Analisis Sentimen Dan Pemodelan Topik Terkait Indikator Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) Menggunakan Data Twitter 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Sentimen Dan Pemodelan Topik Terkait Indikator Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat ( IPKM ) Menggunakan Data Twitter Agnes Septi Dwicahayaniawan ( 221810112 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat ( IPKM ) merupakan alat ukur keberhasilan pembangunan kesehatan masyarakat yang tersusun dari berbagai indikator kesehatan. Karena sebagian besar indikator kesehatan dalam IPKM berasal dari data Riskesdas maka rentang waktu dalam penyusunan IPKM dilakukan tiap 5 tahun sekali. Rentang waktu tersebut dapat menimbulkan adanya potensi keterbatasan informasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan bukti. Demi memastikan tersedianya informasi secara tepat waktu , maka dibutuhkan kajian data yang lebih cepat salah satunya data Twitter untuk melihat potensinya sebagai data pelengkap dari indikator IPKM. Penelitian ini melakukan eksplorasi data Twitter terkait IPKM dengan menggunakan metode pemodelan topik LDA dan analisis sentimen VADER. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa selama 3 tahun pada periode 2018- 2020 , tweet lebih banyak mengandung sentimen yang positif. Sedangkan , pemodelan topik menghasilkan jumlah topik yang beragam tiap tahunnya. Data Twitter memiliki potensi sebagai pelengkap dalam mendukung kebijakan terkait kesehatan masyarakat serta mengetahui gap informasi yang tersedia di masyarakat. terkait kata kunci indikator IPKM Kata Kunci— indikator kesehatan , Twitter , VADER , LDA I. LATAR BELAKANG Kesehatan merupakan hak asasi manusia yang harus terpenuhi seperti yang diatur secara nasional dalam Undang- Undang Dasar 1945 Pasal 28H ayat 1 serta dalam dunia internasional termuat pada Konstitusi World Health Organization ( WHO ) tahun 1948. Bukan hanya sebagai hak asasi manusia , kesehatan juga menjadi investasi yang berharga dalam pelaksanaan pembangunan , oleh karena itu untuk mendorong pembangunan Nasional dibutuhkan percepatan pembangunan kesehatan melalui penguatan berbagai upaya kesehatan. Salah satu penguatan upaya kesehatan masyarakat yaitu dalam bentuk analisis status kesehatan , pengawasan perkembangan status kesehatan serta penilaian terhadap kebijakan maupun pelayanan kesehatan [ 1 ] . Upaya-upaya tersebut dilakukan untuk mendapat hasil dari pengumpulan berbagai informasi yang sekaligus menjadi salah satu dasar pengambilan keputusan dan evaluasi terhadap pembangunan kesehatan masyarakat [ 2 ] . Kementerian Kesehatan Indonesia secara berkala sejak 2010 , telah melakukan penyusunan suatu indeks yang ditujukan sebagai untuk memantau dan mengukur keberhasilan pembangunan kesehatan masyarakat yang dikenal sebagai Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat ( IPKM ) . Menurut pengertianya , IPKM merupakan kelompok indikator kesehatan yang digunakan untuk mengukur dan memberi gambaran permasalahan kesehatan masyarakat di Indonesia. IPKM disusun dari serangkaian indikator yang telah dipilih dari berbagai pertimbangan. Kelompok indikator yang terkandung dalam IPKM diantaranya yaitu kesehatan balita , kesehatan ibu , penyakit menular , penyakit tidak menular , kesehatan reproduksi , selain itu melibatkan aspek perilaku beresiko dan lingkungan [ 3 ] . Data IPKM disusun berdasarkan hasil pengumpulan data Riset Kesehatan Dasar ( Riskesdas ) , Survei Ekonomi Nasional terintegrasi Riskesdas , Potensi Desa , dan data penduduk per kabupaten / kota. Rentang waktu dalam penyusunan IPKM terbilang panjang yaitu tiap 5 tahun sekali. Menteri Kesehatan 2019 , Prof. Dr. dr. Nila Farid Moeloek , Sp.M IPKM memberikan gambaran pencapaian program dan pembangunan kesehatan , apabila masih terdapat kesenjangan antar wilayah maka dibutuhkan program untuk meningkatkan capaian dan pemerataan pembangunan kesehatan [ 3 ] . Sesuai pernyataan dari Menteri Kesehatan tentang manfaat IPKM tersebut dan adanya potensi kekurangan informasi akibat rentang waktu dalam pengumpulan data indikator IPKM , maka dibutuhkan kajian pemanfaatan sumber data lain yang dapat terkumpul secara tepat waktu saat diperlukan dan mampu menjadi data pelengkap untuk mendukung upaya pengambilan keputusan atau kebijakan yang berdasarkan bukti. sambutannya menyampaikan ( K ) dalam WHO merumuskan Thirteenth General Programme of Work ( GPW 13 ) for 2019–2023 , yang merupakan strategi kesehatan dalam periode waktu 5 tahun dari 2019 hingga 2023. Target utama dari GPW 13 adalah 1 miliar orang memperoleh pemerataan kesehatan. Oleh karena itu , dalam memastikan agar tujuan GPW 13 terpenuhi dibutuhkan kapasitas yang lebih besar pada pengumpulan data , penelitian , dan akses informasi. WHO juga meminta negara anggotanya untuk menyerahkan laporan secara tahunan mengenai status dan tindakan kesehatan yang diambil demi peningkatan kesehatan [ 4 ] . Penggunaan teknologi akan menjadi alat yang penting untuk mendukung tercapainya tujuan GPW 13 tersebut dan pelaporan secara tahunan. Upaya memperluas sumber data , meningkatkan alat untuk analisis , visualisasi dan pemodelan data dapat membuka kesempatan yang lebar bagi peneliti maupun pembuat kebijakan untuk melakukan identifikasi pola , permasalahan , serta bukti dalam pengambilan keputusan [ 5 ] Sumber data yang berpotensi dapat menangkap informasi tentang keadaan indikator IPKM guna menjadi data pelengkap dalam pengambilan kebijakan sekaligus memungkinkan untuk dikumpulkan kapanpun saat dibutuhkan adalah media sosial. Salah satu media sosial dengan pengguna terbanyak dan dapat 1 / 8 dimanfaatkan untuk merekam berbagai peristiwa adalah Twitter. Indonesia berada pada urutan ke-6 dunia dengan pengguna Twitter terbanyak pada awal Januari 2021 yaitu mencapai 15,7 juta pengguna aktif [ 6 ] . Twitter telah menjadi salah satu platform yang paling banyak dimanfaatkan pada bidang penelitian termasuk kesehatan. Fitur Twitter untuk berbagi pesan singkat yang dapat mengandung informasi kesehatan masyarakat dan dapat dikumpulkan pada rentang waktu tertentu , merupakan aspek potensial dari pemanfaatan data Twitter sebagai data pelengkap. Selain itu , penggunaan data Twitter memungkinkan adanya pertimbangan