©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Berbasis Model XLM-T
Mochamad Rafli Ghufron 1* , Muhammad Farrih Mahabbataka Arsyada 2 , Muhammad Rizano Lukman 3 , Yudhistira Azhar Haryono Putra 4 , Nur Aini Rakhmawati 5 1,2,3,4,5 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Sistem Informasi, Surabaya, Indonesia

## Informasi Artikel

## Abstrak
Diterima: 21-11-2023 Direvisi: 05-12-2023 Diterbitkan: 24-12-2023
Kata Kunci Tweet; Sentimen; Pemilu;
XLM-T
*Email Korespondensi: 5026211094@ student.its.ac.id
Di era digital seperti saat ini, media sosial, khususnya Twitter, menjadi platform penting bagi masyarakat untuk berbagi pendapat, terutama seputar isu-isu politik seperti Pemilihan Presiden (Pemilu) 2024 di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai Pemilu 2024 berdasarkan data tweet yang dikumpulkan. Dengan menggunakan model machine learning berbasis XLM-T, penelitian ini berhasil mengklasifikasikan tweet-tweet ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral dengan besar tingkat akurasi model yang sebesar 68%. Hasil menunjukkan bahwa tweet dengan sentimen positif dan negatif lebih sering mendapatkan interaksi dari masyarakat dibandingkan dengan tweet bersentimen netral, mengindikasikan kecenderungan masyarakat untuk lebih aktif berinteraksi dengan pendapat yang memiliki posisi atau pendirian tertentu mengenai sebuah isu. Kesimpulannya, analisis sentimen dapat memberikan wawasan mendalam tentang pandangan masyarakat terhadap Pemilu 2024, yang bisa dimanfaatkan oleh pemangku kepentingan politik dalam merancang strategi kampanye mereka.

