## Sentimen Media melalui Social Network Analysis pada Kanal YouTube "Harian Kompas"
Annissa Widya Davita, Sari Monik Agustin, Nuria Astagini*
Prodi Ilmu Komunikiasi, Universitas Multimedia Nusantara, Indonesia

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 16/05/2024 Revised : 03/07/2024 Published  : 31/07/2024
Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Volume : 4
No.
: 1 Halaman  : 69 - 78 Terbitan  : Juli 2024
Terakreditasi Sinta Peringkat 4 berdasarkan Ristekdikti No. 152/E/KPT/2023

## A B S T R A K
Sejak awal tahun 2024, peraturan Bea Cukai mengalami perubahan signifikan. Oleh karena itu, penegakan hukum yang kuat dan efektif perlu dilakukan untuk memastikan  kepatuhan  terhadap  peraturan  Bea  Cukai  dan  melindungi kepentingan ekonomi nasional Fenomena jasa titip vs Bea Cukai menimbulkan kontoversi masyarakat. Dilihat dari pemberitaan di kanal YouTube milik Harian Kompas  dengan  judul  berita  “Pemusnahan  Milk  Bun  Thailand,  Jastip,  dan pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri”, studi ini ingin memahami pendapat warganet terkait dengan pandangan terhadap ke bijakan baru yang diterapkan Bea Cukai terkait pembatasan barang bawaan impor. Fenomena ini sangat berkaitan erat dengan analisis sentimen, sehingga peneliti akan menggunakan lima tahapan analisis  sentimen,  diantaranya  crawling,  pre-processing,  pembobotan  kata, pembentukan  model  dan  klasifikasi  sentimen  pada  kolom  komentar  kanal Youtube  Harian  Kompas.  Selain  itu,  studi  ini  akan  menggunakan  konsep sentimen  media.  Hasil  dari  studi  ini  adalah,  adanya  sentimen  emosi  yang terbangun dan didominasi oleh sentiment netral sebesar 40%. Adanya perasaan ketidakpuasan  atau  protes  terhadap  tindakan  Bea  Cukai,  yang  dapat  memicu reaksi emosional dari para pembaca atau penonton. Dari sentimen media yang diperoleh, dapat dikatakan masyarakat cukup netral dalam menanggapi fenomena ini.
Kata Kunci : Social Network Analysis; Analisis Sentimen; Sentimen Media.

## A B S T R A C T
Since  the  beginning  of  2024,  significant  changes  have  been  made  to  customs regulations.  Therefore,  strong  and  effective  law  enforcement  is  necessary  to ensure compliance with customs regulations and protect the national economic interests. The phenomenon of delivery services versus customs regulations has sparked  public  controversy.  Based  on  the  news  coverage  on  Harian  Kompas's YouTube channel titled "Destruction of Thailand Milk Buns, Delivery Services, and  Restrictions  on  Overseas  Goods,"  this  study  aims  to  understand  netizens' opinions regarding the new customs policies related to restrictions on imported goods. This phenomenon is closely related to sentiment analysis, so the researcher will  use  five  stages  of  sentiment  analysis,  including  crawling,  pre-processing, word weighting, model formation, and sentiment classification on the comment section of the Harian Kompas YouTube channel. Additionally, this study will use the  concept of  media sentiment.  The results of  this study  show  that  emotional sentiment is present and dominated by neutral sentiment at 40%. Reflects a sense of  dissatisfaction  or  protest  against  the  actions  of  customs,  which  can  trigger emotional  reactions  from  readers  or  viewers.  Based  on  the  obtained  media sentiment,  it  can  be  said  that  the  public  is  quite  neutral  in  responding  to  this phenomenon.
Keywords : Social Network Analysis; Sentiment Analysis; Media Sentiment.

