LP3ES: Kenaikan BPJS Kesehatan Munculkan 48 Persen Sentimen Negatif

LP3ES: Kenaikan BPJS Kesehatan Munculkan 48 Persen Sentimen Negatif

Gelora Media
facebook twitter whatsapp

GELORA.CO - Lembaga Penelitian, Pendidikan, dan Penerangan Ekonomi dan Sosial (LP3ES) melakukan penelitian mengenai reaksi masyarakat mengenai kebijakan kenaikan BPJS Kesehatan yang tertuang dalam Peraturan Presiden (Perpres) 64/2020 tentang Perubahan Kedua atas Perpres 82/2018 tentang Jaminan Kesehatan.

Dari penelitian yang dilakukan LP3ES, ditemukan beberapa penemuan. Pertama, sejak dinyatakan kenaikannya pada 5 Mei hingga 25 Mei, kenaikan premi BPJS mendapat banyak sorotan warganet di semua platform media, mulai dari media sosial seperti Twitter, Facebook, YouTube dan Instagram hingga media daring dengan total 115.599 percakapan.

“Dari seluruh percakapan volume paling besar terjadi di Twitter sebesar 101.745 percakapan,” ujar Center for Media and Democracy, LP3ES Wijayanto dalam siaran persnya, Minggu (31/5).

Selain itu, LP3ES juga menyimpulkan dari seluruh percakapan di Twitter, penelitian ini menemukan tingginya sentimen negatif warganet yang muncul dengan prosentase yang lebih besar dibanding yang memilki sentimen positif.

“Total dari 5 Mei hingga 25 Mei (periode ketiga analisa), hampir separuh warganet (48%) memiliki sentimen negatif pada kenaikan ini. Lebih besar dari mereka yang memiliki sentimen positif (46%),” tutupnya.

Center for Media and Democracy, LP3ES bekerja sama dengan Drone Emprit melakukan analisa big data untuk menelisik lebih dalam reaksi publik terkait ini sebagaimana terekam dalam percakapan di media sosial.

Ada tiga periode yang dianalisa LP3ES, yakni periode I dari 5 Mei - 13 Mei 2020, atau sejak Perpres itu ditandatangi presiden sampai 8 hari setelahnya. Kemudian periode II dari 14 Mei hingga 25 Mei 2020, dan periode III dari 5 Mei hingga 25 Mei 2020 atau sejak Perpres terbit hingga sekitar 3 minggu setelahnya.

Sebagai metode, LP3ES menggunakan software Astramaya yang dikembangkan oleh Drone Emprit yang berfungsi untuk melakukan analisa big data yang muncul dari percakapan di berbagai media sosial dan media daring. (Rmol)
BERIKUTNYA
SEBELUMNYA
Ikuti kami di Google Berita