## Mediatisasi Politik dan Perilaku Pemilih: Penggunaan Google Trend sebagai Metode Alternatif Memprediksi Kemenangan Kandidat

## Eric Fernardo
Pasca-Sarjana Departemen Ilmu Komunikasi, Universitas Indonesia Jln. Salemba Raya IV, Jakarta Pusat, DKI Jakarta
Email: eric.fernardo01@ui.ac.id
Received: February 2022; Accepted: April 2022; Published: June 2022

## Abstract
In  2020,  Indonesia  has  held  simultaneous  regional  head  elections  which  held  governor  elections  in  9  provinces, mayor elections in 37 cities and regent elections in 224 regencies. Candidates in general elections often use surveys as  a  reference  in  estimating  their  potential  for  victory,  even  though  to  conduct  popularity,  acceptability  and electability surveys require a high level of validity and reliability, for this reason, a large survey team is needed in distributing questionnaires and large funds for operational needs, so  it is necessary to develop alternative methods of  data  collection  in  predicting  candidate  winner,  other  than  survey  methods.  Google  Trend  as  a  service  from Google that provides site search statistics by displaying the popularity of keyword within a certain time range where statistical  results  can  be  displayed  by  region  has  the  potential  to  be  an  alternative  method  to  surveys.  In  several previous  studies  in  the  United  States  and  Canada,  Google  Trend  managed  to  correctly  predict  the  winner  of  the presidential election in the US and the winner of the election in Canada. This research fills a gap in the Indonesian context to see the accuracy of Google Trend in predicting the winner of the governor election in 9 provinces in the simultaneous regional elections in 2020. As a result, Google Trend succeeded in predicting the victory of candidates in Jambi, Central Kalimantan, North Sulawesi, West Sumatra; while doubtful in Bengkulu and South Kalimantan; and Google Trend is not accurate in predicting in North  Kalimantan, Riau Islands and Central Sulawesi. Google Trend's  lack  of  accuracy  in  predicting  the  governor's  candidate  victory  in  Indonesia  is  allegedly  because  Google Trend's services in Indonesia have not reached the district/district level compared to the United States and Canada which  have  reached  the  district/sub-district  level.  In  addition,  as  an  alternative  method,  there  are  a  number  of important notes for Google Trend because it has not been able to distinguish the tone of news whether it is positive or negative because Google Trend is still focused on the number of keyword searches that are most sought after by users, even though the tone of the news is important to see public sentiment.
Kata Kunci: Simultaneous Elections; Covid-19; Google Trend; Survey; Candidate Victory.

## Abstrak
Pada  tahun  2020,  Indonesia  telah  menggelar  pemilihan  umum  kepala  daerah  serentak  yang  melakukan  pemilihan Gubernur di 9 Provinsi, pemilihan Walikota di 37 Kota dan pemilihan Bupati di 224 Kabupaten, pilkada tahun 2020 adalah pemilu pertama yang di gelar dalam suasana pandemi Covid-19. Para kandidat dalam pemilihan umum sering menjadikan  survei  sebagai  referensi  dalam  kalkulasi  potensi  kemenangan  meskipun  untuk  melakukan  survei popularitas,  akseptabilitas  dan  elektabilitas  yang  memerlukan  tingkat  validitas  dan  reliabilitas  tinggi,  sehingga diperlukan  tim  survei  yang  besar  dalam  menyebar  kuesioner  serta  dana  yang  besar  untuk  kebutuhan  operasional sehingga perlu dikembangkan metode alternatif pengumpulan data dalam memprediksi kemenangan kandidat selain metode  survei.  Google  Trend  sebagai  salah  satu  layanan  dari  Google  yang  menyediakan  statistik  pencarian  situs dengan menampilkan popularitas dari topik pencarian dalam rentang waktu tertentu di mana hasil statistiknya dapat ditampilkan  menurut  wilayah  berpotensi  menjadi  metode  alternatif  selain  survei.  Dalam  beberapa  penelitian terdahulu  di  Amerika  Serikat  dan  Kanada,  Google  Trend  berhasil  memprediksi  dengan  tepat  pemenang  pemilihan presiden  di  AS  dan  pemenang  pemilu  di  Kanada.  Penelitian  ini  mengisi  celah  dalam  konteks  Indonesia  untuk melihat  ketepatan  Google  Trend  memprediksi  pemenang  pemilihan  Gubernur  di  9  Provinsi  pada  pilkada  serentak tahun  2020.  Hasilnya  Google  Trend  berhasil  memprediksi  kemenangan  kandidat  Jambi,  Kalimantan  Tengah, Sulawesi Utara, Sumatera Barat; sementara ragu – ragu di Bengkulu dan Kalimantan Selatan; adapun Google Trend kurang  tepat  memprediksi  di  Kalimantan  Utara,  Kepulauan  Riau  dan  Sulawesi  Tengah.  Kurang  tepatnya  Google Trend dalam memprediksi kemenangan kandidat Gubernur di Indonesia disinyalir karena layanan Google Trend di Indonesia  belum  menjangkau  tingkat  distrik/kecamatan  dibandingkan  dengan  Amerika  Serikat  dan  Kanada  yang telah  menjangkau  tingkat  distrik/kecamatan  dalam  penelaahan  Google  Trend.  Selain  itu  sebagai  metode  alternatif terdapat sejumlah catatan penting bagi Google Trend karena belum mampu membedakan nada pemberitaan baik itu positif  ataupun  negatif  karena  Google  Trend  masih  fokus  pada  jumlah  pencarian  kata  kunci  yang  paling  banyak dicari oleh pengguna, padahal nada pemberitaan penting untuk melihat sentimen publik.
