Analisis Sentimen terhadap Para Kandidat Presiden 2024 Berdasarkan Netizen Pengguna Twitter dengan Metode Data Mining dan Text Mining / Raihanda Luthfiansyah / 47190450 / Pembimbing: Budi Wasito

Luthfiansyah, Raihanda (2023) Analisis Sentimen terhadap Para Kandidat Presiden 2024 Berdasarkan Netizen Pengguna Twitter dengan Metode Data Mining dan Text Mining / Raihanda Luthfiansyah / 47190450 / Pembimbing: Budi Wasito. Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie, Jakarta.

	Text HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text Bab I PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (560kB)
	Text BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text BAB III METODE PENELITIAN.pdf - Published Version Download (780kB)
	Text BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN (CLOSED).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text BAB V SIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version Download (550kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (553kB)
	Text LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text PERNYATAAN ORIGINALITAS.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (546kB)
	Text RESUME.pdf - Published Version Download (1MB)

Abstract

Dalam era digital modern saat ini, internet telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan manusia, dan salah satu fenomena yang muncul adalah jejaring sosial media. Twitter merupakan salah satu platform jejaring sosial yang paling populer di Indonesia dan digunakan oleh berbagai lapisan masyarakat, termasuk dalam mengutarakan opini terhadap calon kandidat presiden Indonesia pada pemilihan umum 2024. Oleh karena itu, dilakukan penelitian dengan tema Analisis Sentimen pengguna Twitter terhadap kandidat pencalonan presiden 2024 untuk mengetahui bagaimana opini publik tentang kandidat-kandidat tersebut dalam bentuk sentimen positif, negatif, atau netral, sehingga dapat diketahui calon kandidat yang memiliki image positif, negatif, dan netral di mata masyarakat pengguna Twitter. Data Mining merupakan sebuah proses untuk mencari informasi yang berguna dalam penyimpanan yang besar berdasarkan metodologi CRISP-DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining). Text Mining sama halnya seperti Data Mining dalam hal tujuan dan menggunakan proses yang sama, namun pada text mining input prosesnya adalah kumpulan file data yang tidak terstruktur (dokumen Word, file PDF, cuplikan teks, file XML, dan sebagainya). Sumber data dalam penelitian ini adalah data tweet pada platform Twitter pada bulan Februari 2023. Data ini diambil langsung dengan cara Crawling Dataset melalui Application Programming Interface (API) pada website developer.twitter.com. Penelitian ini membandingkan hasil Analisis Sentimen menggunakan Machine learning berbasis aplikasi dekstop Orange Data Mining dan bahasa pemrogramman Python. Hasil sentimen positif, negatif dan netral nantinya dihitung masing-masing total keseluruhan pada masing-masing kandidat Presiden. Hasil seluruh proses data mining - text mining pada Orange Data Mining dan Python disajikan kedalam bentuk Graphic User Interface (GUI) sebagai tampilan dashboard. Hasil analisis sentimen terhadap Ganjar Pranowo, Prabowo Subianto dan Anies Baswedan berdasarkan Orange Data Mining menunjukkan skor positif, yakni masingmasing sebesar 61,80%, 33,60% dan 25,80%. Sedangkan, berdasarkan Python masingmasing sebesar 64,40%, 32,20% dan 28,34%. Baik skor menggunakan Orange Data Mining maupun Python secara konsisten menunjukkan nama kandidat Ganjar Pranowo memiliki skor tertinggi.

Actions (login required)

View Item