Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Emerging Statistics and Data Science Journal
Alwi Sidiq
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Layanan BPJS Kesehatan dan Faktor-Faktor Pendukung Opini dengan Pemodelan Natural Language Processing (NLP): Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Layanan BPJS Kesehatan Girsang, Dicky Lihardo; Alwi Sidiq; Tahniah Salsabila Elenaputri
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.2.art24

Abstract

Indonesia secara jelas mengakui dan mewajibkan pemenuhan hak setiap warga negara dalam hal pelayanan kesehatan. BPJS Kesehatan bertugas sebagai penyelenggara jaminan kesehatan yang berjalan sesuai dengan prinsip asuransi sosial dan prinsip ekuitas. Akan tetapi, di samping upaya pemberian pelayanan yang prima untuk setiap pasien, terdapat banyak keluhan masyarakat terhadap layanan BPJS kesehatan, baik itu melalui call center, maupun melalui media massa seperti Twitter. Selain sebagai salah satu negara dengan pengguna Twitter terbesar di dunia, adanya pandemi Covid-19 juga serta merta menjadi alasan masyarakat cukup aktif melakukan interaksi lewat sosial media. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis polaritas serta kecenderungan opini masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan secara holistik berdasarkan cuitan publik di Twitter. Data tekstual diperoleh dengan teknik text mining didasarkan pada kata kunci yang relevan sebagai gambaran dari layanan BPJS kesehatan yang dirasakan langsung oleh masyarakat. Dari pra-proses data, klasifikasi, pembobotan, hingga menggunakan probabilistic topic modelling, yakni dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), diperoleh informasi bahwa sekitar 6 dari 10 opini masyarakat mayoritas ke arah yang negatif, Adapun hasil ekstrasi menggambarkan tiga topik utama, yakni mahalnya biaya pengobatan, terdapat beberapa biaya yang tidak di-cover oleh BPJS, serta biaya pengobatan spesifik ke dokter gigi.
Co-Authors Girsang, Dicky Lihardo Tahniah Salsabila Elenaputri