Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1934
Vol. 5, No. 3, April 2024, pp. 653-659
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF INDONESIAN ELECTION 2024 USING THE K- NEAREST NEIGHBOR METHOD
Rido Dwi Kurniawan *1 , Joshua Muliawan 2
1,2 Business Information System Program, Faculty of Science and Technology, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 rido.Dwi@pradita.ac.id , 2 joshua.muliawan@student.pradita.ac.id
(Article received: March 15, 2024; Revision: April 08, 2024; published: May 24, 2024)

## Abstract
The abstract of this research discusses the analysis of Indonesian public sentiment regarding the 2024 election as observed via Twitter. Sentiment graph Research uses the Natural Language Processing method and the K-Nearest Neighbor  algorithm  to  classify  sentiment  as  positive,  neutral,  or  negative.  The  current  era  of  globalization influences the rapid progress of information technology circulating in society, one of the intermediaries is through the social media Twitter. Twitter can be used as a means of conveying opinions regarding suggestions, criticism and public opinion. Currently social media has a big impact on building public political sentiment and preferences. The social media I took is Twitter so that people's Tweets related to elections can be used to see a picture of public opinion.  There  are  various  opinions  of  Twitter  users  with  positive,  neutral  and  negative  sentiments.  However, classifying sentiment from Twitter users requires quite a lot of time and effort due to the large number of tweets found. The aim of  this research is to conduct  a public sentiment  analysis of  public opinion regarding  the 2024 election. Data was collected in October and December 2023. The results show that positive sentiment dominates with 76%, followed by neutral sentiment at 16%, and negative 6%. This analysis helps understand public opinion regarding the 2024 election on social media, especially Twitter.
Keywords : Sentiment Analysis, K-Nearest Neighbor, 2024 Election, Presidential Election, Twitter.

## ANALISIS SENTIMEN PEMILU INDONESIA 2024 MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR

## Abstrak
Abstrak penelitian ini membahas analisis sentimen publik Indonesia mengenai pemilu 2024 yang diamati melalui Twitter. Grafik sentimenPenelitian menggunakan metode Natural Language Processing dan algoritma K-Nearest Neighbor  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  sebagai  positif,  netral,  atau  negatif.  Era  globalisasi  saat  ini mempengaruhi  pesatnya  kemajuan  teknologi  informasi  yang  beredar  di  masyarakat,  salah  satu  perantaranya melalui  media  sosial  Twitter.  Twitter  dapat  digunakan  sebagai  sarana  penyampaian  pendapat  mengenai  saran, kritik dan opini masyarakat.Saat ini media social sangat berdampak besar membangun sentiment dan preferensi politik publik, media social yang saya ambil Twitter sehingga Tweet masyarakat yang berkaitan dengan pemilu dapat  digunakan  untuk  melihat  gambaran  opini  masyarakat.  Terdapat  berbagai  opini  pengguna  twitter  yang bersentimen  positif,  netral  dan  negatif.  Namun  dalam  mengklasifikasi  sentimen  dari  pengguna  twitter membutuhkan waktu dan usaha yang cukup banyak dikarenakan banyaknya jumlah tweet yang ditemukan. Adapun tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  analisis  sentimen  publik  terhadap  opini  masyarakat  terkait pemilu 2024. Data dikumpulkan pada Oktober dan Desember 2023. Hasil menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi dengan 76%, diikuti sentimen netral 16%, dan negatif 6%. Analisis ini membantu memahami opini publik terkait pemilu 2024 di media sosial, khususnya Twitter.
Kata kunci : Analisis Sentimen, K-Nearest Neighbor, Pemilu 2024, Pilpres, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  merupakan  sesuatu  proses komputasi  dengan  menguasai,  mengekstrak  serta mencerna  informasi  tekstual  secara  otomatis  buat memperoleh  suatu  data  sentimen  yang  ada  dalam sesuatu  kalimat  opini  ataupun  komentar,  sikap  serta
emosi  seorang  terhadap  entitas  (menggambarkan orang,  peristiwa  ataupun  topik),  tujuannya  sediakan data  berharga  untuk  seorang  yang  tercantum  dari suatu dataset yang tidak terstruktur [1].
