## Perang Narasi di Instagram: Analisis Sentimen dan Pola Komunikasi Netizen Terkait Hasil Pilpres 2024
Ming Ho, Agustinus Rusdianto Berto, Endah Muwarni*
Universitas Multimedia Nusantara, Indonesia

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 17/05/2024 Revised : 02/07/2024 Published  : 31/07/2024
Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Volume : 4
No.
: 1 Halaman  : 79 - 88 Terbitan  : Juli 2024
Terakreditasi Sinta Peringkat 4 berdasarkan Ristekdikti No. 152/E/KPT/2023

## A B S T R A K
Kemampuan  media  sosial  dalam  menciptakan  ruang  dialog  antara  politisi  dan publik, serta menarik perhatian pemilih muda, menjadikan media sosial semakin vital  bagi  politisi  untuk  melakukan  personal  branding  lewat  media  sosial. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan  kualitatif  untuk menganalisis jaringan komunikasi dan sentimen netizen di media sosial mengenai postingan  @IDNTimes  pada  tanggal  16  Maret  2024  dengan  judul  "Prabowo- Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi". Metode Social Network Analysis menganalisa jaringan dan komentar Instagram dengan bantuan aplikasi Voyant dan Gephi 10.1. Studi ini menemukan bahwa perhitungan sentralitas derajat dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu yang menonjol. Analisis betweenness centrality  menyoroti  peran  @Dinasasmitareal  sebagai  perantara  utama  antara aktor  lain  dalam  jaringan,  menegaskan  pengaruhnya  dalam  menghubungkan komunikasi  di  antara  mereka.  Sedangkan  analisis  closeness  centrality,  kelima aktor  yang  terlibat  menunjukkan  tingkat  aksesibilitas  yang  setara  dalam berinteraksi di jaringan. Dalam hal teks analisis kata "menang" paling banyak di sebutkan yaitu sebanyak 14 kata, namun ada jumlah komentar yang negatif yang mengekspresikan keraguan terhadap kemenangan Paslon nomor 02.
Kata Kunci : Personal Branding; Instagram; Analisis Komentar.

## A B S T R A C T
The ability of social media to create a dialog space between politicians and the public,  as  well  as  attracting  the  attention  of  young  voters,  makes  social  media increasingly  vital  for  politicians  to  conduct  personal  branding  through  social media.  This  research  uses  quantitative  and  qualitative  approaches  to  analyze netizen communication networks and sentiments on social media regarding the @IDNTimes post on March 16, 2024 with the title “Prabowo-Gibran Wins 2024 Presidential Election in 25 Provinces”. The Social Network Analysis method was used to analyze the network and Instagram comments with the help of the Voyant and Gephi 10.1 applications. This study found that degree centrality calculations can  be  used  to  identify  prominent  individuals..  The  betweenness  centrality analysis  highlights  the  role  of  @Dinasasmitareal  as  the  main  intermediary between  other  actors  in  the  network,  emphasizing  its  influence  in  connecting communication between them. As for the closeness centrality analysis, the five actors involved showed equal levels of accessibility in interacting in the network. In terms of text analysis, the word “menang” was mentioned the most, with 14 words,  there  was  a  negative  number  of  comments  expressing  doubt  about  the Prabowo-Gibran's victory.
Keywords : Personal Branding; Instagram; Comment Analysis.

## A. Pendahuluan
Pada era digital yang terus berkembang, Media sosial memainkan peran penting dalam memengaruhi opini publik, sejalan dengan perkembangan teknologi yang tak terpisahkan dari kehidupan masyarakat. (Bracciale & Martella, 2017; Fadhlurrohman & Purnomo, 2020) teknologi informasi yaitu media sosial membuka pintu bagi terciptanya platform-platform komunikasi digital yang memungkinkan interaksi dan komunikasi dengan audiens menjadi lebih mudah untuk dilakukan khususnya pada konteks ini adalah bagi para politisi. Politisi di berbagai negara telah memanfaatkan media sosial untuk berinteraksi dengan konstituennya, berdialog langsung dengan masyarakat, dan memfasilitasi diskusi politik. Kemampuan media sosial dalam menciptakan ruang dialog antara politisi dan publik, serta menarik perhatian pemilih muda, menjadikan media sosial semakin vital bagi politisi Hal  ini  juga  disebabkan  oleh  peran  media  sosial  sebagai  alternatif  dalam  menyediakan  informasi  yang  akan disiarkan atau disebarkan secara terbuka kepada publik (Zhang et al., 2018).
