## ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP INVASI ZIONIS KEPADA HAMAS MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Dellia Deltania, Garno, Asep Jamaludin Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia 2010631170063@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Konflik  antara  Israel  dan  Palestina  telah  menjadi  permasalahan  yang  kompleks  dan  berlarut-larut  selama beberapa  dekade,  dengan  serangan  militer  Israel  terhadap  Hamas  di  Gaza  menjadi  salah  satu  momen  penting dalam  konflik  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  memahami  pandangan  masyarakat mengenai konflik Hamas-Israel melalui analisis sentimen menggunakan metode support vector machine (SVM) pada  data  Twitter  selama  Perang  Gaza  dan  mengembangkan  teknik  visualisasi  yang  efektif  untuk mempresentasikan  sentimen  terkait  peristiwa  yang  terjadi  selama  konflik.  Metodologi  yang  digunakan  adalah knowledge discovery of data (KDD) yang meliputi langkah data selection, preprocessing, transformation, data mining ,  dan evaluation .  Data  berupa tweet yang  diklasifikasikan  menjadi  positif  dan  negatif.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa mayoritas sentimen publik cenderung menentang tindakan kedua belah pihak dalam konflik, dengan adanya ketidakpuasan dan kekhawatiran yang berkelanjutan terhadap situasi tersebut. Penggunaan SVM menghasilkan akurasi tertinggi pada split data training 90% dan testing 10% sebesar 79.45%, dengan precision 63.19%, recall 63.63%,  dan F1-score 63.41%.  Algoritma  SVM  dapat  mengklasifikasikan  sentimen  dengan akurasi yang cukup baik dan visualisasi data memberikan representasi yang jelas tentang distribusi sentimen ini, menegaskan pandangan negatif dalam diskusi publik.
Kata kunci :  Analisis Sentimen, Hamas, Support Vector Machine,Visualisasi Data, Zionis.

## 1. PENDAHULUAN
Konflik  antara  Israel  dan  Palestina  merupakan salah satu konflik paling kompleks dan lama di dunia, dengan  serangan  militer  Israel  terhadap  Hamas  di Gaza menjadi salah satu peristiwa pentingnya. Hamas, yang didirikan pada akhir 1980-an, adalah organisasi Palestina  dengan  sayap  politik  dan  militer,  dianggap teroris  oleh  beberapa  negara  seperti  Amerika  Serikat dan  Uni  Eropa,  sementara  pihak  lain  melihatnya sebagai gerakan perlawanan sah terhadap pendudukan Israel.  Serangan  Israel  terhadap  Hamas  sering  kali memicu  reaksi  kuat  dari  masyarakat  internasional, baik  dukungan  maupun  kecaman,  tergantung  pada pandangan  politik,  geografis,  dan  ideologis  masing- masing.
Media  sosial,  terutama  Twitter,  telah  menjadi platform  utama  bagi  publik  untuk  menyuarakan pandangan  mereka  tentang  konflik  ini.  Twitter memfasilitasi penyebaran informasi dengan cepat dan luas,  memainkan  peran  penting  dalam  membentuk opini publik, namun  juga  membawa tantangan dalam mengelola informasi yang akurat dan seimbang[1][2].
Analisis  sentimen  menggunakan  teknologi machine  learning telah  dilakukan  pada  berbagai penelitian    untuk  melihat  perbandingan  antara sejumlah  algoritma  populer  seperti Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine (SVM), Decision  Trees,  K- Nearest Neighbor (KNN), dan Random Forest . Dalam konteks analisis sentimen, algoritma SVM sering kali menjadi  pilihan  utama,  memberikan  akurasi  tinggi dalam  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan sentimen dari teks. Memberikan gambaran yang lebih
luas mengenai cara teknologi dapat memahami respon manusia terhadap berbagai konteks[3][4][5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses untuk mengenal perasaan atau emosi seseorang atau sekelompok orang terhadap suatu hal. Hal tersebut dapat berupa produk, layanan, organisasi, individu, isu, kejadian, topik, atau atribut yang terkait dengan suatu fenomena [6]. Fokus pada  sentimen  positif  dan  negatif  dalam  analisis sentimen  memiliki  beberapa  keunggulan  utama. Pertama,  klasifikasi  ini  memberikan  gambaran  awal yang  cukup  jelas  tentang  sentimen  yang  ada  dalam teks. Dengan mengenali sentimen positif dan negatif, kita  dapat  dengan  cepat  mengidentifikasi  pendapat yang  mendukung  atau  menentang  suatu  topik  atau entitas. Hal  ini  membantu dalam  memahami persepsi umum dan sikap masyarakat terhadap produk, layanan, politik,  atau  topik  lainnya.  Selain  itu,  berfokus  pada sentimen positif dan negatif memungkinkan pengambilan  keputusan  yang  lebih  terinformasi  di berbagai  bidang,  termasuk  bisnis,  politik,  dan keuangan[7].

