Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal
Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 85 - 91 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisis Sentimen Twitter Terpilihnya Prabowo - Gibran Menggunakan Metode Neural Network
Twitter Sentiment Analysis Of Prabowo - Gibran Election Using Neural Network Method
Diana Dwi Rahayu 1 , Muhammad Fatchan 2, Wahyu Hadikristanto 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa
1 dianaayu540@gmail.com, 2 fatchan@pelitabangsa.ac.id, 3 wahyu.hadikristanto@pelitabangsa.ac.id

## Abstract
One of the most important elections in Indonesian democracy is the presidential election, which chooses the country's leader for the next five years. In the 2024 presidential election, there are three candidates for president and vice president, including the  Prabowo  Subianto  -  Gibran  Rakabuming  Raka  pair.  The  election  process  has  taken  centre  stage  on  social  media, particularly Twitter, where people interact, share information, and express their opinions and feelings. This study aims to look at public opinion towards the Prabowo-Gibran team, which has attracted a lot of attention since Gibran was nominated as a vice  presidential  candidate  until  he  was  declared  the  winner  in  the  2024  presidential  election  by  the  KPU.  This  analysis provides valuable insight into understanding public opinion and feelings towards the president and vice president-elect. The method used in this research is neural network (NN), which is proven to be effective in text data classification and capable of producing high accuracy. The dataset used is public opinion on Twitter, which is taken through the data crawling process. The initial  data of  1511 tweets was then cleaned  and prepared  into a dataset of  1500 tweets, with the  main attribute being the content of the tweet. Based on the findings, the neural network model created was able to classify the sentiment of tweets related to the Prabowo-Gibran pair with an accuracy rate of 93%. Thus, this sentiment analysis makes an important contribution to understanding the public's response to the presidential election process and the election of a new president and vice president.
Keywords: sentiment analysis, prabowo, gibran, twitter, neural network

## Abstrak
Salah satu pemilihan umum terpenting dalam demokrasi Indonesia adalah pemilihan presiden, yang memilih pemimpin negara untuk lima tahun kedepan. Pada pemilihan presiden tahun 2024, terdapat tiga kandidat calon presiden dan calon wakil presiden, termasuk pasangan Prabowo Subianto – Gibran Rakabuming Raka. Proses pemilihan ini menjadi sorotan utama di media sosial, khususnya twitter, tempat dimana masyarakat berinteraksi, berbagi informasi, dan mengekspresikan pendapat serta perasaan mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat opini publik terhadap tim Prabowo-Gibran, yang telah menarik banyak perhatian sejak Gibran dicalonkan sebagai calon wakil presiden hingga dinyatakan sebagai pemenang dalam pemilihan presiden 2024  oleh  KPU.  Analisis  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  memahami  opini  dan  perasaan  publik  terhadap presiden dan wakil presiden terpilih. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah neural network (NN), yang terbukti efektif  dalam  klasifikasi  data  teks  dan  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Dataset  yang  digunakan  adalah  pendapat masyarakat di twitter, yang diambil melalui proses crawling data. Data awal sebanyak 1511 tweet kemudian dibersihkan dan disiapkan menjadi dataset berukuran 1500 tweet , dengan atribut utama  yaitu isi tweet . Berdasarkan  temuan  tersebut, model neural network yang dibuat mampu mengklasifikasikan sentimen dari tweet yang berkaitan dengan pasangan Prabowo-Gibran dengan tingkat akurasi sebesar 93%. Dengan demikian, analisis sentimen ini memberikan kontribusi penting dalam memahami respon masyarakat terhadap proses pemilihan presiden dan terpilihnya pasangan presiden dan wakil presiden yang baru.
Kata kunci: analisis sentimen, prabowo, gibran, twitter, neural network

## 1. Pendahuluan
Media sosial telah mengubah dinamika komunikasi dan penyebaran informasi secara signifikan dalam beberapa dekade  terakhir.  Twitter  adalah  salah  satu platform media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mendiskusikan  ide  dan  pendapat  di  antara  para pengguna.  Dengan  format  pesan  singkatnya,  twitter memungkinkan pengguna untuk menyampaikan pemikiran,  berbagi  berita,  dan  berinteraksi  dengan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
komunitas  global  dalam  waktu  nyata.  Hal  ini menjadikan  twitter  sebagai  alat  yang  efektif  dalam berbagai  konteks,  termasuk  dalam  kampanye  politik. Setelah  memeriksa  fungsi  media  sosial  dalam pemilihan  presiden  2019,  ditemukan  bahwa  twitter, khususnya,  sangat  penting  dalam  memengaruhi  opini publik  dan  menyebarkan  pesan  kampanye[1].  Twitter memberikan  ruang  bagi  pengguna  untuk  mengikuti perkembagan  terbaru,  terlibat  dalam  diskusi,  dan menyampaikan  pandangan  mereka  tentang  berbagai isu, mulai dari politik dan hiburan hingga olahraga dan teknologi.  Ditemukan  bahwa  penggunaan  twitter  di Indonesia  pada platform ini  digunakan  secara  luas untuk  berbagai  tujuan,  termasuk  berbagi  berita, mengorganisir acara sosial, dan menyuarakan pendapat tentang isu-isu politik[2]. Dalam konteks politik, twitter menjadi  arena  utama  untuk  kampanye,  debat  dan penyebaran informasi politik.