Kata Kunci : Pilkada Serentak; Covid-19; Google Trend; Survei; Kemenangan Kandidat.

## PENDAHULUAN
Di  tahun  2020  Indonesia  telah  menggelar  pemilihan  umum  kepala  daerah  (Pilkada) secara  serentak  pada  9  Desember  2020  yang  melakukan  pemilihan  Gubernur  di  9  Provinsi, pemilihan  Walikota  di  37  Kota  dan  pemilihan  Bupati  di  224  Kabupaten,  Pilkada  serentak tahun  2020  memang  bukan  yang  pertama  kali  karena  sebelumnya  di  tahun  2015,  2017  dan 2018  juga  telah  diselenggarakan  pilkada  secara  serentak,  tetapi  pilkada  tahun  2020  adalah pemilu pertama yang di gelar dalam suasana pandemi Covid-19 (Sandi et.al, 2020).
Diferensiasi tindakan yang diambil negara – negara di berbagai belahan dunia dalam menyikapi  pelaksanaan  pemilu  di  masa  pandemi  Covid-19  ini  tentunya  menimbulkan  tanda tanya  khususnya  formulasi  terbaik  yang  dapat  dilakukan  terkait  pelaksanaan  pemilu  yang merupakan wujud partisipasi publik, secara umum Landman dan Splendore menguraikan ada tiga  siklus  utama  yang  dapat  dilakukan  suatu  negara  dalam  pelaksanaan  pemilihan  umum, pertama  adalah  pra-pemilihan  yakni  pelatihan,  informasi  serta  pendaftaran  pemilih;  kedua adalah  pemilihan  yakni  pencalonan  kandidat,  kampanye,  pemungutan  dan  penghitungan suara; ketiga adalah pasca – pemilihan yakni peninjauan, reformasi, strategi; perlu diketahui dalam situasi normal tiga siklus utama ini harus berlangsung agar pemilih memiliki informasi yang  baik  serta  menghasilkan  hasil  pemilu  yang  dapat  dipercaya  (Landman  &  Splendore, 2020).
Tetapi, dalam kondisi pandemi Covid-19 terdapat sejumlah permasalahan yang dapat timbul  misalnya  pertama  adalah  partisipasi  pemilih  berpotensi  turun  karena  pemilih kemungkinan  cenderung  menghindari  datang  ke  tempat  pemungutan  suara  guna  mencegah diri  tertular  virus  Covid-19  padahal,  jumlah  pemilih  yang  menyuarakan  hak  pilihnya merupakan hal penting sebagai wujud legitimasi terhadap hasil pemilu; masalah yang kedua, jika  pemilu  ditunda  maka  dapat  timbul  masalah  baru  yakni  terjadi  kondisi  kekosongan kekuasaan  yang  bukan  tidak  mungkin  akan  memunculkan  masalah  baru.  Landman  dan Splendore dalam jurnalnya menilai bahwa potensi dampak gangguan pandemi di siklus pra- pemilihan  atau  pasca-pemilihan  tergolong  rendah,  namun  gangguan  pandemi  di  siklus pemilihan  (pencalonan  kandidat,  kampanye,  pemungutan  dan  penghitungan  suara)  sangat tinggi.
Untuk itu sejumlah alternatif gagasan yang ditawarkan oleh Landman dan Splendore dalam siklus pemilihan adalah a) pencalonan kandidat – pemilihan kandidat dilakukan secara daring, b) kampanye – kampanye secara daring, iklan berbayar di media, konvensi daring, c) pemungutan suara  –  sistem hybrid, pemilihan lewat  pos, pemilihan daring, d) penghitungan suara – verifikasi suara pemilihan secara elektronik (Landman & Splendore, 2020).
Dalam  pemilihan  umum  para  kandidat  cenderung  menjadikan  instrumen  survei sebagai  acuan  dalam  mengukur  potensi  kemenangan,  padahal  untuk  melakukan  survei popularitas, akseptabilitas dan elektabilitas diperlukan penelitian basis survei guna menjamin validitas dan reliabilitas data yang dihasilkan, dalam metode survei memerlukan sampel data berjumlah  ratusan  bahkan  ribuan  tergantung  tingkat  kesalahan  (margin  of  error)  yang diharapkan  dengan  responden  yang  tersebar  di  wilayah  yang  ingin  diteliti  secara  merata, proses  ini  tentunya  memerlukan  tim  survei  yang  besar  untuk  melakukan  penyebaran kuesioner  ke  masyarakat  serta  dana  yang  tidak  sedikit  untuk  memenuhi  kebutuhan operasional  dalam  pelaksanaan  survei  (Taherdoost,  2016),  karena  memerlukan  biaya  dan sumber  daya  manusia  yang  besar  untuk  melaksanakan  survei,  maka  studi  ini  ingin
mengembangkan  alternatif  pengumpulan  data  untuk  memprediksi  kemenangan  kandidat selain metode survei.
