## Penerapan Algoritma Cerdas Bidirectional Encoder Refresentations From Transformers Dalam Menganalisis Opini Publik Terhadap Produk Yang Mengalami Boikot
Asep Surahman Sulaeman 1 , Alun Sujjada 2 , Ivana Lucia Kharisma 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra Jl. Raya Cibolang No.21 Cisaat, Sukabumi, Jawa Barat E-mail: asep.surahman_ti20@nusaputra.ac.id 1 , alun.sujjada@nusaputra.ac.id 2 , ivana.lucia@nusaputra.ac.id 3
Abstract –  Instagram,  as a  social  media  platform,  has become  instrumental  in  voicing  opinions  and participating in public discussions on various social, economic, and political issues. One prominent issue discussed  in  this  study  is  product  boycotts,  which  can  significantly  impact  brand  image  and  sales. Products from well-known brands such as McDonald’s, KFC, Starbucks, Burger King, and Pizza Hut have become primary targets in these boycott actions. This research aims to analyze how international public  perception  responds  and  understands  the  Israel-Palestine  conflict,  particularly  regarding  their support for these boycott actions. The study utilizes a dataset of 1,750 Instagram comments related to these  products,  classified  into  positive  and  negative  labels  through  automatic  transformer-based  and manual labeling. Sentiment analysis results indicate that McDonald’s has a positive sentiment of 41.43% and a negative sentiment of 58.57%, KFC with 85.14% positive and 14.86% negative, Starbucks with 97.71% positive and 2.29% negative, Burger King with 50% positive and negative, and Pizza Hut with 80.57% positive and 19.43% negative. Using pre-trained Bidirectional Encoder Representations from Transformers  (BERT)  model  (Bert-Base-Uncased),  accuracy  results  are  obtained  for  McDonald’s  at 84.14%, KFC at 95%, Starbucks at 94.16%, Burger King at 91.42%, and Pizza Hut at 93.80%.
Keywords -  Product  Boycott,  Pre-trained  Bidirectional  Encoder  Representations  From  Transformers (BERT), Bert-base-uncased, Sentiment Analysis
Intisari –  Media  sosial  Instagram,  telah  menjadi  platform  untuk  menyampaikan  pendapat  dan berpartisipasi dalam diskusi publik mengenai berbagai isu sosial, ekonomi, dan politik. Salah satu isu yang  ramai  saat  penelitian  ini  dibuat  adalah  tentang  boikot  produk.  Memboikot  suatu  produk  dapat berdampak  signifikan  terhadap  citra  merek  dan  penjualan.  Produk  dengan  merek  terkenal  seperti McDonald’s , KFC , Starbucks , Burger  King ,  dan Pizza Hut menjadi  target  utama  dalam  aksi  boikot. Hasil penelitian bertujuan untuk menganalisis bagaimana persepsi publik luar negeri merespons serta memahami  konflik  antara  Israel-palestina  dan  sejauh  mana  dukungan  mereka  terhadap  aksi  boikot. Penelitian  ini  menggunakan  1.750  dataset  yang  diambil  dari  komentar  akun  Instagram  pada  produk terkait. Data terbagi menjadi 2 label positif dan negatif berdasarkan pelabelan otomatis dari transformer dan secara manual. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa McDonald’s memiliki sentimen positif sebesar 41,43% dan negatif 58,57%, KFC dengan 85,14% positif dan 14,86% negatif, Starbucks dengan 97,71% positif dan 2,29% negatif, Burger King dengan 50% positif dan negatif, serta Pizza Hut dengan 80,57%  positif  dan  19,43%  negatif.  Dari  hasil  pemodelan  dengan  metode pre-train ed Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT)  dari  Bert-Base-Uncased,  diperoleh  hasil accuracy pada  produk McDonald’s sebesar  84,14%,  produk KFC 95%,  produk Starbucks 94,16% produk Burger King 91,42%, dan produk Pizza Hut 93,80%.
Kata Kunci – Boikot Produk, Pre-trained Bidirectional Encorder Representations From Transformers (BERT), Ber-base-uncased , Analisis Sentimen