Pada  pemilihan  presiden  2024  ini  muncul  pasangan Prabowo  Subianto  –  Gibran  Rakabuming  Raka  yang mendapat  perhatian  lebih  oleh  masyarakat.  Penelitian mengenai  Prabowo  dan  Gibran  dalam  konteks pemilihan presiden masih relatif baru, namun beberapa studi  awal  telah  mengidentifikasi  dinamika  dukungan dan  persepsi  publik  terhadap  kedua  tokoh  ini.  Studi oleh[3]  menyatakan  bahwa  Prabowo  adalah  pemain utama  menjelang  pemilihan  presiden  2024  karena reputasinya  sebagai  salah  satu  kandidat  yang  paling terkenal. Penelitian lain mengatakan bahwa Guru Besar FISIP  dari  Universitas  Airlangga  Marijan  memiliki pandangan tersendiri dalam memandnag fenomena ini dimana  dia  beranggapan  bahwa  pengusungan  Gibran itu merupakan strategi yang sangat serius dari Prabowo untuk  memenangkan  Pilpres  2024.  Tampilnya  Gibran sebagai  cawapres  Prabowo  tidak  lepas  dari  jasa  dan pengaruh  orang  kuat  yang  dalam  hal  ini  Presiden Jokowi sang ayah[4].
Dengan  semakin  meningkatnya  penggunaan  media sosial  dalam  kampanye  politik,  penting  untuk memahami  bagaimana  masyarakat  merespon  dan mendukung  pasangan  calon  melalui platform ini. Analisis  sentimen  twitter  dapat  memberikan  wawasan mendalam  tentang  persepsi  dan  dukungan  masyarakat terhadap  pasangan  calon  presiden  Prabowo  Subianto dan  Gibran  Rakabuming  Raka.  Metode  yang  dipilih dalam  penelitian  ini  yaitu Neural  Network ,  penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola sentimen dan opini yang mendominasi diskusi  publik tentang kedua tokoh ini di twitter[5].
Diharapkan penelitian ini akan memberikan kontribusi yang  signifikan  dalam  beberapa  hal  terutama memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai persepsi dan dukungan masyarakat terhadap pasangan Prabowo-Gibran melalui media sosial twitter. Selain itu menyediakan wawasan bagi politisi dan tim kampanye dalam merancang strategi komunikasi yang
lebih efektif di era digital, serta menjadi kutipan untuk studi  tambahan  tentang  dengan  analisis  sentimen  dan penggunaan  media  sosial  dalam  kampanye  politik. Dengan demikian, dalam rangka memberikan gambaran  utuh  mengenai  opini  dan  dukungan  publik terhadap  pasangan  calon  presiden  Prabowo  Subianto dan  Gibran  Rakabuming  Raka  pada  Pilpres  2024, penelitian  ini  akan  menggabungkan  analisis  sentimen twitter dengan metode Neural Network .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  kualitatif deskriptif,  yang  secara  khusus  berfokus  pada  data kualitatif  dalam  bentuk  kompilasi  faktual  atau komentar,  baik  positif  maupun  negatif,  yang dikumpulkan dari twitter tanpa filter usia, jenis kelamin, atau tingkat pendidikan pengguna. Strategi ini bertujuan untuk  menyederhanakan  proses  pengumpulan  data, mencegah bias pemilihan, dan mengumpulkan berbagai sudut  pandang  tanpa  diskriminasi.  Namun,  analisis variasi  sentimen  di  antara  kelompok  demografis tertentu  menjadi  terbatas  karena  tidak  ada  filter demografis.  Meskipun  hasilnya  tidak  sepenuhnya mewakili seluruh populasi dan memungkinkan adanya bias yang melekat pada data Twitter, hasil penelitian ini memberikan  gambaran  umum  tentang  sentimen  di Twitter terkait terpilihnya Prabowo Gibran. Sulit untuk menarik kesimpulan sosial atau politik yang tepat tanpa adanya  data  demografis  yang  komprehensif,  dan temuan-temuan tersebut harus diinterpretasikan dengan hati-hati  untuk  mencegah  penarikan  kesimpulan  yang salah  atau  terlalu  umum.  Tahapan  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  pertama  dalam  proses  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data.  Data  dikumpulkan  dari platform twitter  dengan  menggunakan  twitter  API,  yang memungkinkan  akses  langsung  dan  otomatis  ke sejumlah  besar tweet yang  relevan[6].  Proses pengumpulan data ini melibatkan ekstraksi tweet yang mengandung kata kunci "prabowo gibran terpilih" serta variasi kata kunci lainnya yang terkait dengan pasangan calon  presiden  Prabowo  Subianto  dan  Gibran
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
Rakabuming Raka. Periode pengumpulan data dimulai sejak  20  Maret  2024  sampai  13  Mei  2024,  penetapan periode  ini  diambil  setelah  pengumuman  resmi  real count  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU).  Langkah  ini bertujuan untuk mengumpulkan data yang representatif dan  mencerminkan  dinamika  opini  publik  setelah melalui rangkaian panjang pemilihan umum dilaksanakan.