Analisis  sentimen  merupakan salah satu teknik untuk  mengekstrak  sebuah  informasi  berupa  sikap
seseorang  terhadap  isu  atau  kejadian  dengan mengelompokkan  polaritas  dari  sebuah  teks  [2]. Analisis  sentimen  berguna  dalam  mengembangkan sistem  untuk  menganalisis,  mengidentifikasi,  dan mengungkapkan  pendapat  dalam  bentuk  teks  dan juga  merupakan  proses  yang  berfungsi  untuk mengidentifikasi  berupa opini atau sentimen dari  isi dataset,  berupa  teks  tentang  topik  atau  peristiwa positif  dan  negatif  .  Informasi  berbentuk  teks  kini tersebar  luas  di  internet  dalam  bentuk  blog,  forum, sosial media, dan situs berisi ulasan. Sentimen positif atau  negatifnya  sebuah  opini  bisa  diproses  dengan cara  manual,  namun tentunya semakin  besar  jumlah sumber opini akan bertambah banyak pula waktu dan tenaga  yang  diperlukan  dalam  pengklasifikasian polaritas  opini  tersebut.  Maka  dari  itu,  diusulkan penerapan  metode  pembelajaran  mesin  untuk mengklasifikasikan  polaritas  opini  dari  sumber  data yang berjumlah banyak dengan memanfaatkan fungsi dari text mining [3].
Pemilu  merupakan  sebuah  proses  demokrasi yang  diselenggarakan  setiap  lima  tahun  sekali  oleh Negara  Indonesia.  Demokrasi  ditandai  dengan diadakannya  pemilihan  calon  legislatif,  kepala daerah,  hingga  kepala  negara  yang  langsung  dipilih oleh  rakyat.  Indonesia  telah  mengadakan  pemilihan umum  sejak  tahun  1955  yang  diikuti  lebih  dari  tiga puluh partai politik yang berbeda [4].
Pemilu  dimaknai  sebagai  prosedur  untuk mencapai demokrasi atau merupakan prosedur untuk memindahkan  kedaulatan  rakyat  kepada  kandidat tertentu  untuk  menduduki  jabatan-jabatan  politik. Pemilu  hanyalah  instrumen  dan  dapat  dijamin berdasarkan asas konstitusi dan arah kebijakan negara yang  dimaksud.  Oleh  karena  itu,  metode  dapat dipertahankan  atau  diubah  jika  dipandang  sebagai jalan  demokrasi  yang  benar  dalam  kondisi  tertentu. Penentuan  suatu  pilihan  harus  melewati  banyak penelaahan  pemikiran  dan  pengalaman  untuk memastikan  baik  buruknya  pilihan  itu  sendiri  [5]. Indonesia  menjunjung  tinggi  sistem  demokrasi. Praktik demokrasi adalah penyelenggaraan pemilihan umum  di  Indonesia  untuk  memilih  calon  wakil rakyat. Sudah ada beberapa nama calon presiden yang telah diusung oleh partai pendukung dan pendukungnya  masing-masing  jelang  pemilu  2024, antara  lain  Bapak  H.  Anies  Rasyid  Baswedan,  S.E., M.P.P., Ph.D., Bapak H. Ganjar Pranowo, S.H, MIP, dan  Bapak  Letnan  Jenderal  (Purn)H.  Prabowo Subianto  [6].  Namun,  dengan  berkembangnya teknologi  komunikasi  dan  digital,  cara  masyarakat berpartisipasi dalam pemilihan umum telah mengalami perubahan yang signifikan [7].
Media sosial memiliki karakteristik- karakteristik  yang  membuat  partai  politik  terdorong untuk  menerapkan  strategi  kampanye  online  [8]. Media  sosial  merupakan  salah  satu  platform  utama yang  memfasilitasi  interaksi dan ekspresi publik. Di era digital ini, Twitter telah menjadi salah satu media sosial paling populer yang memainkan peran penting
dalam mendukung komunikasi dan berbagi informasi antara pengguna [9].