dari publik dalam melihat permasalahan kesehatan masyarakat terkait indikator IPKM. Penelitian bidang kesehatan masyarakat yang memanfaatkan data Twitter diantaranya untuk fungsi pemantauan penyakit , melihat respon publik , pemberitahuan keadaan darurat , prediksi , mengetahui gaya hidup masyarakat , dan pemanfaatan geolocation Twitter [ 7 ] . Penelitian oleh Slavik et al [ 8 ] juga memberikan kesimpulan bahwa lembaga kesehatan masyarakat perlu melakukan analisis pada data Twitter tujuannya adalah memperoleh gambaran kebutuhan masyarakat untuk dapat memaksimalkan strategi komunikasi dalam terhadap peningkatan keterlibatan masyarakat permasalahan kesehatan masyarakat. Twitter merupakan platform yang harus dipertimbangan untuk diseminasi berbagai informasi yang dianggap menarik perhatian. Penelitian ini akan berfokus pada kajian data Twitter untuk melihat potensi nya dalam menunjukan gambaran situasi permasalahan kesehatan terkait indikator IPKM. Penerapannya adalah dengan melakukan analisis topik yang terkandung pada data Twitter dan menjadi yang paling sering dibahas serta mengetahui sentimen masyarakat terkait topik permasalahan kesehatan tersebut. Analisis topik dilakukan untuk mengetahui topik kesehatan masyarakat yang paling menarik perhatian publik. Sedangkan analisis sentimen memberikan hasil sentimen masyarakat dalam menghadapi topik dari berbagai permasalahan kesehatan masyarakat tersebut. Karena data Twitter memiliki volume yang besar dibutuhkan metode cepat dan efisien untuk pemodelan topik dan analisis sentimen. Sehingga , dipilih metode untuk melakukan pemodelan topik pada penelitian ini adalah menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) sedangkan analisis sentimen menggunakan Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning ( VADER ) . Baik LDA maupun VADER telah terbukti cocok untuk diterapkan dalam data media sosial. Penelitian Albalawi , Yeap dan Benyoucef [ 9 ] , melakukan perbandingan berbagai metode pemodelan topik dengan menerapkannya pada data media sosial. Hasil kesimpulan penelitian adalah LDA mampu menghasilkan topik dengan makna yang lebih logis dan konsisten. Kemudian Hutto dan Gilbert [ 10 ] , dalam penelitianya mengembangkan metode sentimen VADER dan melakukan pengujian pada berbagai jenis sumber data , memberikan kesimpulan yakni akurasi sentimen paling bagus dihasilkan ketika diterapkan untuk data media sosial. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan acuan dalam menganalisa tentang keadaan dan perhatian publik terkait indikator IPKM melalui pesan Twitter. Selain itu , hasilnya dapat digunakan untuk mendukung fungsi evaluasi strategi Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik komunikasi dengan mempertimbangkan keterlibatan dari masyarakat lewat data Twitter. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan kajian data Twitter sebagai data pelengkap dari indikator IPKM. Data Twitter hasil scraping akan melalui proses analisis sentimen dan pemodelan topik terkait permasalahan kesehatan yang paling banyak dibicarakan untuk mendapatkan gambaran keadaan IPKM tiap tahun. Hasil dari data Twitter diharapkan dapat menjadi pelengkap dan acuan dalam mendukung pengambilan keputusan dan evaluasi strategi komunikasi. Sehingga , rincian dari tujuan penelitian adalah sebagai berikut : 1. Mengetahui gambaran keadaan Indikator IPKM melalui data Twitter berdasarkan sentimen publik. 2. Melakukan analisis topik pada data Twitter terkait indikator IPKM. 3. Membandingkan hasil penelitian dengan keadaan data statistik IPKM dan data ofisial kesehatan. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian Zoolnori et al , [ 11 ] menggunakan data artikel berita untuk memahami permasalahan kesehatan masyarakat. Metode yang diterapkan adalah analisis sentimen dan pemodelan topik. Hasil penelitian tersebut mampu memberikan informasi berharga untuk lembaga kesehatan dan pembuat keputusan. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode text mining mampu mengatasi keterbatasan dari pendekatan tradisional. Namun , masih dibutuhkan penelitian lebih lanjut untuk sumber data lain. Ridhwan dan Hargreaves [ 12 ] dalam penelitiannya menerapkan metode analisis sentimen VADER dan pemodelan topik LDA dalam menunjukkan kondisi Singapura selama masa pandemi , melalui data Twitter. Penelitian tersebut juga melakukan penguraian topiknya yang sentimen memberikan hasil bahwa polaritas sentimen yang mendominasi tiap topik bervariasi. Melakukan analisis terhadap sentimen untuk tiap topik menjadi penting dilakukan agar memperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap data tweet. tiap Berdasarkan penelitian oleh Sahria dan Fudholi [ 13 ] pemodelan topik menggunakan LDA untuk identifikasi topik pada judul penelitian kesehatan menghasilkan 94.1 % sangat baik dan 5.9 % mengatakan baik. Perbandingan metode sentiment lexicon based yang dilakukan oleh Bonta et al [ 14 ] , memberikan hasil bahwa metode VADER merupakan metode yang paling baik dibanding metode lain yaitu NLTK dan TextBlob. VADER menghasilkan nilai akurasi yang lebih besar dibanding Textblob dan NLTK. Penelitian oleh Islam [ 15 ] melakukan eksplorasi data twitter terkait dengan kesehatan. Dengan menerapkan 3 algoritma pemodelan topik yang meliputi LSA , NMF dan LDA. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa dengan model LDA dapat diperoleh topik yang lebih informatif dan dapat dipahami dibanding metode LSA dan NMF. Penelitian oleh Mudassir et al ( 2021 ) [ 16 ] , melakukan pelabelan secara manual untuk melakukan penilaian performa terhadap metode analisis sentimen TextBlob , VADER , ABSA 2 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pada data Twitter terkait vaksinasi Covid-19. Tweet yang diberi label secara manual merupakan tweet yang telah diambil berdasarkan sampel acak , karena pekerjaan pelabelan manual cukup memakan waktu. Sampel tweet yang telah terlabel secara manual dibandingkan dengan hasil sentimen TextBlob , VADER , ABSA , yang selanjutnya diukur nilai akurasi , precision , recall dan F1-score nya. diantaranya Cleaning , Case Folding , Convert Word , Remove Stopwords dan Stemming. Pada proses Convert Word dilakukan perbaikan slang word dengan menggunakan dictionary Colloquial Indonesian