## Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Presiden Republik Indonesia Pada Pemilu 2019 di Media Sosial Twitter
Cahyo Prianto, Nisa Hanum Harani, Indra Firmansyah
Politeknik Pos Indonesia Email: 1 cahyoprianto@poltekpos.ac.id, 2 nisahanum@poltekpos.ac.id, 3 indra.firmansyah007@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  semakin  pesat  dan  memberikan  dampak  terhadap  pola  perilaku  masyarakat  yang merasakannya.Kementrian Komunikasi dan Informasi (KOMINFO) merilis sebuah data bahwa dari 265 juta jiwa penduduk Indonesia terdapat sekitar 54% telah menggunakan teknologi internet atau sekitar 143 juta jiwa. IDN Research Institut dalam salah satu surveinya menyebutkan bahwa terdapat tiga Media Sosial yang banyak digunakan di Indonesia, yaitu Facebook, Instagram dan Twitter. Penelitian ini memfokuskan pada penggalian data berupa teks yang dihasilkan dari media sosial twitter yang merespon akun kandidat presiden RI pada pemilu 2019. Analisis sentimen diperoleh  melalui klasifikasi tweet dengan menggunakan sentiment analysis Tools seperti NRC lexicon dan Bing Lexicon sehingga diperoleh informasi berupa polaritas positif dan polaritas negatif dari tweet masyarakat terhadap para kandidat Presiden di pemilu 2019.  Menggunakan data bulan maret sebelum pemilu 2019, untuk kandidat 01 Joko Widodo, analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 249 dan bing lexicon  sebesar  267  dengan  nilai  rata-rata  0,11,  sedangkan  untuk  kandidat  02  Prabowo  Subianto  analisis  NRC  lexicon memberikan nilai sebesar 195 dan bing lexicon sebesar 204 dengan nilai rata-rata 0,085. Menggunakan data bulan april setelah pemilu  2019.  Kandidat  01  Joko  Widodo  tetap  mendapatkan  respon  yang  banyak  dari  masyarakat  netizen  tetapi  nilai sentimennya  bergeser  ke  arah  lebih  negatif  dibandingkan  dengan  kandidat  02  Prabowo  Subianto.  Untuk  kandidat  01  Joko Widodo  analisis  NRC  lexicon  memberikan  nilai  sebesar  17  dan  bing  lexicon  sebesar  -273  dengan  nilai  rata-rata  -0,246, sedangkan untuk kandidat 02 Prabowo Subianto analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 238 dan bing lexicon sebesar -73 dengan nilai rata-rata -0.02430939.
Kata Kunci : Media Sosial, twitter, Analisis Sentimen, NRC Lexicon, Bing Lexicon, Kandidat Presiden

## Abstract
The development of technology today has been growing rapidly and has an impact on the behavior patterns of people who feel it. The Ministry of Communication and Information (KOMINFO) released a data that of 265 million people of Indonesia, there are around 54% have used internet technology or about 143 million people. In one survey IDN Research Institute said that there are three Social Media that are widely used in Indonesia, namely Facebook, Instagram and Twitter. This study focuses on extracting data in the form of text produced from social media twitter that responds to the account of the RI presidential candidates in the 2019 elections. Sentiment analysis is obtained through tweet classification using sentiment analysis tools such as NRC Lexicon and Bing Lexicon so that information is obtained in the form of positive polarity and negative polarity from community tweets towards the Presidential candidates in the 2019 elections. Using March data before the 2019 election, for candidate 01 Joko Widodo, the NRC Lexicon analysis gave a value of 249 and bing lexicon of 267 with an average value of 0.11, while for candidate 02 Prabowo Subianto the NRC Lexicon analysis gave a value of 195 and bing lexicon of 204 with an average value of 0.085. Using april data after the 2019 election. Candidate 01 Joko Widodo still received a lot of responses from netizens but the sentiment value shifted more negatively compared to candidate 02 Prabowo Subianto. For candidate 01 Joko Widodo the NRC Lexicon analysis gave a value of 17 and bing lexicon of -273 with an average value of -0,246, while for candidate 02 Prabowo Subianto the NRC Lexicon analysis gave a value of 238 and bing lexicon of -73 with an average value of -0.02430939.