K-Nearest  Neighbor  merupakan  salah  satu metode  untuk  mengambil  keputusan  menggunakan pembelajaran  terawasi  dimana  hasil  dari  data masukan yang baru diklasifikasi berdasarkan terdekat dalam  data  nilai.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan dari data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek tersebut. KNN merupakan algoritma supervised learning dimana hasil dari query instance yang  baru  diklasifikan  berdasarkan  mayoritas  dari kategori  pada  algoritma  KNN.  Dimana  kelas  yang paling  banyak  muncul  yang  nantinya  akan  menjadi kelas hasil dari klasifikasi [10].
Pada penelitian ini, sumber data yang diperoleh melalui  Twitter  yang  di-scraper  sebagai  dataset penelitian,  kicauan  yang  dikirim  masyarakat  akan terkumpul  saat  proses  scraper  lalu  akan  tersimpan pada file excel kemudian di teliti dan diproses dengan algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  mengetahui elektabilitas tokoh politik [11].
Dalam  data  mining  terdapat  beberapa  tahapan, diantaranya tahapan preprocessing, tahap processing, dan tahap post-processing. Pada tahap preprocessing tediri dari  beberapa  tahapan diantaranya adalah data cleaning,  data  integration,  data  reduction,  dan  data transformation  [12].  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan pendekatan  dalam  machine  learning  yang  dikenal dengan  metode  K-  Nearest  Neighbor  (K-NN)  [13]. Penelitian mengenai implementasi K-Nearest Neighbor  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti- peneliti  sebelumnya  [14].  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  merupakan  metode  lazy  learning dimana  tidak  ada  model  yang  dipelajari  dari  data testing,  jadi  hanya  belajar  dari  contoh  uji  harus diklasifikasikan [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dijalankan  meliputi pengumpulan  data  atau  crawling  data  dari  platform media sosial Twitter (X), dilanjutkan dengan cleaning data,  tahap  ketiga  dilakukan  tahap  pre-processing data. Kemudian dilakukan pelabelan data  latih  yang dilanjutkan  dengan  pembobotan  kata  (weighting) menggunakan  metode  TF-IDF  (Term  Frequency- Iverse  Document  Frequency).  Data  yang  telah diproses  tersebut,  akan  dilakukan  pelabelan  dan proses klasifikasi menggunakan Algoritma KNN (K- Nearest Neighbor).
Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Penelitian dilakukan didasarkan oleh permasalahan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya yaitu:
1. Untuk  mengetahui  sentimen  publik  terhadap Pemilu Indonesia 2024. Analisis sentimen akan menghasilkan persentase seberapa besar tanggapan Masyarakat yang mendukung diadakannya  pemilu  dengan  pelabelan  positif, negatif, atau netral.
2. Mengetahui kata-kata yang sering muncul pada setiap sentimen positif, negatif, dan netral.

## 2.2. Crawling data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  awal untuk dilakukan analisis sentimen pada sebuah topik. Dalam  mengumpulkan  data  Twitter  (X),  digunakan tools  dari  Google  Colab  serta  twitter  API  untuk memperoleh  token  yang  dapat  digunakan  untuk menarik  data  tweet.  Setelah  berhasil  melakukan penarikan, maka data akan disimpan ke dalam format csv.

## 2.3. Cleaning Data
Data  mentah  yang  telah  didapat  melalui crawling masih terdapat banyak sekali kotoran seperti data  duplikat, mention,  hashtag,  emoji ,  alamat
website URL,  hingga  simbol-simbol  yang  tidak relevan  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini.  Oleh karena itu, cleaning data dilakukan untuk memastikan bahwa data sudah benar-benar bersih dan dapat  dibaca  dengan  baik  untuk  dapat  dilakukan proses lebih lanjut.

