## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## Analisis Sentimen Terkait Konflik Palestina-Israel Pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Silvia Damayanti Simamora, Faldy Irwiensyah * , Firman Noor Hasan
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 silviadamayantis01@gmail.com, 2,* faldy@uhamka.ac.id, 3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: faldy@uhamka.ac.id Submitted: 14/06/2024 ; Accepted: 24/06/2024 ; Published : 26/06/2024
Abstrak− Konflik yang terjadi antara Palestina-Israel telah berlangsung selama kurang lebih 76 tahun di mana Gerakan zionisme mencoba untuk membangun sebuah tanah air Yahudi di tanah Palestina. Pada bulan Oktober 2023, berita mengenai konflik tersebut kembali muncul ke permukaan dan masih terus berlanjut hingga Juni 2024. Hal ini menjadi sorotan Masyarakat di dunia termasuk Masyarakat yang berada di Indonesia. Pada media sosial X, banyak terdapat komentar serta postingan negatif mau pun positif mengenai konflik antara Palestina-Israel akibat keberlangsungan dari permasalahan yang dialami Palestina hingga saat ini. Dari suatu permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen yang tersebar di media sosial X terhadap konflik antara  Palestina-Israel.  Data  yang  diambil  dari  media  sosial  X  hanya  berfokus  pada  komentar  serta  postingan  yang  berada  di Indonesia sebanyak 1.715 data. Penelitian ini juga menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan perbandingan antara data latih  sebanyak  80%  dan  data  uji  sebanyak  20%  yang  sebelumnya  melalui  proses pre-processing. Data  yang  diperoleh  pada penelitian  ini  memiliki  hasil  akurasi  sebesar  94%, precision 91%, recall 100%,  serta  F1-Score  sebesar  95%.  Analisis  yang dihasilkan pada penelitian ini memiliki sentiment yang positif sehingga dapat dikatakan bahwa respon  masyarakat Indonesia di media sosial X menunjukkan tanggapan positif yang keberpihakan terhadap Palestina.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Media Sosial X; Naïve Bayes Classifier; Palestina; Israel
Abstract− The  conflict  between  Palestine  and  Israel  has  been  ongoing  for  approximately  76  years,  during  which  the  Zionist movement  has  attempted  to  establish  a  Jewish  homeland  in  Palestinian  territory.  In  October  2023,  news  about  this  conflict resurfaced and has continued up until June 2024. This issue has drawn global attention, including from the Indonesian public. On the social media platform X, numerous comments and posts both negative and positive regarding the Palestine-Israel conflict have appeared as a result of the ongoing challenges faced by Palestine. This study aims to analyze the sentiment expressed on the social media platform X regarding the Palestine-Israel conflict. The data collected focuses solely on comments and posts from Indonesia, totaling 1,715 entries. The study employs the Naïve Bayes Classifier algorithm, with an 80% to 20% ratio of training data to test data, following a pre-processing phase. The results of this study indicate an accuracy of 94%, precision of 91%, recall of 100%, and an F1-Score of 95%. The analysis reveals a positive sentiment, suggesting that the Indonesian public's response on the social media platform X predominantly shows positive support towards Palestine.
Keywords : Sentiment Analysis; Social Media X; Naïve Bayes Classifier; Palestine; Israel

## 1. PENDAHULUAN
Konflik yang terjadi diantara Palestina - Israel telah berlangsung  kurang lebih 76 tahun [1]  di mana gerakan atau ideologi zionisme berupaya untuk mendirikan suatu tanah air Yahudi di sebuah tanah Palestina, dimana pada waktu itu wilayah Palestina sudah ditempati oleh mayoritas penduduk Arab, Palestina, Kristen, dan juga kelompok Yahudi [2]. Yahudi zionisme telah merampas hak yang seharusnya dimiliki oleh warga Palestina, dengan mengabaikan sebuah tuntutan  mereka,  serta  menjadikan  warga  Palestina  sebagai  sebuah  target  penyiksaan,  penganiyaan,  dan  juga pembunuhan [3] Pada periode Perang Dunia, imigrasi Yahudi ke Palestina semakin banyak, dan membuat ketegangan pun  semakin  meningkat  karena  komunitas  Palestina  dan  Yahudi  sudaha  mulai  bersaing  untuk  menguasai  tanah Palestina[4] Pada konflik perebutan wilayah inilah yang memperdalam jurang antara Yahudi dan Palestina, karena konflik  ini  menjadi  terus  berlanjut  dan  pada  saat  tahun  1960-an  muncul  sebuah  organisasi  pembebasan  Palestina (PLO) dan Hamas [5].
Hamas  sendiri  adalah  kelompok  militan  Palestina  yang  telah  menguasai  jalur  Gaza,  menyediakan  layanan, membentuk  institusi  pemerintahan  sendiri,  kepolisian  beserta  pengadilan  dan  sistem  kesejahteraan  serta  menjaga keamanan di wilayah tersebut. Hamas juga telah terlibat dalam konflik dengan Israel dan sudah ditetapkan sebagai sebuah organisasi  teroris oleh beberapa negara. Hamas bertanggung jawab atas serangan yang diluncurkan kepada pasukan militer Israel dan telah memperoleh reputasi menjadi sebuah kelompok yang sangat kejam dengan tindakan yang tidak bisa diprediksi. Termasuk terhadap konflik yang terbaru pada bulan Oktober 2023 dan masih terus berlanjut hingga Juni 2024 ini. Konflik ini tidak hanya menyebabkan kekerasan antara dua kelompok, tetapi juga menyebabkan penderitaan  bagi  masyarakat  sipil  di  kedua  sisi  konflik  Palestina  –  Israel  yang  belum  selesai  sampai  saat  ini.  Hal tersebut  membuat  banyak  masyarakat  turun  tangan  dalam  menyebar  luaskan  informasi  lewat  media  sosial,  yang menjadi tempat utama di mana individu dari berbagai latar belakang secara spontan mengekspresikan opini, emosi, dan sikap mereka tentang konflik tersebut [6].
Selain itu, peneliti menggunakan metode analisis sentimen dapat membantu dalam membangun pemahaman yang lebih mendalam tentang dampak psikologis konflik ini terhadap individu dan kelompok dengan  mengidentifikasi dampak emosional yang dialami oleh masyarakat yang terlibat langsung atau tercermin dalam diskusi di media sosial