## A. Pendahuluan
Sejak  awal  tahun  2024,  peraturan  Bea  Cukai  telah  mengalami  beberapa  perubahan  signifikan  yang berdampak pada aktivitas perdagangan Internasional dan pengiriman barang antar negara. Pelanggaran seperti penggunaan  jasa  titip  ilegal  tidak  hanya  merugikan  konsumen  dari  penyedia  jasa  tersebut,  tetapi  juga berdampak pada kerugian negara. Oleh karena itu, penegakan hukum yang kuat dan efektif perlu dilakukan untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan Bea Cukai dan melindungi kepentingan ekonomi nasional (Syauqina et al., 2022). Penyedia layanan jasa titip beli atau personal shopper , yang sering disebut sebagai "jastip", telah menjadi populer karena membantu individu yang tidak dapat pergi sendiri untuk membeli barang yang  mereka  inginkan  atau  butuhkan  (Kusumastuti,  2020).  Berbicara  mengenai  ekspor  dan  impor,  pelaku bisnis kini mulai merambah secara ilegal. Dikutip dari Kompas.id (Purwanti, 2024), fenomena jastip membuat pengawasan menjadi ketat terhadap meningkatnya popularitas jastip. Dikeluarkannya kebijakan baru oleh Bea Cukai  menimbukan  kontroversi  dari  masyarakat,  informasi  lain  dari  DetikNews  (Isa,  2024),  di  awal  tahun 2024,  terdapat  tiga  keluhan  masyarakat  terhadap  Bea  Cukai  yang  viral  di  media  sosial.  Pertama,  terkait pembelian sepatu olahraga impor yang dikenakan pajak sebesar Rp 31 juta. Kedua, masalah terkait alat belajar untuk siswa  SLB  yang  dikenakan  pajak  ratusan juta  rupiah.  Dan  ketiga,  kritik terhadap  penahanan  mainan yang akan direview oleh influencer. Selain itu, fenomena pembakaran 1 ton Milk Bun juga menarik perhatian masyarakat terhadap tindakan Bea Cukai.
Perhatian masyarakat  terhadap  jastip  makanan, terutama Milk  Bun  dari  After  You  Dessert  Cafe  asal Thailand, meningkat pesat berkat ulasan dan pembelian yang dilakukan oleh para influencer. Baik influencer mikro maupun  makro  telah  memperluas  pengetahuan tentang  produk ini melalui  media  sosial.  Dampaknya tidak hanya meningkatkan kesadaran akan Milk Bun, tetapi juga memicu lonjakan permintaan yang luar biasa. Ini mencerminkan kekuatan influencer dalam membentuk tren konsumsi dan mengarahkan preferensi pasar. Dikutip dari IDN Times (Aprilianti, 2024), pada Jumat, 8 Maret 2024, sekitar 2.564 bungkus Milk Bun After You  dibakar  di  Bandara  Soekarno-Hatta  setelah  disita  oleh  petugas  Bea  Cukai.  Hal  ini  terjadi  karena penumpang  yang  dicurigai  sebagai  pelaku  jastip.  Kepala  Kantor  Bea  Cukai  Soekarno-Hatta,  Gatot  Sugeng Wibowo, menjelaskan bahwa tindakan tersebut diambil karena barang bawaan melebihi batas yang diizinkan sesuai peraturan BPOM. Pemerintah kini merumuskan peraturan baru untuk mengatasi masalah ini.
Komunikasi  digital,  melalui  internet,  telah  secara  signifikan  mempengaruhi  globalisasi  dengan menyediakan  akses  luas  terhadap  informasi  dan  memfasilitasi  interaksi  antarmanusia.  Hal  ini  dapat membentuk opini publik secara substansial (Ajeng Nurhasanah & Kiki Zakiah, 2023), masyarakat secara aktif terlibat dalam mengekspresikan pendapat dan pandangan mereka melalui berbagai platform online. Fenomena ini sangat  berkaitan erat  dengan  sentimen.  Sentimen  juga  dikenal  sebagai analisis  opini  atau  penambangan opini, yang berfokus pada ekstraksi informasi subjektif dari data teks untuk menentukan sentimen atau sikap penulis (Wankhade et al., 2022), hal ini melibatkan pengumpulan dan analisis pendapat, pemikiran, dan kesan orang tentang berbagai topik pada kolom komentar pada kanal YouTube milik Harian Kompas dengan judul “Pemusnahan Milk Bun Thailand, Jastip, dan pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri”. Selama periode dari 14 Maret hingga 30 April 2024, kanal YouTube "Harian Kompas" menonjol sebagai salah satu kanal yang paling ramai dengan jumlah komentar yang jauh lebih banyak dibandingkan kanal lain seperti "Tribun Jogja" dan "Kumparan". Terutama, dua artikel spesifik dari Tribun Jogja dan Kumparan, "Mengenal Milk Bun, Roti Viral Asal Thailand yang Populer di Jastip" dan "Satu Ton Roti Viral Milk Bun dari Thailand Dimusnahkan, Emang  Gimana  Aturannya?"  tidak  mendapatkan  keterlibatan  yang  signifikan  dari  audiens  dengan  hanya mengumpulkan 5 hingga 10 komentar. Namun, kanal YouTube Harian Kompas berhasil mengumpulkan total 174  komentar  selama  periode  tersebut,  menunjukkan  keterlibatan  yang  aktif  dengan  para  penontonnya. Berdasarkan hal itu, studi ini memfokuskan sentimen pada kanal YouTube Harian Kompas dengan judul berita “Pemusnahan Milk Bun Thailand, Jastip, dan pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri”.
