Analisis Media Sosial Twitter Terhadap Topik Vaksinasi Covid-19

Rosita Yanuarti

Abstract


Analisis media sosial khususnya pada Twitter merupakan implementasi pemrosesan teks secara eksplisit dengan menggunakan data cuitan pada media sosial Twitter untuk menghasilkan informasi. Teknik ini sangat efektif dalam memahami informasi-informasi yang terkait terhadap suatu topik tertentu yang sedang dibahas oleh pengguna Twitter. Analisis media sosial pada twitter yang dilakukan pada penelitian ini, bertujuan untuk mengekstrak dan menganalisis komentar publik atau tweets tentang topik-topik yang terkait pelaksanaan pemberian vaksinasi covid-19 di Indonesia. Komponen pengukuran yang dianalisis meliputi centrality untuk menunjukkan aktor sentral dalam media sosial, dan modularity untuk mendapatkan jumlah komunitas yang terbagi pada media sosial, dan analisis konten yang menghasilkan frekuensi kata yang banyak muncul pada komentar user (tweets) tentang vaksinasi covid-19 di Indonesia yang direpresentasikan dengan word clouds. Adapun tahapan-tahapan pada analisis media sosial dimulai dengan definisi permasalahan, pengumpulan data, pembersihan data, analisis, visualisasi, dan kesimpulan. Gephi digunakan sebagai tool untuk menganalisis pengukuran centrality dan modularity yang dihasilkan dari data tweet. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari visualisasi analisis berupa graph tweets dihasilkan 185 nodes dan 101 edges, nilai modularity : 0.815, jumlah komunitas sebanyak 20 grup, dan Influencial Users adalah 'tvOneNews', ‘ryolandafit’, ‘renatarecreio', ‘detikcom’.

Kata kunci: Analisis Media Sosial, Centrality, Modularity, Word Cloud


Keywords


analisis media sosial; vaksinasi; centrality; modularity; word cloud

References


Ahmed, w., dkk., 2020. A Social Network Analysis of Tweets Related to Masks during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health.

Bastian, M., Heymann S., dan Jacomy ., M. 2009. Gephi : An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks. Association for the Advancement of ArtificialIntelligence. (www.aaai.org)

Ceder, N., 2018. The Quick Python Book 3rd Edition. Manning Publications

Chaudhri, A, A. Dkk., 2021. Implementation Paper on Analyzing COVID-19 Vaccines on Twitter Dataset Using Tweepy and Text Blob.

Chatterjee, S., Krystyanczuk, M. .Python Social Media Analytics Analyze and visualize data from Twitter, Youtube, GitHub, and more.

Ganis, M., and Kohirkar, A., 2015. Social Media Analytics Techniques and Insights for Extracting Business Value Out of Social Media. IBM Press.

Hussain, S. dkk., 2018. Mining Social Media and DBpedia Data Using Gephi and R. Journal of Applied Computer Science & Mathematics.

Igual, L., Segui, S. 2017. Introduction to Data Science. A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications. Springer.

Kementrian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia 2012. Indonesia Peringkat Lima Pengguna Twitter. https://kominfo.go.id/content/detail/2366/indonesia-peringkat-lima-pengguna-twitter/0/sorotan_media diakses tanggal 17 november 2020 20.00 WIB.

Sebei, H., 2017. Review of social media analytics process and Big Data pipeline.

Szabo, G., dkk., 2019. Social Media Data Mining and Analytics. John Wiley & Sons, Inc.




DOI: https://doi.org/10.32528/justindo.v6i2.5503

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats