Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Terhadap Analisis Sentimen Boikot Produk Terafiliasi Israel Pada Media Sosial “X”
Abstrak
Konflik antara Israel dan Palestina menimbulkan dampak global, ermasuk memicu gerakan pemboikotan terhadap produk-produk yang memiliki keterkaitan dengan Israel. Di Indonesia, gerakan ini mendapatkan dukungan luas, terutama di media sosial “X”. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi pandangan masyarakat terhadap gerakan tersebut melalui metode analisis sentimen berbasis teks, dengan memanfaatkan data berupa komentar pada unggahan pengguna yang kemudian dikategorikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Isu boikot produk Israel menjadi perhatian masyarakat luas, ditandai dengan masifnya penyebaran opini di media sosial. Penelitian ini penting karena dapat memberi pemahaman tentang persepsi masyarakat yang mampu dimanfaatkan oleh pemilik merek untuk menjaga reputasi mereka. Proses analisis dijalankan dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier terhadap data teks dari media sosial “X” sepanjang tahun 2024. Hasil klasifikasi mengindikasikan bahwasanya dari total 9.442 komentar, sebanyak 63,1% termasuk sentimen positif dan 36,9% tergolong negatif. Model mencapai tingkat akurasi sejumlah 83%, dengan nilai f1-score tertinggi pada kelas sentimen positif, yakni 0,87%. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penerapan pipeline klasifikasi yang efektif untuk menangkap opini publik terhadap isu sosial yang sensitif.
Kata kunci— Analisis Sentimen, Naive Bayes, Boikot, Produk Israel, Media Sosial, Klasifikasi Teks
Referensi
[1] M. Amri, “Konstruksi Realitas Konflik IsraelPalestina Di Media Online Republika.co.id dan Kompas.com,” LayaR: Jurnal Ilmiah Seni Media Rekam, 2021.
[2] R. Sagita Dewi, “Pengaruh Konflik Palestina-Israel Terhadap Perekonomian Dunia,” JEBESH: Journal of Economics Business Ethic and Science of History, vol. 2, no. 3, 2024.
[3] F. A. Ramadhan, “Peran Hukum Internasional dalam Menengahi Konflik Israel-Palestina pada Tahun 2023-2024,” Rio Law Jurnal, vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.36355/.v1i2.
[4] R. Sugandi and R. Anggraini, “Gerakan Sosial: Aksi Bela Palestina Boikot Produk Israel Di Kota Padang 2017-2023,” CENDEKIA: Jurnal Ilmu Sosial, Bahasa dan Pendidikan, vol. 4, no. 2, 2024.
[5] Y. Nurtikasari, Syariful Alam, and Teguh Iman Hermanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 4, pp. 411–423, Aug. 2022, doi: 10.55123/insologi.v1i4.770.
[6] M. R. F. Septiazi and N. Yuliana, “Analisis Pengaruh Media Sosial Terhadap Gerakan Boikot Produk Israel Di Indonesia,” Triwikrama: Jurnal Multidisiplin Ilmu Sosial, vol. 2, no. 4, 2023.
[7] A. Tiara Susilawati, N. Anjeni Lestari, and P. Alpria Nina, “Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Nian Tana Sikka: Jurnal Ilmiah Mahasiswa, vol. 2, no. 1, pp. 26–35, 2024, doi: 10.59603/niantanasikka.v2i1.240.
[8] Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma NaÔve Bayes dan KNN,” Jurnal KomtekInfo, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[9] T. A. Sari, E. Sinduningrum, and F. Noor Hasan, “Sentimen Ulasan Pelanggan Pada Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis , vol. 3, no. 6, pp. 773–779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[10] B. Ramadhani and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma NaÔve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” Jurnal Media Informatika Budidarma, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7458. ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.12, No.4 Agustus 2025 | Page 6792
[11] P. Prihandoko, R. G. Alam, G. Gunawan, and D. Abdullah, Memahami Konsep dan Implementasi Machine Learning, 1st ed., vol. 1. Jambi: PT Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.
[12] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009. Accessed: Jun. 29, 2025. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=-Ojclag73O8C&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=false
[13] J. Khatib Sulaiman, F. Baehaqi, and N. Cahyono, “Analisis Sentimen Terhadap Cyberbullying Pada Komentar di Instagram Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Indonesian Journal of Computer Science, 2024.
[14] R. A. Husen, R. Astuti, L. Marlia, R. Rahmaddeni, and L. Efrizoni, “Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter Terhadap Bank BSI Menggunakan Algoritma Machine Learning,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, pp. 211–218, Oct. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.901.
[15] S. T. , M. Yessy Asri, M. K. Dr. Dra. Dwina Kuswardani, S. Kom. , M. K. Listra Frigia Missianes Horhoruw, and S. Siti Aisyah Ramadhana, Analisis Sentimen Menggunakan Ulasan Pengguna Aplikasi, 1st ed., vol. 1. Ponorogo: Uwais Inspirasi Indonesia, 2024. Accessed: Jun. 29, 2025. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books/about/MACHINE_LEARNING_DEEP_LEARNING_Analisis.html?id=Yu7uEAAAQBAJ&redir_esc=y
