## Sistem Analisa Sentiment Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan Metode NLP Berbasis Web
The Sentiment Analysis System For the 2024 Presidential Candidates Uses Web-Based NLP Method
Abdul Mukti 1 , Anggun Dwi Hadiyanti 2 , Airlangga Nurlaela 3 , Jeremy Panjaitan 4

## A BSTRACT
The  spread  of  forecasts  for  presidential  candidates  in  digital  media,  especially  articles, has created public interest in the popularity, politics and performance of the presidential candidate,  which  has  the  effect  of  leading  public  opinion  to  positive  or  negative  sides depending  on  people's  assessments,  arguments  and  information  conveyed.  In  increasing sources of accurate information on the election of presidential candidates, an information system  will  be  built  that  will  assist  the  public  in  objectively  selecting  presidential candidates.  The  word  processing  method  will  be  processed  and  managed  by  Natural Language  Processing  (NLP)  using  the  Naïve  Baiyes  Classifier  Algorithm  by  comparing the KBBI (Big Indonesian Dictionary) vocabulary so that conclusions can be drawn about people's emotions (positive, negative and even neutral) and will present information in the form of charts , trends and content.
Keywords : sentiment  analysis,  natural  language  processing  (NLP)  and  naïve  baiyes classifier

## 1. Pendahuluan
Pada Undang-Undang Republik Indonesia No. 7 Tahun 2017 tentang Pemilihan Umum BAB II pasal  169-170  menyatakan  bahwa  salah  satu  persyaratan  untuk  mencalonkan  diri  menjadi  calon presiden dan calon wakil presiden, salah satunya adalah jika seseorang yang memiliki jabatan sebagai Pejabat  negara  yang  dicalonkan  oleh  partai  politik  peserta  Pemilu  atau  Gabungan  Partai  Politik sebagai  calon  Presiden  atau  calon  Wakil  Presiden  harus  mengundurkan  diri  dari  jabatannya,  kecuali Presiden,  Wakil  Presiden,  Pimpinan  dan  anggota  MPR,  Pimpinan  dan  anggota  DPR,  pimpinan  dan anggota DPD, gubernur, wakil gubernur, bupati, wakil bupati, walikota, dan wakil walikota.
Dilansir  dari  artikel  kompas.com  dengan  judul Survei  Nama-nama  Capres  Potensial  di  2024  sebagai berikut lima nama teratas berdasarkan nilai elektabilitas, yaitu:
1. Ganjar Pranowo: 26,6 persen
2. Prabowo Subianto: 19,7 persen
3. Anies Baswedan: 17,7 persen
Tersebarnya  peramalan  akan  bakal  calon  Presiden  di  digital  media  khususnya  artikel, menyebabkan menimbulkan daya tarik masyarakat terhadap popularitas, politik dan kinerja dari calon Presiden  tersebut,  yang  berimbas  menggiring  opini  publik  terhadap  sisi  positif  maupun  negatif tergantung dari penilaian masyarakat, argumen dan informasi yang disampaikan.
Dalam  meningkatkan  sumber  informasi  yang  akurat  terhadap  pemilihan  calon  Presiden,  akan dibangun  sebuah  sistem informasi  yang  akan membantu  masyarakat  dalam  pemilihan  calon  presiden secara  objektif.  Maka  dari  itu  akan  dilakukan data  crawling dari  beberapa  artikel  dengan  proses
1 Magister Sistem Informasi STMIK Likmi, Bandung, Indonesia moektie@gmail.com
2 Magister Sistem Informasi STMIK Likmi, Bandung, Indonesia anggundh@gmail.com
3 Magister Sistem Informasi STMIK Likmi, Bandung, Indonesia airlangga.elanx@gmail.com
4 Magister Sistem Informasi STMIK Likmi, Bandung, Indonesia jeremypanjaitan@gmail.com
pengambilan  data  selama  3  bulan  dan  menggunakan sentiment  analysis untuk  dapat  memahami  dan mengelompokan  emosi,  baik  positif,  negatif  maupun  netral  dengan  menganalisa  teks  menggunakan kosa kata. Bahasa dalam kosa kata yang terkandung dalam teks, akan diolah dan dikelola oleh Natural Language Processing (NLP) untuk di dapatkan kesimpulan tentang emosi masyarakat (positif, negatif bahkan netral) dengan membandingkan dengan kosa kata KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) dan akan menyajikan informasi berupa chart , tren maupun konten.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  akan  dibahas  permasalahan  yang  akan  dituangkan  dalam bentuk  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Analisa  sentiment  bakal  calon  presiden  2024  menggunakan metode NLP berbasis web”.