## 2.2. Proses pelabelan dan visualisasi data
Proses  pelabelan  mempermudah  model  untuk mengategorikan sentimen. Hal ini dikarenakan model membutuhkan  input  berupa  angka  dari  data  teks, sehingga  penting  untuk  memberikan  label  pada  data teks tersebut terlebih  dahulu.  Dalam  konteks  analisis sentimen,  dengan  menentukan  tugas  dan  memasukan sebuah  objek  secara  otomatis  mengunduh  dan
menggunakan model default untuk menganalisis teks. Hal ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat dan  efisien  menerapkan  analisis  sentimen  pada berbagai data teks tanpa harus melakukan konfigurasi atau  pengaturan  tambahan. Distilbert-base-uncased- emotion merupakan  model  yang  telah  disesuaikan khusus untuk mengidentifikasi  berbagai emosi dalam teks,  seperti  sedih,  senang,  cinta,  marah,  takut,  dan terkejut yang disediakan oleh Hugging Face Hub [8] .
2.3. Data Crawling Crawling adalah proses cepat  di  mana sejumlah besar halaman web disimpan secara lokal dan diindeks berdasarkan  sekumpulan  kata  kunci  [9].  Data  yang dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  meliputi  data pengguna  dan  tweet  beserta  atribut-atributnya  yang diunduh  dari  server  Twitter.  Pengambilan  data  pada Twitter  melalui  proses  crawling  merupakan  suatu metode  pengunduhan  informasi  dari  server  Twitter dengan  menggunakan  Application  Programming Interface  (API)  Twitter,  yang  dapat  berupa  data tentang pengguna atau  data tweet[10].

## 2.4. Term Frequence-Inverse Document Frequence
Term  Frequence-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) adalah sebuah proses  mengubah data  teks menjadi    data  yang  numerik  dan  memberikan  bobot pada setiap kata atau fiturnya. TF-IDF adalah  metrik statistik    untuk  mengevaluasi  pentingnya  kata  dalam sebuah dokumen. TF (Term Frequency) menunjukkan berapa  kali  suatu  kata  tertentu  muncul  dalam  suatu dokumen,  sehingga  menunjukkan  arti  kata  tersebut dalam  berkas  tersebut.  DF  ( Frekuensi  Dokumen ) menunjukkan  seberapa  sering  sebuah  kata  muncul dalam sekumpulan dokumen. IDF (Inverse Document Frequency) merupakan kebalikan dari nilai DF. Pada TF-IDF, bobot kata dihitung dengan mengalikan nilai TF  dan  IDF.  Jika  suatu  kata    sering  muncul  dalam suatu dokumen tertentu, maka kata tersebut  memiliki bobot  lebih  tinggi,  namun  jika  kata  tersebut  muncul dalam banyak dokumen, maka kata itu memiliki bobot lebih rendah[11].

## 2.5. Knowledge Discovery of Data (KDD)
Knowledge  Discovery  of  Databases (KDD) adalah    metode  terstruktur  untuk  mencari  pola  yang valid,  inovatif,  dapat  berguna,  dan  dapat  dipahami dalam  kumpulan  data  besar  dan  kompleks.  Proses KDD dijelaskan sebagai berikut [12]:
Gambar 1. Knowledge Discovery of Databases

## 2.6. Data Selection
Pemilihan  data  dari  kelompok  data  operasional harus terjadi sebelum langkah penambangan informasi KDD dimulai[13]. Data terpilih yang  digunakan untuk proses  data  mining  disimpan  dalam  file  terpisah  dari data operasional.

