REPUBLIKA.CO.ID, Oleh: Ahmad Fathan Hidayatullah (Dosen Jurusan Informatika Universitas Islam Indonesia)
Dalam waktu dekat, negara kita akan melangsungkan pemilihan umum untuk memilih presiden dan wakil presiden Indonesia periode 2024-2029. Saat ini, penggunaan teknologi menjadi hal yang tidak terpisahkan dalam kehidupan kita, salah satunya di bidang politik. Seiring pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence (AI)), berbagai pihak memanfaatkan teknologi AI guna mendukung berlangsungnya proses pemilihan umum di Indonesia. Dari sekian banyak teknologi yang ada, text mining merupakan salah satu bidang ilmu yang memanfaatkan teknologi AI.
Text mining (penambangan teks), yang juga dikenal sebagai text analytics, adalah bidang ilmu tentang metodologi dan proses untuk mengolah dan menghasilkan informasi serta wawasan dari data teks. Dalam penerapannya, text mining melibatkan beberapa bidang ilmu lain seperti pemrosesan bahasa alami (natural language processing), temu kembali informasi (information retrieval), dan pembelajaran mesin (machine learning). Text mining juga melibatkan bidang ilmu lain seperti statistik dan linguistik untuk memodelkan dan menggali informasi dari data teks.
Saat ini, beragam informasi dalam bentuk data teks sangat melimpah. Data yang berkaitan dengan pemiihan umum dalam bentuk teks sangat masif kita dapati di media jejaring sosial dan media berita daring. Keberadaan data tersebut memuat informasi tersembunyi dan memiliki potensi yang sangat besar untuk diolah lebih lanjut. Namun demikian, informasi dalam bentuk teks tersebut masih berupa data mentah dan belum menggambarkan suatu informasi yang dapat memberikan wawasan kepada masyarakat. Oleh karenanya, dengan teknik-teknik text mining, data teks mentah tersebut diproses sedemikian rupa sehingga dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat.
Secara umum, implementasi text mining dapat membantu banyak hal bagi entitas-entitas yang terlibat dalam pemilihan umum. Aplikasi text mining akan sangat bermanfaat dalam membantu menganalisis data teks dari komentar media sosial dan artikel berita. Penerapan text mining akan memberikan gambaran situasi di dunia maya kepada para kontestan pemilu (calon presiden, calon wakil presiden, calon legislatif), tim sukses, dan masyarakat luas. Dengan data yang ada, selanjutnya dapat digunakan untuk membantu dalam menentukan visi dan misi, mengetahui opini masyarakat, memprediksi perolehan suara, membantu dalam proses kampanye, dan sebagainya. Selain itu, luaran dari text mining juga dapat membantu pengamat dalam memberikan analisis terhadap situasi politik yang terjadi di media sosial.
Berikut ini adalah implementasi teknik text mining yang dapat mendukung jalannya pemilihan umum.
- 1. Analisis sentimen dan penambangan opini
Dalam pemilihan presiden, analisis sentimen dan penambangan opini dapat digunakan untuk mengukur reaksi publik terhadap debat calon presiden/wakil presiden dan gagasan yang ditawarkan. Dengan mengumpulkan data dari media sosial, komentar di berita daring, dan forum, kita dapat mengidentifikasi sentimen umum (positif, negatif, netral) terhadap isu-isu yang dibahas atau kinerja kandidat. Tak jarang pula komentar masyarakat tidak hanya berisikan satu sisi sentimen saja. Cukup banyak didapati sentimen positif dan negatif dalam satu komentar. Hal ini merupakan suatu tantangan dalam implementasi text mining, di mana algoritma yang dikembangkan dituntut untuk mampu mengidentifikasi adanya dua sentimen berbeda dalam sebuah komentar.
Tantangan di sini termasuk penanganan komentar yang bernada sarkasme atau ironi yang sulit dideteksi oleh algoritma.