## 2. Kajian Pustaka

## Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  proses  untuk  mengidentifikasi,  mengekstrak,  dan  menilai  sentimen atau  opini  yang  terkandung  dalam  teks.  Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk  memahami perasaan,  sikap,  atau  evaluasi  yang  dinyatakan  oleh  penulis  atau  pengguna  teks,  terutama  dalam konteks sosial media, ulasan produk, komentar pelanggan, dan sumber teks lainnya.
Berikut adalah beberapa teori dan metode yang digunakan dalam analisis sentimen:
1. Analisis Sentimen Berbasis Aturan (Rule-Based Sentiment Analysis):
Metode  ini  menggunakan  kumpulan  aturan  linguistik  atau  leksikon  yang  telah  ditentukan sebelumnya  untuk  mengklasifikasikan  sentimen.  Aturan-aturan  ini  mengidentifikasi  kata-kata kunci atau frase yang berhubungan dengan sentimen positif atau negatif. Contoh leksikon yang sering digunakan adalah SentiWordNet dan Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC).
2. Analisis  Sentimen  Berbasis  Mesin  Pembelajaran  (Machine  Learning-Based  Sentiment Analysis):
Metode  ini  melibatkan  pembelajaran  mesin  untuk  mengklasifikasikan  teks  ke  dalam  kategori sentimen  tertentu  (misalnya,  positif,  negatif,  atau  netral).  Biasanya,  pendekatan  ini  melibatkan teknik  seperti  pembelajaran  berbasis  aturan,  analisis  teks,  dan  pemodelan  bahasa.  Algoritma pembelajaran  mesin  yang  sering  digunakan  dalam  analisis  sentimen  termasuk  Naive  Bayes, Support  Vector  Machines  (SVM),  dan  algoritma  pengklasifikasi berbasis  jaringan  saraf  seperti Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) dan Jaringan Saraf Rekurensi (RNN).
3. Analisis Sentimen Berbasis Aspek (Aspect-Based Sentiment Analysis):
Metode  ini  fokus  pada  pemahaman  sentimen  terkait  dengan  aspek  atau  entitas  tertentu  dalam teks, seperti  fitur  produk  atau topik  khusus.  Pendekatan  ini memungkinkan  analisis  yang  lebih mendalam  dan  detail tentang  sentimen  terkait  aspek  tertentu  dalam  teks.  Teknik-teknik  seperti pemisahan  kalimat,  klasifikasi  berbasis  aturan,  dan  pengenalan  entitas  bernama  (NER)  dapat digunakan dalam analisis sentimen berbasis aspek.

