## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL X TERHADAP KONFLIK BERKEPANJANGAN PALESTINA DENGAN ISRAEL
Muhammad Saipul Bahri 1) , Herman Kuswanto 2)
1,2 Program Studi Informatka, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Nusa Mandiri, Jalan Jatiwaringin Raya,
Kecamatan Makasar, Jakarta Timur 13620
Co Responden Email: herman.hko@nusamandiri.ac.id
Article history
Received 13 Jan 2024 Revised   13 Apr 2024 Accepted 19 Jun 2024 Available online 31 Jul 2024.
Keywords Social media X,
Post, Dataset, Trees Classifier, WEKA

## Abstract
The conflict between Palestine and Israel has sparked opinions from the public, especially  on  social  media  X.  This  social  media  prioritizes  sharing  the  wild thoughts of its users through posts. This research aims to identify the sentiments expressed by social media X users regarding the conflict. This is to measure the intensity of feelings conveyed in the text data. 150 datasets were taken from social media X, including 50 posts for each keyword. The key words are Palestine, Israel, and Palestine Israel War. Sentiment analysis uses WEKA which applies the Trees Classifier method. These attributes are account attributes with a blue tick label and not, and sentiment attributes with positive, neutral, and negative labels. The results show that in the account attributes, 78 accounts have a blue tick, and 72 accounts do  not.  Then  on  the  sentiment  attribute,  the  results  obtained  were  a  positive sentiment of 81, a neutral sentiment of 15, and a negative sentiment of 54. Based on the results it can be concluded that social media X users regarding Palestine and Israel provide a positive sentiment so that in the future so that in the future they can find a good solution from both parties and the sentiments were dominated by the blue tick accounts which for sure have significant impact.
Riwayat Diterima 13 Jan 2024
Revisi     13 Apr 2024 Disetujui 19 Jun 2024 Terbit online 31 Jul 2024
Kata Kunci Media sosial X, Post , Dataset , Trees Classifier, WEKA

## Abstrak
Konflik  antara  Palestina  dan  Israel  memicu  opini  dari  masyarakat,  khususnya  di media sosial X. Media sosial ini mengutamakan berbagi pemikiran liar penggunanya melalui  postingan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sentimen  yang diungkapkan  pengguna  media  sosial  X  terhadap  konflik.  Hal  ini  untuk  mengukur intensitas  perasaan  yang  disampaikan  dalam  data  teks.  150 dataset diambil  dari media sosial X, termasuk 50 postingan untuk setiap kata kunci. Kata kuncinya yakni Palestina , Israel , dan Palestine Israel War . Analisis sentimen menggunakan WEKA yang menerapkan metode Trees Classifier . Atribut tersebut adalah atribut akun yang mempunyai  label  centang  biru  atau  tidak,  dan  atribut  sentimen  yang  mempunyai label positif, netral, dan negatif. Hasilnya menunjukkan pada atribut akun terdapat 78  akun  yang  bertanda  centang  biru  dan  72  akun  tidak.  Kemudian  pada  atribut sentimen diperoleh hasil berupa sentimen positif sebesar 81, sentimen netral sebesar 15, dan sentimen negatif sebesar 54. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna media sosial X terhadap Palestina dan Israel memberikan sentimen positif sehingga kedepannya mereka bisa mencari solusi yang baik dari kedua belah pihak dan sentimen ini didominasi oleh akun centang biru yang tentunya berdampak signifikan.

