ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X TERHADAP KONFLIK BERKEPANJANGAN PALESTINA DENGAN ISRAEL

Muhammad Saipul Bahri, Herman Kuswanto

Abstract


Konflik antara Palestina dan Israel memicu opini dari masyarakat, khususnya di media sosial X. Media sosial ini mengutamakan berbagi pemikiran liar penggunanya melalui postingan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen yang diungkapkan pengguna media sosial X terhadap konflik. Hal ini untuk mengukur intensitas perasaan yang disampaikan dalam data teks. 150 dataset diambil dari media sosial X, termasuk 50 postingan untuk setiap kata kunci. Kata kuncinya yakni Palestina, Israel, dan Palestine Israel War. Analisis sentimen menggunakan WEKA yang menerapkan metode Trees Classifier. Atribut tersebut adalah atribut akun yang mempunyai label centang biru atau tidak, dan atribut sentimen yang mempunyai label positif, netral, dan negatif. Hasilnya menunjukkan pada atribut akun terdapat 78 akun yang bertanda centang biru dan 72 akun tidak. Kemudian pada atribut sentimen diperoleh hasil berupa sentimen positif sebesar 81, sentimen netral sebesar 15, dan sentimen negatif sebesar 54. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna media sosial X terhadap Palestina dan Israel memberikan sentimen positif sehingga kedepannya mereka bisa mencari solusi yang baik dari kedua belah pihak dan sentimen ini didominasi oleh akun centang biru yang tentunya berdampak signifikan.

Full Text:

PDF

References


Ardiani, L., Sujaini, H., & Tursina, T. (2020). Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin), 8(2), 183. https://doi.org/10.26418/justin.v8i2.36776

Aswini R. (2023). Why Do We Use Decision Trees in Machine Learning? Https://Www.Turing.Com/Kb/Importance-of-Decision-Trees-in-Machine-Learning.

Buntoro, G. A. (2017). Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. In Integer Journal (Vol. 2, Issue 1). https://t.co/jrvaMsgBdH

Chris McGreal. (2023). What are the roots of the Israel-Palestine conflict? The Guardian.

Danang Suryo. (2023, July 31). Cara Mendapatkan Uang dari Twitter Resmi, Harus Centang Biru, Follower Minimal 500. Https://Www.Kompas.Tv/Saintek/430377/Cara-Mendapatkan-Uang-Dari-Twitter-Resmi-Harus-Centang-Biru-Follower-Minimal.

Homepage, J., Roihan, A., Abas Sunarya, P., & Rafika, A. S. (2019). IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper. In IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) (Vol. 5, Issue 1).

Ibrahim, F. A., & Shiba, O. A. (2019). Data Mining: WEKA Software ( an Overview ). In JOPAS (Vol. 18, Issue 3). www.Suj.sebhau.edu.lyISSN2521-9200

Ibrahim, M. R., & Kuswanto, H. (2022). Perancangan Aplikasi Pelayanan Kursus Mengemudi Menggunakan Metode Waterfall Pada LPK/LKP Indera Magelang Berbasis Web. JIKA (Jurnal Informatika), 6(3), 242–248. https://doi.org/10.31000/jika.v6i3.6121

Mahdi, S. O., & Rizki, M. (n.d.). Analisis Sentimen Terhadap Produk Otomotif dari Twitter Menggunakan Kombinasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Pendekatan Lexicon (Studi Kasus: Mobil Toyota).

Maulana Ardhiansyah, N. M. I. R. (2022). Data Mining dan Implemetasinya Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan. Pascal Books.

Permana, A. A., & Putra, P. P. (2023). Sentiment Analysis Public Opinion of CFW (Citayam Fashion Week) On Social Media Twitter Using Naive Bayes Classifier. JIKA (Jurnal Informatika), 7(1), 112–116. https://doi.org/10.31000/jika.v7i1.7410

Qommarria Rostanti. (2023, August 1). Twitter Berubah Nama Jadi X, Istilah Tweet Ganti Jadi Post. Https://Ameera.Republika.Co.Id/Berita/Rypkl4425/Twitter-Berubah-Nama-Jadi-x-Istilah-Tweet-Ganti-Jadi-Post.

Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online JD.ID Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS, 10(2).

Savitri, N. L. P. C., Rahman, R. A., Venyutzky, R., & Rakhmawati, N. A. (2021). Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7(1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3216

Setiyorini, T., Tinggi, S., Informatika, M., Komputer, D., Mandiri, N., & Wahono, R. S. (2015). Penerapan Metode Bagging untuk Mengurangi Data Noise pada Neural Network untuk Estimasi Kuat Tekan Beton. Journal of Intelligent Systems, 1(1). http://journal.ilmukomputer.org

Witanti, A., Yogyakarta Jl Raya Wates-Jogjakarta, B., Sedayu, K., Bantul, K., & Istimewa Yogyakartalamat, D. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Media Sosial twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) P-ISSN, 5, 2622–6901




DOI: http://dx.doi.org/10.31000/jika.v8i3.10632

Article Metrics

Abstract - 595 PDF - 600

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

INDEX BY :