Pengukuran Engagement Rate dan Analisis Sentimen terhadap Unggahan Akun Instagram BPS 
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengukuran Engagement Rate dan Analisis Sentimen terhadap Unggahan Akun Instagram BPS Luqman Ismail Abdurrahim ( 16.9241 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Dalam setiap unggahan pada akun Instagram BPS , hal yang paling penting untuk diperhatikan adalah hubungan antara viewer dengan akun tersebut. Jika pengunggahan konten mengabaikan interaksi dengan viewer , maka dapat menimbulkan renggangnya hubungan antara kedua belah pihak dengan konsekuensi terburuk yaitu akun tidak dapat dipercaya dan dianggap tidak relevan oleh masyarakat. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan instagram BPS adalah dengan viewer dengan akun menghitung nilai engagement rate dari akun tersebut dan melakukan analisis sentimen terhadap komentar dari setiap unggahan. Hasil dari penelitian ini adalah nilai ER BPS termasuk rendah dengan nilai 1,642 % . Unggahan yang dapat menarik banyak viewer adalah ketika diunggah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. Sentimen dengan rata-rata positif tertinggi jatuh pada unggahan dengan hashtags dan # kiss # mencataindonesia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan performa akun Instagram BPS. # gerakancintadata # pesonanegeri Kata Kunci— Engagement , Sentimen , Instagram , hashtags , BPS. I. LATAR BELAKANG Perkembangan internet pada era modern ini menyebabkan meningkatnya penjelajah dunia maya. Hasil survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia ( APJII ) menunjukkan , bahwa pada periode 2019-2020 kuartil 2 , warganet Indonesia mencapai 196,71 juta jiwa dari 266,91 juta jiwa , bertambah 25,54 juta jiwa dari periode 2018 yaitu sebesar 171,17 juta [ 1 ] . Internet memberi ruang bicara pada masyarakat untuk menyuarakan berbagai opini mereka , mulai dari rakyat sampai tokoh masyarakat. Berkembangnya internet juga memengaruhi perkembangan berbagai jenis media sosial yang ada. Berdasarkan hasil riset Wearesosial Hootsuite , pada Januari 2019 pengguna media sosial di Indonesia mencapai 150 juta atau sebesar 56 % populasi. Jumlah tersebut naik 20 % dari survei sebelumnya [ 2 ] . Media sosial berperan sebagai wadah untuk mengekspresikan opini masyarakat. Masih dari Wearesosial Hootsuite , beberapa platform media sosial yang paling aktif di Indonesia pada tahun 2020 adalah Youtube , Whatsapp , Faceobook , dan Instagram dengan persentase berturut-turut sebesar 88 % , 84 % , 82 % , dan 79 % dari jumlah populasi [ 3 ] . Hal ini menggambarkan bahwa media sosial di Indonesia dapat digunakan untuk berkomunikasi dan menyalurkan informasi karena banyaknya pengguna. Dari sisi penyalur informasi , perlu diperhatikan informasi apa yang dapat menarik perhatian masyarakat. Ketertarikan ini disebut sebagai customer engagement ( Van Doorn et al , 2010 : 254 ) . Menurut Van Doorn et al , customer engagement atau ketertarikan pelanggan adalah perwujudan perilaku pelanggan baik berupa aktivitas positif maupun negatif terhadap sebuah brand atau perusahaan di luar kegiatan pembelian yang merupakan hasil dari dorongan motivasi. Sanaji ( 2015 : 247 ) mengatakan bahwa pelanggan membutuhkan pengalaman personal yang positif secara emosional mampu menyentuh , selalu diingat , dan mengesankan. Pada era modern ini , media sosial hadir sebagai sarana dalam menjalin interaksi dan komunikasi antara kedua belah pihak. . Penyebaran informasi mengenai data saat ini diperlukan secara cepat , luas dan akurat. Badan Pusat Statistik ( BPS ) sebagai lembaga pemerintah yang menggeluti bidang data di Indonesia tentunya perlu memperhatikan masalah tersebut. Salah satu cara BPS untuk mengatasinya adalah dengan menggunakan media sosial. interaksi Salah satu media sosial yang aktif digunakan oleh BPS adalah Instagram. Kegiatan yang dilakukan oleh BPS , penyebaran informasi , dan konten-konten