## 2.4. Pre-Processing Data
Tahapan pre-processing dilakukan untuk mengolah  data  menjadi  bahasa  yang  lebih  standar, umum,  dan  dasar.  Berikut  gambaran  tahapan pre- processing data:
Gambar 2. Flowchart pre-processing data
1. Case  Folding :  Setelah  data  melewati  tahap sebelumnya,  maka  dilanjutkan  dengan case folding yang  dilakukan  untuk  menyeragamkan karakter  pada  data.  Penyeragaman  kata  pada peneilitian  ini  dilakukan  dengan  mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil.
2. Word  Normalizer :  Untuk  memperbaiki  kata- kata  dalam  ulasan  sehingga  menghasilkan kalimat  yang  baik  dan  benar  sesuai  dengan aturan  tata  bahasa  Indonesia.  Contoh word normalizer dilakukan seperti pada kata “mksh” diubah menjadi “terima kasih”.
3. Stemming :  Proses  penguraian  suatu  kata menjadi  kata  dasarnya  tanpa  imbuhan  di  awal maupun di akhir kata.
4. Stopword  Removal :  Kata-kata  yang  tidak memiliki makna arti yang jelas seperti imbuhan akan dihilangkan dari data yang digunakan pada penelitian.
5. Tokenizing : berfungsi untuk membagi teks input menjadi array token
6. Weighting : Merupakan proses pemberian bobot pada  setiap  kata  yang  ada  dalam  sebuah  data [24].  Pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF (Term Frequency - Inversed Document Frequency) .
2.5. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  suatu  objek,  berdasarkan  k-buah  data  latih yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. Syarat  nilai  k  adalah  tidak  boleh  lebih  besar  dari jumlah  data.  Perhitungan  jarak  pada  KNN  dapat menggunakan persamaan [18]:
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  pengumpulan  data tweets pada  Bulan  Oktober  2023.  Adapun  tanggal pengambilan  data  pada  setiap  bulannya  dilakukan secara  acak  sehingga  didapati  data  yang  terkumpul sebanyak  250  data tweets. Kata  kunci  yang  dipakai untuk penarikan data adalah  “Pemilu”. Untuk dapat mengetahui  bahwa  yang  beropini  adalah  orang Indonesia,  maka  dilakukan filter penarikan  data tweets yang diatur hanya yang berbahasa Indonesia.

## 3.1. Data Mentah
Untuk  mendapatkan  data  mentah,  dilakukan Teknik crawling menggunakan  tools  dari  Google Colab  dengan  bahasa  pemograman  Python  dan library pandas  sebagai  dasar  perintah  untuk penarikan datanya. Data awal memiliki banyak sekali tulisan  yang  tidak  diperlukan  seperti  data  duplikat, @mention , hashtag, emoji , simbol-simbol, dan URL seperti pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Mentah Nomor Teks 1 Netralitas  Polisi  Dipertanyakan:  Apakah  pemilu masih  berlangsung  adil?  Dimana  Netralitas  Aparat Netralitas Polri Dipertanyakan https://t.co/3G5a9nhz8i 2 Waspada  kecurangan  penguasa  pada  pemilu  2024 Netralitas  Polri  Dipertanyakan  Dimana  Netralitas Aparat https://t.co/2XFyjDZXAc
3 Ribuan WNA China di New York diberikan KTP utk Pemilu 2024 ?!* https://t.co/7frFwS1TEQ
4 Urgently  Pemilu  sudah  di  depan  mataâ€¼ï¸•  2024 Rakyat  Indonesia  harus  sehat  dan  sejahtera setuju?ðŸ˜Ž  Sis  dan  bro  sudah  waktunya  kita mempunyai  wakil  rakyat  yang  berkomitmen  dan memperjuangkan hak-hak kita! Khususnya dalam memperoleh kesehatan dan kesejahteraanðŸ’ƒ Ayo gaskenâ€¦ https://t.co/0gwn6IdvKr