Survei  dalam  pemilihan  umum  untuk  mengukur  popularitas,  akseptabilitas  dan elektabilitas  kandidat  kini  seolah  menjadi  barang  wajib  bagi  para  kandidat  guna  mengukur potensi kemenangan dalam pemilihan umum, di Indonesia saat ini terdapat berbagai lembaga survei  yang  kehadirannya  memiliki  peran  strategis  baik  itu  partai  politik  maupun  kandidat dalam  menghadapi  pemilu,  meskipun  kini  lembaga  survei  perannya  semakin  menguat, terdapat beberapa permasalahan  yang muncul  yakni soal kredibilitas lembaga survei  apakah tergolong  dalam  lembaga  survei  yang  dapat  dipercaya  atau  tidak,  serta  masalah  biaya  yang tinggi  yang  perlu  dikeluarkan  oleh  lembaga  survei  dalam  melaksanakan  survei  karena  ada biaya operasional yang perlu dikeluarkan baik itu dalam mencetak kuesioner, biaya surveyor yang turun ke warga – warga serta biaya – biaya lain yang mungkin timbul (Abdi et.al, 2014).
Kampanye komunikasi politik saat ini bukan hanya dilaksanakan melalui tatap muka tetapi  juga  masuk  ke  ranah  digital,  perkembangan  ini  menyebabkan  kampanye  politik  kini mulai menggunakan big data  yang tersedia di internet serta media sosial,  berita online  yang sering  menjadi  kanal  distribusi  informasi  kampanye  kandidat,  hal  ini  mengakibatkan  mulai berkembangnya  strategi  kampanye  berbasis  data  digital  yang  menggunakan  kanal  informasi digital untuk mendistribusikan konten kampanye ke para pemilih (Fisher et.al, 2017). Selain itu  saat  ini  pengguna  internet  di  Indonesia  juga  semakin  meningkat  sehingga  jumlah  data yang dapat dikumpulkan untuk mencermati perilaku pemilih di internet sebagai agen digital juga  bertambah  besar,  fenomena  ini  tentunya  menjadi  peluang  bagi  para  peneliti  perilaku pemilih  untuk  mengumpulkan  data  melalui  aktivitas  pengguna  di  internet  (Davidowitz, 2017).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  kemenangan  kandidat  pada pilkada  serentak  2020  yang  berlangsung  di  9  provinsi  menggunakan  metode  Google  Trend sebagai  alternatif  dari  metode  survei.  Adapun  9  provinsi  yang  akan  diteliti  adalah  Provinsi Bengkulu,  Provinsi  Jambi,  Provinsi  Kalimantan  Selatan,  Provinsi  Kalimantan  Tengah, Provinsi  Kalimantan  Utara,  Provinsi  Kepulauan  Riau,  Provinsi  Sulawesi  Tengah,  Provinsi Sulawesi  Utara, Provinsi  Sumatera  Barat.  Data dari Google Trend  yang akan diambil  yakni dari rentang 26 September – 9 Desember 2020 atau sejak dimulainya masa kampanye resmi kandidat serta saat hari pemungutan suara.

## TINJAUAN LITERATUR
Kandidat  yang  bertarung  dalam  pemilihan  umum  pasti  ingin  memenangkan pemilihan  umum  dan  untuk  meraih  hal  tersebut  diperlukan  strategi  yang  terukur  dan sistematis, studi perilaku pemilih berupaya untuk memahami kecenderungan pemilih dalam memutuskan  pilihannya  di  pemilihan  umum  (Fisher,  2019).  Terdapat  beberapa  faktor  yang diyakini  memainkan  peran  dalam  perilaku  pemilih  seperti  faktor  sosiologis,  faktor psikologis, faktor pilihan rasional dan politik uang (Aspinall & Sukmajati, 2016).
Dalam  studi  perilaku  pemilih  khususnya  untuk  mengetahui  tingkat  popularitas, akseptabilitas  dan  elektabilitas  dari  kandidat  yang  bertarung  di  pemilihan  umum  akan menggunakan metode survei, tetapi dalam studi yang dikembangkan oleh Harkan & Eriyanto digunakan  satu  metode  baru  yakni  prediksi  hasil  pemilihan  presiden  2019  di  Indonesia menggunakan  Google  Trend  serta  menganalisis  tingkat  akurasi,  presisi  dan  peluangnya
dibandingkan dengan hasil akhir pemilihan presiden 2019, meskipun dalam studi Harkan & Eriyanto  yang dipublikasikan di tahun 2021 menemukan bahwa Google Trend kurang tepat dalam  memprediksi  hasil  akhir  dari  pemilihan  presiden  tetapi  terdapat  temuan  menarik bahwa Google Trend berhasil memprediksi dengan tepat pemenang pemilihan Presiden di 13 provinsi (Harkan & Eriyanto, 2021). Artinya di tingkat provinsi ada peluang bahwa Google Trend dapat digunakan sebagai indikator awal dalam memprediksi kemenangan kandidat.