lainnya terdapat dalam unggahan-unggahnnya. Dalam setiap unggahan , hal yang paling penting untuk diperhatikan adalah hubungan antara viewer dengan akun tersebut. Menurut Kotler ( 2014 : 39 ) dalam aktivitas pemasaran , ikut berpartisipasi dalam percakapan dengan konsumen ( komunikasi dua arah ) sangat jauh lebih ekfektif daripada menyalurkan informasi secara tradisional ( komunikasi satu arah ) . Hal ini diperlukan untuk meningkatkan performa akun instagram BPS supaya dapat mengikuti jaman dan menarik perhatian para viewer. Jika pengunggahan konten mengabaikan dapat dengan menimbulkan renggangnya hubungan antara kedua belah pihak dengan konsekuensi terburuk yaitu akun tidak dapat dipercaya dan dianggap tidak relevan oleh masyarakat. Saat ini , akun instagram BPS memiliki jumlah follower sebanyak 200 ribu , lembaga dimana masih kalah dengan akun pemerintah akun Kementerian Kesehatan dengan follower sebanyak 2.1 juta , akun Kementrian Komunikasi dan Informatika sebanyak 1.7 juta , akun Kementerian Keungan sebanyak 443 ribu , dan akun Kementerian Pertanian sebanyak 417 ribu. Sebagai pelopor data bangsa , tentunya BPS perlu untuk menjangkau lebih luas dalam penyebaran informasinya. Untuk itu , diperlukan adanya pengukuran hubungan antara viewer dengan akun instagram BPS supaya dapat meningkatkan performa akun tersebut. viewer , maka diantaranya instagram lainnya , adalah yang Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan viewer dengan akun instagram BPS adalah dengan menghitung nilai engagement rate dari akun tersebut dan melakukan analisis sentimen terhadap komentar dari setiap unggahan. Atas dasar latar belakang tersebut maka skripsi ini akan melakukan pengukuran engagement rate dan analisis sentimen terhadap setiap unggahan dari akun instagram BPS 1 / 6 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Opini Publik pada Instagram mengenai Covid-19 dengan SVM [ 8 ] 5 Analisis Sentimen Cyberbullyin g pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine Kusrini , Hanif Al Fatta Jurnal : Jurnal Sistem Telekomunika si Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem & Komputer ( JTECS ) Vol. 1 / No. 1 Penulis : Wanda Athira Luqyana , Imam Cholissodin , Rizal Setya Perdana Jurnal : 2018 , Jurnal Pengembanga n Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 , No. 11. tersebut , akurasi yang dihasilkan oleh metode SVM ( Support Vector Machine ) sangat kecil. ( halaman 6 ) digunakan metode SVM dikarenakan menghasilkan akurasi yang tinggi. Data mentah pada jurnal tersebut akan digunakan sebagai data training dan data testing dalam penelitian ini. Hasil akurasi dari analisis sentimen tersebut dengan menggunakan metode SVM adalah sebesar 90 % dengan komposisi data latih 50 % dan data uji 50 % IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk penelitian adalah jumlah unggahan , like , komentar , follower , waktu upload unggahan , tipe unggahan , dan tag unggahan pada akun instagram BPS beserta caption dan komentar pada setiap unggahan dari unggah pertama sampai 2 April 2021. Data diambil menggunakan Python dengan memanfaatkan Instagram API. Berikut algoritma pengambilan data tersebut : untuk mengetahui unggahan seperti apa yang dapat menarik viewer dan dapat meningkatkan performa akun instagram BPS. II. TUJUAN PENELITIAN Seperti yang sudah disampaikan pada latar belakang , tujuan dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Melihat nilai Engagement Rate ( ER ) dari unggahan akun instagram BPS. 2. Melihat jenis unggahan yang dapat menarik viewer dan meningkatkan performa akun instagram BPS. 3. Melihat sentimen masyarakat instagram Indonesia terhadap unggahan akun instagram BPS. III. PENELITIAN TERKAIT Beberapa penelitian terkait disampaikan pada tabel literatur berikut : Judul N o 1 Exploring practices and engagement of Instagram by Indonesia Government Ministries [ 5 ] 2 Measureme nt of Engagement Rate in Instagram ( Case Study : Instagram Indonesian Government Ministry and Institutions ) [ 6 ] 3 A Content Analysis of Academic Library Instagram Posts [ 7 ] TABEL I TABEL LITERATUR Tertulis Kualitas unggahan lebih menarik bagi warganet daripada banyaknya unggahan ( halaman 3 ) Komentar Metode penghitungan Engagement Rate yang digunakan hanya melibatkan dua variabel , yaitu jumlah like dan komentar. Memberikan formula baru untuk penghitungan Engagement Rate ( Halaman 3 ) Mengevaluasi metode penghitungan Engagement Rate dari penelitian 2018 oleh Azmi dan Budi Penulis , Publikasi Penulis : Achmad Fauzi Azmi , Indra Budi Jurnal : 2018 10th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering ( ICITEE ) Penulis : Arry Akhmad Arman , Agus Pahrul Sidik Jurnal : 2019 International Conference on ICT for Smart Society ( ICISS ) Penulis : Jylisa Doney , Olivia Wikle , Jessica Martinez Jurnal : 2020 , Information Technology and Libarires Menganalisis unggahan perpustakaan dengan mengelompokka n jenis unggahan ( halmaan 5-7 ) Pada penelitian ini juga akan digunakan pengelompokka n kategori unggahan untuk melihat yang mana yang menarik perhatian warganet 4 Analisis Sentimen Penulis : Iin Kurniasari , Dalam skenario penelitian Pada penilitian ini akan 2 / 6 Gambar 1. Algortma pengambilan jumlah unggahan , like , komentar , follower , waktu upload unggahan , tipe unggahan , dan tag unggahan pada akun instagram BPS beserta caption dan komentar pada setiap unggahan Pada gambar 1. dijelaskan bahwa pengambilan data dilakukan dengan melakukan scraping yaitu membaca html dari setiap url unggahan dan halaman utama akun instagram BPS lalu dikumpulkan dan disimpan dalam format .csv. B. Metode Analisis 1. Pengukuran Nilai Ketertarikan ( Engagement Rate ) Menggunakan formula yang ditemukan oleh Arry dan Agus pada penelitiannya yang berjudul “Measurement of Engagement Rate in Instagram ( Case Study : Instagram Indonesian Government Ministry and Institutions ) ” seperti berikut : 𝐸𝑟 = ∑ 𝑛 𝑖=1 ( 𝐿𝑖+2𝐶𝑖 ) 3𝑛𝑃𝐹 × 100 % ( 1 ) Dimana : Er L C n P F = Engagement rate = Like = Comment = Total unggahan = Peluang follower melihat unggahan [ 9 ] = Total follower Setelah didapatkan nilai engagement rate , dilakukan penggolongan nilai tersebut berdasarkan banyaknya follower seperti pada tabel berikut : TABEL II RENTANG NILAII ENGAGEMENT RATE [ 6 ] Rata-rata Er Rentang Er Kualitas Er Jumlah follower < 5 ribu 7,58 % < 7,58 % Low Er 7,58 – 8,58 % Good Er > 8,58 % 5 ribu – 20 ribu 4,98 % < 4,98 % High Er Low Er 20 ribu – 100 ribu 100 ribu – 300 ribu 4,98 – 5,98 % Good Er > 5,98 % High Er 2,65 % < 2,65 % Low Er 2,65 – 3,65 % Good Er > 3,65 % High Er 2,37 % < 2,37 % Low Er 2,37 – 3,37 % Good Er > 3,37 % High Er > 300 Ribu 1,72 % < 1,72 % Low Er 1,72 – 2,72 % Good Er > 2,72 % High Er Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Pengelompokkan Unggahan Data dikelompokkan berdasarkan waktu unggahan , tipe unggahan , tag pada unggahan dan list hashtag sebagai berikut : # DataPertanian , # PesonaNegeri , # KreasiNegeri , # KISS , # MencatatIndonesia , # GerakanCintaData , # NQAF , # KreasiNegeri Hashtag tersebut berdasarkan rekomendasi dari Biro Humas BPS Pusat. 3. Analisis Sentimen Berikut algoritma analisis sentimen yang diterapkan : Gambar 2. Algortma analisis sentimen Instagram Selanjutkan Pada gambar 2. dijelaskan langkah-langkah analisis sentimen dimulai dari memasukkan data training dan data testing yaitu data mentah dari Penelitian Wanda Athira berupa komentar terhadap unggahan-unggahan instagram dan label yang sudah diberikan yaitu positif dan negatif dan data yang didapat dari hasil scraping berupa komentar terhadap setiap unggahan dilakukan BPS. preprocessing dengan menggunakan python terhadap kedua data tersebut. Preprocessing di sini meliputi pengubahan semua huruf menjadi huruf kecil , penghapusan tanda baca , penghapusan emoji , tokenisasi , mengubah setiap kata menjadi kata baku , dan penghapusan kata yang