Lexicon yang dihasilkan dari penelitian oleh Salsabila , dkk ( 2018 ) [ 17 ] . C. Analisis Sentimen terdahulu , Berdasarkan beberapa penelitian terdapat keterkaitan dan kesamaan dengan penelitian ini. Penelitian ini melakukan analisis sentimen dan pemodelan topik terhadap data teks kesehatan seperti penelitian oleh Zoolnori et al. ( 2019 ) . Perbedaannya adalah dari penggunaan sumber data dan metode pemodelan topik. Penelitian ini menggunakan sumber data Twitter dan bukan menggunakan sumber data dari berita. Selain itu , pada metode pemodelan topik , penelitian ini lebih berfokus pada menggunakan LDA. Penelitian ini eksplorasi potensi data Twitter terkait kesehatan masyarakat yang lebih luas dan penting untuk dianalisis berdasarkan indikator dalam IPKM. IV. METODE PENELITIAN A. Pengumpulan Data Pengumpulan data Twitter secara scraping menggunakan library snscrape pada python. Data dikumpulkan dengan rentang per tahun pada periode waktu tahun 2018 hingga 2020. Pedoman pengumpulan data adalah berdasarkan kata kunci terkait indikator pada IPKM 2018. Indikator IPKM 2018 terdiri dari 30 indikator dengan 7 pengelompokan sub indeks , dimana setiap indikator memiliki bobot penilaian yang didapatkan dari 4 pertimbangan diantaranya keterpaparan , dampak , urgensi , dan tingkat kesulitan untuk diatasi [ 3 ] . Berdasarkan , bobot penilaian tersebut , dipilih indikator yang memiliki bobot tertinggi. Sehingga , tiap kelompok indikator akan diwakili oleh 2 kata kunci. Sebanyak 14 kata kunci yang dipilih tersebut sekaligus menjadi batasan pada penelitian ini dapat dilihat di Tabel I berikut : TABEL I KATA KUNCI KELOMPOK INDIKATOR IPKM Kelompok Indikator Kata Kunci Kesehatan Balita Kesehatan Reproduksi Pelayanan Kesehatan Perilaku Kesehatan Penyakit Tidak Menular Penyakit Menular Kesehatan Lingkungan balita stunting balita gizi buruk alat kontrasepsi pemeriksaan kehamilan jaminan pelayanan kesehatan rasio dokter kebiasaan cuci tangan kebiasaan merokok tekanan darah tinggi diabetes melitus pneumonia diare balita akses air bersih akses sanitasi B. Preprocessing Data Preprocessing data berguna dalam mempersiapkan data yang bersih , dan memperbaiki data tidak konsisten [ 13 ] . Penelitian ini mencakup tahapan text preprocessing for Sentiment Reasoning individu , masalah , peristiwa , Analisis sentimen atau dapat juga disebut opinion mining merupakan bidang studi mengenai analisis opini , pandangan , evaluasi , sikap , emosi terhadap entitas seperti produk , layanan , organisasi , topik beserta atributnya [ 18 ] . Penelitian ini menggunakan Valence Aware Dictionary ( VADER ) untuk mengklasifikasikan sentimen. VADER merupakan metode sentimen analisis berbasis lexicon dan rule based yang telah banyak dan cukup berhasil digunakan dalam penelitian data teks sosial media , karena VADER tidak hanya menghasilkan klasifikasi sentimen , namun juga memberikan seberapa kuat sentimen [ 14 ] . Dengan menggunakan library vaderSentiment , tiap tweet akan dihasilkan sebuah skor yang disebut compound score. Compound score merupakan nilai yang diperoleh dari penjumlahan skor tiap kata dan dinormalisasi pada rentang nilai -1 hingga 1. Klasifikasi sentimen dari compound score adalah jika diperoleh nilai diatas 0,05 termasuk positif , dibawah -0.05 dinyatakan sebagai negatif , dan diantara -0,05 hingga 0,05 adalah netral [ 13 ] . Sebelum penerapan VADER , tweet akan melalui tahapan translate kedalam bahasa inggris terlebih dahulu menggunakan library textblob , karena saat ini kamus lexicon VADER , hanya tersedia dalam bahasa inggris. terkait indikator Performa VADER dalam melakukan analisis sentimen pada tweet IPKM dievaluasi menggunakan pelabelan manual dari penilaian manusia. Pada penelitian ini label manual diasumsikan sebagai kelas sentimen aktual atau yang sebenarnya. Tiga Mahasiswa Polstat STIS bertindak sebagai annotator untuk melakukan pelabelan manual. Pelabelan manual dilakukan pada sampel tweet yang terpilih sejumlah 3 % dari total data masing-masing tahun. Pengambilan sampel tweet bertujuan untuk efisiensi waktu karena total data yang cukup banyak serta untuk menghindari adanya inkonsistensi dalam proses pelabelan manual. Selanjutnya pelabelan yang diberikan oleh ketiga annotator akan dipilih mayoritas kelas sentimen untuk menjadi label manual akhir. Hasil pelabelan akhir menjadi dasar untuk membentuk tabel confusion matrix dan penghitungan nilai akurasi , precision dan recall. D. Pemodelan Topik Pemodelan Topik bermanfaat dalam menemukan gambaran makna dari dokumen secara semantik berupa topik-topik yang tersembunyi pada teks berukuran besar dan menemukan informasi pada teks yang tidak berstruktur [ 13 ] . Penelitian melakukan 2 tahapan dalam pemodelan topik. Pertama menentukan topik dengan menggunakan nilai coherence yang terbesar. Tahap kedua melakukan pemodelan topik berdasarkan jumlah topik yang terpilih. Algoritma model yang digunakan dalam penelitian adalah Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . LDA merupakan metode dalam pemodelan jumlah 3 / 8 topik yang menghasilkan distribusi topik tiap dokumen dengan penerapan distribusi Dirichlet. Adapun Distribusi tersebut berperan untuk melakukan alokasi kata-kata dalam dokumen untuk topik yang berbeda [ 13 ] . Kelebihan utama penggunaan LDA adalah mampu mengidentifikasi topik pada data yang besar dengan tidak perlu bergantung pada pelabelan secara manual atau tidak memerlukan data latih sebelumnya [ 9 ] tiap V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini berawal dari ditemukannya permasalahan pada penyusunan data Indikator IPKM yang sebagian besar berasal dari pengumpulan data Riskesdas dengan pelaksanaan tiap 5 tahun sekali. Rentang waktu tersebut dapat menimbulkan adanya potensi keterbatasan informasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan bukti. Demi memastikan tersedianya informasi secara tepat waktu , maka dibutuhkan pengumpulan data informasi dari sumber lain yang mampu dikumpulkan secara cepat serta dapat memberikan gambaran bagaimana keadaan permasalahan kesehatan masyarakat. WHO juga telah menganjurkan untuk memperluas penggunaan data secara tepat waktu dan mengarahkan setiap negara anggota memberikan pelaporan secara tindakan kesehatan yang diambil demi peningkatan