## PENDAHULUAN
Konflik Palestina-Israel telah
berlangsung  sejak  akhir  abad  ke-19.  Para pelaku  sejarah/sumber  lisan,  dan  sejarawan menyampaikan kajiannya,
menjadikan beberapa  versi  tentang  bagaimana  awal  mula
konflik. Namun,  bagi  sebagian  besar  kajian, titik  puncak  permasalahan  ditempatkan  pada keputusan  PBB  tahun  1947  yang  mengarah pada  pembagian  wilayah  Palestina,  yang sebelumnya berada di bawah mandat Inggris, menjadi dua negara terpisah: satu negara bagi masyarakat  Yahudi  dan  satu  negara  lainnya
untuk  rakyat  Arab.  Keputusan  ini  diambil setelah  kehancuran  besar-besaran  warga Yahudi  Eropa  selama  Holocaust (Chris McGreal, 2023) . Perang tersebut pun memicu sentimen  masyarakat,  khususnya  di  media sosial  X  yang  mengutamakan sharing pemikiran-pemikiran  liar  para  penggunanya (Qommarria Rostanti, 2023).
Analisis  sentimen  ialah  proses  untuk memahami, mengekstrak, dan mengolah data teks  untuk  memperoleh  sentimen  atau pandangan secara berlebihan terhadap sesuatu yang bertentangan dengan pertimbangan logis yang terkandung dalam opini tertentu (Ardiani et  al.,  2020).  Proses  klasifikasi  dalam penelitian  ini  memakai  metode  klasifikasi Trees Classifier dan Support Vector Machine. Dataset diambil  dari  media  sosial  X dalam bahasa Indonesia dan Inggris. Jumlah dataset sebanyak  150 post yang  disebarkan  secara menjalar  ke  dalam  2 atributes, kemudian dianalisis  di  dalam WEKA .  Hasil  analisis sentimen dapat dijadikan tolak ukur kontroversi  sentimen,  data  yang  besar  dan beragam,  tantangan  bahasa  dan  budaya,  dan bias dalam informasi.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas, identifikasi masalahnya antara lain:
1. Dalam  situasi  konflik  berkepanjangan, pandangan pengguna dapat sangat beragam . Oleh  karena  itu,  analisis sentimen  harus  mampu  mengidentifikasi sentimen secara akurat yang diekspresikan oleh  pengguna  media  sosial X, dengan memanfaatkan  aplikasi  yang  mumpuni seperti WEKA.
2. Data  yang  diperoleh  dari  media  sosial cenderung terpengaruh oleh bias, terutama dalam situasi kontroversial. Mengatasi bias dalam  data  adalah  suatu  hal  yang  sangat penting  untuk  menghasilkan  analisis sentimen yang bersifat obyektif.
Tujuan  diselenggarakannya  penelitian ini antara lain:
1. Untuk mengenali sentimen yang diekspresikan oleh pengguna media sosial X  terhadap  konflik,  yang  meliputi sentimen  positif,  negatif,  atau  netral. Tujuannya  untuk  mengukur  intensitas perasaan  yang  disampaikan  dalam  data teks.
2. Untuk melacak perubahan dalam sentimen pengguna  X  seiring  berjalannya  waktu, terutama  dalam  merespons  perkembangan
atau peristiwa baru dalam konflik Palestina- Israel. Ini akan membantu dalam memahami  cara  pandangan  dan  perasaan berkembang.
3. Analisis  sentimen  memanfaatkan WEKA , dengan menerapkan metode Trees
Classifier dan test-mode menggunakan 10- fold cross validation.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  merupakan  metode untuk  mengekstrak  informasi  dari  teks  guna memahami  sentimen  atau  pandangan  secara berlebihan terhadap sesuatu yang bertentangan dengan pertimbangan logis yang terkandung  dalam  opini  tertentu,  yang  pada umumnya  dikategorikan  menjadi  positif, netral, atau negatif (Sari & Wibowo, 2019).

## Dataset
Analisis  sentimen  tidak  akan  terjadi tanpa  adanya dataset atau  kumpulan  data, karena itu dimaksudkan sebagai objek analisis. Sebuah dataset merujuk pada kumpulan objek yang memiliki atribut atau variabel tertentu, di mana  setiap  objek  mewakili  individu  data dengan sejumlah atribut atau variabel tersebut. Contoh dari konsep ini dapat ditemukan dalam pasien, di mana setiap pasien dianggap sebagai objek dengan atribut tertentu seperti id_pasien, nama,  usia,  dan  sebagainya.  Masing-masing pasien  memiliki  nilai  atribut  yang  unik dibandingkan dengan pasien lainnya (Mahdi & Rizki, n.d.).
Terdapat  tiga  karakteristik umum  pada dataset  yang  memiliki  dampak  signifikan dalam  proses  yakni:  (Maulana  Ardhiansyah, 2022).
1. Record data Berbentuk  rekaman  dan  tidak  memiliki keterkaitan antar baris data.
2. Data Graph Data  Graph merupakan  data  yang memiliki  struktur  grafik  yang  terdiri  dari node dan edge . Contohnya tautan HTML.
3. Ordered Data Data  yang  memperhatikan  urutan  nilai- nilainya.