tidak penting ( seperti ke , yang , dan , dll. ) Setelah dilakukan preprocessing , dilakukan analisis sentimen dengan menggunakan Support Vector Machine ( SVM ) pada data training dan data testing yang outputnya berupa model yang dapat digunakan untuk memprediksi kelas positif dan negatif dari data komentar unggahan instagram BPS. 3 / 6 V. KERANGKA PIKIR 𝐸𝑟 = 1,642 % Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Jumlah like , komentar , dan lain lain dikumpulkan dan digunakan untuk menghitung nilai Engagement Rate. Kemudian dilakukan analisis sentimen untuk melihat sentimen komentar pada setiap unggahan. Setelah didapatkan Engagement Rate dan sentimen , unggahan dikelompokkan sesuai output yang dihasilkan , sehingga dapat disimpulkan unggahan seperti apa yang positif dan menarik bagi warganet yang kemudian dapat diterapkan untuk meningkatkan performa akun instagram BPS. Berdasarkan Tabel Rentang Nilai Engagement Rate , akun Instagram BPS memiliki kualitas engagement yang rendah. 2. Pengelompokkan Unggahan a. Berdasarkan waktu upload ( hari ) 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Average of Likes Average of Comments Count of Posts y a d n u S y a d n o M y a d s e u T y a d s r u h T y a d i r F y a d r u t a S y a d s e n d e W Gambar 5. Rata-rata like dan komentar berdasarkan waktu upload ( hari ) Pada grafik tersebut dapat dilihat bahwa unggahan dengan like terbanyak berada pada hari rabu , sabtu , dan minggu. b. Berdasarkan waktu upload ( Jam ) Gambar 3. Alur Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Engagement Rate Berikut bentuk output dari data yang dikumpulkan : 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 Average of Likes Average of Comments Count of Posts 00 02 04 06 08 10 12 14 16 20 22 Gambar 6. Rata-rata like dan komentar berdasarkan waktu upload ( jam ) Pada grafik tersebut dapat dilihat bahwa like terbanyak didapatkan pada pukul 18 sore dan 16 sore. namun hal tersebut hanya terjadi sekali dan 3 kali. Untuk rata-rata dengan jumlah upload yang banyak dan like yang banyak , terjadi pada pukul 11 siang. c. Berdasarkan tipe unggahan Gambar 4. Tipe unggahan , jumlah like , komentar , waktu upload , dan tag pada unggahan akun Instagram BPS = 1319431 Penghitungan : Total like* Total komentar* = 26145 Total follower* = 199698 Total unggahan* = 1366 𝐸𝑟 = 1319431 + 26145 3 × 1366 × 0,1 × 199698 × 100 % 4 / 6 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Average of Likes Average of Comments Count of Posts pada jatuh dengan unggahan Pada grafik tersebut dapat dilihat bahwa jumlah like terbanyak hashtag # gerakancintadata , # kiss , # mencatatindonesia , dan # kiss # mencatatindonesia. Selain itu dapat disimpulkan juga bahwa semakin banyak hashtag yang digunakan pada satu unggahan , semakin sedikit jumlah like yang didapatkan karena terlalu spesifik sehingga jangkauan munculnya unggahan tersebut pada explore viewer lebih sempit. Dapat disimpulkan juga unggahan berformat kuis berhadiah yaitu unggahan yang mengandung hashtag # kiss mendapatkan like yang sangat banyak. Picture Video Gambar 7. Rata-rata like dan komentar berdasarkan tipe unggahan Berdasarkan tipe unggahan , jumlah like untuk tipe gambar dan video hanya berbeda sedikit , sehingga dapat dikatakan tipe unggahan tidak memengaruhi ketertarikan viewer. 3. Analisis Sentimen Penerapan metode SVM pada data yang didapat dari penelitian Wanda Athira menghasilkan akurasi sebagai berikut : d. Berdasarkan tag pada unggahan 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Average of Likes Average of Comments Count of Posts Gambar 10. Akurasi dari data penelitian Wanda Athira Not verified Verified No Tag Tag Gambar 8. Rata-rata like dan komentar berdasarkan tag pada unggahan Berdasarkan pengguna lain yang ditandai pada unggahan tersebut , dapat dilihat bahwa unggahan dengan ditandainya pengguna lain mendapatkan like yang banyak dimana yang paling banyak ada