Instagram  adalah  salah  satu  media  sosial  populer  di  Indonesia  dan  dunia.  Dengan  pertumbuhan  pesat, Instagram  menduduki  peringkat  tinggi  di  antara  platform  media  sosial.  (Instagram  Business  Team,  2021) menyatakan bahwa Instagram adalah platform pilihan utama untuk berinteraksi dengan brand melalui komentar, balasan story ,  kuis,  dan  tanya  jawab.  Peran  Instagram  tidak  hanya  untuk  kepentingan  personal  tetapi  juga memudahkan komunitas dalam berinteraksi (Ramadhanti & Setyanto, 2018). Dalam konteks politik, Instagram menjadi  alat  penting  bagi  politisi  untuk  memperkenalkan  diri  kepada  pemilih  dan  membangun  citra  serta personal branding mereka. Penelitian ini akan mengeksplorasi peran Instagram dalam mendukung  personal branding politisi dan bagaimana sentimen serta pola komunikasi pada komentar-komentar netizen mencerminkan dinamika politik yang kompleks di Indonesia. Namun, media sosial seperti Instagram juga memungkinkan aktor politik memanipulasi lingkungan politik dan memanfaatkan wacana yang ada (Borge et al., 2023).
Komentar netizen di Instagram sering kali menjadi sorotan, terutama terkait personal branding, pesan promosi, dan opini terhadap calon presiden dan wakil presiden di Indonesia. Personal branding melibatkan penciptaan  identitas  merek  yang  kuat  dan  konsisten,  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  pribadi  dan profesional,  dengan  fokus  pada  keaslian,  kredibilitas,  dan  keahlian  (Haroen,  2014).  Media  sosial  dapat membantu  menyebarkan  berbagai  materi  politik,  meningkatkan  paparan  publik  terhadap  isu  politik,  dan mendorong partisipasi politik (Borge et al., 2023). Fenomena ini mencerminkan partisipasi politik aktif dan memunculkan perdebatan serta tantangan terkait opini publik dalam proses demokrasi. Komentar-komentar netizen terhadap iklan dan postingan terkait calon presiden dan wakil presiden menunjukkan beragam sudut pandang  masyarakat.  Dengan  banyaknya  aktor  yang  aktif  di  media  sosial  seperti  Instagram,  penting  untuk mempertimbangkan klasifikasi aktor berdasarkan penggunaan akun mereka (Farzam et al., 2023).
Postingan Instagram @IDNTimes pada 16 Maret 2024 berjudul "Prabowo-Gibran Menang Pilpres 2024 di  25  Provinsi"  mendapat  9.004  likes  dan  1.148  komentar,  menunjukkan  reaksi  masyarakat  yang  tinggi. Postingan  tersebut  membahas  kemenangan  Prabowo-Gibran  dalam  Pilpres  2024  di  Indonesia.  Komentar- komentar netizen beragam, dari dukungan hingga kritik, serta kecurigaan adanya kecurangan. Postingan ini menunjukkan bagaimana media sosial menjadi tempat masyarakat untuk berpartisipasi dalam proses politik dan mengekspresikan pandangan mereka.
Gambar 1: Postingan Pada Instagram @idntimes
Masih sedikit penelitian yang menganalisis pola serta sentimen dari komentar-komentar netizen terkait hasil  pemilihan  presiden  dan  wakil  presiden.  Adapun  terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  mengulas  dan menganalisis  pola  komunikasi  dan  sentimen  netizen  dari  pemilihan  presiden  dan  wakil  presiden  adalah penelitian  yang  ditulis  oleh  Hastuti  et  al. (2023).  Penelitian ini  bertujuan  untuk menganalisis  perbincangan
netizen di media sosial tentang pilihan politik dan Capres 2024 di Twitter. Bukan hanya keterbatasan mengenai penelitian yang  menganalisis  pola  serta  sentimen  dari  komentar-komentar  netizen  terkait  hasil  pemilihan presiden  dan  wakil  presiden saja  yang  masih  minim,  keterbatasan  penelitian  yang  membahas  mengenai jaringan komunikasi komentar-komentar di media sosial Instagram juga ternyata masih sangat jarang. enelitian Hastuti  et  al.  (2023)  yang  hanya  menganalisa  komentar  atau  tweet  yang  berada  di  media  sosial  Twitter. Penelitian  ini  mencoba  untuk  memperluas  kajian  penelitian  tersebut,  berdasarkan  rekomendasi  penelitian Hastuti et al. (2023) yaitupenelitian soal jaringan media dapat ditingkatkan lagi dengan menambahkan liputan data di berbagai media sosial dalam rangka menemukan lebih banyak node atau akun berpengaruh.