## Natural Language Proccesing
Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang  berkaitan  dengan pemahaman  dan  pengolahan  bahasa  manusia  oleh  mesin.  Tujuan  utama  NLP  adalah  memungkinkan komputer  untuk  berinteraksi  dengan  manusia  dalam  bahasa  alami  dan  memproses,  menganalisis,  dan menghasilkan  teks  atau  ujaran  dalam  bahasa  manusia.  Berikut  adalah  beberapa  teori  dan  pendekatan yang digunakan dalam Natural Language Processing:
1. Pemrosesan Bahasa Alami Berbasis Aturan (Rule-Based Natural Language Processing):
Metode  ini  melibatkan  pembuatan  dan  penggunaan  aturan  linguistik  atau  tata  bahasa  untuk memahami  dan  memproses  teks.  Aturan  ini  ditentukan  sebelumnya  dan  mencakup  sintaksis, semantik,  dan  struktur  bahasa.  Beberapa  teknik  yang  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami berbasis aturan termasuk pengurai sintaksis (parser) dan generator bahasa alami.
2. Pembelajaran  Mesin  dalam  Pemrosesan  Bahasa  Alami  (Machine  Learning  in  Natural  Language Processing):
Pendekatan ini melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dari data  bahasa  alami  yang  telah  diberikan.  Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  tugas-tugas  seperti klasifikasi teks, ekstraksi informasi, pemodelan topik, dan terjemahan mesin. Metode pembelajaran mesin yang sering digunakan dalam NLP termasuk Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Jaringan Saraf, dan Model Bahasa.
3. Representasi Bahasa Alami (Natural Language Representation):
Representasi  bahasa  alami  adalah  cara  mengkodekan  dan  mengubah  teks  menjadi  bentuk  yang dapat  dipahami  oleh  komputer.  Representasi  ini  mencakup  representasi  kata,  frase,  dan  dokumen, serta  representasi  grafis  untuk  analisis  sintaksis  dan  semantik.  Beberapa  metode  populer  dalam representasi  bahasa  alami  termasuk  vektor  kata  (word  embeddings),  model  bahasa  berbasis Transformer, dan grafik dependensi.

## Aplikasi Berbasis Web
Aplikasi  berbasis  web  adalah  jenis  aplikasi  perangkat  lunak  yang  dijalankan  melalui  browser web dan diakses melalui internet. Aplikasi ini dapat digunakan oleh pengguna dari berbagai perangkat dan  lokasi,  dengan  mengaksesnya  melalui  URL  yang  ditentukan.  Aplikasi  web  dapat  menampilkan informasi, mengumpulkan data dari pengguna, berinteraksi dengan pengguna, dan melakukan berbagai tugas  sesuai  dengan  kebutuhan.  Berikut  adalah  beberapa  teori  dan  konsep  yang  berkaitan  dengan aplikasi berbasis web:
1. Arsitektur Client-Server:
Arsitektur  client-server  adalah  pendekatan  di  mana  aplikasi  terbagi menjadi  dua  bagian:  sisi  klien (client-side)  dan  sisi  server  (server-side).  Sisi  klien  berjalan  di  perangkat  pengguna  dan bertanggung  jawab  untuk  tampilan  dan  interaksi  antarmuka  pengguna,  sedangkan  sisi  server berjalan  di  server  dan  bertanggung  jawab  untuk  pemrosesan  logika  bisnis,  pengolahan  data,  dan penyimpanan.
2. Teknologi Web:
Teknologi  web  mencakup  bahasa  pemrograman,  protokol,  dan  standar  yang  digunakan  untuk mengembangkan  aplikasi  web.  Ini  termasuk  HTML  (Hypertext  Markup  Language)  untuk  struktur halaman web, CSS (Cascading Style Sheets) untuk tampilan dan desain, JavaScript untuk interaksi dan  logika  di  sisi  klien, dan  berbagai  protokol  seperti  HTTP  (Hypertext  Transfer  Protocol)  untuk komunikasi antara klien dan server.
3. Basis Data dan Penyimpanan Data:
Aplikasi  web  sering  membutuhkan  penyimpanan  data  yang  dapat  diakses  dan  dikelola  secara efisien.  Basis  data  relasional  (misalnya,  MySQL,  PostgreSQL)  atau  basis  data  NoSQL  (misalnya, MongoDB,  Cassandra)  sering  digunakan  untuk  menyimpan  data  aplikasi  web.  Konsep-konsep seperti  pengaturan  skema  basis  data,  kueri  data,  dan  integrasi  basis  data  dengan  aplikasi  web penting dalam pengembangan aplikasi berbasis web.
4. Keamanan dan Autentikasi:
Keamanan  aplikasi  web  adalah  faktor  penting  untuk  melindungi  data  pengguna  dan  menjaga kerahasiaan  serta  integritas  aplikasi.  Autentikasi  pengguna,  otorisasi  akses,  enkripsi  data,  dan perlindungan  terhadap  serangan  keamanan  seperti  serangan  injeksi  (injection  attacks)  adalah beberapa konsep penting dalam pengembangan aplikasi berbasis web yang aman.

