SENTIMEN PENGGUNA X TERHADAP KEYWORD "PRABOWO GEMOY" SEBAGAI PERSONAL BRANDING PRABOWO PADA PEMILIHAN PRESIDEN 2024
Diding Bajuri 1* , Atef Fahrudin 2 , Cindy Alya Nurmeilani 3
1,2 Universitas Majalengka, Majalengka Corresponding author: didingbajuri@unma.ac.id
Submitted: 22 Juni 2024| Accepted: 2 9 Juni 2024| Published: 30 Juni 2024 Website: https://e-journal.umc.ac.id/index.php/jike/index DOI:    https://doi.org/ 10.32534/jike.v7i2.5982

## ABSTRACT
This research aims to analyze the sentiment of X platform users towards the use of the keyword "Prabowo  Gemoy"  as  a  personal  branding  strategy  for  Prabowo  Subianto  in  the  context  of  the 2024  Presidential  Election.  By  employing  a  mixed-method  approach  that  combines  qualitative and quantitative methods, this study explores public perceptions of Prabowo's efforts to build an image  that  is  closer  to  young  voters  through  the  "Prabowo  Gemoy"  branding.  Data  were collected  from  the  X  platform  using  the  keyword  "Prabowo  Gemoy"  during  the  period  of 01/12/2023  to  13/02/2024,  resulting  in  517  data  points  that  were  analyzed  quantitatively  to measure  sentiment  statistics  and  communication  networks,  as  well  as  qualitatively  through  text analysis  to  understand  the  context  behind  the  sentiments.  The  results  of  the  sentiment  analysis show  a  dominance  of positive  sentiment  (65.38%),  followed  by  neutral  sentiment  (22.05%),  and negative  sentiment  (12.57%),  indicating  that  the  "Prabowo  Gemoy"  branding  strategy  has  been well-received by most X platform users. Furthermore, the influencer analysis revealed key users who  have  significant  influence  in  disseminating  related  content,  while  the  word  cloud visualization  identified  dominant  keywords  in  the  discussions.  These  findings  provide  valuable insights  for  Prabowo  Subianto's  campaign  team  to  refine  their  branding  strategy  and  content dissemination on social media in an effort to reach young voters.
Keywords: Prabowo Gemoy, Sentiment Analysis, Personal Branding, 2024 Presidential Election, Political Communication

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna platform X terhadap penggunaan kata  kunci  "Prabowo  Gemoy"  sebagai  strategi  personal  branding  Prabowo  Subianto  dalam konteks  Pemilihan  Presiden  2024.  Dengan  memanfaatkan  pendekatan  mix  method  yang menggabungkan  metode  kualitatif  dan  kuantitatif,  penelitian  ini  mengeksplorasi  persepsi  publik terhadap upaya Prabowo dalam membangun citra yang lebih dekat dengan pemilih muda melalui branding  "Prabowo  Gemoy".  Data  dikumpulkan  dari  platform  X  menggunakan  kata  kunci "Prabowo  Gemoy"  pada  periode  01/12/2023  hingga  13/02/2024,  menghasilkan  517  data  yang dianalisis  secara  kuantitatif  untuk  mengukur  statistik  sentimen  dan  jaringan  komunikasi,  serta secara kualitatif melalui analisis teks untuk memahami konteks di balik sentimen tersebut. Hasil analisis  sentimen  menunjukkan  dominasi  sentimen  positif  (65,38%),  diikuti  sentimen  netral (22,05%),  dan  sentimen  negatif  (12,57%),  mengindikasikan  bahwa  strategi  branding  "Prabowo Gemoy" telah berhasil mendapat respons yang baik dari sebagian besar pengguna X. Selanjutnya, analisis influencer mengungkapkan pengguna-pengguna kunci yang memiliki pengaruh signifikan dalam  penyebaran  konten  terkait,  sementara  visualisasi  word  cloud  mengidentifikasi  kata-kata kunci  dominan  dalam  diskusi.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  tim  kampanye Prabowo  Subianto  untuk  menyempurnakan  strategi  branding  dan  penyebaran  konten  di  media sosial dalam upaya menjangkau pemilih muda.
Kata kunci: Prabowo Gemoy, Analisis Sentimen, Personal Branding, Pemilihan Presiden 2024, Komunikasi Politik

