ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BOIKOT BRAND PRO-ISRAEL PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: STARBUCKS)
Nur Fadhilah Az-haari, Didi Juardi, Asep Jamaludin Program Studi Informatika S1, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur,Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177 2010631170024@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Palestina-Israel  merupakan  dua  negara  yang  masih  terlibat  dalam  konflik  peperangan  yang  berlangsung hingga  saat  ini.  Sejak  pecahnya  konflik  antara  Israel  dan  Hamas  pada  7  Oktober  2023,  banyak  produk  yang dianggap mendukung Israel, termasuk produk-produk Amerika seperti Starbucks yang mengalami dampaknya. Penurunan  harga  ekuitas  perusahaan  besar  kemungkinan  terkait  menanggapi  krisis  kemanusiaan  yang  timbul akibat serangan militer terhadap warga sipil Palestina, dilakukan boikot terhadap produk yang mendukung Israel. Penelitian  ini  menerapkan  sistem  klasifikasi  untuk  mengkategorikan  sentimen  dari  tweet  yang  menggunakan hashtag #BoikotStarbucks dan #BoikotProIsrael. Hasil pengolahan opini atau sentimen dari penerapan algoritma Naïve  bayes yang  meruakan salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  namun  sangat  efektif  dalam pengolahan data teks, seperti klasifikasi sentimen pada tweet . Klasifikasi yang digunakan adalah metodologi KDD yang  terbagi  kedalam  tiga  kelas  yaitu  Positif,  Netral  dan  Negatif  melalui  media  sosial  Twitter  menggunakan penerapan algoritma Naïve bayes diperoleh hasil yaitu 130 label positif, 156 label negatif, dan 611 label netral. Nilai  accuracy  tertinggi  terdapat  pada  model  90:10  dengan  71%,  precision  24%,  dan  recall  33%.  Selain menggunakan  confusion  matrix  model  diuji  dengan  grafik  ROC  yang  menghasilkan  nilai  AUC  tertinggi  pada model 90:10 dengan nilai 0.689 yang dapat diartikan model ini kualitasnya good classification
Kata kunci :  Analisis Sentimen, Boikot Starbucks, Naïve Bayes, Twitter, Lexicon

## 1. PENDAHULUAN
Perselisihan antara Palestina dan Israel merupakan salah satu pertikaian yang paling lama dan kompleks  di  dunia.  Konflik  ini  telah  berlangsung selama bertahun-tahun dan melibatkan berbagai aspek, termasuk  isu  wilayah,  agama,  sejarah,  dan  politik. seorang  akademisi  dan  peneliti  ekonomi  dari  FEB Universitas  Indonesia,  boikot  produk pro -Israel dianggap beralasan karena Israel telah secara konsisten menunjukkan kebijakan apartheidnya terhadap Palestina  selama  lebih  dari  tujuh  decade.  Perhatian publik terfokus pada perang antara Israel dan Hamas karena  insiden  kekerasan  dan  dugaan  genosida  di wilayah  Palestina.  Dampaknya  terlihat  dalam perubahan  harga  saham  dan  minat  beli  masyarakat terhadap  produk-produk  yang  mendukung  Israel[1]. Sejak pecahnya konflik antara Israel dan Hamas pada 7  Oktober  2023,  banyak  produk  yang  dianggap mendukung Israel, termasuk produk-produk  Amerika seperti Starbucks yang mengalami dampaknya. Media  social Twitter dapat  berperan  sebagai sarana  komunikasi  yang  menghubungkan  antara pemerintah  dan  masyarakat.  Oleh  karena  itu  peran aspirasi masyarakat sangat signifikan dalam kesuksesan kebijakan pemerintah. Keberhasilan suatu kebijakan  yang  diterapkan  oleh  pemerintah  dapat dinilai, antara lain, dari tanggapan yang diberikan oleh masyarakat  [2]. Pada penelitian ini  diterapkan sistem klasifikasi  untuk  mengategorikan  sentimen  dengan tujuan  menganalisis  polaritas  suatu tweet dengan hastag  #BoikotStarbucks dan  #BoikotProIsrael,
apakah termasuk dalam kategori positif, negatif, atau netral. Classifier atau  klasifikasi  merupakan  suatu metode  yang  dapat  menggelompokan  data  menjadi beberapa  kelas  dengan  menggunakan  metode  Naïve Bayes