## Abstract
In the current digital era, social media, especially Twitter, has become an important platform for people to share opinions, especially regarding political issues such as the 2024 Presidential Election (Pemilu) in Indonesia. This research aims to analyze public sentiment regarding the 2024 Election based on collected tweet data. By using an XLM-T based machine learning model, this research succeeded in classifying tweets into three sentiment categories: positive, negative and neutral with a model accuracy rate of 68%. The results show that tweets with positive and negative sentiments receive more interaction from the public compared to tweets with neutral sentiments, indicating the public's tendency to more actively interact with opinions that have a certain position or stance on an issue. In conclusion, sentiment analysis can provide deep insight into the public's views on the 2024 Election, which political stakeholders can utilize in designing their campaign strategies.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi dan internet saat ini mempermudah manusia untuk saling berkomunikasi satu sama lain melalui platform yang biasa kita sebut dengan sosial media. Menurut Website DataIndonesia.id (2023), jumlah aktif pengguna media sosial di Indonesia per Januari 2023 sebanyak 167 juta orang. Data ini sangat besar jika dibandingkan dengan pengguna internet di Indonesia per Januari 2023, yaitu 212,9 juta. Kumar, R. & Akram, W. (2018) memiliki pendapat bahwa media sosial adalah platform online yang digunakan orang untuk membangun jaringan sosial dan hubungan sosial dengan orang lain yang memiliki minat, aktivitas, minat pribadi atau profesional, latar belakang, atau koneksi dunia nyata yang sama.
Sebelum masuk ke inti penelitian, kita akan membahas sosial media yang sangat populer untuk adu gagasan maupun pendapat, yaitu Twitter. Aplikasi Twitter merupakan aplikasi yang di dalamnya kita bisa menuliskan pendapat kita tentang apapun. Selain itu, kita juga bisa beradu gagasan dan saling membalas tweet dengan pengguna lain. Yang marak di Indonesia sekarang ini, Twitter sering digunakan masyarakat untuk berdebat masalah politik, apalagi fase terparah adalah fase mendekati Pemilihan Presiden. Pemilihan Presiden Indonesia 2024 sudah tinggal menghitung bulan. Pemilihan Presiden merupakan momen terbesar yang akan mengundang banyak sekali komentar, reaksi, maupun pendapat masyarakat Indonesia. Apalagi dengan media Twitter, pasti akan dipenuhi oleh berbagai opini-opini masyarakat Indonesia, entah itu bersifat positif, negatif, maupun netral. Maka dari itu, peneliti akan mengumpulkan data-data mengenai opini masyarakat di Twitter untuk dianalisis. Opini-opini ini yang akan peneliti gunakan untuk melihat sentimen masyarakat terhadap Pemilihan Presiden khususnya pada tahun 2024.
Untuk mengolah opini pada setiap tweet , kami menggunakan model machine learning bernama XLM-T, yaitu sebuah model berbasis XLM-roBERTa multibahasa yang telah dilatih dengan ~198 juta tweet dan disesuaikan untuk analisis sentimen (Barbieri et al., 2022, pp. 258–266). Alasan utama kami menggunakan model XLM-T karena fleksibilitas. XLM-T adalah model yang telah dilatih dengan beberapa macam dataset dari berbagai bahasa, termasuk Bahasa Indonesia sehingga tidak diperlukan konfigurasi yang rumit untuk menggunakannya. Selain itu, model XLM-T juga memiliki akurasi yang cukup tinggi dikarenakan model ini telah dilatih pada kumpulan data teks dan kode dalam jumlah yang sangat besar. Hal ini memungkinkannya untuk mencapai akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi sentimen tweet .
Sebelum penelitian ini, telah dilakukan beberapa penelitian sebelumnya yang akan menjadi rujukan peneliti. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Nurhuda, F., Sihwi, S. W., & Doewes, A. (2013) yang menganalisis sentimen masyarakat mendekati Pemilihan Presiden 2014 di Twitter dengan Metode Naive Bayes Classifier . Dengan menggunakan metode ini, pengklasifikasian data dapat dilakukan dengan cepat, akurat, dan masif. Penggunaan Metode Naive Bayes Classifier berguna untuk mendapatkan hasil akhir berupa persebaran tweet terhadap akun ketiga calon presiden yang diolah lagi menjadi persentase tweet positif, negatif, dan netral. Selain itu, terdapat penelitian lain juga yang juga meneliti tentang sentimen opini masyarakat di Twitter terhadap Pemilihan Presiden 2019. Penelitian ini dilakukan oleh Rozi, I. F., Pramitarini, Y., & Puspitasari, N. (2020) dengan menggunakan metode backpropagation . Metode Backpropagation adalah sebuah metode yang memaksimalkan hasil akhir dengan mengubah bobot tergantung pada kesalahan keluaran yang terjadi dan meminimalkan kesalahan yang terjadi (Munir, M. M., Fauzi, M. A., & Perdana, R. S., 2018). Data tweet yang terkumpul diklasifikasikan secara manual dan diukur keakuratannya dengan backpropagation . Namun, pada penelitian analisis sentimen opini mendekati Pemilihan Presiden 2019 di Twitter , peneliti akan menggunakan metode web scraping untuk metode pengumpulan datanya. Dengan web scraping , peneliti dapat mengumpulkan banyak data dari situs-situs web dengan waktu yang cepat.
Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mendapatkan hasil analisis sentimen masyarakat mendekati Pemilihan Presiden 2024 dan memberikan wawasan serta pemahaman lebih terhadap pandangan dan sikap masyarakat terkait Pemilihan Presiden 2024. Selain tujuan, peneliti juga mengharapkan agar hasil penelitian ini bermanfaat untuk praktisi politisi, kandidat presiden, maupun partai politik agar dapat merangkai strategi kampanyenya yang lebih baik dan tidak menimbulkan kegaduhan di kalangan masyarakat.
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 309

## 2. Metode Penelitian 2.1 XLM-T Model

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Analisis sentimen merupakan metode yang dilakukan untuk mengetahui opini masyarakat menjelang masa pemilu 2024, dimana tahapan-tahapan yang harus dilakukan pada metode analisis sentimen adalah pengumpulan data, pra-proses data, pemrosesan data, dan analisis data yang detailnya terdapat pada Gambar 1 di bawah ini. Setelah melakukan pengumpulan data menggunakan metode crawling tweet , data baru akan diproses dan dimasukkan ke dalam model XLM-T, yaitu sebuah model berbasis XLM-roBERTa multibahasa yang telah dilatih dengan ~198 juta tweet dan disesuaikan untuk analisis sentimen (Barbieri et al., 2022, pp. 258–266).