## A. PENDAHULUAN
Dalam konteks politik Indonesia saat ini, praktik branding untuk calon pemimpin menjadi  strategi  yang  krusial,  terutama  menjelang  pemilihan  presiden  2024.  Tren  ini tercermin dalam strategi kampanye yang semakin menekankan pembangunan citra calon melalui  berbagai  platform  media  digital.  Branding  politik  yang  efektif  memerlukan resonansi yang kuat dengan identitas dan aspirasi pemilih, terutama generasi muda yang aktif  secara  digital  (Leiliyanti  et  al.,  2020).  Selain  itu,  dengan  adanya  reformasi  politik, seperti  yang  digambarkan  dalam  "Political  Marketing  Mix  in  Indonesia  Parties"  oleh Freddy  Pandapotan  Simbolon,  struktur  pasar  politik  di  Indonesia  telah  berubah  secara signifikan  (Simbolon,  2016),  menunjukkan  perlunya  pendekatan  yang  lebih  adaptif  dan kreatif dalam pemasaran politik untuk menjangkau pemilih potensial.
Salah  satu  pemilih  potensial  di  Indonesia  adalah  generasi  muda  dengan karakteristik aksesibilitas dan penggunaan media sosial  yang intensif. Mereka umumnya lebih melek digital dan sering menghabiskan waktu mereka di platform seperti Facebook, Instagram, Twitter, dan TikTok, menjadikan  mereka target utama untuk kandidat politik dan  strategi  kampanye  di  dunia  maya.  Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (2021), 94,16%  anak  muda  Indonesia  usia  16-30  tahun  mengakses  internet.  Sementara  itu menurut  databoks  pada  tahun  2023  sebanyak  84,37%  generasi  muda  menggunakan internet untuk mengakses media sosial (Muhamad, 2023).
Dalam  konteks  pemilu  2024,  generasi  muda  memiliki  peran  yang  signifikan. Mereka  merupakan  bagian  penting  dari  pemilih  di  Indonesia  dan  akan  ikut  menentukan hasil  dari  pemilihan  umum  tersebut.  Faktor  politik  yang  mempengaruhi  sikap  pemilih milenial  antara  lain  kesadaran  akan  kredibilitas  calon  dan  relevansi  program-program mereka,  pilihan  ideologis  dan  nilai  politik,  transparansi  dan  akuntabilitas  politik,  serta media dan kampanye politik (Setiawan, 2023).
Dalam  upaya  menarik  dukungan dari  pemilih  milenial,  para  calon  presiden  perlu memperhatikan faktor-faktor tersebut dan mengadaptasi strategi kampanye mereka. Salah satu  aspek  penting  dalam  kampanye  politik  kontemporer  adalah  branding  persona  calon presiden.  Branding  persona  yang  kuat  dan  relevan  dengan  nilai-nilai  serta  aspirasi generasi muda dapat memainkan peran kunci dalam menentukan keberhasilan kampanye dan  keputusan  pemilih  milenial.  Beberapa  studi  telah  menunjukkan  pentingnya  adaptasi strategi  digital  untuk  memperkuat  citra  politik  calon.  Penggunaan  strategi  digital  yang matang,  seperti  yang  dibahas  oleh  Spremić  et  al.  dalam "Measuring  Digital  Business Models  Maturity:  Theory,  Framework,  and  Empirical  Validation" ,  mendemonstrasikan dampak  signifikan  yang  dapat  terjadi  pada  persepsi  publik  melalui  penerapan  teknologi digital dengan efektif (Spremić et al., 2024).
Selain  itu,  kehadiran  kandidat  dalam  kesadaran  publik  dipengaruhi  oleh  kesan pertama  dan  persepsi  kepribadian,  seperti  diungkapkan  dalam  penelitian  oleh Koppensteiner  dan  Stephan, "Voting  for  a  personality:  Do  first  impressions  and  self- evaluations  affect  voting  decisions?" .  Penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  pemilih memiliki  kecenderungan  untuk  memilih  calon  yang  memiliki  kepribadian  yang  mereka nilai  sama  dengan  nilai-nilai  yang  mereka  pegang,  menegaskan  penekanan  pada personalisasi dalam komunikasi politik (Koppensteiner & Stephan, 2014).
Branding "Prabowo  Gemoy"  menarik  perhatian  sebagai  alat  branding  yang inovatif  untuk  menggambarkan  persona  politik  calon  presiden  Prabowo  Subianto  di media  sosial.  Narasi  "Prabowo  Gemoy"  tampil  sebagai  elemen  kunci  dalam  strategi media sosial untuk menggambarkan Prabowo Subianto sebagai calon presiden yang lebih dekat  dengan  rakyat,  terutama  generasi  muda.  Penggunaan  istilah  "gemoy",  yang  di Indonesia  seringkali  diasosiasikan  dengan  kesan  yang  menyenangkan  dan  menarik,
memberikan  sentuhan  personal  yang  bertujuan  untuk  melembutkan  citra  tegas  dan disiplin  yang  sebelumnya  melekat  pada  Prabowo.  Upaya  ini  mengindikasikan  adanya pergeseran paradigma dalam strategi komunikasi politik,  yang memilih untuk mendekati pemilih  melalui  narasi  kekinian  yang  resonan  dengan  budaya  pop  dan  gaya berkomunikasi  milenial.  Dengan  memanfaatkan  istilah  yang  sudah  akrab  dalam percakapan sehari-hari di media sosial, tim kampanye Prabowo mungkin berharap untuk mendongkrak  popularitas  dan  membuat  profil  beliau  lebih  teduh  dan  menyentuh  secara emosional  di  lingkaran  media  sosial  yang  berisik  dan  penuh  dengan  konten  yang kompetitif.
Tren  transformasi  citra  dalam  konteks  politik  telah  menjadi  topik  penting  dalam penelitian  terkini,  terutama  dalam  mengkaji  hubungan  antara  strategi  branding  personal dan pengaruhnya  terhadap  preferensi pemilih.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Sihabudin et  al.  (2023)  terkait  "Strategi  Positioning  Gemoy  Prabowo  Subianto  melalui  Media Digital",  merupakan  langkah  awal  yang  memberikan  wawasan  mengenai  bagaimana Prabowo  Subianto  secara  strategis  mendekonstruksi  citra  konvensionalnya  yang  tegas menjadi  citra  yang  lebih  santai  dan  menarik  dengan  mengadopsi  konsep  "gemoy". Transformasi citra ini direspons sebagai adaptasi terhadap perubahan landskap politik dan generasi pemilih yang bersifat dinamis.
Lebih  jauh  Boeky  (2024)  di  dalam  " Capres  'Gemoy’:  a  Personal  Branding Analysis  on  Prabowo  Subianto  for  the  2024  Presidential  Election "  mengembangkan konsep ini dengan menilai dampak positif dari re-branding personal Prabowo, khususnya melalui penggunaan konsep 'gemoy', terhadap persepsi Generasi Z dan pemilih lainnya.
Kedua  penelitian  diatas  secara  kolektif  menyoroti  pentingnya  adaptasi  narasi personal branding untuk tetap relevan dan mampu beresonansi dengan kelompok pemilih yang  berubah-ubah,  khususnya  dalam  mempersiapkan  kampanye  untuk  Pemilihan Presiden 2024.  Melihat hal  tersebut,  penelitian ini akan  mencoba  untuk  lebih  mendalam menganalisa  pengaruh  citra  "prbowo  gemoy"  terhadap  sentimen  pemilih,  khususnya pengguna  X,  dan  bagaimana  ini  dapat  memetakan  lanskap  politik  digital  yang mempengaruhi  perilaku  pemilih.  Analisis  sentimen  terhadap  campaign  politik  melalui data  Twitter  menawarkan  perspektif  langsung  mengenai  anggapan  dan  perasaan masyarakat, yang bisa menjadi indikator kuat dalam mengukur popularitas dan dukungan politik (Mihardi & Budi, 2018).

## B. TINJAUAN PUSTAKA Media Sosial X
Media  sosial  adalah  "aplikasi  berbasis  Internet  yang  dibangun  di  atas  fondasi ideologis  dan  teknologis  Web  2.0,  yang  memungkinkan  penciptaan  dan  pertukaran Konten yang Dihasilkan Pengguna" (Franchina et al., 2018). Ini mencakup situs jejaring sosial  seperti  Facebook,  Instagram  dan  Twitter.  Twitter  adalah  sebuah  platform mikroblogging  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca  pesan singkat  yang  dikenal  sebagai  "tweets"  dimana  fitur  utama  twitter  termasuk  penggunaan hashtag  untuk  mengelompokkan  topik  dan  kemampuan  untuk  mengikuti  pengguna  lain berdasarkan kata kunci ( keyword ) tertentu (Murphy et al., 2014).
Pada  tanggal  31  Juli  2023,  Twitter  mengumumkan  perubahan  besar  dengan melakukan  rebranding  platformnya  menjadi  "X".  Perubahan  ini  mencakup  penggantian logo burung biru yang ikonik dengan simbol "X" putih di atas latar belakang hitam (DW, 2023).  Selain  itu,  istilah  "tweet"  yang  selama  ini  menjadi  ciri  khas  Twitter  diganti menjadi "post", dan fitur "retweet" diubah namanya menjadi "repost" (Sulistya, 2023).

