Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189

## Pendekatan Data Science terhadap Pemilu 2024: Memahami Persepsi Publik dan Tren Opini Politik
Fiwi Fishinsky Madika 1* , Evangs Mailoa 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Jawa Tengah, Indonesia E-mail: 1 672020214@student.uksw.edu , 2 evangs.mailoa @uksw.edu

## Abstrack
In this study, Twitter is used as a data source to analyze sentiment and public opinion related  to  the  2024  General  Election.  The  sentiment  analysis  method  is  employed  to understand  how  public  views  are  reflected  in  tweets  containing  relevant  hashtags.  The research aims to identify trends in political opinion and public perception that emerge on Twitter  during  a  specific  period  before,  during,  and  after  the  election.  By  analyzing relevant tweet data, this study will provide in-depth understanding of how public opinion evolves  and  changes  over  time,  as  well  as  identifying  the  most  influential  and  popular accounts in political discussions on Twitter. The results show that the majority of public opinion  about  the  2024  General  Election  on  Twitter  is  positive,  with  dominant  support and  sympathy  for  presidential  candidates.  Social  network  analysis  reveals  a  well- structured  network  with  @eternaciumentaa  being  the  most  influential  and  @geloraco being the most popular.
Keywords: Twitter, SNA, Degree Centrality, Follower Rank, Node

## Abstrak
Dalam  penelitian  ini,  Twitter  digunakan  sebagai  sumber  data  untuk  menganalisis sentimen  dan  opini  publik  terkait  Pemilihan  Umum  2024.  Pendekatan  metode  analisis sentimen  digunakan  untuk  memahami  bagaimana  pandangan  masyarakat  tercermin dalam  tweet  yang  mengandung  hashtag  terkait  pemilu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  tren  opini  politik  dan  persepsi  public  yang  muncul  di  Twitter  selama periode  tertentu  sebelum,  selama,  dan  setelah  pemilu.  Dengan  menganalisis  data  tweet yang relevan, penelitian ini akan memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana opini  publik  berkembang  dan  berubah  seiring  waktu,  serta  mengidentifikasi  akun-akun yang  memiliki  pengaruh  atau  popularitas tertinggi  dalam  percakapan  politik  di Twitter. Hasil  menunjukkan  mayoritas  opini  masyarakat tentang  Pemilu  2024  di  Twitter  bersifat positif (64,81%), dengan dukungan dan simpati terhadap calon presiden yang dominan. Analisis  jejaring  sosial  mengungkapkan  struktur  jaringan  yang  baik  dengan  akun @eternaciumentaa  sebagai  yang  paling  berpengaruh  dan  @geloraco  sebagai  yang paling populer.
Kata kunci: Twitter, SNA, Degree Centrality, Follower Rank, Node

## 1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi dan internet saat ini memudahkan interaksi manusia melalui platform  media  sosial.  jumlah  pengguna  media  sosial  aktif  di  Indonesia  mencapai 167  juta  orang  pada  Januari  2023.  Angka  ini  cukup  signifikan  jika  dibandingkan dengan jumlah pengguna internet di Indonesia pada periode yang sama, yaitu 212,9 juta[1].
Twitter  dianggap  sebagai  salah  satu  media  sosial  yang  paling  sering  digunakan oleh  masyarakat  untuk  menyampaikan  pendapat  karena  dianggap  sebagai  media yang  bebas  dan  luas  dalam  menyampaikan  informasi[2].  Twitter  sering  digunakan masyarakat  untuk  berdebat  masalah  politik,  contohnya  pada  masa  Pemilihan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189
Presiden.  Masa  Pemilihan  Presiden  selalu  mengundang  komentar  dan  reaksi  dari Masyarakat  Indonesia,  dengan  menggunakan  Twitter  berbagai  opini  Masyarakat baik  positif,  negatif  maupun  netral  akan  disampaikan.  Opini  Masyarakat  yang  ada pada  Twitter  akan  dianalisa,  opini  ini  akan  dikumpulkan  dan  di  gunakan  untuk melihat sentimen Masyarakat terkait pemilihan presiden, khususnya di tahun 2024.
