## ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TWITTER PADA PERUSAHAAN UNILEVER IMBAS PERANG ISRAEL- PALESTINA MENGGUNAKAN MODEL SVM

## Agung Pratama 1)
1 Sistem Informasi/Ilmu Komputer, Mercu Buana
1 Jl. Kamal Raya Outer Ring Road, Jakarta Barat Email: 1 agungpratama.dt@gmail.com

## Abstract
The  research  aims  to  analyze  the  sentiment  of  Indonesian  society  towards  Unilever following the Palestine-Israel controversy using text data from the Twitter platform from October  to  December  2023.  The  method  employed  is  a  qualitative  observational approach,  enabling  researchers  to  gain  in-depth  understanding  of  the  community's response to Unilever. The sentiment data is evaluated to measure monthly distribution and daily patterns, focusing on positive, negative, and neutral sentiments. Additionally, the study introduces wordcloud analysis to explore frequently discussed themes related to  Unilever  by  the  public.  The  conclusion  emphasizes  the  importance  of  further understanding  public  sentiment  regarding  sensitive  political  issues  to  enable appropriate responses.
Keyword: Sentiment Analysis, Unilever, Palestine-Israel, Twitter, Wordcloud

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap Unilever  pasca-kontroversi  Palestina-Israel  menggunakan  data  teks  dari  platform Twitter  selama  bulan  Oktober  hingga  Desember  2023.  Metode  yang  digunakan  adalah pendekatan  kualitatif  berbasis  observasi,  yang  memungkinkan  peneliti  untuk mendapatkan  pemahaman  mendalam  tentang  respons  masyarakat  terhadap  Unilever. Data sentimen tersebut dievaluasi untuk mengukur distribusi sentimen bulanan dan pola harian, dengan fokus pada sentimen positif, negatif, dan netral. Selain itu, penelitian ini juga  memperkenalkan  analisis  wordcloud  untuk  mengeksplorasi  tema  yang  sering dibicarakan  oleh  masyarakat  terkait  Unilever.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini mengemukakan  pentingnya  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap  sentimen  masyarakat terkait  isu-isu  politik  yang  sensitif,  sehingga  dapat  diambil  tindakan  yang  tepat  dalam meresponsnya.
Kata Kunci: Sentimen Analisis, Unilever, Palestina-Israel, Twitter, Wordcloud

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan interkoneksi digital saat ini, masyarakat memiliki akses yang semakin mudah untuk menyampaikan pendapat mereka melalui berbagai platform online.  Salah  satu  isu  kontemporer  yang  telah  menarik  perhatian  masyarakat  global adalah konflik politik yang terus berlanjut seperti Palestina dan Israel. Konflik ini tidak hanya  mencakup  pertempuran  fisik  di  lapangan,  tetapi  juga  melibatkan  pertempuran naratif dan opini publik di dunia maya.
Pada  tahun  2023,  konflik  antara  Palestina  dan  Israel  mencapai  puncaknya, menyebabkan  gelombang  protes  dan  aksi  solidaritas  di  banyak  negara  termasuk Indonesia.  Respons  publik  yang  kuat  terhadap  konflik  tersebut  tidak  terbatas  pada demonstrasi  jalanan,  tetapi  juga  termanifestasi  dalam  bentuk  boikot  terhadap perusahaan-perusahaan yang dianggap mendukung salah satu pihak dalam konflik.
Salah  satu  contoh  perusahaan  yang  terkena  dampak  langsung  dari  gelombang protes  ini  adalah  Unilever.  Sebagai  perusahaan  multinasional  dengan  kehadiran  yang kuat  di  Indonesia,  Unilever  tidak  luput  dari  seruan  boikot  oleh  sebagian  masyarakat yang  merasa  bahwa  perusahaan  ini  terlibat  dalam  mendukung  Israel  melalui subsidiarinya di luar negeri.
Boikot  terhadap  Unilever  menjadi  sorotan  utama  di  media  sosial  dan  berbagai platform  online,  di  mana  masyarakat  secara  terbuka  menyatakan  dukungan  atau penolakan  terhadap  perusahaan  tersebut.  Dalam  konteks  ini,  muncul  pertanyaan  yang penting:  bagaimana  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  boikot  Unilever  setelah kontroversi Palestina-Israel?
Penelitian ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan tersebut dengan menganalisis data teks yang dihasilkan oleh masyarakat Indonesia di media sosial dan platform online lainnya.  Data  teks  ini  akan  digunakan  untuk  memprediksi  dan  menganalisis  sentimen masyarakat  terhadap  Unilever  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machines (SVM).
Penelitian ini mengidentifikasi beberapa permasalahan utama yang akan dibahas:
1. Bagaimana  cara  yang  optimal  untuk  menggunakan  model  SVM  dalam mengukur  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  Unilever  setelah terjadinya kontroversi Palestina-Israel?