## Kata Kunci (Keyword)
Kata kunci (keyword) pada Twitter, yang sekarang dikenal sebagai X, merupakan fitur  penting  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengkategorikan  dan  menemukan konten  yang  relevan  dengan  minat  mereka.  Kata  kunci  pada  X  ditandai  dengan  simbol hashtag (#) yang diikuti oleh kata atau frasa tanpa spasi (Zappavigna, 2015). Penggunaan hashtag  ini  memudahkan  pengguna  untuk  mencari  dan  mengikuti  diskusi  tentang  topik tertentu,  serta  memungkinkan  mereka  untuk  bergabung  dalam  percakapan  yang  sedang tren (Bruns, A., & Burgess, 2011).
Hashtag  pada  X  berfungsi  sebagai  sistem  pengindeksan  yang  dihasilkan  oleh pengguna, memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan dan melacak konten terkait (Small,  2011).  Ketika  pengguna  mengklik  atau  mencari  hashtag  tertentu,  mereka  akan diarahkan ke halaman yang menampilkan semua tweet yang mencakup hashtag tersebut, memberikan  tampilan  yang  komprehensif  tentang  percakapan  yang  sedang  berlangsung mengenai topik tertentu (Potts et al., 2011). Fitur ini telah menjadikan X sebagai platform yang kuat untuk pelacakan tren, diskusi real-time, dan penyebaran informasi selama acara atau isu yang signifikan (Bruns, A., & Stieglitz, 2013).

## Personal Branding
Personal  branding  adalah  proses  di  mana  individu  mempromosikan  diri  mereka sendiri  dan  karir  mereka  sebagai  merek.  Konsep  ini  melibatkan  penciptaan  citra  yang kohesif  dan  komunikasi  nilai-nilai,  keahlian,  dan  kepribadian  yang  unik  kepada  dunia. Tujuan  utama  dari  personal  branding  adalah  untuk  membedakan  diri  dari  yang  lain, membangun  reputasi  profesional,  dan  mengkomunikasikan  keahlian  serta  kemampuan khusus  ke  target  audiens,  seperti  pemberi  kerja,  klien,  atau  rekan  kerja  (Oshiro  et  al., 2021).
Strategi  personal  branding  dapat  mencakup  berbagai  kegiatan,  mulai  dari pengembangan konten online seperti blog, situs web pribadi, dan profil media sosial yang aktif,  hingga  jaringan  dan  kegiatan  publik  seperti  berkumpul  dalam  konferensi  dan seminar.  Personal  branding  juga  mencakup  cara  individu  mengkomunikasikan kemampuan  dan  prestasi  mereka,  baik  secara  online  maupun  offline,  untuk  membentuk persepsi orang lain tentang keahlian dan nilai tambah yang mereka bawa (Venciute et al., 2024).
Penting bagi seseorang yang membangun personal brand untuk tetap autentik dan konsisten  dalam  pesan  mereka.  Ini  berarti  bahwa  pribadi,  nilai-nilai,  dan  komunikasi harus  selaras  dan  mencerminkan  siapa  mereka  sebenarnya,  sehingga  dapat  membangun kepercayaan  dan  kredibilitas  dalam  jangka  panjang  (Taşdelen  et  al.,  2019).  Personal branding  bukan  hanya  untuk  selebriti  atau  pebisnis  ternama,  tetapi  juga  relevan  bagi profesional dari berbagai bidang untuk dapat mencapai tujuan karir dan bisnis mereka.

## Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah suatu metode  yang digunakan untuk mengekstraksi dan memahami emosi atau opini yang tersirat dalam teks tertulis. Proses ini sering diterapkan pada  data  yang  dihasilkan  dari  ulasan  pengguna,  media  sosial,  berita,  dan  sumber informasi lainnya yang mendapat respon publik. Teknik ini mengklasifikasikan informasi menjadi kategorik positif, negatif, atau netral untuk membantu perusahaan dan organisasi memahami  persepsi  konsumen  atau  opini  publik  terhadap  merek,  produk,  layanan,  atau topik tertentu (Yaakub et al., 2019).
Metode  analisis  sentimen  sering  mengadopsi  prinsip-prinsip  dari  Machine Learning dan Natural Language Processing untuk menilai dan menginterpretasikan opini atau perasaan yang terkandung dalam teks. Dengan menelaah penggunaan kata dan frase secara spesifik, teknik ini menghasilkan wawasan yang bisa dimanfaatkan dalam strategi bisnis untuk memperbaiki produk atau layanan pelanggan, serta mempengaruhi keputusan yang berkaitan dengan reputasi dan citra merek (Chakriswaran et al., 2019)

## Digital Movement of Opinion
Digital  Movement  of  Opinion  merupakan  konsep  yang  menggabungkan  elemen- elemen dari opini publik tradisional dan gerakan sosial, yang berbasis dalam dunia digital, khususnya  melalui  platform  media  sosial  seperti  Twitter.  Konsep  ini  menjelaskan bagaimana suara masyarakat yang muncul dari media sosial bisa menciptakan kesan suara monolitik yang menghadirkan wacana politik yang kuat dan mungkin berpengaruh dalam pembuatan  kebijakan.  DMO  muncul sebagai respon  aktif  masyarakat  terhadap  peristiwa yang  sangat  dimediatkan  dan  emosional,  menghasilkan  ekspresi  dari  opini  publik  yang dibangun dari pernyataan-pernyataan opini digital dan memiliki prinsip "satu sisi"  mirip dengan  gerakan  sosial  yang  diwujudkan  oleh  kelompok  masyarakat  yang  lebih  aktif (Barisione et al., 2019)
Digital  Movement  of  Opinion  (DMO)  adalah  bentuk  aktivisme  digital  yang ditandai  oleh  reaksi  spontan  dan  tidak  terorganisir  dari  pengguna  media  sosial  terhadap suatu isu atau peristiwa. DMO berbeda dengan gerakan sosial tradisional karena tidak ada aktor  atau  organisasi  yang  memimpin  dan  mengatur  gerakan.  Dalam  DMO,  pengguna media  sosial  secara  spontan  mengekspresikan  opini  mereka  melalui  posting,  komentar, meme, dan lainnya. Hashtag (#)  memainkan peran penting dalam DMO sebagai jangkar yang  menghubungkan  pengguna  yang  tidak  saling  kenal  untuk  berdiskusi  tentang  topik yang  sama.  Hashtag  yang  emosional  dan  memiliki  bingkai  yang  jelas  lebih  mampu memobilisasi  opini  dan  menciptakan  imajinasi  naratif  bersama  di  antara  para  pengguna media sosial (Eriyanto, 2020).

