DOI: https://doi.org/10.31933/jemsi.v5i4 Received: 20 Januari 2024, Revised: 13 Februari 2024, Publish: 10 Maret 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Analisis Sentimen Terhadap Kontroversi Fatwa MUI Nomor 83 Tahun 2023 Tentang Pemboikotan Produk yang Terafiliasi Israel
Muhammad Yasir 1* , Marissa Grace Haque 2 , Robertus Suraji 3 , Istianingsih 4 . 1 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia, muhammad.yasir@dsn.ubharajaya.ac.id,
2 STIE Indonesia Banking School, Jakarta, Indonesia, marissa.haque@ibs.ac.id .
3 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia, robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 4 Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia, istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id
*Corresponding Author: muhammad.yasir@dsn.ubharajaya.ac.id 1
Abstract: The policy issued by MUI, specifically fatwa number 83 of 2023 that addresses the aspect of morality in supporting the palestinian cause, advocates avoiding transactions and the use of products related to Israel, especially countries that support colonization and Zionism as much as possible. This phenomenon has elicited various reaction responses and emerged as a trending subject of discourse across social media platforms including YouTube users. This research aims to develop a sentiment classification model using comparing five classification methods such as Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  to  understand  the  responses  to  the  fatwa.  The  tool  used  is Python Google Collab with the dataset coming from YouTube comments. The analysis results showed three sentiment classifications: agree, disagree, and neutral, with accuracy rates of Naive  Bayes  75%,  Decision  Tree  65%,  Random  Forest  67%,  SVM  63%,  K-NN  53%.  This research is expected to provide in-depth insight into the distribution of sentiments related to the  fatwa,  as  well  as  a  basis  for  further  research  in  sentiment  analysis  and  public  opinion dynamics.

## Keywords: Sentiment Analysis, Classification, Product Boycott, MUI Fatwa
Abstrak: Kebijakan yang dikeluarkan oleh MUI, khususnya fatwa nomor 83 tahun 2023 yang membahas  aspek  moralitas  dalam  mendukung  perjuangan  palestina,  menganjurkan  untuk menghindari  transaksi  dan  penggunaan  produk  yang  terkait  dengan  Israel,  terutama  negara- negara yang mendukung penjajahan dan Zionisme semaksimal mungkin. Fenomena ini telah memunculkan berbagai tanggapan reaksi dan muncul sebagai subjek wacana yang trending di seluruh  platform  media  sosial  termasuk  pengguna  YouTube.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  model  klasifikasi  sentimen  menggunakan  mengkomparasi  lima  metode klasifikasi  seperti Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Random  Forest,  Support  Vector  Machine (SVM), dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  memahami  respons  terhadap  fatwa  tersebut. Alat  yang  digunakan  adalah Python  Google  Collab dengan  dataset  berasal  dari  komentar YouTube. Hasil analisis menunjukkan tiga klasifikasi sentimen: setuju, tidak setuju, dan netral,
dengan tingkat akurasi Naive Bayes 75%, Decision Tree 65%, Random Forest 67%, SVM 63%, K-NN  53% .  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  wawasan  mendalam  tentang  distribusi sentimen terkait fatwa tersebut, serta menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam analisis sentimen dan dinamika opini publik.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Klasifikasi, Boikot Produk, Fatwa MUI