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
.Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Kurniawan & Waluyo, (2022) menggunakan Analisis sentimen  terhadap  masyarakat  Indonesia  terkait pemindahan  ibukota  melalui  Twitter  yang  dilakukan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  total  822 tweet. [3]
Pada  penelitian  lain  terkait  analisis  sentimen yang  dilakukan  oleh  Mahardhika  &  Zuliarso  (2018) mempelajari Analisis sentimen terhadap pemerintahan Joko  Widodo  di  platform  Twitter  dilakukan  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier yang menunjukan  akurasi  97%  saat  melakukan  analisis sentiment pada objek penelitian terhadap pemerintahan Joko Widodo.[4]

## 2.2. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  solusi  yang memfasilitasi ekstraksi pendapat yang disederhanakan atau rincian perasaan terkait suatu topik atau konteks dari sejumlah besar sumber data (Bordoloi & Biswas, 2023).  Analisis  sentiment  dijelaskan  sebagai  suatu prosedur untuk mengenali, mengidentifikasi, dan/atau mengkategorikan  emosi  atau  pendapat  pengguna
terkait  dengan  layanan  tertentu,  seperti  film,  produk, acara, atau atribut lainnya, pengategorian tersebut bisa mencakup dimensisebagai positif, negatif, atau netral [5].

## 2.3. Aplikasi X
Salah satu brand di dunia digital yang baru-baru ini  melakukan  rebranding  adalah  aplikasi  X  yang dulunya  bernama  Twitter.  X  merupakan  aplikasi berupa  platform  media  sosial  asal  Amerika  Serikat sebagai penyedia layanan mikroblog agar penggunanya dapat saling berkomunikasi, berekspresi, dan  menyebarkan  informasi  dengan  berbagi  ide, perspektif, dan pengalaman mereka sendiri, pengguna dapat membangun rasa koneksi dan komunitas dengan orang lain di platform

## 2.4. Data Mining
Data Mining merupakan salah satu bidang yang mengalami  perkembangan  pesat  karena  adanya kebutuhan  besar  akan  nilai  tambah  dari  database dengan skala besar. Definisi data mining adalah proses ekstraksi  informasi  atau  pengetahuan  dari  data  yang sebelumnya  tidak  diketahui,  bersifat  tertutup,  dan dianggap tidak berguna, menjadi informasi, pengetahuan, atau pola dari data  yang berskala besar [6]

## 2.5. Naïve Bayes Classifier
(Nurtikasari et al., 2022) mendeskripsikan Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi probabilistik yang sangat efisien dalam melakukan analisis sentimen pada teks.  Algoritma  ini  berasaskan  pada  teorema  Bayes, suatu  metode  untuk  memperkirakan  kemungkinan terjadinya  suatu  kejadian  berdasarkan  data  yang  ada. [7]

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan alat yang digunakan  dalam  mengevaluasi  model  klasifikasi untuk  mengestimasi  keberhasilan  dan  kegagalan prediksi objek. Sebuat matriks  yang  membandingkan prediksi dengan  kelas aktual  atau  memberi informasi mengenai  nilai  yang  sesungguhnya  serta  prediksi dalam suatu pengklasifikasian. [8]
Tabel 1. Rumus Confusion Matrix
Keterangan: TP : Jumlah kasus positif yang terklasifikasi benar FP : Jumlah kasus negatif yang terklasifikasi positif TN : Jumlah kasus negatif yang terklasifikasi benar FN : Jumlah kasus negatif yang terklasifikasi negative

## 2.7. Python
Python  sebagai  bahasa  pemrograman  yang menjadi  salah  satu  yang  paling  diminati  dan  umum diterapkan  di  berbagai  bidang,  khususnya  dalam analisis  data.  Pyhton  dibuat  pada  tahun  1990  oleh Guido van Rossum, yang menonjol karena fleksibilitas dan  kemudahan  penggunaannya,  menjadikannya pilihan utama bagi banyak ilmuwan data, peneliti, dan pengembang  perangkat  lunak.  Kelebihan  Python melibatkan  ketersediaan  berbagai  pustaka  dan kerangka  kerja  kuat  seperti  NumPy,  Pandas,  dan Matplotlib,  yang  mempermudah  proses  pengolahan, manipulasi,  analisis,  dan  visualisasi  data  dengan efisien [9]