## I. P ENDAHULUAN
Media  social  Instagram  telah  menjadi  salah  satu  platform  bagi  masyarakat  untuk menyampaikan pendapat dan berpartisipasi dalam diskusi publik. Pada sosial media, pengguna dapat  dengan  bebas  berbagi  serta  memperoleh  informasi,  perkembangan  sosial  media  yang pesat  dapat  mempengaruhi  sikap  dan  pola  perilaku  [1].  Instagram,  sebagai  salah  satu  media sosial yang sangat populer di dunia, di mana pengguna sangat aktif berinteraksi, meninggalkan komentar, dan berbagi pendapat tentang berbagai topik, termasuk aksi boikot produk. Instagram berbasis visual menjadi tempat menarik dalam melakukan kampanye boikot karena pengguna cenderung  memberikan  tanggapan  pada  postingan  terkait  seperti  like,  komentar,  dan  share cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  beberapa  platform  lain,  sehingga  komentar-komentar tersebut bisa memberikan data sentiment yang beragam dalam sebuah komentar aksi boikot.
Boikot  adalah  tindakan  untuk  tidak  menggunakan,  membeli,  atau  berurusan  dengan seseorang,  organisasi,  atau  negara  [2].  Berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  boikot diartikan  sebagai  tindakan  untuk  menolak  bekerja  sama  dalam  berbagai  hal  seperti  urusan dagang,  atau  berpartisipasi.  Pemboikotan  dilakukan  sebagai  bentuk  protes  dari  satu  pihak terhadap  pihak  lain  yang  dianggap  melakukan  tindakan  yang  tidak  pantas,  yang  biasanya diwujudkan dalam bentuk penolakan [3]. Boikot produk ini dilakukan karena dugaan  bahwa sebagian pendapatan digunakan untuk membantu Israel, termasuk bantuan dana infrastruktur dan  pengembangan  senjata  yang  menguatkan  posisi  Israel  di  Palestina.  Oleh  karena  itu, memboikot produk merupakan dukungan moral terhadap perjuangan rakyat Palestina sekaligus protes terhadap tindakan yang mendukung serangan Israel terhadap Palestina. Dengan harapan menurunnya permintaan atas barang dan jasa produk boikot di pasar lokal maupun internasional Memboikot  suatu  produk  dapat  berdampak  signifikan  terhadap  citra  merek  dan  penjualan. Produk dengan merek-merek terkenal seperti McDonald’s, KFC , Starbucks , Burger King , dan Pizza  Hut membuatnya  menjadi  target  utama  dalam  aksi  boikot.  Pemilihan  produk  tersebut didasarkan  pada  peran  signifikan  merek-merek  tersebut  dalam  globalisasi  ekonomi,  di  mana merek  tersebut  sangat  signifikan  terhadap  perekonomian  Israel,  termasuk  dana  untuk pembangunan infrastruktur dan pengembangan senjata yang mengancam Negara Palestina.
Analisis  sentimen  merupakan  bagian  dari text  mining yang  memelajari  komputasi  opini orang-orang,  emosi,  dan  sentimen  dengan  tujuan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dalam suatu kalimat yang berisi opini. Analisis ini dapat  mengidentifikasi apakah kalimat memiliki sentimen  positif  atau  negatif  berdasarkan  polaritasnya  [5].  Pada  proses  penelitian  ini menggunakan Algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). BERT adalah representasi encoder dari model Transformers , sebuah arsitektur NLP yang menggantikan  jaringan  berulang  dengan  mekanisme  perhatian  untuk  menangkap  hubungan kontekstual antara kata-kata yang berjauhan. BERT adalah model bidirectional yang membaca teks  dari  kedua  arah  (kiri  ke  kanan  dan  kanan  ke  kiri)  secara  bersamaan,  yang  memberikan pemahaman konteks yang lebih baik dibandingkan dengan model satu arah seperti RNN atau LSTM. BERT dapat memproses sebuah kata pada kalimat berdasarkan ada atau tidaknya kaitan antara kata tersebut dengan kalimat secara keseluruhan. Selain itu, BERT dilatih sebelumnya ( pre-train ed)  pada  kumpulan  data  yang  sangat  besar  dan  beragam,  sehingga  memiliki pengetahuan  yang  luas  tentang  bahasa.  Dengan  fine-tuning  pada  dataset  seperti  komentar Instagram  tentang  boikot  produk,  BERT  dapat  mencapai  kinerja  yang  sangat  baik  dengan sedikit  data  pelatihan  dibandingkan  metode  lain  yang  harus  dilatih  dari  awal.  BERT  juga menggunakan teknik tokenisasi berbasis sub-kata (sub-word tokenization), yang membuatnya lebih efektif dalam menangani kata-kata yang tidak dikenal. Studi telah menunjukkan bahwa BERT secara konsisten mengungguli model-model lain dalam berbagai tugas NLP, termasuk klasifikasi teks, penarikan informasi, dan analisis sentimen.

## II. S IGNIFIKASI S TUDI

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  mencakup  langkah-langkah  yang  dilakukan  dari  awal  hingga  akhir penelitian. Adapun langkah-langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah  awal  menentukan  topik  penelitian  dengan  identifikasi  serta  rumusan  masalah. Proses pengumpulan data, data akan diberikan label positif dan negatif. Diketahui jumlah label positif dan negatif tidak seimbang, maka sampling perlu dilakukan, masuk proses prepocessing. splitting data, tahap pemodelan, di evaluasi, visualisasi serta di deployment kedalam website.