Keywords : Social Media, Twitter, Sentiment Analysis, NRC Lexicon, Bing Lexicon, Presidential Candidates

## 1. PENDAHULUAN
Lahirnya  internet  di  era  tahun  1980-an  telah  membawa  banyak  perubahan  terdapat  perkembangan  ilmu pengetahuan, pola bisnis, pola komunikasi, pola interaksi dan pola kehidupan bagi masyarakat yang merasakannya [1].  Teknologi  internet  telah  menjadi  motor  berkembangnya  banyak  aplikasi  yang  digunakan.  Kementrian Komunikasi dan Informasi (KOMINFO) merilis sebuah data bahwa dari 265 juta jiwa penduduk Indonesia terdapat sekitar 54% telah menggunakan teknologi internet atau sekitar 143 juta jiwa [2].
Tahun 2019 bagi Negara Indonesia merupakan tahun politik, hal ini dikarenakan bahwa pada tahun 2019 tersebut dilaksanakan berbagai pemilihan umum yang diselenggarakan oleh KPU, seperti pemilihan kepala daerah, pemilihan anggota dewan baik itu anggota Dewan Perwakilan Daerah (DPD), anggota dewan ditingkat pusat (DPR RI) ataupun anggota dewan di tingkat wilayah baik  provinsi, kabupaten atau kota (DPRD) dan juga yang tidak kalah pentingnya adalah pemilihan Presiden dan Wakil Presiden RI periode masa bakti 2019 – 2024.  Fokus utama dalam  penelitian  ini  adalah  mensoroti  tentang  sentimen  masyarakat  yang  ditujukan  kepada  pasangan  kandidat Calon Presiden 2019 yaitu “Joko Widodo” dan “Prabowo Subianto”. Sentimen masyarakat dalam twitter dapat dilihat dari tweet atau teks yang digunakan untuk memberikan informasi  di twitter, tweet  biasa digunakan oleh pengguna  internet  (netizen)  untuk  memberitahu  tentang  apa  yang  sedang  dilakukan,  percakapan,  berbagi informasi,  juga  menuliskan  atau  mengekspresikan  opini  apa  yang  sedang  dirasakan  (mood)  netizen  [5].  Opini melalui  tweet  inilah  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  melihat  sentimen  yang  muncul  terhadap  kandidat pasangan calon  presiden RI 2019. Metode yang digunakan untuk  mengklasifikasikan opini yang diperoleh dari tweet  pada twitter adalah dengan menggunakan sentiment analysis tools yaitu NRC Lexicon dan Bing  Lexicon
dalam menentukan polaritas sentimen. Data yang digunakan dalam penelitian ini mengambilan data diambil dalam dua  waktu  yaitu  sebelum  tanggal  pemungutan  suara  tepatnya  tanggal  15  maret  2019  dan  setelah  tanggal pemungutan  suara  tepatnya  18  april  2019.  Bahasa  pemrogramam  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah menggunakan bahasa pemrograman R i386 3.4.4 dan IDE yang digunakan menggunakan Rstudio 1.1.463.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan menggunakan alur flowchart sebagai berikut
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Penelitian Terkait
Studi literatur dilakukan untuk memperkaya referensi penelitian dengan mengambil dari buku referensi, dan jurnal yang terkait dengan tema yang sedang dibahas yaitu text mining. Berikut beberapa jurnal penelitian sebelumnya sebagai referensi :
Tabel 1. Penelitian-penelitian Sebelumnya No Nama Peneliti Judul Deskripsi 1 a. Ahmad Fathan Hidayatullah b. Azhari SN Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh Publik Pada Twitter Menilai  tokoh  publik  melalui  media  sosial  twitter menjelang pemilu dengan melihat sentimen analisis menggunakan  algortima  naive  bayes  diolah menggunakan tools Rapidminer 2 Hartanto Text Mining Dan Sentimen Analisis Twitter Pada Gerakan LGBT Tujuan  penelitian  ini  untuk  mendeskripsikan frekuensi  opini  kicauan  di  Twitter  terkait  pro  dan kontra terhadap gerakan LGBT kemudian melakukan  klasifikasi  menggunakan  analisis  bing lexicon 3 Nur Azizah Vidya Twitter sentiment Analysis terhadap brand Reputation: Studi kasus PT.XL Axiata tbk Penelitian  ini  melakukan  perhitungan  reputasi  dari produk  XL  axiata  dan  membandingkannya  dengan produk  telkomsel  dan  indosat.  Algoritma  yang dipakai seperti naive bayes, support vector machine dan decission tree.