## 2.8. Crawling Data
Pengambilan
data merupakan proses pengambilan suatu data dari suatu database. Crawing juga  merupakan  metode  yang  diterapkan  untuk menghimpun  informasi  yang  berasal  dari  web. Crawling  beroperasi  secara  otomatis,  di  mana informasi  dikumpulkan  berdasarkan  kata  kunci  yang telah diberikan oleh pengguna [10]

## 2.9. Metode Lexicon
Metode Lexicon adalah metode yang melibatkan frasa,  ungkapan,  atau  isi  teks  yang  umumnya ditemukan  dalam  percakapan,  dialog,  pesan,  ulasan, dan  sejenisnya.  Pendekatan  Lexicon  menggunakan daftar kata sentiment yang terdiri dari kata-kata positif, netral,  dan  negatif  yang  dikaitkan  dengan  kata-kata dalam kalimat untuk menentukan tingkat polaritasnya [11] Dalam kamus tersebut setiap kata telah diberikan skor  polaritas  yang  berkisar  dari  -1  untuk  kategori negatif hingga +1 untuk kategori positif [12]).
2.10. Receiver Operating Characteristic (ROC)
Kurva
ROC (Receiver Operating Characteristic) adalah salah satu metode evaluasi yang sering  digunakan  untuk  mengukur  performa  sistem klasifikasi.  Untuk  membandingkan  dan  menentukan keunggulan  classifier,  digunakan  penghitungan  AUC (Area  Under  Curve)  yang  merupakan  luas  area  di bawah  kurva.  AUC  selalu  memiliki  nilai  di  antara  0 hingga  1,  dihitung  berdasarkan  luas  gabungan trapesium dari titik-titik sensitivitas dan spesifisitas([13]

## 3. METODE PENELITIAN
Knowledge Discovery in Databases (KDD) dapat digunakan dalam melakukan proses data mining. KDD merupakan suatu proses data mining untuk menghasilkan  informasi  berharga,  serta  rancangan yang terkandung di dalam data. Untuk mengidentifikasi pola-pola yang ada dalam data dapat menggunakan algoritma KDD [14].
Nilai Sebenarnya TRUE FALSE
Nilai P re d ik si
TRUE TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) FALSE FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
Langkah  utama  dalam  proses  KDD  tergambar dalam gambar 1, yang melibatkan serangkaian tahapan sebagai berikut:

## 3.1. Selection
Proses  selection  melibatkan  pengumpulan  data, di mana dataset terdiri dari 1887 data yang diperoleh dari Twitter melalui teknik crawling di Google Colab. Untuk  melakukan  crawling  Twitter,  peneliti  perlu memperoleh  auth-token  terlebih  dahulu.  Auth-token ini  merupakan  kode  unik  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  dan  mengautentikasi  pengguna Twitter.  Google  Colab,  sebuah  platform  cloud  yang memungkinkan  eksekusi  kode  Python  secara  online, dapat  dimanfaatkan  oleh  peneliti  untuk  memperoleh auth-token  tersebut.  Proses  pengambilan  data  dari Twitter dapat dilakukan langsung di Google Colab.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  adalah  tahap  di  mana  data dibersihkan  dan  disesuaikan.  Saat  mengumpulkan data,  informasi  yang  diperoleh  biasanya  tidak terstruktur  dan  mengandung  banyak  karakter  yang tidak  relevan.  Tujuan  dari  preprocessing  adalah menghilangkan noise tersebut. Pada tahap ini, terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan:
a. Cleaning adalah  proses  menghapus  data  yang tidak  relevan,  seperti  emotikon,  hashtag,  nama pengguna,  URL,  atau  karakter  lain  yang  tidak berguna.
b. Case  Folding adalah  tahap  mengubah  teks menjadi huruf kecil.
c. Tokenization adalah  tahap  memecah  kalimat menjadi kata-kata.
d. Filter by length adalah salah satu  metode untuk menyeleksi data berdasarkan kriteria tertentu.
e. Stopword adalah  tahap  menghapus  kata-kata yang  tidak  memiliki  nilai  pada  proses  data mining, seperti kata sambung.
f. Stemming adalah  tahap  menghapus  imbuhan pada kata.
g. Pelabelan  adalah  tahap  memberikan  label  pada kalimat agar memiliki nilai sentimen.