## B. Identifikasi Masaalah
Boikot dilakukan sebagai bentuk protes ketidakpuasan dari satu pihak terhadap pihak lain yang  dianggap  melakukan  tindakan  yang  tidak  semestinya,  biasanya  diwujudkan  melalui tindakan  penolakan  [3].  Produk  dari  merek  terkenal  seperti McDonald’s , KFC , Starbucks , Burger King , dan Pizza Hut menjadi fokus utama dalam aksi boikot. Mengklasifikasikan setiap komentar secara manual memerlukan waktu lama dan tidak efektif, sehingga diperlukan sistem untuk menganalisis komentar terkait boikot produk..
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  bagaimana  implementasi  metode  BERT  untuk analisis sentiment komentar Instagram pada akun McDonald’s , KFC , Starbucks , Burger King , dan Pizza Hut .

## C. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  kuantitatif  deskriptif  yang melibatkan observasi serta pengumpulan data untuk menganalisis populasi atau sampel tertentu dengan  mengumpulkan  data  menggunakan  instrumen  tertentu.  Metode  kuantitatif  digunakan
untuk  melakukan  evaluasi  numerik  terhadap  kemampuan  BERT  dalam  mengklasifikasikan komentar, dengan menggunakan skala atau nilai yang dapat diukur.

## 1. Studi Pustaka dan Literatur
Peneliti melakukan studi pustaka dengan mempelajari berbagai buku, skripsi, jurnal, serta mengunjungi  beberapa  website  dan  tutorial  terkait  analisis  sentimen,  preprocessing,  dan algoritma BERT.

## 2. Observasi
Peneliti melakukan observasi dengan metode pengamatan dan pengumpulan data komentar melalui platform media Instagram terkait dengan boikot produk.

## 3. Scraping
Pengumpulan data komentar dilakukan dengan alat Scraping di browser Google Chrome dengan Data Miner. Alat ini berfungsi untuk mengambil data dari website dan menyimpannya dalam format Excel atau csv . Data komentar yang diambil berjumlah 1.750, dengan masing- masing 350 data pada produk boikot di luar negeri.

## D. Labelling Data
Pelabelan dilakukan secara otomatis menggunakan Natural Language Processing (NLP) yang  ada  pada library transformers. Dataset  yang  telah  diberi  label  secara  otomatis  akan diperiksa kembali untuk memastikan  apakah labelnya sudah benar atau perlu diperbaiki  lagi secara  manual.  Pada  penelitian  ini  komentar  yang  berabel  positif  merupakan  komentar  yang tidak  ada  hubungannya  dalam  boikot  produk,  menyukai,  memuji  baik  dari  segi  rasa,  harga maupun kepuasannya. Dan berlabel negatif berisikan tentang ketidaksetujuan yang menyatakan penolakan terhadap produk-produk tersebut.

## E. Sampling
Dataset  yang  sudah  memiliki  label  akan  dihitung,  jika  pada  jumlah  dataset  menunjukan ketidakseimbangan maka proses sampling perlu diperlukan  agar klasifikasi dilakukan secara akurat  dan  tidak  memihak  terhadap  sampel  mayoritas.  [14].    Dalam  penelitian  ini, menggunakan  teknik Random  Over  Sampling ,  di  mana  data  dari  sampel  minoritas  akan diduplikasi sehingga jumlahnya setara dengan sampel mayoritas.

## F. Preprocessing
Preprocessing merupakan sebuah tahapan pembersihan data agar dapat digunakan untuk melakukan proses training data. Langkah ini mempermudah pengenalan data oleh komputer [14]. Preprocessing terbagi menjadi beberapa tahapan, seperti pada gambar 2 yang mencakup Case Folding , Cleaning , Stemming , Stopword , dan Tokenizing .
Gambar 2. Preprocessing
Beberapa  proses  diantaranya Case  Folding mengubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ), Cleaning membersihkan data dan noise, Stemming mengubah kata menjadi bentuk dasarnya Stopword menghapus  kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna,  serta Tokenizing membagi teks menjadi token-token yang mewakili unit-unit terkecil.

## G. Splitting
Splitting Data melibatkan pembagian dataset menjadi dua bagian: data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model, sementara data uji digunakan untuk menguji model. Pada tahap ini, pembagian data menggunakan proporsi 80:20, menunjukkan bahwa 80% dari keseluruhan data akan digunakan sebagai data training - validation (60%-20%), sementara 20% sisanya akan digunakan sebagai data testing [17]. Data validation dimanfaatkan selama proses pelatihan untuk mencegah overfitting.

## H. Pemodelan
Pada penelitian ini menggunakan metode BERT. BERT adalah model representasi bahasa yang  menghasilkan  model pre-train  representasi  bidirectional dari  teks  yang  tidak  berlabel dengan memperhitungkan kedua konteks dari setiap layer [19]. BERT dilatih (pre-trained) pada kumpulan  data  yang  sangat  besar  dan  beragam,  sehingga  memiliki  pengetahuan  yang  luas tentang bahasa. Dengan fine-tuning pada dataset, BERT dapat  mencapai kinerja yang sangat baik dengan sedikit data pelatihan dibandingkan metode lain yang harus dilatih dari awal. Pada penelitian  ini  model  BERT  yang  digunakan  adalah  model  " bert-base-uncased ”. BERT-base- uncased adalah  model  yang  dilatih  menggunakan  data  teks  yang  besar  dan  dirancang  untuk memahami  konteks  kalimat  karena  kemampuannya  yang  unggul  dalam  memahami  konteks tanpa memperhatikan huruf besar atau kecil dalam teks.

