Analisis Konten dan Keterlibatan Pengguna (User Engagement) di Media Sosial Badan Pusat Statistik 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Konten dan Keterlibatan Pengguna ( User Engagement ) di Media Sosial Badan Pusat Statistik Diah Henisa ( 221709624 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga pemerintah telah memanfaatkan media sosial sebagai sarana sosialisasi kegiatan statistik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterlibatan publik di ketiga akun media sosial BPS berdasarkan jumlah like , komentar , dan share , serta menganalisis pengaruh topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting terhadap like , komentar , dan share di media sosial BPS. Data yang digunakan berupa seluruh postingan di akun Facebook , Twitter , dan Instagram BPS. Data dikumpulkan menggunakan tools yang sudah ada , yaitu facepager ( Facebook ) , twint ( Twitter ) , dan instaloader ( Instagram ) . Preprocessing data teks meliputi case folding , cleaning , tokenizing , filtering , normalisasi , dan stemming. Variabel topik postingan diperoleh dari hasil pemodelan topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Uji banding dilakukan menggunakan uji Kruskal-Wallis dan uji Dunn untuk melihat perbedaan keterlibatan pengguna antara topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Instagram mendapatkan engagement paling tinggi dibanding Facebook dan Twitter. Selain itu , topik postingan , tipe postingan dan waktu posting ( hari dan jam ) memiliki pengaruh signifikan terhadap user engagement. Kata Kunci— Media sosial , analisis konten , keterlibatan pengguna. I. LATAR BELAKANG tentang apa yang dilakukan oleh Di era digital saat ini keterbukaan informasi merupakan suatu keharusan yang dilakukan pemerintah. Suatu lembaga pemerintah perlu memberikan informasi kepada publik atau masyarakat lembaga pemerintah guna memperoleh dukungan dari masyarakat. Hal ini berkaitan dengan pengelolaan hubungan masyarakat dalam lembaga lembaga tersebut. Hubungan masyarakat di pemerintah atau biasa disebut humas pemerintah , adalah lembaga atau praktisi humas pemerintah yang bertugas mengelola dan mengkomunikasikan program dan kebijakan pemerintah kepada publik secara efektif dan efisien melalui berbagai sarana kehumasan sehingga membangun kepercayaan publik dalam rangka menjaga citra dan reputasi lembaga pemerintah [ 1 ] . Di tengah pesatnya perkembangan teknologi digital , humas pemerintah dituntut untuk dapat memanfaatkan beragam media komunikasi yang ada dalam rangka memaksimalkan penyebarluasan informasi kepada publik [ 2 ] . Salah satu media komunikasi yang berkembang sangat pesat saat ini adalah media sosial. Berdasarkan Publikasi Statistik Telekomunikasi Tahun 2019 , pengguna internet paling banyak menggunakan internet untuk mengakses media sosial , yaitu sebesar 87,2 persen dari total pengguna internet , dan meningkat dari tahun ke tahun [ 3 ] . Perkembangan penggunaan media sosial tersebut menunjukkan bahwa media sosial berpotensi besar sebagai media komunikasi dan diseminasi informasi bagi humas pemerintah. Media sosial merupakan media komunikasi dua arah berbasis internet yang memudahkan pengguna dalam berinteraksi , berpartisipasi , dan berbagi konten. Media sosial memberikan kemudahan untuk berpartisipasi dalam pertukaran informasi secara online. Media sosial berpotensi meningkatkan interaksi antara pemerintah dengan masyarakat. Oleh karena itu , lembaga pemerintah perlu meningkatkan pemanfaatan teknologi media sosial sebagai media komunikasi agar dapat menjangkau masyarakat lebih luas. Hampir seluruh lembaga pemerintah di Indonesia telah menggunakan media sosial sebagai media komunikasi. Namun , penggunaannya masih belum optimal [ 4 ] . sosial sebagai Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga pemerintah telah memanfaatkan media sarana sosialisasi / publisitas data dan kegiatan statistik. Melalui media sosial , diharapkan data-data yang dihasilkan BPS mampu menjangkau masyarakat dengan cepat , mudah , dan murah dengan bahasa dan tampilan yang lebih sederhana [ 5 ] . Pengelolaan media sosial BPS dilakukan oleh Biro Hubungan Masyarakat dan Hukum , khususnya Bagian Hubungan Masyarakat ( humas BPS ) . Humas BPS bertanggung jawab dalam pelaksanaan hubungan media massa , sosialisasi kegiatan statistik , dan pengelolaan opini publik [ 6 ] . Sosialisasi kegiatan BPS dilakukan melalui berbagai kegiatan termasuk penyebarluasan informasi di berbagai kanal media sosial BPS. Lembaga pemerintah perlu mengoptimalkan penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi publik. Optimalisasi penggunaan media sosial tidak hanya sebatas pembuatan dan penyebaran konten , melainkan harus diikuti dengan pemantauan dan proses evaluasi [ 7 ] . Penggunaan media sosial di lembaga pemerintah juga harus diiringi dengan peningkatan kemampuan humas pemerintah dalam mengelola konten dan Menyusun strategi kehumasan. Pengelolaan konten yang baik dapat mengoptimalkan penyebaran konten di media sosial [ 8 ] . Keberhasilan suatu konten di media sosial dapat dilihat dari keterlibatan pengguna ( user engagement ) . Keterlibatan pengguna dapat dilihat dari interaksi / respon publik / pengguna terhadap suatu konten [ 9 ] . Respon publik di media sosial dapat berupa like , komentar , dan share . Masing-masing media sosial memiliki jenis respon publik yang berbeda-beda. Dalam rangka meningkatkan keterlibatan publik di media sosial , pemerintah perlu memahami perilaku publik di media sosial dengan menggali preferensi publik terhadap konten dan media yang dihasilkan [ 4 ] . Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa jenis topik pada konten media sosial memiliki pengaruh pada tingkat keterlibatan pengguna [ 10 ] . Selain itu , tipe 1 / 8 postingan ( teks , foto , video ) dan waktu posting juga dapat mempengaruhi user engagement. Waktu penayangan konten berperan dalam meningkatkan efektivitas penyebaran konten di media sosial [ 7 ] . Perilaku publik antara satu platform media sosial dan platform media sosial lainnya tentu berbeda karena adanya perbedaan karakteristik antara pengguna di masing- masing platform. Sebagai lembaga pemerintah yang bergerak dibidang statistik dan dalam kegiatannya banyak melibatkan masyarakat , pemantauan dan proses evaluasi media sosial menjadi hal yang penting bagi BPS untuk memaksimalkan penggunaan tiap platform media sosial. Jika publik tetap terlibat dalam suatu media sosial , maka pemerintah dapat terus memberikan informasi kepada publik tentang kebijakan dan kegiatan lembaga. Dengan memahami perilaku publik terhadap konten dan media yang dihasilkan dapat menjadi bahan evaluasi dan menjadi umpan balik yang berlaku strategis atau sebagai masukan untuk memaksimalkan penggunaan media sosial. Namun , dalam pemantauan aktivitas media sosial BPS , belum dilakukan analisis mendalam terhadap perilaku publik di masing-masing media sosial terhadap konten dan media yang diunggah. pemerintah kepada Berdasarkan penjelasan diatas , penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterlibatan publik terhadap postingan di masing- masing media sosial BPS dan melihat pengaruh topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan kepada BPS , khususnya humas BPS , dalam memantau keberhasilan konten di media sosial dan menjadi bahan evaluasi dalam penyusunan strategi bermedia sosial serta memaksimalkan penggunaan tiap platform media sosial. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang diatas , maka tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menganalisis keterlibatan publik yang ditinjau melalui respon yang diberikan terhadap postingan di ketiga akun media sosial BPS. 2. Menganalisis perbedaan keterlibatan pengguna ( user engagement ) antara topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting terhadap postingan di ketiga akun media sosial BPS. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terkait berisi uraian penelitian terdahulu yang dijadikan acuan dalam melakukan penelitian sehingga peneliti dapat memperkaya teori yang digunakan dalam mengkaji penelitian yang dilakukan. Berikut ini beberapa penelitian terkait yang dijadikan sebagai referensi dalam penelitian ini , yaitu : Referensi [ 11 ] yang berjudul “Pengaruh Konten Post Instagram terhadap Online Engagement : Studi Kasus pada Lima Merek Pakaian Wanita”. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh waktu posting dan tipe post terhadap online engagement yang diukur berdasarkan jumlah like dan komentar. Peneliti melakukan uji banding untuk melihat perbedaan online engagement antara tipe post dan waktu posting. Hasil yang Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diperoleh menunjukkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara tipe post dan waktu posting terhadap online engagement. Referensi [ 10 ] yang berjudul “Analysis of content topics , user engagement and library factors in public library social media based on text mining”. Tujuan utama dari penelitian tersebut adalah mengeskplorasi topik-topik yang ada di postingan suatu akun Facebook milik perpustakaan umum dan menguji hubungan antara jenis topik dan keterlibatan pengguna ( user engagement ) . Jenis topik diperoleh dengan melakukan pemodelan topik Bi-term. Penelitian ini menemukan bahwa terdapat perbedaan user engagement ( like , komentar , dan share ) terhadap jenis topik. Selain itu , penggunaan media pada postingan memberikan pengaruh positif terhadap user engagement. Referensi [ 12 ] yang berjudul “Managing Brand’s Popularity on Facebook : Post Time , Content , and Brand Communication Strategies”. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh jenis postingan , waktu posting , dan komentar admin terhadap popularitas suatu brand di media sosial. Data dianalisis menggunakan metode Seemingly Unrelated Regression ( SUR ) , Kruskal-Wallis , dan Mann-Whitney. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konten berupa video dan waktu posting ( hari ) memiliki pengaruh signifikan dan meningkatkan jumlah like , komentar , share , dan view. Selain itu , postingan yang diunggah di hari kerja selama jam kerja lebih efektif dalam meningkatkan popularitas brand. Referensi [ 4 ] yang berjudul “Social Media and Local Government in Indonesia : Adoption , Use and Stakeholder Engagement”. Penelitian ini bertujuan untuk memahami perilaku publik di media sosial dengan mengeksplorasi preferensi publik terhadap konten dan media postingan. Penelitian ini menggunakan Stakeholder Engagement Index ( SEI ) untuk mempelajari perilaku publik di media sosial. Berdasarkan hasil yang diperoleh , untuk meningkatkan engagement , pemerintah harus mengunggah konten berupa foto dan video lebih sering dibanding konten dengan tautan atau teks saja. IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data berupa seluruh post yang diunggah oleh akun media sosial BPS. Data dikumpulkan dari tiga laman akun resmi media sosial BPS , yaitu akun Facebook BPS ( id : Badan Pusat Statistik ) , akun Twitter BPS ( id : bps_statistics ) , dan akun Instagram BPS ( id : bps_statistics ) . tanggal Periode pengumpulan data berlangsung pembuatan masing-masing akun resmi media sosial BPS hingga Juni 2021. Data yang dikumpulkan di tiap media sosial meliputi ukuran keterlibatan pengguna ( jumlah likes , jumlah komentar , jumlah shares ) per post , isi postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Pengumpulan data Facebook dilakukan menggunakan aplikasi web crawler bernama facepager. Pengumpulan data Twitter dilakukan menggunakan library Python yaitu Twint. Sedangkan pengumpulan data Instagram dilakukan menggunakan library Python yaitu Instaloader. sejak B. Variabel Penelitian 2 / 8 Terdapat dua jenis variabel yang akan diteliti , yaitu variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen terdiri dari jumlah likes , jumlah komentar , dan jumlah share yang merupakan representasi dari user engagement. Namun , untuk Instagram hanya terdiri dari jumlah likes dan jumlah komentar. Sedangkan variabel independen dari penelitian ini terdiri dari topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting , Waktu posting dibedakan menjadi hari dan jam. Peneliti membagi jam posting menjadi beberapa empat periode berdasarkan Indonesia’s Digital Consumer Behavior Report tahun 2016 [ 13 ] . Deskripsi variabel dapat dilihat pada Tabel I. Variabel Jumlah likes Jumlah komentar Jumlah shares Topik postingan Tipe postingan TABEL I VARIABEL PENELITIAN Deskripsi Jumlah like yang diperoleh setiap post Jumlah komentar yang diperoleh setiap post Jumlah share yang diperoleh setiap post Post terdiri dari beberapa topik yang dikategorikan berdasarkan pemodelan topik Post terdiri dari beberapa tipe , seperti