## Machine Learning
Machine  learning  yakni  penerapan komputer  dan algoritma  yang  memanfaatkan metode  pembelajaran  dari  data  untuk
menghasilkan prediksi masa depan (Homepage  et  al.,  2019).  Algoritma  yang terdapat di machine learning memakai metode statistik untuk mendapatkan sejumlah pola. Di gambar 1 yakni algoritma machine learning .
Gambar 1. Algoritma machine learning
Output adalah  luaran  dari  fungsi  f,  dimana yang  menjadi  masukan  yaitu input dan  data (Savitri et al., 2021).

## Software WEKA
WEKA
berfungsi memecahkan
permasalahan  terkait data  mining di  dunia nyata. WEKA menyediakan alat visualisasi dan algoritma untuk analisis data serta pembuatan model.  Selain  itu, WEKA dilengkapi  dengan antarmuka pengguna grafis yang mempermudah akses ke berbagai fungsi yang disediakannya  (Ibrahim  &  Shiba,  2019).
Kelebihan lainnya antara lain:
1. Gratis untuk digunakan.
2. Diimplementasikan oleh Java, yang
memungkinkannya  berjalan  di  hampir semua platform . 3. Preprocessing dan pemodelan data lengkap.

## METODE PENELITIAN
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## Tahapan Penelitian
Untuk  menjalankan  analisis  sentimen, terdapat  sejumlah  langkah  penelitian  yang wajib  diikuti  untuk  memperoleh  hasil pengujian  secara  akurat.  Tahapan-tahapan  ini membentuk suatu alur yang digunakan sebagai panduan pelaksanaan penelitian. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Crawling
Crawling merujuk pada tahapan pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber online  guna  dianalisis  terkait  dengan  suatu topik  khusus  (Witanti  et  al.,  2022).  Pada penelitian kali ini sumber datanya diambil dari media  sosial  X.  Data  yang  diambil  terbatas pada bahasa Indonesia dan bahasa Inggris saja dan  data  diambil  secara  acak,  baik  itu  dari akun  yang  bercentang  biru  ( blue  tick) atau tidak. Dataset berjumlah  150,  yang  meliputi 50  postingan  tiap  kata  kunci.  Kata  kuncinya yakni  Palestina,  Israel,  serta  Palestine  Israel War. Di gambar 3 adalah visualisasi dari kata kunci tersebut.
Gambar 3. Kata kunci
Pada  tabel  1  merupakan  5  data  mentah yang diambil dari 150 dataset penelitian yang sudah terkumpul.
Tabel 1. Dataset Media X Akun Postingan Sentimen @republikaonline  Komentar pada unggahan itu pun memancing komentar nyinyir warganet. Sebab video itu malah menunjukan kalua tentaranya (israel) ketakutan menghadapi Hamas Negatif @pbi_es Irene Montero “apa gunanya eropa jika tidak mampu menghentikan genosida yang dilakukan israel di palestina ?” Positif
@khanimughal00  Message from Palestine child…! Positif @BiaaFisher Jagalah kemanusiaanmu Positif @bulentuzmezz Tampaknya perang ini sekarang akan menjadi perang global. Perang dunia 3 sudah dekat Negatif Preprocessing Data Dalam tahap preprocessing data dilaksanakan 6 tahap, antara lain: 1. Seleksi Dilangsungkan dengan
menyeleksi komentar  atau reply pada  postingan  agar tidak menyulitkan proses analisis sentimen pada post . 2. Cleansing
Post pengguna  umumnya  mengandung noise ,  yang  merujuk  pada  variasi  variabel yang  bisa  diukur  (Setiyorini  et  al.,  2015). Oleh karena itu, langkah selanjutnya adalah mentiadakan noise pada post seperti karakter HTML dan URL. 3. Parsing Parsing melibatkan  pembagian  dokumen ke  dalam  kalimat  melalui  analisis  pada kelompok  kata.  Prosesnya  yakni  membagi sejumlah  kata  dan  menetapkan  format sintaksisnya.
4. Normalisasi Tujuan  utama  dari  normalisasi  ialah mengubah kalimat-kalimat informal
menjadi  kalimat  formal,  sehingga  bahasa informal  tersebut  dapat  diubah  menjadi bahasa yang sesuai dengan KBBI (Buntoro,  2017),  seperti  ditunjukan  pada tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Kalimat Informal Sesudah Normalisasi Singkatan “tdk” “tidak” Singkatan “kl” atau “klo” “kalau” Singkatan “hbu?” “how about you” Singkatan “pansos” “panjat sosial atau memanfaatkan sebuah peristiwa untuk kepentingan pribadi” Singkatan “FYI” “for your information” Singkatan “CMIIW” “Correct me if I wrong” Singkatan “gaje” atau “gajls” atau “gjls” “Tidak jelas” Akhiran “ny” “nya” Kata berulang
“maap2 aja nih”
“maaf-maaf aja nih”
Kata berulang “sama2”
“sama-sama”
5. Eliminasi huruf yang berulang
Ketika kesal atau senang, seseorang seringkali menggunakan pengulangan huruf yang sama, misalnya  “gilaaaa”  dan  “kereeen.”  Kalimat yang memiliki huruf berulang dieliminasi.
6. Eliminasi emoticonn
Tabel 3. Tabel Contohi Emoticonn
Emoticon adalah  wajah  emosi  pada smartphone atau PC. Umumnya mengganggu proses analisis sentimen pada data teks. Pada tabel  3  menunjukkan  beberapa  contoh emoticon.