Google  Trend  sendiri  merupakan  layanan  dari  Google  yang  menyediakan  statistik pencarian  situs  dengan  menampilkan  popularitas  dari  topik  pencarian  dalam  kurun  waktu tertentu  di  mana  hasil  statistiknya  dapat  ditampilkan  menurut  wilayah  serta  menampilkan juga berita terkait topik yang menjadi tren, lewat Google Trend para pengguna dapat secara cuma  –  cuma  membandingkan  topik  yang  ingin  dipelajari  dengan  topik  lainnya,  termasuk membandingkan popularitas para kandidat calon kepala daerah, selain itu Google Trend turut menampilkan  frekuensi  suatu  topik  muncul  di  Google  News  serta  di  wilayah  mana  paling banyak  dicari,  pada  Google  Trend  kita  juga  dapat  mengetahui  berapa  banyak  orang  yang mencari  suatu  kata  kunci  serta  dari  mana  asal  orang  yang  mencari  tersebut,  secara  teknis pencarian  melalui  Google  Trend  akan  menghasilkan  indeks  kueri  yang  berdasarkan pembagian  kueri  yakni  total  volume  kueri  untuk  pencarian  kata  kunci  di  suatu  wilayah dengan  rentang  waktu  tertentu,  nilai  maksimum  dari  pembagian  kueri  pada  rentang  waktu tertentu yang ditampilkan akan tersaji dalam indeks normalisasi hingga angka 0 – 100 (Choi & Varian, 2012).
Sebelumnya  terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  memanfaatkan  Google  Trend sebagai  alat  untuk  memprediksi,  misalnya  dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  Amuri  & Marcucci  tahun  2017  yang  menggunakan  Google  Trend  untuk  memprediksi  tingkat pengangguran  di  Amerika  Serikat  dengan  hasil  semakin  tinggi  tingkat  pencarian  lowongan pekerjaan  maka  semakin  besar  angka  pengangguran  yang  terjadi  (D’Amuri  &  Marcucci, 2017). Lalu ada juga penelitian yang dilakukan oleh Kellams dan timnya terkait penggunaan big  data  untuk  memprediksi  pemenang  pemilihan  presiden  tahun  2016  di  Amerika  Serikat, dalam  studi  Kellams  tersebut  menggunakan  Google  Trend  untuk  memprediksi  pemenang pemilihan  presiden  di  Amerika  Serikat  dengan  hasil  Google  Trend  dapat  menjadi  alat prediksi  potensial  untuk  mengukur  perilaku  pemilih  dan  Google  Trend  ini  lebih  unggul ketimbang  alat  prediksi  lainnya  seperti  implicit  attitudinal  data,  bias  rasial  sehingga  hal  ini menunjukkan bahwa pencarian Google mampu menjadi alat prediksi dibandingkan alat – alat lainnya  termasuk  dalam  perilaku  pemilih,  meskipun  dalam  konteks  pemilihan  presiden Amerika Serikat tahun 2016 pencarian banyak berkaitan dengan politik identitas dan politik rasial  yang  dikaitkan  dengan  Donald  Trump  sebagai  salah  satu  kandidat  saat  itu  (Ma- Kellams et.al, 2017).
Dalam  riset  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Reilly  dan  timnya  di  tahun  2012  terkait penggunaan data pencarian Google atau Google Trend untuk menguji validitasnya terhadap pemilihan presiden tahun 2008 di Amerika Serikat dengan mencari rentang waktu pencarian kata  kunci  1  minggu  sebelum  pemilihan,  hasilnya  ditemukan  bahwa  semakin  tinggi pencarian  yang  dilakukan  di  Google  oleh  penduduk  di  suatu  wilayah  maka  berkorelasi dengan semakin rendahnya angka golput atau tidak memilih di suatu wilayah, hal ini karena semakin  penduduk  tertarik  untuk  mencari  kata  kunci  terkait  pemilihan  presiden  Amerika Serikat  di  tahun  2008  maka  semakin  tinggi  pula  kemungkinannya  untuk  memilih  sehingga
hal  ini  membuka  ruang  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  melakukan  prediksi  pemilu menggunakan Google Trend (Reilly & Taylor, 2012).