## 2.7. Preprocessing
Penting untuk melakukan langkah awal pembersihan  data  sebelum  data  mining.  Hal  inilah merupakan  fokus  dari Knowledge  Discovery  in Databases (KDD). Proses pembersihan ini mencakup langkah-langkah  seperti  menghapus  data  yang memiliki duplikat, memeriksa keintegritasan data, dan memperbaiki kesalahan yang terjadi pada data seperti typo .  Selain  itu,  terdapat  proses  pengayaan  yang bertujuan untuk memperluas informasi pada data yang ada  dengan  menambahkan  data  atau  informasi tambahan  yang    diperlukan  terkait  konteks  KDD, seperti data eksternal yang relevan.
Tahap preprocessing dalam penelitian  ini terdiri dari  beberapa  proses,  yaitu cleaning,  noise  removal, case folding, tokenization dan stemming [14].
2.8. Support Vector Machine (SVM)
Gambar 2. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma yang membangun modelnya dengan mencari hyperplane yang memaksimalkan margin. Hyperplane ini  merupakan  bidang  pemisah  dalam  ruang berdimensi  tinggi  yang  memisahkan  data  ke  dalam kelas  berbeda,  dengan  support  vectors  menjadi  titik- titik terdekat dari setiap kelas yang dikenali oleh SVM dan  berperan  penting  dalam  menentukan  hyperplane. SVM memiliki beberapa keunggulan yang signifikan, termasuk  kemampuannya  dalam  penanganan  data berdimensi  tinggi,  efektif  mengatasi  data  dengan banyak  fitur,  serta  kemampuannya  dalam  mengatasi overfitting  dengan  parameter  yang  tepat  untuk menghindari overfitting. Selain itu, SVM juga mampu menangani data non-linier melalui konsep transformasi  kernel  yang  memproyeksikan  data  ke dalam ruang fitur yang  lebih tinggi sehingga menjadi linearly separable[15][16].

## 2.9. Evaluation
Hasil  dari  proses data  mining harus  disajikan sedemikian  rupa  sehingga  dapat  dipahami  oleh  para pemangku kepentingan. Langkah ini, yang merupakan
bagian  dari  proses knowledge  discovery  of  database (KDD) dan disebut interpretasi, melibatkan pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan  sesuai  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang ada[17].

## 2.10. Confusion Matrix
Selama proses data mining , ada beberapa cara untuk mengevaluasi performa model yang dihasilkan, termasuk  penggunaan  matriks  konfusi.  Matriks konfusi  adalah    alat    untuk  menghitung  keakuratan suatu  proses  penambangan  data.  Presisi  merupakan perbandingan  kasus  yang  nantinya  diprediksi    positif dengan kasus positif sebenarnya pada data-data yang sebetulnya.  Recall  atau  sensitivitas  itu  perbandingan antara  kasus  positif  yang  teridentifikasi  secara  benar dengan seluruh kasus positif aktual[18].

## Tabel 1 Model Confusion Matrix
Aktual Classified as + - + True positive (A) False negatve (B) - False positive (C) True negative (D)
ROC adalah grafik dua dimensi dengan  garis horizontal  yang  mewakili  positif  palsu  dan    garis vertikal yang mewakili positif sebenarnya. AUC (area di bawah kurva) dihitung untuk mengukur perbedaan kinerja  metode  yang  digunakan.  Nilai  tingkat diagnostik ROC adalah [18]:
1. Akurasi 0,90 – 1,00 = excellent classification 2. Akurasi 0,80 – 0,80 = good classification
3. Akurasi 0,70 – 0,80 = fair classification
4. Akurasi 0,60 – 0,70 = poor classification
5. Akurasi 0,50 – 0,60 = failure

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu Knowledge  Discovery  of  Data (KDD) sesuai dengan gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Bagan metodologi penelitian

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  pencarian  dan pengambilan  data  dari  media  sosial  Twitter. Pengambilan data menggunakan teknik crawling data dengan    python  dari  rentang  waktu  Oktober  sampai Desember  2023.  Data  yang  digunakan  yaitu  tweet berbahasa Indonesia yang berisi opini. Kemudian akan mengambil data dengan memasukan keyword Konflik, Hamas,  Israel  supaya  data  yang  ada  dapat  dibagi menjadi dua kelas yaitu sentimen positif dan sentimen negatif.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  Preprocessing berupa data cleansing agar data mentah dan kotor yang diambil  melalui  Twitter  menjadi  konsisten  dan  tidak ada  noise.  Selain  itu,  ada  pula  beberapa  tahap preprocessing yang lain, seperti:
a. Data  Cleaning akan  menghilangkan  beberapa data dalam dataset yang memerlukan penanganan melalui  berbagai  metode  seperti  menghapus bahasa  selain  Indonesia,  data  yang  terduplikat, nilai yang hilang, dan penyesuaian tipe data.
b. Noise  Removal akan  menghilangkan  kata-kata penghubung,  tanda  baca,  URL,  atau  karakter khusus  yang  tidak  diperlukan  dalam  analisis sentimen. Untuk dokumen  berbahasa Indonesia, contoh  dari  kata-kata      penghubung  yaitu  “di”, “dari”, “yang”, “dan” dan lain – lain.
c. Case  Folding untuk  mengubah  seluruh  huruf yang  ada  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil. Tujuannya  agar  semua  huruf  sama  dan  mudah untuk diolah. Hanya karakter huruf dari 'a' hingga 'z' yang akan diterima. Karakter selain  itu akan dibuang.
d. Tokenizing akan  membagi  teks  menjadi  token atau kata-kata individual agar sesuai format yang diperlukan oleh model. Untuk memisahkan antar kata  akan  digunakan spasi.
e. Stemming akan dilakukan untuk mengubah kata- kata  dalam  sebuah  dokumen  menjadi  bentuk dasarnya dengan cara  menghapus semua  bagian tambahan  seperti  awalan,  akhiran,  sisipan,  serta kombinasi dari awalan-akhiran.