## Tokenisasi
Tokenisasi memakai metode N-gram , di mana metode tersebut memecah teks menjadi bagian  yang  disebut  token.  Masing-masing token  terdiri  dari  sejumlah  kata  tertentu. Tokenisasi N-gram membantu  dalam  analisis sentimen  pada  teks  karena  mempertahankan sejumlah  urutan  kata  yang  lebih  besar,  yang dapat  memberikan  konteks  yang  lebih  baik dalam beberapa aplikasi. Contoh tokenisasi N- gram dengan  N=3  pada  kalimat  "Saya  suka belajar  bahasa  Inggris"  akan  menghasilkan token sebagai berikut:
1. Token 1: “Saya suka belajar.”
2. Token 2: “suka belajar bahasa.”
3. Token 3: “belajar bahasa Inggris.”
Emoticon Penjelasan Sentimen ^ • ● - Senyum Positif ● ^ v - Tertawa Positif ´ ` ● · Tidak senang Negatif Lambang  damai ( peace) Positif
` - v • ● ^ ´ · Meledek Negatif − ¯ ● ¯ Tanpa ekspresi Netral • ● ˙ • ^ ˙ Berfikir Netral * Meremehkan Negatif Melambangkan sikap positif seperti kerja bagus, luar biasa, dan sebagainya. Positif ˇ ³ £ Cinta Positif
Part of Speech Tagger Suatu proses yang melibatkan
pemberian  kelas  kepada  setiap  kata  yang meliputi  tiga  langkah.  Pertama,  memisahkan tiap  token  ke  dokumen,  kedua  menjalani pengabsahan  tiap  kata  pada  dokumen,  dan terakhir mengidentifikasi jenis kata  (Buntoro, 2017).

## Penetapan Class Attribute
Dataset lalu  akan  ditentukan class attributenya .  Pada  penelitian  ini,  terdapat  2 class  attribute yaitu  akun  dan  sentimen. Kehadiran attribute mampu  memberikan penilaian  masyarakat  secara  akurat  terhadap suatu topik yang sedang dikaji.