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
[7].  Analisis sentimen juga bermanfaat dalam diplomasi dan keputusan politik. Oleh karena itu, memasukkan analisis sentimen ke dalam penelitian tentang konflik Palestina-Israel ini memungkinkan peneliti untuk mengambil tindakan yang lebih tepat waktu dan relevan untuk mendukung perdamaian dari konflik tersebut [8].
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui seberapa banyak tanggapan dari masyarakat di Indonesia terhadap konflik antara Palestina – Israel yang sudah menjadi perbincangan utama di dunia. Kembali memuncaknya konflik tersebut  menimbulkan  berbagai  macam  opini  masyarakat  di  dunia.  Opini  masyarakat  tersebut  memiliki  berbagai macam pandangan, baik dalam pandangan positif maupun negatif terhadap kedua belah pihak.  Pandangan masyarakat ini dituangkan dalam berbagai macam  platform media sosial yang mereka gunakan, salah satu  media yang banyak digunakan ialah media sosial X [9].
X  merupakan  sebuah  platform  media  sosial  yang  sebelumnya  dikenal  sebagai  Twitter,  merupakan  sebuah website  microblogging atau  sebuah  pelayanan  media  sosial  yang  dikenal  dunia  dengan  memberikan  seluruh penggunannya  untuk  mengirim  sebuah  kabar  melalui post ,  pesan  dengan  secara real-time ,  mengirim  gambar  atau video, yang membuat seluruh pengguna mampu saling berkomunikasi satu dengan lainnya. Pada platform X ini yang akan digunakan untuk mengambil data post (tweet) tentang Konflik antara Palestina-Israel dan akan diolah maupun dianalisis agar mengetahui seberapa banyak pandangan dan sentimen masyarakat di Indonesia yang menggunakan X pada  konflik  Palestina-Israel  dengan  menentukan  Naïve  Bayes  sebagai  algoritma  yang  akan  dipakai  untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap konflik tersebut [10].
Terdapat  peneltian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes ini  untuk  menganalisis  sebuah sentimen. Peneliti Ade Tiara Susilawati, Nur Anjeni Lestari dan Puput Alpria Nina yang menerapkan algoritma Naïve Bayes  untuk  menganalisis  boikot  produk  israel  di  Twitter  dengan  menggunakan  dataset  sebesar  303  data  dengan mengasilkan nilai akurasi sebesar 95%, precission sebesar 96%, recall sebesar 95% dan F1-Score sebesar 95% [11] . Selanjutnya  peneliti  Muhammad  Yasir,  Marissa  Grace  Haque,  Robertus  Suraji,  dan  Istianingsih  yang  menerapkan algoritma Decision  Tree,  Random Forest,  Support  Vector Machine (SVM), dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk menganalisis  Konflik  antara  Palestina  dan  Israel  tentang  pemboikotan  produk  yang  terafiliasi  Israel  menghasilkan sebuah akurasi Naïve Bayes 75%, Decision Tre e 65%, Random Forest 67%, SVM 63%, K-NN 53% [12]. Selanjutnya peneliti Rizki Azhar dan Muhammad Farid Wijayanto  menerapkan algoritma SVM dengan topik  mengungkapkan persepi dan emosi publik terhadap Konflik Palestina-Israel dengan hasil akurasi sebesar 88%, precision sebesar 89% dan recall sebesar 90% [13]. Selanjutnya penelitian oleh Hafiz Irsyad dan Akhsani Taqwiym dengan topik tentang Rakyat  Palestina  dengan  menghasilkan  akurasi  75%  [14]. Peneliti  terakhir  adalah  Fadhillah  Meisya  Carina,  Admi Salma, Dony Permana, dan Zamahsary Martha dengan menerapkan algoritma SVM terhadap Konflik Palestina dan Israel dengan hasil akurasi sebesar 93%, precission sebesar 92,93 dan recall sebanyak 100%. Dapat dilihat peneliti sebelumnya menunjukan sebuah persamaan pada saat media sosial twitter yang diambil datanya menggunakan tweet- harvest sebagai tempat untuk menganalisis dan mengambil data. Kelima peneliti tersebut sama-sama membahas topik terkait dengan Palestina dan Israel.
Penelitian ini akan kembali melakukan pengolahan data terhadap topik analisis sentimen dari dataset terbaru terkait konflik Palestina dan Israel, yang membandingkan penelitian terdahulu dengan penelitian ini adalah metode yang  dipakai  hanya  berfokuskan  pada  satu  metode  yaitu Naïve  Bayes  Classifier, dengan  tujuan  agar  mengetahui apakah metode Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih baik dan akurat dibandingkan dengan metode lainnya dan pada beberapa penelitian sebelumnya tools yang dipakai untuk mengolah sebuah datanya menggunakan tools orange , sedangkan pada penelitian ini tools yang digunakan yaitu RapidMiner.  Peneliti juga melakukan perbandingan data sebanyak 80:20 untuk data latih dan data uji, agar nantinya hasil dari akurasi datanya menjadi lebih akurat.  Sehingga diharapkan untuk meningkatkan nilai recall dan FI- Score menjadi lebih tinggi dari penelitian sebelumnya, Penelitian ini  juga  diharapkan  dapat  menambah  literatur  tentang  analisis  sentimen  yang  terkait  dengan  konflik  internasional, dengan penekanan khusus pada konflik Palestina-Israel. Selain itu, diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana analisis sentimen dapat digunakan secara efektif untuk memahami dinamika opini publik dalam konteks yang berpotensi mempengaruhi kebijakan yang terjadi pada saat ini [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  algoritma  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan Naive  Bayes  Classifier .  Terdapat beberapa proses analisis sentimen dengan mengumpulkan sebuah dataset dengan media sosial X terkait dengan topik yang  berkaitan  dengan  Konflik  Palestina  –  Israel.  Dataset  tersebut  kemudian  akan  diolah  dan  hasilnya  akan  dapat diketahui bagaimana tanggapan atau sentimen dari pengguna media sosial X apakah bernilai positif dan negatif [16].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan yang dapat dilihat pada Gambar 1 diatas sebagai berikut:

## 2.1.1 Pengumpulan Dataset
Pada  penelitian  ini,  dataset  diambil  dari  media  sosial  X,  yang  diambil  dengan  memanfaatkan  penggunaan  alat pengumpulan tweet-harvest untuk  menarik  data  menggunakan  platform Google  Colaboratory .  Pada  proses pengambilan  data  ini  dilakukan  selama  7  bulan  secara  berkala  dan  data  yang  tekumpul  sebanyak  4.400  data  dan disimpan dalam format data CSV dapat dilihat di gambar 2.