## 3.3. Transformation
Transformasi data adalah proses yang dilakukan untuk  merubah  struktur  atau  format  data  sehingga sesuai  untuk  diolah  dalam  proses  data  mining  yang memiliki tujuan untuk memastikan bahwa
karakteristik data yang akan digunakan dalam analisis memenuhi  persyaratan  algoritma  atau  model  yang akan  digunakan.  Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan penghitungan  bobot  kata  menggunakan  metode  TF- IDF.

## 3.4. Data Mining
Proses  penemuan  pola  atau  informasi  yang menarik  dengan  menerapankan  teknik,  metode,  atau algoritma  khusus.  Variasi  metode,  algoritma,  atau teknik  yang  ada  dalam  data  mining  cukup  besar. Dalam  penelitian  ini,  kami  memilih  algoritma  Naïve Bayes  untuk  mengklasifikasikan  data.  Sebelum melakukan  data  mining,  data  dibagi  menjadi  dua bagian:  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  dengan rasio 90% untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian. Pada  tahap  ini,  analisis  sentimen  dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier untuk menghitung  nilai accuracy , precision , recall ,  dan F- measure dari pengklasifikasi.

## 3.5. Evaluation
Peneliti  menggunakan  metode  pengujian  untuk mengevaluasi  kualitas  model  klasifikasi  yang dikembangkan.  Model  klasifikasi  diuji  dengan menghitung  akurasi,  yang  merupakan  rasio  antara jumlah  rekaman  yang  diklasifikasikan  dengan  benar dan  jumlah  total  rekaman.  Hasil  pengujian  disajikan dalam  bentuk  tabel  matriks  konfusi  yang  mencakup empat nilai: true positif (TP), false negatif (FN), true negatif  (TN),  dan  false  positif  (FP).  Peneliti memanfaatkan  matriks  konfusi  sebagai  alat  evaluasi untuk  mengukur  seberapa  baik  model  dapat membedakan antara klasifikasi yang benar atau salah. Selain  menggunakan  matriks  konfusi,  performansi model  juga  dapat  diukur  dengan  nilai  AUC  (Area Under  Curve)  dan  kurva  ROC  (Receiver  Operating Characteristics). Nilai AUC untuk semua model Naive Bayes  Multinomial  dapat  ditemukan  dalam  Tabel Berikut:

## Tabel 2. Kategori Pengklasifikasian AUC
Nilai AUC Kategori Pengklasifikasian 0.80 - 1.00 Excellent Classification 0.60 - 0.80 Good Classification 0.40 - 0.60 Fair Classification 0.20 - 0.40 Poor Classification 0.00 - 0.20 Failur Classification
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Crawling Data
Hasil  dari  proses  seleksi  data  dilakukan  dengan melakukan  crawling  data  dari  media  sosial  Twitter menggunakan  kata  kunci  "Boikot  Starbucks"  dalam bahasa Indonesia. Proses crawling data ini menggunakan  akses  ke  Twitter  API.  Contoh  dataset awal  yang  dihasilkan  dari  crawling  ini  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Alur penelitian KDD
Gambar 2. Hasil Crawling Data
Jumlah  data  awal  yang  dihasilkan  dari  proses crawling ini  adalah  sebanyak  1887,    waktu  yang digunkaan  pada  saat  proses crawling data  mulai  dari tanggal 1 Januari hingga 1 Maret 2024. Dataset awal ini  terdiri  dari  beberapa  atribut,  termasuk username, created_at , dan full_text.

