks dari data yang dicarinya sehingga dapat diperoleh data sesuai dengan kebutuhan. Adapun data yang dikumpulkan dibatasi dari tanggal 1 Oktober 2017 hingga 14 November 2017. Data yang dikumpulkan dari hasil crawling adalah data like dan komentar dari posting teks, gambar, dan video yang di-posting dari halaman Facebook pemda di Indonesia. Posting juga dibatasi hanya dari 39 pemda di Indonesia antara lain Jakarta Selatan, Wonosobo, Bojonegoro, Semarang,
K a l i m a n t a n S e l a t a n , S u k o h a r j o , Jawa Tengah, DKI Jakarta, Lumajang, Palopo, Bulungan, Bogor, Sidoarjo, Kutai Kartanegara, Gianyar, Surabaya, Badung, Singaraja, Padang, Bandung, Depok, Banyuwangi, Karanganyar, Jember, Denpasar, Blitar, Metro, Banjarmasin, Manado, Nias Barat, Boyolali, Tuban, Sinjai, Palembang, Kolaka Utara, Tangerang, Ngawi, Madiun, dan Bangli.
Objek penelitian dengan pengambilan data dari sejumlah 39 pemerintah daerah tersebut didapatkan dari hasil m o n i t o r i n g p a d a p r o j e k a p l i k a s i E-Govebench. Aplikasi E-Govebench ini merupakan produk riset yang dikembangkan di Laboratorium Akuisisi Data dan Diseminasi Informasi Jurusan Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya yang berfokus pada data dan informasi. Data dan informasi tersebut merupakan salah satu elemen vital dalam aspek kehidupan bermasyarakat. Hasil monitoring tersebut diketahui berdasarkan perangkingan tingkat keaktifan media sosial pemerintah daerah di Indonesia. Setelah itu, dilakukan penyaringan data yang diperoleh dari beberapa postingan di media sosial pemerintah daerah tersebut ditinjau dari p o s t i n g a n terbaru dan komentar serta reaksi yang diberikan terhadap postingan. Gambar 2 merupakan tampilan halaman Facebook pemerintah daerah yang dianalisis.
Dari laman media sosial yang ditampilkan tersebut terdapat postingan berupa teks dan gambar berita terbaru serta sejumlah like atau reaksi dari masyarakat. Dari data yang diperoleh tersebut selanjutnya dilakukan sentimen analisis untuk menganalisis respons masyarakat terkait dengan isi informasi yang ditampilkan pada halaman Facebook Pemda dengan menganalisis emotikon yang digunakan. Setiap emotikon yang digunakan pada
Facebook memiliki nilai sentimen yang berbeda. Penelitian ini menggunakan nilai sentimen yang telah dikembangkan Departemen Knowledge Technology, Jožef Stefan Institute (Novak, et al, 2015). Nilai sentimen setiap emotikon telah didefinisikan dengan rentang -1 (sangat negatif) hingga 1 (sangat positif) dan nilai 0 menunjukkan sentimen yang netral.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari kriteria-kriteria yang disebutkan sebelumnya, diperoleh data total posting gambar sebanyak 2.302 dengan total like pada gambar sebanyak 123.429, total posting video sebanyak 369 dengan total like pada video sebanyak 53.236, total posting teks sebanyak 29 dengan total like pada teks sebanyak 1.340. Pengumpulan data like pada halaman Facebook dari 39 pemerintah daerah ditunjukkan pada tabel I.
Berdasarkan metode pengumpulan data yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya, diperoleh hasil terkait dengan jumlah posting yang dikirimkan pada 39 halaman Facebook pemerintah daerah. Selain itu juga diperoleh informasi terkait dengan data posting masing-masing pemerintah daerah berdasarkan jenis posting yang dikirimkan. Jumlah posting berdasarkan jenis posting yang dikirimkan pada halaman Facebook pemerintah daerah ditunjukkan pada gambar 3.
Selanjutnya, dilakukan penghitungan jumlah like pada posting berdasarkan jenis posting y a n g dikirimkan. Hasil penghitungan like pada posting halaman pemerintah daerah berdasarkan jenis posting yang dikirimkan ditunjukkan pada gambar 4.
