Abstract:
Penelitian ini mengkaji opini sentimen terkait pemilih pada pemilu 2024 dengan
menggunakan analisis data dari media sosial Twitter. Dengan menggunakan pendekatan text
mining dan klasifikasi, penelitian ini mengekstrak informasi berharga dari tweet yang berisi
kata kunci terkait pemilu 2024. Proses pengumpulan data dilakukan dengan teknik scraping,
dimana tweet dikumpulkan dalam jangka waktu tertentu untuk memastikan representasi yang
lengkap.Setelah data terkumpul, dilakukan preprocessing untuk membersihkan dan
menyiapkan teks, yang meliputi langkah-langkah seperti tokenaize,stopword dan lebeling.
Analisis sentimen kemudian digunakan untuk mengkategorikan tweet menjadi sentimen
positif, negatif, atau netral. Algoritme K-Means digunakan untuk mengumpulkan data opini
guna membantu mengidentifikasi pola dan tren persepsi publik terhadap kandidat dan isu
politik.Hasil analisis menunjukkan adanya distribusi opini yang signifikan di antara kandidat
dan isu yang berbeda, sehingga mengungkap dinamika opini publik yang kompleks. Hasil hasil ini memberikan pemahaman mendalam kepada para pembuat kebijakan, kandidat
politik, dan peneliti tentang bagaimana opini publik terbentuk dan bagaimana opini tersebut
dapat dipengaruhi selama kampanye pemilu. Selain itu, penelitian ini menyoroti potensi besar
penerapan teknologi penambangan teks dan algoritma