## 4.2. Cleaning
Cleaning  atau  pembersihan  adalah  tahap  dalam preprocessing  data  di  mana  data  mentah  dibersihkan dari informasi yang tidak relevan dan menghapus data yang  hilang,  menormalkan  teks  (mengonversi  teks menjadi  huruf  kecil),  menghapus  tanda  baca, mengatasi  kata-kata  yang  salah  eja,  atau  menghapus entitas yang tidak relevan. Hasil dari proses cleaning dapat dilihat pada tabel 3 berikut :

## Tabel 3. Hasil Cleaning
Sebelum Sesudah @bharianmy Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia!!!! Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia

## 4.3. Case Folding
Case  Folding yaitu  mengubah  semua  huruf kapital  dalam  dataset  menjadi  huruf  kecil,  untuk menormalkan  karakter  dalam  dataset,  sehingga  pada proses  tokenizing  dapat  dilakukan  dengan  lebih mudah.  Hasil  penenrapan  tahap Case Folding dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Case Folding Sebelum Sesudah Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia terus boikot starbucks malaysia
4.4. Tokenizing Pada  tahap tokenizing ,  data tweet yang sebelumnya  dalam  bentuk  kalimat  akan  dipecah menjadi kata-kata individual untuk memudahkan saat memasuki  tahap  transformasi,  karena  tidak  lagi memproses  kalimat  secara  keseluruhan  tetapi memproses  kata-kata  secara  terpisah  dari  kalimat tersebut.  Hasil  dari  proses Tokenizing dapat  dilihat pada tabel 5 berikut :
Tabel 5. Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia ['terus', 'boikot',
'starbucks', 'malaysia']

## 4.5. Stopword
Tahap  stopword  untuk  kata-kata  yang  tidak relevan  akan  disaring  untuk  proses  klasifikasi selanjutnya. Misalnya, kata-kata seperti "yang", "dan", "di",  "dari",  dan  "nya"  biasanya  tidak  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  klasifikasi  dan  akan dihapus  dengan  menggunakan  dokumen  yang  berisi daftar  kata-kata  stopwords  untuk  membantu  dalam menyaring  kata-kata  yang  tidak  diperlukan  dalam proses  klasifikasi.  Hasil  dari  proses Stopword dapat dilihat pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Hasil Stopword Sebelum Sesudah Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia ['terus', 'boikot', 'starbucks', 'malaysia']

## 4.6. Stemming
Stemming melibatkan  penghapusan  imbuhan dalam  sebuah  kata  yang  mungkin  terletak  di  awal, akhir,  atau  kombinasi  keduanya  untuk  mengurangi frekuensi  dari  sebuah  kata  turunan.  Dalam  tahap Stemming ini,  biasanya  digunakan library Sastrawi pada Python untuk  membantu  proses  ini.  Berikut source  code yang  digunakan  pada  tahap stremming. Hasil dari proses Stemming dapat dilihat pada tabel 7 berikut :
Tabel 7. Hasil Stemming Sebelum Sesudah Teruskan boikot sampai Starbucks keluar dri Malaysia ['terus', 'boikot', 'starbucks', 'malaysia'] 4.7. Labeling Setelah  proses stemming selesai  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  labeling  pada  data menggunakan lexicon Vader. Lexicon Vader menghasilkan  nilai  compound  yang  merupakan  rata- rata  tertimbang  dari  sentimen  yang  terdapat  dalam ulasan[15] Pembobotan sentimen dengan menggunakan  kamus  lexicon  dan  negative  words, berhasil mengelompokkan total 897 data ke dalam tiga kelas. Di antaranya, terdapat 130 data yang termasuk ke dalam kelas positif, 156 data masuk ke dalam kelas negatif, dan 611 data diklasifikasikan ke dalam kelas netral.

## 4.8. Transformation Data
Melakukan pembobotan kata dengan menerapkan  metode  Term  Frequency  –  Inverse Document Frequency (TF-IDF). Proses ini menggunakan  fungsi  TfidfVectorizer  yang  tersedia dalam pustaka sklearn. Berikut adalah hasil dari proses pembobotan  TF-IDF  yang  diterapkan  pada  dataset, yang dapat ditemukan pada Gambar 5 berikut:

## Gambar 3. Hasil Pembobotan TF-IDF

## 4.9. Data Mining
Tahap  Data  Mining  melibatkan  klasifikasi  data dengan  menerapkan  model  dari  algoritma  Naive Bayes, khususnya Multinomial Naive Bayes, menggunakan  pustaka  `sklearn.naive_bayes`  yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python. pengolahan data menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan empat skenario, yaitu 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40 untuk pembagian data training dan data testing. Naïve Bayes classifier digunakan untuk mengklasifikasikan  sentimen  terkait  pemboikotan produk  Starbucks,  sementara  Confusion  Matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  nilai  akurasi  dari prediksi  mesin  terhadap  data  yang  telah  diproses. Berikut adalah pembagian data antara data training dan data testing.