## Algoritma Naïve Baiyes
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  sebuah  algoritma  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  Teorema Bayes dengan asumsi bahwa fitur-fitur (variabel independen) dalam data pelatihan saling independen. Algoritma  ini  populer  dalam  analisis  teks  dan  pengenalan  pola,  serta  digunakan  secara  luas  dalam analisis sentimen, klasifikasi dokumen, deteksi spam, dan banyak aplikasi lainnya. Berikut adalah teori dasar tentang algoritma Naive Bayes:
1. Teorema Bayes:
Algoritma  Naive  Bayes  didasarkan  pada  Teorema  Bayes,  yang  menyediakan  cara  untuk memperbarui  probabilitas  suatu  kejadian  dengan  memperhitungkan  bukti  baru.  Dalam  konteks klasifikasi,  Teorema  Bayes  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  kelas  target  (output) berdasarkan fitur-fitur (input) yang diamati.
2. Asumsi Naive Bayes:
Algoritma  Naive  Bayes  mengasumsikan  bahwa  semua  fitur  yang  diamati  dalam  data  pelatihan saling independen, artinya tidak ada ketergantungan langsung antara fitur-fitur tersebut. Meskipun asumsi  ini  jarang  terpenuhi  sepenuhnya  dalam  data  nyata,  algoritma  Naive  Bayes  masih  sering memberikan hasil yang baik dan efisien dalam banyak kasus.
3. Probabilitas Kondisional:
Algoritma  Naive  Bayes  menggunakan  probabilitas  kondisional  untuk  menghitung  probabilitas kelas target berdasarkan fitur-fitur yang diamati. Probabilitas kondisional adalah probabilitas suatu kejadian terjadi, dengan mempertimbangkan kejadian lain yang terjadi bersamaan.
4. Model Multinomial dan Model Gaussian:
Algoritma  Naive  Bayes  umumnya  mengadopsi  dua  model  probabilitas:  Model  Multinomial  dan Model  Gaussian.  Model  Multinomial  digunakan  ketika  fitur-fitur  yang  diamati  adalah  diskrit  atau terhitung,  seperti  dalam  analisis  sentimen.  Model  Gaussian  digunakan  ketika  fitur-fitur  yang diamati  memiliki  distribusi  Gaussian  (normal),  seperti  dalam  klasifikasi  berbasis  angka  atau  data kontinu.

## 3. Metode Penelitian

## Data Crawling
Gambar 1 . Data Crawling
Dari  2  sumber  artikel  seperti  kompas  dan  detik.com,  proses crawling dimulai  dengan memberikan  daftar  URL  yang  sudah  diketahui crawler ,  akan  mengambil  halaman  web  dari  daftar URL.  Selama  proses  ini,  biasanya crawler menemukan  tautan  ke  URL  lain. Crawler akan  berhenti untuk menemukan tautan ke URL yang lain apabila sudah mencapai kedalaman yang telah ditentukan. Setelah  proses  sebelumnya  selesai,  maka  akan  masuk  ke  daftar  halaman  lain  untuk  di crawling setelahnya. Data crawling tersebut akan dikelola oleh database untuk mengetahui apakah tautan sudah pernah dikunjungi atau belum dikunjungi. Kemudian, jika cocok dengan ekstraksi tautan akan diambil URL dan kontennya. Maka akan menyaring catatan yang akan digunakan maupun dihapus. Proses ini akan berlangsung secara berulang, terus menerus , dan terjadwal sesuai dengan pengaturan di windows task scheduler .

## NLP (Natural Language Processing)
Gambar 2 . NLP ( Natural Language Processing )
Di dalam proses NLP ( Natural Language Processing ), untuk dapat menghasilkan content data yang diberi nilai sentiment , dilakukan beberapa proses, yaitu :

## Tokenizing
Proses  NLP  ( Natural  Language  Processing )  yang  selanjutnya  adalah Tokenizing ,  yaitu  proses memotong  setiap  kata  didalam  teks  dan  mengkonversi  huruf  didalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil. Didalam  proses  ini,  hanya  huruf  yang  dapat  diterima,  karakter  khusus  atau  tanda  baca  dihilangkan. Oleh  karena  itu  hasil  dari  proses tokenization adalah  kata-kata  yang  membentuk  sebuah  kalimat  atau string tanpa ada tanda baca.