Jumlah posting dan jumlah like pada setiap jenis posting yang dikirimkan pemerintah daerah dihitung. Selanjutnya, dilakukan penghitungan terhadap jumlah like per posting berdasarkan jenis posting yang dikirimkan. Gambar 5 merupakan penghitungan terhadap jumlah like per posting.
Selain menganalisis jumlah like pada posting halaman Facebook pemerintah daerah, juga dilakukan
Gambar 2 Beberapa tampilan halaman pemerintah daerah yang dianalisis
TABEL I PENGUMPULAN DATA LIKE PADA HALAMAN FACEBOOK PEMERINTAH DAERAH
| Nama Pemda | Gambar | Like | Koment | nt Video | Like | Komen | Teks | Like | Komen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gambar | 80 | Video | tar | Teks | tar | ||||
| Kota Jakarta Selatan | 0 | 0 | 0 | 36 | 8 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kab. Wonosobo | 1 | 32 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kab. Bojonegoro | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Semarang | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Provinsi Kalimantan Selatan | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Sukoharjo | 24 | 46 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Provinsi Jawa Tengah | 155 | 3.323 | 117 | 4 | 57 | 2 | 1 | 7 | 0 |
| Provinsi DKI Jakarta | 58 | 15.343 | 3.286 | 19 | 19.182 | 2.637 | 1 | 0 | 0 |
| Kabupaten Lumajang | 347 | 1.229 | 62 | 22 | 53 | 6 | 1 | 0 | 0 |
| Kota Palopo | 70 | 329 | 3 | 11 | 31 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| Kab. Bulungan | 12 | 33 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kota Bogor | 18 | 328 | 13 | 1 | 2 | 0 | 1 | 27 | 0 |
| Kab Sidoarjo | 61 | 452 | 43 | 4 | 12 | 2 | 1 | 48 | 5 |
| Kab Kutai Kartanegara | 32 | 930 | 24 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kab Gianyar | 2 | 19 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kota Surabaya | 34 | 2.522 | 197 | 6 | 520 | 45 | 1 | 1.089 | 23 |
| Kab. Badung | 89 | 709 | 9 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| Kab Singaraja | 149 | 14.423 | 1.455 | 66 | 8.549 | 4.396 | 1 | 0 | 0 |
| Kota Padang | 216 | 15.443 | 887 | 20 | 1.989 | 772 | 1 | 0 | 0 |
| Kota Bandung | 116 | 838 | 28 | 4 | 18 | 0 | 1 | 52 | 5 |
| Kota Depok | 194 | 1.753 | 252 | 20 | 65 | 3 | 1 | 0 | 0 |
| Kab. Banyuwangi | 7 | 7.169 | 57 | 18 | 18.130 | 13.191 | 0 | 0 | 0 |
| Kab.Karanganyar | 46 | 847 | 21 | 3 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Jember | 63 | 2.948 | 118 | 9 | 334 | 2 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Denpasar | 30 | 581 | 29 | 2 | 115 | 8 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Blitar | 44 | 397 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Metro | 59 | 329 | 3 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Banjarmasin | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Manado | 9 | 74 | 49 | 1 | 1 | 0 | 1 | 12 | 4 |
| Kab. Nias Barat | 54 | 3.274 | 225 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Boyolali | 9 | 74 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 12 | 0 |
| Kab. Tuban | 7 | 13 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Sinjai | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| Kota Palembang | 36 | 39.332 | 1.688 | 2 | 769 | 60 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Kolaka Utara | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kota Tangerang | 95 | 1.513 | 158 | 17 | 92 | 6 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Ngawi | 30 | 2.371 | 39 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Kab. Madiun | 109 | 3.121 | 165 | 51 | 1.643 | 31 | 4 | 46 | 13 |
| Kab. Bangli | 90 | 393 | 39 | 2 | 27 | 0 | 0 | 0 | 13 |
Gambar 3 Jumlah posting yang dikirimkan berdasarkan jenis posting
analisis sentimen dengan menggunakan parameter penggunaan emotikon dalam sebuah posting-an dan komentar dari pengguna atau masyarakat. Nilai analisis sentimen didefinisikan dalam rentang
-1 (sangat negatif) hingga 1 (sangat positif). Gambar 6 menunjukkan analisis sentimen yang dilakukan pada masingmasing posting halaman Facebook pemerintah daerah.
