## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 940−946 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5420

## Analisis Sentimen Pemboikotan Produk dengan Pendekatan Algoritma Naïve Bayes Media Sosial X
Rizky Rifaldi * , Jamaludin Indra, Adi Rizky Pratama, Ayu Ratna Juwita
Fakultas Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email : 1,* if20.rizkyrifaldi@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id, 3 adi.rizky@ubpkarawang.ac.id,
4 ayurj@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if20.rizkyrifaldi@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted: 26/06/2024; Accepted: 17/07/2024; Published: 20/07/2024
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen tentang adanya masalah pemboikotan produk oleh masyarakat dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Data  sebanyak  1426  data  di  kumpulkan  dari  media  sosial  x  untuk  mempelajari  perilaku konsumen terhadap produk tertentu. Melalui penerapan algoritma Naive Bayes, analisis sentimen dilakukan untuk mengidentifikasi pola-pola  dalam  pendapat  konsumen  terkait  pemboikotan  produk  yang  dipelajari.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  algoritma Naive  Bayes  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  81%  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  terhadap  produk.  Hal0  ini  menunjukkan kemampuan algoritma tersebut dalam menganalisis sentimen konsumen secara efektif, yang dapat memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam memahami persepsi masyarakat dan mengelola reputasi produk mereka. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah pentingnya memanfaatkan teknik analisis sentimen dalam strategi pemasaran dan manajemen merek untuk meningkatkan daya saing produk di pasar yang kompetitif.
Kata Kunci: Algoritma Naïve Bayes; Pemboikotan Produk; Sentimen; X; Masyarakat.
Abstract −This research aims to analyze sentiment regarding the problem of product boycotting by the public using the Naive Bayes algorithm. 1426 data were collected from social media x to study consumer behavior towards certain products. Through the application of the Naive Bayes algorithm, sentiment analysis was carried out to identify patterns in consumer opinions regarding boycotting the products  studied.  Experimental  results  show  that  the  Naive  Bayes  algorithm  succeeded  in  achieving  81%  accuracy  in  classifying sentiment towards products. This shows the algorithm's ability to analyze consumer sentiment effectively, which can provide valuable insights for companies in understanding public perception and managing the reputation of their products. The practical implication of this  research  is  the  importance  of  utilizing  sentiment  analysis  techniques  in  marketing  strategy  and  brand  management  to  increase product competitiveness in a competitive market.
Keywords : Naïve Bayes Algorithm; Product Boycott; Sentiment; X; Society