Studi ini akan menggunakan analisis sentimen, dimana sistem analisis sentimen yang akan digunakan dibagi  menjadi  5  (lima)  tahap,  yaitu crawling , pre-processing ,  pembobotan  kata,  pembentukan  model  dan klasifikasi sentimen (Gunawan et al., 2018). Sentimen Moral adalah konsep yang menggambarkan bagaimana penilaian  moral  dan  interaksi  sosial  dipengaruhi  oleh  emosi  tertentu.  Ini  menyoroti  kemampuan  untuk merasakan simpati terhadap emosi pada individu lain sebagai faktor penentu perilaku sosial (Barbalet, 2009).
Dalam studi ini, penulis ingin melihat sentimen emosi berdasarkan berita di kanal YouTube Harian Kompas tentang  "Pemusnahan  Milk  Bun  Thailand,  Jastip,  dan  Pembatasan  Barang  Bawaan  Luar  Negeri".  Hal  ini dikarenakan  media  dan  sentimennya  memengaruhi  cara  orang  memproses  informasi  dan  membentuk  opini publik, sentimen media juga cenderung dipengaruhi oleh berita (Huh & Park, 2024). Berdasarkan Lexicon- Based (Birjali et al., 2021) pendekatan utama yang digunakan untuk analisis sentimen, mengaitkan kata-kata dengan orientasi semantik mereka sebagai kata-kata negatif atau positif menggunakan skor [139,227]. Sebuah skor dapat berupa nilai polaritas sederhana seperti +1, −1, atau 0 untuk kata-kata positif, negatif, atau netral secara berturut-turut, atau nilai yang mencerminkan kekuatan atau intensitas sentimen. Sentimen media dalam studi ini terbagi atas 3 (tiga) polaritas, sentimen negatif, sentimen positif, dan sentimen netral. Sentimen positif menunjukkan bahwa suatu topik dinilai baik oleh orang lain, sedangkan sentimen negatif menunjukkan bahwa topik tersebut dinilai buruk. Sentimen netral menunjukkan bahwa topik tersebut tidak dianggap baik ataupun buruk oleh orang lain (Pratiwi, 2022). Kalimat dalam teks bisa dikategorikan sebagai memiliki polaritas positif, negatif, atau netral. Sentimen juga dapat menggambarkan emosi seperti sedih, gembira, kecewa, atau marah yang terkandung dalam teks. Dengan pendekatan ini, kita dapat memahami bagaimana suatu entitas atau aspek dipengaruhi oleh evaluasi emosional dari penulis atau pembicara (Rozi et al., 2018).
Seperti  studi yang dilakukan  oleh  Huh &  Park (2024)  bahwa  studi  ini menemukan  hubungan  timbal balik  antara  media  sosial  dan  sentimen  berita,  yang  diungkapkan  melalui  tes  kausalitas.  Sentimen  media memainkan  peran  penting  dalam  membentuk  opini  publik  dengan  mengatur  sentimen  masyarakat  melalui agenda yang mereka sajikan. Temuan ini memiliki implikasi penting dalam memahami dinamika opini publik, menegaskan bahwa sentimen berperan krusial dalam membentuk persepsi dan sikap publik. Selain itu, studi lain dari Hadiwinata et al., (2023), tentang analisis teks untuk mengevaluasi sentimen pada kolom komentar YouTube  tentang  mobil  listrik  Hyundai  IONIQ  5  menunjukkan  bahwa  Hyundai  Motors  Indonesia  berhasil membangun  sentimen  positif  terhadap  kesadaran  merek  untuk  mobil  listrik.  Konsumen  Indonesia menunjukkan  minat  dan  mengevaluasi  produk  inovatif,  tetapi  ada  sedikit  yang  langsung  mencoba  atau mengadopsi produk tersebut. Melihat dengan metode Social Network Analysis (SNA), studi dari Putri et al., (2022), memanfaatkan SNA untuk menginvestigasi pembentukan jaringan dan komentar terkait dengan iklan Pantene Indonesia Miracles Hair Supplement di platform YouTube. Pemanfaatan lain dengan metode SNA dari  penelitian  Wangsa  et  al.,  (2024)  digunakan  untuk  memetakan  dan  menggambarkan  struktur  jaringan komunikasi yang terbentuk selama percakapan di media sosial X. Fokus utama studi ini adalah pada analisis struktur jaringan di YouTube serta sentimen yang terungkap dalam komentar terkait iklan tersebut. Metode analisis melibatkan  penggunaan  aplikasi  Netlytic  dan  Gephi  untuk  memeriksa  jaringan  dan  komentar  yang muncul di YouTube.
