Implementasi Text Mining untuk Analisis Opini Publik terhadap Calon Presiden Indonesia 2024 - Gina Nur Fatimah; Ilham Faishal Mahdy (Bandung Conference Series: Statistics, 2024)
Abstract. The holding of the Indonesian presidential general election in 2024, which began with the announcement of three pairs of presidential and vice-presidential candidates, was widely discussed on social media. Therefore, sentiment analysis was conducted on the three presidential candidates to determine their initial electability. Data was collected from the Twitter/X application on each candidate pair name with a total of 4.415 tweets. After going through a series of stages in data preprocessing, the number was reduced to 3.384 tweets. By conducting sentiment analysis using the VADER algorithm, it was found that the highest positive sentiment value with a result of 92.2% was on the presidential candidate pair Ganjar and Mahfud. Meanwhile, the presidential candidate pair that received the highest negative sentiment value with a result of 12.7% was Prabowo and Gibran. Abstrak. Diselenggarakannya pemilihan umum presiden Indonesia pada tahun 2024 yang diawali dengan ditetapkannya tiga pasangan calon presiden dan calon wakil presiden, ramai diperbincangkan di media sosial. Oleh karena itu, dilakukan analisis sentiment terhadap ketiga calon presiden untuk mengetahui elektabilitas awal mereka. Data dikumpulkan dari aplikasi twitter/X pada masing-masing nama pasangan calon dengan jumlah data yang didapat sebanyak 4.415 cuitan. Setelah melalui serangkaian tahapan dalam preprocessing data, jumlahnya berkurang menjadi sebanyak 3.384 cuitan. Dengan dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma VADER, didapatkan bahwa hasil nilai sentimen positif tertinggi dengan hasil 92,2% yaitu pada calon pasangan presiden Ganjar dan Mahfud. Sementara itu, calon pasangan presiden yang mendapat nilai sentimen negatif tertinggi dengan hasil 12,7% yaitu pada pasangan Prabowo dan Gibran.