## 1. PENDAHULUAN
Sentimen analisis adalah proses untuk menganalisis kata yang berupa opini yang berhubungan sehingga kategori dapat ditandai sentimen ke arah yang positif dan negatif, Pengumpulan data dilakukan untuk mengurangi dan mengatur teks menjadi entitas seperti layanan, orang, produk, fenomena atau objek yang lainnya [1].  Proses menganalisis teks dalam jumlah  besar  untuk  menentukan  apakah  teks  tersebut  bisa  mengekspresikan  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif. Sentimen  analisis  dibagi  menjadi  beberapa  macam  tipe  diantaranya  ada  Graded  Analysis,  Fine-Grained,  Emotion Detection, Aspect-Based, Intent-Based dan Multilingual [2]. Tujuan dari analisis sentimen ini agar kita bisa melihat suatu pandangan ataupun pendapat dari sebuah teks yang sama terhadap sebuah masalah atau objek yang berpandangan positif maupun negatif [3].
Pemboikotan atau penolakan untuk membeli produk dari suatu negara yang telah lama digunakan sebagai salah satu bentuk protes dan ketidaksetujuan terhadap kebijakan negara tersebut [4]. Pemboikotan produk merupakan alat yang kuat untuk menyuarakn keberatan untuk menyuarakan terhadap praktik perusahaan yang dianggap tidak sesuai dengan nilai-nilai  yang  didukung  oleh  konsumen.  Bagi  Sebagian  konsumen  yang  mendukung  pemboikotan  mereka  memiliki peran dalam menyuarakan keprihatinan etis atau lingkungan, Ini dapat memberikan mereka perasaan partisipasi dalam gerakan sosial dan moral. Pemboikotan Produk Israel di Indonesia mencerminkan sikap politik dan solidaritas terhadap negara Palestina. Negara Indonesia telah lama mendukung perjuangan negara Palestina dan boikot produk negara Israel merupakan wujud dari sikap tersebut [5].
Dengan kata lain boikot adalah bentuk suatu protes kelompok-kelompok orang terhadap sebuah organisasi tertentu yang  dilakukan  untuk  menolak  menggunakan,  membeli  atau  memimpikan  pihak  tersebut  di  boikot.  Boikot  dilakukan secara terencana dan tidak melibatkan perlakuan yang kasar dengan bertujuan untuk memaksa pihak-pihak yang diboikot untuk mengubah kebijakan yang ada [6]. Pengambilan data sentimen paling banyak menggunakan X bisa disebabkan oleh beberapa  faktor.  X  merupakan  platform  yang  banyak  digunakan  untuk  berbagi  pendapat  dan  perasaan,  membuatnya menjadi sumber data  sentimen  yang banyak. Keberagaman topik  yang dibahas di X juga dapat  meningkatkan  volume pengambilan data sentimen, Organisasi dan peneliti seringkali memanfaatkan X karena mudahnya mengakses data real- time dan ukuran pengguna yang besar.
Analis ini menunjukan sebuah metode sentimen negatif lebih banyak jika dibandingkan dengan sentimen positif, dengan persentase sebanyak 2,8% sentimen positif dan persebtase sebanyak 97,2% sentimen negatif. Pengambilan data X dilakukan melalui website netlytic.org dengan kata kunci “bahan pokok”. Metode pengklasifikasian digunakan untuk metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  selanjutnya  akan  mengunakan  metode  pembagian  data  pada  dataset  dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
menggunakan perbandingan  6:4 data dibagi menjadi 60% data latih dan 40% data uji [7]. Penelitian ini dilakukan dengan tema Analisis Sentimen Pengguna Twitter (X) di Indonesia terhadap ChatGPT menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes.  Data  penelitian  bersumber  dari  pengguna  Twitter,  spesifik  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  pola  penggunaan  Twitter  (X)  di  Indonesia  terhadap  ChatGPT  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes. Dengan menggunakan RapidMiner, metode C4.5 digunakan untuk mengidentifikasi pola penggunaan Twitter yang paling signifikan dalam interaksi dengan ChatGPT, sedangkan metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan jenis interaksi yang paling umum terjadi antara pengguna Twitter dan ChatGPT. Perbandingan kedua algoritma mendapat hasil accuracy = 77.33%, precision = 100.00%, recall  = 30.18%. Kesimpulan dari hasil tersebut adalah positif, artinya respon atau sentimen yang diambil dari sosial media twitter khususnya di Indonesia menunjukkan feedback baik terhadap ChatGPT. [8].
Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang membaca data pelatihan , untuk menghitung kemunculan setiap kata  dan  menghasilkan  prediksi  untuk  data  baru  [9].  Naïve  Bayes  salah  satu  metode  klasifikasi  dengan  probabilitas sederhana [10]. Hal ini digunakan untuk klasifikasi teks yang mencakup dataset pelatihan dimensi tinggi [11]. Keuntungan menggunakan  algoritma  naive  bayes  adalah  memiliki  tingkat  nilai  error  yang  didapatkan  akan  lebih  rendah  ketika datasetnya  yang berjumlah  sangat besar, akurasi dari algoritma  naive bayes dan  kecepatan  yang dihasilkan akan lebih tinggi pada saat di aplikasikan ke dalam dataset lebih besar jumlahnya [12].
Dari  terkait  penelitian  terdahulu  yang  sebelumnya  bisa  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen  ini  dapat mengidentifikasi emosi dan juga opini-opini dari teks dengan cara mengklasifikasinya ke dalam kategori positif, negatif dan juga netral.Penulisan ini fokus terhadap menganalisis sentimen mesia sosial X terkait Pemboikotan Produk dengan algoritma Naïve Bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Perancangan dari penelitian yang telah  dilakukan akan dibagi beberapa bagian, data akan dikumpulkan melalui tahapan, preprocessing, sentimen klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dengan perangkat lunak yang akan digunakan untuk melakukan sentimen analisis. Pada dasarnya dalam sebuah penelitian perlu dipastikan bahwa data yang akan digunakan merupakan data yang berkualitas  dan bisa menghasilkan output yang sangat bermanfaat [13].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan penjelasan dari tahapan gambar 1. a. Pengumpulan Data
Pengambilan  data  di  ambil  dengan  metode  crawling  dari  aplikasi  X  menggunakan  Google  Collab.  Pada  aplikasi Google Collab query “boikot produk”. Pengambilan dataset yang telah didapatkan dari X akan di export ke format excel, Dataset diambil dari tanggal 1 Januari 2021 sampai tanggal 30 Januari 2024 dan data berjumlah 1426 data dari hasil Crawling menggunakan Google Collab query, Selanjutnya data akan dilakukan preprocessing data dengan teknik regresi linier yang didapatkan sebanyak 997 baris data, Selanjutnya akan melakukan  pelabelan data yang diperoleh