2. Bagaimana  hasil  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  Unilever  setelah kontroversi  Palestina-Israel  dapat  memberikan  wawasan  yang  bermanfaat bagi pemahaman umum tentang persepsi masyarakat?
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan penggunaan model SVM  dalam  mengukur  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  Unilever  setelah terjadinya  kontroversi  Palestina-Israel.  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  wawasan  yang  bermanfaat  tentang  persepsi  masyarakat  terhadap  respons perusahaan terhadap isu-isu yang sensitif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tirta  Hema  Jaya  Hidayat,  Yova  Ruldeviyani, Achmad  Rizki  Aditama,  Gusti  Raditia  Madya,  Ade  Wija  Nugraha,  dan  Muhammad Wijaya Adisaputra berjudul "Sentiment Analysis of Twitter Data Related to Rinca Island Development  Using  Doc2Vec  and  SVM  and  Logistic  Regression  as  Classifier"
membahas sentimen masyarakat terhadap pembangunan di Pulau Rinca, Nusa Tenggara Timur.  Studi  ini  menggunakan  algoritma  Doc2Vec  untuk  ekstraksi  fitur  dan menggabungkannya  dengan  classifier  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Logistic  Regression  untuk  menganalisis  data  Twitter.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  optimasi  algoritma  analisis  sentimen,  keseimbangan  data,  kombinasi  model analisis,  dan  pengelompokan  komentar  berdasarkan  topik  meningkatkan  efektivitas analisis  sentimen.  Penelitian  ini  menyarankan  agar  pemerintah  menggunakan pandangan  publik  dari  analisis  ini  dalam  pengambilan  keputusan,  sehingga  algoritma dapat lebih efektif dalam mengatasi masalah analisis sentimen [1].
Penelitian yang dilakukan oleh Andi Nurkholis, Debby Alita, dan Aris Munandar berjudul  "Comparison  of  Kernel  Support  Vector  Machine  Multi-Class  in  PPKM Sentiment Analysis on Twitter" membahas perbandingan kernel polynomial dan kernel RBF pada model SVM dalam konteks sentimen masyarakat mengenai kebijakan PPKM. Dalam  tesis  ini,  penulis  membandingkan  kedua  kernel  tersebut  menggunakan  metode One-Against-One (OAO) dan One-Against-Rest (OAR). Hasilnya menunjukkan bahwa model  dengan  kernel  RBF  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  95,9%  menggunakan OAR  dan  77,6%  menggunakan  OAO.  Namun,  penggunaan  kernel  polynomial menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  yakni  98,9%  pada  metode  OAO  dan  OAR. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sentimen masyarakat Indonesia terhadap kebijakan PPKM selama masa pandemi lebih cenderung positif [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Dengan  menekankan  metode  kualitatif  berbasis  observasi.  Pengumpulan  data dilakukan  melalui  teknik  "Scraping"  data  dari  platform  Twitter  dengan  menggunakan kata kunci "Unilever." Proses observasi ini memungkinkan penelitian untuk mengakses data  dalam  jumlah  tertentu,  mencakup  berbagai  sentimen  dan  berita  yang  berkaitan dengan perusahaan
unilever yang tersebar di Twitter. Data yang terhimpun merefleksikan respons dan reaksi  pengguna  Twitter  terhadap  boikot  yang  dilakukan  masyarakat  pada  perusahaan unilever  dan  faktor-faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  pandangan  masyarakat mengenai perusahaan unilever.
Dengan  pendekatan  pengumpulan  data  ini,  penelitian  ini  dapat  mengadakan analisis mendalam terhadap data yang terkumpul, bertujuan untuk menjawab pertanyaan penelitian  dan  memberikan  wawasan  yang  mendalam  mengenai  peran  media  sosial, sentimen,  dan  berita  dalam  pengaruh  terhadap  ,  khususnya  dalam  konteks  perusahaan unilever. Sebagai tambahan, sumber daya data sekunder, seperti kajian literatur dan data resmi  terpublikasi,  dapat  menjadi  penunjang  konteks  yang  lebih  luas  dalam  analisis kualitatif ini.

## 2.2 Diagram Alir Penelitian
Gambar  1. Diagram Alir Penelitian
Berikut Penjelasan Diagram Alir pada tabel :
a. Perumusan Masalah
Penelitian  ini  dimulai  dengan  merumuskan  permasalahan  penelitian secara terinci. Di tahap ini, masalah yang ingin diinvestigasi akan didefinisikan dengan jelas, sehingga memberikan arah yang kuat untuk penelitian ini.
b. Scraping Menggunakan Twitter API
Untuk  mengumpulkan  data  yang  relevan  dengan  topik  penelitian mengenai perusahaan unilever, metode utama yang digunakan adalah Scraping menggunakan  Twitter  API.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  akan mengarahkan  Twitter  API  untuk  mengekstrak  informasi  yang  mencakup sentimen, berita, dan respons pengguna terhadap unilever dari platform Twitter [1].  Penggunaan  Twitter  API  memastikan  akses  langsung  ke  sumbernya, sehingga data yang terkumpul memiliki tingkat keakuratan yang tinggi.