## Gambar 2. Proses Ekstrasi Dataset
Google Colab digunakan untuk mengambil sebuah data dari media sosial X dengan cara mengautentikasikan akses ke media sosial X dan memberikan kode_auth dari twitter tersebut untuk menghubungkan antara Google Colab dan Media Sosial X dan setelah terhubung dapat  dilanjutkan dengan mengambil data post (tweet) dengan keyword yang  ditentukan.  Setelah  mendapatkan  nantinya  akan  tersimpan  dataset  dalam  bentuk  CSV  yang  dapat  dilihat  di gambar 2. Setelah dataset sudah disimpan kedalam bentuk CSV [17] .

## 2.1.2 Filtering Dataset
Dataset yang sudah dikumpulkan dengan mengaplikasikan tweet-harvest dari google colaboratory ditemukan banyak data yang sangat tidak berkaitan dengan topik yang di inginkan dan juga terdapat banyak bahasa asing yang akhirnya diperlukan proses filtering ini agar data dapat sesuai dengan standar atau topik pada penelitian ini [18].

## 2.1.3 Preprocessing Data
Preprocessing data  merupakan  tahapan  awal  dari  analisis  sentimen,  pada  proses preprocessing data  terjadi pemrosesan data sehingga siap dianalisis, dalam proses ini setiap kata akan diolah kembali ke dalam beberapa tahap supaya  memiliki  arti  yang  lebih  sempit.  Pada  Tahapan preprocessing data  terdiri  dari replace  (remove)  mention, simbol, URL, trim, remove duplicate, filter examples, nominal to text, case folding, tokenization, filter stopword, dan filter token by lengh . Pada tahap ini digunakan tools RapidMiner seperti pada Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  yang  mendukung  cara  yang  lebih mudah  untuk  memuat  data yang  dilengkapi dengan Graphical  User  Interface  (GUI) Window  untuk  memilih  set  data. Tools  RapidMiner seperti  Digambar  3 digunakan  untuk  memeriksa  data  secara  kuantitatif  dan  kualitatif  untuks  mendapatkan  informasi  dan  pengetahuan yang diharapkan [19].

## 2.1.4 Pelabelan Dataset
Setelah tahap pelabelan, data dapat  dianalisa dengan cara memberikan label pada setiap ulasan komentarnya. Pada penelitian ini menggunakan dua pelabelan, yaitu positive dan negative . Pada setiap pelabelan ini sangat penting untuk menentukan akurasi pada setiap prosesnya [19].

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  pada  machine  learning,  yang  merupakan  sebuah  metode  untuk mengklasikifikasikan yang mudah dengan di dasarkan pada probabilitas sederhana yang di sederhanakan pada teorema Bayes  dengan  memprediksi  sebuah  peluang  pada  pada  masa  yang  akan  datang  berdasarkan  sebuah  pengalaman sebelumnya  [20]. Metode Naïve Bayes Classifier mempunyai  ciri khas utama yaitu asumsi  yang sangat  kuat (naif) tentang independensi dari suatu kondisi atau kejadian. Namun, asumsi tersebut bisa jadi tidak benar, tetapi bisa jadi secara praktis algoritmanya membuahkan hasil yang sangat baik [21].
Rumus umum Teorema Bayes dasar dari formula umum Naïve Bayes dapat dilihat sebagai berikut:
P (H|E) P(E|H). P(H) P(E) (1)
Dengan  P(H|E)  merupakan  sebuah  probabilitas  dari  hipotesi  H  jika evidence E  terjadi,  sedangkan P(E|H)merupakan  sebuah  probabilitas  yang  munculnya evidence E,  ketika  hipotesis  H  terjadi,  lalu  untuk  P(H) merupakan sebuah probabilitas sebuah hipotesis H tanpa mengandung apapun evidence, dan untuk P(E) merupakan sebuah probabilitas dari evidence E tanpa memandang apapun [22].

## 2.3 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah sebutan dari fundamental pada Machine Learning. Confusion Matrix telah diterapkan dalam machine learning untuk menetapkan ukuran pada akurasi nilai model dengan perbandingan nilai prediksi dengan nilai aktual [23]. Pengukuran model pada penelitian ini  menggunakan matrix seperti akurasi Recall, Precission  dan F1- Score. Confusion matrix adalah sebuah tabel yang dapat memprediksi suatu performa algoritma [24]. Penerapan pada tabel confusion matrix dapat dilihat seperti pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Confusion Matrix No. Prediksi Positif Prediksi Negatif 1. Aktual Positif False Positif False Negatif 2. Aktual Negatif True Positif True Negatif
Dalam  konteks  analisis  model  prediktif,  ada  beberapa  metrik  penting  yang  perlu  dipahami.    Pertama,  “TP” adalah  kumpulan  data  dari    kelas  positif  aktual  yang  dihasilkan  sebagai  positif  oleh  model.  Hal  ini  menunjukkan seberapa sering model membuat prediksi yang benar padahal data sebenarnya berasal dari kelas positif.  “TN” adalah jumlah data dari  kelas negatif aktual yang dihasilkan sebagai  negatif oleh model. Nilai ini menunjukkan seberapa baik model mampu mengidentifikasi data yang benar-benar negatif. Kemudian, “FP” adalah jumlah data dari  kelas negatif aktual yang dihasilkan sebagai positif oleh model. Nilai ini penting untuk memahami kesalahan yang dibuat model ketika model salah mengklasifikasikan data negatif  sebagai data positif. Terakhir, “FN” adalah jumlah data dari  kelas positif aktual yang dihasilkan  model sebagai negatif. Hal ini menunjukkan seberapa sering model gagal mengenali data positif dengan benar dan malah mengklasifikasikannya sebagai data  negatif. Kombinasi matriks ini penting untuk mengevaluasi performa dan akurasi  model prediktif.