pemerataan kesehatan. Data Twitter memiliki potensi untuk memenuhi kebutuhan informasi pelengkap atau tambahan secara tahunan. Selain juga , dengan menggunakan data Twitter memungkinkan adanya keterlibatan publik , karena di dalam trend , Twitter mengandung tanggapan publik atas berbagai permasalahan kesehatan masyarakat Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dan pemodelan topik dalam memperoleh informasi dari data Twitter. Kerangka pikir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. terhadap status dan tentang persepsi , informasi tahunan itu Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Sentimen Gambar 2. Persentase Tweet Berdasarkan Sentimen Periode 2018-2020 Berdasarkan Gambar 2 yang merupakan hasil analisis sentimen dengan VADER terlihat bahwa pada periode tahun 2018-2020 angka persentase tweet positif lebih besar dan mengalami peningkatan tiap tahunnya. Sebaliknya tweet dengan sentimen negatif cenderung mengalami penurunan tiap tahunnya. Peningkatan tweet positif yang lebih besar tersebut memberikan indikasi bahwa pengguna Twitter lebih banyak yang menggunakan kata positif dalam mendiskusikan atau menanggapi permasalahan kesehatan yang terkait dengan indikator IPKM. Data ofisial memberikan hasil yang sejalan , ditandai dengan angka IPKM tahun 2018 yang mengalami peningkatan dibanding tahun 2013 yaitu dari 0,5404 menjadi 0,6087. Peningkatan angka IPKM menandakan bahwa capaian pembangunan kesehatan masyarakat telah semakin baik. Untuk mengetahui kualitas hasil analisis sentimen dilakukan evaluasi dengan pelabelan secara manual. Berdasarkan perbandingan antara sentimen hasil pelabelan manual dengan VADER diketahui bahwa dari 2.225 tweet terdapat 1.326 tweet yang memiliki hasil kelas sentimen yang sama. Sehingga nilai akurasi yang diperoleh adalah 59,59 % . Berdasarkan , skala rentang untuk penilaian evaluasi beserta interpretasi nya secara verbal yang digunakan oleh penelitian Bilog [ 19 ] dan Cruz ( 2021 ) [ 20 ] , akurasi 59,59 % pada penelitian ini termasuk dalam “moderately accurate” atau dengan kata lain memiliki performa yang cukup bagus. B. Pemodelan Topik Tahun 2018 Gambar 3. Grafik Nilai Coherence Tahun 2018 Berdasarkan Gambar 3 , untuk data tahun 2018 diperoleh nilai coherence score tertinggi pada jumlah topik 9 yaitu sebesar 0,5044. Pada Tabel II berikut merupakan hasil pemodelan topik untuk data tahun 2018 beserta interpretasinya : Gambar 1. Kerangka Pikir TABEL II HASIL PEMODELAN TOPIK TAHUN 2018 k Kata Kunci Interpretasi f 4 / 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '0,136* " diabetes_melitus " +0,067* " diabetes " +0,049* " melitus " +'0,040* " sakit " +0,026* " obat " +0,014* " geja la " +0,012* " risiko " + 0,012* " gula_darah " + 0,012* " derita " + 0,012* " gula " ' '0,089* " gizi_buruk " +0,075* " sehat " +0,050 * " buruk " +0,024* " hamil " + '' 0,024* " layan_s ehat " +0,023* " layan " +0,022* " gizi " +0,020* " periksa_hamil " '' +0,018* " jamin " +0,018* " p eriksa " ' '0,084* " balita " +0,056* " stunting " +0,047* " gizi " +0,040* " anak " + '' 0,031* " indonesia " +0 ,026* " alami " +0,018* " kurang " +0,013* " ala mi_stunting " '' +0,013* " hidup " +0,012* " rum ah " ' '0,115* " pneumonia " +0,032* " paru " +0,023* " sebab " +0,021* " kena " + '' 0,021* " paru_paru " +0,017* " tinggal " +0,015* " sakit " +0,015* " anak " + '' 0,014* " mati " +0,011* " dunia " ' '0,058* " turun_tekan " +0,039* " turun " +0,02 6* " makan " +0,025* " cegah " + '' 0,024* " jantu ng " +0,021* " sakit_jantung " +0,021* " sakit " +0,017* " darah " + '' 0,014* " manfaat " +0,014* " tubuh " ' '0,063* " akses_air " +0,059* " air " +0,053* " ak ses " +0,039* " bersih " + '' 0,034* " air_bersih " + 0,028* " sanitasi " +0,018* " akses_sanitasi " + '' 0,015* " desa " +0,014* " minum " +0,013* " ma syarakat " ' '0,065* " rokok " +0,062* " biasa_rokok " +0,05 8* " biasa " +0,034* " orang " + '' 0,020* " derita_ gizi " +0,017* " henti_biasa " +0,015* " derita " +0,014* " henti " '' +0,012* " henti_rokok " +0,0 12* " kali " ' '0,342* " tekan_darah " +0,151* " darah " +0,13 1* " tekan " +0,017* " hipertensi " + '' 0,012* " ber at_badan " +0,011* " rendah " +0,011* " koleste rol " +0,008* " badan " + '' 0,007* " asam_urat " + 0,007* " normal " ' '0,134* " alat_kontrasepsi " +0,066* " alat " +0 , 065* " kontrasepsi " + '' 0,018* " cuci_tangan " + 0,017* " tangan " +0,017* " pakai " +0,016* " ala mi_gizi " + '' 0,016* " pakai_alat " +0,012* " cuci " +0,011* " salah " ' Diabetes Melitus 1624 Gizi Buruk Layanan Pemeriksaan Kesehatan 1642 Balita Stunting 1374 Pneumonia 2514 Hipertensi 1193 Akses air bersih dan sanitasi 1445 Kebiasaan Merokok 1535 Hipertensi 2537 Alat Kontrasepsi 2018 Pada tahun 2018 topik yang paling sering dibahas adalah topik Hipertensi yang juga muncul pada dua topik sekaligus yaitu topik ke- 5 dengan tweet sebanyak 1.193 dan topik ke-8 sebanyak 2.537 tweet. Topik ke-5 mendiskusikan tentang pencegahan Hipertensi , ditunjukan dengan adanya kata “turun_tekan” , “tekan” , “makan” , “cegah” , dan “manfaat”. Sedangkan topik ke-8 memiliki pembahasan tentang risiko lain yang ditimbulkan oleh Hipertensi , ditunjukan oleh kata “berat_badan” , “asam_urat” , “kolestrol”. Menurut data Riskesdas 2018 dari Kemenkes , prevalensi Hipertensi mengalami kenaikan dibanding tahun 2013 yaitu dari 25,8 menjadi 34,11. Angka indeks indikator pada IPKM 2018 terhadap prevalensi Hipertensi juga terbilang cukup kecil yaitu hanya sebesar 0,22 , yang menandakan bahwa capaian pada penanganan Hipertensi masih rendah. Adapun berdasarkan perbandingan keadaan data Twitter dan data ofisial tersebut , diketahui Hipertensi masih menjadi kekhawatiran publik serta membutuhkan solusi penanganan tepat untuk mencapai pembangunan kesehatan yang lebih baik. Posisi kedua dengan frekuensi kemunculan tweet tertinggi pada tahun 2018 adalah topik ke- 4 terkait Pneumonia dengan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik jumlah tweet sebanyak 2.514. Pembahasan yang termuat dalam topik ke-4 tersebut adalah tentang penyebab kematian anak akibat Pneumonia , ditunjukkan dengan adanya kemunculan kata “tinggal” , “anak” , “mati” , “dunia”. Hasil dari Twitter tersebut relevan dengan artikel yang diterbitkan oleh UNICEF , bahwa