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 940−946 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5420
dari  pelabelan  sebanyak  991  baris  data,  Selanjutnya  akan  melakukan  tahapan  hasil  dari  data  yang  telah  diolah sebelumnya menjadi hasil yang diinginkan, Maka jumlah data dibagi menjadi data latih dan data uji, Jumlah data latih sebanyak 792 dan data uji sebanyak 198 data. Sentimen yang diperoleh dari hasil sebanyak 990 baris data yang dibagi menjadi data postif 820 baris data dan negatif 170 baris data. Data positif  merupakan sebuah data atau topik  yang memiliki nilai yang baik bagi masarakat dan data negatif merupakan data atau topik yang memiliki nilai yang kurang baik  bagi  masarakat.  Penambangan  opini  atau  analisis  sentiment  adalah  teknik  NLP  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi sentiment yang tepat positif, negatif atau netral terkait dengan komentar dan umpan balik.
Tabel 1. Contoh Pengumpulan data Sentimen
Pada tabel 1 merupakan contoh pengumpulan data-data sentimen yang sudah dikumpulkan b. Preprocessing
Preprocessing  mencangkup  antara  lain  membuang  duplikasi  datasets,  memeriksa  data  yang  berubah-ubah,  dan memperbaiki  kesalahan  yang  terdapat  pada  data  seperti  kesalahan  cetak  [14].Tujuan  dari  tahapan  ini  untuk mempersiapkan  data  yang  terstruktur  dan  siap  untuk  proses  selanjutnya.  Dataset  tekstual  akan  diproses  text preprocessing yaitu case folding, tokenisasi, filtering dan stemming. Dilakukannya text preprocessing akan dibentuk menjadi dataset bersih, dataset terbentuk dari tahapan ini akan memudahkan dalam pemrosesan sistem [15].
1. Cleanning:  Proses  untuk  mengidentifikasi  dan  mengoreksi  atau  membuang  data  yang  salah  dari  dataset  [16]. Contoh : Identifikasi kolom atau baris dengan nilai yang hilang (NaN).
2. Case Folding: dilakukan untuk mengkonversi kata-kata atau teks ke dalam format huruf kecil (lowercase) untuk memberikan bentuk standar pada teks [17].
3. Tokenisasi: digunakan untuk membagi bagi teks berupa kalimat, paragraph atau dokumen menjadi token tertentu, tokenisasi dilakukan untuk memecah kata atau kalimat [18].
4. Filtering: merupakan metode untuk memperoleh data yang spesifik dan relevan dari suatu database atau kumpulan data.  Hal  ini  berfungsi  untuk  memilih  subset  tertentu  dari  data  yang  ada  berdasarkan  fokus  analisis  yang dikehendaki [19].
5. Stemming: merupakan proses menggabungkan atau memecahkan setiap varian morfologi kata menjadi kata dasar. Contoh : “Run”, “Run”, dan “Run” dapat diubah ke bentuk dasarnya yaitu “Run”.
c. Pembobotan Tern TF-IDF
Proses pembobotan Term TF-IDF merupakan metode yang digunakan untuk pengelompokan dan analisis teks, untuk mengukur seberapa penting suatu kata yang ada dalam dokumen dalam konteks koleksi dokumen.
d. Klasifikasi Naïve Bayes
Metode klasifikasi data berdasarkan factor-faktor probabilitas, metode ini digunakan untuk klasifikasi algoritma yang akan  di  gunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  pengelelompokan  data-data  pada  tabel  [20].  Klasifikasi merupakan suatu proses untuk mengkategorikan data maupun objek yang baru berdasarkan dari kualitas tertentu [21].
P(C|X) = P(C).P(C) P(X) (1)
Keterangan Rumus:
X = Data class yang belum diketahui C = Data hipotesis merupakan claas spesifik P(C) = Probabilitas hipotesis P(X) =  Probabilitas C P(X|C) = Probabilitas yang berdasarkan dari kondisi pada hipotesis.
Contoh perhitungan dan hasil:
1."Produk ini sangat bagus dan memuaskan "Label Sentimen: Positif
2."Pengiriman produk sangat lambat dan kualitasnya buruk" Label Sentimen: Negatif
Berikut  merupakan  penjelasan  dari  keterangan  rumus  yang  ada  diatas.  Dalam  contoh  ini,  jika  probabilitas P(Positif|kalimat baru) lebih tinggi daripada P(Negatif|kalimat baru), maka kalimat tersebut diklasifikasikan sebagai sentimen positif; sebaliknya, jika P(Negatif|kalimat baru) lebih tinggi, maka diklasifikasikan sebagai sentimen negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengambilan  data  didapatkan  memalui  aplikasi  X  menggunakan  metode  Crawling  yang  dapat  memudahkan  untuk mengambil data dengan topik pemboikotan produk. Jumlah data yang di dapatkan sebanyak 1426 data dari aplikasi X,
No Ulasan Sentiemen 1 Pemerintah menegaskan Indonesia tidak akan melakukan pemboikotan produk-produk AS terkait pelarangan rokok Indones Negatif 2 Peristiwa  pembakaran  kitab  suci  Al-Qur'an  kembali  terjadi  di  Swedia,  hal  ini  menimbulkan gelombang pemboikotan produk asal Swedia. Positif
3 Polisi memperkirakan sekitar 50.000 orang ambil bagian dalam aksi protes tersebut, yang menuntut pemboikotan produk Prancis. Negatif
4 Sebaiknya mulai sekarang pemboikotan terhadap produk israel perlu dilakukan. Positif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 940−946 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5420
Proses  pengambilan  data  hanya  di  ambil  teks  nya  saja  yang  merupakan  hasil  dari  crawling.  Berikut  proses  crawling menggunakan Google Collab.