Gambar 4 Jumlah like yang diperoleh berdasarkan jenis posting
Gambar 5 Jumlah like per posting yang diperoleh berdasarkan jenis posting
Gambar 6 Analisis sentimen dari masing-masing pemerintah daerah
Berdasarkan data pada halaman Facebook pemerintah daerah yang ditunjukkan pada tabel I, dapat diketahui jumlah posting pemerintah daerah
berdasarkan jenis posting gambar, video, dan teks dari masing-masing pemerintah daerah pada rentang waktu satu setengah bulan (1 Oktober 2017 hingga 14 November 2017). Pemerintah
daerah yang sering menggunakan jenis posting gambar atau foto pada halaman Facebook adalah pemerintah daerah Kabupaten Lumajang dengan jumlah posting berupa gambar sebanyak 347 posting. Di urutan kedua adalah Kota Padang dengan jumlah posting berupa gambar sebanyak 216 posting. Pada urutan ketiga adalah Kota Depok dengan jumlah posting gambar sebanyak 194 posting. Jika diurutkan berdasarkan jumlah like pada posting gambar, Kota Palembang menempati posisi pertama dengan 39.332 like , Kota Padang menempati urutan kedua dengan 15.443, dan urutan ketiga adalah Kabupaten Singaraja sebanyak 14.423.
Dari jumlah posting gambar dan jumlah like, ditemukan tidak ada hubungan antara jumlah posting dan jumlah like. Kabupaten Lumajang yang memiliki jumlah posting gambar tertinggi yaitu 347 jumlah posting, hanya mendapatkan 1.229 atau dengan kata lain memperoleh rasio rata-rata like per posting sebesar 3.5. Hal ini berbanding terbalik dengan Kota Palembang yang hanya mengirimkan 36 jumlah posting gambar, namun dapat menarik perhatian positif dari masyarakat dengan memberikan 39.332 like. Apabila diinterpretasikan berdasarkan fenomena tersebut dapat disimpulkan terdapat faktor lain selain jumlah posting yang memengaruhi respons positif dari masyarakat.
Berdasarkan perbandingan jumlah video yang dikirimkan tiap daerah, Kabupaten Singaraja memiliki jumlah posting video sebanyak 66 video. Pemda urutan kedua dan ketiga yaitu Kabupaten Madiun dan Kabupaten Bangli yang mengirimkan video sebanyak 51 video. Dilihat dari seberapa besar tanggapan positif masyarakat terhadap jenis posting video, halaman Facebook pemerintah daerah Provinsi DKI Jakarta menempati
urutan pertama like terbanyak sebesar 19.182 like, diikuti Kota Depok di posisi kedua dengan jumlah like pada jenis posting video sebanyak 18.130 like, dan di posisi ketiga ditempati Kota Singaraja dengan 8.549 like. Seperti halnya yang terjadi pada respons positif berupa like pada posting gambar, respons positif berupa like pada posting video juga tidak berbanding lurus dengan jumlah posting.
Analisis ketiga yaitu analisis berdasarkan teks yang di posting pada halaman pemerintah daerah yang lazim dikenal dengan status. Penggunaan posting status pada halaman Facebook pemerintah daerah ini tergolong sangat minim. Terbukti hanya Kabupaten Madiun dan Bangli yang masih terbanyak menggunakan fitur status ini dengan mengirimkan hanya empat status pada halaman Facebook pemerintah daerah tersebut. Informasi yang berupa teks saja adalah fitur yang belum menyajikan interaksi antara pemerintah daerah dengan masyarakat. Sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan penelitipeneliti sebelumnya, para peneliti tersebut menyebutkan posting berupa gambar dan video dalam media sosial lebih interaktif dibanding dengan posting berupa teks.