## PENDAHULUAN
Operasi militer yang dilakukan oleh Israel di Palestina telah mengakibatkan kerusakan yang signifikan pada daerah pemukiman, situs keagamaan, dan fasilitas Perserikatan Bangsa- Bangsa yang digunakan untuk tujuan kemanusiaan (Cahya, 2022). Perseteruan antara Palestina dan  Israel,  yang  telah  berkecamuk  selama  beberapa  dasawarsa,  telah  muncul  sebagai  isu penting yang menjadi perhatian masyarakat Muslim, terutama di Indonesia.
Solidaritas dengan rakyat Palestina sering dianggap sebagai bagian integral dari identitas keagamaan dan kemanusiaan umat Islam khususnya Indonesia.Sebagai sebuah lembaga Islam yang memiliki otoritas dalam hal penerbitan fatwa, Majelis Ulama Indonesia (MUI) merespons situasi ini dengan menyatakan dukungan moral dan etis terhadap perjuangan rakyat Palestina. Fatwa  MUI  Nomor  83  Tahun  2023  lahir  sebagai  respons  terhadap  eskalasi  ketegangan  dan kekerasan  di  negara  Palestina  khususnya  Jalur  Gaza.  Pada  saat  fatwa  tersebut  dikeluarkan, situasi di Palestina semakin tegang akibat berbagai faktor seperti penindasan terhadap rakyat Palestina,  kebijakan  pembangunan  pemukiman  Israel  yang  kontroversial,  serta  tindakan kekerasan dan pembunuhan yang mengakibatkan ribuan korban warga sipil.
Sebuah kebijakan berupa fatwa hukum yang dikeluarkan oleh MUI, mengenai legitimasi dukungan  terhadap  perjuangan  Palestina,  menyarankan  untuk  menghindari  melakukan transaksi dan pemboikotan terhadap produk yang berkaitan dengan israel serta negara-negara yang mendukung penjajahan palestina (MUI, 2023). Hal tersebut berdampak timbulnya reaksi yang beragam ditengah masyarakat dan menjadi trending topik pembicaraan yang hangat di media sosial salah satunya adalah youtube. Dengan perkembangan teknologi informasi, media sosial  dalam  hal  ini  youtube  telah  menjadi  platform  utama  di  mana  berbagai  suara  dan pandangan dapat diekspresikan dengan cepat dan luas.
Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  penting  dilakukan  untuk  menjadi  instrumen  yang relevan dalam memahami dinamika opini publik yang berkaitan dengan fatwa ini. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menjembatani  kesenjangan  pengetahuan  dalam  literatur  terkait  dengan respons masyarakat terhadap fatwa MUI Nomor 83 Tahun 2023 melalui pendekatan klasifikasi sentimen dengan menggunakan beberapa metode klasifikasi. Diharapkan, penelitian ini akan memberikan gambaran pemahaman mengenai tanggapan masyarakat terhadap kebijakan fatwa tersebut,  di  samping  mengeksplorasi  potensi  konsekuensi  sosial  dan  politik  yang  mungkin terjadi.

## METODE
Metodologi  yang  digunakan  dalam  pengembangan  analisis  sentimen  menggunakan CRISP-DM  yang  sudah  diakui  sebagai  metodologi  penambangan  data  yang  kuat  yang dirancang untuk kebutuhan proyek bisnis, CRISP-DM telah mencapai keunggulan yang luas dalam  bidang  ilmu  data.  Metodologi  ini  secara  luas  dianut  sebagai  standar  de  facto  untuk melaksanakan  analisis  data,  penggalian  data,  dan  proyek  sains  data,  karena  penggabungan langkah-langkah  prosedural  yang  terstruktur  dan  terdokumentasi  dengan  baik  dalam  proses analisis (Schröer et al., 2021)
Sumber: (Martinez-Plumed et al., 2019) Gambar 1 Langkah - Langkah CRISP-DM
Proses penelitian dengan menggunakan CRISP-DM meliputi tahapan-tahapan berikut:

## Bussiness Understanding
Tahap  awal  ini  mencakup  pemahaman  yang  komprehensif  mengenai  tujuan  dan persyaratan penelitian dari berbagai sudut pandang. Hal ini melibatkan sintesis pengetahuan yang diperoleh ke dalam pernyataan masalah dan menyusun strategi yang tepat untuk tujuan penelitian yang telah ditetapkan (Tyagi & Tripathi, 2019).

## Data Understanding
Pada fase ini, langkah awal dari pemahaman data dimulai dengan proses mengkoleksikan data  yang  menyeluruh,  diikuti  dengan  identifikasi  unsur  atribut  data  yang  relevan,  deteksi masalah  kualitas  data,  dan  identifikasi  subset  data  yang  menarik  dan  kondusif  untuk merumuskan hipotesis penelitian (Yasir & Suraji, 2023)
Terkait  pengumpulan  data,  pendekatan  Penggunaan  metode  pengambilan  sampel  acak sederhana (simple  random  sampling) diimplementasikan.  Penggunaan  istilah  "sederhana" dalam  konteks  ini  mengindikasikan  pengambilan  individu  secara  acak  dari  populasi  tanpa memperhatikan  strata  yang  ada.  Penentuan  ukuran  sampel  dilakukan  oleh  peneliti menggunakan rumus Slovin sebagai panduan, dengan tingkat kesalahan sebesar 4%. Rumus ini dijabarkan sebagai berikut:
n = N/(1+Ne²)
Dalam istilah statistik, “N” menunjukkan ukuran populasi, sedangkan “n” menunjukkan ukuran sampel. Simbol “e” menandakan tingkat kesalahan pengambilan sampel sebesar 4%, dengan demikian menyiratkan tingkat kepercayaan sebesar 96%.