## Gambar 1. Pengumpulan Data
Berikut merupakan penjelasan pengumpulan data dari gambar 1. Data yang telah didapatkan melalui crawling selanjutnya akan  diberi  label  negatif  dan  positif  pelebelan  dilakukan  dengan  vader  lexicon.  Data  sentimen  yang  diambil  hanya sentimen negatif dan positif saja, Sehingga data yang tidak digunakan hanya data netral saja.

## 3.2 Preprocessing

## 1.  Cleanning
Berikut merupakan penjelasan hasil cleanning pada tabel 2. Merupakan proses untuk melakukan pembersihan data yang tidak relevan atau rusak dari sumber data  tersebut.
Tabel 2. Hasil Cleanning No Full_Text Cleanning 1 Si lucy bertanya tentang politik organik? Dul... Si lucy bertanya tentang politik organik Dulu...
2 IYA  KAN  AKU  JUGA  MIKIR  GINI,  PARA TREASURE MAK... IYA  KAN  AKU  JUGA  MIKIR  GINI  PARA TREASURE MAKE...
3 yash semua akn ⭐ bucks pd wktnya. g ush maksa m... yash semua akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk...
4 @jaehwanrius Bahkan sebelum isu pemboikotan g ...
jaehwanrius Bahkan sebelum isu pemboikotan g p...
5 Orang kaya kadang punya bubble sendiri sampe b...
Orang kaya kadang punya bubble sendiri sampe b...

## 2.   Case Folding
Berikut  merupakan  penjelasan  hasil  dari  Case  Folding  pada  tabel  3.  Merupakan  proses  untuk  pengubahan  text kebentuk standar dengan cara mengubah semua karakter huruf menjadi huruf yang kecil.
Tabel 3. Hasil Case Folding No Cleanning Case Folding 1 Si lucy bertanya tentang politik organik Dulu... si lucy bertanya tentang politik organik dulu...
2 IYA  KAN  AKU  JUGA  MIKIR  GINI  PARA  TREASURE MAKE...
iya kan aku juga mikir gini para treasure make..
3 yash semua akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk... yash semua akn bucks pd  wktnya  g  ush  maksa mrk...
4 jaehwanrius Bahkan sebelum isu pemboikotan g p...
jaehwanrius bahkan sebelum isu pemboikotan g
p...
5 Orang kaya kadang punya bubble sendiri sampe b...
orang kaya kadang punya bubble sendiri sampe b...