## 2.2 Pengambilan data
Pengambilan data melalui twitter dapat dilakukan setelah sebelumnya mendapatkan API dari media sosial twitter sehingga  kita  akan  memperoleh consumer_key,  consumer_secret_key,  access_token,  access_secret_key yang selanjutnya akan digunakan untuk mengakses dan mengambil data dari twitter.
Gambar 2. Mengakses Twitter
Berikut adalah script untuk mengambil 1000 data dari twitter untuk masing-masing kandidat calon presiden 2019:
Kemudian data yang diperoleh disimpan dalam format.csv
Gambar 4. Menyimpan dalam Bentuk .csv
Data yang diperoleh berdasarkan tanggal pengambilan datanya  adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Jumlah Data tweet untuk Masing-Masing Kandidat
Jokowi Prabowo Pengambilan data Data 1000 1000 15 Maret 2019 1000 905 18 April 2019

## 2.3 Preprocessing
Setelah kita memperoleh data yang kita perlukan dari twitter, maka langkah preprocessing adalah langkah penting selanjutnya.  Data  yang  diambil  dari  twitter  adalah  data  mentah  yang  mengandung  bagian-bagian  yang  tidak diperlukan  pada  saat  pengolahan  data.  Sehingga  perlu  upaya  untuk  mensiapkan  data  agar  data  layak  untuk digunakan pada pengolah selanjutnya. Langkah preprocessing yang dilakukan :
1. Mendokumentasikan data kedalam format csv
2. Melakukan filtering data seperti : menghapus spasi berlebih, menghilangkan @username, menghilangkan tanda baca, menghilangkan link, http, https .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Wikipediatrend
Wikipediatrend adalah  sebuah Library yang  tersedia  dalam  pemrograman  R,  yang  digunakan  untuk  melihat seberapa  banyak  suatu  artikel  dalam  website  wikipedia.com  dilihat  dalam  waktu  tertentu.   Pada  penelitian  ini, library wikipediatrend digunakan  untuk  melihat  kecenderungan  popularitas  awal  kandidat  serta  sebagai  data pembanding sebelum penggalian data dilakukan melalui media sosial twitter tentang perilaku masyarakat di dunia maya  terkait  kandidat  presiden  Indonesia  tahun  2019,  yaitu  artikel  yang  berkaitan  dengan  kandidat  01  Joko Widodo dan artikel yang berkaitan dengan kandidat 02 Prabowo Subianto.