## C. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan mix method yang mana menggambungkan dua metode kualitatif dan kuantitatif dalam satu penelitian  (Creswell, 2013).  Metode  kuantitatif  digunakan  untuk  mengukur  statistik  sentimen  dan  jaringan komunikasi  yang  terbentuk  dari  data  yang  telah  dikumpulkan.  Selanjutnya,  metode kualitatif  digunakan  untuk  menggambarkan  dan  menjelaskan  sentimen  serta  struktur jaringan komunikasi yang ditemukan melalui analisis teks.
Desain  pada  penelitian  ini  adalah  deskriptif  yang  nantinya  akan  memberikan gambaran  mengenai  suatu  topik  permasalahan  yang  sedang  terjadi  baik  secara  akurat, faktual, dengan menitikberatkan pada populasi atau objek tanpa mengkaitkannya dengan hubungan antar-variabel (Kriyantono, 2016)
Data  diambil  dengan  bantuan  Google  Colab,  menghasilkan  517  data  dari  kata kunci "Prabowo Gemoy" pada periode 01/12/2023 sampai 13/02/2024. Data kemudian di analisis  dengan  memeriksa  konten  dari  setiap  data  yang  telah  dikumpulkan, mengidentifikasi  tema-tema  utama,  dan  mengelompokkan  data  berdasarkan  sentimen yang  diekspresikan  (positif,  negatif,  atau  netral).  Hasil  analisis  teks  ini  kemudian digunakan untuk memberikan konteks dan pemahaman yang lebih dalam tentang statistik sentimen dan jaringan komunikasi yang diperoleh melalui metode kuantitatif.
Kombinasi  metode  kuantitatif  dan  kualitatif  ini  memungkinkan  peneliti  untuk memperoleh  gambaran  yang  komprehensif  mengenai  sentimen  pengguna  X  terhadap
keyword  "Prabowo  Gemoy"  dan  bagaimana  hal  ini  berkontribusi  pada  strategi  branding Prabowo dalam konteks Pemilihan Presiden 2024.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sentimen  terhadap  517  data  yang  dikumpulkan  dari  platform  X  dengan kata  kunci  "Prabowo  Gemoy"  selama  periode  01/12/2023  hingga  13/02/2024  (satu  hari sebelum  pemilihan  presiden)  menunjukkan  hasil  yang  menarik.  Dari  total  data  yang dianalisis, mayoritas sentimen yang diekspresikan oleh pengguna X adalah positif, diikuti oleh  sentimen  netral  dan  negatif.  Tabel  1  di  bawah  ini  menyajikan  distribusi  sentimen secara terperinci.
Tabel 1. Distribusi Sentimen terhadap Keyword "Prabowo Gemoy" Sentimen Jumlah Persentase Positif 338 65.38% Netral 114 22.05% Negatif 65 12.57% Total 517 100%

## Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  sentimen  positif  mendominasi dengan 338 data atau 65.38% dari total data. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna X memiliki respons yang baik terhadap branding "Prabowo Gemoy". Sentimen netral  berada  di  posisi  kedua  dengan  114  data  atau  22.05%,  mengindikasikan  adanya sejumlah  pengguna  yang  tidak  mengekspresikan  pendapat  yang  kuat  baik  mendukung maupun  menentang.  Sementara  itu,  sentimen  negatif  hanya  muncul  dalam  65  data  atau 12.57%,  menunjukkan  bahwa  hanya  sebagian  kecil  pengguna  yang  secara  terbuka mengkritik atau menolak branding tersebut.
Dominasi  sentimen  positif  dalam  data  ini  menunjukkan  bahwa  strategi  branding "Prabowo  Gemoy"  telah  berhasil  menarik  respons  yang  baik  dari  banyak  pengguna  X. Penggunaan  istilah  "gemoy",  yang  populer  di  kalangan  anak  muda,  tampaknya  berhasil menciptakan  kesan  yang  lebih  ramah  dan  relatable  bagi  Prabowo  Subianto.  Sentimen positif  yang  tinggi  juga  dapat  mengindikasikan  bahwa  upaya  Prabowo  untuk  terhubung dengan  pemilih  muda  melalui  pendekatan  yang  relevan  secara  budaya  telah  diapresiasi oleh banyak pengguna X.
Meskipun  sentimen  negatif  hanya  muncul  dalam  jumlah  yang  relatif  kecil, keberadaannya  tetap  perlu  diperhatikan.  Sentimen  negatif  dapat  mencerminkan skeptisisme  atau  kritik  terhadap  autentisitas  strategi  branding  ini.  Beberapa  pengguna mungkin  mempertanyakan  apakah  "Prabowo  Gemoy"  benar-benar  mencerminkan kepribadian dan nilai-nilai Prabowo, atau hanya sekedar upaya pencitraan yang dangkal.
Sentimen  netral  yang  cukup  signifikan  (22.05%)  juga  menarik  untuk  dicermati. Hal  ini  dapat  menunjukkan  adanya  pengguna  yang  tidak  memiliki  pendapat  yang  kuat tentang branding  "Prabowo  Gemoy",  atau  mungkin  mereka hanya sekedar  menyebutkan frasa tersebut tanpa memberikan penilaian positif atau negatif.
Untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  sentimen  ini, analisis  konten  kualitatif  dapat  dilakukan  pada  data  teks  untuk  mengidentifikasi  tema- tema  utama  dan  konteks  di  balik  setiap  kategori  sentimen.  Selain  itu,  analisis  temporal juga dapat dilakukan untuk melihat apakah ada perubahan sentimen dari waktu ke waktu selama periode yang diteliti.
Hasil  analisis  sentimen  ini  memberikan  wawasan  awal  yang  berharga  tentang persepsi  pengguna  X  terhadap  branding  "Prabowo  Gemoy".  Namun,  penting  untuk mempertimbangkan  keterbatasan  penelitian  ini,  seperti  fokus  pada  satu  platform  media sosial dan periode waktu yang terbatas. Penelitian lebih lanjut dengan cakupan yang lebih luas  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  sentimen  publik terhadap fenomena ini.

