## VISUALISASI KATA KUNCI PEMBERITAAN PEMILU 2024 MENGGUNAKAN SPACY DAN WORDCLOUD VISUALIZATION OF KEYWORDS IN THE 2024 ELECTION NEWS USING SPACY AND WORDCLOUD
M. Iqbal Arif Chandra 1) , Ridwan Yusuf 2)
1, 2) Sistem Informasi, STMIK Dharmawacana Metro Jl. Kenanga No.3, Mulyojati, Kec. Metro Bar., Kota Metro, Lampung 34121 e-mail: abel17041989@gmail.com 1) , ridwanyusuf@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Pemahaman  kata  kunci  yang  relevan  dalam  hasil  pencarian  internet  menjadi  aspek  krusial  dalam  strategi pemasaran digital dan pengembangan konten yang efektif di era informasi digital yang berkembang pesat. Artikel ini  mengevaluasi  penggunaan  Google  Custom  Search,  Spacy,  dan  WordCloud  sebagai  metode  penting  dalam mengidentifikasi  kata  kunci  utama  dari  hasil  pencarian.  Melalui  proses  analisis  ini,  artikel  ini  mengungkap wawasan  tentang  tren  dominan dan  topik  yang  relevan,  yang  memberikan  landasan  untuk  adopsi  strategi  yang lebih tepat dalam pemasaran digital. Namun, penelitian ini juga mengakui keterbatasan analisis kata kunci dan menyarankan  langkah-langkah  untuk  meningkatkan  metodologi.  Ini  termasuk  memperluas  analisis  ke  berbagai kueri dan bahasa, serta mempertimbangkan aspek temporal untuk melacak tren yang berkembang dari waktu ke waktu. Langkah-langkah tambahan seperti penyesuaian daftar kata penghenti, penggunaan teknik visualisasi yang lebih canggih, dan integrasi temuan penelitian ke dalam strategi SEO juga direkomendasikan. Kolaborasi dengan ahli di bidang terkait juga dianggap penting untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang tren pencarian dan preferensi pengguna. Dengan menerapkan langkah-langkah ini, diharapkan dapat memperoleh pemahaman yang  lebih  baik  tentang  kata  kunci  pencarian  internet,  yang  pada  gilirannya  akan  mendukung  pengembangan konten dan strategi pemasaran yang lebih efektif dalam lingkungan digital yang semakin kompleks.
Kata Kunci: Google Custom Search, Visualisasi Kata Kunci, Spacy, Pemrosesan Teks, WordCloud .

## ABSTRACT
Understanding relevant keywords in internet search results is a crucial aspect of digital marketing strategy and effective  content  development  in  the  rapidly  evolving  digital  information  era.  This  article  evaluates  the  use  of Google  Custom  Search,  Spacy,  and  WordCloud  as  important  methods  in  identifying  key  keywords  from  search results.  Through  this  analysis  process,  the  article  reveals  insights  into  dominant  trends  and  relevant  topics, providing  a  foundation  for  adopting  more  precise  strategies  in  digital  marketing.  However,  this  research  also acknowledges  the  limitations  of  keyword  analysis  and  suggests  steps  to  enhance  methodology.  These  include expanding analysis to various queries and languages, as well as considering temporal aspects to track evolving trends over time. Additional steps such as adjusting stop-word lists, using more advanced visualization techniques, and integrating research findings into SEO strategies are also recommended. Collaboration with experts in related fields is also considered crucial to gain deeper insights into search trends and user preferences. By implementing these  steps,  it  is  hoped  that  a  better  understanding  of  internet  search  keywords  can  be  obtained,  ultimately supporting the development of more effective content and marketing strategies in an increasingly complex.
Keywords: Google Custom Searc,  Keyword Visualization, Spacy, Text Processing, WordCloud .