Data  diambil  dari  rentang  waktu  antara  1  januari  2019  sampai  17  april  2019  saat  pemilihan  presiden berlangsung, masing-masing artikel yang diambil datanya adalah artikel berbahasa Indonesia dan artikel berbahasa Inggris, untuk melihat seberapa besar perbandingan pembaca untuk masing-masing kandidat. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Wikipediatrend Untuk Masing-masing Kandidat Nama Kandidat Bahasa Jumlah viewers Joko Widodo en 186.863 id 501.774 Prabowo en 157.338 Id 932.585
Perbandingan  ini  dapat  menunjukan  sejauh  mana  kecenderungan  kandidat  mana  yang  banyak  dicari informasi profilnya. Perbandingan dapat dilihat dalam perbandingan grafik berikut :
186,863 157,338 140,000 150,000 160,000 170,000 180,000 190,000 1 2 ju m la h v ie w Kandidat Perbandingan Akses Profil Kandidat dalam Bh.Inggris 501,774 932,585 - 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1 2 Ju m la h v ie w Kandidat Perbandingan Akses Profil Kandidat dalam Bhs.Indonesia
Pada gambar 5. Terlihat bahwa profil kandidat 01 Joko Widodo banyak diakses dalam halaman berbahasa Inggris dengan jumlah pengunjung  186.863 sedangkan kandidat 02 Prabowo Subianto hanya diakses sebanyak 157.338 atau 16% kurang dari kandidat 01 Joko Widodo. Pada gambar 3.2 terlihat bahwa profil kandidat 02 jauh lebih banyak diakses dalam halaman berbahasa Indonesia yaitu sebanyak 932.585 kali sedangkan kandidat 01 Joko Widodo  diakses  sebanyak  501.774  atau  46%  kurang  dari  kandidat  02  Prabowo  Subianto.  Dilihat  dari  jumlah pengunjung,  kedua  tokoh  kandidat  presiden  tentunya  lebih  banyak  dibicarakan  didalam  negeri,  terlihat  dari banyaknya pengunjung yang mengunjungi halaman berbahasa Indonesia.
Analisa selanjutnya apabila pengunjung kita lihat dalam setiap rentang bulan, maka diperoleh perbandingan sebagai berikut :
Data  dalam  setiap  gambar  tersebut  memberikan  informasi  bahwa  terdapat  fluktuasi  pengunjung  dalam setiap waktunya dan mempunyai kecenderungan yang sama untuk seluruh data bahwa menjelang pemilihan umum 17  april  2019  terdapat  kenaikan  pengunjung  baik  untuk  artikel  berbahasa  Inggris  maupun  artikel  berbahasa Indonesia.

## 3.2 Analisis Akun Kandidat Presiden
Setelah melihat hasil kecenderungan popularitas kandidat berdasarkan data dari wikipediatrend maka selanjutnya pada  bagian  ini,  penulis  ingin  memberikan  gambaran  kandidat  berdasarkan  akun  resminya  pada  media  sosial twitter,  yaitu  @jokowi  untuk  kandidat  01  Joko Widodo  dan  @prabowo  untuk  kandidat  02  Prabowo  Subianto. Untuk melihat aktivitas dari setiap akun kandidat, penulis menggunakan aplikasi web analytics bernama Fanpage Karma yang dapat menganalisis aktivitas akun dari suatu media sosial. Berikut hasil dari Web analiytic Fanpage Karma dari akun masing-masing kandidat yang diakses pada tanggal 27 Agustus 2019:
Tabel 4. Hasil Analisis Web Analytics Untuk Akun Kandidat Pada Twitter Kategori Kandidat 01/ Joko Widodo Kandidat 02/ Prabowo Subianto Jumlah like 994.048 88.793 Jumlah Posts 56 13 Engagement/ keterikatan 0.36% 0.09% Index Performa Page 39% 18% Total reaksi (comment & Share) 1.204.751 100.996 Jumlah followers 11.964.876 4.184.291 Jumlah Post perhari 2 0.46
Gambar  6. Pengunjung  Kandidat  01  setiap bulannya pada artikel bhs.inggris
Gambar 8. Pengunjung Kandidat 01 setiap bulannya pada artikel bhs.Indonesia
Gambar 7. Pengunjung Kandidat 02 setiap bulannya pada artikel bhs.inggris
Gambar 9. Pengunjung Kandidat 02 setiap bulannya pada artikel bhs.Indonesia
Mari kita lihat hasil web analytics menggunakan fanpage karna yang ada pada tabel 3, hasilnya dapat kita lihat bahwa di seluruh kategori yang dituliskan pada tabel 4,  kandidat 01 Jokowi mempunyai nilai lebih unggul dibandingkan dengan kandidat 02 Prabowo Subianto. Hasil tersebut memberikan gambaran bahwa kandidat 01 Jokowi lebih banyak disukai, lebih banyak melakukan update status, lebih banyak menjadi perbincangan (terlepas dari perbincanganya positif atau negatif) didunia maya, serta kandidat 01 lebih banyak mempunyai followers . Hasil temuan diatas terlihat bahwa kandidat 01 berhasil memanfaatkan media sosial sebagai media untuk bersosialisasi dengan para pemilih.