## Tabel 8. Skenario Pembagian Split Data
Presentase Data Jumlah Data Training Testing Training Testing 90% 10% 807 90 80% 20% 717 180 70% 30% 627 270 60% 40% 538 359 Total 897

## 4.10. Evaluation
Setelah proses pembuatan model selesai, model yang telah dibuat dari setiap skenario akan diuji. Hasil pengujian  model  dinilai  berdasarkan  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f-measure ( f1-score ).  Berikut adalah  hasil  evaluasi  perhitungan  dari  setiap  model skenario  yang  diuji.  Selain  menggunakan  confusion matrix,  performansi  model  juga  dapat  diukur  dengan nilai  AUC  (Area  Under  Curve)  dan  kurva  ROC (Receiver  Operating  Characteristics).  Nilai  AUC untuk  semua  model  Multinomial  Naive  Bayes  dapat ditemukan dalam Tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9. Hasil Nilai AUC Skenario AUC Kualitas 90:10 0,69 Good Classification 80:20 0,65 Good Classification 70:30 0,61 Good Classification 60:40 0,62 Good Classification
Dari semua model skenario menghasilkan nilai AUC yang menunjukkan Good Classification. Model skenario  60:40  memiliki  nilai  AUC  terendah  sebesar 0.62, sedangkan model skenario 90:10 memiliki nilai AUC tertinggi sebesar 0.69 dengan kualitas klasifikasi yang  baik.  Berikut  adalah  grafik  ROC  dari  model dengan nilai AUC tertinggi, yaitu model 90:10.
Gambar 4. Grafik ROC
Berdasarkan  nilai  AUC  untuk  masing-masing kelas,  yaitu  0.602  untuk  kelas  positif  (dengan  garis warna kuning), 0.694 untuk kelas netral (dengan garis warna  hitam),  dan  0.77  untuk  kelas  negatif  (dengan garis warna ungu), maka score ROC AUC pada model yaitu:
ROC AUC Score = 0.602+0.694+0.77 3 =  0.689
Dapat disimpulkan bahwa model pada skenario 90:10,  yang  memiliki  nilai  AUC  tertinggi  sebesar 0.689, memiliki kualitas klasifikasi yang baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan hasil analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes  pada  topik  pemboikotan  produk  Starbucks, yang  mengelompokkan  sentimen  menjadi  tiga  kelas (Positif, Netral, Negatif) melalui data dari media sosial Twitter,  menunjukkan  bahwa  terdapat  130  label positif,  156  label  negatif,  dan  611  label  netral.  Dari data sentimen tersebut, terlihat bahwa kelas sentimen Netral  memiliki  jumlah  data  yang  paling  banyak, menandakan bahwa sentimen terhadap topik pemboikotan  produk  Starbucks  cenderung  termasuk dalam  kategori  Netral.  Tingkat  akurasi  analisis sentimen  diuji  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dengan metode Split data menggunakan empat model: 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  dengan pembagian data 90:10 memiliki nilai akurasi tertinggi, serta  nilai  presisi  tertinggi  juga  terjadi  pada  model yang  sama,  yaitu  90:10.  Selain  menggunakan confusion  matrix,  pengujian  model  juga  dilakukan dengan menggunakan grafik ROC, yang menunjukkan bahwa  model  90:10  memiliki  nilai  AUC  tertinggi sebesar 0.689. Hal ini mengindikasikan bahwa model tersebut memiliki Good Classification .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. N. Rahmani, “DAMPAK PERANG ISRAEL- HAMAS TERHADAP HARGA SAHAM DAN MINAT  BELI  MASYARAKAT  PRODUK PENDUKUNG ISRAEL,” 2023.