Sementara itu dalam studi  yang dilakukan oleh Roman dan tim  yang dipublikasikan di tahun 2021, menggunakan Google Trend sebagai alat prediksi hasil pemilihan presiden di Amerika Serikat dan Kanada, argumentasi yang digunakan oleh Roman adalah terdapat alat gratis  yang dapat  digunakan  yakni  Google Trend untuk  memprediksi kemenangan kandidat pada  pemilihan  presiden,  rentang  waktu  yang  digunakan  oleh  Roman  adalah  satu  bulan sebelum  pemungutan  suara  dan  meneliti  empat  pemilihan  presiden  di  Amerika  Serikat  dan lima pemilu di Kanada atau sejak tahun 2004 mengingat Google pertama kali mengeluarkan layanan  statistik  pencarian,  hasilnya  dalam  studi  Roman  ditemukan  bahwa  Google  Trend mampu  memprediksi  seluruh  pemenang  pemilihan  presiden  dengan  tepat  baik  di  empat pemilihan presiden di Amerika Serikat ataupun lima pemilu di Kanada, implikasi penelitian ini  adalah  pemasaran  politik  menggunakan  media  semakin  meningkatkan  peluang keterpilihan kandidat pada pemilu dan semakin kandidat dicari oleh penduduk maka semakin tinggi pula peluang keterpilihannya (Roman et.al, 2021).
Bagan 1. Kerangka Konseptual Peringkat Google Trend dengan Hasil Akhir Pilkada
Bagan 2. Komparasi Peringkat Google Trend dengan Hasil Akhir Pilkada
Studi  ini  mengembangkan  metode  alternatif  selain  metode  survei  yang  selama  ini sering digunakan untuk memprediksi kemenangan kandidat di pemilu. Adapun metode yang dikembangkan adalah menggunakan data  – data yang tersedia di  internet  dan dapat  diakses secara  daring  serta  gratis,  beberapa  perusahaan  penyedia  layanan  di  internet  memberikan layanan  analisa  tren  sosial  yang  menunjukkan  perhatian  publik  yang  muncul  berdasarkan data  yang  terdapat  di  layanannya,  salah  satunya  adalah  Google  yang  di  tahun  2009 mengeluarkan  layanan  bagi  pengguna  untuk  mengamati  tren  pencarian  yang  muncul  dan dapat  diakses  secara  gratis  oleh  pengguna  yakni  Google  Trend,  seperti  diketahui  Google merupakan layanan pencarian dengan pengguna terbanyak bahkan situs yang paling banyak dikunjungi  oleh  para  pengguna  internet  di  Indonesia  berdasarkan  data  dari  Alexa.  Melalui Google Trend, pengguna dapat mencermati topik yang sedang hangat dibicarakan termasuk para  politisi  maupun  kandidat  yang  bertarung  di  pemilihan  umum  secara  waktu  langsung (real – time), penggunaan Google Trend ini dapat menjadi alternatif karena penggunaannya yang gratis dibandingkan metode survei yang berbiaya tinggi (Yasseri & Bright, 2014).

## METODE PENELITIAN
Paradigma  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  paradigma  positivistik  guna mengungkap  permasalahan  penelitian,  adapun  ciri  dalam  paradigma  positivistik  adalah meyakini realitas sosial ada, bisa diketahui dan diteliti secara empirik melalui metode ilmiah (Creswell,  2014).  Dalam  hal  ini  peneliti  harus  bebas  nilai  atau  berperilaku  objektif  dalam menganalisis dan melakukan penarikan kesimpulan dari data  yang diperoleh sehingga hasil dari penelitian mampu menguji kerangka konseptual yang diajukan oleh peneliti.
Adapun pendekatan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif di mana dalam pendekatan  ini  peneliti  berusaha  untuk  mencari  kebenaran  (Cresswell,  2014)  dengan melakukan  pengumpulan  data  untuk  dilakukan  komparasi  antara  peringkat  Google  Trend calon kepala daerah dengan hasil akhir pemungutan suara di pilkada.
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  membandingkan  data peringkat  popularitas  calon  kepala  daerah  di  Google  Trend  dengan  hasil  akhir  saat pemungutan  suara,  adapun  9  provinsi  yang  akan  diteliti  adalah  9  provinsi  yang melaksanakan pilkada serentak 2020 antara lain Provinsi Bengkulu, Provinsi Jambi, Provinsi Kalimantan  Selatan,  Provinsi  Kalimantan  Tengah,  Provinsi  Kalimantan  Utara,  Provinsi Kepulauan  Riau,  Provinsi  Sulawesi  Tengah,  Provinsi  Sulawesi  Utara,  Provinsi  Sumatera Barat.  Adapun  metode  yang  digunakan  akan  mereplikasi  metode  yang  digunakan  dalam penelitian Harkan & Eriyanto yang dipublikasikan di tahun 2021, yakni mencari kata kunci calon  kepala  daerah  di  Google  Trend  dan  mengambil  data  peringkat  popularitasnya kemudian membandingkan dengan hasil pilkada resmi dari Komisi Pemilihan Umum (KPU) (Harkan  &  Eriyanto,  2021).    Adapun  rentang  waktu  yakni  dari  masa  kampanye  dimulai hingga hari pemungutan suara yakni 26 September – 9 Desember 2020.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tulisan ini mengaitkan mediatisasi politik dengan penggunaan Google Trend sebagai metode  alternatif  memprediksi  kemenangan  kandidat  di  pemilihan  umum.  Strategi komunikasi  politik  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  karakteristik  dari  komponen
komunikasi  yakni  komunikator,  isi  pesan,  media,  komunikan  dan  umpan  balik (Triwicaksono  &  Nugroho,  2021).  Dalam  komunikasi  untuk  membangun  partisipasi  publik di tengah pandemi Covid-19, perlu dipahami bahwa kampanye komunikasi harus terintegrasi dan  sinambung  dalam  menciptakan  dan  menerapkan  strategi  komunikasi  yang  tepat  dan efektif,  menyusun  taktik  dan  teknis  tindakan  serta  prosedural  yang  tepat  juga  efisien (Paramasari  dan  Nugroho,  2021).  Komunikasi  politik  merupakan  komunikasi  yang melibatkan  pesan  –  pesan  politik,  aktor  politik,  atau  yang  berkaitan  dengan  pemerintahan, kekuasaan dan kebijakan pemerintah (Putra dan Annisa, 2019).