5 Beginilah  kalau  Pemilu  kebobolan  Peserta  Dungu.
Debat ngga berani. Kampanye tertutup. Diwawancara kabur. Betul-betul Pemilu terKOPLAK dalam sejarah. https://t.co/0BZt3rPQA1

## 3.2. Cleaning Data
Data  mentah  yang  telah  diperoleh  melalui proses crawling masih  mengandung  banyak  elemen yang  perlu  dibersihkan,  seperti  data  duplikat, @mention , hashtag, emoji , URL, dan simbol-simbol yang  tidak  relevan  untuk  keperluan  penelitian  ini. Oleh sebab itu dilakukan cleaning data menggunakan tools  rapidminer.  Dari  total  291  data tweets yang berhasil di cleaning, tersisa sebanyak 200 data yang dilanjutkan ke tahap berikutnya. Hasil dari data yang telah  melalui  proses cleaning tertera  pada  Tabel  2 berikut:
Tabel 2. Cleaning Data Nomor Teks 1 Netralitas  Polisi  Dipertanyakan:  Apakah  pemilu masih  berlangsung  adil  Dimana  Netralitas  Aparat Netralitas Polri Dipertanyakan
2 Waspada  kecurangan  penguasa  pada  pemilu  2024 Netralitas  Polri  Dipertanyakan  Dimana  Netralitas Aparat 3 Ribuan WNA China di New York diberikan KTP utk Pemilu 2024 4 Urgently Pemilu sudah di depan mata 2024 Rakyat Indonesia  harus  sehat  dan  sejahtera  setuju  Sis  dan bro  sudah  waktunya  kita  mempunyai  wakil  rakyat yang berkomitmen dan memperjuangkan hak-hak kita!  Khususnya  dalam  memperoleh  kesehatan  dan kesejahteraan Ayo gasken

## 3.3. Pre-Processing Data
Setelah  melakukan cleaning  data dilakukan tahap pre-processing data . Tahap ini dilakukan untuk mengolah  data tweets menjadi  bahasa  yang  lebih standar, umum, dasar, dan bebas dari kata-kata yang tidak  memiliki  arti  yang  jelas.  Dilakukan  beberapa tahapan  dalam  menjalankan pre-processing  data , yakni Case  Folding,  Word  Normalizer,  Stemming, Stopword  Removal,  Tokenizing, dan Weighting. Berikut contoh beberapa kalimat tweets yang melalui tahapan Case Folding pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Case Folding
Nomor Case Folding 1 netralitas polisi dipertanyakan: apakah pemilu masih berlangsung  adil  dimana  netralitas  aparat  netralitas polri dipertanyakan
2 waspada  kecurangan  penguasa  pada  pemilu  2024 netralitas  polri  dipertanyakan  dimana  netralitas aparat
3 ribuan  wna  china  di  new  york  diberikan  ktp  utk pemilu 2024
4 urgently  pemilu  sudah  di  depan  mata  2024  rakyat indonesia harus sehat dan sejahtera setuju sis dan bro sudah waktunya kita mempunyai wakil rakyat yang berkomitmen  dan  memperjuangkan  hak-hak  kita! khususnya  dalam  memperoleh  kesehatan  dan kesejahteraan ayo gasken
5
beginilah  kalau  pemilu  kebobolan  peserta  dungu. debat ngga berani. kampanye tertutup. diwawancara kabur. betul-betul pemilu terkoplak dalam sejarah.

## 3.4. Pelabelan Data
Dataset  yang  telah  dilakukan pre-processing belum  memiliki  label  klasifikasi,  oleh  sebab  itu dilakukan pelabelan secara manual. Dataset dibagi ke dalam  persentase  50%  data  latih  dan  50%  data  uji. Data latih merupakan data yang dilakukan pelabelan secara  manual,  sedangkan  data  uji  merupakan  data yang  dilakukan  pengujian  menggunakan  Algoritma klasifikasi k-nearest  neighbor .  Terdapat  100  data tweets data  latih  dan  100  data tweets data  uji  yang
labelnya  akan  diprediksi  oleh  algoritma.  Total keseluruhan dari data sebanyak 200 data.