## Data Preparation
Fase ini mencakup serangkaian tugas yang bertujuan untuk membentuk kumpulan data akhir yang berasal dari data mentah asli. Hal ini melibatkan pemilihan tabel, catatan data, dan atribut  yang  relevan,  serta  prapemrosesan  data  untuk  menghilangkan  noise  atau ketidakakuratan, dan pembuatan atribut baru jika dianggap perlu. Selain itu, transformasi data dilakukan agar sesuai untuk proses pemodelan selanjutnya.

## Modeling
Pada  fase  ini,  melakukan  pengembangan  model  analisis  sentimen  dari  kelima  metode klasifikasi  tersebut  kemudian  dipilih  dan  diimplementasikan,  dengan  parameter  yang disesuaikan untuk mencapai kinerja yang baik. Dalam penelitian ini, para peneliti melakukan analisis  komparatif  terhadap  beberapa  metode  klasifikasi,  yang  pada  akhirnya  memilih pendekatan  yang  sederhana  namun  efisien.  Berbagai  metode  klasifikasi,  termasuk  Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, SVM, dan K-NN dikembangkan dan dievaluasi pada tahap ini.

## Evaluation
Setelah  berhasil  membangun  model  analisis  data,  langkah  penting  selanjutnya  adalah evaluasi  model  yang  dilakukan  sebelum  ke  tahap  akhir,  evaluasi  model  secara  menyeluruh sangat  krusial  agar  memastikan  keselarasan  dengan  tujuan  penelitian  yang  telah  ditentukan. Dalam  konteks  penelitian  ini,  evaluasi model  dilakukan  menggunakan  matriks  kebingungan ( confusion matrix ) sebagai salah satu metode untuk mengukur kinerja dan akurasi model yang telah dikembangkan (Visa Sofia, 2011).

## Deployment
Pada tahapan ini, penulis menjalankan uji coba terhadap model yang telah dibangun serta melakukan pembuatan visualisasi dari kumpulan data yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah pemodelan analisis sentimen sebagai berikut:

## Bussiness Understanding
Pada tahap ini, Fokus utamanya adalah pada pemahaman yang komprehensif terhadap tujuan dan syarat-syarat penelitian, yang selanjutnya dirumuskan ke dalam pernyataan masalah yang  jelas  dan  terdefinisi  dengan  baik.  Dalam  kerangka  kerja  ini,  peneliti  melakukan investigasi  dan  observasi  luas,  mencari  topik-topik  yang  marak  di  platform  media  sosial YouTube.  Secara  khusus,  peneliti  membahas  kontroversi  seputar  Fatwa  MUI.  Kemudian, peneliti melakukan perbandingan dengan penelitian sebelumnya melalui kajian studi pustaka dan  literatur  sejenis,  dengan  tujuan  mendapatkan  pemahaman  yang  komprehensif  terkait dengan kerangka penelitian dan perkembangan terkini di bidang analisis sentimen

## Data Understanding
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data  dari  komentar-komentar  di  YouTube  dan menilai  relevansi  serta  kualitas  data  tersebut  terkait  Fatwa  Majelis  Ulama  Indonesia  (MUI) nomor  83  tahun  2023  tentang  hukum  dukungan  terhadap  perjuangan  Palestina.  Peneliti melakukan  crawling  data  komentar  dari  chanel  youtube  berita  CNN.  Dan  menurut  survei databoks,  indonesia  masuk  kedalam  list  daftar  negara  nomor  4  pengguna  youtube  di  dunia sebanyak  139  juta  pengguna.  sehingga  berdasarkan  rumus  slovin,  sample  data  komentar youtube yang diambil kurang lebih 625 atau lebih dengan perhitungan sebagai berikut :
𝑛 = 139.000.000 1 + 139.000.000. (0,04)²
𝑛 =
139.000.000 1 + 139.000.000.0,0016
𝑛 = 139.000.000 222.401 𝑛 = 139.000.000
222.401

## 𝑛 = 624,99 𝑑𝑖𝑏𝑢𝑙𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 625
Selama tahap ini, peneliti bekerja sama dengan ahli bahasa (anotator) untuk memfasilitasi tugas mengkategorikan kumpulan data yang terkumpul ke dalam kategori positif atau negatif, sehingga  menyiapkan  kumpulan  data  untuk  diproses  lebih  lanjut  pada  tahap  berikutnya. Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  interpretasi  yang  cermat  dari  ahli bahasa terhadap setiap teks  tertulis. Selanjutnya, dari hasil pelabelan data komentar sampel, diperoleh proporsi sebagai berikut.
Sumber : Hasil Riset Gambar 2 Grafik Proporsi Data Komentar