## 2.2 Pengumpulan Data
Untuk mengumpulkan tweet dengan kata kunci ‘Pemilu 2024’, penulis menggunakan library pada bahasa pemrograman Python yang bernama tweet-harvest. Tweet-harvest merupakan library open-source yang memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan tweet dengan kata kunci tertentu dan batas jumlah tweet yang ditentukan oleh pengguna. Data tweet yang dihasilkan kemudian akan disimpan ke dalam bentuk format file csv.
Sebelumnya, pembuat library telah melakukan perbaikan pada tweet-harvest. Satria (2023) mengatakan bahwa dirinya telah memodifikasi dan memperbarui library yang ia buat sebelumnya bernama tweet-harvest untuk membantu teman-temannya, khususnya yang mengerjakan makalah dan penelitian.
Menggunakan library tweet-harvest, penulis berhasil mengumpulkan sebanyak total 4372 baris data tweet yang dikumpulkan dalam jangka waktu 10 hari, yaitu mulai dari tanggal 1 September 2023, hingga tanggal 10 September 2023 (Lukman et al., 2023). Adapun selain tweet pengguna, atribut lain yang berhasil dikumpulkan adalah created_at, id tweet, quote_count, reply_count, retweet_count, favourite_count, user id, username, dan tweet_url. Atribut-atribut tersebut nantinya kembali digunakan untuk langkah lebih lanjut yaitu analisis pada bagian hasil dan pembahasan. Pada Tabel 1 ditunjukkan sebagian atribut juga contoh sampel data yang didapatkan.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 310
Tabel 1. Contoh Atribut beserta Sampel Data created_at Fri Sep 01 13:29:35 +0000 2023 full_text @ch_chotimah2 @ganjarpranowo Apakah Ternyata permainan istana juga,kalo benar adanya pemilu terburuk sepanjang sejarah Indonesia merdeka ya di 2024,penguasa cawe- cawe seolah nggak ingin kekuasaan nya lepas. Yg jadi pertanyaan nya ada apa dengan penguasa???? quote_count 0 reply_count 1 retweet_coun t 0 favorite_coun t 2 username Zanzia6 tweet_url https://twitter.com/Zanzia6/status/1697602605541929152

## 2.3 Pra-Proses Data
Pra-proses data adalah salah satu bagian dari data mining dan isinya meliputi persiapan, kemudian transformasi data ke sebuah bentuk yang sesuai dengan prosedur mining . Pra-proses data memiliki tujuan untuk mengurangi ukuran data, mengidentifikasi hubungan antar data, menormalkan data, menghilangkan outlier dan mengekstrak fitur untuk data (Alasadi & Bhaya, 2017, p. 4102). Berikut adalah beberapa tahapan pra-proses data yang dilakukan yang detail setiap tahapannya dapat dilihat pada Tabel 2. Tahapan Pra Proses Data:
1. Splitting Tweet 2. Mengganti Username pada Tweet
3. Mengganti URL pada Tweet 4. Joining Tweet Tabel 2. Tahapan Pra-Proses Data Tahapan Pra Proses Data Tahapan Tweet Raw Data Milenial juga kedudukannya sama apalagi jumlah pemilihannya paling besar untuk pemilu 2024 @amaruf_official https://t.co/3iHxts1Cb2 Splitting Tweet 'Milenial', 'juga', 'kedudukannya', 'sama', 'apalagi', 'jumlah', 'pemilihannya', 'paling', 'besar', 'untuk', 'pemilu', '2024', '@amaruf_official', 'https://t.co/3iHxts1Cb2' Mengganti Username pada Tweet 'Milenial', 'juga', 'kedudukannya', 'sama', 'apalagi', 'jumlah', 'pemilihannya', 'paling', 'besar', 'untuk', 'pemilu', '2024', '@user', 'https://t.co/3iHxts1Cb2' Mengganti URL pada Tweet 'Milenial', 'juga', 'kedudukannya', 'sama', 'apalagi', 'jumlah', 'pemilihannya', 'paling', 'besar', 'untuk', 'pemilu', '2024', '@user', 'http' Joining Tweet Milenial juga kedudukannya sama apalagi jumlah pemilihannya paling besar untuk pemilu 2024 @user http