## 3.   Tokenization
Berikut merupakan penjelasan dari hasil Tokenization pada tabel 4. Merupakan proses untuk mengonversi teks data menjadi huruf-huruf kecil yang bisa disebut “Token”, Token juga bisa berupa kata atau simbol yang memiliki makna.
Tabel 4. Hasil Tokenization
No Case Folding Tokenization
1 si lucy bertanya tentang politik organik dulu...
[si, lucy, bertanya, tentang, politik, organik...
2 iya kan aku juga mikir gini para treasure make..
[iya, kan, aku, juga, mikir, gini, para, treas...
3 yash semua akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk...  [yash, semua, akn, bucks, pd, wktnya, g, ush, ...
4 jaehwanrius bahkan sebelum isu pemboikotan g p... [jaehwanrius, bahkan, sebelum, isu, pemboikota...
5 orang kaya kadang punya bubble sendiri sampe b... [orang, kaya, kadang, punya, bubble, sendiri, ...
4.   Filtering/stopword removal
Berikut merupakan penjelasan dari hasil Filtering/stopword removal pada tabel 5. Merupakan proses tahapan dalam pemrosesan teks di mana kata-kata umum yang tidak memiliki makna penting dalam sebuah teks.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 940−946 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5420
Tabel 5. Hasil Filtering/stopword removal
No Tokenization Filtering/Stopword 1 [si, lucy, bertanya, tentang, politik, organik... [si, lucy, politik, organik, kekuatan, organik...
2 [iya, kan, aku, juga, mikir, gini, para, treas...
[iya, mikir, gini, treasure, maker, udah, rela...
3 [yash, semua, akn, bucks, pd, wktnya, g, ush, ...
[yash, akn, bucks, pd, wktnya, g, ush, maksa, ...
4 [jaehwanrius, bahkan, sebelum, isu, pemboikota...  [jaehwanrius, isu, pemboikotan, g, kebeli, tuh...
5 [orang, kaya, kadang, punya, bubble, sendiri, ... [orang, kaya, kadang, bubble, sampe, bisanya, ...
5.   Stemming
Berikut merupakan penjelasan dari hasil Steamming pada tabel 6. Merupakan proses pemrosesan teks kata-kata yang diubah menjadi bentuk dasar dengan menghapus akhiran kata yang berbeda. Bertujuan untuk mengurangi kata-kata normal agar dianggap sama meskipun berbeda morfologisnya menggunakan sastrawi.
Tabel 6. Hasil Stemming No Filtering/Stopword Stemming
1 [si, lucy, politik, organik, kekuatan, organik...
si lucy politik organik kuat organik boikot pr...
2 [iya, mikir, gini, treasure, maker, udah, rela... iya mikir gin treasure maker udah rela meng na...
3 [yash, akn, bucks, pd, wktnya, g, ush, maksa, ... yash akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk brnti...
4 [jaehwanrius, isu, pemboikotan, g, kebeli, tuh... jaehwanrius isu boikot g kebel tuh produk
5 [orang, kaya, kadang, bubble, sampe, bisanya, ...  orang kaya kadang bubble sampe bisa uneducated...

## 6.  Normalisasi
Berikut merupakan penjelasan dari hasil Normalisasi pada tabel 7. Merupakan pemrosesan data yang diubah menjadi teks yang normal agar menjadi mudah untuk dibandingkan.
Tabel 7. Hasil Normalisasi No Stemming Normalisasi
1 si lucy politik organik kuat organik boikot pr...
si lucy politik organik kuat organik boikot pr...
2 iya mikir gin treasure maker udah rela meng na...
iya mikir gin treasure maker udah rela meng na...
3 yash akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk brnti... yash akn bucks pd wktnya g ush maksa mrk brnti...
4 jaehwanrius isu boikot g kebel tuh produk
aehwanrius isu boikot g kebel tuh produk
5 orang kaya kadang bubble sampe bisa uneducated...  orang kaya kadang bubble sampe bisa uneducated...