## I. Evaluasi
Evaluasi dilakukan  untuk  memperoleh  pemahaman  sejauh  mana  model  atau  metode berhasil mengevaluasi dalam memprediksi data yang belum pernah terlihat sebelumnya. Dalam penelitian ini, evaluasi akurasi menggunakan confusion matriks:

## 1. Akurasi
Akurasi merupakan seberapa akurat atau sejauh mana model mampu memprediksi dengan benar terhadap keseluruhan data.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)

## 2. Precission
Precission adalah  perbandingan  antara  jumlah  prediksi  positif  yang  tepat  dengan  total prediksi positif yang dilakukan.
Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)

## 3. Recall
Recall merupakan  proporsi  hasil  prediksi  positif  yang  tepat  dibandingkan  dengan  total jumlah observasi positif yang sebenarnya dalam suatu kelas tertentu.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 4. F1 Score
F1 Score merupakan nilai rata-rata yang memberikan bobot pada precission dan recall .
F1 = 2. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 .𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## J. Visualisasi
Pada  langkah  ini,  informasi  data  akan  disajikan  secara  visual  untuk  mudah  dipahami. Teknik visualisasi yang digunakan adalah wordcloud , yang dapat menampilkan kata-kata yang paling sering muncul dengan ukuran yang berbeda sesuai dengan frekuensinya.

## K. Deployment
Model yang sudah terlatih akan dijalankan sebagai aplikasi web menggunakan framework Streamlit .  Aplikasi  ini  memiliki User  Interface (UI)  yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan input dan akan menerima hasil prediksi analisis yang dihasilkan oleh model.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Dataset  berupa  sebuah  komentar  dari  beberapa  postingan  akun  Instagram McDonalds , KFC , Starbucks , Burger King , Pizza Hut , dengan Pengumpulan data ( Scraping ) menggunakan Data Miner. Total data yang berhasil dikumpulkan adalah sebagai berikut:
T ABEL I H ASIL PENGUMPULAN DATA
No Akun Instagram Jumlah Postingan yang diambil Data yang diambil Jumlah Data keseluruhan 1 McDonald’s 1 Postingan pada tanggal 2 Maret 2024 350 Data 2 KFC 2 Postingan pada tanggal 2 dan 5 Maret 2024 350 Data 3 Starbucks 2 Postingan pada tanggal 19 dan 26 Maret 2024 350 Data 1.750 Dataset 4 Burger King 2 Postingan pada tanggal 8 dan 9 Maret 2024 350 Data 5 Pizza Hut 3 Postingan pada tanggal 4, 6 dan 11 Maret 2024 350 Data
Diketahui  pengambilan  dataset  menggunakan  Teknik Scraping Data  Miner  dilakukan pengambilan  pada  beberapa  postingan  akun  produk  boikot  pada  bulan  Maret  2024  masing- masing produk sebanyak 350 data.

## B. Labelling
Dataset akan diberikan label agar model dapat mengenali dan mengidentifikasi pola atau karakteristik.  Label  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan library Transformers .  Dataset dibagi menjadi dua kategori yaitu: berlabel positif dan negatif. Berikut merupakan jumlah label positif dan label negatif secara otomatis:

## T ABEL II
H ASIL LABELLING OTOMATIS No Akun Instagram Label Positif Negatif 1 McDonald’s 78 Data 272 Data 2 KFC 102 Data 248 Data 3 Starbucks 119 Data 231 Data 4 Burger King 99 Data 251 Data 5 Pizza Hut 100 Data 250 Data Jumlah Keseluruhan Data 498 Data 1.252 Data 1.750 Data
Beberapa data ditemukan tidak sesuai dalam pelabelan, oleh karena itu perlu di cek kembali secara manual. Diketahui setelah dilakukan perbaikan pelabelan secara manual mengakibatkan perubahan pada jumlah data positif dan negatif. Seperti yang ditampilkan pada tabel berikut:
T ABEL III

## H ASIL LABELLING MANUAL
No Akun Instagram Label Positif Negatif 1 McDonald’s 145 Data 205 Data 2 KFC 52 Data 298 Data 3 Starbucks 342 Data 8 Data
No Akun Instagram Label Positif Negatif 4 Burger King 175 Data 175 Data 5 Pizza Hut 68 Data 282 Data Jumlah Keseluruhan Data 746 Data 1.004 Data 1.750 Data
Diketahui setelah dilakukan pelabelan secara manual pada dataset, dataset memiliki nilai label positif dan negatif ketidakseimbangan data. Untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi pada model, maka perlu dilakukan proses Random Oversampling.

