Analisis Penggunaan Bot di Media Sosial X pada Pilpres Indonesia Tahun 2024

Abstract

Perkembangan teknologi internet telah mempermudah penyebaran informasi melalui jejaring sosial, tetapi juga membuka peluang bagi tumbuhnya bot palsu yang sering menyamar sebagai manusia. Platform X (sebelumnya Twitter) sering menjadi sasaran bot untuk menyebarkan informasi palsu, memanipulasi tren, dan memengaruhi opini publik, terutama dalam konteks politik sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren penggunaan bot di media sosial X selama Pemilu Presiden Indonesia 2024 serta mengevaluasi performa model deteksi bot menggunakan algoritma Random Forest. Data penelitian mencakup dataset berlabel bot dan human dari Botometer Repository serta hasil crawling tweet dan scraping profil pengguna X. Metode yang digunakan meliputi preprocessing data, penanganan ketidakseimbangan data menggunakan SMOTE, cross-validation, pelatihan model dengan algoritma Random Forest, dan evaluasi model menggunakan metrik AUC-PR, precision, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model deteksi bot memiliki performa tinggi dengan nilai AUC sebesar 0.9952. Hasil analisis mengungkapkan bahwa 34,30% dari 108.429 akun aktif terindikasi sebagai bot, yang menghasilkan 35,67% dari total 292.187 tweet selama periode pemilu. Grafik tren aktivitas bot menunjukkan peningkatan signifikan pada Minggu ke-7 (12–18 Februari 2024), yang mencerminkan tingginya aktivitas akun bot yang kemungkinan digunakan untuk menyebarkan informasi, kampanye, atau narasi tertentu yang berkaitan dengan pelaksanaan Pilpres. Peningkatan tertinggi tercatat pada Minggu ke-9 (26 Februari–3 Maret 2024), pasca pelaksanaan pemilu, di mana topik mengenai Pilpres kembali menjadi sorotan. Namun, terjadi penurunan pada Minggu ke-10 (4–10 Maret 2024), hingga akhirnya aktivitas bot mengalami penurunan yang konsisten setelah berakhirnya masa kampanye pada akhir Maret 2024. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi upaya mitigasi penyebaran disinformasi di media sosial serta menjadi referensi dalam pengembangan metode deteksi bot di masa mendatang.