## 3.3. Transformation
Pada  tahapan  transformasi  akan  melakukan proses seleksi feature yang memproses perubahan nilai dari kategorical ke numerical. Tahapan tranformasi ini menggunakan TF-IDF supaya proses pembobotan kata mudah dilakukan dimana kata akan di extract kedalam bentuk suatu nilai.

## 3.4. Data Mining
Pada  langkah  ini  akan  melakukan  pengolahan data  menjadi  klasifikasi  menggunakan  metode algoritma Support  Vector  Machine (SVM).  Dalam penelitian  ini  akan  digunakan  2  kelas  sentimen akibatnya SVM dengan kernel linear cocok digunakan.
3.5. Evaluation
Tahap evaluation menjadi tahapan terakhir dalam knowledge  discovery  of  data (KDD)  yang  nantinya menghasilkan  kesimpulan  dari  pengolahan  data mining.  Dalam  penelitian  ini  akan  melakukan  proses perhitungan  akurasi  menggunakan confusion  matrix agar dapat mencari nilai akurasi, precision, recall , dan F-measure.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan  pengumpulan  data  menggunakan bantuan tools Google Colab dan bahasa pemrograman Python. Selain itu, API tweet-harvest digunakan untuk membantu proses crawling . Data yang sudah terseleksi berjumlah 5103.
Gambar 4. Hasil Crawling Data Twitter
Ada 12 atribut yang terdiri dari created_at, id_str, full_text,  quote_count,  reply_count,  retweet_count, favorite_count, lang, user_id_str, conversation_id_str, username, dan tweet_url. Atribut yang akan digunakan hanya full_text yang berisi tweet dari publik.

## 4.2. Preprocessing
Tabel 1. Perbandingan sebelum dan sesudah dilakukan preprocessing
Sebelum preprocessing Sesudah preprocessing @sumsanghpku @dreimora @tanyakanrl Kalau mau pake logika ya lu bandingin aja siapa paling banyak yg ngerenggut nyawa manusia kalau lu blg hamas kejam oke fair lantas nyawa yg selama ini ditumpahkan oleh Israel g lu jadiin tolak ukur? pake logika ya lu bandingin aja ngerenggut nyawa manusia lu blg hamas kejam oke fair lantas nyawa tumpah israel g lu jadiin tolak ukur @deaqct @zqhr Kenapa sih Lo nggak mikir kalo Israel nggak menjajah dulu juga ga bakal ada tuh yang namanya Hamas nyerang? Kalo Lo juga bandingin ratusan atau bahkan ribuan serangan israel sejak 1948 lamanya, serangan Hamas itu ga ada apa2nya coyyy Setdah buzzer apa gimana sih sih lo nggak mikir kalo israel nggak jajah ga tuh nama hamas nyerang kalo lo bandingin ratus ribu serang israel serang hamas ga nya coyyy setdah buzzer gimana sih
Israel selama ini cuman nunggu serangan hamas terlebih dahulu biar mereka punya alasan jalanin rencana mereka buat pembantaian massal Palestinian krna gk make sense mengatasnamakan self defense" tapi menyerang dan membantai anakÃƒâ€šÃ‚Â² tidak bersalah sampai membabi buta begitu." israel cuman nunggu serang hamas biar alas jalanin rencana bantai massal palestinian krna gk make sense mengatasnamakan self defense serang bantai anak salah babi buta Tabel 2. Hasil Proses Pelabelan Kalimat Label pake logika ya lu bandingin aja ngerenggut nyawa manusia lu blg hamas kejam oke fair lantas nyawa tumpah israel g lu jadiin tolak ukur [{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9929662942886353}] sih lo nggak mikir kalo israel nggak jajah ga tuh nama hamas nyerang kalo lo bandingin ratus ribu serang israel serang hamas ga nya coyyy setdah buzzer gimana sih [{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9988340735435486}] israel cuman nunggu serang hamas biar alas jalanin rencana bantai massal palestinian krna gk make sense mengatasnamakan self defense serang bantai anak salah babi buta [{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994825124740601}] Proses  ini menghasilkan 3593 data dengan label
NEGATIVE dan  1509  data  dengan  label POSITIVE . Dengan  demikian, tahap  ini  menandai persiapan data sebelum  dilibatkan  dalam  proses  ekstraksi  fitur menggunakan metode TF-IDF.

