Analisa Big Data Pilkada 2017

Pilkada serentak 2017 kali ini berlangsung sangat panas, terutama untuk pemilihan gubernur DKI Jakarta. Panasnya pilkada DKI Jakarta terasa sampai di dunia social media dan internet. Tim sukses masing-masing pasangan berusaha menarik simpati lebih dari 80 juta pengguna internet di Indonesia yang semuanya peduli dengan siapa yang akan memimpin Jakarta, meskipun tidak ikut memilih di Pilkada.

Terlepas dari siapa yang akan memenangkan pemilihan gubernur DKI Jakarta ini, tim Saya di Penulis.ID tertarik untuk mengupasnya. Kebetulan salah satu klien kami adalah Sonar, sebuah startup social media monitoring dan juga big data. Kami telah mendapat persetujuan dari Sonar untuk “mengupas” data mereka lebih lanjut, dari kacamata dunia digital marketing dan membaginya untuk pelaku startup di Indonesia. Kami mengambil data dari tanggal 1 November 2016 hingga 13 February 2017.

Untuk Jumlah Buzz, Pasangan Ahok-Djarot Unggul

Dilihat dari jumlah buzz, pasangan Ahok-Djarot mendapatkan angka 12,4 juta, sedangkan pasangan Agus-Sylviana mendapatkan angka 1,3 juta dan pasangan Sandiaga-Anies di angka 7,1 juta. Jumlah buzz ini menggambarkan berapa banyak orang yang membicarakan kandidat gubernur. Terlepas dari kualitas kandidat gubernur sendiri, hasil dari buzz ini juga merupakan hasil kerja keras tim digital marketing masing-masing kandidat. Apakah ini berarti tim digital marketing pasangan Ahok-Djarot bekerja lebih baik dibanding kandidat lain?

Berdasarkan analisis tim kami, belum tentu. Buzz bisa berasal dari tim digital marketing internal, bisa juga kiriman dari tim digital marketing pasangan lain. Misal, “pilih pasangan 1 karena pasangan 1 paling oke”, biasanya berasal dari tim digital marketing internal atau pendukung pasangan 1. Tapi misal, “jangan pilih pasangan 1 karena pasangan 1 jelek”, bisa berasal dari tim digital marketing lawan atau pendukung pasangan lawan, meskipun sama-sama menyebut nama salah satu pasangan dan dihitung sebagai buzz.

Selain itu, jumlah buzz juga bisa dipengaruhi oleh jumlah pendukung pasangan dan juga jumlah akun robot yang digunakan. Oleh karena itu, kami juga mengambil data pendukung lain yang bisa menjelaskan jumlah buzz yang diterima masing-masing calon.

Dalam Engagement, Pasangan Anies-Sandiaga Unggul

Meskipun secara jumlah total buzz kalah dari pasangan Ahok-Djarot, pasangan Anies-Sandiaga unggul di dalam metrik “Engagement”. Terlihat dari setiap buzz yang diterima, pasangan Anies-Sandiaga lebih menarik di mata netizen. Kalau kami sederhanakan, jumlah yang membicarakan Ahok-Djarot memang lebih banyak, tapi pendukung Anies-Sandi lebih engage dari mereka.

Sentimen Positif Agus-Sylviana Lebih Tinggi Dari Anies-Sandiaga

Hasil penarikan big data dari platform Sonar sangat menarik di bagian ini. Meskipun dari total jumlah buzz dan engagement kalah telak dari pasangan Anies-Sandiaga, ternyata pasangan Agus-Sylviana masih mempunyai jumlah sentimen positif yang lebih besar. Kita bisa menyimpulkan bahwa meskipun paling jarang dibicarakan oleh netizen, pasangan Agus-Sylviana mempunyai basis pendukung yang sangat mencintai mereka, sehingga banyak membicarakan hal yang positif tentang pasangan tersebut.

Data sentimen juga menunjukkan bahwa meskipun Ahok-Djarot mempunyai angka sentimen positif paling tinggi, pasangan tersebut juga mempunyai angka sentimen negatif yang ekstrem dibandingkan kedua pasangan lain. Love-hate relationship antara Ahok-Djarot dengan pendukung dan pembenci mereka sangat ekstrem. Hal ini bisa dimaklumi apabila kita melihat prestasi-prestasi Ahok-Djarot dan di sisi lain masalah yang sedang mereka hadapi.

Jadi, Siapa yang Akan Menang?

Sayangnya, informasi big data dari Sonar diambil dari seluruh Indonesia, bukan khusus pemilih Jakarta. Sehingga tim kami juga menyimpulkan bahwa meskipun kita mengetahui apa pendapat netizen Indonesia mengenai pilkada DKI, kita tidak bisa mengambil kesimpulan mengenai siapa yang akan memenangkan pemilihan kali ini hanya dari big data.

PS: Saya tidak mendukung salah satu calon. Ini hanyalah analisa big data yang menurut kami menarik.