## 3.3. Hasil NRC Lexicon
Setelah semua data dibersihkan maka langkah selanjutnya adalah mencocokan kata yang ada pada data dengan lexicon yang  akan  digunakan,  data  yang  pertama digunakan  adalah  data  yang  berasalah  dari  pengambilan  data pada tanggal 15 Maret 2019 yaitu sebagai  berikut :

## Gambar 10. Menggunakan NRC lexicon
Gambar  diatas  adalah  script  untuk  mengambil  data  untuk  kemudian  dilakukan  pengolahan  menggunakan  NRC Lexicon . Data yang diambil pada tanggal 15 maret 2019, untuk data tweet yang berkaitan dengan kandidat 01 Joko Widodo  disimpan  kedalam  file  jokowi15_text,  sedangkan  data  untuk  kandidat  02  Prabowo  Subianto  disimpan dalam file prabowo15_text. Hasil analisis menggunakan NRC lexicon diperoleh untuk masing-masing  kandidat adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Analisis Sentiment NRC lexicon untuk Setiap Kandidat dari data 15 Maret 2019
Joko Widodo Prabowo Subianto No Sentiment Score Score 1 Anger/Marah 51 49 2 Anticipation/antisipasi 234 228 3 Disgust/Menjijikan 42 33 4 Fear/Takut 41 63 5 Joy/Gembira 233 112 6 Sadness/Sedih 60 58 7 Surprise/Kejutan 160 57 8 Trust/Percaya 210 201 9 Negative 81 93 10 Positive 330 288
Hampir disetiap kategori kandidat 01 Joko Widodo lebih banyak direspon dibandingkan kandidat 02, namun jika kita  fokus  pada  polaritas  negatif  dan  positif  masing-masing  kandidat  kita  mendapati  bahwa  kandidat  01  Joko Widodo  mendapatkan  sentiment  negatif  lebih  sedikit  dibandingkan  kandidat  02,  dan  juga  kandidat  01  Joko Widodo  mendapatkan  sentiment  positif  lebih  banyak  dibandingkan  kandidat  02.  Dari  temuan  tersebut  kita menemukan kandidat 01 lebih diterima oleh netizen di media sosial twitter.