Dari  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  Studi  ini  bertujuan  untuk  melihat  sentimen masyarakat terkait kebijakan baru Bea Cukai, khususnya pembatasan barang bawaan impor, melalui analisis lima tahap. Dengan memeriksa platform daring dan media sosial, studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan  memahami  berbagai  opini  yang  muncul  dari  masyarakat.  Diharapkan  studi  ini  memberikan  wawasan mendalam tentang respos masyarakat terhadap kebijakan baru ini serta dinamika sosial yang mungkin terkait dengan implementasinya.

## B. Metode Penelitian
Artikel ini dibuat dengan metode analisis jaringan komunikasi yang didalamnya mencangkup analisis sentimen  dengan  pendekatan  kualitatif.  Dalam  teknik  analisis,  metode  ini  dikenal  sebagai  analisis  jaringan komunikasi atau Communication Network Analysis . Hal ini merupakan salah satu teknik yang populer dalam studi komunikasi, dengan karakteristik yang mencakup perspektif, asumsi, dan teknik pengumpulan data yang khas (Hadiwinata et al., 2023).
Analisis  jaringan  komunikasi  membantu  kita  memahami  struktur  jaringan  dan  peran  aktor  dalam komunikasi, sedangkan analisis sentimen membantu kita melihat pola kata-kata dalam komentar dan respons warganet terhadap topik tersebut. Dengan menggabungkan kedua analisis ini, kita bisa mendapatkan gambaran lengkap tentang kesadaran masyarakat terhadap kebijakan baru bea cukai, seperti kasus pemusnahan Milk Bun di YouTube. Kami akan menjelaskan interaksi antara pelaku dan mengevaluasi sentimen untuk memahami
persepsi  mereka  dalam  aliran  komunikasi.  Kami  menggunakan  perangkat  lunak  Netlytic  dan  Gephi  untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari platform media sosial dan menampilkan hasil studi (Rohimi, 2021).
Studi  ini  akan  menganalisis  174  komentar  dari  video  YouTube  berjudul  "Pemusnahan  Milk  Bun Thailand, Jastip,  dan  Pembatasan  Barang  Bawaan  Luar  Negeri"  yang  diunggah oleh  kanal  Harian  Kompas pada bulan Maret 2024. Data akan disaring dan disajikan menggunakan Ms. Excel berdasarkan sentimennya, serta  dieksplorasi  menggunakan  fitur  word  cloud  pada  Netlytic  untuk  mengidentifikasi  topik  utama  dalam percakapan. Sentimen akan diklasifikasikan secara manual menjadi kategori netral, positif, dan negatif. Data yang diekstraksi akan divisualisasikan menggunakan Gephi untuk mengukur centralitas dalam jaringan sosial dan mengidentifikasi aktor yang paling signifikan. (Herwindo et al., 2023). Dengan memiliki visualisasi pada Netlytic dan Gephi, kita akan melihat gambaran jaringan yang terjadi pada kolom komentar video YouTube yang diteliti.

## C. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan penafsiran dari analisis sentimen dan jaringan pada video "Pemusnahan Milk Bun Thailand, Jastip, dan Pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri" di kanal YouTube Harian Kompas akan dijelaskan dalam visualisasi  berikut  ini.  Gambar  3.1  menampilkan  data  komentar YouTube yang  diekstraksi  menggunakan Netlytic  dalam  bentuk  tabel  dan  pie  chart.  Komentar-komentar  tersebut  dikelompokkan  berdasarkan sentimennya menjadi netral, positif, dan negatif melalui lima tahap analisis sentimen.

## Crawling
(Sumber: Netlytic, Diakses pada 30 April 2024, pukul 13.00 WIB)
Gambar 1: Proses Crawling dari YouTube menggunakan Netlytic
Peneliti mengumpulkan 174 komentar dari video YouTube Harian Kompas berjudul "Pemusnahan Milk Bun Thailand, Jastip, dan Pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri" menggunakan alat analisis Netlytic. Proses pengambilan data ini, atau crawling , memungkinkan peneliti memahami respons audiens terhadap berita tersebut. Informasi yang diperoleh akan digunakan dalam tahap pre-processing untuk analisis lebih lanjut.