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstraksi  fitur menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequenc y (TF-IDF) setelah data mengalami proses pelabelan menggunakan Transformers dari Hugging Face .
Tabel 3. Jumlah Data yang Dibagi Kedalam Data Training dan Data Testing Rasio Perbandingan Data Training Data Testing 60:40 3061 2041 70:30 3571 1531 80:20 4081 1021 90:10 4591 511

## 4.4. Data mining
Pada  langkah  ini,  data  yang  telah  disiapkan dibagi menjadi dua bagian utama, yakni data training dan data  testing .  Pembagian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  fungsi train_test_split dengan  variasi rasio pembagian, yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Dengan  pembagian  yang  sesuai,  diharapkan  dapat
menghasilkan  evaluasi  model  yang  valid  dan  dapat dipercaya.
Dalam implementasi klasifikasi sentimen, model Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear yang  digunakan.  Proses  ini  melibatkan  pelatihan model  dengan  menggunakan  data  training  untuk mengidentifikasi  batas  keputusan  yang  optimal. Kernel linear dipilih untuk mentransformasi data tanpa memperkenalkan dimensi baru, menjadikannya cocok untuk  dataset  linier.  Setelah  melalui  tahap  pelatihan, model  tersebut  diuji  pada data  testing yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Evaluasi  dilakukan  untuk menilai sejauh mana model mampu menggeneralisasi dan memprediksi dengan benar pada data baru.
Gambar 5. Hasil Algoritma SVM Rasio 90:10
Sementara  fungsi accuracy_score digunakan untuk membandingkan label yang sebenarnya dengan label  yang  diprediksi  dan  menghitung  berapa  persen prediksi yang benar.
Tabel 4. Hasil Proses Akurasi Algoritma SVM
Rasio Perbandingan Accuracy 60:40 76.87% 70:30 76.68% 80:20 78.94% 90:10 79.45%
Salah satu output  dari rasio perbandingan 90:10 adalah  0.7945205479452054  menunjukkan  bahwa akurasi prediksi model tersebut adalah sekitar 79.45%. Dengan demikian, sekitar 79.45% dari label pada data pengujian  cocok  dengan  label  yang  diprediksi  oleh model.