## Part of speech tagger
POS tagger adalah sebuah proses yang dapat memberikan kelas pada sebuah kata. Dalam proses POS  tagger  dilakukan  dengan  cara parsing ,  setelah  itu  ditentukan  kelas  setiap  kata  dengan menggunakan  bantuan  kamus  yang  dibuat  sendiri  berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI).
Proses  POS  tagging  terdapat  tiga  proses  yaitu  pemisahan,  pengecekan  setiap  kata  dalam dokumen,  dan  melakukan  identifikasi  bentuk  imbuhan  dan  akhiran  yang  menghasilkan  kata  dasar. Penentuan sentiment dengan polarity positif maupun negative dari  artikel  yang  sudah  diberikan  label kata. Kelas kata yang dipilih menggunakan kata predikat.

## Determination of Class Attributes
Setelah  dilakukan Preprocessing ,  dari  data  artikel  akan  ditentukan class  attribute . Class attribute yang  dibahas  pada  penelitian  ini,  diantaranya  positif,  negatif,  dan  netral.  Dengan  adanya class  attribute ini  diharapkan  dapat  memberikan  penilaian  kepada  masyarakat  secara  akurat  terhadap suatu objek tertentu.

## Load Dictionary
Load dictionary merupakan proses pemanggilan kamus, dengan menggunakan kata kunci yang dapat  menunjukkan  sentimen  positif,  negatif,  netral,  atau  mentelusuri  bahasa  gaul  pada  frasa.  Proses load dictionary dilakukan agar dapat melakukan klasifikasi kata sesuai dengan makna aslinya dari kata yang dimaksud.
1. Kamus kata kunci positif: cerdas, baik, rajin.
2. Kamus kata kunci negatif: penipu, korupsi, lambat.
3. Kamus netral: sama, tidak, bukan.
4. Kamus konversi bahasa gaul ke KBBI: dmn = dimana, spt = seperti

## Term Weighting
Setelah semua kata  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  kata  positif,  negatif,  dan  netral. Kemudian  akan  dilakukan  proses  penghitungan  dengan  melakukan  akumulasi  bobot  setiap  kata  dari sebuah kalimat opini. Saat nilai yang didapatkan dari kalimat opini tersebut = 1, maka nilai sentiment dari  kalimatnya  adalah  positif.  Ketika  nilai  opini  =  0,  maka  nilai sentimen dari  kalimatnya  adalah netral. Dan nilai opini dalam kalimat tersebut adalah -1, maka nilai sentiment dari kalimatnya adalah negatif.

## Naïve Baiyes Clasifier
Naïve  Bayes  Classifier adalah  metode  klasifikasi  dengan  probabilitas  sederhana  yang mengaplikasikan  Teorema  Bayes  dengan  asumsi  ketidaktergantungan  (independen)  yang  tinggi. Penggunaan  metode  Naive  Bayes  Classifier,  berdasarkan  pada  jumlah  dataset  yang  digunakan sehingga memerlukan sebuah metode yang memiliki performansi yang cepat dalam pengklasifikasian dan  keakuratan.  Kelebihan  dari  penggunaan  Naive  Bayes  Classifier  adalah  metode  ini  menggunakan jumlah  data  pelatihan  ( training  data )  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Crawling  artikel  dilakukan  terhadap  2  sumber  digital  media  mainstream  di  Indonesia, kompas.com dan detik.com. Mesin yang digunakan untuk crawling data artikel, adalah dengan sistem custom yang telah dibentuk khusus untuk melakukan pengambilan data artikel tersebut.
Adapun  tahapan  crawling  mulai  dari  pencarian  artikel  hingga  mengklasifikasikan  polaritas artikel tersebut dengan metode naive bayes serta visualisasi hasil yang diberikan:
Gambar 3. Crawling artikel