Komunikasi  politik  melalui  media  sosial  sangat  mempengaruhi  pandangan masyarakat  terhadap  politisi,  pemerintah,  hingga  pandangannya  terhadap  suatu partai[3].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  tagar  "Pemilu2024" dengan  melakukan  analisis  percakapan  di  platform  Twitter.  Analisis  dilakukan menggunakan  metode  degree  centrality,  serta  menggunakan  metode  follower  Rank untuk  menentukan  node  yang  populer.  Penelitian  ini  mempunyai  rumusan  masalah dalam bentuk pertanyaan sebagai berikut.
1. Apakah dapat dilakukan analisis sentimen terhadap pendapat masyarakat di Twitter dan mengkategorikannya sebagai positif, negatif, atau netral?
2. Apakah  dapat  diketahui  Node  yang  berpengaruh  dengan  menggunakan  degree centrality dan Node yang paling populer dengan menggunakan FollowerRank?

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan mengkombinasi pendekatan Social Network Analysis (SNA)  dengan  metode  eksperimen[6].  Dalam  penelitian  ini,  metode  degree  centrality digunakan  untuk  mengidentifikasi  node  yang  memiliki  pengaruh,  sementara  metode follower  Rank  digunakan  untuk  menganalisis  popularitas  node[7][8].  Dalam  interaksi antar  individu,  antar  organisasi,  atau  antara  individu  dan  organisasi,  terdapat  sebuah keterkaitan  yang  dikenal  sebagai  jaringan  (Network).  Setiap  jaringan  sosial  terdiri  dari sejumlah  simpul  (node)  yang  terhubung  melalui  berbagai  jenis  ikatan  (ties)[4],  Social Network  Analysis  (SNA)  adalah  teknik  analisis  yang  digunakan  untuk  memetakan jaringan  sosial  media  dengan  tujuan  mengidentifikasi  simpul  yang  memiliki  pengaruh paling besar dalam jaringan informasi yang terkait dengan tagar “#pemilu2024” [9][10].
a. Degree Centrality Degree Centrality adalah jumlah koneksi atau interaksi yang dimiliki node atau aktor, hal  ini  menunjukkan  bahwa  suatu  simpul  atau  partisipan  sangat  berpegaruh  dalam jaringan proses.
(1)
Menurut persamaan  (1)  diatas, sentralitas  derajat  adalah  banyaknya  garis  atau  hubungan dengan  suatu  simpul (Ni). Hij adalah jumlah  koneksi atau  hubungan  yang  dimiliki node Ni, dimana node terhubung dengan baik ke node lain dalam jaringan[5]. b. Follower Rank Follower  Rank adalah  pengukuran  untuk  mengetahui  nilai  popularitas  dari node yang berpengaruh dalam sebuah Network.
(2)
Menurut  persamaan  (2)  diatas,  F1  adalah  jumlah  pengikut  atau followers dari node .  F3 adalah  aktor  yang  terhubung  ke node lain  atau  sentralitas  derajat[5].  Nilai  yang  lebih tinggi berarti lebih banyak pengikut atau popular.
Pada  tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu;  identifikasi  masalah, Crawling  data,  pengolahan  data,  penarikan  kesimpulan  (Gambar  1).  Pada  tahap Identifikasi  masalah,  peneliti  mengidentifikasi  masalah  dan  melibatkan  perumusan pertanyaan  penelitian  yang  spesifik.  Tahap  Crawling  data  melibatkan  pengumpulan  data yang  relevan  untuk  dianalisis  dimana  mencakup  pengumpulan  tweet  yang  mengandung hashtag  Pemilu2024  atau  kata  kunci  yang  relevan  menggunakan  teknik  web  scraping. Pada tahap Pengelolahan data, dilakukan pengidentifikasian nodes yang memiliki dampak

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189
signifikan, Maka dilakukanlah perhitungan analisis Node dengan metode degree centrality dan  follower  Rank  pada  tagar  Twitter.  Tahap  akhir  penarikan  kesimpulan  yaitu menganalisis  data  yang  telah  diproses  untuk  menarik  kesimpulan  terhadap  pertanyaan penelitian  yang  melibatkan  penggunaan  metode  analisis  sentimen  untuk  memahami  tren opini politik di Twitter selama periode pemilu 2024.
Gambar 1. Diagram Alur Fase Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Analisis Sentimen
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  di  ambil  dari  Twitter  melalui  teknik Crawling  lewat  Google  Colaboratory  dengan  tagar  “#pemilu2024”  pada  periode waktu  15  Desember  2023  sampai  30  Mei  2024  Proses  crawling  data  tweet menghasilkan  3080  tweets  atau  cuitan  yang  di  dalamnya  mengandung  tagar “#pemilu2024”, dengan melibatkan aktor sebanyak 1685 user.
