<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="121984">
 <titleInfo>
  <title>MENGUKUR TINGKAT ELEKTABILITAS PASANGAN CALON PRESIDEN 2024 MELALUI TRENDING HASHTAGS MEDIA SOSIAL DENGAN METODE MARKOV CHAIN ANALYSIS</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>FATHIN NAFISA</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA Statistika</publisher>
   <dateIssued>2024</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Menjelang pemilihan umum (pemilu), penilaian terhadap elektabilitas memiliki sejumlah aspek penting terkhusus dalam pemilihan presiden dan wakil presiden yang dilaksanakan pada 14 Februari 2024. Banyak lembaga survei yang telah mengukur tingkat elektabilitas presiden, namun hasil survei tersebut memiliki rentang atau lag waktu antara pelaksanaan survei dan hari pemilihan. Sehingga penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui tingkat elektabilitas ketiga pasangan calon (paslon) yaitu Paslon 01 Anies Rasyid Baswedan - Muhaimin Iskandar, Paslon 02 Prabowo Subianto - Gibran Rakabumi Raka dan Paslon 03 Ganjar Pranowo - Mahfud MD, berdasarkan jumlah penyebutan trending hashtag media sosial pada hari pemungutan suara menggunakan metode Markov Chain Analysis. Selain itu, penelitian ini juga memiliki tujuan lainnya yaitu mengetahui hubungan komentar negatif, terhadap kenaikan suara pada paslon lain. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari website http://brand24.com yang terdiri dari beberapa media sosial yaitu: facebook, instagram, twitter, tiktok, blog, news, dan web. Data yang dikumpulkan dari tanggal 19 Oktober 2023 hingga 31 Desember 2023. Pada penelitian ini digunakan tiga hashtag yang dapat mewakili ketiga pasangan calon yaitu #aniesmuhaimin2024 untuk paslon 01, #prabowogibran untuk paslon 02, dan #ganjarmahfud untuk paslon 03. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu pada pilpres putaran pertama peluang jumlah penyebutan #aniesmuhaimin2024 dominan pada hari pemilihan presiden 14 Februari 2024 di media sosial adalah sebesar 0,22002, #prabowogibran dominan adalah sebesar 0,42646, dan #ganjarmahfud dominan adalah 0,35351. Sehingga diperkirakan paslon nomor urut 02 memiliki kemungkinan lebih besar untuk memperoleh lebih banyak dukungan suara dibandingkan paslon nomor urut 01 dan 03 di media sosial berdasarkan trending hashtags. Apabila dilakukan pilpres putaran dididapati hasil bahwa paslon selain 02 berpeluang memperoleh elektabilitas lebih tinggi dari pasangan nomor urut 02 di media sosial, dengan asumsi dukungan paslon 01 dan 03 bergabung pada pemilu putaran kedua ini. Berdasarkan hasil dari analisis korelasi dapat diketahui bahwa tidak semua konten negatif di media sosial berpengaruh signifikan terhadap kenaikan suara pasangan calon lawan. Namun, sejumlah besar kasus menunjukkan adanya hubungan dengan efek yang paling kuat terjadi satu hingga dua hari setelah konten negatif diunggah.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>ELECTIONS</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>STATISTICAL METHODS</topic>
 </subject>
 <classification>001.422</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>121984</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2024-03-28 10:35:21</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2024-03-28 10:52:33</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>