## Pre-Processing
Tahap pre-processing melibatkan  langkah-langkah  seperti  membersihkan  data  dari noise ,  tokenisasi,  dan penghapusan stop words untuk memastikan kualitas data yang optimal sebelum analisis. Peneliti mengubah data dari kanal YouTube Harian Kompas ke format Excel dan melakukan data cleansing menggunakan Ms. Excel. Langkah ini penting untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah seperti data yang tidak lengkap, duplikasi, atau kesalahan entri, sehingga memastikan data yang akurat untuk analisis. Pengambilan komentar dan proses data cleansing adalah langkah awal yang kritis untuk memahami pandangan publik terhadap topik berita tersebut.

## Pembobotan Kata
Dari 174 komentar yang ditampilkan oleh Netlytic, terdapat 125 pengguna yang unik. Artinya, 49 komentar merupakan ulangan dari pengguna yang sama. Dalam total data, 10 kata paling sering digunakan adalah "Bea" (102 kali), "cukai" (99 kali), symbol 😂 (51 kali), "aja" (42 kali), "barang" (38 kali), "gak" (36 kali), "nya" (35 kali), "klarifikasi" (33 kali), "rusak" (30 kali), dan "orang" (30 kali). Ini merupakan kata yang paling banyak digunakan dalam kolom komentar video tersebut.

## Pembentukan Model

## (Sumber: Olahan Peneliti)
Gambar 2: Model Sistem Analisis Sentimen pada Media Sosial YouTube
Pembuatan dan implementasi sistem didasarkan pada desain dan perancangan aplikasi yang telah dilakukan pada  tahap  sebelumnya.  Dalam  tahap  ini,  sistem  akan  dibangun  menggunakan  alat  bantu  Netlytic.  Proses pengambilan data dilakukan untuk mengevaluasi apakah data yang diperoleh dapat dianalisis secara sentimen. Data diambil oleh crawler , kemudian akan menjalani tahap pre-processing dan pembobotan kata.
Klasifikasi Sentimen
(Sumber: Olahan Peneliti) Gambar 3 : Pengelompokan Sentimen pada Kolom Komentar
33% 40% 27%

## PERSENTASE SENTIMEN
Negative Netral
Positive
Dari 174 komentar di YouTube Harian Kompas, penulis memfilter dan menemukan 40 komentar netral, 27 komentar positif, dan 33 komentar negatif. Gambar 6 menunjukkan pengelompokan sentimen yang dibuat manual  oleh  penulis,  dengan  setiap  jenis  sentimen  diwakili  oleh  sepuluh  komentar.  Peneliti  menetapkan batasan  untuk  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral.  Sentimen  positif  adalah  opini  publik  yang  mendukung kebijakan Bea Cukai terkait pembatasan barang bawaan impor. Sentimen negatif adalah opini yang tidak setuju dengan  kebijakan  tersebut.  Sentimen  netral  adalah  opini  yang  mengkritik  pembakaran  makanan  oleh  Bea Cukai,  dianggap melanggar  norma  karena membuang-buang makanan.  Batasan  ini membantu  memperjelas hasil studi.
Tabel 1: Pengelompokan Top 5 Sentimen Positif, Negatif dan Netral Positif Negatif Netral 1 kata SETUJU 👍 Pemerintah resah akibat nominal palakan ("pajak") semakin berkurang untuk kas negara yang digunakan menghidupi para ASN dan pejabat negara - yang notabene keberadaan mereka juga TIDAK berguna bagi pelayanan masyarakat pembayar pajak, alias nol besar manfaat balik bayar pajak di Indonesia. Belum sertifikasi MUI..kehalal an nya masih d pertanyakan Makanan dri Thailand tidak semudah seperti kmu pikirkan
ferguso.thailand mayoritas pemakan babi dan pemakan ganja.hampir setiap makanan mengandung babi.apalgi sekarang ganja legal.banyak yg di buat campuran makanan disana.
harusnya jangan dibakar, harusnya disita untuk negara dan kemudian dibagikan ke fakir miskin. produk2 thailand itu jauh lebih bersih dan lebih tinggi mutunya dibanding produk2 makanan indonesia, jadi ga usah lebay dan cari2 alasan. @@kaijennsen1977 buzzer Setuju, mari cintai produk dalam negeri... ❤ @@kaijennsen1977berarti kau salah satu pejabat yang mau memeras rakyat dan suka menindas rakyat Kenapa gak di sumbang aja tu makanan.