album , foto , video , dan lainnya Jenis Variabel Dependen Dependen Dependen Independen Independen Hari posting Waktu unggah terdiri dari Senin , Independen Jam posting Selasa , Rabu , Kamis , Jumat , Sabtu , dan Minggu Jam unggah terbagi menjadi empat zona waktu , yaitu pukul 06:00- 09:59 , 10:00-13:59 , 14:00-17:59 , 18:00-05:59 C. Preprocessing Data Independen Preprocessing data dilakukan pada data teks yang meliputi isi postingan ( Facebook ) , isi tweet ( Twitter ) , dan caption ( Instagram ) . untuk mempersiapkan teks menjadi data yang terstruktur sehingga dapat diproses pada tahapan berikutnya [ 14 ] . Preprocessing dilakukan melalui beberapa tahapan , yaitu : Preprocessing bertujuan data Case Folding : Pada tahap case folding , seluruh huruf dalam dokumen diubah menjadi huruf kecil. Sehingga keseluruhan teks dalam dokumen dikonversi menjadi huruf kecil. Cleaning : Tahap cleaning bertujuan untuk menghilangkan berbagai karakter simbol yaitu tanda baca dan angka , menghilangkan komponen teks seperti username , hashtag , dan sebagainya. Tokenizing : Tokenizing atau tokenisasi adalah proses memisahkan kalimat pada sebuah dokumen menjadi ptotongan-potongan seperti kata , kata kunci , frasa , dan elemen lain yang disebut oken. Filtering : Pada tahap filtering atau penyaringan dilakukan pengurangan jumlah kata di dalam sebuah dokumen dengan menghapus stopwords. Stopwords merupakan kata-kata yang tidak informatif namun memiliki frekuensi kemunculan yang tinggi dalam dokumen. Kata-kata tersebut seperti kata ganti Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik orang , kata seruan dan kata lainnya yang tidak begitu memiliki arti dalam penentuan kelas topik suatu dokumen. Normalisasi : Pada tahapan ini dilakukan normalisasi kata seperti kata gaul , kata singkatan , dan kata yang tidak sesuai dengan aturan Kamus Besar Bahasa Indonesia ( KBBI ) menjadi kata yang sesuai KBBI. Stemming : Stemming adalah proses mengubah kata menjadi kata dasarnya. Stemming dilakukan dengan menghilangkan semua imbuhan baik itu berupa awalan ( prefiks ) , akhiran ( sufiks ) , maupun kombinasi dari awalan dan akhiran ( konfiks ) yang ada pada setiap kata dalam data. Stemming berguna untuk mengurangi variasi kata yang sebenarnya berasal dari kata dasar yang sama. D. Pemodelan Topik Postingan Salah satu variabel yang akan dilihat perbedaan terhadap keterlibatan pengguna adalah topik postingan. Topik postingan tidak diperoleh langsung dari hasil pengumpulan data. Maka , perlu dilakukan pemodelan topik untuk mendapatkan topik- topik apa saja yang terdapat pada konten di akun media sosial BPS. Data yang digunakan pada tahapan pemodelan topik postingan ini berupa data teks hasil preprocessing. Metode yang digunakan untuk mengekstrak topik dari kumpulan data adalah metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Sedangkan untuk mengevaluasi model dan selanjutnya memilih model terbaik , digunakan coherence score. LDA merupakan teknik yang umum digunakan untuk mengetahui topik yang dibahas dan berhasil digunakan di berbagai bidang [ 15 ] . Implementasi LDA dilakukan menggunakan package gensim pada python. Hasil pemodelan topik kemudian akan digunakan untuk mengkategorikan setiap postingan ke dalam topik yang sesuai berdasarkan topik dominan dari setiap postingan. E. Analisis Data Analisis Deskriptif Analisis deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara memberikan deskripsi atau gambaran berdasarkan data yang dikumpulkan.Analisis deskriptif memberikan statistik deskriptif tentang profil akun media sosial BPS , variabel dependen , dan variabel independen. Untuk menganalisis keterlibatan publik ( engagement ) di ketiga akun media sosial BPS , dilakukan pengukuran Stakeholder Engagement Index ( SEI ) . SEI merupakan metode alternatif untuk memahami perilaku publik di media sosial [ 16 ] , [ 4 ] . Perhitungan SEI dapat dilihat pada Tabel II. TABEL II RUMUS PERHITUNGAN ENGAGEMENT Konsep Simbol Rumus Keterangan Popularitas ( Popularity ) Komitmen ( Commitment ) P Total likes / total post Rata-rata jumlah P* C ( P / jumlah follower ) x1000 Total komentar / total post likes tiap postingan Popularitas yang ada di publik Rata-rata komentar tiap postingan 3 / 8 Penyebaran ( Virality ) C* V V* ( C / jumlah follower ) x1000 Total share / total post ( V / jumlah follower ) x1000 Engagement E P*+C*+V* Komitmen komunikasi publik Rata-rata jumlah share tiap posting Penyebaran komunikasi publik Stakeholder engagement index ( SEI ) Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan pada semua variabel independen yang meliputi : topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Uji normalitas data pada penelitian ini dilakukan dengan uji Kolmogrov-Sminov ( K-S ) dengan menggunakan R. Data dikatakan berdistristribusi normal jika nilai signifikansi ( p-value ) lebih besar dari 0,05 pada taraf signifikansi α=0,05. Hasil pengujian normalitas ini akan menentukan metode statistik yang digunakan selanjutnya. Jika data berdistribusi tidak normal maka metode yang digunakan adalah statistik nonparametrik. Uji Homogenitas Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui apakah data bersifat homogen atau tidak. Uji homogenitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Levene. Hasil perhitungan dari uji ini akan menunjukkan nilai signifikansi dari kelompok data yang berbeda. Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 menunjukkan bahwa kelompok data berasal dari populasi dengan varians yang sama ( homogen ) . Uji Kruskal Wallis Uji Kruskal-Wallis adalah salah satu teknik statistik non parametrik yang digunakan untuk menguji hipotesis awal bahwa sampel k independen berasal dari populasi yang sama / identik. Uji Kruskall-Wallis juga biasa disebut dengan uji ANOVA satu arah non parametrik. Penelitian ini menggunakan uji Kruskal Wallis karena data tidak berdistribusi normal , variabel independen berskala kategorik lebih dari dua kategori , dan jumlah data per kategori tidak sama. Uji Kruskal Wallis dalam penelitian ini digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel independen ( topik postingan , tipe postingan dan waktu posting ) terhadap variabel dependen ( jumlah like , jumlah komentar , dan jumlah share ) . Berikut ini merupakan hipotesis pada penelitian ini. Pada variabel topik postingan , hipotesis yang diuji adalah : H11 : Terdapat