## 2.4 Evaluasi
Pada evaluasi dalam penelitian ini bertujuan agar dapat mengetahui kinerja dari performa sebuah model yang sudah diusulkan. Metode yang dipakai adalah confusion matrix, merupakan sebuah table yang memberikan sebuah informasi terhadap  perbandingan  dari  hasil  klasifikasi  yang dapat  dilakukan  dengan system (prediksi)  dengan  memiliki  hasil klasifikasi yang mutlak. Evaluasi pada penelitian ini berdasarkan hasil perhitungan menggunakan accuracy, precision, recall dan F1 -score . Akurasi merupakan sebuah perhitungan rasio kinerja pada obsevasi yang diprediksi dengan benar dari jumlah total observasi. Precision adalah sebuah rasio pada observasi positive yang diprediksi dengan benar dari jumlah  total  observasi  positive  yang  diprediksikan.  recall  adalah  rasio  pengamatan  positive  yang  diprediksi  benar dengan pengamatan dikelas yang benar. recall juga disebut sensitivity . F1 -Score adalah sebuah rata-rata harmonic dari sebuah precision dan recall [25].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  proses  ini  dapat  dijelaskan  bagaimana  hasil  dari  penelitian  yang  sedang  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier sebagai berikut.

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  digunakan  dengan  menerapkan  metode tweet-harvest dengan menggunakan  bantuan  Google  Colaboratory  untuk  mengambilnya  dengan  menggunakan  sebuah  kata  kunci  yang spesifik tentang  “Konflik Palestina-Israel” dengan waktu pengambilan data pada bulan Oktober 2023 hingga Mei 2024, dengan pengambilan data dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proses Pengambilan Dataset Pada Tweet-Harvest
Proses  pengambilan  dataset  pada  Tweet-Harvest  menggunakan  Google  Colab  dan  X  dimulai  dengan mempersiapkan dan memastikan akses ke API X. Pertama, library yang diperlukan, Tweepy untuk berinteraksi dengan API  Twitter  dan  Pandas  untuk  mengolah  data,  diinstal.  Setelah  itu,  langkah  selanjutnya  adalah  mengautentikasi aplikasi  dengan  API  X  dengan  menggunakan  kunci  API  yang  diperoleh  dari  akun  developer  X.  Setelah  berhasil terhubung ke API X, dapat digunakan fungsi Tweepy untuk mengambil tweet berdasarkan spesifikasi tertentu, seperti kata kunci, bahasa, atau jumlah tweet. Proses ini mengumpulkan data tweet dan tersimpan dalam bentuk CSV. Total data yang di dapat dari pengambilan dataset ini selama 7 kali dalam 7 bulan menghasilkan sebanyak 4.400 data seperti yang ditunjukkan di gambar 5.
Gambar 5. Jumlah Dataset Awal Terkumpul dari Tweet-Harvest
Setelah sudah terkumpul dataset  seperti gambar 3 dan 4 , kemudian dataset  disatukan pada satu  file dengan format CSV dan dilakukan proses filtering dataset untuk menghilangkan bahasa asing dikarenakan pada penelitian ini hanya difokuskan untuk bahasa Indonesia saja.

## 3.2 Pre-Processing Data
Tahapan selanjutnya adalah preproccessing dataset dengan menggunakan software RapidMiner. Langkah ini sangat penting  agar  dapat  mempersiapkan  sebuah  data  teks  yang  sudah  dimiliki  agar  lebih  optimal  untuk dilakukan  pada proses selanjutnya. Pada tahap ini bisa dilihat pada gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Gambar 6. Proses Pre-Processing Dataset
Ada beberapa tahapan preprocessing yang terlihat pada gambar 6 diatas sebagai berikut:

## 3.2.1 Replace Mention
Dilakukan agar username atau nama pengguna yang masih tersimpan di dataset bisa dihilangkan dengan menggunakan ” @” pada replace parameter.
Tabel 2. Hasil Replace Mention Sebelum Sesudah @mgicallmemgi @agnezmo Israel palestina bukan konflik agama kocak stop mikir gini. Israel  palestina  bukan  konflik  agama  kocak  stop mikir gini. @syauqi_hafiz Mas @syauqi_hafiz tau kan ya stance saya soal konflik israel-Palestina.. Itu belum berubah inshaAllah.
Tapi  yang  ICC  lakukan  sudah  oke  (meski  tidak  ideal). Kapan2 kita diskusi ya :)
Mas  tau  kan  ya  stance  saya  soal  konflik  israel-
Palestina.. Itu belum berubah inshaAllah. Tapi yang ICC lakukan sudah oke (meski tidak ideal). Kapan2 kita diskusi ya :)
@OskarSc80  @HH__ONE  Enteng  bgt  klo  nuduh  ya Apakah saya setuju dg genosida Israel di Palestina? Enggak tp  konteks  yg  dibahas  dri  tadi  itu  konflik  SCS kesampingkan  konflik  Israel-Palestina  dulu  poin  yg  kita perdebatkan kali ini ya konflik SCS
Enteng  bgt  klo  nuduh  ya  Apakah  saya  setuju  dg genosida Israel  di  Palestina? Enggak tp  konteks yg dibahas  dri  tadi  itu  konflik  SCS  kesampingkan konflik Israel-Palestina dulu poin yg kita perdebatkan kali ini ya konflik SCS
Pada tahap ini dapat dilihat di tabel 2 bahwa pada dataset sebelumnya masih banyak teks yang masih memiliki beberapa atribut tidak penting,  yaitu mention atau username dan ketika dilakukan tahapan replace mention terlihat perubahan teks menjadi lebih jelas karena sudah tidak ada atribut seperti mention dan username.