pada unggahan dengan menandai pengguna lain yang tidak verified. e. Berdasarkan hashtag Dari hasil analisis tersebut didapat model dengan akurasi yang sangat tinggi yaitu senilai 88.5 % , dimana dari confusion matrix didapatkan nilai True Positive , False Positive , False Negative dan True Negative berturut-turut adalah sebesar 88 , 12 , 11 , 89 yang berarti outcome dimana model tersebut memprediksi benar komentar tersebut memiliki sentimen poisitf / negatif sangat tinggi , dan outcome dimana model tersebut memprediksi salah sangat kecil. Selanjutnya dilakukan prediksi terhadap data komentar unggahan instagram BPS yang sudah dibersihkan dalam preprocessing dengan menggunakan model tersebut untuk mendapatkan nilai sentimen pada setiap komentarnya. Berikut outputnya : 2500 2000 1500 1000 500 0 Average of likes Average of comments Count of shortcode Gambar 9. Rata-rata like dan komentar berdasarkan kelompok hashtags 5 / 6 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik c. Menandai / tag akun instagram lain dapat meningkatkan perhatian viewer d. Unggahan dengan hashtags # gerakancintadata , # kiss # mencatatindonesia , # kiss , # mencatatindonesia. memicu like terbanyak dan 3. Berdasarkan hashtags , sentimen pada komentar unggahan instagram BPS dengan respon positif tertinggi hashtags adalah # gerakancintadata # pesonanegeri dan # kiss # mencataindonesia unggahan dengan Gambar 11. Output sentimen pada data komentar unggahan instagram BPS Selanjutkannya dilakukan pengelompokkan terhadap nilai sentimen tersebut berdasarkan hashtags. 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00 Total … d a t n i c n a k a r e g # … a t a c n e m # , s s i k # … o d n i t a t a c n e m # … # , i r e g e n i s a e r k # ) k n a b ( l i r e g e n a n o s e p # … d a t n i c n a k a r e g # i r e g e n i s a e r k # … d a t n i c n a k a r e g # … d a t n i c n a k a r e g # s s i k # … d a t n i c n a k a r e g # … d a t n i c n a k a r e g # Gambar 10. Rata-rata sentimen berdasarkan kelompok hashtags # gerakancintadata # pesonanegeri Pada grafik tersebut dapat dilihat bahwa unggahan dengan rata-rata respon positif tertinggi ada pada unggahan dengan hashtags dan # kiss # mencataindonesia sebesar 0,46 dan 0,41. Unggahan dengan hashtags # gerakancintadata # pesonanegeri berisi tentang informasi umum dengan video dan foto dari suatu wilayah. Unggahan dengan # kiss # mencatatindonesia berisi kuis yang terkait dengan SP2020. VII. PENUTUP Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini , didapatkan hasil sebagai berikut : 1. Nilai ER BPS adalah 1,642 % , yang termasuk dalam Low Engagement Rate 2. Jenis unggahan yang dapat menarik viewer : a. Waktu yang bagus untuk menarik perhatian viewer terhadap unggahan adalah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. b. Tipe unggahan tidak memengaruhi perhatian viewer Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan instagram BPS unggahan seperti apa yang dapat menarik viewer sehingga dapat meningkatkan performa akun instagram BPS. DAFTAR PUSTAKA ( 2020 ) . UN Public [ 1 ] Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. ( 2020 ) . Laporan Survei Internet APJII 2019-2020 ( Q2 ) . Jakarta Selatan : Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. [ 2 ] Katadata. ( 2019 , Februari 8 ) . Berapa Pengguna Media Sosial Indonesia ? | Databoks. Diambil kembali dari Situs Databoks Katadata : https : / / databoks.katadata.co.id / datapublish / 2019 / 02 / 08 / berapa-pengguna- media-sosial-indonesia [ 3 ] Kemp , S. ( 2020 , February 18 ) . Data Reportal. Retrieved from Digital 2020 : Indonesia — DataReportal – Global Digital Insights : https : / / datareportal.com / reports / digital-2020-indonesia [ 4 ] UN E-Goverment Knowledgebase. Administation Retrieved from Compare Countries [ 5 ] Azmi , A. F. , & Budi , I. ( 2018 ) . Exploring Practices and Engagement of Instagram by Indonesia Government Ministries. 