1ST ROUND FINAL RESULT : PILKADA DKI BATTLE

Entri ini adalah terusan dari laporan half report dinamika jejaring sosial mengenai Pilkada DKI pada masa kampanye dari tanggal 8-11 Februari 2017. Di babak final result ini saya tampilkan data penuh twitter selama seminggu terakhir masa kampanye, yaitu data dari tanggal 8-15 Februari 2017. Data ini sudah mengendap lebih dari sebulan tidak saya analisa, karena memang saya  tidak sempat. Kebetulan hari ini lagi flu, jadi sambil istirahat di rumah saya iseng otak atik data akhir kampanye pilkada di twitter. Menariknya adalah karena kita sudah tahu hasil putaran pertama Pilkada DKI, maka dari data kampanye kita bisa pelajari, apakah pola yang terjadi mengkorfirmasi hasil pilkada putaran pertama tersebut. Mekanisme dan hashtag / keyword pengambilan data dijelaskan pada entri blog half report. 


Hasil Cepat (lihat tabel dibawah) 

Selama seminggu masa pengumpulan data, terkumpul data untuk masing masing paslon sebesar 116160 tweet (paslon1), 199815 tweets (paslon2),180312 tweets (paslon3). Jumlah tweets paslon2 paling besar, diikuti ketat oleh paslon3, sedangkan paslon1 tertinggal jauh dibawah ..sepertinya memang tweets paslon1 lebih ga ngoyo atau memang tidak banyak yang ngetweet tentang paslon1 tersebut dibandingkan 2 paslon lainnya.

Jumlah akun yang terlibat dalam percakapan adalah 22004 (paslon1), 38498 (paslon2), dan 27359 (paslon3). Lagi lagi terlihat bahwa akun yang membicarakan paslon1 paling sedikit. Jumlah interasi / percakapan tentang paslon2 dan paslon3 mendominasi jagad twitter dengan nilai sebesar 125076 dan 78956 interaksi. Hal ini menunjukan bahwa dinamika percakapan dalam waktu tersebut terhitung tinggi dibandingkan dengan jumlah akun yang terlibat pada percakapan tersebut. Jumlah akun dan interaksi menghasilkan density (kepadatan) jejaring sosial masing masing paslon. Nilai density masing masing paslon tidak terlalu berbeda antara satu dan lainnya, hal ini tidak mengherankan untuk suatu jejaring sosial seperti twitter.

Untuk Top-5 Mentions di masing masing jejaring paslon, terlihat bahwa paslon1 justru @SBYudhoyono yang paling banyak di mention dengan dua kali lebih banyak daripada cagubnya sendiri @AgusYudhoyono. Paslon2 @basuki_btp paling banyak di mention dan nilainya jauh lebih besar dari mention mention lainnya, hal ini sudah bisa kita duga sebelumnya, akan tetapi cawagubnya (atau akun kampanye @AhokDjarot) malah tidak terlihat pada Top-5 Mentions tersebut. Top-5 Mentions jejaring paslon2 juga menyertakan tokoh tokoh publik lainnya seperti @afgansyah_reza dan @jokoanwar. Paslon 3, @sandiuno dan @aniesbaswedan dominan pada posisi 1 dan 3 Top-5 Mentions di jejaringnya, cukup surprising ada akun @maspiyuuu yang ternyata sangat banyak dimentions di jejaring paslon ini. siapakah @maspiyuuu ?. Ada juga aktor @pandji sebagai pendukung paslon3 nongol disini.

Top-5 Tweets masing masing paslon menyertakan akun akun dengan jumlah tweets yang hampir mirip satu dan lainnya, bisa dibilang tidak ada satu aktorpun yang dominan dalam jumlah tweet. Paslon 2 mempunyai rata rata tweet yang lebih banyak, wajar hal ini bisa dilihat dari jumlah total tweet paslon2 yang paling banyak. Kemudian diikuti dengan paslon 3 dan paslon 1.

Modularity menunjukan seberapa jelas perbedaan pembentukan kelompok kelompok pada jejaring sosial. Semakin tinggi nilai modularity menyatakan bahwa kelompok kelompok tersebut makin jelas pemisahannya atau dengan kata lain tidak ada aktor yang yang posisinya meragukan berada di kelompok A atau kelompok B. Dari ke 3 jejaring paslon, Paslon2 mempunyai modularity terkecil, dan paslon3 modularitynya terbesar, hal ini bisa diartikan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 batasannya menjadi lebih blur, seseorang bisa masuk ke satu kelompok ke kelompok lainnya dengan lebih mudah. Akibatnya adalah diseminasi informasi berjalan lebih lancar karena ada akun / agen yang mudah menyebarkan informasi dengan cara berpindah kelompok.

