<![CDATA[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. 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 masing-masing sebesar 61,80 persen, 33,60 persen dan 25,80 persen. Sedangkan, berdasarkan Python masing-masing sebesar 64,40 persen, 32,20 persen dan 28,34 persen. Baik skor menggunakan Orange Data Mining maupun Python secara konsisten menunjukkan nama kandidat Ganjar Pranowo memiliki skor tertinggi Kata Kunci: Data Mining, Text Mining, Application Programming Interface (API), Twitter, Orange Data Mining, Python, Graphic User Interface (GUI), Crawling Dataset]]>