perbedaan like antara topik postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS H12 : Terdapat perbedaan komentar antara topik postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS H13 : Terdapat perbedaan share antara topik postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS Pada variabel tipe postingan , hipotesis yang diuji adalah : H14 : Terdapat perbedaan jumlah like antara tipe postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS H15 : Terdapat perbedaan postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS H16 : Terdapat perbedaan share antara tipe postingan yang diunggah oleh akun media sosial BPS jumlah komentar antara tipe Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pada variabel waktu posting , hipotesis yang diuji adalah : H17 : Terdapat perbedaan jumlah like antara waktu posting yang diunggah oleh akun media sosial BPS H18 : Terdapat perbedaan jumlah komentar antara waktu posting yang diunggah oleh akun media sosial BPS H19 : Terdapat jumlah share antara waktu posting yang diunggah oleh akun media sosial BPS Uji Post Hoc Ketika uji Kruskal Wallis memberikan hasil tolak H0 , yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel independen ( topik postingan , tipe postingan dan waktu posting ) terhadap variabel dependen ( jumlah like , jumlah komentar , dan jumlah share ) . Namun belum diketahui letak perbedaannya. Maka dari itu , dilakukan uji post hoc untuk mengetahui di mana perbedaan tersebut berada. Uji post hoc yang digunakan dalam penelitian ini adalah Uji Dunn. Uji Dunn merupakan prosedur perbandingan ganda berpasangan nonparametrik yang sesuai ketika uji Kruskal-Wallis ditolak [ 17 ] . F. Analisis Dan Interpretasi Hasil Setelah diperoleh hasil pengolahan data dari pengujian hipotesis menggunakan uji Kruskal Wallis dan uji post hoc , maka dilakukan analisis dan interpretasi dari hasil yang interpretasi dilakukan untuk diperoleh. Analisis dan menjelaskan perbedaaan keterlibatan pengguna di media sosial BPS antara beberapa jenis postingan , dilihat dari topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir mengacu pada latar belakang , masalah , tujuan , metode penelitian , dan solusi yang dihasilkan pada penelitian. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pemanfaatan media sosial oleh BPS sebagai media sosialisasi / publisitias. Penggunaan media sosial diharapkan mampu menjangkau masyarakat lebih luas. Oleh karena itu , Humas BPS , perlu pertimbangan dalam menyusun strategi media sosial agar memberikan hasil yang optimal. Perlu dilakukan evaluasi terhadap konten yang sudah ada untuk memahami perilaku pengguna di media sosial dengan menggali preferensi publik terhadap konten yang ada guna meningkatkan keterlibatan publik terhadap konten di media sosial BPS. Kerangka pikir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Pada tahap pengumpulan data , peneliti mengumpulkan data dari ketiga platform media sosial yaitu Facebook , Twitter , dan Instagram. Peneliti mengumpulkan data berupa konten atau postingan yang ada di akun resmi media sosial BPS beserta ukuran keterlibatan publik ( user engagement ) untuk setiap postingan. Periode pengumpulan data berlangsung sejak tanggal pembuatan masing-masing akun resmi media sosial BPS hingga Juni 2021. Jumlah postingan , likes , komentar , dan share yang dikumpulkan dari setiap platform media sosial ditunjukkan pada Tabel III. 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan hasil crawling data Instagram , diperoleh 1.410 posts. Dari 1.410 posts BPS yang dikumpulkan , jumlah posts pada tahun 2017 adalah sebanyak 160 posts , pada tahun 2018 sebanyak 322 posts , tahun 2019 sebanyak 348 posts , tahun 2020 sebanyak 426 posts , dan tahun 2021 sebanyak 154 posts. Dapat dilihat bahwa terjadi peningkatan jumlah posts dari tahun 2017 sampai tahun 2020. B. Preprocessing Data Setelah tahap pengumpulan data , dilakukan preprocessing data terhadap data teks yaitu isi postingan ( Facebook ) , isi tweets ( Twitter ) , dan caption ( Instagram ) . Pada proses preprocessing data , terdapat beberapa tahapan , yaitu case folding , cleaning , filtering , normalisasi dan stemming. Hasil dari setiap tahapan preprocessing teks dapat dilihat pada Tabel IV. tokenizing , TABEL IV HASIL PROSES PREPROCESSING DATA TEKS Sebelum preprocessing Setelah case folding Setelah cleaning Setelah tokenizing Setelah filtering Setelah normalisasi Setelah stemming jan Impor migas Feb 2021 senilai US $ 1,30 miliar , turun 15,95 persen dibandingkan Jan 2021 , turun 25,37 persen dibandingkan Feb 2020. Sedangkan Impor nonmigas Feb 2021 mencapai US $ 11,96 miliar , naik 1,54 persen dibandingkan Jan 2021 , naik 22,03 persen dibandingkan Feb 2020. impor migas feb 2021 senilai us $ 1,30 miliar , turun 15,95 persen dibandingkan jan 2021 , turun 25,37 persen dibandingkan feb 2020. sedangkan impor nonmigas feb 2021 mencapai us $ 11,96 miliar , naik 1,54 persen dibandingkan jan 2021 , naik 22,03 persen dibandingkan feb 2020. turun persen impor migas feb senilai us miliar dibandingkan turun persen dibandingkan feb sedangkan impor nonmigas feb mencapai us miliar naik persen dibandingkan jan naik persen dibandingkan feb [ 'impor ' , 'migas ' , 'feb ' , 'senilai ' , 'us ' , 'miliar ' , 'turun ' , 'persen ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'feb ' , 'sedangkan ' , 'impor ' , 'nonmigas ' , 'feb ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'jan ' , 'naik ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'feb ' ] [ 'impor ' , 'migas ' , 'feb ' , 'senilai ' , 'us ' , 'miliar ' , 'turun ' , 'persen ' , 'persen ' , 'feb ' , 'dibandingkan ' , 'mencapai ' , 'us ' , 'miliar ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'jan ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'feb ' ] [ 'impor ' , 'migas ' , 'februari ' , 'senilai ' , 'us ' , 'miliar ' , 'turun ' , 'persen ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'februari ' , 'impor ' , 'nonmigas ' , 'februari ' , 'mencapai ' , 'dibandingkan ' , ‘januari ' , 'persen ' , 'dibandingkan ' , 'februari ' ] [ 'impor ' , 'migas ' , 'februari ' , 'nila ' , 'us ' , 'miliar ' , 'turun ' , 'persen ' , 'banding ' , ‘januari ' , 'turun ' , 'persen ' , 'banding ' , 'februari ' , 'impor ' , 'nonmigas ' , 'februari ' , 'capai ' , 'us ' , 'miliar ' , 'persen ' , 'banding ' , ‘januari ' , 'persen ' , 'banding ' , 'februari ' ] 'turun ' , 'nonmigas ' , 'jan ' , 'impor ' , 'dibandingkan ' , 'dibandingkan ' , 'dibandingkan ' , 'mencapai ' , ‘januari ' , 'persen ' , 'miliar ' , 'miliar ' , 'turun ' , 'turun ' , 'naik ' , 'feb ' , 'jan ' , 'us ' , 'us ' , C. Pemodelan Topik Postingan Pemodelan topik dilakukan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) dari paket gensim di python. Data hasil preprocessing dibuat menjadi kamus dan korpus sebagai input utama pada pemodelan topik LDA. Selain itu , input yang diperlukan pada pemodelan LDA adalah jumlah topik , passes , dan iterations. Dalam menentukan jumlah passes , dilakukan analisis nilai coherence score dengan melakukan beberapa 5 / 8 Gambar 1. Kerangka Pikir Penelitian TABEL III RINGKASAN POSTING DAN INTERAKSI PENGGUNA DI MEDIA SOSIAL BADAN PUSAT STATISTIK ( BPS ) Likes 495.286 Comments 20.421 Platform Facebook Shares 147.101 Posts 1.859 Twitter Instagram 6.628 55.583 7.882 1.410 1.352.823 26.596 42.094 - Dari hasil pengumpulan data Facebook , diperoleh 1.859 posts. Dari total postingan yang diperoleh , jumlah post pada tahun 2014 adalah sebanyak 2 post , tahun 2015 sebanyak 39 post , tahun 2016 sebanyak 92 post , tahun 2017 sebanyak 311 post , pada tahun 2018 sebanyak 371 post , tahun 2019 sebanyak 433 posts , tahun 2020 sebanyak 457 post , dan tahun 2021 sebanyak 154 post. Dapat dilihat bahwa terjadi peningkatan jumlah post dari tahun 2015 sampai tahun 2020. Berdasarkan hasil crawling data Twitter , diperoleh 6.628 tweets. Dari 6.628 tweets BPS yang dikumpulkan , jumlah tweets pada tahun 2015 adalah sebanyak 534 tweets , pada tahun 2016 sebanyak 622 tweets , tahun 2017 sebanyak 834 tweets , tahun 2018 sebanyak 1.319 tweets , tahun 2019 sebanyak 1.154 tweets , tahun 2020 sebanyak 1.464 tweets , dan tahun 2021 sebanyak 701 tweets. Dapat dilihat bahwa terjadi peningkatan jumlah tweets dari tahun 2015 sampai tahun 2020. percobaan terhadap tiga parameter topik ( 10 , 15 , dan 20 ) dengan nilai passes diuji coba mulai dari 5 sampai 50. Diperoleh hasil coherence score cenderung stabil pada passes ke 20. Setelah diperoleh nilai passes , dilakukan beberapa simulasi untuk mendapatkan nilai coherence score yang terbaik dengan mengkombinasikan iterations dan jumlah topik. Iterations diuji coba mulai dari 100 sampai 1000 ( kelipatan 100 ) . Sedangkan jumlah topik diuji coba mulai dari 1 sampai 30. Kemudian diambil jumlah topik dengan nilai coherence score tertinggi. Dari simulasi tersebut diperoleh jumlah topik sama dengan tujuh dengan coherence score tertinggi , yaitu sebesar 0,6167. Untuk menginterpretasikan tema setiap topik yang dihasilkan , peneliti membaca dokumen yang paling banyak berkontribusi pada tiap topik dan menyimpulkan topik. Hasil pemodelan topik LDA dapat dilihat pada Tabel V. TABEL V HASIL PEMODELAN TOPIK LDA Topik Kata Teratas Tema T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 bps , provinsi , ekonomi , indonesia , kepala , pulau , jawa , cuk , kabupaten , barat Banding , persen , us , ekspor , miliar , upah , indonesia , turun , capai , impor data , bps , statistik , indonesia , survei , hasil , bidang , informasi , deputi , kualitas bps , cuk , indonesia , kepala , stis , statistik , jakarta , suhariyanto , acara , pegawai persen , harga , indeks , triwulan , tingkat , tani , inflasi , rupiah , turun , naik Juta , kunjung , banding , persen , orang , turun , tumpang , indonesia , angkut , wisman sensus , duduk , indonesia , data , online , tugas , catat , sehat , partisipasi , pandemi Fakta data , Gerakan cinta data , Selayang pandang provinsi Perkembangan ekspor dan impor Informasi terkait hasil survei yang disampaikan deputi bidang dan kualitas data Kegiatan atau acara yang diadakan BPS , dihadiri oleh kepala dan pegawai BPS Rilis data BPS tentang inflasi , ntp , dan sebagainya Statistik pariwisata dan transportasi Kegiatan sensus penduduk 2020 Setelah diperoleh tujuh topik hasil pemodelan topik , dilakukan kategorisasi terhadap setiap postingan. Dari 1.859 postingan Facebook BPS , ada sebanyak 151 postingan ( 8,1 % ) termasuk dalam topik 1 , 127 postingan ( 6,8 % ) termasuk dalam topik 2 , 477 postingan ( 25,7 % ) termasuk dalam topik 3 , 410 postingan ( 22,1 % ) termasuk dalam topik 4 , 192 postingan ( 10,3 % ) termasuk dalam topik 5 , 52 postingan ( 2,8 % ) termasuk dalam topik 6 , dan 450 postingan ( 24,2 % ) termasuk ke dalam topik 7. Sedangkan dari 6.628 tweet BPS , diperoleh topik 1 sebanyak 666 ( 10 % ) , topik 2 sebanyak 828 ( 12,5 % ) , topik 3 sebanyak 1575 ( 23,8 % ) , topik 4 sebanyak 1002 ( 15,1 % ) , topik 5 sebanyak 1061 ( 16 % ) , topik 6 sebanyak 441 ( 6,7 % ) , dan topik 7 sebanyak 1055 ( 15,9 % ) . Dari 1.410 postingan Instagram BPS , diperoleh topik1 sebanyak 111 ( 7,9 % ) , topik 2 sebanyak 108 ( 7,7 % ) , topik 3 sebanyak 338 ( 24 % ) , topik 4 sebanyak 262 ( 18,6 % ) , topik 5 sebanyak 160 ( 11,3 % ) , topik 6 sebanyak 58 ( 4,1 % ) , dan topik 7 sebanyak 373 ( 26,5 % ) . Distribusi topik di ketiga akun media sosial BPS dapat dilihat pada Gambar 2. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 2. Diagram batang topik postingan per jenis media sosial D. Analisis Data Analisis Deskriptif BPS memiliki akun resmi Facebook dan Twitter pada tahun 2015 serta akun Instagram pada tahun 2017. Sejak awal pembuatan akun sampai bulan Juni 2021 , akun resmi Facebook BPS telah mengunggah sebanyak 1.859 post dan memiliki pengikut sebanyak 128.113 ; total tweet di akun twitter sebanyak 6.628 tweet dan telah diikuti oleh 45.588 akun ; sedangkan akun instagram BPS telah mengunggah sebanyak 1.410 post dan diikuti oleh 203.294 pengikut. Untuk melihat perbandingan keterlibatan pengguna di ketiga akun media sosial BPS , dilakukan pengukuran Stakeholder Engagement Index ( SEI ) . Hasil pengukuran SEI di ketiga media sosial dapat dilihat pada Tabel VI. Dapat dilihat bahwa Instagram mendapat engagement paling tinggi dibanding Facebook dan Twitter. Meskipun total postingan di Twitter lebih banyak dibanding Facebook dan Instagram , namun popularitas , komitmen , dan viralitas Facebook dan Instagram lebih tinggi dibanding Twitter. Hal ini menunjukkan jumlah postingan yang banyak belum tentu memberikan engagement yang tinggi. TABEL VI HASIL PENGUKURAN ENGAGEMENT Konsep Simbol Facebook Twitter Instagram Popularitas ( Popularity ) Komitmen ( Commitment ) Penyebaran ( Virality ) Engagement P P* C C* V V* E 266,43 8,39 959,45 2,08 10,98 0,09 79,13 0,62 2,78 0,18 1,19 0,03 6,35 0,14 0,35 4,72 18,86 0,09 0,00 0,00 4,81 Uji Hipotesis Sebelum dilakukan uji hipotesis , perlu dilakukan pengujian asumsi normalitas dan homogenitas. Pengujian normalitas dan homogenitas dilakukan pada tiap variabel independen untuk ketiga media sosial. Hasil pengujian normalitas menggunakan Kolmogorov-Smirnov menghasilkan nilai p-value kurang dari 6 / 8 tingkat signifikansi 0,05 pada variabel topik postingan , tipe postingan , waktu posting ( hari dan jam ) baik di Facebook , Twitter , maupun Instagram. Sehingga asumsi normalitas tidak terpenuhi. Selanjutnya dilakukan uji Kruskal Wallis untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan signifikan antara setiap variabel independen. Nilai signifikansi ( p-value ) kurang dari 0,05 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara setiap variabel independent. Hasil uji Kruskal Wallis dengan menggunakan R dapat dilihat pada Tabel VII untuk Facebook , Tabel VIII untuk Twitter , dan Tabel IX untuk Instagram. TABEL VII HASIL UJI KRUSKAL-WALLIS ( FACEBOOK ) Variabel Independen Topik postingan Tipe postingan Waktu posting ( hari ) Waktu posting ( jam ) Variabel Dependen Like Komentar Share Like Komentar Share Like Komentar Share Like Komentar Share p-value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 TABEL VIII HASIL UJI KRUSKAL-WALLIS ( TWITTER ) Variabel Independen Topik postingan Tipe postingan Waktu posting ( hari ) Waktu posting ( jam ) Variabel Dependen Like Komentar Share Like Komentar Share Like Komentar Share Like Komentar Share p-value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Hasil Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Hasil Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima TABEL IX HASIL UJI KRUSKAL-WALLIS ( INSTAGRAM ) Variabel Independen Topik postingan Tipe postingan Waktu posting ( hari ) Variabel Dependen Like Komentar Like Komentar Like Komentar p-value Hasil 0,0000 Diterima 0,0000 Diterima 0,0000 Diterima 0,0000 Diterima 0,0000 Diterima 0,0000 Diterima Hasil uji Kruskal Wallis menunjukkan bahwa nilai signifikansi masing-masing variabel dependen untuk tiap variabel independen pada ketiga platform media sosial kurang dari 0,05. Sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara jumlah like , komentar , maupun share Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pada media sosial Facebook , Twitter , dan Instagram jika dilihat dari topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Karena pengujian Kruskal Wallis menghasilkan tolak H0 , maka dilakukan uji post hoc menggunakan uji Dunn untuk mengetahui topik postingan , tipe posting , dan waktu posting yang memiliki perbedaan paling signifikan terhadap user engagement. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 pada taraf signifikansi α=0,05 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata signifikan. E. Analisis Dan Interpretasi Hasil Topik Postingan : Berdasarkan hasil uji post-hoc menggunakan uji dunn , terdapat perbedaan like , komentar , dan share pada beberapa topik postingan , baik di Facebook , Twitter , maupun Instagram. Konten yang paling memiliki perbedaan signifikan terhadap like , komentar , dan share dibanding topik postingan lainnya adalah konten tentang kegiatan sensus penduduk. Tipe Postingan : Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan uji Dunn dapat diketahui bahwa terdapat perbedaan rata-rata like di Facebook antara tipe postingan berupa album dan video dibandingkan dengan tipe postingan foto dan lainnya. Namun tidak terdapat perbedaan like antara tipe postingan album dan video. Dari hasil yang diperoleh juga dapat dilihat bahwa tipe postingan video memiliki pengaruh paling signifikan terhadap like , komentar , dan share di Facebook dibanding tipe postingan berupa album , foto , dan lainnya. Berbeda dengan Facebook , tipe postingan foto memiliki perbedaan signifikan terhadap twitter dibandingkan tipe postingan lainnya. like , komentar , dan share di jumlah Sedangkan pada media sosial Instagram , tidak terdapat perbedaan signifikan antara tipe postingan foto dan video terhadap like di instagram. Hal ini menunjukkan bahwa baik tipe postingan berupa foto maupun video memberikan pengaruh yang sama terhadap like di instagram. Namun tipe postingan berupa carousel memiliki perbedaan signifikan terhadap like di instagram dibandingkan dengan tipe postingan foto dan video. Sedangkan tipe postingan video memiliki perbedaan signifikan instagram dibandingkan tipe postingan lainnya. terhadap komentar di Waktu Posting : Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan uji Dunn dapat diketahui bahwa postingan yang diunggah pada hari Rabu , Sabtu , dan Minggu memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement di Facebook dibandingkan hari lainnya. Sedangkan Senin dan Selasa merupakan hari yang kurang memiliki pengaruh terhadap user engagement di Facebook. Untuk jam posting , postingan yang diunggah pada jam 6 pagi sampai jam 2 siang menunjukkan perbedaan signifikan terhadap jumlah user engagement di Facebook. Sama seperti Facebook , waktu posting ( hari ) yang memiliki perbedaan signifikan terhadap like di Twitter adalah Rabu , Sabtu dan Minggu. Hari yang memiliki perbedaan signifikan terhadap komentar di Twitter adalah hari Sabtu dan Minggu. Hari yang memiliki perbedaan signifikan terhadap share di Twitter adalah hari Rabu dan Sabtu. Sehingga dapat diketahui bahwa Sabtu merupakan hari yang memiliki pengaruh paling 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik baik variabel dependen yang merepresentasikan keterlibatan publik , maupun variabel independen yang dapat mempengaruhi keterlibatan publik. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Kemenpan-RB , “Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 83 Tahun 2012 Tentang Pedoman Pemanfaatan Media Sosial Instansi Pemerintah Dengan , ” 2012. [ 2 ] C. C. Priyatna , F. A. A. Prastowo , F. Syuderajat , and A. Sani , “Optimalisasi teknologi informasi oleh lembaga pemerintah dalam aktivitas komunikasi publik , ” Jurnal Kajian Komunikasi , vol. 8 , no. 1 , pp. 114–127 , 2020. [ 3 ] Badan Pusat Statistik , Statistik Telekomunikasi Indonesia. Jakarta : Badan Pusat Statistik , 2019. [ 4 ] A. D. Santoso , D. K. Rinjany , and O. M. Bafadhal , “Social Media and Local Government in Indonesia : Adoption , Use and Stakeholder Engagement , ” Romanian Journal of Communication and Public Relations , vol. 22 , no. 3 , pp. 21–35 , 2020 , doi : 10.21018 / RJCPR.2020.3.307. [ 5 ] M. Faris and N. T. Pratikto , “Building A Statistics Society through Youtube , ” 2020 Asia–Pacific Statistics Week A decade of action for the 2030 Agenda : Statistics that leaves no one and nowhere behind , Bangkok , Thailand , 15-19 Juni 2020. [ 6 ] Badan Pusat Statistik , “Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 7 Tahun 2008 Tentang Organisasi dan Tata Kerja Badan Pusat Statistik , ” 2008. [ 7 ] Kominfo , Memaksimalkan Penggunaan Media Sosial Dalam Lembaga Pemerintah. Jakarta Pusat : Direktorat Jenderal Informasi dan Komunikasi Publik , Kementrian Komunikasi dan Informatika , 2018. [ 8 ] H. Setiawan and P. Santoso , “Model Optimalisasi Peluang Pemanfaatan Media Jejaring Sosial dalam Implementasi E-Governance di Indonesia , ” Seminar Nasional Informatika 2013 ( semnasIF 2013 ) , UPN " Veteran " Yogyakarta , 18 Mei 2013. [ 9 ] M. Schreiner , T. Fischer , and R. Riedl , “Impact of content characteristics and emotion on behavioral engagement in social media : literature review and research agenda , ” Electronic Commerce Research , 2019 , doi : 10.1007 / s10660-019-09353-8. [ 10 ] S. Joo , K. Lu , and T. Lee , “Analysis of content topics , user engagement and library factors in public library social media based on text mining , ” Online Inf. Rev. , vol. 44 , no. 1 , pp. 258–277 , 2020 , doi : 10.1108 / OIR-11- 2018-0345. [ 11 ] A. Santoso , “Pengaruh Konten Post Instagram terhadap Online Engagement : Studi Kasus pada Lima Merek Pakaian Wanita , ” Jurnal Teknik ITS , vol. 6 , no. 1 , pp. 50–54 , 2017. [ 12 ] T. Hanifawati , U. S. Ritonga , and E. E. Puspitasari , “Managing Brands’ Popularity on Facebook : Post Time , Content , and Brand Communication Strategies , ” Journal of Indonesian Economy and Business , vol. 34 , no. 2 , p. 185-207 , 2019 , doi : 10.22146 / jieb.45755. [ 13 ] Daily Social id , “Indonesia’s Digital Consumer Behavior Report 2016 , ” https : / / www.greenlabgroup.com / upload / file / indonesias-digital- 2016. consumer-behavior-report-2016.pdf. [ 14 ] I. Wahyudin , E. T. Tosida , and F. Andria , Teori dan Panduan Praktis Data Science dan Big Data. Bogor : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Pakuan , 2019. [ 15 ] N. Trivedi , S. Singla , and S. Alaee , “Topic-Based Engagement Analysis : A Case Study , ” Proceedings of Data Mining Techniques , Fall 2017 , 2017 ( CS235 ) , 8 halaman , doi : 10.1145 / nnnnnnn.nnnnnnn. [ 16 ] A. Haro-de-Rosario , A. Sáez-Martín , and M. del Carmen Caba-Pérez , “Using social media to enhance citizen engagement with local government : Twitter or Facebook ? , ” New Media and Society , vol. 20 , no. 1 , pp. 29–49 , 2018 , doi : 10.1177 / 1461444816645652. [ 17 ] A. Dinno , “Nonparametric pairwise multiple comparisons in independent groups using Dunn’s test , ” Stata Journal , vol. 15 , no. 1 , pp. 292–300 , 2015 , doi : 10.1177 / 1536867x1501500117. signifikan terhadap like , komentar , dan share di Twitter. Sedangkan Senin dan Selasa merupakan hari yang kurang memiliki pengaruh terhadap like , komentar , dan share di Twitter. Selain itu , tweets yang diunggah pada jam 6 pagi sampi jam 10 pagi dan jam 6 sore sampai jam 6 pagi memberikan perbedaan yang signifikan terhadap user engagement di Twitter. Sedangkan di media sosial instagram , diperoleh hasil bahwa postingan yang diunggah pada hari Rabu dan Minggu memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement di Instagram dibandingkan dengan hari Senin dan Selasa. Sama seperti Twitter , waktu posting yang memiliki pengaruh terhadap like dan komentar di Instagram yaitu pada jam 6 sore sampai jam 6 pagi. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan , berikut beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini : 1. Diantara ketiga akun media sosial yang dimiliki BPS , Instagram memperoleh engagement paling tinggi dibandingkan Facebook dan Twitter. 2. Topik postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Topik postingan yang paling memiliki pengaruh terhadap like , komentar , dan share , adalah topik postingan tentang kegiatan sensus penduduk. 3. Tipe postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Tipe postingan yang berpengaruh signifikan terhadap user engagement adalah video ( Facebook dan Instagram ) , dan foto ( Twitter ) . 4. Waktu post ( hari dan jam ) memiliki pengaruh signifikan terhadap user engagement. Hari yang mempengaruhi secara signifikan adalah hari Rabu , Sabtu , dan Minggu. Sedangkan waktu posting yang paling mempengaruhi user engagement yaitu pada pukul 10:00-13:59 ( Facebook ) , pukul 06:00-09:59 dan 18:00-05:59 ( Twitter ) , serta pukul 18:00-05:59 ( Instagram ) . Dalam rangka memaksimalkan penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi sehingga meningkatkan keterlibatan pengguna terhadap konten yang ada , humas BPS perlu menyusun strategi bermedia sosial. Berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian ini , humas BPS dapat menerapkan strategi pada kegiatan sosialisasi SP2020 yang memperoleh banyak keterlibatan pengguna kepada kegiatan survei dan sensus BPS lainnya. Humas BPS disarankan mendistribusikan topik-topik besar secara seimbang. Dalam mengunggah konten di media sosial , humas BPS disarankan untuk menggunakan media seperti album , video , lain-lain untuk memperkaya informasi yang terkandung dalam postingan tersebut. Selain itu , humas BPS disarankan mengunggah konten pada waktu yang tingkat keterlibatan penggunanya tinggi. Humas BPS dapat menggunakan aplikasi atau fitur post terjadwal dalam mendistribusikan konten agar sesuai jadwal dan tidak mengganggu waktu di luar jam kerja. DAFTAR , dan Penelitian ini dapat dikembangkan lagi dengan ruang lingkup yang lebih luas. Variabel penelitian juga bisa diperkaya maupun diubah sesuai akun media sosial yang akan diteliti , 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 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 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 I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O 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 