## 1. Crawler Engine
Pada bagian ini, aplikasi custom mengambil data publik 2 digital media mainstream di Indonesia, kompas.com  dan  detik.com.  Data  HTML  yang  diperoleh  memiliki  banyak  distorsi  seperti  iklan, layanan  berbaris,  banner  pemasaran  dan  lain  sebagainya.  Pembersihan  pun  dilakukan  agar mendapatkan  konten  utama  dalam  badan  ( body )  html  tersebut.  Pengambilan  tanggal diterbitkannya  artikel  tersebut,  diekstrasi  dari  lokasi  yang  sudah  ditentukan  oleh  struktur website digital  media bersangkutan.  Setiap website  digital  media memiliki  lokasi  penempatan  tanggal penerbitan yang berbeda-beda. Ada yang ditanam dalam URL adapun yang disisipkan pada konten artikel  dalam body html.  Sehingga,  perilaku,  struktur  dan  karakteristik  setiap  digital  media ditangani  dengan  proses  ekstrasi  data  yang  spesifik.  Waktu  pengambilan  crawling  dilakukan dalam selang waktu 3 bulan mulai dari 1 Maret 2023 hingga 31 Mei 2023.
2. Enterprise Data Warehouse
Penyimpanan  data crawling menggunakan Microsoft  SQL  server dengan  sistem backup  data setiap harinya pada jam 23:59 setiap malamnya. Data yang disimpan mencakup field seperti judul artikel,  konten  artikel,  tanggal  penerbitan,  tanggal crawling dan  alamat  URL  sumber  artikel. Setiap  data  artikel  yang  disimpan,  akan  dikodekan  dengan  sistem hashtext dimana  setiap artikelnya unik antara satu dengan yang lainnya. Pada saat mesin crawling mendapati data artikel yang sama dengan hasil hashtext yang diberikan, database akan menolak menyimpan data artikel tersebut. Hal ini dilakukan untuk menghidari redudansi data.
3. Naïve Bayes Engine
Pada tahap ini dilakukan 2 tugas utama untuk menghasilkan polaritas suatu artikel:
a. Text  Extraction ,  ektraksi  dari  konten  artikel berdasarkan  klasifikasi  kata  kunci  yang  diberikan. Dalam  penelitian  ini  kata  kunci  tersebut  adalah  3  calon  kandidat  Ganjar  Pranowo,  Prabowo Subianto  dan  Anies  Baswedan. Text  extraction dijalankan  menggunakan  salah  satu  fitur SQL Server  Database  Engine yang  dinamakan Full-Text  Search.  Full-Text  Search akan  melakukan query terhadap  data  artikel  yang  sudah  tersimpan  pada database berdasarkan  klasifikasi  kata kunci yang telah ditentukan dengan memanfaatkan memory RAM pada komputer kita maupun server sehingga terjadi scanning dan indexing data yang lebih cepat dan hasil yang akurat.
b. NLP,  dengan  metode naïve  bayes dalam  menentukan  polaritas  data  yang  telah  di  ekstrasi sebelumnya. Nilai polaritas terdiri dari sentimen negative, positive maupun netral. Setiap artikel yang melalui proses text extraction dan NLP akan ditandai dan di update datanya dengan nilai polaritas yang diberikan.
4. Windows  Task  Scheduler ,  dilakukan  untuk  melakukan  agregasi  data  sebagai  pembacaan  analisa pada  visualisai  data  nantinya.  Sistem custom yang  dibentuk  tidak  didesain  dan  tidak  disarankan untuk melakukan agregasi pada ribuan data on-the-fly atau dibentuk saat suatu halaman visualisasi ditampilkan yang mengakibatkan render halaman mengalami error. Tugas agregasi yang dilakuakn pada windows task scheduler , dieksekusi setiap 1 atau 2 jam sekali. Hasil agregasi data disimpan di tabel yang berbeda pada database penyimpanan yang sama. Hasil agregasi inilah yang nantinya akan dibaca dan ditampilkan pada grafik pembacaan atau dashboard.
5. Visualization , ditampilkan dalam bentuk grafik bar chart, pie chart, stacked bar chart, donut chart dan trend chart . Hasil pembacaan ini digunakan untuk menganalisa pola sentimen yang diberikan pada  setiap  calon  kandidat  terhadap  sumber  digital  media.  Hal  ini  dapat  memberikan  gambaran kepada kita semua trend yang diberikan kepada bakal  calon presiden 2024 tanpa harus membaca semua  artikel  yang  dipublikasikan.  Hasil  pola  sentimen  ini  hanya  menjadi  salah  satu  faktor penentu sebagai pengambil suara, bukan menjadi satu-satunya faktor penentu nantinya.
Kelima  tahapan  diatas  berjalan  secara  terus  menerus  tanpa  terjadinya  suatu  bentrokan  antara satu tahap dengan yang lainnya. Sistem custom yang dibentuk memastikan setiap tahap berjalan secara independen  tanpa  bergantung  pada  tahap  yang  lainnya.  Berikut  hasil  dan  analisa  yang  ditampilkan pada visualisasi sistem custom tersebut.
Gambar 4. Hasil analisa sistem custom
Jumlah  total  konten  crawling  selama  periode  3  bulan  antara  1  Maret  2023  dan  31  Mei  2023 adalah  36677  artikel  dari  sumber  digital  media  kompas.com  dan  detik.com.  Dari  total  tersebut,  hasil text  extraction terhadap  3  kata  kunci,  Ganjar  Pranowo,  Prabowo  Subianto  dan  Anies  Baswedan, menggunakan fitur Full-Text Search pada SQL Server Database Engine adalah 1865 artikel. Statistik yang dihasilkan pada pemberitaan sebagai berikut:
Gambar 6. Statistik Sentiment
Pemberitaan  paling  positif  terdapat  pada  media  kompas.com  sebanyak  812  artikel  (43.54%) dari total 1865 artikel. Pemberitaan paling negatif pun terdapat pada media kompas.com sebanyak 114 artikel (6.11%) dari total 1865 artikel.
Gambar 7. Statistik Bakal Calon Presiden
Secara  total,  Ganjar  Pranowo  menghasilkan  843  artikel  dengan  91.22%  berpolaritas  positif dan  8.78%  berpolaritas  negatir.  Prabowo  Subianto  menghasilkan  792  artikel  dengan  92.17%
berpolaritas  positif  dan  7.83%  berpolaritas  negatif.  Anies  Baswedan  menghasil  620  artikel  dengan 81.45% berpolaritas positif dan 18.58% berpolaritas negatif.
Berikut hasil yang diberikan berdasarkan polaritas terhadap kandidat calon Presiden Indonesia 2024:

