Pandemi Covid telah memberikan banyak dampak negatif bagi umat manusia. Banyaknya dampak negatif tersebut telah mendorong masyarakat untuk saling membantu sesamanya. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini melakukan analisis eksplaratori kata “donasi” sebagai representasi dari saling membantu di Tweeter. Analisis dilakukan dengan membandingkan tweet “donasi” 2 tahun sebelum pandemi dan 2 tahun saat pandemi. Selain tweet dalam penelitian ini juga akan dilakukan analisis terhadap replies, &nbsp;Like, dan Retweet dari kata “donasi” tersebut. Setelah dilakukan analisis di dapat hasil bahwa tweet, replies, &nbsp;Like, dan Retweet sebelum masa pandemi cenderung rendah dan stabil, sedangkan pada masa pandemi terjadi loncakan saat awal pandemi yaitu pada bulan Maret 2020 dan Mei 2021 saat puncak pandemi gelombang ke dua

Wijaya, Akmal Setiawan

English

Universitas Muhammadiyah Purworejo: OJS

Jurnal  INTEK Vol. 5 Nomor 1 Mei 2022  p-ISSN 2620–4843     e-ISSN 2620-4924   76   Analisis Exploratory Kata  “donasi” Akibat Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter  Akmal Setiawan Wijaya   Program Studi Informatika Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 55584 20917005@students.uii.ac.id    Abstrak Pandemi Covid telah memberikan banyak dampak negatif bagi umat manusia. Banyaknya dampak negatif tersebut telah mendorong masyarakat untuk saling membantu sesamanya. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini melakukan analisis eksplaratori kata “donasi” sebagai representasi dari saling membantu di Tweeter. Analisis dilakukan dengan membandingkan tweet “donasi” 2 tahun sebelum pandemi dan 2 tahun saat pandemi. Selain tweet dalam penelitian ini juga akan dilakukan analisis terhadap replies,  Like, dan Retweet dari kata “donasi” tersebut. Setelah dilakukan analisis di dapat hasil bahwa tweet, replies,  Like, dan Retweet sebelum masa pandemi cenderung rendah dan stabil, sedangkan pada masa pandemi terjadi loncakan saat awal pandemi yaitu pada bulan Maret 2020 dan Mei 2021 saat puncak pandemi gelombang ke dua.  Kata kunci: Tweeter, donasi, exploratory  Abstract The Covid pandemic has had many negative impacts on mankind. The many negative impacts have en-couraged people to help each other. The aim of this research is to conduct an explanatory analysis of the word “donation” as a representation of helping each other on Tweeter. The analysis was carried out by comparing “donation” tweets 2 years before the pandemic and 2 years during the pandemic. In addition to tweets in this study, an analysis of the replies, likes, and retweets of the word "donation" will also be carried out. After analyzing the results, the results showed that tweets, replies, Likes, and Retweets before the pandemic period tended to be low and stable, while during the pandemic there was a spike at the beginning of the pandemic, namely in March 2020 and May 2021 during the peak of the second wave of the pandemic. . Keywords: Tweeter, donation, exploratory.  1. PENDAHULUAN Mulai tahun 2019 pandemi Covid-19 melanda  hampir semua negara di seluruh dunia. pandemi tersebut telah memberikan dampak negatif yang sangat besar terhadap kehidupan manusia. Menurut hasil survey SMERU pada Oktober hingga November 2020 hampir 75% rumah tangga yang diwawancarai mengalami penurunan pendapatan. Rumah tangga yang menghadapi kerawanan pangan meningkat 11,7%. Selain itu Covid-19 juga berdampak ter-hadap UMKM, menurut kementerian PPN / Bappenas 80% UMKM mengalami penurunan pendapatan yang sangat drastis.  Begitu banyak-nya dampak negatif dari pandemi Covid-19, Presiden Joko Widodo memutuskan bahwa pan-demi Covid-19 ini merupakan bencana nasional yang berdampak sangat luas. Besarnya dampak pandemi ini telah mendorong masyarakat untuk saling membantu meringankan beban pandemi ini. Twitter berdiri pada 2006, Twitter menjadi salah satu media sosial yang populer di dunia, banyak orang diberbagai negara menggunakan Twitter. Menurut kominfo.go.id (November, 2012) Indo-nesia masuk ke dalam 5 negara terbesar dalam penggunaan twitter. Tulisan pengguna atau yang sering disebut Tweet merupakan sarana bagi pengguna untuk mempublikasikan aktivitas atau Jurnal  INTEK Vol. 5 Nomor 1 Mei 2022  p-ISSN 2620–4843     e-ISSN 2620-4924    77 menyampaikan pendapat terhadap suatu masa-lah. Isi Tweet ini telah menjadi representasi ke-hidupan masyarakat yang realistik untuk diteliti (Firmansyah & Jones, 2019; Kartino et al., 2021; Setiawan et al., 2021). Terkait dengan kondisi pandemi ini Tweeter telah menjadi sarana untuk saling mendorong membantu meringankan beban masyarakat. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini melakukan analisis eksplaratori kata “donasi” sebagai representasi dari saling membantu di Tweeter. Analisis eksplaratori akan dilakukan untuk data sebelum pandemi dan saat pandemi.   Exploratory Data Analysis (EDA) adalah teknik untuk mengenali struktur dasar dari kumpulan data  (Pearson, 2018). Melalui EDA akan ditemukan pola dari suatu data. EDA memiliki karakteristik yang fleksibel yang diperlukan un-tuk melakukan identifikasi dan investigasi suatu fenomena yang muncul pada saat melakukan penelitian (Behrens, 1997).  EDA merupakan versi terbaru dari Confirmatory Data Analysis. menurut (Jebb et al., 2017; Perer & Shneiderman, 2008). EDA dilakukan untuk meningkatkan pemahaman terhadap data dan peningkatan hasil kualitas analisis data.  2. METODE Untuk mencapai tujuan penelitian, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut: 2.1 Pengambilan Data Pada penelitian ini dilakukan pengambilan data dengan meggunakan Python dengan library twepy dengan media API V2. Data diambil menggunakan kata kunci “donasi”. Jumlah data yang diambil sebanyak 48 bulan mulai dari Jan-uari 2018 hingga Januari 2020 (sebelum pan-demi) dan Febuari 2020 hingga Desember 2021 (saat pandemi) 2.2 Preprocesing Setelah dilakukan pengambilan data langkah se-lanjutnya adalah melakukan preprocesing data, seperti diperlihatkan pada gambar 2.1.  Gambar 2.1 Bagan langkah preprocesing Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan preprocesing adalah Python. 2.3 Visualisasi  dan Analisis Pada penelitian ini akan dilakukan visualisasi untuk mendapatkan insight pada data tersebut. Visualisasi yang akan dilakukan yaitu time se-ries chart dan wordcloud. Perangkat lunak yang digunakan Python dan Microsoft Excel Setelah dilakukan visualisasi maka tahap selanjutnya dilakukan analisis untuk mendapatkan kes-impulan pada penelitian 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Setelah dilakukan langkah-langkah sebagaimana disebutkan pada metode penelitian didapatkan hasil sebagai berikut:  3.1 Pengambilan data Pada proses ini dilakukan pengambilan data dengan menggunakan library tweepy dengan media API V2. Proses pengambilan data dengan menggunakan Tweepy  diperlihatkan pada gam-bar 3.1   Gambar 3.1 Proses Pengembilan Data Jurnal  INTEK Vol. 5 Nomor 1 Mei 2022  p-ISSN 2620–4843     e-ISSN 2620-4924    78  Tabel 3.1 Perolehan data Nama Data Total Data Bulan 48 Data  3.798.507 Tweet 3.798.507 Replies 1.024.755 Like 10.478.845 Retweet 6.221.239.6571 Pada tabel 3.1 dapat dilihat hasil perolehan datanya 3.2 Preprocesing Pada langkah ini dilakukan preprocesing pada data tweet untuk mendapatkan inti dari data ter-sebut. Preprocesing yang dilakukan adalah menghapus URL, non ASCII, Spesial karakter Twitter, Angka, Simbol, tanda baca, kata yang terdiri satu huruf, melakukan stopword, dan  mengubah ke bentuk lowercase.  3.3 Visualisasi  Pada Gambar 3.2, 3.3, 3.5, 3.5, dan 3.6 diperlihatkan hasil visualisasi datanya.    Gambar 3.2 Chart Time Series Tweets “Donasi”  Berdasarkan pada Gambar 3.2  dapat dilihat pe-rubahan perilaku Tweets dengan kata kunci do-nasi. Pada Gambar 3.2 terlihat bahwa  data tweet “Donasi” pada tahun 2018 dan 2019 tidak terlihat adanya perubahan yang sangat signif-ikan, hal ini berbanding terbalik dengan data pa-da tahun 2019 dan 2020 terdapat pergerakan yang signifikan pada setiap bulan khususnya  pada bulan Maret 2020 dan Mei 2021. Hal ini sesuai dengan kondisi pandemi Covid 19, yaitu awal Maret 2020 terjadi pandemi pertama kali dan Mei 2021  puncak gelombang kedua Covid 19. Saat tidak terjadi pandemi, yaitu tahun 2018 dan 2019 gambar grafiknya tidak berubah secara signifikan dan jumlahnya jauh di bawah tahun 2020 dan 2021. Rata-rata tweet setiap bulannya, sebelum pandemi pada bulan Januari 2018 hing-ga Januari 2020 sebanyak 32.366 tweet perbulan sedangkan pada saat pandemi pada Febuari 2020 hingga Desember 2021 sebanyak 129.968 tweet perbulan.   Gambar 3.3 Chart Time Series Replies  Pada Gambar 3.3 diperlihatkan jumlah yang melakukan Replies kata “Donasi”. Gambar 3.3 memiliki pola yang sama dengan Gambar 3.2 dimana jumlah Replies tahun 2018 dan 2019 tidak ada perubahan yang signifikan, dan pada tahun 2020 dan 2021 meningkat pada bulan Maret dan Mei. Hal ini menandakan bahwa pandemi juga meningkatkan perhatian masyarakat terhadap kata “Donasi”.   