## 4.5. Evaluation
Dalam  melakukan  evaluasi  hasil  klasifikasi menggunakan Confusion  Matrix pada  berbagai pembagian ukuran uji, setiap subsampling memberikan kontribusi terhadap performa model. Dari hasil evaluasi tersebut, dapat  ditentukan subsampling mana yang memberikan hasil terbaik.
Perbandingan  hasil  evaluasi  dari  implementasi kernel  linear  algoritma  SVM  dengan  empat  skenario rasio  perbandingan  90:10,  80:20,  70:30  dan  60:40
menggunakan confussion  matrix dapat  dilihat  pada Tabel 4.5.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Algoritma SVM
Skenario  Accuracy  Precission Recall F1- Score 60:40 76.87% 59.89% 59.28% 59.58% 70:30 76.68% 58.64% 58.23% 58.44% 80:20 78.94% 62.72% 61.18% 61.94% 90:10 79.45% 63.19% 63.63% 63.41%
Berdasarkan  hasil  perbandingan  evaluasi  maka dapat dilihat bahwa hasil klasifikasi terbaik diperoleh pada  rasio  perbandingan  90:10  yang  menghasilkan accuracy 79.45%, precission 63.19%, recall 63.63%, F1-Score 63.41%. Sedangkan hasil terendah diperoleh dengan rasio perbandingan 70:30  yang  menghasilkan accuracy 76.68%, precission 58.64%, recall 58.23%, F1-Score 58.44%. Setiap subsampling memberikan gambaran yang komprehensif  tentang  seberapa  baik  model  dapat memprediksi  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Peningkatan  performa  pada  pembagian ukuran uji 90:10  menunjukkan pentingnya pemilihan proporsi  data  testing  yang  tepat  untuk  tugas  analisis sentimen melalui platform Twitter.
Berikut merupakan grafik hasil  dataset.
Gambar 6. Grafik Dataset Sentimen Hamas-Israel
Sebanyak 1509 data berjumlah positif dan 3593 negatif. Terdapat pandangan konsisten bahwa konflik Hamas-Israel dianggap negatif.
Gambar 7. Visualisasi Word Cloud dari Sentimen Positif
Visualisasi word  cloud ulasan  positif.  Kata konflik,  hamas  dan  israel  mendominasi  visualisasi word  cloud ini.  Selain  itu,  terdapat  pula  kata  seperti dukung,  perintah,  ahy,  dan  laku  yang  juga mendominasi kata pada word cloud .
Gambar 8. Grafik Frekuensi Kata Sentimen Positif 10  kata  diatas  memiliki  frekuensi  kemunculan dengan nilai tertinggi dari kata lainnya. Pada diagram ini  semakin  terlihat  kata  apa  saja  yang  sering disebutkan pada sentimen positif.  Kata  israel  muncul sebanyak 1849 kali, hamas muncul sebanyak 1698 kali sedangkan konflik muncul sebanyak 1309 kali diikuti dengan  kata  dukung,  perintah,  ahy,  laku,  langkah, strategis, dan pdemokrat secara berurutan. Untuk kata israel dan hamas tidak terlalu jauh frekuensinya pada sentimen  positif  ini.  Pada  tanggal  9  Oktober  2023, AHY  dari  partai  Demokrat  menyerukan  agar  konflik tersebut  segera  dihentikan  dan  diselesaikan  akar permasalannya.  Konflik  ini  dipandang  sebagai  isu geopolitik,  menunjukkan  bahwa  fokus  utama  adalah pada dinamika kekuasaan dan politik. Dalam konteks perang, ada penolakan yang kuat terhadap penggunaan kekerasan dan dukungan terhadap usaha-usaha damai, termasuk  melibatkan  pihak  ketiga  yang  netral  untuk membantu mediasi dan penyelesaian konflik.
Pada  ulasan  negatif  juga  terdapat  kata  yang sering  muncul  atau  tinggi  frekuensinya.  Berikut merupakan visualisasi word cloud dari ulasan dengan sentimen negatif.
Gambar 9. Visualisasi Word Cloud Sentimen Negatif
Kata israel, hamas dan konflik juga mendominasi word cloud.
Gambar 10. Grafik Frekuensi Kata Pada Sentimen Negatif
Diagram diatas merupakan diagram frekuensi 10 kata pada sentimen negatif. Kata israel pada sentimen ini muncul sebanyak 4733 kali, hamas sebanyak 4440 kali sedangkan kata konflik menurun drastis sebanyak 2364  kali  diikuti  dengan  palestina,  gaza,  serang, perang,  warga,  dukung  dan  orang  secara  berurutan. Kata  israel  juga  masih  lebih  unggul  dalam  sentimen negatif  dibandingkan  kata  hamas.  Dari  serangkaian pendapat  yang  disampaikan,  terdapat  pandangan konsisten  bahwa  konflik  Hamas-Israel  dianggap negatif  dan  seharusnya  dihindari  karena  membawa kerusakan dan kehancuran. Pendapat juga menunjukkan  bahwa  keberadaan  Hamas  dan  Israel bisa  menimbulkan keresahan di kalangan  masyarakat sipil, menandakan penekanan perlunya bantuan untuk damai.