Penelitian  ini  memperluas  analisis  dengan  menerapkan  metode  yang  sama  pada  platform  Instagram, sementara penelitian terdahulu hanya berfokus pada Twitter. Peneliti akan menganalisis komentar pada salah satu unggahan di Instagram untuk memperkaya pemahaman tentang dinamika komunikasi dan persepsi publik dalam konteks pemilihan presiden. Selain menganalisis sentimen positif dan negatif, peneliti menggunakan metode Social Network Analysis (SNA) untuk mempelajari pola struktur jaringan komunikasi serta persepsi netizen  terkait  kemenangan  Paslon  nomor  02  dalam  pemilihan  presiden  2024  di  Indonesia.  Jaringan komunikasi mencerminkan pola interaksi yang mendasari pertukaran pesan dan informasi. Instagram, sebagai platform media sosial, memungkinkan pengguna mengekspresikan diri, berinteraksi, berkolaborasi, berbagi informasi,  dan  membangun  hubungan  sosial  secara  virtual  (Nasrullah,  2015).  Penelitian  ini  bertujuan mendalami  pola  komunikasi  dan  interaksi  di  Instagram,  khususnya  terkait  hasil  pemilihan  presiden,  untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola struktur jaringan komunikasi dan komentar-komentar positif dan negatif serta persepsi netizen di Instagram terkait hasil kemenangan dari Paslon nomor 02 yaitu Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka dalam pemilihan calon presiden dan wakil presiden 2024 di Indonesia.  Dengan  memahami  dinamika  dan  persepsi  masyarakat  yang  terungkap  di  Instagram,  kita  dapat mengeksplorasi implikasi politik dan sosial dari kemenangan tersebut, memahami dinamika komunikasi dan interaksi dalam jaringan sosial tersebut, serta mengukur pengaruh dan peran penting aktor-aktor di dalamnya, Serta mengidentifikasi tantangan dan risiko yang terkait dengan politik digital dan pembentukan opini publik. Selain itu, penelitian ini juga dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pemangku kepentingan politik, peneliti,  dan  masyarakat  umum  dalam memahami  peran  Instagram  dalam  proses  demokrasi  dan perubahan politik di Indonesia.

## B. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  penggunaan  dan  komentar  media  sosial  harus  mampu  menangkap  interaksi dinamis antara penggunaan media sosial dan konteks sosial, karena perilaku manusia dipengaruhi oleh situasi sosial  yang  kompleks  (Latané  et  al.,  2008;  Montano  &  Kasprzyk,  2015).  Social  Network  Analysis  (SNA) adalah pendekatan yang cocok untuk menangkap interaksi-interaksi ini. SNA menganalisis struktur interaksi dengan  menandai  obyek-obyek  yang  berinteraksi  seperti  individu  atau  entitas  lain  sebagai  simpul  dan hubungan di antara mereka sebagai lines atau edges, memungkinkan pembuatan grafik jaringan yang kemudian dapat  dianalisis  secara  institusional  (Nie  et  al.,  2023).  Dengan  menggunakan  SNA  dan  analisis  sentimen, peneliti  dapat  memahami  hubungan  dan  struktur  dalam  suatu  jaringan,  serta  mengidentifikasi pola  dan intensitas hubungan di antara aktor-aktor dalam jaringan tersebut (Bakry & Kusmayadi, 2021). Penelitian ini menggunakan  metode  kuantitatif  dan  kualitatif  untuk  menganalisis  isi  komentar.  Peneliti  akan  melakukan analisis teks dengan mengkategorikan teks menjadi positif dan negatif menggunakan pendekatan kualitatif. Namun, karena banyaknya teks yang dianalisis pada unggahan @IDNTimes, maka peneliti akan menggunakan sebagian  contoh  untuk  analisis  pemaknaanya.  Pertimbangan  komentar  yang  dijadikan  contoh  oleh  peneliti adalah  komentar  tersebut  masuk  kedalam  kata-kata  yang  sering  muncul,  komentar  tersebut  memiliki pemaknaan komentar positif atau negatif, dan komentar tidak mengandung kata-kata yang mengandung kata SARA  ataupun  jorok .  Terdapat  tiga  pengukuran  sentralitas: degree  centrality,  betweenness  centrality,  dan closeness  centrality. Algoritma  ini  menggunakan  teori  graf  untuk menghitung  pengaruh  setiap  node  dalam jaringan.  Setiap  ukuran  sentralitas  memiliki  definisi  tersendiri  mengenai  besar  "pengaruh"  tersebut,  namun
secara  umum  memberikan  gambaran  tentang  tingkat  konektivitas  node  tersebut  (Bratawisnu  &  Alamsyah, 2019). Penjelasan lebih lanjut tentang pengukuran centrality dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Tabel pengukuran centrality dalam metodologi SNA
Pengukuran Centrality Definisi Degree Centrality untuk mengidentifikasi aktor yang memiliki peran paling signifikan  berdasarkan  jumlah  koneksi  atau  hubungan dengan aktor lain dalam jaringan. Closeness Centrality Untuk mengevaluasi seberapa cepat atau mudah sebuah node  dalam  jaringan  dapat  terhubung  dengan  node lainnya. Betweenness Centrality digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  sering  suatu simpul (node) menjadi perantara dalam menghubungkan
node lain  dalam  jaringan.  Metrik  ini  membantu  dalam memahami  posisi  atau  peran  sebuah  simpul  dalam jaringan sosial.
Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi aktor-aktor kunci dalam jaringan sosial Instagram terkait hasil pemilihan  presiden.  Diharapkan, penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan mendalam  tentang struktur  dan dinamika komunikasi di Instagram serta kontribusi dalam memahami pengaruh media sosial dalam konteks politik  dan  persepsi  publik.  Permasalahan  penelitian  ini  adalah  visualisasi  jaringan,  pola  komunikasi,  dan pengelompokan komentar positif atau negatif pada unggahan @IDNTimes tanggal 16 Maret 2024 berjudul "Prabowo-Gibran  Menang  Pilpres  2024  di  25  Provinsi".  Populasi  penelitian  mencakup  semua  komentar  di kolom komentar, dengan sampel berupa semua komentar pada unggahan tersebut dari 16 Maret 2024 hingga 18 Maret 2024. Analisis teks pada kolom komentar menggunakan perangkat lunak Voyant secara kuantitatif dan kualitatif. Peneliti akan menganalisis kata-kata yang paling sering muncul dalam komentar atau balasan, kemudian mengkategorikan komentar sebagai positif, netral, atau negatif untuk memahami teks secara lebih holistik, mengingat teks negatif belum tentu bermakna negatif, begitu pula sebaliknya. Selanjutnya, peneliti akan melakukan analisis jaringan sosial (SNA) menggunakan perangkat lunak Gephi 10.01. Data diambil dari 238  komentar  dan  disaring  menjadi  100  dataset,  terdiri  dari  100  node  dan  54  edge.  Graf  jaringan  bersifat undirected, artinya tidak memiliki arah dalam interaksi antar node. Visualisasi graf jaringan dengan komentar pada unggahan tersebut juga akan disajikan.
Proses pengumpulan data penelitian terbagi menjadi dua langkah. Pertama, peneliti menggunakan teknik text  mining  dengan  bantuan  website  exportcomments.com. Text  mining adalah  proses  mengumpulkan informasi  dari  teks  yang  tidak  terstruktur  (Dang  &  Ahmad,  2014).  Dengan  text  mining,  peneliti  dapat mengumpulkan  data  pengguna  Instagram  yang  mengomentari,  mention,  dan  membalas  komentar  pada unggahan  tersebut.  Hasil export komentar  ini  akan  diformat  dalam  bentuk  excel.  Proses export adalah pengambilan informasi berguna dari data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur (Borgatti et al., 2024).
Langkah kedua adalah processing data. Setelah data terkumpul, peneliti melakukan proses pembersihan dengan menghapus noise dan komentar yang tidak relevan, seperti spam, iklan, atau yang tidak terkait dengan Pilpres 2024, serta menghapus komentar dari akun bot. Setelah pemrosesan data, peneliti melakukan analisis data  menggunakan  nilai  sentralitas  (Degree  Centrality,  Closeness  Centrality,  dan  Betweenness  Centrality). Menurut (Borgatti et al., 2024). Nilai sentralitas adalah jumlah koneksi yang dimiliki oleh sebuah node, dibagi dengan jumlah koneksi maksimum yang mungkin dimiliki oleh node tersebut dalam jaringan yang terhubung. Dalam menganalisis jenis-jenis dari sentralitas, terdapat beberapa aspek yang dapat diamati. in-degree centrality mengacu pada jumlah hubungan yang dimulai oleh aktor tertentu berdasarkan ikatan atau koneksi, seperti jumlah pengguna yang melakukan retweet atau menyebutkan pengguna tertentu (Himelboim & Golan, 2019). Sementara itu, out-degree centrality mencerminkan seberapa sering komentar atau postingan tersebut dibagikan.
Aktor  yang  menjadi  fokus  analisis  penelitian  ini  adalah  lima  pengguna  teratas  yang  aktif  dalam berkomentar  pada  unggahan  tersebut,  hal  ini  dapat  ditentukan  oleh degree , in-degree dan out-degree . sentralitas secara umum digunakan untuk memahami seberapa kuat hubungan antara satu aktor dengan aktor lainnya dalam suatu jaringan (Himelboim & Golan, 2019).

## C. Hasil dan Pembahasan

## Analisis Jaringan
Unggahan feed @IDNTimes “Prabowo-Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi” ramai dengan komentar, hal  ini  dibuktikan  hingga  tanggal  18  Maret  2024  unggahan  tersebut  sudah  mengumpulkan  total  komentar sebanyak,  yang  dimana  apabila  dibandingkan  dengan  10  unggahan  sebelum  unggahan  feed  @IDNTimes “Prabowo-Gibran Menang  Pilpres  2024  di  25  Provinsi”  yang terdapat  pada  feeds  Instagram @IDNTimes, masing-masing postingan hanya memiliki komentar sebesar 83 komentar secara rata-rata. Peneliti melakukan analisis  sentralitas  terhadap  unggahan  tersebut,  yang  dimana  analisis  sentralitas  sendiri  dilakukan  dalam analisis jaringan sosial untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi peran serta pengaruh dari setiap node (atau aktor)  dalam  jaringan  tersebut.  Dengan  mengukur centrality ,  kita  dapat  mengetahui  seberapa  penting  atau berpengaruh  sebuah  node  dalam  menyebarkan  informasi,  memediasi  hubungan  antar  node  lainnya,  atau menjadi pusat kekuatan dalam jaringan. Analisis centrality memungkinkan kita untuk mengidentifikasi node yang paling vital dan strategis dalam jaringan sosial, yang dapat memberikan wawasan penting tentang struktur dan  dinamika  hubungan  antar  aktor  dalam  suatu  komunitas  atau  lingkungan  sosial.  Perangkat  lunak  yang digunakan untuk memvisualkan centrality yang di ukur menggunakan Gephi 10.01.
