Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Percakapan Twitter dalam Pemilihan Presiden Indonesia 2024

Abstract

The 2024 Indonesian presidential election has garnered significant attention owing to the increasing influence of social media on public perceptions of political leaders and information exchange. This study aimed to analyse the online discourse surrounding three prominent Indonesian presidential candidates: Anies Baswedan, Prabowo Subianto, and Ganjar Pranowo. Utilising sentiment analysis, frequency analysis, and the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm, this study examines conversations on social media platforms, focusing on word frequency, sentiment, subjects, and entities that emerge in the discussions. The findings reveal that Prabowo Subianto is the most frequently mentioned candidate, followed by Anies Baswedan, and Ganjar Pranowo. Sentiment analysis indicated a predominantly neutral to slightly positive sentiment across conversations. The LDA topic analysis uncovered distinct campaign focuses for each candidate, with Anies emphasising local issues and debates, Prabowo concentrating on national discourse and defense policy, and Ganjar discussing national concerns, justice, and progress. Named Entity Recognition (NER) highlights the prominence of entities such as "Indonesia”, "Prabowo”, and "Pilpres2024" in online discussions. This study underscores the crucial role of social media in shaping public opinion and provides valuable insights into the online narratives of presidential candidates. These findings contribute to a deeper understanding of the dynamics of digital elections and offer guidance for political analysts and academics in navigating the evolving landscape of online political discourse in Indonesia.Pemilihan Presiden Indonesia 2024 telah menarik perhatian yang signifikan karena meningkatnya pengaruh media sosial terhadap persepsi publik tentang pemimpin politik dan pertukaran informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis wacana online seputar tiga kandidat presiden Indonesia yang terkemuka: Anies Baswedan, Prabowo Subianto, dan Ganjar Pranowo. Dengan menggunakan analisis sentimen, analisis frekuensi, dan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA), penelitian ini meneliti percakapan di platform media sosial, dengan fokus pada frekuensi kata, sentimen, subjek, dan entitas yang muncul dalam diskusi. Temuan menunjukkan bahwa Prabowo Subianto adalah kandidat yang paling sering disebut, diikuti oleh Anies Baswedan dan Ganjar Pranowo. Analisis sentimen menunjukkan sentimen yang didominasi netral hingga sedikit positif di seluruh percakapan. Analisis topik LDA mengungkap fokus kampanye yang berbeda untuk setiap kandidat, dengan Anies menekankan pada isu-isu lokal dan perdebatan, Prabowo berkonsentrasi pada wacana nasional dan kebijakan pertahanan, dan Ganjar mendiskusikan masalah-masalah nasional, keadilan, dan kemajuan. Named Entity Recognition (NER) menyoroti penonjolan entitas seperti "Indonesia", "Prabowo", dan "Pilpres2024" dalam diskusi online. Studi ini menggarisbawahi peran penting media sosial dalam membentuk opini publik dan memberikan wawasan yang berharga tentang narasi online seputar calon presiden. Temuan-temuan ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang dinamika pemilihan umum digital dan memberikan panduan bagi para analis politik dan akademisi dalam menavigasi lanskap wacana politik online yang terus berkembang di Indonesia