TOPIC MODELLING POLA KOMUNIKASI PILPRES 2024 FOCUS WEB SCRAPING DAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
DOI:
https://doi.org/10.36595/misi.v7i2.1183Keywords:
Topics, model, pilpres2024, web scraping, LDAAbstract
Pemilihan Presiden 2024 di Indonesia sangat dinantikan karena menentukan arah kepemimpinan negara. Kandidat Anies-Muhaimin, Prabowo-Gibran, dan Ganjar-Mahfud bersaing ketat. Strategi komunikasi digital menjadi krusial dalam kampanye, memanfaatkan media sosial untuk mempengaruhi opini publik. Pendekatan berbeda diadopsi: kampanye "Gemoy" Prabowo, door-to-door Anies-Muhaimin, dan fokus isu lingkungan oleh Ganjar-Mahfud. Penelitian ini berfokus pada analisis pola komunikasi dalam konteks Pemilihan Presiden 2024. Dengan menggunakan metode web scraping dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topik, penelitian ini berusaha memahami dinamika komunikasi politik yang berkembang di era digital. Bagaimana koherensi model LDA dalam mengidentifikasi topik-topik, Mengidentifikasi topik-topik dominan yang muncul dalam diskusi terkait Pemilihan Presiden 2024. Penelitian ini menggunakan metode web scraping untuk mengumpulkan data dari tiga dataset berbeda: AMIN, Prabowo-Gibran, dan Ganjar-Mahfud. Metode LDA kemudian diterapkan untuk pemodelan topik dari data yang telah diekstraksi. enelitian ini memiliki keterbaruan dalam pendekatannya yang menggunakan kombinasi web scraping dan LDA untuk analisis komunikasi politik di era digital. Hasil analisis menunjukkan bahwa model LDA memiliki tingkat koherensi sebesar 0,405, yang meskipun tidak sangat tinggi, tetap memberikan pemahaman berharga terhadap topik-topik dominan yang dibahas. Topik-topik tersebut meliputi dukungan terhadap kandidat, hasil survei, dan isu-isu politik terkait Pemilihan Presiden 2024. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam memahami dinamika komunikasi politik yang terjadi di ranah digital, khususnya dalam konteks Pemilihan Presiden 2024. Informasi yang diperoleh dapat digunakan oleh berbagai pihak, termasuk calon kandidat, partai politik, dan masyarakat umum, untuk mengembangkan strategi komunikasi yang lebih efektif dan memahami isu-isu yang paling relevan serta berpotensi memengaruhi hasil pemilihan.
References
Topan Yuniarto, “Pemilihan Umum 2024 dalam Angka – Kompaspedia.” KOMPASPEDIA, 2024.
T. Komunikasi, P. Di, and M. Sosial, “Jurnal Lanskap Politik Jurnal Lanskap Politik,” vol. 1, 2023.
M. F. l Islami, “OPINI_ Pengaruh Media Sosial Terhadap Pemilu 2024 - Prodi Komunikasi Penyiaran Islam.” kpi.iainpare.ac.id, 2023.
V. N. April et al., “Media Sosial sebagai Agen Transformasi Politik?: Analisis Pengaruh terhadap Proses Komunikasi Politik Dinamika Komunikasi Politik dalam Era Media Sosial?: Peran Platform Digital dalam Pembentukan Opini Publik ," mengeksplorasi peran penting yang dimainkan oleh platform diskursus politik , menghilangkan hambatan tradisional antara pemimpin dan pemilih . Oleh politik dalam era media sosial dan menggali peran kritis yang dimainkan oleh platform digital,” vol. 2, no. 2, 2024.
A. S. Cahyono, “Anang Sugeng Cahyono, Pengaruh Media Sosial Terhadap Perubahan Sosial Masyarakat di Indonesia,” pp. 140–157.
B. N. INDONESIA, “Pemilu 2024: Tiga pasangan capres-cawapres akan bertarung dalam Pilpres, apa saja visi dan misi mereka?,” BBC NEWS INDONESIA, 2023.
Andrean W. Finaka, “Profil Calon Presiden dan Wakil Presiden di Pemilu 2024 _ Indonesia Baik.” indonesiabaik.id, 2024.
K. Y. R. WILLY MEDI CHRISTIAN NABABAN, “Strategi ”Gemoy” Prabowo di Tengah Gempuran Sentimen Negatif,” kompas, 2023.
A. P. Surya, “Strategi Kampanye Tiap Calon pada Pemilu 2024 Serta Propaganda yang Terjadi pada Pasangan AMIN Konten ini telah tayang di Kompasiana.com dengan judul ‘Strategi Kampanye Tiap Calon pada Pemilu 2024 Serta Propaganda yang Terjadi pada Pasangan AMIN,’” kompasiana, 2023.
S. Chohan, A. Nugroho, A. M. Bayu Aji, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Duolingo Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Synthetic Minority Over Sampling Technique,” Paradig. Inform. dan Komput., vol. 22, no. 2, pp. 139–144, 2020.
K. R. A. P. Santoso, A. Husna, N. W. Putri, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Topik Tagar Covidindonesia pada Instagram Menggunakan Latent Dirichlet Allocation,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022.
A. R. D. Astuti and N. Cahyono, “Analisis Topic Modelling Persepsi Pengguna Internet Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 12, no. 1, 2023.
W. W. Astuti, “Pelatihan Pembuatan Soal Menggunakan Google Formulir Di SDN Batangkaluku,” J. Train. Community Serv. Adpertisi, vol. 2, no. 1, pp. 27–32, 2022.
M. Nitami and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Ulasan Ekspedisi J&T Express Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Manaj. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 20–29, 2022.
I. W. D. Pancane and I. W. Suriana, “Klasifikasi Komentar Publik Terhadap Kebijakan Pemerintah Pada Facebook Frontpage Kompas Mengunakan Clustring K-Means Furthest First,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 166–173, 2020.
A. Syaifuddin, R. A. Harianto, and J. Santoso, “Analisis Trending Topik untuk Percakapan Media Sosial dengan Menggunakan Topic Modelling Berbasis Algoritme LDA,” INSYST J. Intell. Syst. Comput., vol. 2, no. 1, pp. 12–19, 2020.
E. P. Putri, “Mplementasi Latent Dirichlet Allocation (Lda) untuk Pemodelan Topik Faktor Perceraian (Studi Kasus: Dokumen Putusan Perceraian di Pengadilan Agama Yogyakarta Tahun 2020).” Universitas Islam Indonesia, 2022.
D. Ridhwanullah, “Pemodelan Topik pada Cuitan tentang Penyakit Tropis di Indonesia dengan Metode Latent Dirichlet Allocation,” 2022.
D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, “Latent dirichlet allocation,” J. Mach. Learn. Res., vol. 3, no. Jan, pp. 993–1022, 2003.
K. Stevens, P. Kegelmeyer, D. Andrzejewski, and D. Buttler, “Exploring topic coherence over many models and many topics,” in Proceedings of the 2012 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural language learning, 2012, pp. 952–961.
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Semua tulisan pada jurnal ini menjadi tanggungjawab penuh penulis.