Perbandingan hasil NRC Lexicon terhadap data tweet yang diambil per tanggal 15 Maret 2019 mempunyai hasil seperti yang terlihat pada tabel 5 di atas, jika dipetakan kedalam grafik maka kita akan memperoleh perbandingan sebagai berikut :
Gambar 12. Hasil Sentiment Untuk Kandidat 02 Prabowo Subianto
Untuk data yang diambil setelah waktu pemilihan umum berlangsung yaitu pada tanggal 18 April 2019, diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 6. Analisis Sentiment NRC lexicon untuk Setiap Kandidat dari data 18 April 2019
Joko Widodo Prabowo Subianto No Sentiment Score Score 1 Anger/Marah 182 62 2 Anticipation/antisipasi 88 85 3 Disgust/Menjijikan 127 10 4 Fear/Takut 243 60 5 Joy/Gembira 87 85 6 Sadness/Sedih 223 56 7 Surprise/Kejutan 43 42 8 Trust/Percaya 200 111 9 Negative 363 110 10 Positive 380 348
Untuk seluruh kategori kandidat 01 Joko Widodo mempunyai nilai score lebih tinggi dibandingkan score kandidat 02 Prabowo Subianto, jika kita focus pada klasifikasi polaritas positif dan negatif setiap kandidat, kita dapat  temukan  bahwa  polaritas  negatif  dan  positif  untuk  kandidat  01  lebih  banyak  dibandingkan  kandidat  02. Namun selisih untuk masing-masing kandidat pada polaritas negatif dan positif, kandidat 02 mempunyai selisih yang sangat  besar, artinya yang beropini positif jauh lebih banyak dibandingkan  dengan yang beropini negatif. Berbeda dengan kandidat 01 yang mempunyai selisih yang sangat tipis antara yang beropini negatif dan beropini positif, sehingga kita bisa mengatakan yang beropini negatif dan positif untuk kandidat 01 adalah hampir sama banyaknya.    Perbandingan  hasil  NRC Lexicon terhadap  data  tweet  yang  diambil  per  tanggal  18  April  2019 mempunyai  hasil  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  3.4  diatas,  jika  dipetakan  kedalam  grafik  maka  kita  akan memperoleh perbandingan sebagai berikut :
Gambar 13. Hasil Sentiment Untuk Kandidat 01 Joko Widodo
Gambar 14. Hasil Sentiment Untuk Kandidat 02 Prabowo Subianto
Tabel rekapitulasi polaritas negatif dan positif sebelum dan sesudah Pilpres 2019
Tabel 7. Analisis Sentimen menggunakan NRC  Lexicon Maret - april 2019
No Kandidat Maret 2019 April 2019 Positif Negatif Positif Negatif 1 Joko Widodo 330 81 380 363 2 Prabowo 288 93 348 110

## 3.4 Hasil Bing Lexicon
Data yang telah diperoleh kemudian dibersihkan selanjutnya kita coba untuk melakukan analisis sentiment kembali jika  sebelumnya  menggunakan  NRC  Lexicon,  maka  selanjutnya  adalah  dengan  menggunakan  Bing  Lexicon. Berikut adalah hasil rekapitulasi sentiment analisis, menggunakan bing lexicon dengan data bulan Maret sebelum pemilihan umum 2019 berlangsung.
Tabel 8. Analisis Sentimen menggunakan Bing Lexicon Maret - april 2019
No Kandidat Maret 2019 April 2019 Positif Negatif Positif Negatif 1 Joko Widodo 441 174 249 522 2 Prabowo 360 156 213 285
Secara kuantitatif, analisis sentiment dapat terlihat dari banyaknya tweet bernilai positif dan bernilai negatif pada masing-masing kandidat. Mari kita perhatikan pada data yang diambil bulan maret terlihat bahwa untuk kandidat 01 Joko Widodo mempunyai sentiment positif dan sentiment negatif lebih banyak daripada kandidat 02 Prabowo Subianto. Jokowi memperoleh nilai sentiment positif 441 dan nilai sentiment negatif 174, sehingga selisih nilainya adalah  267.  Sedangkan  kandidat  02  Prabowo  subianto  memperoleh  nilai  sentiment  positifnya  360  dan  nilai sentiment negatifnya 156 selisih nilai sentimentnya adalah 204. Pada data bulan maret ini kandidat 01 Joko Widodo mendapat  respon  lebih  banyak  dengan  sentimen  yang  lebih  positif  dibandingkan  dengan  kandidat 02  Prabowo Subianto.