Gambar 2 : Visualisasi Analisis Jaringan Unggahan @IDNTimes Dalam melihat hubungan antar node atau aktor pada kolom komentar di unggahan feed @IDNTimes “Prabowo-Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi”, peneliti menggunakan bantuan aplikasi gephi yang dimana peneliti menemukan nilai degree, in-degree , dan juga outdegree dari tiga aktor yang paling aktif dalam memberikan komentar pada unggahan tersebut. Dalam analisis degree centrality , metode ini digunakan untuk mengidentifikasi  aktor  yang  memiliki  peran  paling  signifikan  berdasarkan  jumlah  koneksi  atau  hubungan dengan aktor lain dalam jaringan. Dibawah ini adalah tabel yang menampilkan lima aktor dengan peringkat teratas dalam hal degree centrality . Tabel 2 : Nilai Degree Unggahan Instagram @IDNTimes ID Label Nilai Degree In-Degree Out-Degree Dinasasmitareal Dinasasm… 17 8 9 Mhmmad.asdar_ax09 Mhmma… 8 8 0 Rojak07 Rojak07 7 4 3 bdityask bdityask 6 2 4 Mixue2500 Mixue2500 4 1 3
Nilai degree menunjukan bahwa dari akun Instagram atau aktor yang memiliki pengaruh paling besar atau  sekaligus  menjadi  aktor  yang  paling  populer  dan  aktif  dalam  membahas  terkait  unggahan  instagram tersebut  adalah  @Dinasasmitareal,  dengan  nilai degree  centrality sebesar  17,  hal  ini  sekaligus  juga menunjukan bahwa terdapat 17 akun atau aktor yang terhubung atau tertaut dengan @Dinasasmitareal. Pada urutan kedua oleh akun @Mhmmad.asdar_ax09 yang memiliki nilai sebesar 8, selanjutnya akun @Rojak07 memiliki nilai degree 7, berikutnya ada akun @bdityask dengan nilai degree 6 dan yang terakhir adalah akun
@mixue2500 yang memiliki nilai degree 4, yang artinya terdapat 4 aktor yang terhubung atau tertaut pada akun  @mixue2500.  Nilai  degree  ini  sekaligus  menunjukkan  bahwa  kelima  aktor  tersebut  memiliki keterhubungan yang signifikan di antara aktor lain dalam jaringan.
Gambar 3: Profil Akun Instagram @dinasasmitareal
Pemilik  akun  @dinasasmitareal  adalah  seseorang  bernama  Dina  Sasmita  adalah  seorang  artis  dan entertainer asal Pekanbaru, Riau. Hal ini terlihat dari postingannya yang menunjukkan aktivitasnya di lokasi syuting dan berfoto dengan sesama entertainer, serta postingan tentang keterlibatannya dalam berbagai proyek film atau show. Di samping kesibukannya, Dina Sasmita memiliki hobi traveling dan aktif bermedia sosial. Ia sering membagikan foto dan video perjalanan serta aktivitasnya di akun Instagramnya.
Selanjutnya peneliti melihat nilai betweenness centrality nya. Analisis betweenness centrality berguna untuk  menilai  seberapa  sering  suatu  simpul  menjadi  perantara  dalam  menghubungkan  simpul  lain  dalam jaringan, serta untuk memahami posisi atau peran sebuah node dalam jaringan. Kehadiran node dalam jaringan sangat  penting  karena  keberadaannya  memastikan  terjadinya  interaksi  yang  lancar  antara nodes lainnya. Berikut adalah tabel yang menampilkan lima aktor dengan peringkat betweenness centrality tertinggi. Tabel 3 : Nilai Betweenness Unggahan Instagram @IDNTimes ID Label Nilai Betweenness Dinasasmitareal Dinasasm… 166 Rojak07 Rojak07 64 bdityask bdityask 39,5 Ekapapae_atta_shaka Ekapapae_a… 13 Xyzchelll._ Xyzchelll._ 12
Dari  data  tabel  menunjukkan  bahwa  kelima  aktor  tersebut  sangat  diminati  dalam  jaringan  karena kemampuannya sebagai perantara dan penghubung antara banyak aktor lainnya yang terdapat pada unggahan tersebut. Terakhir peneliti melihat nilai betweenness centrality . Dibawah ini adalah tabel yang menampilkan lima  aktor  dengan  peringkat  teratasnya,  yang  dimana  kelima  aktor  ini  memiliki  nilai closeness terendah dibandingkan dengan aktor lainnya.