Berikut  adalah  temuan  dari  indeks  pencarian  kata  kunci  para  calon  gubernur  di Google Trend pada rentang 26 September – 9 Desember 2020 untuk pemilihan gubernur di 9 provinsi.  Adapun  ke  9  provinsi  tersebut  antara  lain  1)  Provinsi  Bengkulu  dengan  calon gubernur  Helmi  Hasan  nomor  urut  1,  Rohidin  Mersyah  nomor  urut  2,  Agusrin  Maryono Najamuddin nomor urut 3; 2) Provinsi Jambi dengan calon gubernur Cek Endra nomor urut 1,  Fachrori  Umar  nomor  urut  2,  Al  Haris  nomor  urut  3;  3)  Provinsi  Kalimantan  Selatan dengan  calon  gubernur  Sahbirin  Noor  nomor  urut  1,  Denny  Indrayana  nomor  urut  2;  4) Provinsi  Kalimantan  Tengah  dengan  calon  gubernur  Ben  Brahim  S.  Bahat  nomor  urut  1, Sugianto  Sabran  nomor  urut  2;  5)  Provinsi  Kalimantan  Utara  dengan  calon  gubernur  Udin Hianggio nomor urut 1, Irianto Lambrie nomor urut 2, Zainal Arifin Paliwang nomor urut 3; 6)  Provinsi  Kepulauan  Riau  dengan  calon  gubernur  Soerya  Respationo  nomor  urut  1, Isdianto  nomor  urut  2,  Ansar  Ahmad  nomor  urut  3;  7)  Provinsi  Sulawesi  Tengah  dengan calon gubernur Hidayat Lamakarate nomor urut 1, Rusdy Mastura nomor urut 2; 8) Provinsi Sulawesi  Utara  dengan  calon  gubernur  Christiany  Eugenia  Paruntu  nomor  urut  1,  Vonnie Anneke Panambunan nomor urut 2, Olly Dondokambey nomor urut 3; 9) Provinsi Sumatera Barat  dengan  calon  gubernur  Mulyadi  nomor  urut  1,  Nasrul  Abit  nomor  urut  2,  Fakhrizal nomor urut 3, Mahyeldi Ansharullah nomor urut 4.
Tabel 1. Provinsi Bengkulu Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Bengkulu No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Helmi Hasan 50% 32.2% 2 Rohidin Mersyah 50% 41.1% 3 Agusrin Maryono Najamuddin 0% 26.7%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 2. Provinsi Jambi Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Jambi No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Cek Endra 19% 37.4% 2 Fachrori Umar 28% 24.3% 3 Al Haris 53% 38.3% Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 3. Provinsi Kalimantan Selatan Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase
Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020 Provinsi Kalimantan Selatan No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Sahbirin Noor 50% 51.2% 2 Denny Indrayana 50% 48.8%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 4. Provinsi Kalimantan Tengah Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Kalimantan Tengah No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Ben Brahim S. Bahat 47% 48.5% 2 Sugianto Sabran 53% 51.5% Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 5. Provinsi Kalimantan Utara Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Kalimantan Utara No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Udin Hianggio 17% 19.5% 2 Irianto Lambrie 50% 34.6% 3 Zainal Arifin Paliwang 33% 45.9%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 6. Provinsi Kepulauan Riau Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Kepulauan Riau No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Soerya Respationo 4% 23.8% 2 Isdianto 50% 36.2% 3 Ansar Ahmad 46% 39.9%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 7. Provinsi Sulawesi Tengah Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Sulawesi Tengah No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Hidayat Lamakarate 100% 40% 2 Rusdy Mastura 0% 60%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 8. Provinsi Sulawesi Utara Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Sulawesi Utara No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Christiany Eugenia Paruntu 20% 34.2% 2 Vonnie Anneke Panambunan 10% 9% 3 Olly Dondokambey 70% 56.8% Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Tabel 9. Provinsi Sumatera Barat Perbandingan Google Trend dengan hasil Persentase Rekapitulasi Suara KPU Pilgub 9 Provinsi di Pilkada Serentak 2020
Provinsi Sulawesi Utara No Calon Gubernur Google Trend Rekap KPU (%) 1 Mulyadi 27% 27.4% 2 Nasrul Abit 15% 30.3% 3 Fakhrizal 13% 10% 4 Mahyeldi Ansharullah 45% 32.4%
Sumber: Google Trend dan Data KPU (2020)
Berdasarkan  perbandingan  data  Google  Trend  dengan  data  KPU  pada  pemilihan gubernur  di  9  provinsi  pada  pilkada  serentak,  ditemukan  bahwa  Google  Trend  berhasil memprediksi dengan tepat di 4 provinsi, ragu – ragu 2 provinsi dan tidak tepat di 3 provinsi.