Jumlah 5 kelompok terbesar terlihat bahwa paslon1 dan paslon3 mempunyai kelompok dominan yang besarnya melebihi 20% dari total ukuran jejaring sosial, jadi terdapat kelompok kelompok yang menjadi motor dari jejaring sosial paslon tersebut. Di pihak lain kelompok terbesar pada paslon2 hanya berukuran 12%, hal ini menunjukkan bahwa kelompok kelompok pada paslon2 terbentuk secara natural tanpa ada kelompok yang jadi motor dominan. 

 

Paslon1

1universe

universe paslon1

 

2 5kelompokbesar

5 kelompok besar pada paslon1

 

1 100tokohutama

100 akun utama pada paslon1

 

Paslon2

 

2universe

universe paslon2

 

2universezoom

universe paslon2 (zoomed)

 

 

2directed75actor

75 akun utama di jejaring paslon2

Paslon3

 

3universe

universe paslon3

 

3universedeg11 2605

universe paslon3 (degree 11 – 2605)

 

3 75actor

75 akun utama pada paslon3

  

Profile Tweet

Tabletweet

 

Kasimpulan

Hasil akhir putaran pertama sudah kita ketahui paslon1 tersingkir, dan paslon2, paslon3 maju ke babak kedua. Hasil analisa jejaring sosial seminggu terakhir kampanye mengkonfirmasikan bahwa aktivitas jejaring sosial memang paslon1 paling rendah, indikasinya adalah jumlah tweet, jumlah akun, jumlah interaksi, ukuran kelompok dominan dan tokoh utama jejaring malah bukan cagubnya sendiri. Isu isu dalam jejaring sosial ini lebih banyak ke bapak mantan presiden bukan ke akun kampanye atau akun cagubnya. Paslon2 walaupun kelompoknya lebih natural dan partisipan jejaring sosial paling banyak, akan tetapi sangat terfokus pada tokoh Ahok, tidak ada tokoh lain yang menjadi pelengkap atau backup dominan dari paslon ini. Paslon3, cagub dan cawagub muncul sebagai tokoh dominan pada jejaring sosialnya, ini menunjukkan banyak alternatif pilihan / cerita yang bisa dimunculkan dari aktifnya kedua tokoh tersebut.

Apakah hasil analisa jagad twitter ini bisa digunakan sebagai alat prediksi pemenang pada putaran ke 2 bulan depan nanti ? .. hmm menurut saya, analisa ini bisa menjadi alat bantu, akan tetapi bukan sebagai alat penentu kemenangan. Dengan melihat dinamika jejaring sosial, kita bisa melihat hal hal yang tidak bisa kita kuantifikasikan sebelumnya. Dan mungkin juga pada kondisi tertentu, kita bisa melakukan rekayasa (dalam level tertentu) apakah jejaring sosial kita berjalan sesuai dengan ekspektasi kita. Banyak faktor dominan lainnya yang bisa tiba tiba menjadi faktor penentu kemenangan, jejaring sosial adalah salah satunya. Jadi gimana setelah melihat entri blog ini anda menjagokan nomer 2 atau nomer 3 yang menang ? ..  

Dinamika Pilkada DKI 2017 menggunakan Jejaring Sosial

Pilkada DKI 2017 merupakan event yang menjadi magnet bagi bangsa Indonesia, bukan hanya ekslusif untuk warga DKI saja. Event ini sangat menarik untuk dianalisa, terutama buat saya yang selama ini mendalami keilmuan jejaring sosial, dimana konsentrasi pergerakan sosial atas isu isu tertentu bisa menjadi bahan untuk memahami perilaku sosial bangsa kita. Perilaku pada media sosial menunjukkan bagaimana opini nyata tiap individu, pembentukan kelompok sosial, dan juga rekayasa opini (termasuk hoax dan lain lainnya). Pada entri kali ini saya melihat dinamika percakapan masyarakat Indonesia di media sosial membahas berbagai topik berkaitan dengan Pilgub DKI 2017. Sebagai disclaimer saya tegaskan politik bukan merupakan domain yang saya pahami sepenuhnya. Pada entri blog ini tidak ada tendensi untuk mendukung calon manapun, dan lagian saya bukan warga DKI juga 😛

 

Saya mengambil data di Twitter sebagai sample, karena di media sosial ini perilaku sosial terkait pilkada terlihat jelas. Facebook juga menunjukkan kecenderungan serupa dengan Twitter, tetapi karena di Facebook tidak mungkin bagi kita untuk mengambil semesta data, dan hanya mungkin mengambil data dari lingkungan pertemanan kita, maka Twitter merupakan media yang tepat dari sisi pencapaian pengambilan data dan keterwakilan sample.