Tabel 4 : Nilai Closeness Unggahan Instagram @IDNTimes ID Label Nilai Closeness Mhmmad.asdar_ax09 Mhmma… 0 Mhmmad.asdar_ax0 Mhmma… 0 Bbmfahri Bbmfahri 0 Kiosherbalkioseha Kiosherba… 0 Allunk_hii0 Allunk_hii0 0
Dari tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa kelima akun Instagram atau aktor tersebut memiliki nilai closeness centrality yang sama atau setara, yakni dengan nilai closeness centrality sebesar 0. Hal ini sekaligus menunjukkan bahwa kelima aktor tersebut memiliki kemampuan untuk mencapai node-node lainnya dengan
jalur terpendek atau tercepat dalam interaksi di kolom komentar pada unggahan feed @IDNTimes “Prabowo- Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi” di media sosial Instagram. Hal ini mengindikasikan bahwa kelima aktor tersebut memiliki aksesibilitas yang sama dalam jaringan untuk berinteraksi dengan node lainnya.

## Analisis Teks Instagram
Dari  hasil  voyant-tools.org,  ditemukan  bahwa  kata-kata  yang  paling  sering  muncul  atau  digunakan  dalam komentar pada unggahan feed @IDNTimes “Prabowo-Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi” di media sosial Instagram.
Gambar 4: Visualisasi Kata Pada Kolom Komentar Unggahan @IDNTimes
Pada  gambar  4  terdapat  tiga  kata  yang  paling  banyak  terdapat  pada  kolom  komentar  pada  unggahan unggahan feed @IDNTimes “Prabowo-Gibran  Menang  Pilpres  2024  di  25  Provinsi” tiga  kata  yang  paling sering ditemui. Kata yang pertama yang paling sering muncul adalah kata “menang”, sejumlah 14 kata yang terdapat  kata  “menang”  pada  komentarnya.  Total  komentar  yang  mengandung  kata  “menang”  didalamnya berjumlah 14 komentar. Dari pengamatan manual yang dilakukan oleh peneliti komentar yang menggandung kata “menang” pada komentarnya di dominasi oleh komentar yang kontra atau negatif atas hasil kemenangan Prabowo-Gibran  pada  Pilpres 2024 dengan  perbandingan  enam  jumlah komentar  yang  pro  atau  positif  dan delapan  jumlah  komentar  yang  kontra  atau  negatif.  Peneliti  akan  memberikan  beberapa  komentar- komentarnya,  komentar  kontra  atau  negatif  yang  pertama  adalah  “menang  hasil  suap  aja  bangga.  Neraka menanti kalian” ujar akun Instagram @dinasasmitareal. komentar kontra atau negatif yang pertama adalah “Menang  jalur  bansos.  Bangga  gtu?”  ujar  akun  Instagram  @ridhwan.joe.  Komentar  yang  ketiga  adalah “Sebelum hari pencoblosan aja 02 sudah disetting menang dg angka 58%, apakah kalian yakin akan sejujur hati nurani kalian dalam pemilu pilpres ini? Aku nggak yakin 100%” ujar akun Instagram @htimbat.
Kata yang kedua yang paling sering muncul adalah kata “kalah”, sejumlah 13 kata yang terdapat kata “kalah” pada komentarnya. Total komentar yang mengandung kata “kalah” didalamnya berjumlah 11 kata. Dari pengamatan manual yang dilakukan oleh peneliti komentar yang menggandung kata “kalah” pada komentarnya di  dominasi  oleh  komentar  yang  pro  atau  positif  atas  hasil  kemenangan  Prabowo-Gibran  pada  Pilpres  2024 dengan perbandingan delapan jumlah komentar yang pro atau positif dan tiga jumlah komentar yang kontra atau negatif.  Peneliti  akan  memberikan  beberapa  komentar-komentarnya,  komentar  pro  atau  positif  yang  pertama adalah “SDM kaya lu harus nya pindah ke Rohingya biar ngga harus ngeluh² terus, pangan naik itu ada sebab nya cek Google kalau mau lebih jelasnya ,bukan nya punya hp cuman bisa ngomong sama jungjungan lu yg kalah terus  ngeluh”  ujar  akun  Instagram  @rojak07.  Komentar  kedua  adalah  “kalaupun  istora  udah  di  boking  dan ternyata 02 kalah tempat yg di boking itu untuk mengucapkan selamat ke yg menang..” ujar akun Instagram @bdityask dalam membalas komentar dari akun Instagram @dpr4mz. Komentar berikutnya adalah “kalah kalah aja” ujar akun Instagram @bdityask dalam membalas komentar dari akun Instagram @dinasasmitareal.