Dalam  melakukan text  mining ,  persiapan  awal  yang matang  sangat  penting  untuk  memastikan  data  yang digunakan  bersih  dan  siap  untuk  analisis  lebih  lanjut. Preprocessing adalah istilah untuk prosedur persiapan ini,  yang  mencoba  mengubah  data  yang  tidak terstruktur  menjadi  data  terstruktur  sehingga  dapat digunakan  dalam  tahap  analisis  selanjutnya[7]. Preprocessing menjamin  bahwa  data  yang  dianalisis tepat,  relevan,  dan  bebas  dari  gangguan,  sehingga menjadikannya  sebagai  langkah  penting  dalam  proses penggalian teks[8].
Tahap ini terdiri dari cleaning yang merupakan Proses pembersihan  data  dari  elemen-elemen  yang  tidak diinginkan seperti tanda baca, angka, karakter khusus, dan  URL[9]. Cleaning membantu  menghilangkan gangguan  dalam  data  yang  dapat  mempengaruhi  hasil analisis.  Untuk  menjaga  keseragaman  dan  mencegah perbedaan yang dihasilkan dari kombinasi huruf besar dan  huruf  kecil, case folding  diterapkan  pada  setiap huruf dalam teks yang diubah menjadi huruf kecil[10]. Langkah selanjutnya tokenizing , tahap ini membagi teks menjadi  bagian  yang  lebih  kecil,  atau  token,  yang biasanya  berupa  kata  atau  frasa[11]. Tokenizing memungkinkan analisis lebih mendetail dan memudahkan  identifikasi  pola  dalam  teks.  Kemudian stopword  removal yang  berfungssi  menghapus  istilah yang  biasanya  digunakan  dalam  teks  tetapi  tidak memberikan  banyak  informasi  yang  berguna  untuk analisis,  seperti  “dan”,  “yang”,  dan  “di”.  Proses  ini menggunakan  library Natural  Langauge  Toolkit (NLTK)[12]. Penghapusan stopword membantu meningkatkan  efisiensi  dan  fokus  analisis  pada  kata- kata  yang  lebih  bermakna.  Langkah  terakhir  proses stemming yang mengonversi kata ke bentuk yang paling sederhana atau bentuk dasar[13].
Pada proses pelabelan dalam penelitian ini, digunakan teknik berbasis leksikon ( lexicon-based approach) [14]. Teknik  ini  dipilih  karena  kemampuannya  dalam menganalisis  sentimen  secara  langsung  berdasarkan kata-kata yang ada dalam teks. Data dibagi menjadi dua kategori  utama  dalam  pelabelan  ini:  positif  (1)  dan negatif  (0).  Keputusan  untuk  mengkategorikan  data dalam dua kelompok ini bertujuan untuk menyederhanakan  analisis  dan  fokus  pada  opini  yang jelas positif atau negatif terhadap Gibran Rakabuming Raka dan Prabowo Subianto, calon presiden.
Setelah  kategori  sentimen  ditentukan, tweet yang bersifat  netral  akan  dihilangkan  dari  dataset.
Penghapusan tweet netral bertujuan untuk memastikan bahwa  analisis  lebih  fokus  pada tweet yang mengandung  sentimen  yang  jelas  dan  signifikan, sehingga hasilnya lebih relevan dan mudah diinterpretasikan.  Proses  pelabelan  ini  dilakukan dengan  menggunakan  kamus  Bahasa  Indonesia,  yang berisi  daftar  kata-kata  dengan  nilai  sentimen tertentu[14][15].  Setiap  kata  dalam tweet yang  sesuai dengan  kata-kata  dalam  kamus  akan  diberi  nilai  atau skor  sentimen.  Skor  ini  kemudian  dijumlahkan  untuk setiap baris tweet , menghasilkan skor total untuk tweet tersebut. Jika skor total menunjukkan sentimen positif, tweet tersebut  diberi  label  1,  dan  jika  menunjukkan sentimen negatif, tweet diberi label 0.
Untuk  menjamin  bahwa  model  yang  dikembangkan dapat  dinilai  dengan  tepat  dan  menghasilkan  prediksi yang tepat, pembagian data dilakukan dalam penelitian ini[16].  Bagian  ini  mencoba  untuk  melatih  dan mengevaluasi  model.  Delapan  puluh  persen  data disisihkan  untuk  pelatihan,  dan  dua  puluh  persen disisihkan untuk pengujian[17]. Model neural network dilatih  menggunakan  data  pelatihan,  yang  terdiri  dari 80%  dari  total  data.  20%  persen  dari  data  tersebut merupakan  data  pengujian,  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  setelah  pelatihan.  Karena data ini tidak digunakan selama pelatihan, data ini dapat memberikan  penilaian  yang  tidak  bias  terhadap kapasitas  model  untuk  mengkategorikan tweet baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Metode  klasifikasi  yang  diterapkan  adalah  Jaringan Saraf  Tiruan  ( Neural  Network )  yang  memiliki keunggulan  dalam  mengukur  opini  publik  dengan efektif[18].  Dengan  menggunakan  teknologi  ini,  kita dapat  memproses  dan  menganalisis  data  opini  dari berbagai  sumber  dengan  akurasi  tinggi  dan  efisiensi yang  memadai.  Dalam  konteks  ini, neural  network dapat  secara  otomatis  mengidentifikasi  pola-pola kompleks dan nuansa dalam teks, sehingga memungkinkan  kita  untuk  memahami  dan  mengukur sentimen serta preferensi masyarakat dengan lebih baik. Dengan  demikian,  penggunaan neural  network dalam analisis  opini  publik  membawa  manfaat  signifikan dalam  pengambilan  keputusan  dan  perencanaan strategi, baik di bidang politik, bisnis, maupun sosial.
