Dalam rentang waktu 1 Januari s.d. 31 Desember 2018, sekitar 3.739.336 cuitan berhasil di-crawl dan di-filter dari Twitter dengan kata kunci "jokowi". Jutaan cuitan tersebut kemudian diproses menggunakan Apache Spark dan MongoDB untuk menemukan kecenderungan sentimen netizen terhadap Presiden Jokowi selama tahun 2018.
Hasilnya, porsi sentimen positif jauh lebih besar daripada sentimen negatif. Sepanjang tahun 2018, persentase sentimen positif cenderung meningkat dengan rasio signifikan, mulai 13,73 % pada Januari menjadi 26,08 % pada Desember 2018.Â
Sejalan dengan itu, persentase sentimen negatif juga mengalami peningkatan, namun dengan rasio yang jauh lebih kecil, dari 6,89% pada Januari menjadi 8,42% pada Desember 2018. Tidak hanya sentimen, dengan proses lebih lanjut, didapatkan juga temuan-temuan berikut:
1. Hashtag atau Tagar apa yang paling populer dan bagaimana kontribusinya pada proporsi sentimen positif, negatif, dan netral.
2. Tweet atau Cuitan mana saja yang paling berpengaruh pada sentimen tertentu berdasarkan jumlahposting, Like dan Retweet.
3. Siapa saja User yang berperan signifikan pada distribusi sentimen positif, negatif, maupun netral berdasarkan jumlah Like dan Retweet yang dihasilkannya.
Analisa data Twitter ini adalah salah satu contoh sederhana implementasi teknologi Big Data yang dibahas detail dalam buku "Teknologi Big Data -- Sistem Canggih dibalik Google, Yahoo!, Facebook, IBM -- " Edisi Revisi.