## C. Sampling
Sebelum dilakukan Random Oversampling dataset masing-masing produk hanya memiliki 350  data,  agar  dapat  menyeimbangkan  antara  jumlah  label  positif  dan  jumlah  label  negatif diperlukan  proses Random Oversampling. Diketahui  jumlah  label  positif  dan  negatif  pada dataset  tidak  seimbang.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  random oversampling. Setelah  proses random oversampling , dataset memiliki jumlah perubahan data sebagai berikut:
T ABEL IV
S ETELAH RANDOM OVERSAMPLING
No Akun Instagram Data Setelah Random Oversampling Jumlah data Random Oversampling Positif Negatif 1 McDonald’s 205 Data 205 Data 410 Data 2 KFC 298 Data 298 Data 596 Data 3 Starbucks 342 Data 342 Data 684 Data 4 Burger King 175 Data 175 Data 350 Data 5 Pizza Hut 282 Data 282 Data 564 Data Jumlah Keseluruhan Data 1.302 Data 1.302 Data 2.604 Data
Diketahui pada dataset setelah dilakukan random over sampling memiliki jumlah total data sebanyak 2.604, dengan jumlah nilai label positif dan negatif yang sama yaitu sebanyak 1.302 data.

## D. Preprocessing
Preprocessing ini dibagi menjadi beberapa tahapan, diantaranya Case Folding , Cleaning , Stemming , Stopword ,  dan Tokenizing .  Berikut  merupakan  tahapana-tahapan  dari Preprocessing:
1. Case Folding
Case folding mengubah semua huruf menjadi huruf kecil ( lowercase ).
2. Cleaning
Cleaning dilakukan untuk menghilangkan noise pada dataset. Proses ini menghapus tanda baca, username, angka, hashtag, link, dan kata-kata yang tidak relevan.
3. Stemming
Stemming adalah proses mengubah kata ke bentuk dasarnya. Penelitian ini menggunakan NLTK ( Natural Language Toolkit ) untuk stemming, memudahkan dalam memproses kata-kata berbahasa Inggris dalam analisis teks.
4. Stopword
Stopword merupakan  kata-kata  umum  yang  tidak  memiliki  arti  penting.  Kata-kata  yang dihilangkan yaitu: - penghubung seperti: and, or, in, to dan lain-lain.
5. Tokenizing
Tokenisasi  pemisahan  teks  menjadi  bagian  yang  disebut  token.  Bertujuan  untuk memisahkan  setiap  kata  dalam  kalimat  sehingga  membentuk  token-token  terpisah  [1].  Pada
proses tokenisasi ini, akan ditambahkan  token khusus yang terdapat dalam kosa kata  model. [CLS] ditambahkan di bagian awal untuk memberi  tahu model. [SEP] untuk menandai akhir kalimat dan [PAD] sebagai padding menyesuaikan panjang data. Hasil Preprocssing yang dilakukan  melalui  tahapan Case Folding , Cleaning , Stemming , Stopword , dan Tokenizing . Pada data komentar Instagram produk boikot ditunjukan pada tabel berikut:
T ABEL V P REPROCESSING Preprocessing Sebelum Sesudah Case Folding That’s it I’m going to kfc now that’s it i’m going to kfc now Cleaning that’s it i’m going to kfc now thats it im going to kfc now Stemming thats it im going to kfc now that it im go to kfc now Stopword that it im go to kfc now im go kfc Tokenizing im go kfc ['[CLS]', 'im', 'go', 'k', '##fc', '[SEP]', '[PAD]' '[PAD]'] Encode ['[CLS]', 'im', 'go', 'k', '##fc', '[SEP]', '[PAD]' '[PAD]'] [101, 10189, 10271, 10211, 11783, 10114, 179, 10575, 10350, 11858, 102, 0] Attention Mask [101, 10047, 2175, 1047, 11329, 102, 0] [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
Diketahui pada  tabel diatas dilakukan proses preprocessing dari  awal sampai akhir agar dataset dapat digunakan dalam melakukan proses training data serta mempermudah pengenalan data oleh komputer.

## E. Splitting Data
Pembagian data menggunakan proporsi 80:20, menunjukan 80% digunakan sebagai data training - validation (60%-20%), sementara 20% digunakan sebagai data testing [17]. Berikut merupakan pembagian data yang dilakukan:
T ABEL VI P EMBAGIAN DATA No Akun Instagram
Nama Data Jumlah Data Data Latih Data Test Data Validasi 1 McDonald’s 246 82 82 410 Data 2 KFC 357 120 119 596 Data 3 Starbucks 410 137 137 684 Data 4 Burger King 210 70 70 350 Data 5 Pizza Hut 338 113 113 564 Data Jumlah Data 2.604
Diketahui pada data training memiliki data untuk dilatih yang lebih banyak, dikarenakan untuk  memastikan  model  mendapatkan  cukup  informasi  selama  proses  pelatihan  sehingga dapat belajar dan membuat prediksi yang lebih akurat.