## Load Dictionary
Load  dictionary merupakan  tahapan dalam  mempersiapkan  data  untuk  analisis teks, di mana nantinya daftar kata atau kamus tesebut  dapat  dimuat  ke  dalam  aplikasi. Sebagai  ilustrasi,  berikut  beberapa  contoh kamus beserta isinya (Buntoro, 2017):
1. Positive  keywords :  baik,  bagus,  pintar, hebat.
2. Negative keywords : jahat, bodoh, bohong.
3. Negation keywords : bukan, tidak, jauh.
4. Kata kunci normalisasi: tdk = tidak, brp = berapa, gils = gila, idc = I do not care.

## Klasifikasi
Klasifikasi  memakai Trees  Classifier dan Support Vector Machine. Trees Classifier atau Decision Tree digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan
berfungsi  sebagai  metode  untuk  meramalkan hasil  yang  bersifat  berkelanjutan  dari  data (Aswini R, 2023). Di gambar 4
mengilustrasikan algoritma Decision Tree.

## Gambar 4. Decision Tree
Support  Vector  Machine merupakan kumpulan  metode  pembelajaran  terbimbing yang mengevaluasi data dan mengidentifikasi pola. Dimanfaatkan
untuk keperluan
klasifikasi.  Di  gambar  5  merupakan  ilustrasi dari SVM .
Gambar 5. Ilustrasi metode SVM
Dalam  uji  klasifikasi  memakai 10-fold cross  validation . Dataset dibagi  menjadi  10 bagian,  di  mana  9  bagian  dimanfaatkan sebagai training dan  1  bagian  dimanfaatkan sebagai testing . Seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. 10-fold cross validation

## Mengevaluasi Hasil
Mengevaluasi  hasil  dilakukan  dengan memeriksa  akurasi,  presisi,  dan recall ,  yang secara  otomatis dilangsungkan  dalam WEKA (Witanti  et  al.,  2022).  Seperti  yang ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Pengevaluasian hasil

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Use Case Diagram Penelitian Use  case  diagram dipakai  untuk mengetahui  bagaimana  jalannya  interaksi antara  suatu  sistem  dengan  lingkungannya.
Seperti yang ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Use case diagram penelitian

## Full Dataset
Seluruh data
atau full dataset dikumpulkan  dari  media  sosial  X  dengan metode crawling . Dataset diambil  dari post teratas. Contohnya pada gambar 9.
Gambar 9. Post pada menu top
Post yang diambil terbatas pada bahasa Indonesia  dan  bahasa  Inggris,  serta  data diambil  secara  acak  dari  akun blue  tick dan tidak.  Perbedaan  dari  kedua  akun  tersebut yakni akun blue tick setidaknya memiliki 500 followers dan  setidaknya  mempunyai  15  juta view pada  postingannya  (Danang  Suryo, 2023). Sedangkan akun yang tidak cenderung memiliki  lebih  sedikit followers dan view . Akun blue  tick memiliki  dampak  yang  lebih signifikan. Di gambar 10 dan 11 ialah contoh dari kedua akun tersebut.
Gambar 10. Akun blue tick
Gambar 11. Akun yang tidak
Dataset berjumlah  150,  yang  meliputi 50 post tiap  kata  kunci.  Kata  kunci  yang diambil  ialah hashtag (#)  yang  meliputi
#palestina,  #israel, dan #palestineisraelwar . Seperti pada gambar 12, 13, dan 14.
Gambar 12. #palestina
Gambar 13. #israel
Gambar 14. #palestineisraelwar
Full  dataset memiliki  2 attributes dan masing-masing  memiliki  label . Seperti  yang ditunjukkan pada tabel 4. Tabel 4. Full Dataset Attributes Label Akun Centang-biru, tidak sentimen Positif, netral, negatif Attributes dan label pada full dataset lalu diterjemahkan  ke  file ARFF ,  dikarenakan untuk  pemakaian WEKA dalam  memproses analisis sentimen. Gambar 15 merepresentasikan hasilnya setelah diterjemahkan ke dalam file ARFF.
Gambar 15. Full dataset dalam file ARFF
File  tersebut  lalu  dianalisis  ke  dalam WEKA . Seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  16,  di mana full  dataset dianalisis  melalui  menu preprocess.