Gambar 3.4 Chart Time Series Like  Pada Gambar 3.4 diperlihatkan jumlah yang melakukan Like kata “Donasi”. Gambar 3.4 memiliki pola yang sama dengan Gambar 3.2 dan 3.4. Jumlah Like tahun 2018 dan 2019 tidak ada perubahan yang signifikan, dan pada tahun 2020 dan 2021 meningkat pada bulan Maret dan Mei. Hal ini menandakan bahwa pandemi juga meningkatkan perhatian masyarakat terhadap kata “Donasi”.  Jika pada Gambar 3.3 perhatian masyarakat diwujudkan dengan Replies, sedangkan pada Gambar 3.4 perhatian masyarakat diwujudakan dengan like. Pada Gambar 3.5 diperlihatkan jumlah yang melakukan Retweet kata “Donasi”. Gambar 3.5 memiliki pola yang sama dengan Gambar 3.3, 3.4 dan 3.4. Jumlah Retweet tahun 2018 dan 2019 tidak ada perubahan yang signifikan, dan pada tahun 2020 dan 2021 meningkat pada bulan Maret dan Mei. Jurnal  INTEK Vol. 5 Nomor 1 Mei 2022  p-ISSN 2620–4843     e-ISSN 2620-4924    79  Gambar 3.5 Chart Time Series Retweet  Hal ini menandakan bahwa pandemi juga meningkatkan perhatian masyarakat terhadap kata “Donasi”.  Jika pada Gambar 3.4 perhatian masyarakat diwujudkan dengan like, sedangkan pada Gambar 3.5 perhatian masyarakat diwujudakan dengan Retweet. Pada Gambar 3.5 terdapat sedikit perbedaan dimana Retweet pada bulan Oktober 2019 meningkat cukup tajam, yang hal ini perlu dieksplorasi lebih lanjut.  Gambar 3.6 Wordcloud Tweet  Pada Gambar 3.6  diperlihatkan wordclould dari data Tweet. Pada Gambar 3.6 dapat dilihat be-berapa kata-kata yang tidak relevan dengan pandemi Covid, seperti  palestina, banjir, gunung dalam jumlah yang kecil. Dengan jumlah yang kecil tersebut maknanya Tweet “Donasi” masih sangat relevan dengan pandemi Covid. Temuan dalam penelitian ini sesuai dengan temuan Rahmat et al., (2021) yang menyatakan bahwa jika ada musibah keinginan membantu sesama akan meningkat.  4. KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa kondisi pandemi Covid telah mempengaruhi masyarakat dalam menggunakan kata “Donasi” di media sosial Twitter. Rata-rata tweet setiap bulannya, sebe-lum pandemi pada bulan Januari 2018 hingga Januari 2020 sebanyak 32.366 tweet perbulan sedangkan pada saat pandemi pada Febuari 2020 hingga Desember 2021 sebanyak 129.968 tweet perbulan. Itu artinya tweet kata donasi meningkat 400% dibanding sebelum pandemi.     DAFTAR PUSTAKA Behrens JT. Principles and procedures of explor-atory data analysis. Psychol Methods. 1997;2(2):131–60 Firmansyah, F. M., & Jones, J. J. (2019). Did the Black Panther Movie Make Blacks Blacker? Examining Black Racial Identi-ty on Twitter Before and After the Black Panther Movie Release. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Jebb AT, Parrigon S, Woo SE. Exploratory data analysis as a foundation of inductive re-search. Human Resource Management Review. 2017 Jun 1;27(2):265–76. Kartino, A., M. Khairul Anam, Rahmaddeni, & Junadhi. (2021). Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social Network Analysis. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(4), 697–704. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3160 Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lec-ture Notes in Bioinformatics): Vol. 11864 LNCS. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34971-4_5   Rahmat, H. K., Pernanda, S., Casmini, C., Budiarto, A., Pratiwi, S., & Anwar, M. K. (2021). Urgensi Altruisme dan Hardiness pada Relawan Penaggulangan Bencana Jurnal  INTEK Vol. 5 Nomor 1 Mei 2022  p-ISSN 2620–4843     e-ISSN 2620-4924    80 Alam: Sebuah Studi Kepustakaan. 1(1), 45–58.  R. K. Pearson, Exploratory Data Analysis Using R, 1st Editio. CRC Press/Taylor & Francis Group, 2018. Setiawan, H., Utami, E., & Sudarmawan, S. (2021). Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Al-goritma Support Vector Machine dan Na-ive Bayes. Jurnal Komtika (Komputasi Dan Informatika), 5(1), 43–51. https://doi.org/10.31603/komtika.v5i1.5189 Perer A, Shneiderman B. Integrating Statistics and Visualization: Case Studies of Gaining Clarity during Exploratory Data Analysis. In: Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in computing systems. Florence, Italy: ACM; 2008. p. 265–74      

Analisis Exploratory Kata  “donasi” Akibat Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter

http://jurnal.umpwr.ac.id/index.php/intek/article/download/1954/1199

Analisis Exploratory Kata “donasi” Akibat Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Universitas Muhammadiyah Purworejo: OJS