Kata selanjutnya yang paling sering muncul adalah kata “sdm”, sejumlah 12 kata yang terdapat kata “sdm” pada komentarnya. Total komentar yang mengandung kata “sdm” didalamnya berjumlah 10 komentar. Sdm  sendiri  adalah  singkatan  dari  sumber  daya  manusia  yang  di  singkat  menjadi  SDM.  Dari  pengamatan manual yang dilakukan oleh peneliti komentar yang menggandung kata “sdm” pada komentarnya sama-sama
mendominasi antara komentar yang pro atau positif maupun yang kontra atau negatif atas hasil kemenangan Prabowo-Gibran pada Pilpres 2024 dengan perbandingan lima jumlah komentar yang pro atau positif dan lima jumlah komentar yang kontra atau negatif. Peneliti akan memberikan beberapa komentar-komentar yang pro atau  positif dan juga  komentar-komentar  yang  kontra  atau  negatif, komentar pro  atau  positif  yang  pertama adalah “perasaan bayar pajak masih biasa" ajah, susah kalau SDM Rohingya cuman pingin dikasih nya gratis, idup di negara gratis mikir² jaman sekarang berak ajah Bayar dasar SDM Rohingya wkwkwkw” ujar akun Instagram  @rojak07.  Komentar  pro  atau  positif  yang  kedua  adalah  “SDM  kaya  lu  harus  nya  pindah  ke Rohingya biar ngga harus ngeluh² terus. Pangan naik itu ada sebab nya cek Google kalau mau lebih jelasnya, bukan nya punya hp cuman bisa ngomong sama jungjungan lu yg kalah terus ngeluh” ujar akun Instagram @rojak07. Komentar pro atau positif yang ketiga adalah “Senang ngeluh susah ngeluh jadi mau nya hidup dimna?  SDM  goblok  yah  terus  ajh  ngeluh”  ujar  akun  Instagram  @rojak07.  Berikutnya  peneliti  akan memberikan beberapa komentar-komentar yang kontra atau negatif, berikut komentar-komentar yang kontra atau negatif atas hasil kemenangan Prabowo-Gibran pada Pilpres 2024 yang pertama “kalo banyak SDM model kyk  lu  bikin  koruptor  &  mafia  bebas  beraksi”  ujar  akun  Instagram  @hazbykamikaze  dalam  membalas komentar akun Instagram @rojak07 yang pro terhadap kemenangan Prabowo-Gibran. Komentar kedua adalah “kalo SDM kayak lu seneng terus, pajak naik, beras naik, apa2 naik, duit negara dikorupsi jogetin aja” ujar akun  Instagram  @hazbykamikaze  dalam  membalas  komentar  pada  akun  Instagram  @rojak07.  Komentar kontra atau negatif berikutnya adalah “uda gak KAGET MENDING GAK USAH ADA PEMILU, TUNJUK SAJA LANGSUNG MUKIDI, SUMPAH SDM KITA MASIH SANGAAT SANGAT RENDAH” ujar akun Instagram @nandasimon11.
Gambar 5: Visualisasi Kata yang Terhubung pada Kolom Komentar Unggahan @IDNTimes
Pada gambar 5 dapat kita lihat terdapat tiga kata yang paling banyak terdapat pada kolom komentar pada unggahan unggahan feed @IDNTimes “Prabowo-Gibran Menang Pilpres 2024 di 25 Provinsi” tiga kata yang paling sering ditemui. Kata yang pertama adalah “sdm”, selanjutnya kata yang kedua adalah “menang” dan kata “kalah”. Gambar 5 menggambarkan visual dari bahwa ketiga kata-kata ini memiliki masing-masing hubungan dengan kata yang lainnya, hubungan ini berdasarkan kata yang paling banyak terhubung dengan 3 kalimat yang paling banyak tersebut. Contohnya adalah kata sdm yang terhubung dengan kata-kata rohingya, susah, ngeluh, pajak, rendah. Apabila kita melihat kembali seluruh komentar yang sudah di lakukan ekstrasi dan pembersihan oleh peneliti, maka dapat kita temukan bahwa kata sdm ini paling banyak muncul dan terhubung dengan semua kata-kata yang terhubung tersebut. Hal serupa juga terjadi pada kata “menang” dan juga kata “kalah”.

## D. Kesimpulan
Penelitian ini menganalisis interaksi di kolom komentar Instagram @IDNTimes tentang kemenangan Prabowo-Gibran  di  Pilpres  2024.  Metode Social  Network  Analysis  (SNA) digunakan  untuk  menganalisis struktur jaringan dan pola sentralitas aktor. Unggahan tersebut mendapatkan komentar yang signifikan, dengan @Dinasasmitareal  sebagai  aktor  kunci  berdasarkan  analisis degree , betweenness ,  dan closeness  centrality . Analisis  teks  menunjukkan  kata  “menang”,  “kalah”,dan  “SDM”  sering  muncul,  hal  ini  mencerminkan sentimen variatif terhadap hasil Pilpres. Terdapat polarisasi persepsi publik, dengan komentar pro dan kontra terhadap kemenangan Prabowo-Gibran. Penelitian ini memiliki keterbatasan, seperti fokus yang terbatas pada satu  unggahan  tertentu  di  Instagram  dan  penggunaan  metode  tertentu  dalam  analisis.  Selain  itu,  analisis sentralitas hanya mencakup tiga metrik centrality utama, yang mungkin tidak mencakup semua aspek penting
dari jaringan komentar yang terbentuk. Dan yang terakhir peneliti hanya menggunakan 100 sample komentar yang di teliti. Oleh karena itu, ada ruang untuk penelitian lebih lanjut yang melibatkan lebih banyak unggahan dan menggunakan pendekatan yang lebih komprehensif dalam menganalisis jaringan sosial.