## Gambar 16. Preprocess dalam WEKA
Full  dataset memiliki 2  attributes yakni  akun  dan  sentimen.  Jumlah instances dan sum of weights ialah 150. Jumlah tersebut adalah 150 post yang telah dikumpulkan. Hasil analisis  sentimen  pada attribute akun  ialah centang biru sebesar 78. Sedangkan yang tidak sebesar 72, baik itu count dan weight . Seperti yang ditunjukkan pada gambar 17 dan 18.
Gambar 17. Attribute akun full dataset
Gambar 18. Diagram visualisasi attribute akun full dataset
Pada attribute sentimen  hasilnya antara  lain  sentimen  positif  sebesar  81, sentimen  netral  sebesar  15,  dan  sentimen negatif  sebesar  54,  baik  itu count maupun weight. Seperti  yang  direpresentasikan  pada gambar 19 dan gambar 20.
Gambar 19. Attribute sentimen full dataset
Gambar 20. Diagram visualisasi attribute sentimen full dataset
Hasil classify dengan  memakai trees classifier  (J-48) dan test-mode menggunakan 10-fold  cross  validation ditunjukkan  pada gambar 21 dan 22.
Gambar 21. Hasil classify full dataset
Gambar 22. Tree view full dataset

## Palestina Dataset
Full  dataset dipecah  ke  dalam Palestina,  Israel,  dan Palestine  Israel  war dataset untuk  melihat  sentimen  pengguna media sosial X dari berbagai kata kunci yang meliputi #palestina, #israel, dan #palestineisraelwar. Pada kata kunci
#palestina  yang  sudah  dikumpulkan  menjadi Palestina dataset , hasil analisis sentimen pada attribute akun  ditunjukkan  pada  gambar  23 dan  24,  di  mana  centang  biru  sebesar  22  dan yang  tidak  sebesar  28,  baik  itu  dari count maupun weight .
Gambar 24. Diagram visualisasi attribute akun Palestina dataset
Sementara  itu  pada attribute sentimen hasilnya  adalah  sentimen  positif  sebesar  44, sentimen  netral  sebesar  3,  dan  sentimen negatif sebesar 3 . Seperti pada gambar 25 dan 36.
Gambar 25. Attribute sentimen Palestina dataset

## Gambar 26. Diagram visualisasi attribute
sentimen Palestina dataset
Hasil classify dengan  memakai trees classifier  (Random  Tree) dan test-mode menggunakan 10-fold cross validation
ditunjukkan pada gambar 27 dan 28.
Gambar 27. Hasil classify Palestina dataset

## Gambar 28. Tree view Palestina dataset

## Israel Dataset
Pada  Israel dataset atau  yang  memiliki kata kunci #israel, hasil analisis sentimen pada attribute akun  ditunjukkan  pada  gambar  29 dan  30.  Akun  yang  memiliki  centang  biru sebesar 36 dan yang tidak sebesar 14.
Gambar 29. Attribute akun Israel dataset
Gambar 30. Diagram visualisasi attribute akun Israel dataset
Pada attribute sentimen hasilnya antara lain sentimen positif sebesar 6, sentimen netral sebesar  6  dan  sentimen  negatif  sebesar  38. Seperti pada gambar 31 dan 32.
Gambar 31. Attribute sentimen Israel dataset
Gambar 32. Diagram visualisasi attribute sentimen Israel dataset.
Hasil classifynya memakai trees classifier  (Random  Tree) dan test-mode memakai 10-fold  cross  validation ,  yang ditunjukkan pada gambar 33 dan 34.
Gambar 33. Hasil classify Israel dataset
Gambar 34. Tree view Israel dataset