pada tahun 2018 kematian anak akibat Pneumonia lebih tinggi dibanding Diare dan Malaria. Selain itu , hasil Riskesdas tahun 2018 menyajikan jumlah kasus Pneumonia pada balita sebesar 478.078 dan angka persentase kematian pada balita sebesar 0,07 % . Tingginya kematian anak akibat Pneumonia dapat disebabkan oleh cakupan imunisasi Pneumococcal Conjugate Vaccine ( PCV ) yang masing kurang pada tahun 2018. Vaksin PCV sebagai imunisasi wajib baru diberlakukan oleh Kemenkes pada tahun 2022. Dari keadaan data Twitter 2018 terdapat potensi menjadi acuan perbandingan dengan data di masa depan untuk mengetahui apakah vaksin PCV mengalami keberhasilan dalam menangani Pneumonia pada anak. Data Twitter juga dapat dimanfaatkan untuk mengetahui apakah strategi komunikasi lewat Twitter terkait penyebaran informasi vaksin PCV sudah baik. Gambar 4. Kemunculan Tweet Antar Waktu Berdasarkan Topik Tahun 2018 Gambar 4 yang merupakan hasil visualisasi jumlah tweet tiap bulan menurut topiknya. Berdasarkan visualisasi diketahui bahwa topik Hipertensi sebagai topik dengan frekuensi tweet tertinggi memiliki pola kemunculan yang lebih stabil. Namun , terdapat topik lainnya yang memiliki pola-pola kenaikan tweet hingga melebihi tweet dari topik Hipertensi. Seperti pada Topik ke-4 dan 1 mengenai Pneumonia dan Diabetes Melitus yang mengalami pola peningkatan tweet pada bulan November 2018 bertepatan dengan peringatan Hari Pneumonia dan Diabetes Melitus sedunia. Kemudian Topik ke-3 terkait Balita Stunting mengalami pola peningkatan pada bulan Maret 2018. Hasil eksplorasi berbagai artikel menunjukan bahwa pada Maret 2018 bertepatan dengan diselenggarakannya kegiatan “Stunting Summit” sebagai pertemuan Nasional dan baru diadakan pertama kalinya dalam rangka mempercepat penurunan stunting di Indonesia. Tahun 2019 5 / 8 Gambar 5. Grafik Nilai Coherence Tahun 2019 Berdasarkan Gambar 5 , untuk data tahun 2019 diperoleh nilai coherence score tertinggi pada jumlah topik 8 yaitu sebesar 0,5174. Pada Tabel III berikut merupakan hasil pemodelan topik untuk data tahun 2019 beserta interpretasinya TABEL III HASIL PEMODELAN TOPIK TAHUN 2019 k 1 2 3 4 5 6 7 8 Kata Kunci '0,050* " balita " +0,037* " stunting " +0,031* " an ak " +0,024* " gizi " + '' 0,021* " cegah " +0,020* " b uruk " +0,017* " gizi_buruk " +0,016* " alami " + '' 0,016* " derita " +0,013* " cegah_stunting " ' '0,064* " akses_air " +0,055* " air " +0,045* " aks es " +0,038* " bersih " + '' 0,034* " air_bersih " +0,0 22* " sanitasi " +0,017* " akses_sanitasi " + '' 0,01 0* " masyarakat " +0,009* " baik " +0,008* " minu m " ' '0,073* " diabetes_melitus " +0,050* " sakit " +0 , 046* " diabetes " +0,045* " paru " '' +0,038* " paru _paru " +0,029* " melitus " +0,026* " obat " +0,02 5* " sebab " + '' 0,015* " pneumonia " +0,010* " gej ala " ' '0,193* " alat_kontrasepsi " +0,082* " alat " +0,08 0* " kontrasepsi " + '' 0,019* " pakai_alat " +0,015 * " pakai " +0,014* " orang " +0,013* " orang_tua " + '' 0,012* " kondom " +0,010* " tau " +0,008* " an ak " ' '0,052* " rokok " +0,046* " biasa " +0,046* " biasa _rokok " +0,027* " makan " + '' 0,024* " cuci_tang an " +0,019* " tangan " +0,014* " cuci " +0,012* " henti_biasa " + '' 0,010* " henti " +0,010* " atas " ' '0,083* " sehat " +0,032* " hamil " +0,030* " tingk at " +0,029* " layan " + '' 0,029* " jamin " +0,022* " periksa_hamil " +0,021* " periksa " + '' 0,021* " la yan_sehat " +0,018* " jamin_sehat " +0,013* " bp js_sehat " ' '0,239* " tekan_darah " +0,115* " darah " +0,094 * " tekan " +0,023* " turun_tekan " + '' 0,022* " turu n " +0,016* " jantung " +0,015* " sakit_jantung " + '' 0,014* " hipertensi " +0,012* " bantu " +0,010* " sakit " ' '0,090* " pneumonia " +0,023* " orang " +0,021* " kena " +0,010* " tinggal " + '' 0,008* " asap_roko k " +0,008* " baca " +0,008* " tanggung " +0,007* " masuk " + '' 0,007* " dunia " +0,007* " kali " ' Interpretasi Balita stunting dan gizi buruk Akses air bersih dan sanitasi f 2166 2007 Diabetes Melitus dan Pneumonia 2361 3704 2247 1238 Pemakaian alat kontrasepsi Kebiasaan merokok dan kebiasaan cuci tangan Jaminan Layanan Kesehatan dan Pemeriksaa n kehamilan Hipertensi 3807 Pneumonia 2924 Berdasarkan frekuensi tweet pada tahun 2019 terlihat bahwa topik ke-7 terkait Hipertensi menjadi yang paling sering dibahas oleh pengguna Twitter yaitu sebanyak 3.807 tweet. Keadaan tersebut serupa dengan hasil pada pemodelan topik tahun 2018. Adapun pembahasan pada topik ke-7 berdasarkan kata yang sering muncul adalah tentang penurunan tekanan darah dengan memuat kata “turun_tekan” , “turun” , “bantu”. Sekaligus pada topik tersebut juga memuat pembahasan bahwa Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Hipertensi dapat memicu sakit jantung , ditandai dengan kata “jantung” , “sakit_jantung”. Menurut artikel oleh P2PTM Kemenkes RI pada tahun 2019 yang berisi sambutan dari Direktur Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menular ( PPTM ) Kemenkes , bahwa Hipertensi masih menjadi masalah utama karena merupakan salah satu faktor risiko dari penyakit seperti jantung , gagal ginjal , Diabetes , Stroke. Topik pada tahun 2019 dengan frekuensi kemunculan tweet terbesar kedua adalah topik ke-4 terkait alat kontrasepsi sebanyak 3.704 tweet. Kata “kondom” , menjadi salah satu kata yang termuat dalam topik tersebut. Alat kontrasepsi kondom termasuk dalam salah satu metode kontrasepsi jangka pendek. Kemunculan kata dalam topik tersebut dapat menandakan bahwa pada data Twitter lebih banyak informasi yang terkait dengan metode kontrasepsi jangka pendek. Apabila melihat dari data Profil Kesehatan Indonesia tahun 2019 diketahui bahwa cakupan peserta KB aktif metode kontrasepsi jangka pendek memang lebih besar yaitu mencapai 81,9 % sedangkan sisanya 19,1 % adalah metode jangka panjang. Berdasarkan keadaan cakupan untuk metode jangka pendek yang lebih tinggi tersebut , maka dibutuhkan pertimbangan strategi komunikasi yang lebih baik untuk menyebarkan informasi mengenai metode kontrasepsi jangka panjang. Indikator alat kontrasepsi pada IPKM juga lebih mengutamakan metode kontrasepsi jangka panjang karena memiliki efektivitas lebih tinggi dalam pengendalian kehamilan. Gambar 6. Kemunculan Tweet Antar Waktu Berdasarkan Topik Tahun 2019 Gambar 6 