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang, mesin  pencari  internet,  seperti  Google,  telah menjadi  gerbang  utama  bagi  populasi  global untuk  mengakses  informasi  [1,2,3].  Setiap  hari, jutaan  pencarian  dilakukan,  mencakup  berbagai topik,  dari  riset  hingga  hiburan.  Pemahaman mendalam terhadap kata kunci yang muncul dalam hasil  pencarian  memainkan  peran  penting  dalam membantu pengguna  menemukan informasi
relevan.  Oleh  karena  itu,  analisis  kata  kunci  dari hasil  pencarian  Google Custom  Search semakin penting dalam menghadapi volume data pencarian yang  terus  meningkat.  Dalam  konteks  ini, pemanfaatan  alat  pemrosesan  teks  dan  teknik visualisasi  seperti Spacy dan WordCloud muncul sebagai solusi yang menjanjikan.
Analisis  kata  kunci  adalah  praktik  yang memungkinkan  kita  untuk  mengeksplorasi  kata kunci paling signifikan dalam hasil pencarian [4,5]. Kata kunci ini mencerminkan preferensi,
P
kebutuhan,  dan  tren  pengguna  internet.  Sebagai contoh, jika kita dapat mengidentifikasi kata kunci yang  paling  sering  muncul  dalam  hasil  pencarian terkait  kesehatan,  kita  dapat  memahami  topik paling  relevan  bagi  pengguna  dan  menghasilkan konten  yang  lebih  sesuai  [6,7].  Demikian  pula, dalam  penelitian  pasar  dan  strategi  pemasaran digital,  pemahaman  kata  kunci  adalah  kunci kesuksesan.
Dihadapi  dengan  volume  data  kata  kunci  yang besar, alat pemrosesan teks seperti Spacy menjadi sangat  penting  [8,9].  Alat  ini  memungkinkan  kita untuk  secara efisien menganalisis  dan memahami teks  dalam  berbagai  bahasa,  termasuk  bahasa Indonesia.  Teknik  visualisasi  seperti WordCloud , di sisi lain, membantu kita memvisualisasikan kata kunci  secara  menarik  dan  informatif  [10,11,12]. Kombinasi  alat  pemrosesan  teks  dan  teknik visualisasi  adalah cara efektif  untuk  menganalisis dan menyajikan kata kunci secara lebih intuitif dan ramah pengguna.
Artikel  ini  bertujuan  menjelaskan  pendekatan menggunakan Spacy dan WordCloud dalam analisis  kata  kunci  dari  hasil  pencarian  Google Custom Search . Kami akan menjelaskan bagaimana  pendekatan  ini  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  kata  kunci  paling  signifikan, merinci  tren  pencarian,  dan  memvisualisasikan kata  kunci  ini  dalam  format WordCloud yang informatif.  Dengan  demikian,  pembaca  akan mendapatkan  wawasan  lebih  dalam  tentang bagaimana  analisis  kata  kunci  dapat  menjadi  alat berharga  dalam  menghadapi  data  pencarian  yang terus berkembang.
.

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitian    [13]  menggali  analisis  sentimen terhadap  RUU Omnibus  Law  on  Health ,  yang menjadi  perdebatan  hangat  dalam  masyarakat. Visualisasi  data  melalui  tabel,  grafik,  dan WorldCloud memberikan  gambaran  yang  tajam mengenai sentimen positif dan negatif terkait RUU Omnibus Law on Health .
Studi  dilakukan  [14]  melakukan Text  Mining untuk  mengambil  data  di  twitter  guna  melakukan analisis  sentiment  pengguna marketplace di indonesia, penelitian ini memanfaatkan WordCloud guna  memvisualisasikan  kata  kunci pada data yang telah di analisis.
Penelitian  [15]  memanfaatkan  spacy  untuk mengekstrak  data  yang  didapatkan  dari  berita
online tentang  penyakit  tropis,  lokasi  kejadian, waktu kejadian da jumlah korban jiwa. Penelitian ini  menjelaskan  bahwa  spacy  dapat  digunakan untuk mengestrak text pada berita online.