c. CSV File
Data  yang  berhasil  dihimpun  melalui  Twitter  API  akan  disimpan  dalam format CSV (Comma-Separated Values). Pemilihan format ini bertujuan untuk memfasilitasi  pengolahan  dan  analisis  data  yang  lebih  lanjut.  Dengan menyimpan data dalam format CSV, informasi mengenai sentimen, berita, dan respons  pengguna  terhadap  perusahaan  unilever  dapat  diakses  dengan  mudah dan efisien.
d. Preprocessing
Preprocessing  merujuk  pada  rangkaian  tindakan  yang  diterapkan  untuk melakukan  pembersihan,  integrasi,  transformasi,  dan  pengurangan  data. Langkah awal ini memiliki signifikansi karena menganalisis data tanpa melalui proses preprocessing dengan seksama dapat memberikan informasi yang dapat menyesatkan.  Kualitas  data  dapat  tergerus  jika  terdapat  sejumlah  besar informasi yang tidak relevan atau kebisingan data yang signifikan. Oleh karena itu,    untuk    menciptakan    data    yang    memiliki    kualitas    tinggi,    diperlukan
pemahaman  dan  penerapan  metode  preprocessing  yang  sesuai  untuk  setiap kasus penelitian [2]. Tahapan preprocessing yang dilakukan mencakup :
1. Username Removal
Menghilangkan  informasi  username  dari  setiap  entri  data  untuk menghindari distorsi analisis dan memfokuskan pada konten esensial [3].
2. Lower Casing
Mengubah seluruh huruf dalam teks menjadi huruf kecil agar konsistensi dalam  analisis  dan  pemrosesan  data,  sehingga  kata  yang  sama  dengan penulisan yang berbeda dapat dianggap setara [4].
3. Punctuation Removal
Menghilangkan  tanda  baca  dari  teks  untuk  menghindari  pengaruh  yang tidak  perlu  dalam  analisis  sentimen  dan  mempermudah  tokenisasi  kata [5].
4. Stopword Removal
Menghilangkan  kata-kata  pengisi  atau  stopword  dari  teks.  Stopword seperti "dan," "atau," dan "yang" sering kali tidak memberikan kontribusi signifikan  dalam  analisis  sentimen  dan  dapat  dihilangkan  untuk  fokus pada kata-kata kunci [1].
5. Emoticon Remove :
Menghapus  emotikon  dari  teks  karena  emotikon  tidak  memberikan informasi  yang  relevan  untuk  analisis  sentimen  dan  dapat  memengaruhi hasil [5].
e. Data Labeling
Proses  Data  Labeling  dilakukan  setelah  tahap  preprocessing  untuk memberikan  label  sentimen  pada  data  yang  telah  dipersiapkan.  Sentimen  ini kemudian  dikategorikan  menjadi  tiga  kelas:  positif,  negatif,  atau  netral  [6]. Penambahan  label  sentimen  ini  penting  dalam  konteks  analisis  sentimen, karena  memungkinkan  pengembangan  dan  pengujian  model  yang  dapat mengklasifikasikan  dan  memahami  polaritas  opini  atau  reaksi  pengguna Twitter terhadap perusahaan unilever.
f. TF-IDF
Metode  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) digunakan  untuk  mengukur  bobot  kata-kata  dalam  dokumen  dengan memberikan  skor  yang  menunjukkan  seberapa  pentingnya  suatu  kata  dalam konteks  tertentu  [7].  Rumus  TF-IDF  untuk  sebuah  term  (t)  dalam  sebuah dokumen (d) dari sebuah koleksi dokumen (D) dinyatakan sebagai berikut :
1. Term Frequency (TF) :
TF(t, d) = jumlah Kemunculan term t dalam dokumen d total jumlah term dalam dokumen d

## 2. Inverse Document Freqquency (IDF) :
IDF(t, D) = log( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐷 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑡 +1 ( 1 )
) ( 2 )
3. TF-IDF :
TF-IDF(t,d,D)=TF(t,d)×IDF(t,D) ( 3 )
Dalam rumus ini:
1. t adalah term (kata atau frasa) yang dihitung bobotnya.
2. d adalah dokumen yang sedang diproses.
3. D adalah koleksi dokumen.
TF-IDF  memberikan  skor  tinggi  untuk  kata-kata  yang  muncul  sering dalam  dokumen  tertentu  (TF  tinggi),  tetapi  jarang  muncul  di  seluruh  koleksi dokumen  (IDF  tinggi).  Dengan  demikian,  kata-kata  yang  memiliki  TF-IDF tinggi  dianggap  sebagai  kata-kata  yang  lebih  representatif  dan  memiliki pengaruh  yang  lebih  besar  dalam  dokumen  tersebut.  Metode  ini  menjadi landasan untuk pemodelan dan pengklasifikasi sentimen dengan mengekstraksi fitur kata-kata yang paling relevan dan mempengaruhi dalam analisis sentimen.
g. SVM Model
Model Support Vector Machine (SVM) akan diterapkan untuk melakukan klasifikasi  sentimen  berdasarkan  data  yang  telah  melalui  tahap  preprocessing dan diubah menjadi representasi TF-IDF.