## 3.3 Pembobotan TF-IDF
Proses  untuk  ekstraksi  fitur  adalah  agar  dataset  dapat  diubah  menjadi  representasi  vektor  dengan  dibantu CountVectorizer library Python. TF-IDF atau Term Frequency (TF) - Inverse Dense Frequency (IDF) Merupakan sebuah teknik  yang  akan  digunakan  untuk  mencari  makna  yang  terdapat  dalam  kalimat  yang  terdiri  dari  kata-kata  dan menghilangkan ketidak mampuan teknik Bag of Words yang baik untuk klasifikasi teks maupun untuk membantu mesin membaca sebuah kata dalam angka.

## 3.4 Implementasi
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  implementasi  hasil  dari  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat.  Implementasi merupakan  interface  dari  Histogram  yang  telah  di  buat  dengan  bahasa  pythone.  Dengan  dibantu  visualisasi  data, pengguna  dapat  dilihat  dan  mendapatkan  informasi  yang  mereka  butuhkan.  Visualisasi  sentimen  analis  untuk pemboikotan produk dapat dilihat di bawah ini.
Berikut penjelasan paada gambar 2. Merupakan hasil visualisasi wordcloud analisis sentimen tentang pemboikotan produk.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Gambar 3. Histrogram Sentimen negatif dan positif
Berikut merupakan penjelasan hasil gambar 3. Merupakan hasil dari sebuah data set yang telah di lakukan tahap preprocessing menggunakan Histogram.
Gambar 4. Hasil akurasi  pengujian algoritma Naïve Bayes
Berikut  merupakan  penjelasan  dari  hasil  gambar  4.  Pada  hasil  dari  perhitungan  gambar  report  diatas  dapat dijelaskan, Hasil yang diperoleh nilai dari accuracy 0.81,  precision 0.91, recall 0.51 dan f1_score 0.47.  Hasil akan dirubah menjadi bilangan persen sehingga hasilnya menjad accuracy menjadi 81%, precision 91%, recall 51% dan f1_score 47%.
Gambar 5. Confusion Matrix
Berikut merupakan penjelasan pada hasil gambar 5. Pada gambar diatas merupakan tabel confusion matrix yang memperlihatkan hasil TN, FP, FN TP,
True Positives(TP) =  1 True Negatives(TN) =  160

## Journal of Information System Research (JOSH)
False Positives(FP) =  37 False Negatives(FN) =  0

## 4. KESIMPULAN
Bagian Kesimpulan  yang terdapat dari penelitian ini merupakan pendapat dari masyarakat Indonesia khususnya pengguna media  sosial  X,  Tujuan  dari  hasil  penelitian  ini  untuk  mengetahui  hasil  dari  netral,  positif  dan  juga  negatif  terhadap pemboikotan  produk.  Setelah  melakukan  pelabelan  data  otomatis  dengan  nltk  dengan  990  tweet,  Maka  jumlah  data sentimen yang diperoleh sebanyak 881 tweet netral, 56 tweet negatif dan 53 tweet positif. Hasil dari proses pengujian menggunan Algoritma Naïve Bayes dengan hasil accuracy 95%, precision 47%, recall 50% dan f1_score 49%. Maka hasil analisis sentimen ‘pemboikotan produk’ di media sosial x cukup baik.