Dalam  proses  pelabelan,  dilakukan  tiga klasifikasi  apakah  komentar tweets memiliki  makna positif  yang  berarti  setuju  atau  mendukung  penuh pemindahan  ibu  kota.  Netral  yang  berarti  komentar tidak menyatakan dukungan atau ambigu akan topik pemindahan ibu kota. Negatif yang berarti menolak, menyindir,  menghina,  ataupun  tidak  setuju  akan pemindahan  ibu  kota  Hasil  pelabelan  tertera  pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Pelabelan Data Nomor Data Tweets Sentimen 1 netralitas  polisi  dipertanyakan: apakah pemilu masih berlangsung adil dimana netralitas  aparat  netralitas  polri dipertanyakan Netral 2 waspada  kecurangan  penguasa pada  pemilu  2024  netralitas polri  dipertanyakan  dimana netralitas aparat netral 3 ribuan  wna  china  di  new  york diberikan ktp utk pemilu 2024 negatif 4 urgently pemilu sudah di depan mata  2024  rakyat  indonesia harus sehat dan sejahtera setuju sis dan bro sudah waktunya kita mempunyai  wakil  rakyat  yang berkomitmen dan memperjuangkan hak- hak kita! khususnya  dalam  memperoleh kesehatan  dan  kesejahteraan ayo gasken Positif
5 beginilah kalau pemilu kebobolan peserta dungu. debat ngga berani. kampanye tertutup. diwawancara kabur. betul-betul pemilu terkoplak dalam sejarah. negatif Persentase hasil pelabelan
sentimen digambarkan pada grafik gambar 3 berikut:
Gambar 1. Grafik Persentase Sentimen
Dari  proses  pelabelan  data tweets yang  telah dilakukan,  sebanyak  156 tweets dikategorikan sebagai  sentimen  positif  sebesar  78%,  32 tweets dikategorikan  sebagai  sentimen  netral  sebesar  16%, dan 12 tweets dikategorikan sebagai sentimen negatif sebesar 6% dari total keseluruhan data penelitian.

## 3.5. Visualisasi Data
Pada setiap sentimen positif, negatif, dan netral, dilakukan  visualisasi  kata-kata  kunci  melalui  media word cloud untuk mengetahui kata-kata apa saja yang sering muncul pada setiap sentimen tersebut sehingga didapat  kesimpulan  kata  kunci  yang  sering  dibahas oleh  Masyarakat  terkait  topik  pemindahan  ibu  kota negara.  Hasil  visualisasi  ini  dibagi  menjadi  tiga bagian  yaitu  visualisasi  data  positif,  visualisasi  data negatif, dan visualisasi data netral. Setiap visualisasi menggambarkan  35  kata  yang  paling  sering  muncul dalam  masing-masing  sentiment  pada  sentiment positif, negatif, dan netral.
Berdasarkan  visualisasi  sentimen  positif  pada gambar  5,  frekuensi  kata-kata  yang  sering  muncul pada  sentimen  positif  diantaranya  adalah  “damai” sebanyak 13 kali, “indonesia” sebanyak 10 kali, dan “netralitas”  sebanyak  8  kali.  Penggunaan  kata “damai”,  “indonesia”,  “netralitas”  merujuk  pada harapan  masyarakat  agar  proses  pemilu  2024  tetap berjalan dengan lancar.
Gambar 4. Word Cloud Sentimen Positif
Pada visualisasi sentimen netral, frekuensi kata- kata  yang  sering  muncul  pada  diantaranya  “suara” sebanyak 5 kali, “partai” sebanyak 6 kali, dan “data” sebanyak  2  kali.  Penggunaan  kata-kata  tersebut menunjukkan  ketidakberpihakan  atau  skeptis  akan pemilu 2024.
Gambar 5. Word Cloud Sentimen Netral
Berdasarkan  visualisasi  sentimen  negatif  pada gambar  7,  frekuensi  kata-kata  yang  sering  muncul pada     diantaranya     “gibran”      sebanyak      8 kali, “melanggar” sebanyak 3 kali. Penggunaan kata- kata tersebut  menunjukkan  ketidakpercayaan  masyarakat akan pemilu berlangsung dengan baik dan jujur.