## Daftar Pustaka
Andika, L. A., Azizah, P. A. N., & Respatiwulan, R. (2019). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Indonesian Journal of Applied Statistics , 2 (1), 34–41.
Arianto, I. D. (2019). Analyzing Social Media Network For Students In Presidential Election 2019 With NODEXL. Jurnal Ilmu Komunikasi , 2 (2), 63–72.
Bakry, G. N., & Kusmayadi, I. M. (2021). Peran pers sebagai aktor gerakan digital tagar# solidaritasuntukntt di Twitter. Jurnal Kajian Jurnalisme , 5 (1), 98–114.
Borgatti, S. P., Agneessens, F., Johnson, J. C., & Everett, M. G. (2024). Analyzing social networks .
Borge, R., Boulianne, S., Dennis, J., Vaccari, C., & Valeriani, A. (2023). Political participation in the digital technology era: a symposium on Outside the Bubble: Social Media and Political Participation in Western Democracies By Cristian Vaccari and Augusto Valeriani. Italian Political Science Review/Rivista Italiana Di Scienza Politica , 53 (2), 273–291.
Bracciale, R., & Martella, A. (2017). Define the populist political communication style: the case of Italian political leaders on Twitter. Information Communication and Society , 20 , 1–20. https://doi.org/10.1080/1369118X.2017.1328522
Bratawisnu, M. K., & Alamsyah, A. (2019). Social network analysis untuk analisa interaksi user di media sosial mengenai bisnis e-commerce. Sosiohumanitas , 21 (1), 63–69.
Dang, S., & Ahmad, P. H. (2014). Text mining: Techniques and its application. International Journal of Engineering & Technology Innovations , 1 (4), 22–25.
Fadhlurrohman, M. I., & Purnomo, E. P. (2020). The role of online mass media as a tool for the 2019 political campaign in Indonesia. Jurnal Studi Komunikasi , 4 (2), 311–325.
Farzam, A., Moradi, P., Mohammadi, S., Padar, Z., & Siegel, A. A. (2023). Opinion manipulation on farsi twitter. Scientific Reports , 13 (1), 333.
Hastuti, H., Maulana, H. F., Tompo, A. P. H., & Ferizka, Z. Z. (2023). Analysis of Social Media Opinion on the Representation of the 2024 Presidential Election on Twitter: A Social Network Analysis. Jurnal Studi Ilmu Pemerintahan , 4 (1), 117–128.
Himelboim, I., & Golan, G. J. (2019). A social networks approach to viral advertising: The role of primary, contextual, and low influencers. Socia Media+ Society , 5 (3), 2056305119847516.
Instagram Business Team. (2021, September 10). Get the latest from Instagram .
Https://Business.Instagram.Com/Blog/Instagram-Business-Insights-Creativity.
Latané, B., Williams, K., & Harkins, S. (2008). Many hands make light the work: The causes and consequences of social loafing. Small Groups , 297–309.
Montano, D. E., & Kasprzyk, D. (2015). Theory of reasoned action, theory of planned behavior, and the integrated behavioral model. Health Behavior: Theory, Research and Practice , 70 (4), 231.
Nasrullah, R. (2015). Media sosial: Perspektif komunikasi, budaya, dan sosioteknologi. Bandung: Simbiosa Rekatama Media , 2016 , 2017.
Nie, Z., Waheed, M., Kasimon, D., & Wan Abas, W. A. B. (2023). The Role of Social Network Analysis in Social Media Research. Applied Sciences , 13 (17), 9486.
Ramadhanti, L., & Setyanto, Y. (2018). Pemanfaatan Instagram dalam Sosialisasi Gerakan Selamatkan Pejalan Kaki (Studi pada Komunitas Koalisi Pejalan Kaki). Jurnal Prologia , 2 (2), 400–407.
Stetka, V., Surowiec, P., & Mazák, J. (2019). Facebook as an instrument of election campaigning and voters’ engagement: Comparing Czechia and Poland. European Journal of Communication , 34 (2), 121–141.
Vaccari, C., & Valeriani, A. (2018). Digital political talk and political participation: Comparing established and third wave democracies. Sage Open , 8 (2), 2158244018784986.
Wahyudi, M. D. R. W. (2020). Analisis sentimen ujaran kebencian pemilihan presiden 2019 menggunakan algoritme Naïve Bayes. JNANALOKA , 25–33.
Zhang, Y., Wells, C., Wang, S., & Rohe, K. (2018). Attention and amplification in the hybrid media system:
The composition and activity of Donald Trump’s Twitter following during the 2016 presidential election. New Media & Society , 20 (9), 3161–3182.