## 3.2.2 Replace Simbol
Dalam proses ini dilakukan agar kata-kata yang tidak penting seperti “_”, “!”, “~”, “?”, “¿”, “®”, “ª”, “µ” dan masih banyak lagi simbol yang ada pada dataset bisa dihilangkan agar data menjadi optimal.
Tabel 3. Hasil Replace Simbol
Sebelum Sesudah
+  Sebenarnya  KONFLIK  nih  tuh  ya  KONFLIK PEREBUTAN WILAYAH - Sy jujur aja saya mah ga terlalu mantengin  soal  konflik Israel  vs Palestina ini Bio  lu  ganti:  Sedikit  bicara  banyak  mengetik  ï¸• SEDIKIT MEMBACA MAKANYA GOBLOK ï
Sebenarnya KONFLIK nih tuh ya KONFLIK PEREBUTAN  WILAYAH  Sy  jujur  aja  saya  mah  ga terlalu mantengin soal konflik Israel vs Palestina ini Bio lu ganti  Sedikit  bicara  banyak  mengetik  SEDIKIT MEMBACA MAKANYA GOBLOK
Bismillah ðŸ‡µðŸ‡¸ Karena sebentar lagi Idul Adha dan genosida Palestina terus berlanjut. Aku berinisatif bikin  campaign  Shadaqah  Daging  untuk  Palestina yang tujuannya agar saudara-saudara kita bisa sama- sama  makan  daging  di  momen  Idul  Adha. https://t.co/11F2j651ha Izin #zonauang
Bismillah  Karena  sebentar  lagi  Idul  Adha  dan  genosida Palestina  terus  berlanjut  Aku  berinisatif  bikin  campaign Shadaqah  Daging  untuk  Palestina  yang  tujuannya  agar saudara-saudara  kita  bisa  sama-sama  makan  daging  di momen Idul Adha
Pada tahap ini dapat dilihat di tabel 3 bahwa pada dataset sebelumnya masih banyak teks yang masih memiliki beberapa atribut simbol yang tidak penting,  yang akan mempengaruhi hasil data nantinya, sehingga perlu dilakukan tahap replace simbol yang berfungsi untuk membersihkan simbol-simbol yang tidak penting.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## 3.2.3 Replace URL
Digunakan untuk menghilangkan link yang bisa menyebabkan gangguan pada data yang akan diuji nantinya.
Tabel 4. Hasil Replace URL Sebelum Sesudah Genosida Gaza Makin Ngeri Total Warga Palestina Mati Tembus 35.000 https://t.co/ShyCBviZ4g Genosida  Gaza  Makin  Ngeri  Total  Warga Palestina Mati Tembus 35.000 Konflik  Israel  vs  Pakestina  dimulai  sejak  negara  Israel menduduki wilayah Palestina https://t.co/RAI448rJFj
Konflik  Israel  vs  Pakestina  dimulai  sejak negara Israel menduduki wilayah Palestina
Pada tahap ini dapat dilihat di tabel 4 bahwa pada dataset sebelumnya masih banyak teks yang masih terdapat link URL yang akan mempengaruhi hasil data nantinya, sehingga perlu dilakukan tahap replace URL yang berfungsi untuk membersihkan link agar data lebih optimal.

## 3.2.4 Trim
Dilakukan untuk menghapus sebuah spasi tambahan yang berada pada awal dan akhir teks dengan memiliki tujuan untuk menjaga teks data menjadi bersih dan rapih.

## 3.2.5 Remove Duplicates
Digunakan untuk menghapus data teks yang sama atau double pada dataset. Dilakukan agar setiap data tidak memiliki kesamaan untuk mendapatkan sebuah hasil analisis yang tidak bias dan akurat.

## 3.2.6 Filter Examples
Dilakukan untuk memfilter data yang tidak relevan pada topik yang diinginkan yaitu Konflik Palestina-Israel.

## 3.2.7 Nominal to Text
Dapat digunakan untuk memproses sebuah atribut nominal menjadi teks digunakan agar pada proses dokumen from data dapat tetap berjalan.

## 3.2.8 Tokenize
Operator ini digunakan untuk memecah sebuah teks menjadi sebuah token dengan sebuah kata yang bersifat individual seperti kata “palestina”, “israel”, “aamiin”, “anak”, “bantuan” dan banyak lagi.
Tabel 5. Hasil Operator Tokenize
Sebelum Sesudah
Lo pikir orang palestina yang kena genosida itu nyebar  berita  lewat  mana  selain  Twitter  Press Pada  dibunuh  jurnalisnya  TV  Bias  ke  israel Youtube Tiktok IG Pada kena banned Lo mau hapus ya hapus aja gak usah ngajak yang masih mau nyebarin berita kekejaman israel
‘Lo’,  ‘pikir’,  ‘orang’,  ‘palestina’,    ‘yang’,  ‘kena’,  ‘genosida’, ‘itu’,  ‘nyebar’,  ‘berita’,  ‘lewat’,  ‘mana’,  ‘selain’,  ‘Twitter’, ‘Press’,  ‘Pada’,  ‘dibunuh’,  ‘jurnalisnya’,  ‘TV’,  ‘Bias’,  ‘ke’, ‘israel’,  ‘Youtube’,  ‘Tiktok’,  ‘IG’,  ‘Pada’,  ‘kena’,  ‘banned’, ‘Lo’,  ‘mau’,  ‘hapus’,  ‘ya’,  ‘hapus’,  ‘saja’,  ‘gak’,  ‘usah’, ‘ngajak’,  ‘yang’,  ‘masih’,  ‘mau’,  ‘nyebarin’,  ‘berita’, ‘kekejaman’, ‘israel’
Pada  tahap  ini  dapat  dilihat  di  tabel  5  yang  menunjukkan  bagaimana  teks  menjadi  lebih  mudah  untuk menganalisis setiap unit kata. Setiap kata dalam teks asli berfungsi sebagai entitas unik yang dapat digunakan untuk berbagai  tujuan, seperti analisis frekuensi  kata, analisis perasaan, dan sebagainya. Tokenisasi  ini membantu dalam mengidentifikasi dan memahami lebih dalam setiap aspek teks yang kompleks.

## 3.2.9 Transform Cases
Operator ini digunakan untuk mengubah semua huruf yang berada di dalam dataset menjadi huruf kecil semua.
Tabel 6. Hasil Operator Transform Cases
Sebelum Sesudah
Lo pikir orang palestina yang kena genosida itu nyebar berita  lewat  mana  selain  Twitter  Press  Pada  dibunuh jurnalisnya  TV  Bias  ke  israel  Youtube  Tiktok  IG  Pada kena banned Lo mau hapus ya hapus aja gak usah ngajak yang masih mau nyebarin berita kekejaman israel
lo pikir orang palestina yang kena genosida itu nyebar berita  lewat  mana  selain  twitter  press  pada  dibunuh jurnalisnya tv bias ke israel youtube tiktok ig pada kena banned lo mau hapus ya hapus aja gak usah ngajak yang masih mau nyebarin berita kekejaman israel
Pada tabel 6 menunjukkan hasil transformasi ini, yang mengubah semua huruf besar menjadi huruf kecil. Hal ini  penting untuk  memastikan bahwa teks dapat  dianalisis secara konsisten tanpa perbedaan yang disebabkan oleh kasus huruf, yang meningkatkan akurasi dan konsistensi dalam proses analisis data berikutnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344

## 3.2.10 Filter Stopwords
Operator  ini  digunakan  untuk  menghapus  sebuah  kata  yang  bersambung  agar  bisa  terfokuskan  dengan  kata  yang memiliki makna atau  informasi  signifikan di dalam  sebuah teks yang sedang dilakukan pada sebuah analisis. Pada proses ini diambil data stopword bahasa Indonesia pada format csv pada platform kaggle.com [26].