## Palestine Israel War Dataset
Dalam Palestine  Israel  War  dataset atau yang
memiliki kata
kunci #palestineisraelwar,  hasil  analisis  sentimen pada attribute akun ditunjukkan pada gambar 35  dan  36,  di  mana  akun  yang  memiliki centang  biru  sebanyak  20  dan  yang  tidak sebesar 30, baik itu dari count maupun weight .
Gambar 35. Attribute akun Palestine Israel war dataset.
Gambar 36. Diagram visualisasi attribute akun Palestine Israel war dataset
Sementara  itu,  pada attribute sentimen hasilnya  ialah  sentimen  positif  sebesar  32, sentimen netral sebesar 6 dan sentimen negatif sebesar 12 . Seperti pada gambar 37 dan 38.
Gambar 37. Attribute sentimen Palestine
Israel war dataset
Gambar 38. Diagram visualisasi attribute sentimen Palestine Israel dataset
Hasil classifynya memakai trees classifier  (random  tree) dan test-mode menggunakan 10-fold  cross-validation, yang ditunjukkan pada gambar 39 dan gambar 40.
Gambar 39. Hasil classify Palestine Israel war dataset
Gambar 40. Tree view Palestine Israel war dataset

## KESIMPULAN
Seluruh  sentimen  dianalisis  memakai software WEKA melalui preprocess dan hasil classify memakai trees  classifier  (J-48) serta
trees  classifier  (random  tree) .  Hasil  analisis sentimen full dataset yang meliputi kata kunci #palestina,  #israel,  dan  #palestineisraelwar pada attribute akun  ialah  akun  yang mempunyai centang biru sebesar 78 dan akun yang  tidak  sebanyak  72.  Lalu  pada attribute sentimen hasilnya antara lain sentimen positif sebesar  81,  sentimen  netral  sebesar  15,  dan sentimen negatif sebesar 54. Berdasarkan hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna media  sosial  X  yang  memposting  dengan memakai
#palestina, #israel, dan
#palestineisrael  war,  cenderung  melihat konflik  berkepanjangan  Palestina  dengan Israel atas sentimen yang positif.
Pada  Palestina dataset ,  yang  memiliki kata  kunci  #palestina,  hasil  analisis attribute akun yakni akun centang biru sebesar 22 dan akun  yang  tidak  memilikinya  sebanyak  28. Sedangkan  pada attribute sentimen  hasilnya adalah  sentimen  positif  sebesar  44,  sentimen netral sebesar 3, dan sentimen negatif sebesar 3. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna  media  sosial  X  yang  memposting dengan  memakai  #palestina,  didominasi  oleh sentimen yang positif.
Pada  Israel dataset atau  yang  memiliki kata kunci #israel, hasil analisis sentimen pada attribute akun menunjukkan kalau akun yang memiliki  centang  biru  sebesar  36  dan  yang tidak sebesar 14. Sementara itu pada attribute sentimen hasilnya antara lain sentimen positif sebesar  6,  sentimen  netral  sebanyak  6  dan sentimen  negatif  sejumlah  38.  Hal  tersebut sangat disayangkan, sentimen negatif mendominasi  sebanyak  38,  masih  banyak ujaran  kebencian  pada  sentimen  yang dilontarkan  dan  itu  dapat  memperburuk keadaan.
Dalam Palestine Israel War dataset atau yang memiliki kata kunci #palestineisraelwar, hasil  analisis  sentimen  pada attribute akun yakni  akun  yang  memiliki  centang  biru sebanyak  20  dan  yang  tidak  sebesar  30. Sedangkan,  pada attribute sentimen  hasilnya ialah  sentimen  positif  sebesar  32,  sentimen netral  sebesar  6  dan sentimen  negatif  sebesar 12.  Dari  hasil  tersebut  sentimen  positif mendominasi.  Hal  tersebut  merupakan  kabar baik,  pengguna  media  sosial  X  masih melontarkan  sentimen  yang  positif  pada postingan  mereka.  Diharapkan  bagi  para peneliti  yang  sudah  menguasai  bidang data mining , dapat menyediakan automation
program dan API mengenai  keberlangsungan analisis  sentimen  terhadap  konflik  untuk memudahkan pengambilan data dan membuat pekerjaan  menjadi  efisien.  Karena  konteks “konflik” masih cenderung diabaikan keberadaanya.