Sebaran nilai sentimen untuk masing-masing kandidat dapat terlihat pada grafik berikut :
Gambar 15. Hasil Sentiment Bing Lexicon Bulan maret 2019  Untuk Kandidat 01 Joko Widodo
Gambar 16. Hasil Sentiment Bing Lexicon Bulan Maret Untuk Kandidat 02 Prabowo Subianto
Pada data yang diambil pada bulan april 2019, kandidat 01 Joko Widodo memperoleh nilai sentimen positif sebanyak 249 dan sentiment negatif sebanyak 522, sehingga nilai selisih sentiment secara keseluruh adalah -273,
nilai  negatif  menunjukan  bahwa  tweet  netizen  di  media  sosial  twitter  untuk  kandidat  01  lebih  banyak  yang sentiment  negatif.  Sedangkan  untuk  kandidat  02  Prabowo  Subianto  diperoleh  bahwa  nilai  sentimen  positif sebanyak 213 dan sentiment negatif sebanyak 285, sehingga nilai selisih sentiment secara keseluruh adalah -72. Sentiment negatif pada kandidat 02 Prabowo Subianto tidak sebanyak sentimen negatif kandidat 01 Joko Widodo.
Grafik berikut memperlihatkan sebaran dari nilai sentimen untuk masing-masing kandidat :
Gambar 17. Hasil Sentiment Bing Lexicon Bulan April 2019 Untuk Kandidat 01 Joko Widodo
Gambar 18. Hasil Sentiment Bing Lexicon Bulan April 2019 Untuk Kandidat 02 Prabowo Subianto
Rata-rata hasil score dari Bing Lexicon dapat dilihat dari hasil dibawah ini :
Tabel 9. Rata Hasil Score Bing Lexicon Untuk Setiap kandidat
No Data Sentimen Joko Widodo Prabowo Subianto 1 Maret 2019 0.11 0.085 2 April 2019 -0.246 -0.02430939
Dari seluruh uraian data diatas dapat terlihat bahwa akun twitter milik kandidat 01 Joko Widodo banyak di respon oleh masyarakat  atau netizen dari  pada akun twitter kandidat 02 Prabowo Subianto, baik  menggunakan analisis NRC maupun Bing Lexicon diperoleh bahwa tingkat resposibilitas twitter kandidat 01 lebih banyak, baik itu untuk sentiment positif dan juga sentiment negatifnya. Akibatnya seperti yang terlihat pada tabel 3.7 diatas, rata-rata sentiment positif  kandidat 01 Joko Widodo dengan nilai 0,11 lebih besar dari pada rata-rata kandidat 02 Prabowo  Subianto  yang  mempunyai  nilai  0.085,  dan  untuk  sentiment  negatif  dari  kandidat  01  Joko  Widodo mempunyai  nilai  yang juga jauh lebih besar dari pada kandidat 02 Prabowo Subianto. Nilai rata-rata sentiment negatif  kandidat  01  sebanyak  -0,246  sedangkan  nilai  rata-rata  sentiment  negatif  kandidat  02  sebanyak  - 0,02430939. Kandidat 01 Joko Widodo lebih banyak direspon netizen dibanding kandidat 02 Prabowo Subianto dengan respon Positif dan negatif yang sama banyaknya.
Berikut kami sarikan nilai selisih analisis sentimen positif dan negatif menggunakan NRC Lexicon dan Bing lexicon :
Tabel 10. Rangkuman Nilai Selisih sentimen analisis NRC Lexicon dan Bing Lexicon

## 4.   KESIMPULAN
Hasil analisis yang telah dipaparkan sebelumnya telah memberikan kesimpulan bahwa :
Bulan Kandidat 01 Joko Widodo Kandidat 02 Prabowo Subianto NRC Bing NRC Bing Maret 249 267 195 204 April 17 -273 238 -73
1. Media sosial twitter dapat digunakan untuk menganalisis kecenderungan sebuah opini netizen baik itu untuk analisis sebuah produk atau tokoh yang di anggap penting dalam suatu bidang.
2. Kandidat  01  Joko  Widodo  diketahui  lebih  banyak  menjadi  opini  massa  sehingga  mendapatkan  respon sentimen yang besar dari pada kandidat 02 Prabowo Subianto. Baik itu sentimen positif maupun sentiment negatif.