merupakan visualisasi yang menunjukan kemunculan tweet tiap bulan menurut topik. Pada tahun 2019 , topik Hipertensi sebagai topik dengan frekuensi tweet tertinggi kemunculannya cenderung memiliki pola yang lebih stabil. Namun , terdapat topik lain yang mengalami pola kenaikan tweet yaitu seperti topik Pemakaian Alat kontrasepsi yang mengalami pola peningkatan pada bulan Maret dan September 2019. Bulan September sendiri bertepatan dengan peringatan Hari Kontrasepsi. Selanjutnya pola peningkatan juga dialami oleh topik akses air bersih dan sanitasi pada bulan Maret 2019 yang bertepatan dengan Hari Air Sedunia. Topik Pneumonia mengalami pola peningkatan tertinggi pada bulan Juni. Tahun 2020 Gambar 7. Grafik Nilai Coherence Tahun 2020 6 / 8 Berdasarkan Gambar 7 , tahun 2020 diperoleh nilai coherence score tertinggi pada jumlah topik 7 yaitu sebesar 0,6696. Pada Tabel IV berikut merupakan hasil pemodelan topik untuk data tahun 2020 beserta interpretasinya TABEL IV HASIL PEMODELAN TOPIK TAHUN 2020 k 1 2 3 4 5 6 7 Kata Kunci '0,075* " pneumonia " +0,034* " virus " +0,028 * " virus_corona " +0,026* " corona " + '' 0,025* " paru " +0,023* " orang " +0,021* " sebab " +0,0 20* " sakit " + '' 0,016* " covid " +0,014* " paru_ paru " ' '0,074* " pakai_masker " +0,069* " jaga_jarak " +0,039* " rajin_cuci " + '' 0,036* " jaga " +0,03 3* " pakai " +0,032* " sehat " +0,032* " jarak " + '' 0,031* " masker " +0,031* " adaptasi_biasa " + 0,028* " biasa " ' '0,123* " tekan_darah " +0,063* " darah " +0,0 52* " tekan " + ' '0,031* " diabetes_melitus " +0,022* " sakit " + 0,018* " diabetes " +0,014* " makan " '' +0,013 * " melitus " +0,012* " obat " +0,011* " turun " ' '0,064* " pneumonia " +0,017* " gejala " +0,01 6* " pasien " +0,016* " covid " + '' 0,016* " kena " +0,015* " dokter " +0,010* " rumah_sakit " +0 , 010* " orang " + '' 0,009* " hasil " +0,009* " batu k " ' '0,145* " cuci_tangan " +0,052* " tangan " +0,0 52* " biasa " +0,049* " cuci " + '' 0,035* " adaptas i_biasa " +0,022* " pakai " +0,017* " pakai_sa bun " + '' 0,014* " sabun " +0,014* " adaptasi " +0 ,011* " masker " ' '0,022* " sehat " +0,022* " air " +0,022* " rokok " +0,020* " bersih " + '' 0,017* " akses_air " +0,0 17* " balita " +0,015* " indonesia " +0,015* " ak ses " + '' 0,014* " anak " +0,012* " stunting " ' '0,107* " alat_kontrasepsi " +0,047* " alat " +0 , 045* " kontrasepsi " + '' 0,015* " hamil " +0,010 * " tau " +0,010* " periksa " +0,009* " anak " + '' 0 , 008* " periksa_hamil " +0,008* " kayak " +0,0 07* " kondom " ' Interpretasi f Pneumonia 6119 Adaptasi kebiasaan 3M Hipertensi dan Diabetes Melitus 2553 6746 Pneumonia 6689 Kebiasaan cuci tangan 5115 Akses air bersih dan kesehatan balita Alat Kontrasepsi dan Pemeriksaa n Kehamilan 4920 5643 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Topik kedua dengan frekuensi tweet terbesar adalah topik ke-3 yaitu Hipertensi dan Diabetes Melitus sebanyak 6.746 tweet. Hipertensi dan Diabetes Melitus masih menjadi salah satu topik yang sering didiskusikan pada data Twitter. Topik tersebut mengandung kata “makan” dan “obat” , yang menandakan bahwa banyak informasi tentang obat hingga makanan untuk pencegahan Diabetes Melitus dan Hipertensi tersedia pada Twitter. Hipertensi dan Diabetes Melitus mungkin muncul dalam satu topik karena saling memiliki keterkaitan sebagai penyakit tidak menular. Menurut artikel oleh halodoc , terdapat tiga penjelasan dari hubungan antara Hipertensi dan Diabetes melitus. Pertama , Hipertensi dan Diabetes Melitus memiliki sifat fisiologi sama yang dapat menimbulkan resiko penyakit lain. Penjelasan kedua adalah faktor pemicu yang serupa , salah satunya adalah kelebihan berat badan. Kemudian yang ketiga adalah konsekuensi dari kombinasi Hipertensi dan Diabetes melitus dapat memperparah kondisi tubuh. Terlebih bagi orang yang memiliki kedua penyakit lebih rentan terpapar oleh virus Covid-19. Menurut data oleh Satuan Tugas Penanganan Covid-19 per tanggal 13 Oktober 2020 tercatat 1.488 pasien Covid-19 memiliki penyakit penyerta tersebut. Peristiwa pandemi Covid-19 juga mempengaruhi topik lain untuk muncul yaitu topik ke-2 tentang adaptasi kebiasaan 3M dan topik ke-5 tentang kebiasaan cuci tangan. Topik adaptasi kebiasaan 3M mengidentifikasi tiga kata yang paling sering muncul adalah “pakai masker” , “jaga_jarak” , dan “rajin_cuci”. Sesuai dengan Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Tentang Protokol Kesehatan Bagi Masyarakat Di Tempat Dan Fasilitas Umum Dalam Rangka Pencegahan Dan Pengendalian Covid-19 berisi pernyataan mengenai prinsip umum dari protokol kesehatan yaitu menggunakan masker , mencuci tangan serta menjaga jarak. Himbauan tersebut ternyata menjadi pesan yang banyak disebarkan lewat Twitter oleh masyarakat pada tahun 2020. kemunculan Pemodelan topik pada tahun 2020 berhasil memperlihatkan adanya pengaruh akibat pandemi Covid-19 , yang ditandai dengan kemunculan topik terkait dengan pandemi Covid-19. Frekuensi kemunculan tweet terbesar pada tahun 2020 adalah topik terkait Pneumonia yang juga sekaligus muncul dalam 2 topik yaitu topik ke-1 dan 3 masing-masing sebanyak 6.119 dan 6.689 tweet. Pembahasan pada topik ke – 1 berkaitan dengan Pneumonia yang timbul akibat virus Covid-19 , ditandai dengan adanya “virus” , kata “covid”. “virus_corona” , Sedangkan , topik ke-3 mengandung bahasan tentang pasien serta gejala akibat Covid-19 , dengan adanya kata “gejala” , “pasien” , “dokter” , “rumah_sakit” , “batuk”. Artikel oleh Hermina hospital menyebutkan bahwa Covid-19 dapat menyerang bagian sistem pernapasan yang kemudian dapat memicu resiko peradangan pada paru-paru , kondisi tersebut dikenal juga dengan Pneumonia. Berdasarkan keterkaitan dari Pneumonia dan Covid-19 menyebabkan tinggi nya perhatian pengguna tweet untuk mendiskusikannya hingga menjadi topik yang paling sering dibahas pada tahun 2020. “pneumonia” , “sakit” , “corona” , “sebab” , Gambar 8. Kemunculan Tweet Antar Waktu Berdasarkan Topik Tahun 2020 Gambar 8 merupakan visualisasi yang menunjukan kemunculan tweet menurut topik tiap bulan. Pada tahun 2020 topik Pneumonia sebagai topik dengan frekuensi tweet tertinggi kemunculannya cenderung memiliki pola peningkatan pada bulan Maret yang merupakan waktu awal kemunculan kasus Covid-19 di Indonesia. Bulan Maret 2020 , juga sekaligus waktu WHO menetapkan penyebaran virus Covid-19 sebagai pandemi. Topik kebiasaan cuci tangan juga terlihat mengalami pola peningkatan pada bulan Maret 2020. Kemudian pola peningkatan terjadi lagi pada topik kebiasaan cuci tangan dan adaptasi kebiasaan 3M yaitu di bulan Juli hingga September 2020. Periode tersebut bertepatan dengan kebijakan dari 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tinjauan terhadap berbagai metode agar data media sosial tersebut mampu menjadi salah satu sumber data dalam official statistics. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] H. Rachmat , Penguatan upaya kesehatan masyarakat dan pemberdayaan masyarakat bidang kesehatan di Indonesia. Yogyakarta : Gadjah Mada University Press , 2019. [ 2 ] R , Hasibuan , Perencanaan dan Evaluasi Kesehatan Masyarakat. Pekalongan : PT. Nasya Expanding Management , 2021 [ 3 ] Kemenkes , Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat 2018. Jakarta : Lembaga Penerbit Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan , 2019 [ 4 ] WHO , Thirteenth General Programme of Work 2019-2023 Promote Health Keep The World Safe Serve the Vulnerable. Switzerland : World Health Organization , 2019 [ 5 ] WHO , Big data and artificial intelligence for achieving universal health coverage : an international consultation on ethics. Geneva : World Health Organization , 2018 [ 6 ] We Are Social. ( 2021 , 11 ) . TWITTER STATS AND TRENDS [ Online ] . Available : https : / / datareportal.com / essential-twitter-stats [ 7 ] S. Jordan , S. Hovet , I. Fung , H. Liang , K. Fu and Z. Tse , " Using Twitter for Public Health Surveillance from Monitoring and Prediction to Public Response " , Data , vol. 4 , no. 1 , p. 6 , 2018. [ 8 ] C. Slavik , C. Buttle , S. Sturrock , J. Darlington and N. Yiannakoulias , " Examining Tweet Content and Engagement of Canadian Public Health Agencies and Decision Makers During COVID-19 : Mixed Methods Analysis " , Journal of Medical Internet Research , vol. 23 , no. 3 , p. e24883 , 2021. [ 9 ] R. Albalawi , T. Yeap and M. Benyoucef , " Using Topic Modeling Methods for Short-Text Data : A Comparative Analysis " , Frontiers in Artificial Intelligence , vol. 3 , no. 42 , 2020. [ 10 ] C. Hutto and E. Gilbert , “VADER : A Parsimonious Rule-Based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text” , Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media , vo. 8 , no. 1 , pp. 216-225 , 2014 [ 11 ] M. Zolnoori et al. , " Mining news media for understanding public health concerns " , Journal of Clinical and Translational Science , vol. 5 , no. 1 , 2019. [ 12 ] K. Mohamed Ridhwan and C. Hargreaves , " Leveraging Twitter data to understand public sentiment for the COVID‐19 outbreak in Singapore " , International Journal of Information Management Data Insights , vol. 1 , no. 2 , p. 100021 , 2021. [ 13 ] Y. Sahria and D. H. Fudholi , " Analysis of Health Research Topics in Indonesia Using the LDA ( Latent Dirichlet Allocation ) Topic Modeling Method " , Jurnal RESTI ( Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi ) , vol. 4 , no. 2 , pp. 336-344 , 2020. [ 14 ] V. Bonta , N. Kumaresh and N. Janardhan , " A Comprehensive Study on Lexicon Based Approaches for Sentiment Analysis " , Asian Journal of Computer Science and Technology , vol. 8 , no. 2 , pp. 1-6 , 2019. [ 15 ] T. Islam , “Yoga-veganism : Correlation mining of twitter health data”. arXiv preprint arXiv:1906.07668 , 2019 [ 16 ] M. Mudassir , Y. Mor , R. Munot and R. Shankarmani , " Sentiment Analysis of COVID-19 Vaccine Perception Using NLP " , 2021 Third International Conference on Inventive Research in Computing Applications ( ICIRCA ) , 2021. [ 17 ] N. Aliyah Salsabila , Y. Ardhito Winatmoko , A. Akbar Septiandri and A. Jamal , " Colloquial Indonesian Lexicon " , 2018 International Conference on Asian Language Processing ( IALP ) , pp. 226-229 , 2018. [ 18 ] B. Liu , “Sentiment Analysis and Opinion Mining” , Synthesis Lectures on Human Language Technologies , vol.5 , no.1 , pp. 1–167,2012 [ 19 ] R. J. Bilog , “Application of Naïve Bayes Algorithm in Sentiment Analysis of Filipino , English and Taglish Facebook Comments” , International Journal of Management and Humanities , vol.4 , no.5 , pp. 73-77 , 2020 [ 20 ] C. Cruz and F. Balahadia , " Analyzing Public Concern Responsesfor Formulating Ordinances and Lawsusing Sentiment Analysis through VADER Application " , International Journal of Computing Sciences Research , vol. 6 , pp. 842-856 , 2021. pemerintah untuk memberlakukan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) Transisi. PSBB transisi merupakan waktu saat aturan yang lebih longgar berlaku seperti dimulainya Work From Office ( WFO ) dengan pembatasan kapasitas , berlakunya transportasi umum dengan kapasitas terbatas dsb. Keadaan ternyata menimbulkan tersebut pengguna Twitter lebih banyak menyebarkan himbauan pencegahan tersebarnya virus Covid-19 dengan menerapkan protokol kesehatan. Berdasarkan hasil penelitian ini , secara umum frekuensi kemunculan tweet berdasarkan topik maupun secara antar waktu dapat memberikan tanda adanya peristiwa kesehatan penting. Seperti , hari peringatan terkait kesehatan , kegiatan penting terkait kesehatan hingga kejadian luar biasa atau pandemic. Penelitian dengan memanfaatkan data Twitter terbukti berpotensi untuk dijadikan sumber data tambahan yang mampu berfungsi sebagai alat pengawasan terhadap indikator dalam IPKM. Terlebih lagi , dapat digunakan dalam mengetahui gap informasi yang beredar di publik , sehingga dapat menjadi pertimbangan untuk mendukung strategi komunikasi yang baik dengan masyarakat guna mencapai pembangunan kesehatan masyarakat yang lebih baik. VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil analisis sentimen VADER menunjukkan bahwa gambaran keadaan indikator IPKM berdasarkan data Twitter selama periode 2018-2020 mengandung lebih banyak sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif dan netral. 