PERBANDINGAN PENGGUNAAN DETEKSI BUZZER PADA PERHITUNGAN PREDIKSI HASIL PILPRES 2019 DENGAN SENTIMEN ANALISIS

Annisa Rahmawati Artha, Sigit Priyanta, S.Si., M.Kom., Dr.

2021 | Skripsi | S1 ILMU KOMPUTER

Twitter merupakan platform media sosial yang digunakan penggunanya untuk menyuarakan pendapat mereka dalam bentuk tweet. Berbagai penelitian sebelumnya menggunakan tweet untuk mengetahui pandangan pengguna terhadap aktifitas politik atau tokoh politik. Dalam penelitan-penelitian tersebut, analisis sentimen menggunakan tweet dengan algoritma SVM dapat digunakan untuk memprediksi hasil pemilihan umum atau pemilihan presiden. Beberapa penelitian juga menggunakan deteksi buzzer untuk menghapus tweet yang dihasilkan oleh akun buzzer, sehingga menghasilkan hasil prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi sentimen terdadap tweet yang berkaitan dengan pasangan kandidat calon presiden dan wakil presiden pada pilpres 2019. Data tweet dan data profil akun diambil dari Twitter dalam jangka tanggal 1 1 Januari 2019 sampai 16 April 2019 dengan batasan jumlah data tweet yang diambil sebanyak 1000 tweet, 500 tweet untuk masing-masing pasangan. Setelah partisi tweet dilakukan, menghasilkan sub-tweet sebanyak 1509 untuk pasangan Jokowi-Ma'ruf dan 1357 untuk pasangan Prabowo-Sandiaga. Klasifikasi buzzer dilakukan untuk menghapus tweet yang dihasilkan oleh akun buzzer. Kemudian klasifikasi sentimen dilakukan untuk mengetahui sentimen tweet. Setelah itu perhitungan prediksi dilakukan dengan menghitung persentase jumlah tweet bersentimen positif, sebelum dan sesudah deteksi buzzer. Hasil dari penelitian ini menunjukkan hasil prediksi sesudah dilakukan deteksi buzzer menghasilkan nilai error yang lebih kecil, yaitu sebesar 1.82%, dibandingkan hasil prediksi sebelum deteksi buzzer, yaitu sebesar 10.13%. Ditemukan juga bahwa pengguna buzzer lebih banyak menghasilkan tweet positif pasangan pilihan mereka.

Twitter is a social media platform being used by its users to convey theis opinion in the form of tweets. Various previous studies used tweets to find out users' views on political activities or political figures. In those studies, sentiment analysis based on tweets using SVM was used to predict the results of the general election or presidential election. Some studies also used buzzer detection to delete tweets generated by buzzer accounts, resulting in more accurate predictions. In this study, sentiment classification was carried out on tweets related to the presidential and vice presidential candidate pairs in the 2019 presidential election. Tweet data and account profile data were taken from Twitter in the period January 1st, 2019 to April 16th, 2019 with a limit on the number of tweet data taken as many as 1000 tweets, 500 tweets for each pair. After the tweet partition was carried out, it resulted in a total of 1509 sub-tweets for the Jokowi-Ma'ruf and 1357 for the Prabowo-Sandiaga. Buzzer classification was done to delete tweets generated by buzzer accounts. Sentiment classification was carried out afterwards to determine the tweet sentiment polarity. Finally, the prediction was calculated by finding the percentage of positive tweets, before and after buzzer detection. The results of this study indicate that the prediction results after buzzer detection produces a smaller error value, which is 1.82%, compared to the prediction results before buzzer detection, which is 10.13%. It was also found that buzzer users tend to generate more positive tweets for their preferred partner.

Kata Kunci : Twitter, analisis sentimen, deteksi buzzer, support vector machine, prediksi pilpres