Adapun  provinsi  yang  berhasil  diprediksi  dengan  tepat  antara  lain  Jambi, Kalimantan  Tengah,  Sulawesi  Utara,  Sumatera  Barat;  sementara  provinsi  yang  ragu  –  ragu adalah  Bengkulu  dan  Kalimantan  Selatan;  untuk  prediksi  yang  kurang  tepat  ada  di Kalimantan Utara, Kepulauan Riau, Sulawesi Tengah.
Mengacu pada konsep mediatisasi politik seperti yang diuraikan dalam tulisan Jesper Stromback  dan  Frank  Esser  yakni  mediatization  of  politics:  transforming  democracies  and reshaping  politics  dalam  konsep  mediatisasi  politik  mendefinisikan  mediatisasi  masyarakat sebagai  perluasan  pengaruh  media  (dianggap  beriringan  sebagai  teknologi  budaya  dan organisasi) ke semua bidang masyarakat dan kehidupan sosial; mediatisasi merupakan proses peningkatan  pentingnya  media  dan  pengaruh  media  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung  ke  berbagai  kehidupan  masyarakat;  dalam  mediatisasi  politik  terdapat  empat dimensi  yang  perlu  diperhatikan  yakni  dimensi  sumber  informasi,  jika  sebelumnya  sumber informasi yang paling penting adalah pengalaman atau komunikasi antarpribadi kini sumber informasi  yang  paling  penting  adalah  media;  dimensi  kedua  yakni  otonomi  media  jika sebelumnya  media  amat  bergantung  dengan  institusi  politik  kini  media  sangat  independen dari  institusi  politik;  dimensi  ketiga  yakni  praktik  media  jika  sebelumnya  konten  media banyak  dipandu  oleh  logika  politik  kini  konten  media  banyak  dipandu  oleh  logika  media; dimensi keempat yakni praktik politik jika sebelumnya aktor politik, organisasi dan institusi dipandu  oleh  logika  politik  kini  aktor  politik,  organisasi  dan  institusi  dipandu  oleh  logika media (Lundby, 2014).

## KESIMPULAN
Dalam  riset  ini  diperlihatkan  bahwa  selain  survei  terdapat  metode  alternatif  untuk memprediksi  kemenangan  kandidat  pada  pemilihan  umum  amat  potensial  untuk dikembangkan khususnya di  tengah kemajuan mediatisasi  politik. Kini  media sangat  intens dipakai  oleh  para  politisi  dan  publik,  walaupun  Google  Trend  di  Amerika  Serikat  mampu memprediksi  kemenangan  kandidat  secara  akurat,  begitu  juga  di  Kanada  mampu memprediksi  kemenangan  di  pemilihan  umum,  namun  di  Indonesia  hasilnya  belum  begitu akurat.  Diindikasikan  keakuratan  Google  Trend  di  Amerika  Serikat  dan  Kanada  karena layanan  Google  Tren  telah  menjangkau  hingga  tingkat  distrik/kecamatan  di  dua  negara tersebut,  hal  ini  yang  tentunya  berbeda  karena  di  Indonesia  belum  menjangkau  tingkat distrik/kecamatan sehingga belum secara akurat mampu memprediksi kemenangan kandidat.
Kelemahan lainnya dari Google Tren adalah baru melihat tingkat pencarian di publik tanpa memperhatikan nada pemberitaan baik itu positif atau negatif, hal ini tentunya menjadi kelemahan karena Google Tren tidak dapat memprediksi nada pemberitaan apakah itu positif atau  negatif  dari  seorang  publik  figur,  sehingga  jika  Google  Trend  ingin  dikembangkan sebagai  metode  alternatif  diperlukan  pengembangan  dari  sisi  teknologi  serta  jangkauan kedalamannya  khusus  di  Indonesia  sehingga  pengguna  dapat  lebih  memaksimalkan  fitur  – fitur Google Trend.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdi,  andi  muhammad,  Iqbal  Sultan,  and  Hasrullah.  (2014).  “Survei  Tentang Elektabilitasnya  Dalam  Pemilihan  Legislatif  DPRD  Sulsel  2014  Keanggotaan Asosiasi Riset Pendapat Publik.” Jurnal Komunikasi KAREBA 3(4):226–34.