## Gambar 1. Sentiment Distribution
Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Grafik batang pada  Gambar 1  memberikan representasi visual  yang jelas  tentang jumlah data untuk setiap sentimen. Terlihat bahwa sentimen positif memiliki jumlah data tertinggi, jauh melebihi sentimen netral dan negatif. Hal ini semakin memperkuat temuan sebelumnya  bahwa  mayoritas  pengguna  X  memiliki  respons  yang  positif  terhadap branding "Prabowo Gemoy".
Grafik batang pada  Gambar 1  memberikan representasi visual  yang jelas  tentang jumlah data untuk setiap sentimen. Terlihat bahwa sentimen positif memiliki jumlah data tertinggi, jauh melebihi sentimen netral dan negatif. Hal ini semakin memperkuat temuan sebelumnya  bahwa  mayoritas  pengguna  X  memiliki  respons  yang  positif  terhadap branding "Prabowo Gemoy".
Jumlah  data  untuk  sentimen  netral  berada  di  posisi  kedua,  menunjukkan  bahwa cukup  banyak  pengguna  yang  tidak  mengekspresikan  pendapat  yang  kuat  baik mendukung  maupun  menentang.  Sementara  itu,  sentimen  negatif  memiliki  jumlah  data terendah,  mengindikasikan  bahwa  hanya  sebagian  kecil  pengguna  yang  secara  terbuka mengkritik atau menolak branding tersebut.
Visualisasi data dalam bentuk grafik batang ini membantu pembaca untuk dengan mudah  memahami  distribusi  sentimen  secara  visual.  Grafik  ini  juga  menekankan dominasi sentimen positif dalam data yang dianalisis.
Setelah  menganalisis  distribusi  sentimen  secara  keseluruhan,  penelitian  ini  juga mengidentifikasi  pengguna-pengguna  dengan  frekuensi  sentimen  tertinggi  untuk  setiap
kategori  (positif,  negatif,  dan  netral).  Tabel  2,  Tabel  3,  dan  Tabel  4  di  bawah  ini menampilkan  daftar  10  pengguna  dengan  frekuensi  sentimen  tertinggi  untuk  masing- masing kategori.
Tabel 2. Pengguna dengan Frekuensi Sentimen Positif Tertinggi Username Negatif Netral Positif AzhareAkiba 0.0 7.0 14.0 AzzrielAzaryahu 0.0 7.0 14.0 Herlina_Muachhh 0.0 7.0 13.0 CalifaPeruviano 0.0 3.0 5.0 minef11hotmil 0.0 4.0 5.0 KedanNews 0.0 0.0 4.0 liputan6dotcom 0.0 1.0 3.0 officialntv_ 0.0 0.0 3.0 4_Golkar 0.0 0.0 2.0 IDNTimes 0.0 0.0 2.0 Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Tabel 3. Pengguna dengan Frekuensi Sentimen Negatif Tertinggi
Username Negatif Netral Positif AbduLGhofurOri 2.0 0.0 0.0 Fleuromeda 2.0 0.0 0.0 niconico_jak 2.0 0.0 1.0 19farabi76 1.0 0.0 0.0 4ries2 1.0 0.0 0.0 ArisPriyono_SPd 1.0 0.0 0.0 Cacingtanah33 1.0 0.0 0.0 ERaksasa 1.0 0.0 0.0 EksTapol_ID 1.0 0.0 0.0 Fr4nst 1.0 0.0 1.0 Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Tabel 4. Pengguna dengan Frekuensi Sentimen Netral Tertinggi Username Negatif Netral Positif AzhareAkiba 0.0 7.0 14.0 AzzrielAzaryahu 0.0 7.0 14.0 Herlina_Muachhh 0.0 7.0 13.0 minef11hotmil 0.0 4.0 5.0 CalifaPeruviano 0.0 3.0 5.0 DheLan22261088 0.0 2.0 0.0 PathitZhy 0.0 2.0 0.0 gemoy_dong 0.0 2.0 0.0 mas_ahmadzain 0.0 2.0 0.0 20detik 0.0 1.0 0.0 Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Dari  tabel-tabel  di  atas,  terlihat  bahwa  beberapa  pengguna  memiliki  frekuensi sentimen  yang  tinggi  untuk  kategori  tertentu.  Misalnya,  AzhareAkiba  dan AzzrielAzaryahu  menunjukkan  frekuensi  sentimen  positif  yang  sangat  tinggi  (masing- masing  14  kali),  serta  frekuensi  sentimen  netral  yang  cukup  tinggi  (masing-masing  7 kali).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kedua  pengguna  tersebut  secara  konsisten mengekspresikan  dukungan  terhadap  branding  "Prabowo  Gemoy"  dalam  data  yang dianalisis.
Di  sisi  lain,  AbduLGhofurOri  dan  Fleuromeda  memiliki  frekuensi  sentimen negatif  tertinggi  (masing-masing  2  kali)  tanpa  adanya  sentimen  positif  atau  netral.  Ini mengindikasikan  bahwa  kedua  pengguna  tersebut  secara  terbuka  mengkritik  atau menolak branding "Prabowo Gemoy" dalam data yang dianalisis.
Analisis pengguna dengan frekuensi sentimen tertinggi ini memberikan wawasan tentang  individu-individu  yang  paling  vokal  dalam  mengekspresikan  pandangan  mereka terhadap  branding  "Prabowo  Gemoy".  Identifikasi  pengguna-pengguna  ini  dapat membantu dalam memahami dinamika opini publik dan mengidentifikasi pendukung atau penentang yang berpengaruh dalam diskusi online.
Namun,  penting  untuk  dicatat  bahwa  analisis  ini  hanya  berdasarkan  frekuensi sentimen  dan  tidak  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  seperti  jumlah  pengikut, engagement,  atau  pengaruh  pengguna  secara  keseluruhan.  Penelitian  lebih  lanjut  yang mengintegrasikan  metrik-metrik  tersebut  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih komprehensif  tentang  peran  dan  dampak  pengguna-pengguna  ini  dalam  pembentukan opini publik terkait branding "Prabowo Gemoy".
Setelah menganalisis distribusi sentimen secara keseluruhan dan mengidentifikasi pengguna  dengan  frekuensi  sentimen  tertinggi,  penelitian  ini  juga  menyelidiki  pengaruh dan penyebaran  konten terkait "Prabowo  Gemoy"  di  platform  X.  Grafik  pada  Gambar 2 menunjukkan  jumlah  retweet  untuk  setiap  pengguna,  yang  dapat  digunakan  sebagai indikator tingkat penyebaran dan pengaruh konten mereka.
Gambar 2. KOL Berpengaruh berdasarkan Repost (Retweet)

## Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  grafik  tersebut,  terlihat  bahwa  terdapat sejumlah  pengguna  yang  memiliki  pengaruh  cukup  besar  dalam  penyebaran  konten
terkait  "Prabowo  Gemoy"  di  platform  X.  Grafik  ini  menampilkan  jumlah  retweet  untuk setiap  pengguna,  yang  dapat  digunakan  sebagai  indikator  tingkat  penyebaran  dan pengaruh konten mereka.
Pengguna  dengan  jumlah  retweet  tertinggi  adalah  Bull_winner  dengan  801 retweet.  Ini  menunjukkan  bahwa  konten  yang  dibagikan  oleh  pengguna  tersebut mendapat  perhatian  dan  disebarluaskan  secara  signifikan  oleh  banyak  pengguna  lain. Pengguna  ini  kemungkinan  besar  merupakan  influencer,  selebriti,  atau  akun  media dengan audiens yang besar sehingga memiliki jangkauan yang luas.
Posisi  kedua  diduduki  oleh  akun  nkectar  dengan  232  retweet,  diikuti  oleh Chavesz08  (129  retweet),  dan  AzhateAkiba  (126  retweet)  dan  seterusnya.  Meskipun jumlah  retweet  mereka  lebih  rendah  dibandingkan  Bui_winnet,  angka  tersebut  masih cukup tinggi dan mengindikasikan pengaruh yang signifikan dalam menyebarkan konten "Prabowo Gemoy".
Identifikasi pengguna-pengguna dengan pengaruh besar ini memberikan wawasan tambahan  yang  berharga  dalam  memahami  dinamika  penyebaran  konten  dan pembentukan  opini  publik  terkait  branding  "Prabowo  Gemoy".  Pengguna-pengguna  ini dapat  menjadi  sasaran  potensial  untuk  kolaborasi  atau  kampanye  pemasaran  yang  lebih efektif dalam membangun dan memperkuat branding tersebut.
Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  jumlah  retweet  saja  tidak  cukup  untuk menilai pengaruh sebenarnya dari setiap pengguna. Faktor-faktor lain seperti kredibilitas, kepercayaan  audiens,  dan  konteks  konten  juga  perlu  dipertimbangkan.  Analisis  lebih lanjut  tentang  profil,  aktivitas,  dan  konten  pengguna-pengguna  ini  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  peran  mereka  dalam  membentuk  persepsi publik.
Temuan  ini  juga  menegaskan  pentingnya  memahami  lanskap  media  sosial  dan mengidentifikasi  influencer  kunci  dalam  strategi  personal  branding  atau  kampanye politik. Dengan memanfaatkan pengaruh pengguna-pengguna ini secara efektif, Prabowo Subianto  dapat  lebih  berhasil  dalam  menyampaikan  pesan  branding  "Prabowo  Gemoy" dan  membentuk  persepsi  yang  positif  di  kalangan  pemilih,  terutama pemilih  muda  yang merupakan target utama branding ini.
Selanjutnya  penelitian  ini  juga  melakukan  visualisasi  word  cloud  untuk mengidentifikasi  kata-kata  kunci  yang  paling  sering  muncul  dalam  diskusi  terkait "Prabowo Gemoy". Word cloud ini dapat memberikan wawasan tambahan  tentang topik dan  konteks  yang  menonjol  dalam  perbincangan  seputar  branding  tersebut.  Dengan memahami  kata-kata  kunci  yang  dominan,  kita  dapat  mengeksplorasi  lebih  lanjut sentimen, pandangan, dan isu-isu utama yang muncul di kalangan pengguna platform X.

## Gambar 3. Visualisasi Word Cloud Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Dari  visualisasi  word  cloud  yang  diberikan,  terlihat  beberapa  kata  kunci  yang sering  muncul  terkait  branding  "Prabowo  Gemoy",  seperti  Prabowo,  gemoy,  Prabowo gemoy  yang  menunjukkan  fokus  utama  pada  sosok  Prabowo  dan  citra  "gemoy"  yang melekat  padanya.  Kata-kata  seperti  Pilpres2024,  pilih,  pemimpin  mengindikasikan diskusi  terjadi  dalam  konteks  Pemilihan  Presiden  2024  dan  Prabowo  sebagai  salah  satu calon  pemimpin.  Kata  Indonesia  dan  gak  menunjukkan  sentimen  yang  beragam  (positif dan  negatif)  terkait  kesesuaian  citra  Prabowo  gemoy  untuk  Indonesia.  Kata  video  dan tiktok  mengindikasikan  platform  media  sosial  yang  menjadi  medium  penyebaran  dan diskusi  terkait  Prabowo  gemoy.  Kata  saya,  joget,  Indonesian  mencerminkan  sentimen positif yang mengekspresikan dukungan dan rasa bangga. Sementara kata diplomasi dan akan  kemungkinan  menunjukkan  harapan  agar  Prabowo  bisa  menjalankan  diplomasi dengan baik jika terpilih.
Dari kata-kata yang menonjol, terlihat perbincangan berkisar pada sosok Prabowo, citra  "gemoy"-nya  yang  menjadi  topik  hangat  terutama  di  media  sosial  seperti  TikTok, pandangan pro dan kontra terhadap branding tersebut, serta kaitan dengan Pilpres 2024 di mana Prabowo menjadi salah satu kandidat. Tentunya analisis word cloud ini masih perlu dilengkapi dengan analisis konten yang lebih mendalam untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif. Tapi secara umum,  visualisasi ini memberikan gambaran awal  yang baik tentang topik-topik kunci dan sentimen yang mengemuka terkait branding "Prabowo Gemoy".
Pada tahap akhir, penelitian ini juga menganalisis hubungan antara beberapa fitur data dengan menggunakan matriks korelasi. Matriks korelasi yang akan ditampilkan pada gambar dibawah memberikan informasi tentang kekuatan dan arah hubungan linear antara variabel-variabel seperti jumlah retweet, jumlah favorit, dan panjang teks tweet.
Gambar 4. Matriks Korelasi Kata Kunci “Prabowo Gemoy”