## REFERENCES
[1] D. Pramana, M. Afdal, Mustakim, and I. Permana, ‘Analisis Sentimen Terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neightbors’, J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1306–1314, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6523.
[2] P. Y. Zainiah, M. Thamrin, and T. Herlambang, ‘Penerapan Metode Naïve Bayes dan Cosine Similarity Dalam Analisis Sentimen Terhadap Platform Film Ilegal di Media Sosial X (Twiter)’, vol. 5, no. 2, pp. 540–552, 2024.
[3] E. Priansyah and T. Sutabri, ‘IJM: Indonesian Journal of Multidisciplinary Analisis Sentimen Berbasis Naïve Bayes Pada Media Sosial  Twitter  Terhadap  Hasil  Pemilu  Indonesia  2024’,  IJM  Indones.  J.  Multidiscip.,  vol.  2,  pp.  128–138,  2024,  [Online]. Available: https://journal.csspublishing/index.php/ijm
[4] C. I. Mentari, F. Wahyuni, P. Rahmadani, and W. A. Rindiani, ‘Issn : 3025-9495’, vol. 2, no. 1, 2023.
[5] D. S. Ramadayanti and F. Sanusi, ‘Analisis Kinerja Keuangan Sebelum Dan Sesudah IPO’, Tirtayasa Ekon., vol. 17, no. 2, p. 341, 2022, doi: 10.35448/jte.v17i2.17788.
[6] S. K. Sormin and F. D. M. Malik, ‘Perilaku Konsumsi Terhadap Boikot Produk Pro Israel’, Karimah Tauhid, vol. 3, no. 3, pp. 3114–3120, 2024, doi: 10.30997/karimahtauhid.v3i3.12443.
[7] M. Muslimin and V. Lusiana, ‘Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Harga Bahan Pokok Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier’, Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1200–1209, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6418.
[8] Y. Akbar and T. Sugiharto, ‘Analisis Sentimen Pengguna Twitter di Indonesia Terhadap ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan  Naïve  Bayes  (Yuma  Akbar  1*,  Tri  Sugiharto  2  )  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap  ChatGPT Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes’, J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 115–122, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
[9] Z. Y. Aqsalia, S. Sari, and N. Umi, ‘Optimasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menganalisis Sentimen Pada Konten Pemindahan Ibu Kota di Youtube’, vol. 5, no. 1, pp. 68–83, 2024.
[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. M. Siregar, S. Faisal, and B. Widiharto, ‘Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Universitas Buana Perjuangan Karawang Dengan Algoritme SVM dan Naive Bayes’, Pros. Konf. Nas. Penelit. Dan Pengabdi. Univ. Buana Perjuangan Karawang, vol. 3, no. 1, pp. 25–36, 2023, [Online]. Available: https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/ProsidingKNPP/article/view/4894
[12]  G. Pratama, H. Sibyan, and M. A. Muwafiq, ‘Journal of Engineering and Informatic Aplikasi Smart Farm untuk Analisa Hasil Keuntungan  Ternak  Sapi  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis  Andro  id’,  vol.  2,  no.  2,  pp.  114–117,  2024,  doi: 10.56854/jei.v2i2.184.
[13]  M. S. Dr. Erlvera, S.E. and M. S. Yesita Astarina, S.E., Metodologi Penelitian, Edi S. Mul. Yogyakarta: Andi, 2021.
[14]  A.  D.  Cahyo,  ‘Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Sarjana’,  J.  Teknol.  Pint.,  vol.  3,  no.  4,  2023,  [Online]. Available:
http://teknologipintar.org/index.php/teknologipintar/article/view/385%0Ahttp://teknologipintar.org/index.php/teknologipintar/a rticle/download/385/370
[15]  I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, ‘Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine’, J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 296, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[16]  R. R. S. Putri Kumala Sari, ‘Vol 7 No 1 , Februari 2024 KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM’, vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2024.
[17]  S. Wulandari and F. N. Hasan, ‘Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pengalaman Belanja Thrifting Pada Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes’,  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  8,  no.  2,  pp.  768–776,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i2.7520.
[18]  Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta, Muhammad Rafid, and Michael Indrawan, ‘Analisis Sentimen: Pengaruh Jam Kerja  Terhadap  Kesehatan  Mental  Generasi  Z’,  J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  16–25,  2024,  doi: 10.52158/jacost.v5i1.715.
[19]  P.  D.  Angelia  Prima  Kurniati,  S.T.,  M.T.,  M.  T.  Guntur Prabawa  Kusuma,  S.T.,  and  M. S. Prof.  Dr.  Suryanto,  S.T.,  Process MINING, Suryanto. Bandung: Informatika Bandung, 2023.
[20]  M. Umair and E. R. Sutanto, ‘Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi BRImo BRI Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes’, J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. April, pp. 1149–1159, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7381.
[21]  A.  Pebdika  et  al.,  ‘KLASIFIKASI  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES  UNTUK  MENENTUKAN  CALON PENERIMA PIP’, vol. 7, no. 1, pp. 452–458, 2023.