Shoima, Umi (2019) Visualisasi Pengelompokkan Topik Status Twitter Caleg Berdasarkan Kubu Pendukung Capres Dan Cawapres Dalam Pemilu 2019 Menggunakan Author-Topic Model. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05211540000047-Undergraduate_Theses.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Pada era teknologi yang semakin berkembang, menggunakan media sosial sebagai kampanye adalah hal yang banyak dipilih oleh calon legislatif. Salah satu media sosial yang banyak dipilih oleh para calon legislatif untuk menyampaikan pendapat, dukungan, maupun kritikan demi mendapatkan perhatian dan dukungan dari masyarakat adalah Twitter. Namun dari setiap tweet yang dibagikan oleh para calon legislatif, masih belum dapat dipetakan dan dikelompokkan topik apa saja yang menjadi bahasan atau fokusan dari masing-masing kubu pendukung pasangan calon presiden dan calon wakil presiden. Untuk itu, diperlukan sebuah penelitian untuk memodelkan topik dari tweet para calon legislatif, dengan metode yang dipilih adalah menggunakan Author-Topic Model. Metode ini dapat mengklasifikasikan tweet yang sudah didapatkan dan diolah menjadi beberapa topik beserta siapa author yang mungkin mengemukakan topik tersebut. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat membantu memetakan dan memvisualisasikan topik bahasan dari masing-masing tweet yang dibagikan oleh setiap akun calon legislatif, yang kemudian dapat merepresentasikan topik bahasan dari masing-masing kubu pasangan calon presiden dan calon wakil presiden. Dari permodelan topik yang dilakukan menggunakan Author-Topic Model, didapatkan 4 topik berdasarkan analisis nilai perplexity yaitu topik ‘Isu Hukum’, ‘Pergerakan Nasional’, ‘Kebijakan Pemerintah’, dan ‘Isu Keamanan’. Topik ‘Isu Hukum’ dibahas oleh 6 partai, ‘Isu Keamanan’ dibahas oleh 2 partai, topik ‘Kebijakan Pemerintah’ dibahas oleh 2 partai, dan topik ‘Pergerakan Nasional’ dibahas oleh 5 partai. Kemudian pada permodelan topik yang dilakukan dengan LDA atau yang digunakan untuk mengetahui topik yang dibahas pada kedua kubu capres dan cawapres, didapatkan model dengan 3 topik pada masing-masing kubu. Model tersebut juga didapatkan dengan menganalisis hasil perplexity yang didapatkan pada setiap percobaan pembuatan model topik. Caleg pada kubu 01 diketahui membahas topik yang berkaitan dengan ‘Politik dan Keagamaan’, ‘Kerakyatan’, dan ‘Hoax’. Sementara caleg pada kubu 02, membahas topik berkaitan dengan ‘Kemasyarakatan’, ‘Kampanye Politik’, dan ‘Isu Kenegaraan’.
=================================================================================================================================
In an increasingly evolving technological era, using social media as a campaign is something that many legislative candidates choose. One of the many social media chosen by the legislative candidates to express their opinions, support, and criticism in order to get attention and support from the public is Twitter. However, from every tweet shared by the legislative candidates, it still cannot be mapped and grouped any topics that are the subject of discussion or the focus from each of the supporters of the presidential and vice-presidential candidate supporters. For this reason, we need a study to model the topic of the tweets of legislative candidates, with the chosen method to use is Author-Topic Model. This method can classify tweets that have been obtained and processed into several topics along with who the author might present the topic. With this research, it is hoped that it can help map and visualize the discussion topics of each tweet shared by each candidate's legislative account, which can then represent the topic of discussion of each of the presidential and vice-presidential candidate pairs. From topic modeling carried out using the Author-Topic Model, there were 4 topics based on analysis of perplexity values, namely the topic of 'Legal Issues', 'National Movement', 'Government Policy', and 'Security Issues'. The topic of the 'Legal Issues' was discussed by 6 parties, 'Security Issues' discussed by 2 parties, the topic 'Government Policy' discussed by 2 parties, and the topic 'National Movement' was discussed by 5 parties. Then on the topic modeling carried out with LDA or used to find out the topics discussed in both the presidential and vice presidential camps, a model with 3 topics was obtained from each side. The model was also obtained by analyzing the results of perplexity obtained in each topic modeling experiment. Candidate from 01 side is known to discuss topics related to 'Politics and Religion', 'Population', and 'Hoax'. While the candidates from 02 side discussed topics related to 'Community', 'Political Campaign', and 'State Issues'.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSI 005.741 Sho v-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Author-Topic Model, LDA, Twitter, Calon Legislatif, Partai Politik, Pemilu 2019 |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Information and Communication Technology > Information Systems > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Umi Shoima |
| Date Deposited: | 22 Mar 2024 03:53 |
| Last Modified: | 22 Mar 2024 03:58 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/64269 |
Actions (login required)
 |
View Item |