Dalam melakukan analisis sentimen, data yang dikumpulkan akan mela lui proses prapemrosesan  teks.  Tahapan  ini  penting  untuk  menghapus  data  yang  tidak  relevan dengan  topik  sehingga  hasil  analisis  menjadi  lebih  optimal   [11].  Setelah  itu,  data akan  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  sentimen  positif,  negatif,  atau  netral[12] . Hasil klasifikasi analisis sentimen dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi Analisis Sentimen
Berdasarkan  Gambar  2,  dari  hasil  sentimen  Twitter  terhadap  Pemilu  2024 menunjukkan  bahwa  opini  masyarakat  Indonesia  terkait  dengan  pemilihan  presiden 2024  relatif  positif.  Dengan  jumlah  tweet  positif  sebanyak  1475(64,81%),  opini yang dominan adalah dukungan dan simpati terhadap calon -calon presiden. Namun, hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  ada  sejumlah  tweet  yang  memiliki

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189
sentimen  negatif,  sebanyak  432(18,98  %),  yang  mungkin  berisi  kritik  atau kekecewaan terhadap beberapa calon presiden atau proses pemilihan.
Dalam  kaitannya  dengan  opini  netral,  sebanyak  369(16,21%)  tweet,  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sebagian  masyarakat  Indonesia  ma sih  memiliki pendapat yang tidak jelas atau tidak memihak kepada salah satu calon presiden. Hal ini  dapat  berarti  bahwa  masyarakat  Indonesia  masih  dalam  proses  berpikir  dan menimbang-nimbang  pilihan  mereka  sebelum  memutuskan  untuk  mendukung  salah satu calon presiden. Dengan demikian, hasil analisis ini dapat membantu memahami bagaimana  masyarakat  Indonesia  berpartisipasi  dalam  diskusi  politik  melalui Twitter dan bagaimana opini mereka terkait dengan Pemilu 2024.
Dari  hasil  analisis  sentimen  juga  membentuk  Wordcloud.  Wordcloud menampilkan kata-kata yang paling sering muncul terkait dengan Pemilu 2024. Pada Tabel  1,  menampilkan  lima  kata  dengan  frekuensi  terbanyak  pada  media  sosial Twitter  yaitu  “pemilu”  sebanyak  1952  kali,  “pilih”  sebanyak  279  kali, “pemiludamai”  sebanyak  272  kali,  “pilkadaserentak”  sebanyak  225  kali,  dan “damai” sebanyak 219 kali. Kata-kata seperti "pemilu", "pilkada", "damai", "hasil", dan  "rakyat"  menunjukkan  bahwa  topik-topik  yang  paling  penting  dalam  diskusi masyarakat  Indonesia  terkait  dengan  pemilihan  presiden  dan  kepala  daerah.  Kata- kata  seperti  "kuat",  "menang",  dan  "politik"  menunjukkan  bahwa  masyarakat  juga memperhatikan  aspek-aspek  seperti  kekuatan  dan  strategi  politik  dalam  proses pemilihan.
