<?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="154207">
 <titleInfo>
  <title>ANALISIS TOPIC MODELLING TERHADAP FLUKTUASI SENTIMEN OPINI PUBLIK TERKAIT KAMPANYE PRESIDEN 2024:</title>
  <subTitle>STUDI KASUS PADA MEDIA SOSIAL X</subTitle>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>MUHAMMAD FARID</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>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Pemilihan presiden di Indonesia pada tahun 2024 menunjukkan peran signifikan media sosial X dalam membentuk opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan opini publik dengan mengeksplorasi fluktuasi sentimen terhadap tiga pasangan calon presiden selama kampanye, serta mengidentifikasi topik utama dan hashtag populer pada periode anomali menggunakan pendekatan BERTopic. Dataset penelitian terdiri dari 9.817.355 baris yang mencakup interaksi di media sosial X. Analisis sentimen dilakukan menggunakan model Indonesia-RoBERTa, sedangkan topic modelling diterapkan dengan BERTopic untuk mengidentifikasi topik utama dalam percakapan. Selain itu, Social Network Analysis (SNA) digunakan untuk memetakan pola hubungan antar hashtag, dengan pengukuran degree centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality guna menilai keterhubungan dan dominasi hashtag dalam jaringan diskusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 44,47% tweet bersentimen netral; 29,23% negatif; dan 26,10% positif. Lonjakan sentimen negatif yang signifikan terjadi pada 21 Januari 2024, bertepatan dengan debat calon wakil presiden keempat. Hasil topic modelling menunjukkan kontroversi program food estate, kritik terhadap kinerja politikus, dan polarisasi pendukung pasangan calon. Visualisasi jaringan hashtag menunjukkan dominasi #GanjarMahfud2024 yang memiliki degree centrality tertinggi sebesar 562, closeness centrality sebesar 0,5, dan eigenvector centrality dengan nilai sempurna 1,0. Hal ini mencerminkan tingginya intensitas diskusi dan mobilisasi dukungan di media sosial. Hasil penelitian ini dapat menjadi acuan bagi tim kampanye dalam merancang strategi komunikasi yang lebih efektif, bagi media dalam menyajikan analisis mendalam, serta bagi masyarakat dalam memahami isu-isu utama selama pemilu yang dapat memengaruhi preferensi pemilih.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>154207</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-04-22 11:08:33</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-04-22 12:00:34</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>