Dilihat dari total penggunaan jenis posting seperti yang telah ditampilkan pada gambar 1, dapat disimpulkan jenis posting berupa gambar atau foto lebih sering digunakan pemerintah daerah di Indonesia ketika memberikan informasi kepada masyarakat di daerah masingmasing dengan jumlah posting gambar sebanyak 2.302 posting. Jenis posting video pada halaman Facebook pemerintah daerah berada di urutan kedua dengan total posting sebanyak 369. Jenis posting berupa teks masih jarang digunakan pada halaman Facebook pemerintah daerah. Hal tersebut ditunjukkan dengan jumlah posting berupa teks berjumlah 29.
Berdasarkan perbandingan jumlah like per jenis posting seperti yang telah dipaparkan pada gambar 2, jumlah like gambar berada pada posisi pertama dengan jumlah like pada gambar sebanyak 123.429 like. Pada urutan kedua, like terbanyak adalah posting video dengan jumlah like sebesar 53.236 like. Urutan terakhir jumlah like yaitu posting teks yang hanya memperoleh 1.340 like. Namun, apabila dianalisis dengan menggunakan rasio jumlah like per posting seperti yang disajikan pada gambar 3, dapat diperoleh fakta bahwa jumlah like per posting yang terbesar adalah jenis posting video (59%), diikuti jenis posting gambar (22%), dan jenis posting teks (19%). Dengan demikian, masyarakat pada saat ini cenderung lebih memilih menerima informasi melalui video dibandingkan gambar dan teks. Video yang mengombinasikan antara grafik dengan suara merupakan informasi yang mudah diterima masyarakat dibandingkan informasi gambar maupun teks.
Berdasarkan hasil analisis sentimen yang dilakukan pada tiap halaman Facebook pemerintah daerah seperti pada gambar 4, dapat diketahui tingkat sentimen pada halaman Facebook pemerintah daerah adalah positif ditandai dengan nilai sentimen lebih besar dari 0. Kota Bandung, Kabupaten Madiun, dan Kabupaten Bangli berada pada urutan teratas analisis sentimen. Analisis sentimen yang paling rendah berdasarkan hasil penelitian yaitu Kota Bogor yang nilainya mendekati 0.
Hasil analisis sentimen tersebut digunakan untuk mengukur reaksi masyarakat suatu wilayah dalam menyikapi setiap pesan dan informasi pada setiap posting yang diunggah pemerintah daerah melalui media sosial Facebook. Analisis sentimen ini akan menjadi sebuah informasi berharga bagi
pemerintah daerah untuk menyikapi kondisi sentimen masyarakat terkait dengan isi posting yang diberikan. Semakin tinggi nilai analisis sentimen menandakan masyarakat memiliki tanggapan positif terhadap isi posting. Semakin rendah nilai analisis sentimen atau analisis sentimen bernilai negatif menandakan masyarakat memiliki tanggapan negatif terhadap isi posting.
SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh beberapa fenomena menarik yang terjadi pada halaman media sosial pemerintah daerah terkait dengan like dan sentimen analisis. Posting berupa gambar dan video dalam media sosial mendapatkan respons positif dibandingkan posting teks. Hal ini terjadi karena unsur audio dan visual lebih interaktif. Masyarakat pada saat ini cenderung lebih memilih menerima informasi melalui video dibandingkan gambar atau teks. Video yang mengombinasikan grafik dengan suara merupakan informasi yang lebih mudah diterima masyarakat dibandingkan informasi gambar maupun teks. Berdasarkan analisis sentimental masyarakat, disimpulkan tingkat sentimen pada halaman Facebook pemerintah daerah di Indonesia masih tergolong positif atau dengan kata lain terdapat respons positif dari masyarakat terhadap isi posting tersebut.
Berdasarkan hasil kajian yang telah dilakukan pada artikel ini terdapat beberapa batasan penelitian yang masih perlu dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. Dalam penelitian ini analisis sentimen masih terbatas pada posting dan diperlukan penelitian lebih lanjut terkait dengan analisis sentimen pada komentar sehingga data komentar yang berasal dari masyarakat dapat dianalisis secara langsung. Selain itu, untuk mengukur sentimen analisis tidak terbatas hanya pada emotikon sehingga variabel-variabel lain pada penelitian mendatang dapat digunakan untuk mengukur sentimen analisis. Penelitian mendatang juga dapat dilakukan dengan menggunakan media sosial terkini yang berbasiskan platform mobile yang saat ini sering digunakan masyarakat.