Pendekatan  ini  memungkinkan  SVM  untuk  mengenali  pola  kompleks dalam  data  teks  yang  dihasilkan  dari  media  sosial  Twitter  setelah  proses preprocessing  [8].  SVM  akan  memanfaatkan  kekuatan  representasi  TF-IDF dalam  menangkap  signifikansi  relatif  kata-kata  dalam  dokumen,  yang kemudian  digunakan  untuk  membuat  keputusan  klasifikasi  sentimen  yang akurat. Oleh karena itu, penggunaan SVM dalam konteks ini diharapkan dapat memberikan  hasil  klasifikasi  yang  andal  dan  dapat  diandalkan  dalam memahami sentimen pengguna Twitter terhadap perusahaan unilever.
h. Model Evaluation
Model  evaluation  adalah  proses  penilaian  dan  pengukuran  kinerja  suatu model pembelajaran mesin. Tujuan utama dari model evaluation adalah untuk menentukan seberapa baik model mampu melakukan tugas tertentu dan sejauh mana  model  dapat  diandalkan  dalam  membuat  prediksi  pada  data  yang  tidak terlihat  sebelumnya.  Evaluasi  model  sangat  penting  dalam  mengukur keberhasilan dan ketepatan model dalam memahami dan memproses informasi.
1. Akurasi
Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  klasifikasi  memberikan  prediksi yang benar secara keseluruhan [1], [3], [9].
Rumus : Akurasi : 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 ( 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 ) ( 4 )

## 2. Precision
Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi positif model adalah  benar  [1],
[3], [9]. Rumus : Precision = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 ( 5 )
3. Recall
Recall  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  menemukan  semua  kasus positif yang sebenarnya [1], [3], [9].
Rumus : Recall = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓𝑒 ( 6 )

## 4. F1-Score
F1-Score adalah rata-rata harmonis antara presisi dan recall, memberikan keseimbangan antara keduanya [1], [9].
Rumus :
F1-Score = (2× 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 )
(2× 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 ) 5. Confusion Matrix ( 7 )
Matriks  ini  memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  model  mampu membuat prediksi yang benar dan sejauh mana kesalahan yang dilakukan model  dalam  mengklasifikasikan  data  [1].  Elemen-elemen  confusion matrix:
1. True Positive (TP) Kasus positif yang diprediksi dengan benar oleh model [5], [3].
2. True Negative (TN) Kasus negatif yang diprediksi dengan benar oleh model [5], [3].
3. False Positive (FP)
Kasus negatif yang salah diprediksi sebagai positif oleh model [5], [3].
4. False Negative (FN) Kasus positif yang salah diprediksi sebagai negatif oleh model [5],
[3].
i. WordCloud
Wordcloud  digunakan  sebagai  alat  visualisasi  untuk  memberikan gambaran awal tentang kata-kata kunci yang muncul dalam data Twitter  yang telah melalui tahap preprocessing . Wordcloud menciptakan representasi visual di mana ukuran kata menunjukkan seberapa sering kata tersebut muncul dalam teks  [10].  Dengan  menggunakan  teknik  ini,  kata-kata  yang  paling  sering muncul  akan  menjadi  lebih  menonjol,  memungkinkan  pemahaman  cepat tentang tema atau tren yang mendominasi dalam dataset. Wordcloud membantu mengidentifikasi  fokus  utama  dari  diskusi  di  Twitter  setelah  proses preprocessing , memberikan pandangan intuitif tentang  elemen-elemen penting yang dapat menjadi titik awal untuk analisis lebih lanjut.

## 3.1 Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data dilakukan melalui teknik "scraping" data dari platform media sosial  Twitter  dengan  menggunakan  kata  kunci  "Unilever".  Proses  observasi  ini
memungkinkan  penelitian  untuk  mengakses  data  sebesar  9.632  data,  yang  mencakup berbagai sentimen dan berita yang berkaitan dengan perusahaan Unilever yang tersebar di Twitter.
Data yang terhimpun merefleksikan respons dan reaksi pengguna Twitter terhadap seruan  boikot  yang  dilakukan  masyarakat  terhadap  Unilever,  serta  faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi pandangan masyarakat
terhadap  perusahaan  tersebut.  Meskipun  tidak  menerapkan  desain  penelitian kuantitatif  dengan  survei  atau  kuesioner,  penggunaan  teknik  pengumpulan  data kualitatif  ini  memberikan  kesempatan  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  mendalam tentang pandangan masyarakat terhadap Unilever dalam konteks media sosial.