## 3.2.11 Filter Tokens (By Length)
Pada  operator  ini  digunakan  untuk  menghapus  kata  yang  pendek  atau  terlalu  panjang  pada  dataset,  dengan menggunakan minimal 4 huruf dan maksimal 25 huruf saja seperti pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Parameters Filter Tokens
Hal  tersebut  menyebabkan  kata-kata  yang  kurang  dari  4  dan  lebih  dari  25  huruf  akan  dihapus.  Setelah melakukan Pre-proccessing Dataset, data yang awalnya sebanyak 4.400 di dalamnya sekarang hanya tinggal 1.715 data saja dan pada saat diproses remove duplicates, data yang tersisa hanya sebanyak 1.393 data saja.

## 3.3 Pelabelan Dataset
Tahapan yang dilakukan selanjutnya adalah memberikan label sentimen dengan menggolongkan dua kategori yaitu sentimen positive dan negative pada  dataset  dengan  jumlah  data  yang  akan  diisi  secara  manual  sebesa  1.393  dan pelabelan manual  tersebut  dilakukan oleh peneliti dan 3 orang mahasiswa/i dari  jurusan Teknik  Informatika dan 1 mahasiswa  jurusan  Bahasa  Indonesia  dari  Universitas  Muhammadiyah  Prof.  Dr.  Hamka.  Hasil  Klasifikasi  dapat ditunjukkan pada tabel.7 dibawah ini:
Tabel 7. Contoh Hasil Pelabelan Sentimen Pada Dataset
Opini Sentimen
pikir orang palestina yang kena genosida nyebar berita lewat mana selain twitter press pada dibunuh jurnalisnya bias israel youtube tiktok pada kena banned hapus hapus usah ngajak yang masih nyebarin berita kekejaman israel. Positive palestina  hebat  banget  bertahan  dalam  situasi  konflik  dimata  dunia  indonesia  tidak  kalah  hebat merdeka mempertahankan tanah tumpah darah. Positive
kalo  orang  pendukung  palestina  tidak boleh main twitter medsosnya  meta berarti orang orang gaak boleh tauu perkembangan genosida Palestina Positive
guys kepikiran kemarin habis baca komen orang luar yang bilang kalo Indonesia harusnya malu karena bela  belain  palestina  karena  genosida  tapi  sendirinya  melakukan  genosida  dipapua  barat  aku  awam banget soal begini emang bener Positive bayangkan dirimu tinggal hidup gaza kondisi diblokade musuh Positive kirimkan gaza keneraka Negative saya mendukung israel menghancurkan gaza mengakhiri hamas Negative
cukup  dengan  ketidak  pedulian  sendiri  dann  sekarang  tambah  dengan  nyinyir  ke  orang  yang  lagi berjuang kalo gitu bukan nggak peduli lagi tapi udah proo genosida boikot  berhenti membantu zionis terangterangan lewat base ini makan minum darah anak palestina dengan bangga
Negative
Tabel 7 memperlihatkan bahwa pada konflik Palestina-Israel menunjukkan bahwa ada lebih banyak tanggapan positif  terhadap pendukung Palestina  dapat dilihat pada tabel 8 dan mengkritik atas Tindakan yang dilakukan oleh Israel.  Dukungan  yang  kuat  ini  mencerminkan  empati  yang  mendalam  dan  solidaritas  internasional  terhadap penderitaan yang dialami oleh rakyat Palestina.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Identitas Kategori Positive  Negative  Total Konflik Palestina - Israel 889 503 1393
Pada  bagian  ini,  tabel  8  menunjukkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  analisis sentimen terhadap konflik Palestina-Israel. Dari 1.393 tweet yang dianalisis, 889 dianggap positif, dan 503 dianggap negatif. Ini menunjukkan bahwa sekitar 63.84% dari tweet menunjukkan sentimen positif terhadap konflik Palestina-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Israel, sedangkan sekitar 36.16% menunjukkan sentimen negatif. Data yang dikumpulkan dari platform media sosial X digunakan dalam analisis ini untuk memberikan wawasan penting tentang bagaimana masyarakat melihat konflik tersebut.
Setelah  melakukan  pelabelan,  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  metode  Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mengetahui frekuensi nilai kata atau bobot kata tertentu secara signifikan. Jika suatu kata sering muncul maka semakin tinggi nilai yang dihasilkan [27].
Tabel 9 . Hasil TF-IDF No Terms adab adegan admin ... akhlak 1. 0 0 0 ... 0 2. 0 0 0 ... 0 3. 0 0 0 ... 0 4. 0 0 0 ... 0 5. 0 0.286 0 ... 0 6. 0.302 0.281 0 ... 0 7. 0 0 0.662 ... 0 ... ... ... ... ... ... 1.709 0 0 0 ... 0
Hasil perhitungan TF-IDF untuk masing-masing term atau kata dalam kumpulan ditunjukkan dalam Tabel 9. Misalnya,  term-term  seperti  "adab",  "adegan",  "administrasi",  dan  "akhlak"  dipelajari  untuk  mengetahui  seberapa sering dan penting mereka muncul di berbagai dokumen. Pada beberapa baris pertama dokumen, kata-kata tersebut memiliki nilai 0, yang menunjukkan bahwa mereka tidak muncul di dalamnya. Namun, pada dokumen kelima, kata "adegan" memiliki nilai TF-IDF 0.286 dan 0.281, masing-masing menunjukkan bahwa kata tersebut muncul beberapa kali dalam dokumen tersebut dengan tingkat signifikan tertentu.

## 3.4 Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada  tahapan  ini  digunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  menguji  data,  dimana  pada  data  pelatihan  ini dapat  membuat  algoritma  diajarkan  dengan  menggunakan  data  latih  untuk  menemukan  model  yang  sesuai karakteristik dataset, sedangkan data uji dapat mengevaluasi kinerja model yang telah melalui proses pelatihan [28].