Aspinall,  E  &  Sukmajati,  M.  (2016).  Electoral  dynamics  in  Indonesia:  money  politics, patronage and clientelism at the grassroots. National University of Singapore Press.
Choi,  Hyunyoung,  &  Hal  Varian.  (2012).  “Predicting  the  Present  with  Google  Trend.” Economic Record 88(SUPPL.1):2–9. doi: 10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x.
Creswell, John. W. (2014). Research Design:  Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches 4th Edition. California, USA: Sage Publications. Hal 36
D’Amuri, Francesco, and Juri Marcucci. (2017). “The Predictive Power of Google Searches in Forecasting US Unemployment.” International Journal of Forecasting 33(4):801– 16. doi: 10.1016/j.ijforecast.2017.03.004.
Davidowitz, S. (2017) Everybody lies: big data, new data, and what the internet can tell us About who we really are. Collins: Harper.
Fisher, J., Fieldhouse, E., Franklin, M.N., Gibson, R., Cantijoch, M. and Wlezien, C. (2017). Wlezien, The Routledge handbook of elections, voting behavior and public opinion. London: Routledge
Fisher, Patrick. (2019). Generational Replacement and the Impending Transformation of the American Electorate. Journal Politics & Policy Vol. 48 (1) pp 38-68
Google Trend. (2020). https://trends.google.co.id/trends/explore
Harkan,  Ar-Ali.,  &  Eriyanto.  (2021).  “Predicting  the  Results  of  the  2019  Indonesian Presidential  Election  with  Google  Trend  Analysis  of  Accuracy,  Precision,  and  Its Opportunity.” 558(Aprish 2019):1–9.
Komisi Pemilihan Umum (2020). Info Publik Pilkada.
https://pilkada2020.kpu.go.id/#/pkwkp
Lundby,  Knut.  (2014).  Mediatization  of  Communication.  Germany:  Handbooks  of Communication Science.
Ma-Kellams,  Christine,  Brianna  Bishop,  Mei  Fong  Zhang,  and  Brian  Villagrana.  (2018). “Using  ‘Big  Data’  Versus  Alternative  Measures  of  Aggregate  Data  to  Predict  the U.S.  2016  Presidential  Election.”  Psychological  Reports  121(4):726–35.  doi: 10.1177/0033294117736318.
Paramasari, Silvia, and Adi Nugroho. 2021. “Strategi Komunikasi Kesehatan Dalam Upaya Membangun  Partisipasi  Publik  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19”.  JURNAL  LENSA MUTIARA KOMUNIKASI 5 (1), 123-32. https://doi.org/10.51544/jlmk.v5i1.2036.
Reilly, Shauna, Sean Richey, and J. Benjamin  Taylor.  (2012). “Using Google Search Data for State Politics Research:  An Empirical  Validity  Test  Using Roll-Off Data.” State Politics and Policy Quarterly 12(2):146–59. doi: 10.1177/1532440012438889.
Putra,  R.,  &  Annissa,  J.  (2019).  Visualisasi  Makna  Politik  Pada  E-Comic  Melalui  Akun @Kostumkomik.  Jurnal  Lensa  Mutiara  Komunikasi,  3(2),  49-61.  Retrieved  from http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JLMI/article/view/1109
Prado-Román,  Camilo,  Raúl  Gómez-Martínez,  and  Carmen  Orden-Cruz.  (2021).  “Google Trend  as  a  Predictor  of  Presidential  Elections:  The  United  States  Versus  Canada.” American Behavioral Scientist 65(4):666–80. doi: 10.1177/0002764220975067.
Sandi,  Jhon  Retei  Alfri,  Suprayitno  Suprayitno,  and  Imanuel  Jaya.  (2020).  “Public Perception  of  the  Implementation  of  Simultaneous  Regional  Head  Election  2020 during  Covid-19  Pandemic  in  Palangkaraya  Regency.”  Budapest  International Research  and  Critics  Institute  (BIRCI-Journal):  Humanities  and  Social  Sciences 3(4):3333–40. doi: 10.33258/birci.v3i4.1366.
Taherdoost, Hamed. (2016). “How to Design and Create an Effective Survey/Questionnaire; A Step by Step Guide.” International Journal of Academic Research in Management (IJARM) 5(4):37–41.
Todd Landman & Luca Di Gennaro Splendore. (2020). Pandemic democracy: elections and COVID-19, Journal of Risk Research
Triwicaksono, Yohanes, and Adi Nugroho. 2021. “Strategi Komunikasi Politik Pemenangan Kepala  Daerah”.  JURNAL  LENSA  MUTIARA  KOMUNIKASI  5  (1),  133-45. https://doi.org/10.51544/jlmk.v5i1.2037.
Yasseri,  Taha,  and  Jonathan  Bright.  (2014).  “Can  Electoral  Popularity  Be  Predicted  Using Socially  Generated  Big  Data?”  It  -  Information  Technology  56(5):246–53.  doi: 10.1515/itit-2014-1