Kata-kata lain seperti "pilih", "pemiludamai", dan "pemilumenujuindonesiamaju"
menunjukkan bahwa masyarakat
juga memperhatikan  aspek-aspek  seperti  keamanan  dan  stabilitas  dalam  proses pemilihan.  Kata-kata  seperti  "kpu"  dan  "perintah"  menunjukkan  bahwa  masyarakat juga memperhatikan peran dan tanggung jawab organisasi-organisasi seperti Komisi Pemilihan  Umum  (KPU)  dan  pemerintah  dalam  proses  pemilihan.  Hal  ini menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia sangat aktif dalam diskusi politik terkait dengan Pemilu 2024 dan memperhatikan berbagai aspek yang terkait dengan proses pemilihan. Wordcloud dari tagar “#pemilu2024” dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 1. Frekuensi Kata Kata Frekuensi Kata Frekuensi pemilu 1952 rakyat 153 pilih 279 perintah 145 pemiludamai 272 menang 129 pilkadaserentak 225 politik 125 damai 219 satu 125 pilkada 211 dukung 123 pemilubebashoaks 204 kpu 122 hasil 199 daerah 117 pemilumenujuindonesiamaju 193 tingkat 115 selenggara 176 suara 114 kuat 164 jaga 105
Gambar 3. Wordcloud

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.2. Hasil Analisis Jejaring Sosial
Perhitungan  Network  Overview  adalah  langkah  penting  dalam  menganalisis  jaringan sosial pada jaringan Twitter terkait dengan Pemilu 2024[13]. Terdapat beberapa indikator pada hasil perhitungan Network Overview yang  membantu memahami struktur dan sifat jaringan, terlihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Network Overview Node s Edge s Average Degree Network Diameter Graph density Modularity 915 728 0.796 12 0.002 0.927
Tabel  2  menampilkan  bahwa  jaringan  Twitter  terkait  dengan  Pemilu  2024  memiliki 915  node  dan  728  edge.  Node  dalam  jaringan  ini  dapat  diartikan  sebagai  akun  Twitter yang  berpartisipasi  dalam  diskusi  terkait  Pemilu  2024,  sedangkan  edge  dapat  diartikan sebagai hubungan antara node yang menunjukkan interaksi antara akun Twitter. Average degree dalam tabel ini menunjukkan bahwa rata-rata node dalam jaringan memiliki 0.796 edge. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar node dalam jaringan memiliki beberapa hubungan  dengan  node  lain.  Network  diameter,  yang  menunjukkan  jarak  terjauh  antara dua  node  dalam  jaringan,  memiliki  nilai  12.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jaringan  ini relatif terstruktur dan tidak terlalu kompleks. Graph density menunjukkan seberapa padat jaringan  tersebut.  Dalam  kasus  ini,  nilai  0.002  menunjukkan  bahwa  jaringan  ini  relatif terbuka  dan  tidak  terlalu  padat.  Modularity,  yang  menunjukkan  seberapa  baik  jaringan tersebut terbagi menjadi komunitas-komunitas yang terpisah, memiliki nilai 0.927. Hal ini menunjukkan bahwa jaringan ini relatif terbagi menjadi beberapa komunitas yang terpisah dan memiliki struktur yang jelas.
Dari  hasil  Perhitungan  Network  Overview  dilakukan  perhitungan  degree  centrality untuk  10  akun  Twitter  yang  memiliki  nilai  degree  centrality  tertinggi.  Degree  centrality adalah suatu metode analisis jaringan sosial yang digunakan untuk menentukan seberapa berpengaruh  suatu  node  dalam  jaringan[14].  Nilai  degree  centrality  diperoleh  dengan menghitung  jumlah  in-degree  dan  out-degree  dari  suatu  node[15].    Hasil  perhitungan degree centrality dapat dilihat pada Tabel 3.
Perhitungan  degree  centrality  dilakukan  untuk  menentukan  10  akun  Twitter  dengan nilai  degree  centrality  tertinggi.  Degree  centrality  merupakan  salah  satu  metode  analisis jaringan sosial yang digunakan untuk mengukur pengaruh suatu node dalam jaringan[14]. Nilai degree centrality diperoleh dengan menghitung jumlah in-degree dan out-degree dari suatu node[15]. Hasil perhitungan degree centrality dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Degree Centrality Node s In degree Out degree Degree Centrality @eternaciumentaa 86 0 86 @marsieles_monly 33 0 33 @hafizi_sazali 31 0 31 @MeindraMasry 0 27 27 @ReefReese 27 0 27 @golden_boy7788 26 0 26 @RatuMedia20 23 0 23 @RebeldeFC29 16 0 16 @geloraco 14 0 14 @goga_lovely 13 0 13
In  degree  menunjukkan  jumlah  retweet  terhadap  tweet  suatu  akun,  sedangkan  out degree  menunjukkan  jumlah  tweet  yang  dilakukan  oleh  suatu  akun[4].  Dalam  tabel  ini, akun  @eternaciumentaa  memiliki  In  degree  86  dan  out  degree  0,  yang  berarti  bahwa

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189
tweet-nya  sangat  populer  dan  tidak  pernah  dilakukan  retweet.  Akun  @MeindraMasry memiliki out degree sebesar 27, yang berarti bahwa akun ini melakukan retweet terhadap beberapa pengguna lain. In degree akun ini adalah 0, yang berarti bahwa akun ini tidak di- retweet oleh pengguna lain.