## Gambar 8. Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classiffier
Pada titik ini, data diuji dengan algoritma Naive Bayes Classifier, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 8. Proses  dimulai  dengan  node  " Retrieve  data_analysis "  mengambil  data  analisis,  kemudian  untuk  data  ini  dibagi menjadi dua bagian, data latih dan data uji, melalui proses pemisahan yang dilakukan oleh node "Split Data". Data latih digunakan untuk melatih algoritma Naïve Bayes, yang membuat model yang sesuai dengan karakteristik dataset. Setelah proses pelatihan selesai, node " Apply Model" digunakan untuk mengaplikasikan model yang dibuat pada data uji. Hal ini memungkinkan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah melalui proses pelatihan. Selanjutnya, node "Performance NB" digunakan untuk mengevaluasi kinerja model Naïve Bayes, menghasilkan matriks performa yang relevan.  Proses  ini  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  yang  dibangun  tidak  hanya  akurat  tetapi  juga mampu melakukan generalisasi dengan baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Pada  pengujian  data  ini,  pada  gambar  9  ratio  pada  parameter  yang  digunakan  sebanyak  80:20  dengan  dua kategori data yaitu, data latih sebanyak 80% (delapan puluh persen) dan data uji sebanyak 20% (dua puluh persen). Pada  penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  ini  digunakan  dataset  sebanyak  1.393  data  latih  dan  322  data  uji,  agar menentukan seberapa banyak accuracy yang di  dapatkan pada pengujian dataset  pada peristiwa Konflik Palestina- Israel ini, dapat dilihat pada gambar 10, operator Naïve Bayes digunakan untuk memproses sebuah data latih dan untuk operator Apply  Model digunakan  untuk  mengalirkan  dari  data  uji  untuk  mengevaluasi  sebuah  kinerja  model  yang sudah dilatih sebelumnya. Operator performance digunakan untuk mengukur nilai akurasi, prediksi dan recall pada data uji.

## 3.5 Confusion Matrix
Setelah melakukan proses implementasi algoritma, hasil dari dataset pengujian Naive Bayes Classifier mendapatkan sebuah confusion  matrix  yang dapat  dilihat pada gambar  10, menghasilkan total  650 True Positive (FP), 402 total True Negative (TN), 0 total False Positive (FP), dan 61 total False Negative (FN). Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes ini menghasilkan perhitungan sebagai  berikut: Accuracy sebesar 94%, Recall sebesar 91%, Precision sebesar 100% dan FI- Score sebesar 95% dengan rumus perhitungan sebagai berikut:
Gambar 10. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Classifier
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  𝐴 = TP + TN TP + TN + FP + FN = (650 + 402) (650 + 402 + 0 + 61) = 1052 1113 = 0.94 (2)
Precision = TP TP + FN = 650 650 + 61 = 0.91 (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 650 650 + 0 = 1 (4)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) = 2  × (0.91  × 1) (0.91 + 1) = 2  × 0.91 1.91 = 0.95 (5)
Setelah mengimplementasikan algoritma Naive Bayes Classifier, hasil evaluasi pada gambar 10 menggunakan kumpulan data pengujian menghasilkan matriks konfusi yang merangkum performa model.

## 3.6 WordCloud
Setelah menghitung hasil nilai dari matriks accuracy , tahapan selanjutnya adalah menggunakan metode WordCloud yang dimana pada penelitian ini dibutuhkan untuk menghitung jumlah dari seberapa banyak kata yang sering muncul pada sebuah dataset, maka semakin besar ukurannya untuk muncul [29].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
Gambar  11  menunjukkan  visualisasi WordCloud dari  kumpulan  data  mengenai  konflik  Palestina-Israel,  di mana kata "Gaza" muncul dengan jumlah 972 kata dalam diskusi di media sosial X, menunjukkan bahwa isu terkait Gaza menjadi subjek utama percakapan dan perselisihan dalam kumpulan data tersebut. Selain itu, kata "Palestina" adalah kata kedua yang muncul sebanyak 850 kali dalam dataset, menunjukkan bahwa Palestina juga menjadi subjek yang signifikan dalam diskusi konflik. Penelitian menggunakan WordCloud untuk mengidentifikasi kata-kata kunci yang paling umum dan paling sering ditemukan dalam dataset. Hal ini membantu dalam pemahaman tren utama atau fokus pembicaraan publik terkait topik yang diteliti yaitu konflik Palestina-Israel.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian analisis sentimen dari penggunaan media sosial X tentang Konflik Palestina – Israel ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  warga  negara  Indonesia  terhadap  konflik  Palestina-Israel  yang  ramai diperbincangkan di media sosial X (sebelumnya Twitter). Penelitian ini menggunakan algoritma pengklasifikasi Naive Bayes dan mengumpulkan data dari Oktober 2023 hingga Juni 2024.  Dari 4.400 data asli yang dikumpulkan, 1.715 data relevan diperoleh setelah dilakukan penyaringan dan pra-pemrosesan.  Pada tahap pelabelan, data diklasifikasikan menjadi  kelas  positif  dan  negatif  dengan  menggunakan  total  1.393  data  pelatihan  dan  322  data  pengujian.  Proses pembobotan dilakukan dengan menggunakan metode TF-IDF (Term Frekuensi-Inverse Document Frekuensi) untuk menentukan bobot kata-kata penting. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Naive Bayes Classifier memberikan kinerja yang sangat baik dengan akurasi 94%, presisi 91%, recall 100%, dan skor F1 95%. Model ini terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna media sosial X terkait konflik Palestina-Israel  dengan akurasi  tinggi dan analisis sentimen pada konflik Palestina-Israel ini memiliki lebih banyak tanggapan positive dikarena sebagian besar komentar menunjukkan dukungan yang kuat untuk Palestina. Hal tersebut dapat terlihat dari sentimen positif yang mengapresiasi terhadap  bentuk  ketahanan Palestina dalam menghadapi  situasi  konflik  yang terus berjalan ini dan menghargai terhadap usaha masyarakat di Indonesia dalam mendukung Palestina. Oleh karenanya, penelitian ini mampu  mengidentifikasi  dan  mengukur  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  konflik  Palestina-Israel  dengan menggunakan algoritma pengklasifikasi Naive Bayes. Hal ini menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan untuk analisis sentimen pada topik serupa di masa depan.