Menyadari inspirasi dari penelitian sebelumnya, studi  ini  akan  mengeksplorasi  kata  kunci  yang muncul  dalam  pemberitaan  Pemilu  2024  untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terkait  isu-isu  yang  mencuat  selama  periode pemilihan.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri  dari  beberapa  langah, untuk  itu  berikut  ini  merupakan  gambar  1  yaitu langah-langkah yang dilakukan dalam penelitian.

## START
PROSES PENGUMPULAN DATA PEMROSESAN DATA ANALISIS DATA VISUALISASI DATA DATA

## FINISH
Gambar 1. Metode Penelitian.
Proses pengumpulan data merupakan hasil dari  pencarian  yang  dilakukan  menggunakan Google Custom  Search .  Google Custom  Search adalah produk software-as-a-service yang dimiliki oleh  Google,  dan  fiturnya  dapat  digunakan  untuk mengambil data yang tersedia di Google. Data dari hasil  Google Custom  Search dikumpulkan menggunakan  Google Custom  Search API ( application programming interface ). Dalam skrip yang disediakan, terdapat contoh query pencarian, seperti  “PEMILU  PRESIDEN  2024”  yang kemudian  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil pencarian relevan dari Google.
Spacy , sebuah plugin Python, digunakan untuk pengolahan  data.  Hasil  pencarian  yang  diperoleh dari  Google Custom  Search API  diproses menggunakan Spacy . Spacy digunakan  untuk
tokenisasi  teks,  yang  melibatkan  pembagian  teks menjadi kata-kata dan penghapusan kata-kata yang tidak  relevan. Stop  words yang  umumnya  tidak memberikan  kontribusi  signifikan  pada  analisis dihapus  dari  teks  menggunakan  data Stop  words dari NLTK (Natural Language Toolkit). Selain itu, kata-kata  dikonversi  menjadi  huruf  kecil  untuk konsistensi dalam analisis.
Setelah  data  diproses  oleh Spacy ,  langkah selanjutnya adalah menganalisis data menggunakan  modul  NLTK  untuk  menghitung frekuensi  kata-kata.  Analisis  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  kata  kunci  yang  paling  sering muncul dalam hasil pencarian.
Berdasarkan  analisis  frekuensi,  ukuran  font dalam  visualisasi WordCloud akan  disesuaikan. Semakin  sering  sebuah  kata  kunci  muncul  dalam hasil  pencarian,  semakin  besar  ukuran  fontnya dalam WordCloud .  Dengan  kata  lain, WordCloud akan  memperbesar  ukuran  font  untuk  kata  kunci yang paling sering muncul, menciptakan representasi  visual  yang  mencolok  dengan penekanan  pada  kata  kunci  yang  paling  relevan dalam hasil pencarian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hal pertama yang dilakukan dalam menganalisis  kata  kunci  “PEMILU  PRESIDEN 2024” dengan menggunakan google colabs , adalah dengan  melakukan import dan install beberapa plugin yang  dibutuhkan,  berikut  ini  gambar  2 merupakan script yang  berfungsi  memanggil  dan menginstall plugin .
Gambar 2. Script Import dan install plugin
Langkah selanjutnya yaitu dengan mendapatkan hasil  pencarian  menggunakan  Google costum search , berikut ini gambar 3 yang merupakan script inisiasi API google search costum .

## Gambar 3. Proses inisiasi API google search custom
Dengan  menggunakan  modul  NLTK,  seperti FreqDist, kami menghitung berapa kali setiap kata muncul dalam hasil pencarian. Berikut ini gambar 4  yaitu  proses  mendapatkan  kata  kunci  dengan google  search  costum ,  menghitung  jumlah  kata kunci menggunakan freqdist  dan menyajikan kata kunci dan yang di dapat menggunakan WordCloud .
Gambar 4. Script pengolahan data
Hasilnya adalah daftar kata beserta frekuensinya  masing-masing.  Dengan  demikian, penghitungan frekuensi kata memungkinkan kami mengidentifikasi  kata-kata  yang  paling  sering muncul,  dan WordCloud digunakan  untuk  secara visual merepresentasikan informasi ini. Kata kunci yang  sering  muncul  dalam  pencarian  " PEMILU PRESIDEN  2024 "  dapat  dilihat  pada  gambar  5 berikut.