mending lu pergi ke nagara lain dah ngga usah hidup di Indonesia kalau ngga mau nurut peraturan di
Indonesia, menurut lu lu emg bisa hidup di negara lain? selain indo gitu
Jadi karena negara gak dapat jatah uang maka negara membatasi
kebebasan seseorang untuk menggunakan uangnya? Logika dari mana itu? Memangnya negara ikut berperan serta dalam pembuatan barang yang dikenai pajak itu? Kirain di bakae krn cocaine putih bedak hahahaha tau nya beacukai ga kebagian aja 😂
Aturannya seperti itu, di Arab, Turki, dll juga dimusnahkan. Dilelang atau dibagikan lagi ke masyarakat seringkali menimbulkan masalah baru. Kalau makanan, siapa mau jamin itu makanan ilegal aman? Kalau nanti ada rakyat yang mati keracunan siapa yang tanggung jawab?
Ribet banget lo pemerintah wong mereka jastip bayar sendiri..!!! Mereka jg yg gaji lo, mereka bayar pajak, mereka bayarin lo sandang, pangan,papan lo dan keluarga lo..!!!
Ah tetangga gw juga bikin roti itu enaak bangeut ngapai jastip2 Makanan mah Indonesia g kalah bahkan rasanya lbh enak di lidah org2 Indonesia
Mayoritas  komentar  dalam  Tabel  1  memiliki  sentimen  netral.  Banyak  warganet  menyoroti pemusnahan makanan jastip yang dianggap kurang manusiawi oleh Bea Cukai. Komentar dengan sentimen negatif  menunjukkan  ketidaksetujuan  terhadap  langkah  pemerintah,  terutama  dalam  pembakaran  makanan. Namun, ada juga komentar positif yang menyetujui tindakan tegas pemerintah untuk menangani perdagangan ilegal, termasuk dalam konteks jastip.
(Sumber: Netlytics, Diakses pada 30 April 2024, pukul 13.30 WIB) Gambar 4: Top 10 Most Frequently Used Words YouTube Video “Pemusnahan Milk Bun Thailand, Jastip, dan Pembatasan Barang Bawaan Luar Negeri”
Setelah analisis lebih lanjut, empat kata yang sering muncul dalam word cloud Nelytic adalah "bea," "cukai,"  "barang,"  dan  "korupsi."  Kata-kata  ini  digunakan  untuk  mengeksplorasi  sentimen  komentar  lebih lanjut.  Warganet  menyadari  bahwa  kebijakan  tidak  sesuai  dengan  fenomena  jastip  dan  menyadari  dampak positif dan negatif dari pembatasan barang impor. Kata kunci "korupsi" menunjukkan adanya ketidakadilan dalam pelaksanaan pembatasan barang oleh Bea Cukai. Selainitu Analisis lebih dalam dengan Gephi memberi wawasan  tentang  bagaimana  percakapan  dan  interaksi  antar  pengguna  YouTube  berkembang  dalam  video tersebut.
(Sumber: Gephi, Diakses pada 31 April 2024, pukul 13.30 WIB)
Gambar 5: Akun @zoaero menjadi akun central
Dalam analisis jaringan sosial (SNA), ditemukan bahwa terdapat tingkat degree yang signifikan terkait dengan dukungan terhadap kebijakan baru ini. Lebih dari 5 komentar yang tercatat menunjukkan persetujuan terhadap kebijakan tersebut. Hal ini mengindikasikan adanya kluster atau kelompok dalam jaringan sosial yang secara  aktif  mendukung  kebijakan  pemerintah  tersebut.  Dengan  tingkat degree yang  kuat  ini,  dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan dari kelompok tersebut terhadap opini publik terkait dengan kebijakan baru tersebut.