Dari  hasil  visualisasi word  cloud tersebut, menunjukkan  bahwa  ada  berbagai  kata  dengan frekuensi  tinggi  hingga  rendah  pada  sentimen  yang mendominasi. Kata tersebut ditampilkan seperti ini.
Gambar 11. Grafik Frekuensi 10 Kata Tertinggi
10  kata  dengan  frekuensi  tertinggi  yaitu  kata “israel”  dengan  frekuensi  sebanyak  “6582”  kali kemunculan, kata “hamas” sebanyak “6138” kali, kata “konflik”  sebanyak  “3673”  kali,  kata  “palestina” sebanyak  “1669”  kali,  “dukung”  sebanyak  “1025” kali, “gaza” sebanyak “956” kali, “perintah” sebanyak “876”  kali,  “laku”  sebanyak  “850”  kali,  “ahy” sebanyak “789” kali, “langkah” sebanyak “754” kali. Secara  keseluruhan,  terlihat  adanya  kecenderungan kuat  untuk  mencari  solusi  damai  dan  mengurangi penderitaan  yang  ditimbulkan  oleh  konflik  ini  pada masyarakat umum.
Dalam  proses  klasifikasi  dilakukan  4  skenario pengujian.  Skenario  pengujian  yang  dilakukan  yaitu
split  data  training-testing 90%  dan  10%,  80%  dan 20%,  70%  dan  30%,  serta  60%  dan  40%.  Hasil  dari skenario  pengujian  akan  ditampilkan  pada  grafik berikut.
Gambar 12. Grafik Hasil dari Skenario Pengujian
Berikut  ini  merupakan  tampilan  dari  hasil  nilai accuracy yang telah didapatkan.
Gambar 13. Grafik Hasil Akurasi
Setelah  dilakukan  klasifikasi  dengan  algoritma SVM  menghasilkan  akurasi  tertinggi  di  skenario seperti pada gambar yaitu pada pengujian dengan split data  training 90%  dan data  testing 10%  sebesar 79.45%. Pengujian skenario terakhir lebih optimal dari skenario  lainnya.  Pada  skenario  ini  nilai accuracy sebesar  79.45%, precision sebesar  63.19%, recall sebesar 63.63% dan F1-score sebesar 63.41%. Dapat disimpulkan  bahwa  penelitian  dengan  nilai  akurasi terbaik  terhadap  Analisis  Sentimen  Publik  Terhadap Invasi  Zionis  Kepada  Hamas  Menggunakan Support Vector  Machine (SVM)  yaitu  pengujian split  data training 90%  dan data  testing 10%  sebagai  model klasifikasi terbaik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sentimen  publik  umumnya  menentang  tindakan kedua  belah  pihak  dalam  konflik  Zionis  dengan Hamas.  Mayoritas  sentimen  publik  menunjukkan ketidakpuasan dan kekhawatiran terhadap konflik ini, dengan  kata-kata  seperti  "Israel",  "Hamas",  dan "konflik"  yang  sering  muncul.  Sentimen  publik terhadap  konflik  ini  rata-rata  negatif,  menunjukkan ketidakpuasan  umum  masyarakat  terhadap  tindakan kedua belah pihak dalam konflik berkepanjangan ini. Algoritma Support  Vector  Machine (SVM) yang digunakan untuk klasifikasi sentimen konflik Hamas-
Israel  menghasilkan  akurasi  cukup  baik,  dengan akurasi  tertinggi  79,45%  pada  pembagian  data  latih 90% dan data uji 10%. Masyarakat juga memvalidasi hasil  penelitian  ini,  menunjukkan  bahwa  model  ini dapat  menggeneralisasi  dari  data  latih  ke  kondisi nyata, meskipun masih perlu penyesuaian lebih lanjut.
Visualisasi  data  seperti  grafik  dan word  cloud memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  mudah dipahami  tentang  distribusi  sentimen,  mengonfirmasi dominasi  pandangan  negatif  dalam  diskusi  publik tentang  konflik  Hamas-Israel,  dan  didukung  oleh pengamatan di lapangan. Metodologi yang digunakan terbukti  mampu  menangkap  dan  memvisualisasikan sentimen  terkait  konflik  dengan  akurat.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan  metode lain  sebagai  perbandingan,  seperti Naive  Bayes, Decision  Trees, atau Random  Forests, untuk  analisis sentimen  yang  lebih  mendalam  mengenai  konflik Hamas-Israel menggunakan metode k-means clustering sebelum menerapkan SVM untuk mengelompokkan  data  terlebih  dahulu,  sehingga meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  klasifikasi,  serta menggunakan sumber lain seperti Facebook, Instagram, YouTube, atau media sosial lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  T.  Chatfield,  H.  J.  J.  Scholl,  and  U. Brajawidagda,  “Tsunami  early  warnings  via Twitter  in  government:  Net-savvy  citizens’  co- production  of  time-critical  public  information services,” Gov.  Inf.  Q. ,  vol.  30,  no.  4,  pp.  377– 386, 2013, doi: 10.1016/j.giq.2013.05.021.