## Gambar 8. Popularity Chart
Berdasarkan  popularitas,  pemberitaaan  seputar  Ganjar  Pranowo  menempati  posisi  pertama dengan jumlah artikel sebanyak 907 atau 48.63% dari total 1865 artikel berdasarkan keyword .
Gambar 9. Sentiment by candidate
Sentimen  pemberitaan  paling  positif  terlihat keyword Ganjar  Pranowo  sebanyak  769  artikel (31.63%) dan pemberitaan paling negatif terlihat pada keyword Anies Baswedan sebanyak 115 artikel (4.73%).
Gambar 10. Ranking by keyword
Popularitas  pemberitaan  terbanyak  pada  digital  media  berdasarkan  keyword  adalah  Ganjar Pranowo  sebanyak  907  artikel  (37.31%)  dan  pemberitaan  paling  sedikit  adalah  Anies  Baswedan sebanyak 675 artikel (27.77%).
Berikut  hasil  trend  popularitas  pemberitaan  terhadap  3  calon  kandidat  Presiden  Indonesia 2024 dalam kurun waktu 3 bulan mulai dari 1 Maret 2023 hingga 31 Mei 2023.

## Gambar 11. Popularity Trend
Spike pemberitaan Ganjar Pranowo terjadi pada tanggal 27 Mei 2023 sebanyak 55 artikel, spike pemberitaan  Prabowo  Subianto  terjadi  pada  tanggal  22  Mei  2023  sebanyak  48  artikel  dan  spike pemberitaan Anies Baswedan terjadi pada tanggal 23 Mei 2023 sebanyak 45 artikel.