Lebih lanjut, analisis sentimen tidak hanya berhenti pada identifikasi umum seperti positif, negatif, atau netral. Kita dapat pula mengimplementasikan sistem analisis sentimen berbasis aspek. Dalam implementasinya, analisis sentimen berbasis aspek tersebut dapat dikembangkan dengan menganalisis aspek dari calon presiden atau wakil presiden. Sebagai contoh, calon presiden tertentu memiliki sentimen positif pada aspek pendidikan, sentimen negatif pada aspek etika, dan sentimen netral pada aspek komunikasi.
- 2. Klasifikasi emosi
Klasifikasi emosi dapat diterapkan untuk memantau reaksi emosi masyarakat seperti senang, marah, sedih, atau kecewa. Hasil dari klasifikasi emosi dapat memberikan gambaran tentang bagaimana emosi yang dirasakan oleh publik terhadap suatu gagasan, kebijakan politik, serta visi dan misi dari bakal calon presiden.
- 3. Klasifikasi topik
Pembahasan ide dan gagasan yang diusulkan oleh para kandidat calon presiden dalam pemilihan umum pasti sangat beragam. Gagasan mengenai berbagai macam topik seperti pendidikan, ekonomi, kesehatan, hukum, pertahanan, keamanan, dan sebagainya tentu menjadi bagian penting dalam kampanye. Dalam kampanye pemilu, klasifikasi topik dapat digunakan untuk mengidentifikasi isu utama yang menjadi perhatian pemilih. Misalnya, analisis teks dari forum diskusi bisa menunjukkan topik kesehatan dan ekonomi sebagai fokus utama diskusi.
- 4. Pemodelan topik
Teknik pemodelan topik atau dikenal dengan istilah topic modeling bisa diterapkan untuk menganalisis tren diskusi selama periode kampanye. Misalnya, pemodelan topik pada komentar di media sosial, artikel berita dan blog dapat mengungkapkan perubahan fokus diskusi dari satu isu ke isu yang lain. Tantangan dalam implementasi pemodelan topik ini adalah memastikan model mampu menangkap perubahan topik secara dinamis.
- 5. Ekstraksi entitas
Dalam analisis berita pemilu, ekstraksi entitas digunakan untuk mengidentifikasi entitas tertentu seperti nama tokoh, partai politik, organisasi, nama wilayah, dan sebagainya. Implementasi ekstraksi entitas ini dapat digunakan untuk mengetahui seberapa sering suatu entitas tertentu disebutkan dalam diskusi, berita, komentar, dan sebagainya. Contohnya, menghitung frekuensi penyebutan nama kandidat dalam media bisa mengindikasikan popularitas atau tingkat eksposur mereka. Dalam aplikasinya, ekstraksi entitas ini memiliki tantangan seperti menangani ambiguitas nama (misalnya nama yang sama untuk orang berbeda) dan mengidentifikasi entitas dengan benar dalam konteks yang bervariasi.
Sebagai penutup, penerapan text mining dalam pemilihan umum berperan krusial dalam mengubah cara pemangku kepentingan politik dalam mengambil keputusan strategis. Dengan menganalisis data teks dari media sosial, artikel berita, dan forum diskusi, text mining membuka akses ke wawasan mendalam tentang sentimen dan preferensi pemilih, serta isu-isu penting yang mempengaruhi pemilu. Implementasi Teknik text mining tidak hanya menyediakan gambaran umum tentang dinamika sosial dan politik, tetapi juga memungkinkan penyusunan strategi kampanye yang lebih terarah dan efektif. Dalam konteks demokrasi digital saat ini, kemampuan untuk memanfaatkan data besar secara strategis menjadi kunci dalam memahami dan merespons dinamika pemilihan yang dinamis, memberikan keunggulan kompetitif dalam kampanye, dan meningkatkan keterlibatan publik dalam proses demokrasi.
Ikuti Whatsapp Channel Republika