## REFERENCES
[1] Aswir F Badjodah, Mahmud Husen, and Saiful Ahmad, “Dinamika Konflik Dan Upaya Konsensus Palestina-Israel (Studi Kasus Perjanjian Perdamaian Oslo (Oslo Agreement ) Tahun 1993),” J. Cakrawala Ilm. , vol. 1, no. 3, pp. 409–420, 2021, doi: 10.53625/jcijurnalcakrawalaindonesia.v1i3.619.
[2] R. Solihin, H. Juni, R. Saragih, B. Setiawan, and P. Widodo, “Indonesia’s Role In tThe Israel-Palestine Conflict Through Multi-Track Diplomacy,” Perspektif , vol. 12, no. 3, pp. 1002–1013, 2023, doi: 10.31289/perspektif.v12i3.9490.
[3] K. Mudif, Yerusalem: Tanah Yang Dijanjikan . Yogyakarta: Anak Hebat Indonesia, 2022.
[4] W. Islamiati and S. Rijal, “Memahami Konflik Palestina-Israel Dalam Bingkai Berita Nu Online,” J. Stud. Jurnalistik , vol. 4, no. 2, pp. 1–18, 2022, doi: 10.15408/jsj.v4i2.28963.
[5] F.  Firdaus,  J.  Septian  Putra,  R.  Saaulia,  and  S.  Adnis,  “Yasser  Arafat  dan  Konflik  Palestina-Israel  (Tinjauan  Sejarah),” Khazanah J. Sej. dan Kebud. Islam , vol. 10, no. 1, pp. 1–12, 2020, doi: 10.15548/khazanah.v10i1.265.
[6] D. Erawati and M. Thalal, “The Movement Of Sheikh Ahmad Yasin And The Mission Of Palestinian Liberation,” Indones. J. Islam. Hist. Cult. , vol. 4, no. 2, pp. 1–20, 2023, doi: 10.22373/ijihc.v4i2.3732.
[7] P.  A.  Permatasari,  L.  Linawati,  and  L.  Jasa,  “Survei Tentang  Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial,” Maj.  Ilm.  Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 177, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p01.
[8] F. M. Carina, A. Salma, D. Permana, and Z. Martha, “Sentiment Analysis of X Application Users on the Conflict Between Israel and Palestine Using Support Vector Machine Algorithm,” vol. 2, pp. 204–212, 2024.
[9] T.  Krisdiyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan  Ppkm  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.24014/coreit.v7i1.12945.
[10]  Rina Noviana and Isram Rasal, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Svm Untuk Analisis Sentimen Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J. Tek. dan Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 51–60, 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
[11]  A.  T.  Susilawati,  “Analisis  Sentimen  Publik  Pada  Twitter  Terhadap  Boikot  Produk  Israel  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” vol. 2, no. 1, 2024, doi: https://doi.org/10.59603/niantanasikka.v2i1.240.
[12]  M. Yasir, Marissa Grace Haque, Robertus Suraji, and Istianingsih, “Analisis Sentimen Terhadap Kontroversi Fatwa Mui Nomor 83 Tahun 2023 Tentang Pemboikotan Produk yang Terafiliasi Israel,” J. Ekon. Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 4, pp. 409–422, 2024, doi: 10.31933/jemsi.v5i4.1845.
[13]  R. Azhar and M. F. Wijayanto, “Analisis Sentimen Di Twitter: Mengungkap Persepsi Dan Emosi Publik Seputar Konflik Palestina-Israel,” Stain. (Seminar Nas. … , vol. 3, pp. 118–124, 2024, doi: 10.29407/stains.v3i1.4132.
[14]  H. Irsyad and A. Taqwiym, “Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Rakyat Palestina dengan Klasifikasi Naive Bayes,” J. Sist.  Telekomun.  Elektron.  Sist.  Kontrol  Power  Sist.  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  167–176,  2021,  doi: https://doi.org/10.32503/jtecs.v1i2.1623.
[15]  K. Israel et al. , “Konflik Israel dan Palestina ‘Analisis Manajemen Konflik Yang Mempengaruhi Mental Health Anak-Anak Palestina,’” vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2023, doi: 10.6578/triwikrama.v2i2.853.
[16]  H.  Dhery,  A.  Assyam,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN Nusantara Menggunakan Orange Data Mining,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 341–349, 2023, doi:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 146 − 157 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5344
10.30865/klik.v4i1.957.
[17]  N. Q. Rizkina and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser Nct 127 Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1136–1144, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[18]  S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  K-NN,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  526–534,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i4.530.
[19]  M. Hidayatullah et al. , “Sentiment Analysis of Police Performance On Twitter Users Using Naïve Bayes Method,” RISTEC Res. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 29–40, 2021, doi: 10.31980/ristec.v2i2.1945.
[20]  A.  Hakim,  Laukmanul;  Saefuddin, Introduction  To Machine  Learning Using  R  Konsep,  Teori,  Dan Praktik .  Bogor:  IPB Press, 2020
[21]  Z. Jollyta, Denny; Ramdhan, William; Muhammad, Konsep Data Mining dan Penerapan . Pekanbaru: DEEPUBLISH, 2020 [22]  B.  Anwar,  M.  Syahril,  and  R.  Kustini,  “Implementasi  Hybrid  Metode  Teorema  Bayes  dan  Certainty  Factor  Dalam Mendiagnosa Penyakit Motile Aeromonas Septicaemia,” Semin. Nas. Teknol. Infromasi Komun. , vol. 1, no. 1, pp. 520–532, 2021.
[23]  G. Zeng, “On the confusion matrix in credit scoring and its analytical properties,” Commun. Stat. - Theory Methods , vol. 49, no. 9, pp. 2080–2093, 2020, doi: 10.1080/03610926.2019.1568485.
[24]  A.  Sela,  Enny  Itje;  A.,  M.S.  Hendryawan;  Diwandari,  Saucha;  Wibowo,  Adityo  Permana;  Avianto,  Donny;  Sanjaya, Muhammad Fachrie Fadil Indra; Pramudwiatmoko, Aplikasi Machine Learning Pada Ilmu Sosial Dan Medis . Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2023
[25]  Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim,  and  Lailis  Syafa’ah,  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[26]  A. T. Mukti and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Warganet Terhadap Keberadaan Juru Parkir Liar Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 8, no. 1, pp. 644–653, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.6982.
[27]  F. P. Nursyamsyi and F. N. Hasan, “Klik: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Sentimen Terhadap Aplikasi Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” Media Online , vol. 4, no. 3, pp. 1788– 1798, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1517.
[28]  R.  Yunita  and  M.  Kamayani,  “Perbandingan  Algoritma  SVM  Dan  Naïve  Bayes  Pada  Analisis  Sentimen  Penghapusan Kewajiban Skripsi,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 12, no. 5, pp. 2879–2890, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i5.3415.
[29]  N. F. Hasan and H. Wonda, “Sentiment Analysis of Public Opinion Regarding Papuan Local Languages Condition Using Data  Science  Approach,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  125–139,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v13i2.11545.