Degree  centrality  adalah  jumlah  In  degree  dan  out  degree  dari  suatu  node[5].  Dalam tabel 2, akun @eternaciumentaa memiliki degree centrality tertinggi yaitu 86. Sedangkan akun  @goga_lovely  memiliki  degree  centrality  terendah  yaitu  13.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  akun  @eternaciumentaa  sangat  populer  dan  berpengaruh  dalam  jaringan.  Akun @marsieles_monly memiliki degree centrality yang relatif tinggi, tapi tidak sebesar akun @eternaciumentaa.  Hasil  perhitungan  degree  centrality  ini  dapat  membantu  memahami bagaimana  akun  Twitter  berpengaruh  dalam  jaringan  dan  bagaimana  tweet-nya  diterima oleh pengguna lain.
Berdasarkan  hasil  degree  centrality  10  akun  Twitter  dengan  nilai  degree  centrality yang  berpengaruh,  dilakukan  perhitungan  follower  Rank  untuk  10  akun  Twitter  yang memiliki nilai degree centrality tertinggi.
Follower  Rank  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  seberapa popular  suatu  akun  dalam  jaringan  Twitter.  Nilai  follower  Rank  dihitung  dengan menggabungkan  nilai  followers  dan  following  dari  suatu  akun[4].  Hasil  perhitungan follower Rank dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Follower Rank Node Followers Following Follower Rank @geloraco 592600 2869 0.999976376 @ReefReese 3076 3514 0.991298743 @goga_lovely 532 458 0.976146789 @golden_boy7788 684 687 0.963380282 @hafizi_sazali 340 356 0.916442049 @MeindraMasry 79 128 0.745283019 @RatuMedia20 43 8 0.651515152 @RebeldeFC29 22 10 0.578947368 @marsieles_monly 36 66 0.52173913 @eternaciumentaa 29 22 0.252173913
Berdasarkan Tabel 4, dari hasil perhituangan follower Rank menunjukan bahwa akun @geloraco  memiliki  nilai  follower  Rank  tertinggi  dengan  nilai  0.999976376.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  akun  ini  memiliki  jumlah  followers  yang  sangat  besar  dan  juga memiliki  jumlah  following  yang  relatif  kecil.  Akun  ini  dapat  dianggap  sebagai  node dengan popularitas paling tinggi.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  sentimen  terhadap  Pemilu  2024  di  Twitter,  dap at  disimpulkan bahwa:  1)  Mayoritas  opini  masyarakat  Indonesia  adalah  64,81%  sentimen  positif. Dukungan  dan  simpati  terhadap  calon-calon  presiden  mendominasi,  dengan sebagian  kecil  yang  mengekspresikan  kritik  atau  kekecewaan  terhadap  beberapa aspek  pemilihan.  Selain  itu,  sebagian  masyarakat  menunjukkan  sikap  netral, menunjukkan  proses  pemikiran  yang  masih  berlangsung  sebelum  membuat keputusan.  Wordcloud  yang  dihasilkan  juga  mencerminkan  berbagai  aspek  yang diperhatikan dalam diskusi politik, mulai dari aspek pemilihan hingga keamanan dan stabilitas.  2)  Analisis  jaringan  sosial  menunjukkan  struktur  dan  sifat  jaringan Twitter terkait dengan Pemilu 2024. Jaringan ini terstruktur dengan baik dan terbagi menjadi  beberapa  komunitas  yang  terpisah.  Degree  centrality  digunakan  untuk menentukan  pengaruh  suatu  akun  dalam  jaringan,  dengan  akun  @eternaciumentaa menonjol  sebagai  yang  paling  berpengaruh.  Perhitungan  follower  Rank  juga

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1183-1189
mengidentifikasi akun-akun yang paling populer dalam jaringan, dengan @geloraco menonjol sebagai yang paling tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] M.  R.  Ghufron,  M.  Farrih,  M.  Arsyada,  M.  R.  Lukman,  and  K.  Kunci,  “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Berbasis Model XLM-T,” no. 204, pp. 307–315, 2024.