## 2.4 Pemrosesan Data
Pemrosesan data yang dilakukan melibatkan beberapa langkah sesuai dengan algoritma yang telah dibuat dalam bahasa pemrograman Python. Adapun langkah-langkah tersebut adalah 1. Memuat model dan tokenizer
2. Encoding Tweet 3. Memasukkan Encoded Tweet ke Model
Pada algoritma yang dibuat oleh penulis, pada Gambar 2 merupakan potongan kode yang digunakan untuk memuat model dan tokenizer.
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 311
# load model and tokenizer roberta = "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(roberta) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(roberta)

## Gambar 2. Potongan Kode untuk Memuat Model dan Tokenizer
Kemudian pada tahapan selanjutnya, tweet yang telah melalui tahapan pra-proses data akan di encoding . Encoding memiliki tujuan untuk mengubah bentuk atau format dari sebuah data (Afrianto & Taliasih, 2020). Tabel 3 berikut merupakan contoh input dan output dari proses encoding .
Tabel 3. Proses Encoding Tweet
Proses Encoding Input Milenial juga kedudukannya sama apalagi jumlah pemilihannya paling besar untuk pemilu 2024 @user http Output [ 0, 52999, 93, 289, 1220, 73726, 273, 1847, 94676, 19836, 119252, 273, 7392, 4693, 482, 32490, 12175, 387, 2357, 1374, 65918, 1621, 2]
Tahapan terakhir dalam pemrosesan data adalah memasukkan hasil encoding tweet tersebut ke dalam model yang sebelumnya telah dimuat, sehingga model dapat melakukan analisis sentimen terhadap input masukan.

## 2.5 Analisis Hasil
Output yang dihasilkan oleh tahapan pemrosesan data adalah jumlah persentase sentimen tweet yang telah dimasukkan ke model sebelumnya. Persentase tersebut kemudian terbagi menjadi 3 kelas, yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Penentuan label pada setiap tweet berdasarkan persentase terbesar dari tiga kelas tersebut. Adapun contoh hasil penentuan label sentimen ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Analisis Sentimen Tweet Tweet Persentase Label Positif Negatif Netral Kalau setiap pemilu yang dibahas suara di Jawa doang, ini indikasi harus ada perubahan di mekanisme perhitungan suara. Kasian kan yang diberitain Jawa Tengah Jawa Timur doang. ȏ¥Ÿ, #Pemilu2024 0,019555 0,876151 0,104294 Negatif Milenial juga kedudukannya sama apalagi jumlah pemilihannya paling besar untuk pemilu 2024 @amaruf_official https://t.co/3iHxts1Cb2 0,214214 0,100841 0,684945 Netral Pemilu 2024 sukses dan lancar !! ayo Pilih ya #dukungpemilu2024 #SukseskanPemilu2024 #Pemilu2024kondusif https://t.co/mYOadHgt7O 0,76006 0,049047 0,190893 Positif
Selain itu, penting juga untuk melakukan evaluasi performa terhadap hasil analisis sentimen yang dilakukan. Metode yang sering digunakan untuk melakukan validasi terhadap hasil analisis sentimen salah satunya adalah alat evaluasi metrik untuk machine learning yang bernama F1-score . Metrik evaluasi yang efektif sangat penting dalam menilai kinerja model machine learning . Salah satu metrik tersebut adalah F1-Score , yang banyak digunakan untuk masalah klasifikasi, pengambilan informasi, dan tugas-tugas NLP (Logunova, 2023). Pada evaluasi performa ini, metrik-metrik yang kemudian digunakan disini adalah Accuracy , Precision , Recall , dan F1-Score . Untuk menghitung metrik-metrik tersebut diperlukan beberapa komponen pada Confusion Matrix yang ditunjukkan pada Gambar 3, yaitu TP, FP, FN dan TN.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 312

## Gambar 3. Confusion Matrix
Untuk mengukur keakuratan suatu model, pengukuran dilakukan dengan cara membandingkan data yang diklasifikasikan dengan data secara keseluruhan (Rivaldi et al., 2022).