2018 10th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering ( ICITEE ) , 18-21 [ 6 ] Arman , A. A. , & Sidik , A. P. ( 2019 ) . Measurement of Engagement Rate in Instagram ( Case Study : Instagram Indonesian Government Ministry and Institutions ) . 2019 International Conference on ICT for Smart Society ( ICISS ) . [ 7 ] Doney , J. , Wikle , O. , & Martinez , J. ( 2020 ) . A Content Analysis of Academic Library Instagram Posts. 2020 , Information Technology and Libarires. [ 8 ] Kurniasari , I. , Kusrini , & Al Fatta , H. ( 2021 ) . Analisis Sentimen Opini Publik pada Instagram mengenai Covid-19 dengan SVM. Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem & Komputer ( JTECS ) Vol. 1 / No. 1 , 67-74. [ 9 ] Twitter : https : / / twitter.com / instagram / status / 1087853297036275712 Instagram. ( 2019 , January 23 ) . Twitter. Retrieved from Instagram 's 6 / 6
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengukuran Engagement Rate dan Analisis Sentimen terhadap Unggahan Akun Instagram BPS Luqman Ismail Abdurrahim ( 16.9241 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Dalam setiap unggahan pada akun Instagram BPS , hal yang paling penting untuk diperhatikan adalah hubungan antara viewer dengan akun tersebut. Jika pengunggahan konten mengabaikan interaksi dengan viewer , maka dapat menimbulkan renggangnya hubungan antara kedua belah pihak dengan konsekuensi terburuk yaitu akun tidak dapat dipercaya dan dianggap tidak relevan oleh masyarakat. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan instagram BPS adalah dengan viewer dengan akun menghitung nilai engagement rate dari akun tersebut dan melakukan analisis sentimen terhadap komentar dari setiap unggahan. Hasil dari penelitian ini adalah nilai ER BPS termasuk rendah dengan nilai 1,642 % . Unggahan yang dapat menarik banyak viewer adalah ketika diunggah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. Sentimen dengan rata-rata positif tertinggi jatuh pada unggahan dengan hashtags dan # kiss # mencataindonesia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan performa akun Instagram BPS. # gerakancintadata # pesonanegeri Kata Kunci— Engagement , Sentimen , Instagram , hashtags , BPS.
VII. PENUTUP Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini , didapatkan hasil sebagai berikut : 1. Nilai ER BPS adalah 1,642 % , yang termasuk dalam Low Engagement Rate 2. Jenis unggahan yang dapat menarik viewer : a. Waktu yang bagus untuk menarik perhatian viewer terhadap unggahan adalah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. b. Tipe unggahan tidak memengaruhi perhatian viewer Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan instagram BPS unggahan seperti apa yang dapat menarik viewer sehingga dapat meningkatkan performa akun instagram BPS.
tidak relevan oleh masyarakat. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan instagram BPS adalah dengan viewer dengan akun menghitung nilai engagement rate dari akun tersebut dan melakukan analisis sentimen terhadap komentar dari setiap unggahan. Hasil dari penelitian ini adalah nilai ER BPS termasuk rendah dengan nilai 1,642 % . Unggahan yang dapat menarik banyak viewer adalah ketika diunggah pada hari Rabu , Sabtu , dan Senin ; dan pada pukul 11 , 16 , dan 18. Sentimen dengan rata-rata positif tertinggi jatuh pada unggahan dengan hashtags dan # kiss # mencataindonesia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan performa akun Instagram BPS. # gerakancintadata # pesonanegeri Kata Kunci— , hashtags , BPS. VII. PENUTUP Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini , didapatkan hasil sebagai berikut : 1. Nilai ER BPS adalah 1,642 % , yang termasuk dalam Low Engagement Rate 2. Jenis unggahan yang dapat menarik viewer : a. Waktu yang bagus untuk menarik perhatian viewer terhadap unggahan adalah
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 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O