## 3.2 Preprocessing
a. Remove Username
Remove Username akan menghapus semua kata yang terhubung dengan simbol ‘@’
Tabel 1. Remove Username Sebelum Sesudah @bestsingevr Produk Mandi Ku adalah Unilever…!!! Produk  Mandi  Ku  adalah Unilever…!!!
b. Lower Casing
Lower Casing akan mengubah semua huruf besar menjadi huruf kecil Tabel 2. Lower casing Sebelum Sesudah Produk  Mandi  Ku  adalah Unilever…!!! Produk  mandi  ku  adalah unilever…!!!
c. Punctuation Removal
Punctuation  Removal akan  menghapus  tanda  baca  yang  ada  pada  data  text seperti Koma (,), Titik (.), tanda tanya (?), tanda seru (!), dan lainnya.
Tabel 3. Punctuation Removal Sebelum Sesudah produk    mandi    ku    adalah unilever…!!! produk  mandi  ku  adalah unilever
d. Stopword
Stopword akan menghapus kata-kata yang umum dan tidak memberikan banyak makna dalam analisis, seperti ‘dan’, ‘di’, ‘yang’, dan lainnya.
Tabel 4. Stopword Removal Sebelum Sesudah produk  mandi  ku  adalah unilever produk mandi ku unilever
e. Emoticon Remove
Emoticon Remove akan menghapus emoji didalam data teks seperti emoji wajah, tangan, hingga bendera.
f. Stemming
Stemming  akan  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi  kata  dasar,  contoh Memenuhi menjadi penuh.
Tabel 5. Stemming Sebelum Sesudah stock    unilever    memenuhi gudang stock unilever penuh gudang 3.3 Labeling Dataset
Labeling dataset dilakukan agar dapat membedakan data berdasarkan 3 kelas yaitu  positife,  netral,  dan  negatife. Labeling ini  dilakukan  dengan  melakukan observasi terhadap 200 data acak.
Tabel 6. Labeling Dataset Text Label Unilever emang the best nihhh Positife Alhamdulillah ya,  unilever emang terbaik Positife Walaupun  isi  toko  keluargaku 60-70% produk unilever, tetap sennag    dengan    fatwa    ini. Alhamdulillah Negatife maaf unilever kita usai disini Negatife

## 3.4 Training dan Testing
Sebelum Pembuatan Model SVM, data akan dipecah menjadi 2 bagian yaitu training dataset dan testing dataset dengan ratio dataset 80:20. Setelah itu data akan melakukan ekstraksi fitur pada TF-IDF.
Ekstraksi  fitur  pada  yang  dilakukan  oleh  TF-IDF  akan  mengubah  data  teks menjadi vektor, vektor hingga nilai dari tiap vektor akan dicari bobotnya, sehingga bobot dari tiap vektor bisa diklasifikasikan melalui SVM.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  2  kernel  yang  dimiliki  oleh  SVM  yaitu kernel  linear  dan  polynomial.  Kernel  linear  Tuning  C  =  2  sedangkan  polynomial menggunakan tuning C = 1.
Dari kernel linear didapat :
Tabel 7. Confusion Matrix SVM Kernel Linear Precision Recall F1-Score  Support Negatife 0.68 0.88 0.77 17 Netral 0.75 0.38 0.50 8 Positife 0.79 0.73 0.76 15 Accuracy 0.73 40 Macro avg 0.74 0.66 0.68 40
Weight avg 0.73 0.72 0.71 40
Dari kernel polynomial didapat :
Tabel 8. Confusion Matrix SVM Kernel Polynomial Precision Recall F1-Score  Support Negatife 0.50 0.82 0.62 17 Netral 1.00 0.12 0.22 8 Positife 0.73 0.53 0.62 15 Accuracy 0.57 40 Macro avg 0.74 0.49 0.49 40 Weight avg 0.69 0.57 0.54 40

## 3.5 Hasil Klasifikasi
Dari hasil pengujian setiap kernel menghasilkan akurasi yang berbeda, seperti tabel berikut :
Tabel 9. Akurasi SVM Kernel Akurasi Linear 73% Polynomial 57%
Jika  dibandingkan  kernel  linear  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik ketimbang  dengan  kernel  polynomial,  sehingga  kernel  linear  dengan  tuning  C  =  2 akan digunakan untuk melakukan klasifikasi.
Gambar  2. Pie Chart Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  menggunakan  kernel  linear  ini  mengindikasikan  bahwa mayoritas masyarakat yang mengeluarkan pendapat di platform Twitter pada perang Palestina-Israel  cenderung  menunjukkan  sentimen  negatif  terhadap  Unilever.  Ini bisa menjadi refleksi dari dampak negatif yang dirasakan oleh masyarakat terhadap keterlibatan  Unilever  dalam  isu  tersebut,  yang  tercermin  melalui  respons  publik yang kuat, termasuk aksi boikot.