Pada penelitian ini, proses pengujian dilakukan dengan memanfaatkan  metode evaluate dari Keras ,  sebuah kerangka  kerja  dalam  bahasa  pemrograman Python yang digunakan untuk membangun dan melatih model neural  network .  Metode  ini  menghasilkan  dua parameter  penting,  yaitu  nilai loss dan  akurasi[19]. Nilai loss mengindikasikan seberapa baik model neural network mampu memprediksi sentimen dari teks yang dianalisis, sedangkan akurasi mengukur seberapa tepat model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  tersebut. Penggunaan  metode neural  network memungkinkan untuk  menggali  pola-pola  kompleks  dalam  teks tweet
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
tersebut.  Melalui  proses  training  dan  evaluasi  dengan metode evaluate dapat  menentukan  seberapa  efektif model neural  network dalam  memprediksi  sentimen opini publik.
Tujuan dari visualisasi ini adalah untuk membuat data lebih mudah  dilihat  dan dipahami. Scatter plot dipilih sebagai metode visualisasi karena mampu menggambarkan  hubungan  antara  dua  variabel  secara langsung[20].  Dalam  konteks  ini, scatter  plot digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel utama, yaitu test loss dan loss . Sehingga scatter plot dapat  melihat  pola  hubungan  antara  tingkat loss dan akurasi pada model neural network yang digunakan dengan demikian dapat memberikan gambaran tentang seberapa  baik  model  dalam  melakukan  klasifikasi sentimen  serta  konsistensi  dari  performa  model  yang digunakan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dataset penelitian ini terdiri dari 1511 tweet yang terdiri dari 15 kolom yang berisi katakunci “prabowo gibran terpilih”.  Setelah  itu,  data  yang  diperoleh  disimpan dalam  bentuk  file  dengan  ekstensi.csv  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Contoh Hasil Pengumpulan Data
Tanggal Tweet 2024-04-30 NU  dukung  penuh  presiden  terpilih  Prabowo Gibran https://t.co/ATL8wHqNXU 2024-04-24 Tertawa Lepas Anies-Cak Imin Hadiri Penetapan Prabowo-Gibran  Jadi  Presiden  dan  Wapres Terpilih https://t.co/fRaKsWHsns 2024-05-11 PDIP  Bakal  Jegal  Pelantikan  Prabowo-Gibran Lewat Dua Cara Ini Presiden dan Wapres Terpilih Bisa Batal Diangkat? https://t.co/cKQrfo3fXi 2024-05-10 Partai  Buruh  mendukung  Presiden  &amp;  walik Presiden Terpilih Prabowo Gibran https://t.co/VG488ZcHsX 2024-05-09 Putusan  MK  menetapkan  hasil  Pemilu  2024  sah Prabowo-Gibran jadi Presiden dan wakil presiden terpilih. #Pemiludamai #keputusanMKsah https://t.co/sypXknUUpQ
Tahap  berikutnya  seperti  terlihat  pada  Tabel  2, melakukan cleaning atau pembersihan data pada kolom full text yang mengandung kalimat yang sama sehingga mendapatkan data bersih berjumlah 1500 tweet . Selain itu dilakukan pembersihan karakter-karakter yang tidak diperlukan seperti URL, emoji, simbol, angka. Pustaka ekspresi reguler di Python digunakan untuk menghapus karakter.
Selanjutnya  dilakukan  tahapan casefolding yaitu merubah setiap karakter huruf besar menjadi huruf kecil atau  non-kapital  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hal  ini penting  karena  dalam  analisis  sentimen  atau pengolahan teks, kata yang ditulis dengan huruf besar atau huruf kecil sering kali dianggap sebagai kata yang sama. Dengan demikian, dengan melakukan casefolding ,  kita  dapat  mengurangi  variasi  yang  tidak perlu  dalam  data  teks,  sehingga  memudahkan  proses
analisis  dan  klasifikasi  sentimen.  Misalnya,  kata "Presiden"  dan  "presiden"  akan  diperlakukan  sebagai satu  entitas  yang  sama.  Hal  ini  membantu  menjaga konsistensi  dalam  pemrosesan  teks  dan  meningkatkan efisiensi  dalam  analisis  sentimen,  terutama  saat menggunakan  metode neural  network yang  sensitif terhadap variasi dalam data input.