2. Hasil pemodelan topik pada setiap tahun menghasilkan jumlah topik yang berbeda sesuai dengan nilai coherence tertinggi. Pada tahun 2018 dan 2019 jumlah topik yang dihasilkan masing-masing sebanyak 9 dan 8 topik , dengan topik Hipertensi memiliki frekuensi kemunculan tweet yang terbesar. Sedangkan , pada tahun 2020 terdapat 7 topik dengan frekuensi terbesar muncul pada topik Pneumonia. tweet 3. Setelah dilakukan beberapa perbandingan dengan data ofisial IPKM , hasil analisis sentimen yang menunjukan lebih banyak tweet positif cukup sejalan dengan adanya kenaikan angka IPKM pada tahun 2018. Selain itu , hasil pemodelan topik tahun 2018 dan 2019 yang menunjukan perhatiannya pada topik Hipertensi sejalan dengan kasus Hipertensi yang masih menjadi kekhawatiran dengan adanya peningkatan pada angka prevalensi. Begitu pun , pada tahun 2020 terlihat berbagai topik yang sejalan dengan pandemi Covid-19. Data Twitter memiliki potensi sebagai pelengkap dalam mendukung kebijakan terkait kesehatan masyarakat serta mengetahui gap informasi yang tersedia di masyarakat. DAFTAR Penelitian ini masih perlu dikembangkan demi menghasilkan cakupan informasi lebih luas dan akurat terhadap indikator IPKM. Selain itu , dari adanya potensi data media sosial sebagai pelengkap , disarankan untuk melakukan pengembangan dan 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Sentimen Dan Pemodelan Topik Terkait Indikator Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat ( IPKM ) Menggunakan Data Twitter Agnes Septi Dwicahayaniawan ( 221810112 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo S.Si , M.Sc , Ph.D Ringkasan— Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat ( IPKM ) merupakan alat ukur keberhasilan pembangunan kesehatan masyarakat yang tersusun dari berbagai indikator kesehatan. Karena sebagian besar indikator kesehatan dalam IPKM berasal dari data Riskesdas maka rentang waktu dalam penyusunan IPKM dilakukan tiap 5 tahun sekali. Rentang waktu tersebut dapat menimbulkan adanya potensi keterbatasan informasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan bukti. Demi memastikan tersedianya informasi secara tepat waktu , maka dibutuhkan kajian data yang lebih cepat salah satunya data Twitter untuk melihat potensinya sebagai data pelengkap dari indikator IPKM. Penelitian ini melakukan eksplorasi data Twitter terkait IPKM dengan menggunakan metode pemodelan topik LDA dan analisis sentimen VADER. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa selama 3 tahun pada periode 2018- 2020 , tweet lebih banyak mengandung sentimen yang positif. Sedangkan , pemodelan topik menghasilkan jumlah topik yang beragam tiap tahunnya. Data Twitter memiliki potensi sebagai pelengkap dalam mendukung kebijakan terkait kesehatan masyarakat serta mengetahui gap informasi yang tersedia di masyarakat. terkait kata kunci indikator IPKM Kata Kunci— indikator kesehatan , Twitter , VADER , LDA
VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil analisis sentimen VADER menunjukkan bahwa gambaran keadaan indikator IPKM berdasarkan data Twitter selama periode 2018-2020 mengandung lebih banyak sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif dan netral. 2. Hasil pemodelan topik pada setiap tahun menghasilkan jumlah topik yang berbeda sesuai dengan nilai coherence tertinggi. Pada tahun 2018 dan 2019 jumlah topik yang dihasilkan masing-masing sebanyak 9 dan 8 topik , dengan topik Hipertensi memiliki frekuensi kemunculan tweet yang terbesar. Sedangkan , pada tahun 2020 terdapat 7 topik dengan frekuensi terbesar muncul pada topik Pneumonia. tweet 3. Setelah dilakukan beberapa perbandingan dengan data ofisial IPKM , hasil analisis sentimen yang menunjukan lebih banyak tweet positif cukup sejalan dengan adanya kenaikan angka IPKM pada tahun 2018. Selain itu , hasil pemodelan topik tahun 2018 dan 2019 yang menunjukan perhatiannya pada topik Hipertensi sejalan dengan kasus Hipertensi yang masih menjadi kekhawatiran dengan adanya peningkatan pada angka prevalensi. Begitu pun , pada tahun 2020 terlihat berbagai topik yang sejalan dengan pandemi Covid-19. Data Twitter memiliki potensi sebagai pelengkap dalam mendukung kebijakan terkait kesehatan masyarakat serta mengetahui gap informasi yang tersedia di masyarakat.
dari data Riskesdas maka rentang waktu dalam penyusunan IPKM dilakukan tiap 5 tahun sekali. Rentang waktu tersebut dapat menimbulkan adanya potensi keterbatasan informasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan bukti. Demi memastikan tersedianya informasi secara tepat waktu , maka dibutuhkan kajian data yang lebih cepat salah satunya data Twitter untuk melihat potensinya sebagai data pelengkap dari indikator IPKM. Penelitian ini melakukan eksplorasi data Twitter terkait IPKM dengan menggunakan metode pemodelan topik LDA dan analisis sentimen VADER. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa selama 3 tahun pada periode 2018- 2020 , tweet lebih banyak mengandung sentimen yang positif. Sedangkan , pemodelan topik menghasilkan jumlah topik yang beragam tiap tahunnya. Data Twitter memiliki potensi sebagai pelengkap dalam mendukung kebijakan terkait kesehatan masyarakat serta mengetahui gap informasi yang tersedia di masyarakat. terkait kata kunci indikator IPKM Kata Kunci— indikator kesehatan , Twitter , VADER , LDA VII. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil analisis sentimen VADER menunjukkan bahwa gambaran keadaan indikator IPKM berdasarkan data Twitter selama periode 2018-2020 mengandung lebih banyak sentimen positif dibandingkan dengan sentimen negatif dan netral. 2. Hasil pemodelan topik pada setiap tahun menghasilkan jumlah topik yang berbeda sesuai dengan nilai coherence tertinggi. Pada tahun 2018 dan 2019 jumlah topik yang dihasilkan masing-masing sebanyak 9 dan 8 topik , dengan topik Hipertensi memiliki frekuensi kemunculan tweet yang terbesar. Sedangkan , pada tahun 2020 terdapat 7 topik dengan frekuensi terbesar muncul pada topik Pneumonia. tweet 3. Setelah dilakukan beberapa perbandingan dengan data ofisial IPKM , hasil analisis sentimen yang menunjukan lebih banyak tweet positif cukup sejalan dengan adanya kenaikan angka IPKM pada tahun 2018. Selain itu , hasil pemodelan topik tahun 2018 dan 2019 yang menunjukan perhatiannya pada topik Hipertensi sejalan dengan kasus Hipertensi yang masih menjadi kekhawatiran dengan adanya peningkatan pada angka prevalensi. Begitu pun , pada tahun 2020 terlihat
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O