 

Profil Data :

Data percakapan di Twitter diambil mulai dari tanggal 8-11 februari 2017, tepat selama 60 jam. Durasi ini melewati acara debatcagub ke 3 yang diadakan pada tanggal 10 februari malam.  Sebelum acara debat yang dilaksanakan tweet yang terkumpul adalah sebanyak 18077 tweet (nomer1), 23656 tweet (nomer2), dan 41053 tweet(nomer3). Setelah acara debat terlihat lonjakan jumlah tweet menjadi 35380 tweet (nomer1), 49028 tweet(nomer2), dan 82185 tweet(nomer3). Total keseluruhan tweet yang diambil adalah sebanyak 166593 tweet dengan total data space mendekati 1 GB. Keyword / Hashtag disesuaikan untuk tiap tiap paslon, sesuai dengan hashtag yang paling banyak diadopsi oleh publik dan pendukungnya. Hashtag hashtag tersebut antara lain 

 

nomer 1 : #jakartauntukrakyat #ahyfordki1 #MuslimberSatupilihno1 #AgusSylviKonsisten #SATUkanjakarta #JakartaForAll

nomer 2 : #perjuanganbelumselesai #coblosbadjanomor2 #FreeAhok #BadjaMelaju #SekuatBadja #Gue2 #Badjajuara #salamduajari

nomer 3 : #salambersama #TerbuktiOkOce #majubersama #CoblosPecinya #AniesSandiCintaUlama

 

Nomer1


Dari paslon nomer 1 saya memperoleh 35380 tweet, dimana didalamnya terdapat 8505 aktor yang terlibat percakapan, dengan sejumlah 29836 percakapan antar aktor tersebut. Pola percakapan dari gambar dibawah memperlihatkan bahwa terdapat 3 kelompok besar  (ungu, hijau, biru) yang mendominasi 60% percakapan. Aktor aktor utama jaringan ini adalah @AgusYudhoyono @Abaaah @SBYudhoyono. Terdapat beberapa situs berita yang dominan yaitu @Metro_TV @kompscom @detikcom dll. keseluruhan top 50 aktor bisa dilihat di gambar dibawah. Kelompok terbesar adalah kelompok berwarna ungu dengan ukuran 27% (cukup besar) dari keseluruhan jaringan.  Kelompok terbesar ini berisi tokoh tokoh utama dari paslon 1, kelompok kedua sebesar 13% berisi akun akun pendukung utama seperi @AhyCenter @agusylviDKI @ZaraZettiraZZ @Umar_Hasibuan @panca66. 

 

 

1

 

1detail

 

1top

 

11

Nomer2

 

Dari paslon nomer 2 diperoleh 49028 tweet, dimana percakapan tersebut melibatkan 15745 aktor dan 44834 percakapan antar aktor aktor tersebut. DI jejaring nomer 2 ini kelompok terlihat lebih menyebar dengan kelompok terbesar berwarna ungu mempunyai ukuran hanya 10,9%, dilanjutkan dengan kelompok warna hijau tua (9,5%), dan disusul warna biru (8,39%). Aktor aktor utama nya bisa dilihat pada gambar dibawah (top-50), terlihat bahwa aktor aktor dominan tersebut berada pada kelompok yang berbeda (terlihat dari warna node yang berbeda). 

 

 

2

 

2detail

 

2top

 

21

 

 Nomer3

 

Paslon 3 mempunyai data tweet yang paling banyak dibandingkan paslon lainnya. 82185 tweet terambil dalam periode pengambilan, yang melibatkan 12744 aktor dan 22565 interaksi percakapan. Dengan sejumlah 22565 tweet interaksi dibandingkan dengan total 82185 tweet yang terambil, maka rasio percakapan / diskusi dalam jaringan ini sangat kecil dibandingkan paslon lain. Sebagian besar tweet adalah indivdual tweet atau tweet yang tidak mengenerate percakapan.Seperti paslon 1, kelompok di jaringan ini didominasi oleh 3 kelompok utama yaitu kelompok ungu (26,76%), hijau (23,67%), dan biru (18,51%). Total tiga kelompok tersebut sudah sangat mendominasi dengan mencakup 69% percakapan. 