Tabel 2. Tabel Hasil Cleaning Sebelum Cleaning Setelah Cleaning NU  dukung  penuh  presiden terpilih Prabowo Gibran https://t.co/ATL8wHqNXU NU  dukung  penuh  presiden terpilih Prabowo Gibran Tertawa  Lepas  Anies-Cak  Imin Hadiri Penetapan Prabowo- Gibran Jadi Presiden dan Wapres Terpilih https://t.co/fRaKsWHsns Tertawa  Lepas  AniesCak Imin Hadiri Penetapan PrabowoGibran Jadi Presiden dan Wapres Terpilih PDIP  Bakal  Jegal  Pelantikan Prabowo-Gibran Lewat Dua Cara  Ini  Presiden  dan  Wapres Terpilih  Bisa  Batal  Diangkat? https://t.co/cKQrfo3fXi PDIP Bakal Jegal Pelantikan PrabowoGibran  Lewat  Dua Cara Ini Presiden dan Wapres  Terpilih  Bisa  Batal Diangkat Partai Buruh mendukung Presiden  &amp;  walik  Presiden Terpilih Prabowo Gibran https://t.co/VG488ZcHsX Partai  Buruh  mendukung Presiden amp walik Presiden Terpilih Prabowo Gibran Putusan  MK  menetapkan  hasil
Pemilu  2024  sah  Prabowo-
Gibran  jadi  Presiden  dan  wakil presiden  terpilih.  #Pemiludamai #keputusanMKsah https://t.co/sypXknUUpQ Putusan  MK  menetapkan hasil Pemilu sah PrabowoGibran jadi Presiden dan  wakil  presiden  terpilih Pemiludamai
keputusanMKsah
Tabel 3. Tabel Hasil Casefolding Sebelum Casefolding Setelah Casefolding NU  dukung  penuh  presiden terpilih Prabowo Gibran nu  dukung  penuh  presiden terpilih prabowo gibran Tertawa  Lepas  AniesCak  Imin Hadiri Penetapan PrabowoGibran  Jadi  Presiden dan Wapres Terpilih tertawa  lepas  aniescak  imin hadiri penetapan prabowogibran  jadi  presiden dan wapres terpilih PDIP  Bakal  Jegal  Pelantikan PrabowoGibran  Lewat  Dua Cara  Ini  Presiden  dan  Wapres Terpilih Bisa Batal Diangkat pdip  bakal  jegal  pelantikan prabowogibran lewat dua cara ini presiden dan wapres terpilih bisa batal diangkat Partai Buruh mendukung Presiden  amp  walik  Presiden Terpilih Prabowo Gibran partai buruh mendukung presiden  amp  walik  presiden terpilih prabowo gibran
Putusan  MK  menetapkan  hasil Pemilu sah PrabowoGibran jadi Presiden  dan  wakil  presiden terpilih Pemiludamai keputusanMKsah putusan  mk  menetapkan  hasil pemilu sah prabowogibran jadi presiden  dan  wakil  presiden terpilih pemiludamai keputusanmksah
Langkah  selanjutnya  seperti  terlihat  pada  Tabel  4 adalah tokenizing ,  yaitu  proses  membagi  string  data tweet masukan  menjadi  token-token  individual  untuk setiap kata. Setiap token mewakili satu kata atau bagian dari  kata  dalam  teks  sebagai  unit  terpisah.  Proses  ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola-pola dalam teks dan memahami konteks dengan lebih baik.
Tabel 4. Tabel Hasil Tokenizing
Sebelum Tokenizing
Setelah Tokenizing nu  dukung  penuh  presiden terpilih prabowo gibran
['nu', 'dukung', 'penuh', 'presiden', 'terpilih', 'prabowo', 'gibran']
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing tertawa  lepas  aniescak  imin hadiri penetapan prabowogibran jadi presiden dan wapres terpilih ['tertawa', 'lepas', 'aniescak', 'imin', 'hadiri', 'penetapan',
'prabowogibran', 'jadi', 'presiden', 'dan', 'wapres', 'terpilih']
pdip  bakal  jegal  pelantikan prabowogibran  lewat  dua cara ini presiden dan wapres terpilih bisa batal diangkat ['pdip', 'bakal', 'jegal', 'pelantikan', 'prabowogibran', 'lewat', 'dua', 'cara', 'ini', 'presiden', 'dan', 'wapres', 'terpilih', 'bisa', 'batal', 'diangkat'] partai  buruh  mendukung presiden amp walik presiden terpilih prabowo gibran ['partai',  'buruh',  'mendukung', 'presiden', 'amp', 'walik', 'presiden',  'terpilih',  'prabowo',
'gibran']
putusan mk menetapkan hasil pemilu sah prabowogibran jadi presiden dan  wakil  presiden  terpilih pemiludamai keputusanmksah ['putusan',  'mk',  'menetapkan', 'hasil', 'pemilu', 'sah', 'prabowogibran', 'jadi', 'presiden', 'dan', 'wakil', 'presiden', 'terpilih', 'pemiludamai',
'keputusanmksah']
Proses menghilangkan kata-kata yang umum dan sering muncul  dari  teks  yang  tidak  secara  signifikan menambah  makna  atau  konten  secara  keseluruhan dikenal  sebagai  penghapusan Stopword  Removal ,  dan ini adalah langkah berikutnya dapat dilihat pada Tabel 5.  Proses  ini  dilakukan  untuk  menyederhanakan  teks dan  meningkatkan  fokus  pada  kata-kata  kunci  yang lebih  bermakna  dalam  analisis  teks.  Kita  dapat mengurangi noise pada  data  teks  dan  meningkatkan akurasi analisis dengan menghilangkan stopwords .