Jika  dianalisis  lebih  dalam,  apabila  sentimen  tersebut  dipilah  berdasarkan bulan  untuk  melihat  frekuensi  sentimen  setiap  bulannya,  hasilnya  dapat  dilihat dalam grafik berikut :
Gambar 3. Proyeksi  Sentiment  dalam  3  Bulan
Berdasarkan data yang disajikan, terdapat beberapa pola yang dapat diamati:
1. Penurunan signifikan Sentimen Negatif: Terjadi peningkatan jumlah sentimen negatif  pada  bulan  November  (2670)  dibandingkan  bulan  Oktober  (2525), namun terjadi penurunan signifikan pada bulan Desember (1070).
2. Penurunan  Sentimen  Positif:  Jumlah  sentimen  positif  mengalami  penurunan dari bulan Oktober (1239) ke bulan November (747), dan kembali mengalami penurunan yang lebih signifikan pada bulan Desember (365).
3. Stabilitas Sentimen Netral: Jumlah sentimen netral relatif stabil dari bulan ke bulan, meskipun terjadi fluktuasi kecil.
Untuk  memahami  lebih  dalam  mengenai  dinamika  sentimen  terhadap  Unilever selama periode tersebut, analisis sentimen dilakukan dengan memecah data menjadi lebih  spesifik  berdasarkan  hari  dalam  setiap  bulannya.  Grafik  garis  berikut menunjukkan  frekuensi  sentimen  positif,  netral,  dan  negatif  setiap  harinya  selama bulan Oktober, November, dan Desember.
Gambar  4. Proyeksi Sentiment Selama Bulan Oktober
Analisis harian selama bulan Oktober menunjukkan adanya tren peningkatan sentimen  negatif  yang  signifikan  di  akhir  bulan.  Meski  demikian,  ada  juga peningkatan  dalam  sentimen  positif,  yang  menunjukkan  bahwa  perdebatan  atau diskusi  mengenai  Unilever  sangat  intens  pada  akhir  bulan.  Sentimen  netral  tetap stabil  namun  menunjukkan  peningkatan  yang  mencerminkan  dinamika  perasaan masyarakat yang kompleks terhadap isu tersebut.
Gambar  5. Proyeksi Sentiment Selama Bulan November
Analisis  harian  selama  bulan  November  mengungkapkan  bahwa  sentimen masyarakat  terhadap  Unilever  mengalami  fluktuasi  yang  cukup  besar.  Sentimen negatif  dominan  pada  beberapa  tanggal  menunjukkan  bahwa  isu  atau  peristiwa tertentu  mempengaruhi  persepsi  negatif  masyarakat.  Sementara  itu,  meskipun  ada beberapa  hari  dengan  peningkatan  sentimen  positif,  jumlahnya  secara  keseluruhan tetap  lebih  rendah  dibandingkan  sentimen  negatif.  Stabilitas  sentimen  netral menandakan bahwa sebagian besar pengguna tetap tidak memiliki pandangan yang kuat mengenai isu tersebut.
Gambar  6. Proyeksi Sentiment Selama Bulan Desember
Analisis  sentimen  harian  selama  bulan  Desember  menunjukkan  bahwa sentimen  masyarakat  terhadap  Unilever  mengalami  fluktuasi  yang  signifikan. Sentimen negatif dominan pada beberapa tanggal tertentu menunjukkan adanya isu- isu  kritis  atau  peristiwa  yang  mempengaruhi  persepsi  masyarakat  secara  negatif. Sementara  itu,  meskipun  ada  beberapa  hari  dengan  peningkatan  sentimen  positif, jumlah keseluruhannya tetap lebih rendah dibandingkan sentimen negatif. Stabilitas sentimen  netral  menandakan  bahwa  sebagian  besar  pengguna  tetap  tidak  memiliki pandangan yang kuat mengenai isu tersebut.

## 3.6 Wordcloud
Dalam  tahapan  ini,  dilakukan  analisis  menggunakan  teknik  wordcloud  pada data  bulan  Oktober  dan  November.  Pada  bulan  Oktober,  fokus  diberikan  pada tanggal  27  hingga  31  dengan  penekanan  pada  sentiment  negatif,  sementara  pada bulan  November,  fokus  diberikan  pada  tanggal  09  hingga  21  dengan  penekanan pada sentiment positif.