[2]  N.  A.  Azmi,  A.  T.  Fathani,  D.  P.  Sadayi,  I. Fitriani,  and  M.  R.  Adiyaksa,  “Social  Media Network Analysis (SNA): Identifikasi
Komunikasi  dan  Penyebaran  Informasi  Melalui Media  Sosial  Twitter,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  4,  p.  1422,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3257.
[3]  M.  Guia,  R.  R.  Silva,  and  J.  Bernardino, “Comparison  of  Naive  Bayes,  support  vector machine,  decision  trees  and  random  forest  on sentiment analysis,” in IC3K 2019 - Proceedings of  the  11th  International  Joint  Conference  on Knowledge  Discovery,  Knowledge  Engineering and Knowledge Management , SciTePress, 2019, pp. 525–531. doi: 10.5220/0008364105250531.
[4]  M.  Rangga,  A.  Nasution,  and  M.  Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 212–218, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[5]  R.  Yuranda,  T.  Sutabri,  and  D.  Wahyuningsih, “Macine Learning Approach in Evaluating News Labels  Based  on  Titles:  Online  Media  Case Study,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol.  12,  no.  3,  pp.  434–439,  Nov.  2023,  doi: 10.32736/sisfokom.v12i3.1808.
[6]  S.  Gusriani,  K.  D.  K.  Wardhani,  and  M.  I.  Zul,
“Analisis  Sentimen  Terhadap  Toko  Online  di Sosial  Media  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  (Studi  Kasus:  Facebook  Page BerryBenka),” 4th Appl. Bus. Eng. Conf. , vol. 1, no.  1,  pp.  1–7,  2016,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/profile/Muhamma d-Ihsan- Zul/publication/311107797_Analisis_Sentimen_ Terhadap_Toko_Online_di_Sosial_Media_Men ggunakan_Metode_Klasifikasi_Naive_Bayes_St udi_Kasus_Facebook_Page_BerryBenka/links/5 83e787b08ae8e63e6158698/Analisis-Se
[7]  K. L. Tan, C. P. Lee, and K. M. Lim, “A Survey of  Sentiment  Analysis:  Approaches,  Datasets, and Future Research,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 7, 2023, doi: 10.3390/app13074550.
[8]  F.  Pascual,  “Getting  Started  with  Sentiment Analysis using Python,” Hugging Face. [Online]. Available: https://huggingface.co/blog/sentiment-analysis- python
[9]  F.  S.  Sholihuda,  B.  Yuwono,  and  H.  C. Rustamadji,  “Pemanfaatan  Text  Mining  Pada Sistem Pengolahan Skripsi Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Simple Additive Weighting,” Telematika , vol. 17, no. 2, p. 120, 2020, doi:
10.31315/telematika.v1i1.3379.
[10]  J.  Eka  Sembodo,  E.  Budi  Setiawan,  and  Z. Abdurahman  Baizal,  “Data  Crawling  Otomatis pada Twitter,” no. September, pp. 11–16, 2016, doi: 10.21108/indosc.2016.111.
[11]  V. Amrizal, “Penerapan Metode Term Frequency Inverse  Document  Frequency  (Tf-Idf)  Dan Cosine  Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Hadits  Shahih
Bukhari-Muslim),” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 149–164, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.
[12]  W.  Gata,  “Akurasi  Text  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbour  pada  Data Content Berita SMS,” vol. 6, pp. 1–13, 2017.
[13]  A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K-Means pada  Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[14]  W.  Bourequat  and  H.  Mourad,  “Sentiment Analysis  Approach  for  Analyzing  iPhone Release using Support Vector Machine,” Int.  J. Adv.  Data  Inf.  Syst. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  36–44, 2021, doi: 10.25008/ijadis.v2i1.1216.
[15]  R.  Khanna  and  M.  Awad, Efficient  Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers . 2015. doi: 10.1007/978-1-4302-5990-9.
[16]  J.  S.-T.  Nello  Cristianini, An  Introduction  to Support  Vector  Machines  and  Other  Kernel- based Learning Methods . Cambridge University
Press, 2000. doi: https://doi.org/10.1017/CBO9780511801389.
[17]  F. A. Rahman, M. I. Desa, A. Wibowo, and N. A. Haris,  “Knowledge  discovery  database  (KDD)- data  mining  application  in  transportation,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 1, no. 978, pp. 116–119, 2014, doi: 10.11591/eecsi.1.357.
[18]  T.  Rosandy,  “Naive  Bayes  Vs  C4.5  Ke Kelancaran Biaya Tetek Bengek,” 2016 ,  vol.  2, no. 01, pp. 52–62, 2016.