## Gambar 5. Frekuensi kata yang muncul
Kata  kunci  yang  muncul  akan  ditampilkan menggunakan WordCloud ,  setiap  kata  kunci memiliki  ukuran  font  yang  berbeda,  semakin banyak  kata  tersebut  muncul  maka  gambar  yang akan  ditampilkan  pada WordCloud juga  akan semakin  besar,  berikut  ini  gambar  6  yaitu  hasil penyajian kata kunci menggunakan WordCloud .

## Gambar 6. Penyajian kata kunci dengan WordCloud
Dalam WordCloud ini,  terdapat  representasi visual  dari  kata  kunci  yang  muncul  dalam  hasil pencarian  untuk query 'PEMILU  PRESIDEN 2024'. Kata kunci yang paling sering muncul dalam WordCloud ini  adalah  "2024"  dengan  frekuensi sebanyak  6  kali,  menunjukkan  pentingnya  tahun tersebut dalam konteks pencarian.
Selanjutnya, kata kunci "pemilu" dan "..." (titik- titik) muncul sebanyak 4 kali, menandakan bahwa kata-kata ini memiliki peran yang signifikan dalam hasil pencarian. Kemudian, kata kunci "presiden," "dan,"  "jadwal,"  dan  "tahun"  muncul  sebanyak  3 kali,  menunjukkan  bahwa  aspek-aspek  seperti
pemilihan presiden, jadwal, dan tahun pemilu juga menjadi fokus pencarian yang cukup berarti.
Beberapa  kata  kunci  lainnya  yang  muncul dengan  frekuensi  2  kali  termasuk  "indonesia," "kpu,"  "demokrasi,"  "pemilihan,"  dan  "umum." Hal  ini  menunjukkan  adanya  minat  pengguna terhadap aspek-aspek tertentu yang terkait dengan pemilu  presiden  tahun  2024,  seperti  lembaga penyelenggara  pemilu  (KPU),  demokrasi,  dan pemilihan  umum.  Meskipun  beberapa  kata  kunci seperti "..." (titik-titik) muncul cukup sering, perlu dicatat  bahwa  kata-kata  semacam  ini  mungkin tidak  memberikan  informasi  yang  signifikan  dan perlu  dipertimbangkan  untuk  dihapus  dalam analisis lebih lanjut.
Terakhir, kata kunci "indonesia" juga muncul, menunjukkan  adanya  kaitan  dengan  konteks nasional  dalam  hasil  pencarian  terkait  pemilu presiden 2024. Dalam konteks analisis ini, temuan signifikan  merujuk  pada  wawasan  dan  observasi utama yang diperoleh dari pemeriksaan kata kunci.
Hasil analisis kata kunci ini memiliki implikasi praktis  di  berbagai  bidang.  Pengembang  konten atau pemilik situs web dapat menggunakan temuan ini  untuk  menghasilkan  informasi  yang  lebih relevan  terkait  pemilu  presiden  tahun  2024, memenuhi  kebutuhan  pengguna  yang  mencari informasi  terkait.  Memahami  kata  kunci  yang paling sering muncul juga dapat membantu dalam mengoptimalkan  strategi  SEO  ( search  engine optimation ), sehingga situs web dapat lebih mudah ditemukan oleh pengguna yang mencari informasi terkait  pemilu  presiden.  Konten  pendidikan  yang membahas proses pemilu, jadwal, dan aspek-aspek terkait  dapat  dikembangkan  untuk  memberikan informasi  yang  lebih  lengkap  kepada  pengguna. Selain  itu,  analisis  kata  kunci  dapat  memberikan wawasan  tentang  tren  pencarian  dan  minat pengguna terkait pemilu presiden, membantu para pemasar  dalam  mengarahkan  strategi  kampanye mereka.