[2]  E. M. Thoriq, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  pada  Media Sosial  Twitter  terhadap  Vaksin  Covid-19 menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Term Frequency-Inverse Document Frequency,”  2021.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[3]  A.  Kurniawan  and  S.  Waluyo,  “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis
Sentimen  Pemindahan  Ibukota  Pada  Twitter Application  Of  Naive  Bayes  Algorithm  In Capital  Movement  Sentiment  Analysis  On Twitter,” 2022. [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[4]  Y.  S.  Mahardhika  and  E.  Zuliarso, ANALISIS SENTIMEN  TERHADAP PEMERINTAHAN JOKO  WIDODO  PADA  MEDIA  SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVES BAYES CLASSIFIER . 2018.
[5]  S.  Pandya  and  P.  Mehta,  “A  Review  On Sentiment  Analysis  Methodologies,  Practices And Applications,” INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC  &  TECHNOLOGY RESEARCH ,  vol.  9,  p.  2,  2020,  [Online]. Available: www.ijstr.org
[6]  M.  A.  Hairudin,  H.  Zainuddin,  and  Y.  Wabula, “Rekomendasi Strategi Sosialisasi Program Studi Melalui Jalur Undangan Menggunakan
Algoritma ID3 dan K-Means,” JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering) ,  vol.  6,  no.  01,  pp.  14–18,  Mar. 2022, doi: 10.25077/jitce.6.01.14-18.2022.
[7]  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.
[8]  S.  Juniarsih,  E.  F.  Ripanti,  and  E.  E.  Pratama, “Implementasi  Naive  Bayes  Classifier  pada Opinion Mining Berdasarkan Tweets Masyarakat Terkait Kinerja Presiden dalam Aspek Ekonomi,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (Justin) , vol. 8, no. 3, p. 239, Jul. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.39118.
[9]  Regina  Lo et  al. ,  “Penggunaan  Bahasa Pemrograman  Python  dalam  Menganalisis Hubungan  Kualitas  Kopi  dengan  Lokasi Pertanian  Kopi,” Jurnal  Publikasi  Teknik Informatika ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  100–109,  May 2023, doi: 10.55606/jupti.v2i2.1752.
[10]  A. Agrani and B. Rikumahu,
“PERBANDINGAN  ANALISIS  SENTIMEN TERHADAP DIGITAL PAYMENT ‘GO-PAY’ DAN  ‘OVO’  DI  MEDIA  SOSIAL  TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN WORD CLOUD COMPARISON OF  SENTIMENT  ANALYSIS  AGAINST DIGITAL PAYMENT ‘GO-PAY’ AND ‘OVO’ IN SOCIAL MEDIA TWITTER USING NAÏVE BAYES ALGORITHM AND WORD CLOUD,” Agustus , vol. 7, no. 2, p. 2534, 2020.
[11]  R.  I.  Syah,  H.  Hoiriyah,  and  M.  Walid, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP APLIKASI M-HEALTH PEDULI  LINDUNGI  DENGAN  METODE LEXICON  BASED  DAN  NAÏVE  BAYES,” Indonesian  Journal  of  Business  Intelligence (IJUBI) ,  vol.  6,  no.  1,  Jun.  2023,  doi: 10.21927/ijubi.v6i1.3275.
[12]  M. Z. Nafan and A. E. Amalia, “Kecenderungan Tanggapan  Masyarakat  terhadap  Ekonomi Indonesia  berbasis  Lexicon  Based  Sentiment Analysis,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA ,  vol.  3,  no.  4,  p.  268,  Oct.  2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1283.
[13]  B.  Tri,  R.  Doni,  S.  Susanti,  and  A.  Mubarok, “12~19  Naskah  diterima  23  Januari  2021; direvisi  17  Februari,” JURNAL  RESPONSIF , vol.  3,  no.  1,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[14]  M. Agustina, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA PERISTIWA GEMPA BUMI DI WILAYAH JAWA BARAT,” 2023.
[15]  R. Sanjaya, E. Tohidi, E. Wahyudi, and M. Kec Kesambi Kota Cirebon, “ANALISIS
SENTIMEN  TERHADAP  BERHENTINYA
TIKTOKSHOP PADA MEDIA SOSIAL TWITTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES,” 2024.