## Sumber: Olahan Data Penelitian, 2024
Gambar  di  atas  menampilkan  matriks  korelasi  yang  menunjukkan  hubungan antara  tiga  variabel:  retweet_count,  favorite_count,  dan  text_length.  Matriks  korelasi  ini memberikan  wawasan  tentang  kekuatan  dan  arah  hubungan  linear  antara  pasangan variabel.  Nilai  korelasi  antara  retweet_count  dan  favorite_count  adalah  0.91,  yang mengindikasikan  terdapat  korelasi  positif  yang  sangat  kuat  antara  jumlah  retweet  dan jumlah  favorit.  Artinya,  tweet  yang  mendapatkan  banyak  retweet  cenderung  juga mendapatkan  banyak  favorit,  dan  sebaliknya.  Sementara  itu,  nilai  korelasi  antara retweet_count  dan  text_length  hanya  0.067,  yang  berarti  terdapat  korelasi  positif  yang lemah  antara  jumlah  retweet  dan  panjang  teks  tweet.  Dengan  kata  lain,  tidak  ada hubungan  yang  kuat  antara  panjang  teks  tweet  dengan  jumlah  retweet  yang  diperoleh. Begitu  pula  dengan  korelasi  antara  favorite_count  dan  text_length  yang  hanya  0.035, menunjukkan  korelasi  positif  yang  sangat  lemah  antara  jumlah  favorit  dan  panjang  teks tweet.  Artinya,  hampir  tidak  ada  hubungan  antara  panjang  teks  tweet  dengan  jumlah favorit yang diperoleh.
Dari  matriks  korelasi  ini,  temuan  yang  paling  menonjol  adalah  adanya  korelasi positif  yang  sangat  kuat  antara  jumlah  retweet  dan  jumlah  favorit  (0.91).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tweet  yang  populer  cenderung  mendapatkan  engagement  yang tinggi,  baik  dalam  bentuk  retweet  maupun  favorit.  Tweet  yang  menarik  perhatian pengguna dan mendorong interaksi cenderung disebarkan lebih luas melalui retweet dan juga disukai oleh banyak pengguna. Namun, hubungan antara panjang teks tweet dengan jumlah  retweet  dan  favorit  ternyata  tidak  terlalu  kuat.  Ini  menunjukkan  bahwa  panjang teks tweet tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap engagement yang diperoleh.
Temuan ini dapat memberikan wawasan bagi strategi branding "Prabowo Gemoy" di media sosial. Fokus utama sebaiknya diarahkan pada pembuatan konten yang menarik, relevan,  dan  mendorong  interaksi,  terlepas  dari  panjang  teksnya.  Konten  yang  resonan dengan  audiens  dan  memicu  respons  emosional  cenderung  mendapatkan  engagement yang lebih tinggi, baik dalam bentuk retweet maupun favorit.
Namun,  penting  juga  untuk  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  yang  dapat mempengaruhi engagement, seperti waktu posting, penggunaan hashtag yang relevan, dan pemilihan  topik  yang  sedang  tren.  Analisis  lebih  lanjut  yang  mengintegrasikan  faktor- faktor  tersebut  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  dinamika engagement dalam konteks branding "Prabowo Gemoy" di media sosial.