 

 

3

 

3detail

 

3top

 

31

Analisa

 

Dari pengukuran average degree (rata rata koneksi dari seorang aktor) dan network diameter (besar jaringan)  ketiga jejaring sosial tidak mempunyai perbedaan yang signifikan. Pada pengukuran .graph density (kepadatan percakapan), Nomor 1 dan 2 lebih baik dari Nomor 3, kepadatan yang baik lebih disukai, ini mengindikasikan bagaimana banyaknya interaksi dalam suatu jejaring sosial. Perbedaan yang signifikan terlihat dari dinamika terbentuknya kelompok dan pengukuran kecenderungan pengelompokan dengan menggunakan metric modularity. Nomer 1 dan nomer 3 mempunyai nilai modularity yang lebih tinggi dari Nomer 2, yang artinya kelompok yang terbentuk benar benar terpisah dengan jelas. Kelompok kelompok pada paslon nomor  2, masih berhubungan erat dengan keompok lain dalam jejaring sosialnya.  Bisa disimpulkan bahwa percakapan paslon nomor 2 lebih di generate oleh massa, sehingga kelompok percakapan yang terbentuk terlihat lebih natural, sedangkan kelompok pada nomor 1 dan nomor 3 dikendalikan secara sistematik oleh aktor aktor utama.

 

Analisa jejaring sosial adalah analisa cepat untuk melihat dinamika struktur jaringan. Untuk supaya bisa memodelkan dan membuat prediksi siapa pemenang pilkada, tentunya butuh analisa faktor lain, contohnya seperti analisa konten tweet (sentiment analysis atau opinion mining). Saya pernah mengusulkan analsia konten dengan cara cepat menggunakan network text analysis seperti yang saya tulis di paper saya ini dan paper saya yang ini. Untuk analisa konten tersebut, dibutuhkan data raw twitter, berhubung data tersebut berukuran sangat besar 1 GB dan berada di komputer lab., plus  sayanya sedang mobile (weekendan), maka saya hanya mengambil ekstrak data jejaring sosial yang hasilnya saya jabarkan dalam blog ini.

 

Bila ada yang tertarik untuk menganalisa topik ini lebih mendalam, terutama yang ahli dibidang politik, silahkan kontak saya untuk berdiskusi atau bahkan mungkin mendapatkan datanya. 

 

 

 

Tentang Pilkada 2015 : Studi Evolusi dan Dinamika Percakapan Online

Pada akhir tahun 2015 diselenggarakan Pemilihan Umum Daerah (Pilkada) untuk memilih kepala daerah tingkat 1 dan 2 secara serentak di berbagai wilayah di Indonesia. Komunitas DSI (Data Science Indonesia) dan Perludem (Perkumpulan untuk Pemilu dan Demokrasi) mengadakan beberapa studi/riset mengenai Pilkada tersebut. Partner riset saya (Jaka dan Adib) mengajak untuk membuat penelitian mengenai penyebaran informasi Pilkada di media sosial, tujuannya adalah melihat gaung pesta demokrasi ini di kalangan masyarakat Indonesia. Twitter adalah pilihan yang masuk akal, karena pada saat itu ramai sekali tweet tweet mengenai Pilkada.

Blog entry ini sebenarnya sangat terlambat, hal ini dikarenakan saya sendiri lupa pernah mengadakan penelitian ini, karena hasil penelitian waktu itu disampaikan di suatu acara di forum terbuka (dipresentasikan oleh Jaka dan Adib) dan tidak ditulis dalam bentuk jurnal, sehingga saya tidak mempunyai bukti pernah melakukan riset ini. Maka dari itu, blog entry ini akan menjadi pengingat mengenai riset pilkada yang pernah saya lakukan.

Data tweet diambil selama 6 hari (3-9 desember 2015) dengan jumlah tweet mencapai 900 ribu tweets. Jaringan percakapan dibagi menjadi masa selama kampanye, masa tenang, dan hari pelaksanaan pilkada. 

Penelitian kami membahas apa yang mengenerate percakapan di media sosial, bagaimana berita pilkada menyebar, dan bagaimana mengukur penyebaran berita tersebut. Presentasi lengkap dari Jaka bisa dilihat di Link ini (slideshare)

 

 

Screen Shot 2016 06 25 at 12 38 56 AM

 

NewImage

NewImage