3. Menggunakan  data  bulan  maret  sebelum  pemilu  2019,  terlihat  bahwa  baik  menggunakan  NRC  lexicon maupun Bing lexicon, kandidat 01 Joko Widodo mendapat respon lebih banyak dengan sentimen yang lebih positif dibandingkan dengan kandidat 02 Prabowo Subianto. Untuk kandidat 01 Joko Widodo analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 249 dan bing lexicon sebesar 267 dengan nilai rata-rata 0,11, sedangkan untuk kandidat 02 Prabowo Subianto analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 195 dan bing lexicon sebesar 204 dengan nilai rata-rata 0,085.
4. Dengan menggunakan data bulan april setelah pemilu 2019, terlihat adanya pergeseran opini terhadap dua kandidat calon presiden. Kandidat 01 Joko Widodo tetap mendapatkan respon yang banyak dari masyarakat netizen tetapi nilai sentimennya bergeser ke arah lebih negatif dibandingkan dengan kandidat 02 Prabowo Subianto.  Untuk  kandidat  01  Joko  Widodo  analisis  NRC  lexicon  memberikan  nilai  sebesar  17  dan  bing lexicon sebesar -273 dengan nilai rata-rata -0,246, sedangkan untuk kandidat 02 Prabowo Subianto analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 238 dan bing lexicon sebesar -73 dengan nilai rata-rata -0.02430939

## REFERENCES
[1] R. Primartha, Belajar Machine Learning, Bandung : Informatika, 2018.
[2] D. Hutabarat, "Kementerian Kominfo Sebut Pengguna Internet Indonesia Capai 54 Persen," Kementrian Komunikasi dan Informatika, Jakarta, 2018.
[3] S. K. Ravindran, Mastering Social Media Mining With R, Birmingham: Packt Publishing, 2015.
[4] I. R. Institut, Indonesia Millenial Report, IDN Research Institut, 2019.
[5] S. W. S. A. D. Faishol Nur Huda, "Analisis Sentimen masyarakat Terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 Berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier," ITSMART, vol. 2, no. 2, pp. 35 - 42, 2013.
[6] A. D. N. Mulawarman, "Perilaku Penggunaan Media Sosial Beserta Implikasinya Ditinjau dari prespektif Psikologi Sosial Terapan," Buletin Psikologi, vol. 25, no. 1, pp. 36 - 44, 2017.
[7] D. K. Wisiastuti, "Twitter sebagai Media Alternatif Informasi Publik," UIN Yogyakarta, Yogyakarta, 2014.
[8] B. P. D. P. Bahasa, Kamus Besar Bahasa Indonesia, Jakarta: Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, 2016.
[9] N. A. Vidya, "Twitter Sentiment Analysis Terhadap Brand Reputation : Studi Kasus PT XL Axiata Tbk," Universitas Indonesia, Jakarta, 2015.
[10]   M. R. Faisal, Klasifikasi Dengan Bahasa Pemrograman R, Banjarmasin: Indonesia Net Developer Community - INDC, 2019.
[11]   P. U. Gio, Belajar Bahasa Pemrograman R, Medan: USU Press, 2017.
[12]   M. R. Faisal, Pengenalan Bahasa Pemrograman R, Banjarmasin: Indonesia Net Developer Community - INDC, 2016.
[13]   E. W. Ira Zulfa, "Sentimen Analisis Tweet Berbahasa Indonesia dengan Deep Beliefe Network," IJCCS, vol. 11, no. 2, pp. 187  - 198, 2017.
[14]   Hartanto, "Text Mining dan Sentimen Analisis Twitter Pada Gerakan LGBT," INTUISI, vol. 9, no. 1, pp. 18 - 25, 2017.
[15]   A.  S.  Ahmad  Fathan  Hidayatullah,  "Analisis  Sentimen  dan  Klasifikasi  Kategori  Terhadap  Tokoh  Publik  pada  Twitter,"  in  Seminar Nasional Informatika , Yogyakarta, 2014.
[16]   A. A. P. J. I. Indonesia, Infografi Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia, Jakarta: Technopreneur, 2017.