## Data Preparation
Fase persiapan ini data mencakup serangkaian tugas yang diarahkan untuk membangun kumpulan data akhir setelah prosedur pengumpulan dan pelabelan data. Tahapan selanjutnya adalah  melakukan  preprocessing  data  teks.  Proses preprocessing  data teks  ini  meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
a. Tokenize
Tokenize merupakan suatu proses yang melibatkan pemecahan suatu teks menjadi unit- unit  yang  lebih  kecil,  umumnya  dalam  bentuk  kata-kata  atau  kalimat.  Tokenisasi  berperan penting dalam membantu komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia dengan cara memecahnya menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola.
Sumber: Hasil Riset Gambar 3 Proses Tokenize

## b. Remove Punctuation
Selama tahap ini, penulis menggunakan fungsi "lower case" dalam bahasa pemrograman Python  untuk  mengubah  semua  kata  dalam  kalimat  menjadi  huruf  kecil.  Selain  itu,  Tahap Hapus Tanda Baca melibatkan prosedur menghilangkan tanda baca atau simbol  yang ada di dalam data.
Sumber: Hasil Riset

## Gambar 4 Proses Remove Punctuation

## Modeling
Setelah melalui proses pra-pemrosesan data, langkah berikutnya adalah mengembangkan model untuk analisis sentimen klasifikasi. Proses pemodelan ini melibatkan partisi 20% data untuk  tujuan  pengujian.  Para  peneliti  melakukan  analisis  komparatif  terhadap  lima  model metode klasifikasi yang berbeda dalam  hal ini adalah Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, SVM, dan KNN
Sumber : Hasil Riset Gambar 5 Proses Pemodelan Klasifikasi
Pemodelan klasifikasi analisis sentimen menghasilkan akurasi berikutnya:
Metode Hasil Akurasi Naïve Bayes 75% Decision Tree 65%
Random Forest 67% Support Vector Machine 63% K-Nearest Neighbors 53%

## Evaluation
Tahap  evaluasi  ini  menandakan  langkah  pembuatan  laporan  evaluasi  model,  di  mana matriks kebingungan ( confusion matrix ) digunakan untuk menilai kinerja klasifikasi dari lima metode yang dipertimbangkan, yang diuraikan sebagai berikut:
a. Confusion Matrix Naïve Bayes
Akurasi : 4+52+39 127 = 95 127 = 0,748 dibulatkan 75%
b. Confusion Matrix Decision Tree
Akurasi : 9+40+33 127 = 82 127 = 0,645 dibulatkan 65%
c. Confusion Matrix Random Forest
Hasil Akurasi : 3+50+32
127 = 85 127 = 0,669 dibulatkan 67%
d. Confusion Matrix Support Vector machine
Hasil Akurasi : 0+42+38 127 = 80 127 = 0,629 dibulatkan 63%
e. Confusion Matrix K-Nearest Neighbor
Hasil Akurasi : 7+47+13 127 = 67 127 = 0,527 dibulatkan 53%

## Deployment
Setelah  berhasil  merancang  dan  mengevaluasi  model  analisis  sentimen  yang dikembangkan oleh para peneliti, tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian atau penilaian prediksi terhadap data tekstual tertentu. Pada tahap ini, dilakukan pula visualisasi teks dengan memanfaatkan  teknik  wordcloud  untuk  memberikan  representasi  grafis  yang  menyajikan informasi signifikan dari teks yang telah diuji.

## Uji Data Teks
Pada tahap ini dilakukan pengujian penginputan data  komentar baru, dalam hal ini data baru yang sudah di inputkan kemudian di klasifikasi dengan metode metode klasifikasi tersebut memprediksi benar data teks bersentimen setuju, tidak setuju dan netral