(Sumber: Gephi, Diakses pada 31 April 2024, pukul 13.30 WIB)
Gambar 6: Akun dengan degree di atas 5
@zoaero, dengan nilai outdegree 16, menunjukkan dominasi dalam jaringan, meskipun tidak konsisten dalam  opini,  ia  secara  konsisten  memberikan  komentar  negatif  menentang  kebijakan  pembatasan  barang bawaan dari jastip. Di sisi lain, @zoero mendukung kebijakan pemerintah tentang bea cukai dan pembatasan barang  dari  luar  negeri.  Dilihat  dari Closeness  Centrality nya,  meskipun  @hansgetzefreimhawfer6316 menyampaikan  pandangan  kontra  terhadap  BPOM,  ia  sejalan  dengan  kebijakan  Bea  Cukai.  Namun, @doremi4491  dan  beberapa  pengguna  lainnya  keberatan  dengan  komentarnya.  Meskipun  demikian, keberadaan  dan  interaksi  @hansgetzefreimhawfer6316  dalam  diskusi  menunjukkan  peran  signifikan  dalam memengaruhi jaringan sosial terkait topik ini. Dari 6 komentar yang berbeda, @joshtan3121 dihadapi dengan pendapat kontra dari sejumlah akun lainnya. Sejumlah pendapat muncul dalam diskusi ini, @topastopaz6105 bingung  dengan  absennya  pemeriksaan  laboratorium  untuk  bahan  berbahaya.  @dedotdedot7365  prihatin dengan  pemborosan  makanan  dan  menekankan  pentingnya  mematuhi  aturan.  @asdamrokik8911 menyinggung kasus pemborosan makanan di pasar tradisional. @VanilaKrim meragukan kehalalan makanan dan menyebut kemungkinan adanya kandungan tidak halal.
Hasil pembahasan menunjukkan bahwa sentimen media didominasi oleh sentimen netral sebanyak 40%. Sentimen  netral  tidak  menunjukkan  emosi  kuat  seperti  kegembiraan  atau  kemarahan,  mencerminkan ketidakmampuan atau ketidaktertarikan untuk memilih antara sikap positif atau negatif terhadap suatu topik. Ketidaksetujuan terhadap pemusnahan makanan jastip, terutama lewat pembakaran, bisa menimbulkan protes dan emosi negatif seperti kemarahan, kesedihan, atau kekecewaan. Ini dapat berpengaruh pada perasaan dan opini  pembaca  atau  penonton,  serta  cara  mereka  memproses  informasi.  Dalam  analisis  ini,  hasilnya  dibagi menjadi sentimen positif, negatif, dan netral berdasarkan data dari Nelytics dan Gephi.

## D. Kesimpulan
Kesimpulan dari penjelasan di atas adalah mayoritas komentar dalam diskusi tentang penanganan dan keamanan makanan dalam konteks penindakan terhadap perdagangan ilegal memiliki dominan sentimen netral sebanyak  40%.  Namun,  banyak  warganet  menyoroti  pemusnahan  makanan  jastip  yang  dianggap  kurang manusiawi oleh Bea Cukai. Diskusi ini menunjukkan dominasi emosi dalam sentimen yang terbentuk, yang dapat  memengaruhi  opini  publik  terhadap  kebijakan  Bea  Cukai.  Hasil  studi  ini  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  artikel  berikutnya  dengan  memanfaatkan  Teori  Agenda  Setting  untuk  melihat  bagaimana sentimen negatif berubah menjadi sentimen netral.

## Daftar Pustaka
Ajeng  Nurhasanah,  &  Kiki  Zakiah.  (2023).  Pengaruh  Penggunaan  Media  Sosial  TikTok  Vina  Muliana terhadap Pemenuhan Kebutuhan Informasi Followers. Jurnal Riset Jurnalistik Dan Media Digital , 3 (2), 99–104. https://doi.org/10.29313/jrjmd.v3i2.2700
Aprilianti, M. A. (2024, March 8). 1 Ton Milk Bun After You Asal Thailand Dimusnahkan di Bandara Soetta. IDN  Times .  https://banten.idntimes.com/news/indonesia/maya-aulia-aprilianti-1/1-ton-milk-bun-after- you-asal-thailand-dimusnahkan-di-bandara-soetta?page=all
Barbalet, J. M. (2009). Emotion, Social Theory, and Social Structure. In J. M. Barbalet (Ed.), Emotion, Social Theory,  and  Social  Structure:  A  Macrosociological  Approach (1st  ed.).  Cambridge  University  Press. https://doi.org/DOI: 10.1017/CBO9780511488740.003
Birjali, M., Kasri, M., & Beni-Hssane, A. (2021). A comprehensive survey on sentiment analysis: Approaches, challenges and trends. Knowledge-Based Systems , 226 , 107134.