## REFERENSI
Ardiani, L., Sujaini, H., & Tursina, T. (2020).
Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin) , 8 (2), 183. https://doi.org/10.26418/justin.v8i2.367 76 Aswini  R.  (2023). Why  Do  We  Use  Decision Trees
in Machine Learning? Https://Www.Turing.Com/Kb/Importan ce-of-Decision-Trees-in-Machine-
Learning.
Buntoro,  G.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di Twitter. In Integer Journal (Vol. 2, Issue 1). https://t.co/jrvaMsgBdH
Chris McGreal. (2023). What are the roots of the  Israel-Palestine  conflict? The Guardian.
Danang  Suryo.  (2023,  July  31). Cara Mendapatkan Uang dari Twitter Resmi, Harus Centang Biru, Follower Minimal 500 . Https://Www.Kompas.Tv/Saintek/4303 77/Cara-Mendapatkan-Uang-Dari- Twitter-Resmi-Harus-Centang-Biru- Follower-Minimal.
Homepage,  J.,  Roihan,  A.,  Abas  Sunarya,  P.,
&  Rafika,  A.  S.  (2019).  IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information  Technology)  Pemanfaatan Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang:  Review  paper.  In IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information  Technology) (Vol.  5,  Issue 1).
Ibrahim,  F.  A.,  &  Shiba,  O.  A.  (2019).  Data Mining: WEKA Software ( an Overview ).  In JOPAS (Vol.  18,  Issue  3). www.Suj.sebhau.edu.lyISSN2521-9200
Ibrahim,  M.  R.,  &  Kuswanto,  H.  (2022). Perancangan  Aplikasi  Pelayanan  Kursus
Mengemudi Menggunakan Metode Waterfall Pada LPK/LKP Indera Magelang  Berbasis  Web.  JIKA  (Jurnal Informatika), 6(3), 242–248. https://doi.org/10.31000/jika.v6i3.6121
Mahdi,  S.  O.,  &  Rizki,  M.  (n.d.).  Analisis Sentimen Terhadap  Produk  Otomotif dari  Twitter  Menggunakan  Kombinasi Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan Pendekatan  Lexicon  (Studi  Kasus: Mobil Toyota) .
Maulana  Ardhiansyah,  N.  M.  I.  R.  (2022).
Data Mining dan Implemetasinya Untuk Klasifikasi Loyalitas Pelanggan . Pascal Books.
Permana,  A.  A.,  &  Putra,  P.  P.  (2023). Sentiment  Analysis  Public  Opinion  of CFW  (Citayam  Fashion  Week)  On Social  Media  Twitter  Using  Naive Bayes Classifier. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (1), 112–116. https://doi.org/10.31000/jika.v7i1.7410
Qommarria  Rostanti.  (2023,  August  1).
Twitter  Berubah  Nama  Jadi  X,  Istilah Tweet Ganti Jadi Post . Https://Ameera.Republika.Co.Id/Berita/ Rypkl4425/Twitter-Berubah-Nama-
Jadi-x-Istilah-Tweet-Ganti-Jadi-Post.
Sari,  F.  V.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  Analisis
Sentimen Pelanggan Toko Online JD.ID
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS , 10 (2).
Savitri,  N.  L.  P.  C.,  Rahman,  R.  A., Venyutzky,  R.,  &  Rakhmawati,  N.  A. (2021).  Analisis  Klasifikasi  Sentimen Terhadap  Sekolah  Daring  pada  Twitter
Menggunakan Supervised Machine Learning. Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi , 7 (1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.321
6
Setiyorini,  T.,  Tinggi,  S.,  Informatika,  M., Komputer, D., Mandiri, N., & Wahono, R.  S.  (2015).  Penerapan  Metode Bagging untuk Mengurangi Data Noise pada  Neural  Network  untuk  Estimasi Kuat Tekan Beton. Journal of Intelligent Systems ,
1 (1). http://journal.ilmukomputer.org
Witanti,  A.,  Yogyakarta  Jl  Raya  Wates- Jogjakarta, B., Sedayu, K., Bantul, K., & Istimewa  Yogyakartalamat,  D.  (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi  Covid-19  Pada  Media  Sosial twitter Menggunakan Algoritma
Support Vector Machine (SVM). Jurnal Sistem  Informasi  Dan  Informatika (Simika) P-ISSN , 5 , 2622–6901.