## 5. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  menghasilkan  pola  sentimen  terhadap  3  calon kandidat  Presiden  Indonesia  2024  dengan  keyword  Ganjar  Pranowo,  Prabowo  Subianto  dan  Anies Baswedan terhadap 2 sumber digital media, kompas.com dan detik.com, terlihat calon kandidat Ganjar Pranowo  unggul  untuk  sementara  ini  dari  sisi  popularitas  sebanyak  907  artikel  (37.31%),  jumlah
sentimen positif sebanyak 769 artikel (31.63%) dan spike jumlah pemberitaan terbanyak pada tanggal 27 Mei 2023 sebanyak 55 artikel terhadap 2 sumber digital media tersebut.
Perlu diingat bahwa analisa pola hasil sentimen yang ditunjukan hanya sebagai salah satu faktor petunjuk  dan  pertimbangan  bagi  para  pemungut  suara,  bukan  menjadi  salah satu  faktor  penentu  baik buruknya seorang calon kandidat Presiden Indonesia 2024 nanti.
Adapun  pengembangan  penelitian  berikutnya  yang  dapat  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil yang  lebih  akurat menggunakan  metode  deeplearning yang  merupakan  subset  dari  machine  learning. Jumlah  artikel  dapat  ditambah  dengan  periode  rentang  waktu  yang  lebih  lama.  Hal  ini  memberikan hasil  yang  jauh  lebih  akurat  dan  pembentukan  pola  yang  lebih  sempurna  dengan  margin  error  yang rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Budi  and  R.  R.  Suryono,  “Application  of  named  entity  recognition  method  for  Indonesian datasets:  a  review,” Bull.  Electr.  Eng.  Informatics ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  969–978,  2023,  doi: 10.11591/eei.v12i2.4529.
[2] S. Fu, N. Lin, G. Zhu, and S. Jiang, “Towards Indonesian Part-of-Speech Tagging: Corpus and Models,” 2018 Int. Conf. Asian Lang. Process. , vol. 1, pp. 303–307, 2018, [Online]. Available: http://universaldependencies.org/
[3] A.  A.  Jalal  and  B.  H.  Ali,  “Text  documents  clustering  using  data  mining  techniques,” Int.  J. Electr. Comput. Eng. , vol. 11, no. 1, pp. 664–670, 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i1.pp664-670.
[4] S.  K.Shinde,  V.  Bhojane,  and P.  Mahajan,  “NLP  based  Object  Oriented  Analysis  and  Design from Requirement Specification,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 47, no. 21, pp. 30–34, 2012, doi: 10.5120/7475-0574.
[5] H.  Gohil,  “a  Review  on  a  Emotion  Detection  and  Recognization  From  Text  a  Review  on  a Emotion Detection and Recognization From Text Using Natural,” vol. 13, no. April, pp. 6745– 6750, 2018.
[6] V. S and J. R, “Text Mining: open Source Tokenization Tools – An Analysis,” Adv. Comput. Intell. An Int. J. , vol. 3, no. 1, pp. 37–47, 2016, doi: 10.5121/acii.2016.3104.
[7] Das Deepak, “Social Media Sentiment Analysis using Machine Learning : Part — I ,” Towar. Data Sci. , vol. 6, no. 6, pp. 465–472, 2019, [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/social-media-sentiment-analysis-49b395771197
[8] A. Romanov, A. Kurtukova, M. Vasilieva, and R. Meshcheryakov, “Sentiment analysis of text using machine learning techniques,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2233, no. 05, pp. 2952–2956, 2017.
[9] D. Jurafsky and J. Martin, “Naive bayes and sentiment classification,” Speech Lang. Process. , p. 1024, 2019, [Online]. Available: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/6.pdf
[10] M.  H.  S.  Quadri*  and  D.  R.  K.  Selvakumar,  “Performance  of  Naïve  Bayes  in  Sentiment Analysis of User Reviews Online,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 64– 68, 2020, doi: 10.35940/ijitee.a8198.1210220.