Dalam  perbandingan  hasil  analisis  dengan pencarian  lainnya,  penting  untuk  memperhatikan variasi  kata  kunci  dominan.  Perbedaan  ini mencerminkan  minat  atau  fokus  pengguna  yang berbeda  tergantung  pada  kueri  pencarian  yang digunakan.  Identifikasi  kata  kunci  yang  paling relevan  dengan  topik  pencarian,  melihat  tren pencarian  yang  mungkin  berlaku  secara  luas  atau khusus, dan memahami niat pengguna berdasarkan kata  kunci  yang  sering  muncul  dapat  membantu dalam menyesuaikan strategi konten dan pemasaran.  Dengan  mengidentifikasi  kesempatan
pemasaran yang konsisten melalui kata kunci yang sering  muncul,  dapat  dirancang  kampanye  yang lebih  efektif,  sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhan pengguna.

## V. K ESIMPULAN
Dalam kesimpulannya, menggunakan Google Custom Search , Spacy , dan WordCloud membuktikan  menjadi  metode  yang  berharga untuk menemukan kata kunci penting dalam hasil pencarian.  Proses  ini  memberikan  wawasan tentang tren dominan dan topik yang relevan, yang dapat  digunakan  dalam  strategi  pemasaran  digital dan  pengembangan  konten  untuk  meningkatkan pengalaman pengguna.
Membandingkan hasil dari berbagai kueri juga memberikan  pemahaman  yang  lebih  luas  tentang lanskap  pencarian.  Namun,  perlu  diakui  bahwa analisis  kata  kunci  memiliki  keterbatasan  yang perlu  diperhatikan.  Rekomendasi  untuk  langkah- langkah selanjutnya termasuk memperluas analisis untuk berbagai kueri dan bahasa, serta mempertimbangkan analisis  temporal untuk melacak tren yang berkembang.
Selain  itu,  ada  langkah-langkah  tambahan yang perlu dipertimbangkan, seperti menyesuaikan daftar  kata  penghenti  untuk  domain  tertentu, menggunakan teknik visualisasi lebih canggih, dan mengintegrasikan  temuan  penelitian  ke  dalam strategi  SEO.  Kolaborasi  dengan  ahli  di  bidang terkait juga dapat memberikan wawasan yang lebih dalam  tentang  tren  pencarian  dan  preferensi pengguna.
Dengan  mengikuti  langkah-langkah  ini,  kita dapat  memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  kata  kunci  pencarian  internet,  yang  akan membantu  dalam  pengembangan  konten  dan strategi pemasaran yang lebih efektif.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih penulis ucapkan kepada dosen pembimbing  dalam  menyelesaikan  karya  ilmiah  ini yaitu  kepada  bapak  Ridwan  Yusuf  ,S.T.,M.Ti. terimakasih  juga  untuk  civitas  akademika  STMIK DHARMAWACANA Metro, yang telah membimbing dan  membantu  penulis  dalam  mendapatkan  ilmu  yang bermanfaat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Schultheiß  and  D.  Lewandowski,  “Misplaced  trust?
The  relationship  between  trust,  ability  to  identify commercially  influenced  results  and  search  engine preference,”  Journal  of  Information  Science,  p.
016555152110141, May 2021,
doi: https://doi.org/10.1177/01655515211014157.
[2] R.  Fletcher,  A.  Kalogeropoulos,  and  R.  K.  Nielsen, “More  diverse,  more  politically  varied:  How  social media,  search  engines  and  aggregators  shape  news repertoires  in  the  United  Kingdom,”  New  Media  & Society,  p.  146144482110273,  Jul.  2021,  doi: https://doi.org/10.1177/14614448211027393.
[3] D. Lewandowski  and S. Schultheiß, “Public awareness and  attitudes  towards  search  engine  optimization,” Behaviour  &  Information  Technology,  pp.  1–20, Apr. 2022,
doi: https://doi.org/10.1080/0144929x.2022.2056507.
[4] M.  L.  Wilson,  “From  Keyword  Search  to  Exploration: Designing  Future  Search  Interfaces  for  the  Web,” Foundations and Trends® in Web Science, vol. 2, no.