## F. Pemodelan
Pada Tahapan ini data yang sudah siap akan dimasukan kedalam model Pretrained BERT dari " bert-base-uncased ” dengan parameter sebagai berikut :
a. Epochs : 5
b. BATH_SIZE : 32
c. LEARNING_RATE : 5e-5
Setelah itu, dilakukan konfigurasi optimizer menggunakan optimizer ADAM. Gambar dibawah menampilkan hasil dari pelatihan data produk boikot menggunakan model Pretrained BERT:
T ABEL VII H ASIL P ELATIHAN M
ODEL No Akun Instagram Model Train Accuracy Val Accuracy 1 McDonald’s 95% 91% 2 KFC 96% 95% 3 Starbucks 94% 92% 4 Burger King 95% 87% 5 Pizza Hut 92% 91%
Dari hasil pelatihan menggunakan model Pretrained BERT pada masing-masing produk boikot, hasil  nilai Train  accuracy dan  hasil  nilai Val  accuracy mendapatkan  nilai  yang  cukup memuaskan.

## G. Evaluasi
Setelah  pelatihan  model  selesai,  model  tersebut  akan  dievaluasi  untuk  mengukur  sejauh mana  perfomanya  terhadap  data  yang  tidak  terlihat  sebelumnya.  Pengujian  ini  dilakukan menggunakan confusion  matrix, yang  memungkinkan  perhitungan  beberapa  metrik  evaluasi performa model seperti yang diperlihatkan di bawah ini:

## T ABEL VIII
P ERFORMA M ODEL E VALUASI
No Akun Instagram Positive Negative Precssion  Recall  F1_Score  Precssion  Recall F1-Score 1 McDonald’s 0.78 0.95 0.86 0.94 0.72 0.82 2 KFC 0.98 0.91 0.94 0.93 0.98 0.96 3 Starbucks 1.00 0.90 0.95 0.88 1.00 0.93 4 Burger King 0.90 0.95 0.92 0.93 0.88 0.90 5 Pizza Hut 0.90 0.98 0.94 0.98 0.89 0.94
Diketahui  pada  gambar  diatas  merupakan  hasil  pengujian  performa  model  evaluasi menggunakan confussion matrix pada perhitungan matrik evaluasi pada masing-masing produk boikot.
Berdasarkan  hasil  yang  sudah  dilakukan,  diperoleh  perbandingan  nilai  akurasi  yang menunjukkan performa model dalam mengklasifikasikan data. Hasil perbandingan nilai akurasi dapat dilihat pada tabel berikut:

## T ABEL IX
N ILAI A KURASI P ERBANDINGAN P RODUK B OIKOT No Akun Instagram Nilai Akurasi 1 McDonald’s 84,14% 2 KFC 95% 3 Starbucks 94,16% 4 Burger King 91,42% 5 Pizza Hut 93,80%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  algoritma  BERT  pada  produk McDonald’s sebesar 84,14%, pada produk KFC sebesar 95%, produk ketiga Starbucks dengan nilai akurasi sebesar 94,16%, pada produk Burger King sebesar 91,42%, dan pada produk Pizza Hut sebesar 93,80%.

## H. Visualisasi
Visualisasi wordcloud memberikan gambaran tentang kata-kata yang paling sering muncul dalam  sebuah  komentar.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  visualisasi  wordcloud  yang  telah dilakukan
Gambar 3. Positive
Diketahui pada gambar diatas menunjukan kata yang paling muncul adalah kata "kfc”, dan "bring  back”. Menunjukkan  bahwa  pada  sentiment  positif  sebagian  besar  diskusi  publik membahas tentang kata "kfc".
Gambar 4. Negative
Pada  gambar  diatas  diketahui  kata  yang  paling  muncul  adalah  kata "zionist", “stopthegenocid" , dan "folkemord". Menunjukkan sebagian besar diskusi publik pada sentimen negatif berpokus pada isu yang terkait dengan Zionisme.