1. Wordcloud untuk Bulan Oktober (Sentimen Negatif)
Gambar  7. Wordcloud Negatife Bulan Oktober
Dari  hasil  wordcloud  pada  bulan  Oktober  dengan  fokus  pada  sentiment negatif,  sepuluh  kata  kunci  yang  paling  sering  muncul  dalam  percakapan  online adalah sebagai berikut:
1. Produk (Frekuensi: 897)
2. Israel (Frekuensi: 419)
3. Kiky (Frekuensi: 305) 4. Beli (Frekuensi: 270) 5. Oktober (Frekuensi: 240) 6. 28 (Frekuensi: 235) 7. U20 (Frekuensi: 213) 8. Wadas (Frekuensi: 198) 9. Kaloe (Frekuensi: 196) 10. Boikot (Frekuensi: 188)
2. Wordcloud untuk Bulan November (Sentimen Positif)

## Gambar  8. Wordcloud Positife Bulan November
Dari  hasil  wordclou  pada  bulan  November  dengan  fokus  pada  sentiment positif,  sepuluh  kata  kunci  yang  paling  sering  muncul  dalam  percakapan  online adalah sebagai berikut:
1. Indonesia (Frekuensi: 105)
2. Boikot (Frekuensi: 95)
3. Produk (Frekuensi: 64)
4. Emang (Frekuensi: 37) 5. Pakai (Frekuensi: 36) 6. Bantu (Frekuensi: 32) 7. Karyawan (Frekuensi: 31) 8. Kerja (Frekuensi: 27) 9. Banget (Frekuensi: 25) 10. Diskon (Frekuensi: 22)
Dari  hasil  2  wordcloud  diatas,  terlihat  bahwa  dalam  percakapan  online  pada bulan  Oktober,  tema-tema  yang  sering  muncul  terkait  dengan  sentiment  negatif adalah  terkait  dengan  produk,  isu-isu  geopolitik  (seperti  Israel),  serta  aksi  boikot. Sementara itu, pada bulan November, tema-tema yang sering muncul terkait dengan sentiment  positif  adalah  lebih  beragam,  termasuk  dukungan  terhadap  produk Indonesia,  upaya  untuk  berkontribusi  (bantu),  serta  diskusi  tentang  karyawan  dan pekerjaan.  Hal  ini  menggambarkan  perubahan  fokus  dan  isu-isu  yang  dominan dalam percakapan publik pada kedua bulan tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  model  Support  Vector  Machines  (SVM)  dengan kernel  linear  menunjukkan  performa  yang  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  kernel polynomial  dalam  mengukur  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  Unilever  pasca- kontroversi  Palestina-Israel.  Model  SVM  dengan  kernel  linear  mencapai  akurasi 72,50%,  sementara  kernel  polynomial  hanya  mencapai  akurasi  57,50%.  Selain  itu, kernel linear juga menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam metrik precision, recall, dan  f1-score,  terutama  dalam  klasifikasi  sentimen  masyarakat.  Precision  mengukur seberapa  akurat  prediksi  positif,  recall  mengukur  seberapa  baik  model  menangkap semua  contoh  positif,  dan  f1-score  adalah  harmoni  dari  precision  dan  recall.  Dengan demikian,  penggunaan  kernel  linear  pada  SVM  direkomendasikan  untuk  analisis sentimen dalam konteks ini karena memberikan hasil yang lebih akurat dan andal dalam menangkap variasi sentimen masyarakat.
Hasil analisis sentimen dari 9.362 tweet mengindikasikan bahwa kontroversi Palestina- Israel  berdampak  signifikan  pada  persepsi  masyarakat  terhadap  Unilever,  dengan sentimen  negatif  mendominasi  sebesar  66,9%.  Ini  menunjukkan  bahwa  mayoritas masyarakat  Indonesia  bereaksi  negatif  terhadap  Unilever  setelah  kontroversi  tersebut. Sentimen  positif  hanya  mencapai  25,1%,  sedangkan  sentimen  netral  berada  di  angka 8,0%.  Analisis  ini  menggambarkan  bagaimana  isu  politik  internasional  dapat mempengaruhi persepsi publik terhadap perusahaan multinasional.
Lebih  lanjut,  analisis  wordcloud  mengungkapkan  tema-tema  utama  yang  dibicarakan oleh  masyarakat.  Kata-kata  yang  sering muncul  antara  lain  "produk",  "isu-isu  politik", dan  "tindakan  boikot".  Ini  menunjukkan  bahwa  selain  reaksi  emosional  terhadap kontroversi, masyarakat juga memperhatikan aspek-aspek spesifik seperti produk yang terlibat,  posisi  politik  perusahaan,  dan  tindakan  nyata  yang  mereka  ambil  sebagai respons,  seperti  boikot.  Informasi  ini  penting  bagi  perusahaan  untuk  memahami bagaimana berbagai faktor mempengaruhi sentimen publik.