## �������� =
������� �������������� ��� �������������� (1)
Untuk mengukur F1-Score , dibutuhkan 2 metrik lainnya, yaitu Precision dan Recall. Adapun Precision adalah pengukuran proporsi prediksi "positif" yang benar yang dibuat oleh model (Logunova, 2023).
��������� = �� (�� + ��) (2)
Sedangkan Recall mengukur proporsi sampel kelas positif yang diidentifikasi dengan benar oleh model (Logunova, 2023).
������ = ��
(�� + ��)
(3)
Apabila kedua metrik kedua metrik sudah didapatkan, selanjutnya F1-Score dapat dihitung.
�1 − ����� = 2 . ��������� . ������ (��������� + ������)
(4)
F1-Score mempunyai rentang nilai 0 hingga 1. Semakin tinggi F1-Score maka semakin baik pula kualitas pengklasifikasi, dan sebaliknya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada proses pengumpulan data, didapatkan total jumlah sebanyak 4372 tweet dengan persebaran dapat dilihat pada Tabel 5. Selanjutnya, diambil sampel dari hasil analisis sentimen sebanyak 251 tweet yang diambil dengan cara random sampling untuk dilakukan pelabelan sentimen secara manual. Sebanyak 251 tweet tersebut digunakan sebagai perbandingan dengan hasil analisis sentimen oleh model XLM-T. Hasil perbandingan tersebut yang nantinya digunakan sebagai ukuran performa model yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 5. Jumlah Tweet Beserta Label Label Netral Positif Negatif Jumlah Tweet 1701 2097 574
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, didapatkan akurasi model XLM-T yang digunakan untuk analisis sentimen pada kasus ini adalah sebesar 68%. Pada tabel 6 juga dapat dilihat performa untuk setiap sentimen. Adapun dari 251 tweet yang digunakan sebagai perbandingan, didapatkan bahwa sentimen yang paling baik
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 313
adalah sentimen negatif dengan F1-Score sebesar 0.74. Hal tersebut juga terlihat dari metrik lainnya, yaitu Precision dan Recall yang cenderung tinggi dibanding dengan sentimen lainnya.
Tabel 6. Performa Model Performa Model Label Precision Recall F1-Score Netral 0.67 0.57 0.61 Positif 0.70 0.66 0.68 Negatif 0.65 0.84 0.74 Pada gambar 4 dapat dilihat bahwa tweet dengan label sentimen negatif paling sedikit mengalami kesalahan klasifikasi oleh model XLM-T, yaitu hanya 10 tweet . Sedangkan tweet bersentimen netral adalah tweet yang paling banyak salah diklasifikasikan oleh model, kemudian disusul oleh tweet yang memiliki sentimen positif. Tweet yang bersentimen positif, model salah mengklasifikan 30 tweet dengan 9 tweet diklasifikasikan ke dalam label negatif dan 21 tweet ke dalam label netral. Adapun sebanyak 41 tweet bersentimen netral yang salah diklasifikasikan oleh model, sebanyak 21 tweet diklasifikasikan ke dalam label positif dan 20 tweet ke dalam label negatif.