Gambar 6. Word Cloud Sentimen Negatif

## 4. DISKUSI
Penelitian  terdahulu  menghasilkan  banyak sumber untuk  penelitian  ini. Hasil penelitian dahulu yang bertemakan analisis sentimen terhadap pemindahan ibu kota negara dengan membandingkan tiga  algoritma:  Naive  Bayes,  KNN,  dan  Random Forest menunjukkan hasil bahwa nilai positif sebesar 36.8%, netral sebesar 25%, dan negatif sebesar 38.1% [16].  Dari  penelitian  sebelumnya  yang  membahas terkait  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo  Subianto  dengan  Metode  K-NN  yang bertujuan  Penelitian    ini    memiliki    tujuanuntuk mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap Calon Presiden (capres) Prabowo Subianto di Twitter. Jumlah data yang digunakan adalah 2100 tweet yang dikumpulkan  berdasarkan  kata  kunci  yaitu  “Calon Presiden”  dan  “Prabowo  Subianto”.  Penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN)dengan pembobotan berupaTF-IDFdanseleksi fitur
berupaThresholdakan dilakukan implementasi dengan  menggunakan    Google    Colab.  Maka  dari penelitian sebelumnya penelitian ini bertujuan untuk lebih  general  netral  terkait  pemilu  2024  sentimen terkait  calon  dan  penyelenggaraan  dari  pemilu tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  pada  awalnya  mengumpulkan sebanyak  291  tweets  sebagai  dataset  awal.  setelah dilakukan tahap cleaning, didapati bahwa data  yang bersih  dan  siap  untuk  dijalankan  analisis  sentimen menjadi  sebanyak  200  jumlah  data.  Hasil  analisis sentimen yang diperoleh terhadap topik pemilu 2024 dengan metode k-nearest neighbor dengan sentimen positif masyarakat sebesar 78% yang berjumlah 156 data, sentimen netral sebesar 16% yang berjumlah 32 data,  dan  sentiment  negatif  dengan  nilai  6%  yang berjumlah 12 data. Adapun frekuensi kata-kata kunci yang  sering  muncul  dalam  sentimen  positif  adalah “indonesia” “netralitas”, dan “damai”, pada sentimen netral  terdapat  “suara”  dan  “data”,  sedangkan  kata
“gibran”  dan  ”melanggar”  merupakan  kata  yang sering  muncul  pada  sentimen  negatif.  Hal  ini mengindikasikan bahwa kata-kata tersebut
merupakan  ekspresi  yang  umum  digunakan  oleh pengguna  Twitter  dalam  beropini  dalam  konteks sentimen yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  D.  Tommy,  U.  Ema,  P.  M.  Kurniawan. “Analisis  Sentimen  Pemilu  2024  dengan Naive  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm Optimization  (PSO)”. EXPLORE  –  Volume 13 No 1 Tahun 2023 p-ISSN : 2087- 894X e-
ISSN : 2656-615X. [2] F.  P.  Midhat,  “Perbandingan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Naive  Bayes Classifier (NBC) dengan pelabelan Transformers serta Ekstrasi Fitur TF-IDF dan N-Gram untuk Analasisis Sentimen Terhadap
Penundaan Pemilu 2024”.