## E. SIMPULAN
Analisis  sentimen  terhadap  kata  kunci  "Prabowo  Gemoy"  di  platform  X menunjukkan dominasi sentimen positif, mencapai 65,38% dari total data yang dianalisis. Sentimen netral menempati posisi kedua dengan 22,05%, diikuti sentimen negatif sebesar 12,57%.  Temuan  ini  mengindikasikan  bahwa  strategi  personal  branding  "Prabowo Gemoy"  telah  berhasil  mendapat  respons  yang  baik  dari  sebagian  besar  pengguna  X, terutama dalam upaya menarik minat pemilih muda.
Beberapa  pengguna,  seperti  AzhareAkiba dan AzzrielAzaryahu,  secara konsisten mengekspresikan  dukungan  terhadap  branding  "Prabowo  Gemoy"  dengan  frekuensi sentimen  positif  yang  tinggi.  Sementara  itu,  pengguna  seperti  AbduLGhofurOri  dan Fleuromeda merupakan penentang vokal dengan frekuensi sentimen negatif tertinggi. Hal ini menunjukkan adanya polarisasi opini di antara pengguna X terkait branding tersebut.
Analisis influencer berdasarkan jumlah retweet mengungkapkan bahwa pengguna seperti  Bull_winner,  nkectar,  dan  Chavesz08  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam penyebaran konten terkait "Prabowo Gemoy" di platform X. Identifikasi influencer kunci ini  dapat  menjadi  sasaran  potensial  untuk  kolaborasi  atau  kampanye  pemasaran  yang lebih efektif dalam membangun dan memperkuat branding.
Visualisasi  word  cloud  menunjukkan  bahwa  kata-kata  kunci  seperti  "Prabowo," "gemoy,"  "Pilpres2024,"  "video,"  dan  "TikTok"  sering  muncul  dalam  diskusi  terkait branding  ini,  mengindikasikan  konteks  Pemilihan Presiden  2024  dan peran  media  sosial dalam menyebarkan citra "gemoy" Prabowo.
Terakhir,  analisis  korelasi  mengungkapkan  adanya  korelasi  positif  yang  sangat kuat  antara  jumlah  retweet  dan  jumlah  favorit  (0,91),  menunjukkan  bahwa  konten  yang populer  cenderung  mendapatkan  engagement  yang  tinggi  dalam  bentuk  retweet  dan favorit.  Namun,  panjang  teks  tweet  tidak  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan engagement.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  tentang sentimen  publik  di  platform  X  terhadap  strategi  personal  branding  "Prabowo  Gemoy" dalam konteks Pemilihan Presiden 2024. Temuan-temuan ini dapat dimanfaatkan oleh tim kampanye  Prabowo  Subianto  atau  pihak  lain  untuk  menyempurnakan  strategi  branding dan penyebaran konten di media sosial, terutama dalam upaya menjangkau pemilih muda yang menjadi target utama.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik Telekomunikasi Indonesia 2021 . https://www.bps.go.id/id/publication/2022/09/07/bcc820e694c537ed3ec131b9/statistik- telekomunikasi-indonesia-2021.html
Barisione,  M.,  Michailidou,  A.,  &  Airoldi,  M.  (2019).  Understanding  a  digital  movement  of opinion:  the  case  of  #RefugeesWelcome. Information,  Communication  &  Society , 22 (8), 1145–1164. https://doi.org/10.1080/1369118X.2017.1410204
Boeky, K. S. P. (2024). Capres ‘Gemoy’: a Personal Branding Analysis on Prabowo Subianto for the 2024 Presidential Election. Jurnal Kajian Dan Terapan Media Bahasa Komunikasi , 5 (1), 50–65.
Bruns,  A.,  &  Burgess,  J.  (2011).  No  The  use  of  Twitter  hashtags  in  the  formation  of  ad  hoc publics.  In Proceedings  of  the  6th  European  Consortium  for  Political  Research  (ECPR) General Conference .
Bruns, A., & Stieglitz, S. (2013). Towards more systematic Twitter analysis: Metrics for tweeting activities. International Journal of Social Research Methodology , 16 (2), 91–108.
Chakriswaran,  P.,  Vincent,  D.  R.,  Srinivasan,  K.,  Sharma,  V.,  Chang,  C.-Y.,  &  Reina,  D.  G.
(2019). Emotion AI-Driven Sentiment Analysis: A Survey, Future Research Directions, and Open Issues. In Applied Sciences (Vol. 9, Issue 24). https://doi.org/10.3390/app9245462
Creswell, J. W. (2013). Research Design Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan Mixed . Pustaka Belajar.
DW. (2023). Twitter: Elon Musk rebrands platform to “X.” Dw.Com. https://www.dw.com/en/twitter-elon-musk-rebrands-platform-to-x/a-
66328568#:~:text=Social  media  giant  Twitter  received  a  makeover  Monday  morning%2C with  a  new  logo  replacing  the  blue  bird  for  an  X  as  part  of  a  wider  rebranding  that  was announced Sunday by
Eriyanto, E. (2020). Hashtags and Digital Movement of Opinion Mobilization: A Social Network Analysis/SNA  Study  on  #BubarkanKPAI  vs  #KamiBersamaKPAI  Hashtags. Jurnal Komunikasi Indonesia , 8 (3). https://doi.org/10.7454/jki.v8i3.11591
Franchina, V., Vanden Abeele, M., Van Rooij, A. J., Lo Coco, G., & De Marez, L. (2018). Fear of Missing Out as a Predictor of Problematic Social Media Use and Phubbing Behavior among Flemish  Adolescents.  In International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public Health (Vol. 15, Issue 10). https://doi.org/10.3390/ijerph15102319
Koppensteiner, M., & Stephan, P. (2014). Voting for a personality: Do first impressions and self- evaluations  affect  voting  decisions? Journal  of  Research  in  Personality , 51 ,  62–68. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jrp.2014.04.011
Kriyantono,  R.  (2016). Teknik  Praktis  Riset  Komunikasi:  Disertai  Contoh  Praktis  Riset  Media, Public Relations, Advertising, Komunikasi Organisasi, Komunikasi Pemasaran . Kencana.
Leiliyanti,  E.,  Irawaty,  &  Diyantari.  (2020).  Religious  And  Political  Public  Sentiment  Towards Political  Campaign  In  Social  Media:  Indonesia  And  Malaysia  Cases. Humanities  &  Social Sciences Reviews , 8 (1
SE-Politics &amp; Governance),
255–263.
https://doi.org/10.18510/hssr.2020.8136
Mihardi,  M.,  &  Budi,  I.  (2018).  Public  Sentiment  on  Political  Campaign  Using  Twitter  Data  in 2017  Jakarta’s  Governor  Election. 2018  International  Conference  on  Applied  Information Technology and Innovation (ICAITI) , 67–72. https://doi.org/10.1109/ICAITI.2018.8686740
Muhamad,  N.  (2023). Mayoritas  Anak  Muda  Indonesia  Gunakan  Internet  untuk  Media  Sosial . Databoks. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2024/01/11/mayoritas-anak-muda- indonesia-gunakan-internet-untuk-media-sosial
Murphy, J., Link, M. W., Childs, J. H., Tesfaye, C. L., Dean, E., Stern, M., Pasek, J., Cohen, J.,
Callegaro, M., & Harwood, P. (2014). Social Media in Public Opinion Research: Executive Summary of the Aapor Task Force on Emerging Technologies in Public Opinion Research. Public Opinion Quarterly , 78 (4), 788–794. https://doi.org/10.1093/poq/nfu053
Oshiro,  K.  F.,  Brison, N.,  &  Bennett,  G. (2021).  Personal  branding  project  in  a  sport  marketing class. Journal  of  Hospitality,  Leisure,  Sport  &  Tourism  Education , 28 ,  100308. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jhlste.2021.100308
Potts,  L.,  Seitzinger,  J.,  Jones,  D.,  &  Harrison,  A.  (2011).  Tweeting  disaster:  Hashtag constructions  and collisions.  In Proceedings of  the  29th  ACM  International  Conference  on Design of Communication (pp. 235–240).
Setiawan, A. (2023). Kelompok Milenial Menentukan Pemilu 2024 . UMJ. https://umj.ac.id/kabar- kampus/2023/08/kelompok-milenial-menentukan-pemilu-2024/
Sihabudin, M. M. R., Nur, H., Laila, A., & Siti, R. (2023). Strategi Positioning “Gemoy” Prabowo
Subianto Melalui Media Digital. HUMANUS , 1 (1), 146–154.
https://jurnal.yp2n.org/index.php/humanus/article/view/37/29
Simbolon, F. (2016). Political Marketing Mix in Indonesia Parties. Binus Business Review , 7 (1), 103. https://doi.org/10.21512/bbr.v7i1.1490
Small,  T.  A.  (2011).  What  the  hashtag?  A  content  analysis  of  Canadian  politics  on  Twitter. Information, Communication & Society , 14 (6), 872–895.
Spremić,  M.,  Zentner,  H.,  &  Zentner,  R.  (2024).  Measuring  Digital  Business  Models  Maturity: Theory,  Framework,  and  Empirical  Validation. IEEE  Transactions  on  Engineering Management , 71 , 6553–6567. https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3226864
Sulistya,  R.  (2023). Twitter  Berubah  Nama  Jadi  X,  Istilah  Tweet  Ganti  Jadi  Post .  Republika. https://ameera.republika.co.id/berita/rypkl4425/twitter-berubah-nama-jadi-x-istilah-tweet- ganti-jadi-post#:~:text=Selain itu%2C fitur yang sebelumnya dikenal sebagai retweet diubah namanya menjadi %27repost%27
Taşdelen,  B.,  Ayaz,  F.,  &  Coşkun,  G.  (2019).  Social  media  and  personal  branding:  Journalists’ preferences  for  brand-shaping  practices. New  Approaches  in  Media  and  Communication , September , 397–413.
Venciute,  D.,  April  Yue,  C.,  &  Thelen,  P.  D.  (2024).  Leaders’  personal  branding  and communication  on  professional  social  media  platforms:  motivations,  processes,  and outcomes. Journal  of  Brand  Management , 31 (1),  38–57.  https://doi.org/10.1057/s41262- 023-00332-x
Yaakub,  M.  R.,  Latiffi,  M.  I.  A.,  &  Zaabar,  L.  S.  (2019).  A  Review  on  Sentiment  Analysis Techniques  and  Applications. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 551 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/551/1/012070
Zappavigna,  M.  (2015).  Searchable  talk:  The  linguistic  functions  of  hashtags. Social  Semiotics , 25 (3), 274–291.