Tabel 5. Tabel Hasil Stopword Removal Sebelum Stopword Setelah Stopword ['nu', 'dukung', 'penuh', 'presiden', 'terpilih', 'prabowo', 'gibran'] ['nu', 'dukung', 'penuh', 'presiden', 'terpilih', 'prabowo', 'gibran'] ['tertawa', 'lepas', 'aniescak', 'imin', 'hadiri', 'penetapan', 'prabowogibran', 'jadi', 'presiden', 'dan', 'wapres', 'terpilih'] ['tertawa',  'lepas',  'aniescak', 'imin',  'hadiri',  'penetapan', 'prabowogibran',  'presiden', 'wapres', 'terpilih'] ['pdip', 'bakal',
'jegal',
'pelantikan', 'prabowogibran', 'lewat', 'dua', 'cara', 'ini',
'presiden', 'dan', 'wapres', 'terpilih', 'bisa', 'batal', 'diangkat'] ['pdip',  'jegal',  'pelantikan', 'prabowogibran',  'presiden', 'wapres',  'terpilih',  'batal', 'diangkat'] ['partai',  'buruh',  'mendukung', 'presiden', 'amp', 'walik', 'presiden',  'terpilih',  'prabowo', 'gibran'] ['partai', 'buruh', 'mendukung', 'presiden', 'amp', 'walik', 'presiden', 'terpilih', 'prabowo', 'gibran'] ['putusan',  'mk',  'menetapkan', 'hasil', 'pemilu',
'sah',
'prabowogibran', 'jadi', 'presiden', 'dan', 'wakil', 'presiden', 'terpilih', 'pemiludamai', 'keputusanmksah'] ['putusan', 'mk', 'menetapkan', 'hasil', 'pemilu', 'sah', 'prabowogibran',  'presiden', 'wakil',  'presiden',  'terpilih', 'pemiludamai',
'keputusanmksah']
Langkah  selanjutnya  dalam  pemrosesan  teks  disebut stemming ,  dan  tujuannya  adalah  untuk  mengurangi kata-kata  yang  kompleks  dengan  imbuhan  menjadi bentuk  yang  lebih  sederhana  dan  lebih  mendasar. Proses  ini  juga  meningkatkan  efisiensi  dalam pengolahan  teks  dan  meningkatkan  akurasi  hasil analisis  secara  keseluruhan.  Contohnya,  kata-kata seperti "memenangkan", "menang", dan "kemenangan"
akan diubah menjadi bentuk dasarnya, yaitu "menang" seperti terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Hasil Stemming
Sebelum Stemming Setelah Stemming ['nu', 'dukung', 'penuh', 'presiden', 'terpilih', 'prabowo', 'gibran'] nu  dukung  penuh  presiden terpilih prabowo gibran ['tertawa', 'lepas', 'aniescak', 'imin', 'hadiri', 'penetapan', 'prabowogibran', 'presiden', 'wapres', 'terpilih'] tertawa  lepas  aniescak  imin hadiri penetapan prabowogibran presiden wapres terpilih ['pdip', 'jegal', 'pelantikan', 'prabowogibran', 'presiden', 'wapres', 'terpilih', 'batal', 'diangkat'] pdip jegal pelantikan prabowogibran presiden wapres terpilih batal diangkat ['partai',  'buruh',  'mendukung', 'presiden', 'amp', 'walik', 'presiden',  'terpilih',  'prabowo', 'gibran'] partai buruh mendukung presiden amp walik presiden terpilih prabowo gibran ['putusan',  'mk',  'menetapkan', 'hasil', 'pemilu', 'sah', 'prabowogibran', 'presiden', 'wakil', 'presiden', 'terpilih', 'pemiludamai', 'keputusanmksah'] putusan mk menetapkan hasil pemilu  sah  prabowogibran presiden wakil presiden terpilih pemiludamai keputusanmksah
Setelah  pra-pemrosesan  data,  metode Lexicon  Based digunakan  untuk  pelabelan,  dengan  kamus  kata-kata positif dan negatif sebagai referensi seperti terlihat pada Gambar  2.  Selanjutnya,  skor  positif  dan  negatif  dari setiap tweet dihitung  dengan  mengakumulasikan jumlah  kata  positif  dan  negatif  yang  terdapat  dalam tweet tersebut.  Baris tweet akan  ditandai  sebagai “positif” jika skor positif lebih tinggi dari skor negatif. Sebaliknya,  baris tweet akan  diklasifikasikan  sebagai “negatif” jika skor positif lebih rendah dari skor negatif. Tweet akan  diklasifikasikan  sebagai  “netral”  jika  skor positif  tidak  lebih  tinggi  atau  lebih  rendah  dari  skor negatif.  Namun,  label  kalimat  netral  tidak  digunakan dalam  penelitian  ini.  Pendekatan  ini  memungkinkan untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dari  setiap tweet berdasarkan  jumlah  kata  positif  dan  negatif  yang terkandung  di  dalamnya,  sehingga  memberikan gambaran  tentang  opini  atau  sikap  yang  terkandung dalam tweet tersebut.  Proses  ini  menghasilkan  jumlah label positif 1290 dan jumlah label negatif 75.