Temuan  ini  memberikan  wawasan  penting  tentang  bagaimana  masyarakat  bereaksi terhadap isu-isu  politik  yang  sensitif.  Perusahaan  seperti  Unilever  dapat menggunakan wawasan  ini  untuk  mengelola  krisis  dan  strategi  komunikasi  mereka  dengan  lebih efektif.  Misalnya,  mereka  dapat  lebih  proaktif  dalam  merespons  kontroversi  dan mempertimbangkan  dampak  potensial  dari  isu-isu  politik  internasional  terhadap  citra mereka.  Selain  itu,  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap  sentimen  masyarakat  dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi pemasaran dan komunikasi yang lebih baik, yang selaras dengan persepsi dan harapan publik.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  menunjukkan  pentingnya  analisis  sentimen  media sosial  dalam  memahami  persepsi  publik  dan  mengelola  dampak  isu-isu  kontroversial. Penggunaan  model  SVM  dengan  kernel  linear  terbukti  efektif  dalam  analisis  ini,  dan temuan-temuan  dari  analisis  wordcloud  memberikan  pandangan  yang  lebih  mendalam tentang  tema-tema  yang  mempengaruhi  sentimen  masyarakat.  Dengan  demikian, perusahaan  dapat  lebih  siap  dan  responsif  terhadap  perubahan  sentimen  publik  yang dipicu  oleh  isu-isu  sensitif,  dan  mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  untuk mempertahankan reputasi mereka.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] V. Nurcahyawati dan Z. Mustaffa, “Improving sentiment reviews classification performance using support  vector  machine-fuzzy  matching  algorithm,” Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , vol. 12, no. 3, 2023, doi: 10.11591/eei.v12i3.4830.
[2] S. Ounacer, D. Mhamdi, S. Ardchir, A. Daif, dan M. Azzouazi, “Customer Sentiment Analysis in Hotel  Reviews  Through  Natural  Language  Processing  Techniques,” International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications , vol. 14, no. 1, 2023, doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140162.
[3] M.  A.  Saddam,  E.  K.  Dewantara,  dan  A.  Solichin,  “Sentiment  Analysis  of  Flood  Disaster Management in Jakarta on Twitter Using Support Vector Machines,” Sinkron , vol. 8, no. 1, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.12063.
[4] B. Andrian, T. Simanungkalit, I. Budi, dan A. F. Wicaksono, “Sentiment Analysis on Customer Satisfaction  of  Digital  Banking  in  Indonesia,” International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications , vol. 13, no. 3, 2022, doi: 10.14569/IJACSA.2022.0130356.
[5] Z.  K.  D.  Alkayyali,  S.  A.  Bin  Idris,  dan  S.  S.  Abu-Naser,  “A  SYSTEMATIC  LITERATURE REVIEW OF  DEEP AND  MACHINE  LEARNING ALGORITHMS  IN  CARDIOVASCULAR DISEASES DIAGNOSIS,” J Theor Appl Inf Technol , vol. 101, no. 4, 2023.
[6] B. P. Oyelakin, A. Adebiyi, B. Gbadamosi, A. M. Olaolu, A. Jesutofunmi, dan A. A. Emmanuel, “TEXT  CLASSIFICATION  USING  RECURRENT  NEURAL  NETWORK  AND  SUPPORT VECTOR  MACHINE  ON  A  CUSTOMER  REVIEW  DATASET,” Journal  of  Theoretical  and Applied Information Technology , vol. 100, no. 4. 2022.
[7] A.  S.  Elkorany,  M.  Marey,  K.  M.  Almustafa,  dan  Z.  F.  Elsharkawy,  “Breast  Cancer  Diagnosis Using  Support  Vector Machines Optimized by Whale Optimization and Dragonfly Algorithms,” IEEE Access , vol. 10, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3186021.
[8] A. B. Yilmaz, Y. S. Taspinar, dan M. Koklu, “Classification of Malicious Android Applications Using Naive Bayes and Support Vector Machine Algorithms,” International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering , vol. 10, no. 2, 2022.
[9] M. Mustasaruddin, E. Budianita, M. Fikry, dan F. Yanto, “Klasifikasi Sentiment Review Aplikasi MyPertamina  Menggunakan  Word  Embedding  FastText  dan  SVM  (Support  Vector  Machine),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 3, 2023, doi:
10.30865/json.v4i3.5695.
[10] M.  Z.  Ansari,  M.  B.  Aziz,  M.  O.  Siddiqui,  H.  Mehra,  dan  K.  P.  Singh,  “Analysis  of  Political Sentiment  Orientations  on  Twitter,”  dalam Procedia  Computer  Science ,  2020.  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.201.
[11] A. Nurkholis, D. Alita, dan A. Munandar, “Comparison of Kernel Support Vector Machine Multi- Class in PPKM Sentiment Analysis on Twitter,” Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 2, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3906.
[12] H.  Rahman,  J.  Tariq,  M.  A.  Masood,  A.  F.  Subahi,  O.  I.  Khalaf,  dan  Y.  Alotaibi,  “Multi-Tier Sentiment  Analysis  of  Social  Media  Text  Using  Supervised  Machine  Learning,” Computers,
Materials and Continua , vol. 74, no. 3, 2023, doi: 10.32604/cmc.2023.033190.
[13] T.  H.  J.  Hidayat,  Y.  Ruldeviyani,  A.  R.  Aditama,  G.  R.  Madya,  A.  W.  Nugraha,  dan  M.  W. Adisaputra,  “Sentiment  analysis  of  twitter  data  related  to  Rinca  Island  development  using Doc2Vec  and  SVM  and  logistic  regression  as  classifier,”  dalam Procedia  Computer  Science , 2021. doi: 10.1016/j.procs.2021.12.187.