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107134
Gunawan,  B.,  Pratiwi,  H.  S.,  &  Pratama,  E.  E.  (2018).  Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) , 4 (2),  113. https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.27526
Hadiwinata, L. N., Murtiningsih, B. S. E., & Berto, A. R. (2023). Analisis Teks Dan Jaringan Promosi Media Sosial Youtube Mobil Listrik Ioniq 5 Menggunakan Metode Sna. Perspektif Komunikasi: Jurnal Ilmu Komunikasi Politik Dan Komunikasi Bisnis , 7 (1), 1. https://doi.org/10.24853/pk.7.1.1-18
Herwindo, J., Murtiningsih, B. S. E., & Juliadi, R. (2023). Identification of Netizen Communication regarding the Issue of the National Capital Relocation Plan # IKN Nusantara on Twitter. Jurnal Komunikasi Ikatan Sarjana Komunikasi Indonesia , 8 (1), 113–127. https://doi.org/10.25008/jkiski.v8i1.733
Huh, C. U., & Park, H. W. (2024). Setting the Public Sentiment: Examining the Relationship between Social Media and News Sentiments. Systems , 12 (3), 1–13. https://doi.org/10.3390/systems12030105
Isa.  (2024,  April  28).  Desakan  Agar  Bea  Cukai  Berbenah  Buntut  Kasus  Viral  Bea  Masuk. DetikNews ,  1. https://news.detik.com/berita/d-7315093/desakan-agar-bea-cukai-berbenah-buntut-kasus-viral-bea- masuk?single=1
Kusumastuti, A. D. (2020). Fenomena Jasa Titip (Jastip) Dan Polemik Bagi Kelangsungan Produk Umkm.
Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan , 9 (1), 33–39. https://doi.org/10.47942/iab.v9i1.645
Pratiwi,  M.  A.  (2022). ANALISIS  SENTIMEN  UNTUK  MENGETAHUI  PERSPEKTIF  MASYARAKAT
MENGENAI VAKSIN COVID-19
[Universitas Atma Jaya Yogyakarta]. https://e- journal.uajy.ac.id/27173/
Purwanti, A. (2024, March 13). Fenomena Jastip dan Minat Konsumen terhadap Produk Asing. Kompas.Id . https://www.kompas.id/baca/riset/2024/03/13/fenomena-jastip-dan-minat-konsumen-terhadap-produk- asing
Putri, F. B. V., Susilo, D., & Berto, A. R. (2022). Jaringan dan Komentar Viral Marketing Pantene Indonesia Miracles Hair Supplement Baru Pada Akun Youtube Pantene Indonesia. Jurnal Komunikasi Profesional , 6 (3), 212–229. https://doi.org/10.25139/jkp.v6i3.4705
Rohimi,  P.  (2021). SNA  DENGAN  NETLYTIC  PADA  KOLOM  KOMENTAR  VIDEO  YOUTUBE  GUS MIFTAH CERAMAH DI GEREJA . 1 (1), 360–377. https://doi.org/10.21154/dialogia.v15i2.1192.4
Rozi, I. F., Hamdana, E. N., & Muhammad Balya Iqbal Alfahmi. (2018). PENGEMBANGAN APLIKASI ANALISIS  SENTIMEN  TWITTER  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER (Studi Kasus SAMSAT Kota Malang). Jurnal Informatika Polinema , 4 (2), 149. https://doi.org/10.33795/jip.v4i2.164
Syauqina,  L.,  Ichsan,  S.  S.,  Studi,  P.,  &  Komunikasi,  I.  (2022).  STRATEGI  KOMUNIKASI  TENTANG SOSIALISASI  EKSPOR  DAN  IMPOR  BARANG  BAWAAN  PENUMPANG  OLEH  BEA  DAN CUKAI  KEPADA  PENYEDIA  LAYANAN  JASA  TITIP. Komunikasi  Universitas  Garut:  Hasil Pemikiran Dan Penelitian Jurnal Komunikasi Universitas Garut: Hasil Pemikiran Dan Penelitian , 8 (1), 781–793. https://doi.org/10.52434/jk.v8i1.1292
Wangsa,  A.  K.,  Juliadi,  R.,  &  Astagini,  N.  (2024).  Communication  Network  Analysis  on  the  Issue  of #PertaminaKembaliTerbakar on Social Media X year 2023. Aristo , 12 (2), 432–451. https://doi.org/10.24269/ars.v12i2.8099
Wankhade, M., Rao, A. C. S., & Kulkarni, C. (2022). A survey on sentiment analysis methods, applications, and challenges. Artificial Intelligence Review , 55 (7), 5731–5780. https://doi.org/10.1007/s10462-022- 10144-1