Tabel 7. Tabel Hasil Pelabelan Data Kalimat Label nu  dukung  penuh  presiden  terpilih  prabowo gibran Positive tertawa  lepas  aniescak  imin  hadiri  penetapan prabowogibran presiden wapres terpilih Positive pdip  jegal  pelantikan  prabowogibran  presiden wapres terpilih batal diangkat Negative partai  buruh  mendukung  presiden  amp  walik presiden terpilih prabowo gibran Positive putusan  mk  menetapkan  hasil  pemilu  sah prabowogibran presiden wakil presiden terpilih pemiludamai keputusanmksah Positive
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)

## Gambar 2. Hasil Proses Pelabelan Data
Gambar  3  adalah  pembagian  data,  yang  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  rasio  80:20  ke  dalam dua  kategori  utama:  data  latih  dan  data  uji.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  model  dilatih  pada  80%  dari total data sebagai data latih, dan kinerjanya diuji pada 20% data yang tersisa sebagai data uji.

## Gambar 3. Hasil Pembagian Data
Berikutnya  yaitu  pemodelan,  klasifikasi  yang  dipilih untuk analisis sentimen terkait terpilihnya Prabowo dan Gibran  melalui  twitter  adalah neural  network seperti pada  Gambar  4.  Pendekatan  ini  dipilih  karena keunggulan neural network dalam menangani data teks yang  kompleks  dan  mengidentifikasi  pola-pola  yang rumit  dalam opini publik.  Melalui  penggunaan neural network ,  kami  berharap  dapat  menghasilkan  model klasifikasi  yang  dapat  menginterpretasikan  dan mengklasifikasikan  sentimen  dari tweet-tweet yang berkaitan dengan Prabowo dan Gibran dengan akurasi yang tinggi.
Setelah  menentukan  model  yang  digunakan  tahap selanjutnya  yaitu  evaluasi,  analisis  ini  berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 93%. Akurasi sebesar 93% menunjukkan bahwa model neural network yang kami gunakan mampu dengan presisi yang tinggi dalam membedakan antara sentimen positif dan negatif dalam teks tweet .
Gambar 4. Hasil Proses Pemodelan
Berikutnya  hasil  analisis  divisualisasi  menggunakan scatter plot yang memperlihatkan hubungan antara dua variabel utama, yaitu test loss dan akurasi seperti pada Gambar 5. Scatter plot tersebut menunjukkan pola yang menarik di mana semakin kecil nilai test loss , semakin besar  tingkat  akurasi  yang  dicapai  oleh  model neural network yang digunakan dalam penelitian ini. Pola ini mencerminkan  kualitas  dan  performa  model,  di  mana semakin rendah tingkat kehilangan data ( loss ), semakin baik  model  dalam  memprediksi  hasil  dengan  tepat. Hasilnya, scatter  plot berfungsi  sebagai  alat  bantu visual yang berguna untuk memahami efektivitas model dalam menangani dan mengevaluasi data sentimen dari media sosial terkait pemilihan Prabowo dan Gibran.

## Gambar 5. Hasil Visualisasi

## 4.   Kesimpulan
Penelitian ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang  opini  publik  terkait  terpilihnya  Prabowo  dan Gibran  melalui  analisis  sentimen  di  twitter  dengan menggunakan metode neural network . Dengan tingkat akurasi  yang  mencapai  93%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  neural  network  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mengklasifikasikan  93%  tweet  sebagai sentimen  positif  atau  negatif  secara  tepat,  dengan tingkat akurasi 93%. Dengan kata lain, dari 100 tweet yang diperiksa, 93 di antaranya diklasifikasikan secara akurat sebagai positif atau negatif. Hal ini menunjukkan seberapa baik dan konsistennya model ini memprediksi nada  tweet  tentang  pemilihan  Prabowo  dan  Gibran. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode neural network dapat  secara  efektif  menangani  kompleksitas dan  variasi  dalam  data  teks,  untuk  memberikan  hasil
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
yang tepat dan dapat dipercaya. Selain itu, penelitian ini juga  berkontribusi  signifikan  dalam  bidang  analisis sentimen, khususnya dalam konteks media sosial yang dinamis dan terus berkembang. Studi ini menggunakan data  secara  eksklusif  dari  Twitter.  Dengan  hanya berfokus  pada  data  Twitter  untuk  analisis  sentimen terkait  terpilihnya  Prabowo  Gibran,  penelitian  ini berharap  dapat  memanfaatkan  pentingnya  Twitter dalam  wacana  politik,  aksesibilitas  data,  dan  format teks  yang  dapat  dianalisis.  Hal  ini  memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan penggunaan sumber daya yang efektif. Disarankan agar data dari situs media sosial  lain,  seperti  YouTube,  Instagram,  dan  TikTok, dimasukkan  ke  dalam  penelitian  di  masa  depan  untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap  tentang opini  publik.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak hanya memperkaya pemahaman tentang respons publik terhadap proses pemilihan presiden dan wakil presiden, tetapi  juga  menggarisbawahi  pentingnya  penggunaan teknologi canggih seperti neural network dalam analisis data teks. Ini membuka peluang untuk penerapan lebih lanjut  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  politik, pemasaran, dan riset sosial, di mana pemahaman yang akurat tentang sentimen publik sangat krusial.

