IMPLEMENTASI SOCIAL NETWORK ANALYSIS DALAM PENYEBARAN INFORMASI VIRUS CORONA (COVID-19) DI TWITTER - Dwi Inayah; Fredy Law Purba (Seminar Nasional Official Statistics, 2020)
Virus Corona (Covid-19) merupakan virus baru yang sudah menyebar ke 215 negara, termasuk Indonesia. Penyebaran yang cepat dan ketidakpastian kapan berakhirnya pandemi Covid-19 ini telah menimbulkan kekhawatiran yang dapat memengaruhi kondisi kesehatan mental masyarakat. Respon kekhawatiran tersebut biasanya diekspresikan ke dalam media sosial, salah satunya twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kata yang paling sering muncul; mengkategorikan setiap opini yang muncul ke dalam kategori sentimen netral, positif dan negatif; serta mengetahui akun-akun twitter berpengaruh terkait Covid-19. Metode yang digunakan adalah Wordcloud Analysis, Sentiment Analysis, dan Social Network Analysis. Hasil wordcloud analysis menunjukkan bahwa kata yang sering muncul terkait Covid-19 adalah “positif”, “pandemi” dan “Indonesia”. Hasil sentiment analysis menunjukkan bahwa cuitan bersentimen netral merupakan yang terbanyak, disusul cuitan bersentimen negatif, kemudian bersentimen positif. Hasil social network analysis menunjukkan bahwa aktor paling berpengaruh adalah akun @PratiwiHAM. Dengan hasil tersebut, pemerintah dapat melakukan kerja sama dengan akun @PratiwiHAM untuk menyebarkan informasi positif, memberikan dukungan moral, dan menangkal hoax yang diharapkan dapat meningkatkan kondisi kesehatan mental masyarakat Indonesia.