1, pp. 1–97, 2010, doi: https://doi.org/10.1561/1800000003.
[5] K. El-Arini and C. Guestrin, “Beyond keyword search,” Proceedings  of  the  17th  ACM  SIGKDD  international conference on Knowledge discovery and data mining - KDD ’11, 2011, doi:
https://doi.org/10.1145/2020408.2020479.
[6] F.  Li,  M.  Li,  P.  Guan,  S.  Ma,  and  L.  Cui,  “Mapping Publication  Trends  and  Identifying  Hot  Spots  of Research  on  Internet  Health  Information  Seeking Behavior:  A  Quantitative  and  Co-Word  Biclustering Analysis,”  Journal  of  Medical  Internet  Research,  vol. 17, no. 3, p. e81, Mar. 2015, doi: https://doi.org/10.2196/jmir.3326.
[7] Z. Xiang, D. Wang, J. T. O’Leary, and D. R. Fesenmaier, “Adapting to the Internet,” Journal of Travel Research, vol.  54,  no.  4,  pp.  511–527,  Feb.  2014,  doi: https://doi.org/10.1177/0047287514522883.
[8] A. Badgujar, A. Shaikh, T. Kamble, and Geeta Makhija, “TEXT  SUMMARIZATION  USING  NATURAL LANGUAGE  PROCESSING,”  Open  Access,  Fully Refereed  International  Journal  )  www.irjmets.com @International  Research  Journal  of  Modernization  in Engineering, vol. 3712, pp. 2582–5208, Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available:
https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper/issue_5_ may_2023/39262/final/fin_irjmets1684236331.pdf
[9] S.  JUGRAN,  A.  KUMAR,  B.  S.  TYAGI,  and  V. ANAND,  “Extractive  Automatic  Text  Summarization using Spacy in Python amp; NLP,” IEEE Xplore, Mar. 01, 2021.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9404712
?casa_token=rBhjhqZWc8QAAAAA:JMig_8mLnPxC
YQVUOsPqd7c6T00Q1rI00QXW1AoLCuM0UMtibJ s-Uzdlke7NOgUc0VC4rPL7hQ  (accessed  Oct.  26, 2021).
[10] S.  Lohmann,  F.  Heimerl,  F.  Bopp,  M.  Burch,  and  T. Ertl,  “Concentri  Cloud: WorldCloud Visualization  for Multiple  Text  Documents,”  2015  19th  International Conference  on  Information  Visualisation,  Jul.  2015, doi: https://doi.org/10.1109/iv.2015.30.
[11] F.  Heimerl,  S.  Lohmann,  S.  Lange,  and  T.  Ertl, “ WorldCloud Explorer:  Text  Analytics  Based  on WorldCloud s,”  2014  47th  Hawaii  International Conference  on  System  Sciences,  Jan.  2014,  doi: https://doi.org/10.1109/hicss.2014.231.
[12] M.  Huber,  M.  Nöllenburg,  and  Anaïs  Villedieu, “MySemCloud: Semantic-aware WorldCloud Editing,”
arXiv (Cornell University), Apr. 2023, doi: https://doi.org/10.1109/pacificvis56936.2023.00024.
[13] T.  Tupari,  S.  Abdullah,  and  C.  Chairani, “Visualisasi  Data  Analisa  Sentimen  RUU Omnibus Law Kesehatan Menggunakan KNN dengan  Software  RapidMiner,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no.  3,  pp.  261–268,  Sep.  2023,  doi: https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5641.
[14] D. A. Agustina, S. Subanti, and E. Zukhronah,
“Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis
Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace  di  Indonesia  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,”
Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 3,  no.  2,  p.  109,  Jan.  2021,  doi: https://doi.org/10.13057/ijas.v3i2.44337.
[15] D.  Atika,  “Ekstraksi  Informasi  Berita  Online  dengan Named  Entity  Recognition  (NER)  dan  Rule-Based untuk  Visualisasi  Penyakit  Tropis  di  Indonesia,”
Usu.ac.id,
2021, doi: http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/31798.