[2] F.  M.  Tamim,  “Strategi  Komunikasi  Politik  Partai  Gerindra  dalam  Meningkatkan Partisipasi  Politik  Pemilih  Muda  melalui  Media  Sosial  Twitter  pada  Pemilu  Tahun 2024,”  JIIP  -  J.  Ilm.  Ilmu  Pendidik.,  vol.  6,  no.  10,  pp.  8040–8046,  2023,  doi:
10.54371/jiip.v6i10.3028
[3] A.  Try,  J.  Rizky,  E.  A.  Harris,  and  Z.  P.  Soekarno,  “Analisis  Komunikasi  Politik Prabowo Subianto Di Media Sosial Menjelang Kontestasi Pemilihan Presiden 2024,” Pros. Semin. Nas., pp. 673–680, 2023.
[4] N.  Faradis,  N.  Ainya,  A.  Fauzah,  M.  Ichsan,  and  A.  Anshori,  “Media  Sosial  dan Persepsi Publik: Analisis Strategi Kampanye Digital Calon Presiden Indonesia 2024,” Pros. Semin. Nas., pp. 643–652, 2023.
[5] E. Talapessy and H. Hendry, “Analisis Node Dengan Metode Degree Centrality Dan Follower Rank Pada Tagar Twitter,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, p. 367, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4053.
[6] W.  Kustiawan,  N.  W.  Kartika,  C.  I.  Kesuma,  F.  A.  Silalahi,  and  A.  M.  Nasution, “Kampanye  dalam  Pemasaran  Politik  dan  Brand  Politik,”  J.  Ilmu  Komputer,  Ekon. dan Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 959–964, 2022.
[7] Rima Rismaya and Agus Nero Sofyan, “Interjeksi Dalam Komentar Terhadap Cuitan Akun Twitter @Asknonym: Kajian Morfologi,” Mabasan, vol. 14, no. 2, pp. 181–194, 2020, doi: 10.26499/mab.v14i2.354.
[8] Anastas,  “Analisis  Jaringan  dan  Aktor  #  BatalkanOmnibusLaw  di  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Social  Network  Analysis  (  SNA  )  topik  popular  yang  berupa tagar  pada  Twitter  adalah  #  BatalkanOmnibusLaw  .  #  BatalkanOmnibusLaw  yang ramai menjadi pembicaraan warganet se,” J. Media Commun. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 135–148, 2021.
[9] M.  N.  Ghiffari,  A.  Nurliana,  and  Girinoto,  “Analisis  Pola  Penyebaran  Informasi Insiden Kebocoran Data Melalui Pendekatan Social Network Analysis (SNA),” Info Kripto, vol. 17, no. 1, pp. 1–6, 2023, doi: 10.56706/ik.v17i1.71.
[10] N.  Nurrokhman,  H.  Dwi  Purnomo,  and  K.  Dwi  Hartomo,  “Utilization  of  Social Network  Analysis  (SNA)  in  Knowledge  Sharing  in  College,”  INTENSIF  J.  Ilm.
Penelit.  dan  Penerapan  Teknol.  Sist.  Inf.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  259–271,  2020,  doi:
10.29407/intensif.v4i2.14460.
[11] I. S. Ardan, J. Sulastri, and A. Rakhmawati, “Analisis Performansi Entity Matching Dengan  Fuzzy  Wuzzy  Pada  Artikel  Fairness  Ai,”  J.  Teknoinfo,  vol.  17,  no.  2,  pp. 548–556, 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[12] E.  Nurhazizah,  R.  N.  Ichsan,  and  S.  Widiyanesti,  “Analisis  Sentimen  Dan  Jaringan Sosial Pada Penyebaran Informasi Vaksinasi Di Twitter,” Swabumi, vol. 10, no. 1, pp. 24–35, 2022, doi: 10.31294/swabumi.v10i1.12474.
[13] A.  Kartino,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  and  Junadhi,  “Analisis  Akun  Twitter Berpengaruh  terkait  Covid-19  menggunakan  Social  Network  Analysis,”  J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  5,  no.  4,  pp.  697–704,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[14] E. G. Radjah, A. Iriani, and D. H. F. Manongga, “Analisis Terhadap Tagar #LGBT di Twitter Menggunakan Analisis Jaringan Sosial (SNA),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 1, pp. 300–311, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5476.
[15] Y. D. P. Ariyanti, “Analisis Centrality Aktor pada Penyebaran Informasi  Kuliner di Media Sosial dengan menggunakan Social Network Analysis,” J. Syst. Inf. Technol.
Electron. Eng., vol. 2, no. 1, pp. 23–31, 2022.