## I. Deployment
Hasil modeling yang sudah dilakukan sebelumnya menggunakan BERT diintegrasikan ke dalam sebuah sistem menggunakan framework streamlit . Tujuannya agar model memiliki user interface yang memungkinkan pengguna untuk melakukan input. Seperti pada Gambar berikut:
Tampilan menu Home yang merupakan halaman utama serta memprediksi status produk boikot. Pada halaman McDonald’s , KFC , Starbucks , Burger King dan Pizza Hut merupakan penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya. Aplikasi produk boikot memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data sentimen. Ketika pengguna menginputkan data produk kedalam aplikasi  menghasilkan  output  status  produk  boikot,  komentar  yang  memboikot  produk  dan komentar yang tidak memboikot produk. Berikut merupakan hasil yang didapat:
Gambar 6. Status Produk KFC
Diketahui  pada  produk KFC memiliki  jumlah  data  sebanyak  350  data.  Komentar  yang memboikot  produk KFC sebesar  85,14%  dan  komentar  yang  tidak  memboikot  produk KFC sebesar 14,86%. Berikut merupakan status produk boikot dari masing-masing produk:
T ABEL X

## S TATUS P RODUK B OIKOT
No Akun Instagram Komentar Yang Memboikot Produk Komentar Yang Tidak Memboikot Produk 1 McDonald’s 58,57% 41,47% 2 KFC 85,14% 14,86% 3 Starbucks 2,29% 97,71% 4 Burger King 50% 50% 5 Pizza Hut 80,57% 19,43%
Pada tabel diatas diketahui bahwa pada masing-masing produk memiliki nilai status boikot yang  berbeda,  nilai  komentar  yang  memboikot  produk  lebih  tinggi  pada  produk KFC. Sementara nilai komentar yang memboikot produk paling rendah adalah Starbucks. Tampilan User Interface yang dibuat pada aplikasi berbasis website ini merupakan hasil pemodelan yang dapat  melakukan  prediksi  terhadap  teks  komentar  yang  dimasukkan.  Berikut  merupakan tampilan user interface yang dihasilkan dari pemodelan:
Pada gambar tersebut diketahui ketika pengguna memasukan teks komentar “I’m going to my local KFC here in a few. Love me some KFC” prediksi yang dilakukan oleh model bernilai positif dengan nilai akurasi sebesar 97.00%.
Gambar 8. Prediksi Komentar Negatif
Diketahui pada gambar diatas ketika pengguna memamasukan teks komentar “boycottttt Zionistt” prediksi yang dilakukan oleh model cukup memuaskan yaitu dengan bernilai negative dengan nilai akurasi sebesar 99.84%.

## IV. K ESIMPULAN
Pengambilan data menggunakan metode Scraping Data Miner menghasilkan 10 file dataset Excel  dan  berjumlah  1.750  dataset  komentar,  Pada  produk McDonald’s komentar  yang memboikot  produk  sebesar  58,57%  dan  komentar  yang  tidak  memboikot  sebesar  41,43% menunjukkan bahwa produk tersebut memiliki sentiment relatif lebih tinggi dalam aksi boikot. Pada  produk KFC komentar  yang  memboikot  sebesar  85,14%  dan  komenar  yang  tidak memboikot  sebesar  14,86%  tingkat  boikot  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  produk  tersebut memiliki  dukungan  yang  kuat  dalam  aksi  boikot.  Pada  produk Starbucks komentar  yang memboikot sebesar 2,29% dan komentar yang tidak memboikot sebesar 97,71% menunjukkan bahwa produk tersebut hanya memiliki sedikit dukungan dalam menyuarakan aksi boikot. Pada produk Burger  King komentar  yang  memboikot  sebesar  50%  dan  komentar  yang  tidak memboikot  produk  sebesar  50%  menunjukkan  bahwa  produk  tersebut  memiliki  kestabilan dalam aksi boikot. Pada produk Pizza Hut komentar yang memboikot sebesar 80,57% dan yang tidak tidak memboikot sebesar 19,43% tingkat boikot yang tinggi menunjukkan bahwa produk tersebut  memiliki  dukungan  yang  kuat  dalam  aksi  boikot.  Tingkat  akurasi  persentase keberhasilan BERT dalam melakukan klasifikasi komentar pada produk McDonald’s sebesar 84,14%, pada produk KFC sebesar 95% pada produk Starbucks sebesar 94,16%, pada produk Burger King sebesar91,42% dan pada produk Pizza Hut sebesar 93,80%.