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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Konten dan Keterlibatan Pengguna ( User Engagement ) di Media Sosial Badan Pusat Statistik Diah Henisa ( 221709624 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga pemerintah telah memanfaatkan media sosial sebagai sarana sosialisasi kegiatan statistik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterlibatan publik di ketiga akun media sosial BPS berdasarkan jumlah like , komentar , dan share , serta menganalisis pengaruh topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting terhadap like , komentar , dan share di media sosial BPS. Data yang digunakan berupa seluruh postingan di akun Facebook , Twitter , dan Instagram BPS. Data dikumpulkan menggunakan tools yang sudah ada , yaitu facepager ( Facebook ) , twint ( Twitter ) , dan instaloader ( Instagram ) . Preprocessing data teks meliputi case folding , cleaning , tokenizing , filtering , normalisasi , dan stemming. Variabel topik postingan diperoleh dari hasil pemodelan topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Uji banding dilakukan menggunakan uji Kruskal-Wallis dan uji Dunn untuk melihat perbedaan keterlibatan pengguna antara topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Instagram mendapatkan engagement paling tinggi dibanding Facebook dan Twitter. Selain itu , topik postingan , tipe postingan dan waktu posting ( hari dan jam ) memiliki pengaruh signifikan terhadap user engagement. Kata Kunci— Media sosial , analisis konten , keterlibatan pengguna.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan , berikut beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini : 1. Diantara ketiga akun media sosial yang dimiliki BPS , Instagram memperoleh engagement paling tinggi dibandingkan Facebook dan Twitter. 2. Topik postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Topik postingan yang paling memiliki pengaruh terhadap like , komentar , dan share , adalah topik postingan tentang kegiatan sensus penduduk. 3. Tipe postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Tipe postingan yang berpengaruh signifikan terhadap user engagement adalah video ( Facebook dan Instagram ) , dan foto ( Twitter ) . 4. Waktu post ( hari dan jam ) memiliki pengaruh signifikan terhadap user engagement. Hari yang mempengaruhi secara signifikan adalah hari Rabu , Sabtu , dan Minggu. Sedangkan waktu posting yang paling mempengaruhi user engagement yaitu pada pukul 10:00-13:59 ( Facebook ) , pukul 06:00-09:59 dan 18:00-05:59 ( Twitter ) , serta pukul 18:00-05:59 ( Instagram ) . Dalam rangka memaksimalkan penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi sehingga meningkatkan keterlibatan pengguna terhadap konten yang ada , humas BPS perlu menyusun strategi bermedia sosial. Berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian ini , humas BPS dapat menerapkan strategi pada kegiatan sosialisasi SP2020 yang memperoleh banyak keterlibatan pengguna kepada kegiatan survei dan sensus BPS lainnya. Humas BPS disarankan mendistribusikan topik-topik besar secara seimbang. Dalam mengunggah konten di media sosial , humas BPS disarankan untuk menggunakan media seperti album , video , lain-lain untuk memperkaya informasi yang terkandung dalam postingan tersebut. Selain itu , humas BPS disarankan mengunggah konten pada waktu yang tingkat keterlibatan penggunanya tinggi. Humas BPS dapat menggunakan aplikasi atau fitur post terjadwal dalam mendistribusikan konten agar sesuai jadwal dan tidak mengganggu waktu di luar jam kerja.
BPS ) sebagai lembaga pemerintah telah memanfaatkan media sosial sebagai sarana sosialisasi kegiatan statistik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterlibatan publik di ketiga akun media sosial BPS berdasarkan jumlah like , komentar , dan share , serta menganalisis pengaruh topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting terhadap like , komentar , dan share di media sosial BPS. Data yang digunakan berupa seluruh postingan di akun Facebook , Twitter , dan Instagram BPS. Data dikumpulkan menggunakan folding , cleaning , tokenizing , filtering , normalisasi , dan stemming. Variabel topik postingan diperoleh dari hasil pemodelan topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Uji banding dilakukan menggunakan uji Kruskal-Wallis dan uji Dunn untuk melihat perbedaan keterlibatan pengguna antara topik postingan , tipe postingan , dan waktu posting. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Instagram mendapatkan engagement paling tinggi dibanding Facebook dan Twitter. Selain itu , topik postingan , tipe postingan dan waktu posting ( hari dan jam ) memiliki pengaruh signifikan terhadap user engagement. Kata Kunci— Media sosial , analisis konten , keterlibatan pengguna. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan , berikut beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini : 1. Diantara ketiga akun media sosial yang dimiliki BPS , Instagram memperoleh engagement paling tinggi dibandingkan Facebook dan Twitter. 2. Topik postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Topik postingan yang paling memiliki pengaruh terhadap like , komentar , dan share , adalah topik postingan tentang kegiatan sensus penduduk. 3. Tipe postingan memiliki perbedaan signifikan terhadap user engagement. Tipe postingan yang berpengaruh signifikan terhadap user engagement adalah signifikan terhadap user engagement. Hari yang mempengaruhi secara signifikan adalah hari Rabu , Sabtu , dan Minggu. Sedangkan waktu posting yang paling mempengaruhi user engagement yaitu pada pukul 10:00-13:59 ( Facebook ) , pukul 06:00-09:59 dan 18:00-05:59 ( Twitter ) , serta pukul 18:00-05:59 ( Instagram ) . Dalam rangka memaksimalkan penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi sehingga meningkatkan keterlibatan pengguna terhadap konten yang ada ,
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 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 I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O 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 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 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 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 O O O O O O O O O O O O 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-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