## Gambar 4. Confusion Matrix
Hasil dari perhitungan didapatkan dari data tweet yang dikumpulkan dalam jangka waktu 10 hari, yaitu mulai dari tanggal 1 September 2023, hingga tanggal 10 September 2023. 4 atribut yang menjadi fokus disini adalah total quote , total reply , total retweet , dan total like .
Atribut total quote akan menunjukkan seberapa berdampaknya sebuah tweet sehingga dibagikan kembali dan ditambah dengan tanggapan baru dari akun yang melakukan quote tweet. Dapat dilihat tweet dengan sentimen positif memiliki total quote paling banyak yaitu 400 dengan rata-rata terbesar juga yaitu 0,190748689 yang ditunjukkan pada tabel 8. Sedangkan untuk sentimen negatif memiliki total quote paling sedikit dengan 101 quote , tetapi rata-ratanya lebih besar daripada sentimen netral. Sentimen netral pada tabel 9 memiliki total quote sebesar 263 dengan rata-rata 0,154614932, sedangkan sentimen negatif memiliki rata-rata 0,175958188. Hal ini menunjukkan masyarakat lebih mudah untuk melakukan quote tweet pada tweet yang bersentimen negatif, dibuktikan dengan meskipun jumlah tweet sentimen negatif paling sedikit namun rata-rata quote tweet nya lebih besar daripada sentimen netral dan hanya berjarak sedikit dengan sentimen positif.
Atribut total reply menunjukkan seberapa banyak tweet itu dibalas oleh orang lain. Dengan kata lain, atribut ini juga menunjukkan seberapa relate tweet itu dengan kondisi lingkungan sekitar, maupun kondisi para pengguna Twitter. Statistik tweet bersentimen positif memiliki total reply terbanyak sebanyak 2.112 reply , dengan rata-rata 1,007153076. Selanjutnya, total reply dari tweet bersentimen netral yang lebih sedikit dari
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 314
data sebelumnya, yaitu 1183 reply , dengan rata-rata 0,695473251. Terakhir, total reply yang paling sedikit adalah dari tweet yang bersentimen negatif, yaitu sebanyak 513 reply , dengan rata-rata 0,893728223 yang terlihat pada tabel 7. Jika membandingkan melalui rata-rata total reply dari masing-masing tweet yang memiliki sentimen positif, negatif, dan netral, perbandingan tertinggi berada di sentiment positif. Ini berarti, bahwa tweet yang bersentimen positif lebih menarik orang untuk membalas dan berdiskusi lebih lanjut terkait tweet tersebut.
Atribut total retweet menunjukkan seberapa pentingnya sebuah tweet untuk dibagikan kembali tanpa harus ditambahkan apapun. Tujuan pembagian kembali ini bisa menjadi tanda bahwa setuju dengan tweet tersebut atau merasa bahwa harus lebih banyak orang yang membaca tweet tersebut. Bisa dilihat pada tabel 8, tweet dengan sentimen positif memiliki total retweet terbanyak dengan 5.517 dan rata-rata terbesar juga dengan 2,630901288. Rata-rata terbesar kedua adalah tweet dengan sentimen negatif, meskipun memiliki jumlah retweet lebih kecil daripada sentimen netral. Dengan data tersebut menunjukkan masyarakat cenderung sering membagikan kembali tweet dengan sentimen positif atau negatif daripada netral. Hal ini akan menunjukkan keberpihakan masyarakat juga.
Atribut total like menunjukkan seberapa banyak sebuah tweet disukai oleh masyarakat luas. Hasilnya tidak jauh berbeda dengan atribut lain, tweet sentimen positif memiliki total like terbesar dengan 13.437 dan rata- rata sebesar 6,407725322. Tweet sentimen negatif pada tabel 7 meskipun memiliki total like terendah namun memiliki rata-rata lebih besar dari tweet sentimen netral.
Gambar 5. Statistik Deskriptif Sentimen Negatif , Positif, Netral

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menganalisis karakteristik tweet di platform Twitter berdasarkan sentimen tweet yang berkaitan dengan Pemilu 2024. Data yang diperoleh dari tweet masyarakat Indonesia yang berkaitan dengan Pemilu 2024 kemudian dianalisis untuk menentukan sentimen dari setiap tweet yang diperoleh. Selain itu, kami membuat algoritma pada bahasa pemrograman Python dan menggunakan model machine learning XLM-T untuk melakukan proses klasifikasi sentimen pada tweet . Menggunakan metode web scraping , penelitian ini berhasil mendapatkan total sebanyak 4372 tweet . Berdasarkan analisis sentimen yang dilakukan, didapatkan bahwa tweet yang bersentimen netral adalah sebanyak 39%, positif 48%, dan negatif 13% sehingga dapat disimpulkan bahwa kecenderungan sentimen pengguna Twitter terhadap Pemilu 2024 adalah positif. Adapun evaluasi performa model yang dilakukan terhadap hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi sebesar 68% dengan performa klasifikasi terbaik adalah sentimen negatif berdasarkan F1-Score yang didapatkan.
Detail lain yang didapatkan adalah bahwa tweet dengan sentimen positif dan negatif memiliki kecenderungan lebih ramai ditanggapi oleh masyarakat Indonesia. Hal ini dibuktikan dari total jumlah dan rata-rata tiap atribut. Masyarakat lebih sering berinteraksi dengan tweet yang tidak bersentimen netral. Hal ini mungkin didasari dari masyarakat yang mempunyai pendapat atau pendirian sendiri mengenai sebuah topik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan landasan yang kuat untuk pemahaman lebih dalam terhadap
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 315
dinamika opini dan respons masyarakat Indonesia terhadap Pemilihan Presiden 2024 di platform media sosial, khususnya Twitter. Informasi yang diperoleh dari analisis sentimen ini dapat menjadi sumber berharga bagi pihak terkait, seperti pengambil kebijakan, kandidat, atau lembaga survei, untuk memahami lebih baik keinginan, kekhawatiran, serta aspirasi masyarakat dalam konteks perhelatan politik mendatang. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi signifikan dalam memandu upaya-upaya untuk membangun pemilu yang lebih inklusif dan responsif terhadap harapan serta keprihatinan masyarakat Indonesia.