## R EFERENSI
[1] A.  Nayla,  C.  Setianingsih,  and  B.  Dirgantoro,  “Deteksi  Hate  Speech  Pada  Twitter Menggunakan Algoritma BERT,” e-Proceeding Eng., vol. 10, no. 1, pp. 256–262, 2023.
[2] Oktavia,  M.  R.  Noval,  R.  Hanipah,  and  M.  F.  Handayani,  “Pengaruh  Dampak  Boikot Produk Amerika Terhadap Perokonomian Indonesia,” J. Mutiara Ilmu Akunt., vol. 2, no. 1, pp. 318–323, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/jumia.v2i1.2377
[3] N.  Elia,  “Strategi  Public  Relations :  Membangun  Citra  Perusahaan  Terhadap  Produk Boikot  ARTIKEL  ILMIAH  Strategi  Public  Relations :  Membangun  Citra  Perusahaan Terhadap Produk Boikot Pro-Israel Dosen Pengampu Alifa Nur Fitri , M . I . Kom Disusun Oleh,” no. December, pp. 0–17, 2023.
[4] A. Tiara Susilawati, A. H. Tiara Susilawati Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur Nur  Anjeni  Lestari  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  Puput  Alpria  Nina
Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  Jl  Ir  Juanda  No,  K.  Samarinda  Ulu,  K. Samarinda,  and  K.  Timur,  “Analisis  Sentimen  Publik  Pada  Twitter  Terhadap  Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Ilm. Mhs., vol. 2, no. 1, pp. 26–35, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.59603/niantanasikka.v2i1.240
[5] E.  Y.  Hidayat,  R.  W.  Hardiansyah,  and  A.  Affandy,  “Analisis  Sentimen  Twitter  untuk Menilai  Opini  Terhadap  Perusahaan  Publik  Menggunakan  Algoritma  Deep  Neural Network,”  J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  7,  no.  2,  pp.  108–118,  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.108-118.
[6] Vidya  Chandradev,  I  Made  Agus Dwi  Suarjaya,  and  I  Putu Agung  Bayupati,  “Analisis Sentimen Review Hotel Menggunakan Metode Deep Learning BERT,” J. Buana Inform., vol. 14, no. 02, pp. 107–116, 2023, doi: 10.24002/jbi.v14i02.7244.
[7] “No Title.” [Online]. Available: https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data- mining/#:~:text=Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data,perhitungan statistika%2C matematika%2C ataupun teknologi Artificial Intelligence %28AI%29.
[8] K. M. Rahmi,  “Jurnal 5 TEXT MINING ANALYSIS DAN SENTIMENT ANALYSIS DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER(Studi  Kasus: Data Tanggapan Mengenai Tokopedia Melalui Media Sosial Twitter),” pp. 1–84, 2021.
[9] A. Firdaus, W. I. Firdaus, P. Studi, T. Informatika, M. Digital, and P. N. Sriwijaya, “Text Mining Dan Pola Algoritma Dalam Penyelesaian Masalah,” vol. 13, no. 1, pp. 66–78, 2021.
[10] H. Ramanizar, A. Fajri, R. Binsar Sinaga, H. Mubarok, A. D. Pangestu, and D. S. Prasvita, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  terhadap  Konflik  antara  Palestina  dan  Israel Menggunakan  Metode  Naïve  Bayesian  Classification  dan  Support  Vector  Machine,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 166–175, 2021.
[11] W. Athira Luqyana, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, “Analisis Sentimen Cyberbullying pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine,”  J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12] A. Munandar and R. A. Firdaus, “Analisis Sentimen Netizen Indonesia Mengenai Boikot Produk,” vol. 3, no. 1, pp. 23–40, 2023.
[13] H.  P. Utami,  I.  I.  Prawisti,  and  S.  M. Par,  “Dampak  Boikot  Produk  Makanan  Amerika Terhadap Perkembangan Produk Makanan Lokal Indonesia,” no. 229.
[14] A.  Dana,  “Implementasi  Metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers ( BERT ) untuk Analisis Sentimen Komentar Pengguna,” vol. 3, no. 1, 2023.
[15] M. Yunus,
“Basic Text Preprocessing
menggunakan NLTKo Title,” yunusmuhammad007.medium.com/.  Accessed:  Mar.  23,  2024.  [Online].  Available: https://yunusmuhammad007.medium.com/basic-text-preprocessing-menggunakan-nltk- 86ba3e65a1dc
[16] I. Kurniasari, H. Al Fatta, and Kusrini, “Analisis Sentimen Opini Publik pada Instagram mengenai  Covid-19  dengan  SVM,”  JTECS  J.  Sist.  Telekomun.  Elektron.  Sist.  Kontrol Power Sist. Komput., vol. 1, no. 1, pp. 67–74, 2021.
[17] R.  Darmawan  and  S.  Amini,  “Perbandingan  Hasil  Sentimen  Analysis  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor pada Twitter Comparison of Sentiment Analysis  Results  Using  Naïve  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  on  Twitter,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 495–501, 2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/
[18] C.  A.  Putri,  “Analisis  Sentimen  Review  Film  Berbahasa  Inggris  Dengan  Pendekatan Bidirectional Encoder Representations from Transformers ,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 181–193, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v6i2.206.
[19] N.  Husin,  “Komparasi  Algoritma Random Forest,  Naïve  Bayes,  dan  Bert  Untuk  Multi- Class  Classification  Pada  Artikel  Cable  News  Network  (CNN),”  J.  Esensi  Infokom    J. Esensi  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  75–84,  2023,  doi: 10.55886/infokom.v7i1.608.
[20] L.  S.  Pradana,  “Analisis  sentimen  masyarakat  media  sosial  twitter  terhadap  kinerja penjabat  gubernur  Dki  Jakarta  menggunakan  model  indobert,”  Repository.Uinjkt.Ac.Id, 2024, [Online].
Available:
https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/77071%0Ahttps://repository.uinj kt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/77071/1/LAMBANG SURYA PRADANA-FST.pdf