## Sumber: Hasil Riset
Gambar 6 Uji Prediksi Teks "Tidak Setuju”
Pada  model  selanjutnya,  data  teks  menjalani  pengujian  dengan  memasukkan  teks  yang mengekspresikan sentimen negatif atau tidak mendukung terhadap Fatwa MUI No. 83 Tahun 2023. Beberapa metode klasifikasi secara akurat memprediksi data teks sebagai sentimen tidak setuju.
Sumber : Hasil Riset Gambar 7 Uji Prediksi Teks "Setuju"
Pada  model  selanjutnya,  data  teks  menjalani  pengujian  dengan  memasukkan  teks  yang mengekspresikan sentimen positif atau mendukung terhadap Fatwa MUI No. 83 Tahun 2023. Beberapa metode klasifikasi secara akurat memprediksi data teks sebagai sentimen setuju.
Sumber : Hasil Riset Gambar 8 Uji Prediksi Teks "Netral"
Pada  model  terkahir,  data  komentar  baru  diuji  dengan  memasukkan  komentar  dengan sentimen  netral  terhadap  fatwa  MUI  no  83  tahun  2023.  Dan  beberapa  metode  klasifikasi
dengan  benar  memprediksi  data  teks  dengan  sentimen  netral,  hanya  random  forest  yang mengklasifikasi sebagai sentime setuju.

## Visualisasi World CLoud
World Cloud berfungsi sebagai representasi visual dari data tekstual, menampilkan kata- kata yang berasal dari model yang dibangun dari kumpulan data teks. Penggambaran visual ini menggambarkan  ukuran  setiap  kata  secara  proporsional  dengan  frekuensi  kemunculannya, yang menandakan bahwa kata-kata berukuran lebih besar lebih sering ditemui atau memiliki frekuensi kemunculan yang lebih tinggi di dalam kumpulan data teks.
Sumber: Hasil Riset Gambar 9 World Cloud "Setuju"
Sumber: Hasil Riset Gambar 10 World Cloud "Tidak Setuju"
Sumber: Hasil Riset Gambar 11 World Cloud "Netral"

## KESIMPULAN
Hasil Komparasi Pemodelan Klasifikasi untuk analisis sentimen terkait kontroversi fatwa MUI  berdasarkan tingkat  akurasi  sebagai  berikut Naive  Bayes  75%,  Decision  Tree  65%, Random  Forest  67%,  SVM  63%,  K-NN  53% .  Dari  perbandingan  ini  kita  bisa  mengambil kesimpulan  bahwa  metode  naïve  bayes  terbukti  efektif  untuk  melakukan  klaifikasi dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya. Secara keseluruhan, hasil analisis sentimen ini memberikan gambaran yang komprehensif tentang respons masyarakat terhadap Fatwa MUI Nomor  83  Tahun  2023,  serta  menggambarkan  keragaman pandangan  dan opini  yang ada  di masyarakat.  Informasi  ini  dapat  menjadi  landasan  yang  berharga  bagi  pihak  terkait  untuk memahami dinamika publik terkait dengan isu-isu yang sensitif seperti perjuangan Palestina.

## REFERENSI
Cahya, E. N. (2022). Agresi Israel Terhadap Palestina Yang Berujung Pelanggaran Ham Pada Palestina. Jurnal  Pendidikan  PKN  (Pancasila  Dan  Kewarganegaraan) , 3 (1),  43. https://doi.org/10.26418/jppkn.v3i1.52144
Martinez-Plumed,  F.,  Contreras-Ochando,  L.,  Ferri,  C.,  Hernandez-Orallo,  J.,  Kull,  M., Lachiche, N.,  Ramirez-Quintana,  M.  J.,  &  Flach,  P.  (2019). CRISP-DM Twenty  Years Later: From Data Mining Processes to Data Science Trajectories. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 33 (8), 3048–3061. https://doi.org/10.1109/tkde.2019.2962680
MUI. (2023). Fatwa Majelis Ulama Indonesia No.83 Tahun 2023 Tentang Hukum Dukungan
Terhadap Perjuangan Palestina.
Https://Mui.or.Id/ , 1–9.
https://mui.or.id/baca/berita/keluarkan-fatwa-terbaru-mui-imbau-umat-islam-berhenti- konsumsi-produk-perusahaan-pendukung-israel
Schröer,  C.,  Kruse,  F.,  &  Gómez,  J.  M.  (2021).  A  systematic  literature  review  on  applying CRISP-DM  process  model. Procedia  Computer  Science , 181 (2019),  526–534. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199
Tyagi, P., & Tripathi, R. C. (2019). A Review towards the Sentiment Analysis Techniques for the Analysis of
Twitter Data. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.3349569
Visa Sofia, D. (2011). Confusion Matrix-based Feature Selection Sofia Visa. ConfusionMatrix- Based Feature Selection Sofia , 710 (January), 8.
Yasir, M., & Suraji, R. (2023). Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes, Decision, Tree, Random Forest Terhadap Analisis Sentimen Kenaikan Biaya Haji 2023 pada Media Sosial Youtube. Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) , 3 (2), 180–192.