## 5. Referensi
Afrianto, I., & Taliasih, N. (2020): Sistem Keamanan Basis Data Klien P.T. Infokes Menggunakan Kriptografi Kombinasi RC4 Dan Base64 . Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 6(1), 9–18. https://doi.org/10.25077/teknosi.v6i1.2020.9-18
Ahmadi, A. (2015): Analisis Konstruksi Hukum Konstitusionalitas Pemilu Serentak Pada Tahun 2019 . Al-'Adl, 8(1), 1-19
Akram, W., & Kumar, R. (2017): A Study on Positive and Negative Effects of Social Media on Society . International Journal of Computer Sciences and Engineering, 5(10), 351–354.
https://doi.org/10.26438/ijcse/v5i10.351354
Alasadi, S. A., & Bhaya, W. S. (2017). Review of data preprocessing techniques in data mining. J ournal of Engineering and Applied Sciences , 12(16), 4102-4107.
Barbieri, F., Anke, L. E., & Camacho-Collados, J. (2022): XLM-T: Multilingual Language Models in Twitter for Sentiment Analysis and Beyond (pp. 258–266). European Language Resources Association. https://aclanthology.org/2022.lrec-1.27/
Indonesia, Data. “Pengguna Media Sosial Di Indonesia Sebanyak 167 Juta Pada 2023.” Dataindonesia.id , 3 Feb. 2023, dataindonesia.id/internet/detail/pengguna-media-sosial-di-indonesia-sebanyak-167-juta-pada- 2023. Diakses pada 19 September 2023, dari https://dataindonesia.id/internet/detail/pengguna-media- sosial-di-indonesia-sebanyak-167-juta-pada-2023
Logunova, I. (2023, July 11): F1 Score in Machine Learning . Serokell Software Development Company. Diakses pada 26 September 2023, dari https://serokell.io/blog/a-guide-to-f1-score
Muhammad Rizano Lukman, Muhammad Farrih Mahabbataka Arsyada, Mochamad Rafli Ghufron, Yudhistira Azhar Haryono Putra, & Nur Aini Rakhmawati. (2023). Dataset Analisis Sentimen Twitter Pada Pemilu 2024 (1.0) [Data set] . Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8392888
Munir, M., Fauzi, M., & Perdana, R. (2018): Implementasi Metode Backpropagation Neural Network berbasis Lexicon Based Features dan Bag of Words Untuk Identifikasi Ujaran Kebencian Pada Twitter . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(10), 3182–3191.
Nurhuda, F., Widya Sihwi, S., & Doewes, A. (2016). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier . Jurnal Teknologi & Informasi ITSmart, 2(2), 35. https://doi.org/10.20961/its.v2i2.630
Rivaldi, A. A., Azra, B., Ziaulhaq, Y. I., & Rakhmawati, N. A. (2022): Analisis Karakteristik Akun Twitter Berdasarkan Sentimen Pendapat Terkait Undang-Undang PSE . SATIN – Sains Dan Teknologi Informasi, 8(2). https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.876
Rozi, I. F., Pramitarini, Y., & Puspitasari, N. (2020): Analisis Mengenai Calon Presiden Indonesia 2019 Di Twitter Menggunakan Metode Backpropagation . Jurnal Informatika Polinema, 6(2).
Vimal B.(2020). Application of Logistic Regression in Natural Language Processing [Online] . www.ijert.org .