## Daftar Rujukan
[1] D.  K.  Nugroho,  “US  presidential  election  2020  prediction based  on  Twitter  data  using  lexicon-based  sentiment analysis,”  in 2021  11th  International  Conference  on  Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence) , IEEE, 2021, pp. 136–141.
[2] M. Yaya Sawitri and I. Nyoman Wiratmaja, “On the Brink of Post-Democracy:  Indonesia’s  Identity  Politics  in  the  Post- Truth Era,” Politička misao: časopis za politologiju , vol. 58, no. 2, pp. 141–159, 2021.
[3] P. R. Revolusi, “PERSEPSI PUBLIK DAN MEDIA SOSIAL DALAM  KAMPANYE  DIGITAL  PILPRES  2024,” NIVEDANA:  Jurnal  Komunikasi  dan  Bahasa ,  vol.  5,  no.  1, pp. 32–44, 2024.
[4] M. Al-Fikri, F. Ismail, S. Nurjanah, and R. Rosyad, “Politik
Dinasti  dalam  Perspektif  Komunikasi  Politik,” Buana Komunikasi (Jurnal Penelitian dan Studi Ilmu Komunikasi) , vol. 4, no. 2, pp. 156–162, 2023.
[5] R. Safitri, N. Alfira, D. Tamitiadini, W. W. A. Dewi, and N. Febriani, Analisis sentimen: Metode alternatif penelitian big data . Universitas Brawijaya Press, 2021.
[6] M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Dan Knn,” Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[7] M.  Minardi,  R.  Lasepa,  S.  Riyadi,  S.  Ramadhan,  and  D.  D. Saputra, “Sentiment Analysis Terhadap Perspektif Warganet Atas  Tragedi  Kanjuruhan  Malang  di  Twitter  Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal  Informatika ,  vol.  10,  no.  1, pp. 45–53, 2023.
[8] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan  Lockdown  Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[9] G.  K.  Locarso,  “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi Pedulilindungi Pada Google Play Store Menggunakan NBC,” JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , vol. 6, no. 2, pp. 353–361, 2022.
[10] A.  A.  Kurniawan  and  M.  Mustikasari,  “Implementasi  deep learning  menggunakan  metode  CNN  dan  lSTM  untuk menentukan  berita  palsu  dalam  bahasa  indonesia,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 4, pp. 544–552,
2021.
[11] D.  Abimanyu,  “Analisis  Sentimen  Akun  Twitter  Apex Legends  Menggunakan  VADER,” Analisis  Sentimen  Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER , vol. 5, no. 03, pp. 423–431, 2022.
[12] P.  L.  Parameswari  and  P.  Prihandoko,  “PENGGUNAAN CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  LINGKUNGAN  HIDUP KOTA DEPOK DI TWITTER,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 27, no. 1, pp. 29–42, 2022.
[13] B.  B.  Baskoro,  I.  Susanto,  and  S.  Khomsah,  “Analisis Sentimen  Pelanggan  Hotel  di  Purwokerto  Menggunakan Metode  Random  Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan Pelanggan  Pada  Situs  TRIPADVISOR),” Journal  of Informatics  Information  System  Software  Engineering  and Applications (INISTA) , vol. 3, no. 2, pp. 21–29, 2021.
[14] D.  Musfiroh,  U.  Khaira,  P.  E.  P.  Utomo,  and  T.  Suratno, “Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon: Sentiment Analysis  of  Online  Lectures  in  Indonesia  from  Twitter Dataset  Using  InSet  Lexicon,” MALCOM:  Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2021.
[15] M.  Furqan,  S.  Sriani,  and  S.  M.  Sari,  “Analisis  Sentimen Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap  New  Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno. Com , vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2022.
[16] C.  F.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen  Terhadap  Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” Jurnal informatika dan rekayasa perangkat lunak , vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2022.
[17] T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akademik Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.  5,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3  Februari,  pp.  364–380, 2023.
[18] S.  F.  Aliyah,  H.  Yasin,  S.  Suparti,  B.  Warsito,  and  T. Widiharis,  “Analisis  sentimen  PT  Tiki  Jalur  Nugraha Ekakurir  (PT  Tiki  JNE)  pada  media  sosial  twitter menggunakan  model  feed  forward  neural  network,” J. Statistika Unimus , vol. 11, no. 2, 2020.
[19] F.  Y.  Santoso,  E.  Sediyono,  and  H.  D.  Purnomo, “Optimalisasi  Hyper  Parameter  Convolutional  Neural Networks  Menggunakan  Ant  Colony  Optimization,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 11, no. 2, pp. 243–248, 2024.
[20] M.  I.  Firmansyah,  R.  S.  Rohman,  and  E.  Marsusanti, “Penerapan  Algoritma  Klastering  K-Means  Untuk  Fitur Atribut Pada Layanan Streaming Musik Spotify,” Indonesian Journal Computer Science , vol. 2, no. 2, pp. 58–66, 2023.
Gambar 5. Hasil Visualisasi