[3] N.  P.  Aprilia,  H.  L.  April,  H.  S.  Shofa, Tukino,  P.  Bayu.  “Analisis  Sentimen  Calon Presiden  2024  Menggunakan  Algoritma SVM  Pada  Media  Sosial  Twitter”. JOINTECS , Vol. 8 No. 1, pp. 11 - 18, 2023, e-ISSN:2541-6448 p- ISSN:2541-3619, http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal- v2/index.php/jointecs.https://kab- minahasaselatan.kpu.go.id/page/read/34/pe milu-tahun
1955#:~:text=Pemilu%20ini%20diikuti%20 oleh%20lebih,daftar%20kumpulan%20dan %20calon%20perorangan [4] D. A. Dwi, K. L. Kristoforus. “EFEKTIVITAS  PEMILIHAN  UMUM SERENTAK  TAHUN  2024”. JHP  17 (Jurnal Hasil Penelitian), Vol. 8, No. 2, Juli 2023,  E-ISSN:  2502-8308  P-ISSN:  2579- 7980, http://jurnal.untag-
sby.ac.id/index.php/jhp17 [5] A. Muhammad, S. Mohammad. “ANALISIS SENTIMEN ANIES BASWEDAN MENJADI CALON PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN KSTRASI FITUR COUNTVERCTORIZER DAN ALGORITMA  KNN”, Seminar  Nasional Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi (SENAFTI), Vol. 2, No.  2, September 2023, ISSN 2962-8628 (online) [6] Z.  H.  Haekal,  A.  M.  Rolly,  R.  I.  Woro.
“Perbandingan Model Svm, Knn Dan Naïve
Bayes  Untuk  Analisis  Sentiment  Pada  Data
Twitter:  Studi  Kasus  Calon  Presiden  2024”.
JIMPS: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah , Vol. 8, No. 3, pp. 2083- 2093,  2023.  P-ISSN:  2964-7231,  E-ISSN 2614-3658 DOI: https://doi.org/10.24815/jimps.v8i3.25342
[7] A.  A.  Firdaus,  A.  Yudhana,  I.  Riadi, “ANALISIS SENTIMEN PADA PROYEKSI PEMILIHAN PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN  METODE  SUPPORT
VECTOR  MACHINE”, DECODE:  Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , Vol. 3, No. 2, pp. 236-245, September 2023, ISSN Cetak:
2775-2984  ISSN  Online:  2775-1813,  Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.172 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/de code.
[8] M.  Oktaviani,  P.  Cahyo,  H.  H.  N.  Harani. “Analisis  Sentimen  Untuk  Memprediksi Hasil  Calon  Pemilu  Presiden  Menggunakan Lexicon  Based  dan  Random  Forest”. JURNAL  ILMIAH  INFORMATIK, Vol.  11 No.02, 2023, ISSN (Print) 2337-8379 | ISSN (Online) 2615-1049.
[9] T.  J.  Asahar,  Y.  Delfi,  A.  Kurnia.
“IMPLEMENTASI METODE K- NEAREST  NEIGHBOR  (KNN)  DAN SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW) DALAM  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN ANGGOTA
PASKIBRAKA”, Jurnal Pseudocode, Vol. 3, No. 2, September 2016, ISSN 2355-5920.
[10] P.  A.  Rizki,  P.  Wahyu,  “PENERAPAN
ALGORITMA  K-  NEAREST  NEIGHBOR (KNN) ANALISIS SENTIMEN TWEET PADA ELEKTABILITAS BAKAL  CALON  PRESIDEN  2024”.
3rdSeminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), Vol. 2, No.
2, September 2023, ISSN 2962-8628 (online)
[11] I. A. Muhammad, “PENINGKATAN
AKURASI  ALGORITMA  K-NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN NORMALISASI Z-SCORE DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI CUSTOMER CHURN”.
[12] S.  R.  Aris.  “Analisis  Sentimen  Pada  Media Sosial  Menggunakan  Metode  K-  Nearest Neighbor
(K-NN)”, Teknologipintar.org, Vol. 2, No. 8, 2022.
[13] Z. H. Farhan,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA KNN DALAM MENGUKUR KETEPATAN KELULUSAN MAHASISWA UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA”.
[14] S.  Retno,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review
Objek  Wisata  Dunia  Fantasi  menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)”.
Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen , Vol 8
No. 1, Maret 2020, ISSN:2338-8161 E-ISSN:
2657-0793.
[15] J.  Muliawan  and  E.  Dazki,  “SENTIMENT ANALYSIS  OF  INDONESIA’S  CAPITAL
CITY  RELOCATION  USING  THREE ALGORITHMS:  NAÏVE  BAYES,  KNN, AND  RANDOM  FOREST,” Jurnal  Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 4, no. 5, pp. 1227– 1236, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.5.347.