Main Article Content
Abstract
The conflict between Israel and Palestine is now in the global spotlight. Because a number of company products openly donate money and goods to Israel. This has made people angry at Israel and the products that support it, thus calling for a boycott of products supporting Israel on social media. Therefore, researchers conducted sentiment analysis related to the boycott of products supporting Israel from social media X and YouTube using the Naïve Bayes algorithm with its three models, namely Multinomial, Bernoulli, and Gaussian on Indonesian and international citizens. As a result, the international dataset obtained a positive sentiment value of 79.79% with 600 data supporting the boycott, while the negative class obtained 20.21% with 152 data rejecting the boycott. Then the Indonesian dataset has a positive sentiment value of 51.78% with 1312 data supporting the boycott, while in the negative class 48.22% is obtained with 1222 data rejecting the boycott. So, in Indonesia and other countries, the majority of netizens call for a boycott of products supporting Israel through social media platforms X and YouTube. When evaluating the model, the BernoulliNB model obtained the highest accuracy value on both datasets. On the Indonesian dataset, BernoulliNB achieved an accuracy value of up to 89%. Then on the international dataset, it gets an accuracy value of 76%.
Keywords
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
- Akbar, P. M. (2023). Media Sosial Kian Riuh dengan Seruan Boikot Produk Israel. PT Republika Media Mandiri. https://www.republika.id/posts/47488/media-sosial-kian-riuh-dengan-seruan-boikot-produk-israel
- Arham, A. (2023). Labeling Sentimen Bahasa Indonesia Secara Otomatis Menggunakan Library TextBlob dan Googletrans (Python). https://medium.com/@azriyanarham/labeling-sentimen-bahasa-indonesia-secara-otomatis-79764f23b016
- Az-haari, N. F., Juardi, D., & Jamaludin, A. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Boikot Brand Pro-Israel Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 4256–4261. https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.9888
- Bustami. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi pada BPR Pantura. TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika. https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/repo/viewitem/13890
- Faizin, N. (2024). Pemboikotan Produk Israel dalam Pandangan Hukum Islam Nur Faizin. 73–84.
- Madyatmadja, E. D., Kusumawati, L., Jamil, S. P., Kusumawardhana, W., Informasi, S., & Nusantara, U. B. (2021). Infotech: journal of technology information. Raden Ario Damar, 7(1), 55–62.
- Mandasari, S., Hayadi, B. H., & Gunawan, R. (2022). Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(2), 118. https://doi.org/10.53513/jsk.v5i2.5635
- Mudore, S. B. (2019). Peran Diplomasi Indonesia Dalam Konflik Israel-Palestina. Jurnal CMES, 12(2), 170. https://doi.org/10.20961/cmes.12.2.37891
- PCBS. (2024). PCBS. Palestinian Central Bureau of Statistics. https://www.pcbs.gov.ps/default.aspx
- Purnomo, G., Susanto, T., Komputer, F. I., & Yogyakarta, U. A. (2024). Implementasi Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) pada Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Larangan Penggunaan Obat Sirup bagi Kesehatan Ginjal Implementation of The Support Vector Machine ( SVM ) Algorithm on Sentiment Analysis of Public Opinion o. 13, 2332–2347.
- Rafli Ghufron, M., Farrih, M., Arsyada, M., Lukman, M. R., Azhar, Y., Putra, H., Rakhmawati, N. A., & Kunci, K. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Berbasis Model XLM-T. Information Adn Technology, 204, 307–315.
- Rofiqi, L., & Akbar, M. (2024). Analisis Sentimen Terkait RUU Perampasan Aset dengan Support Vector Machine. JEKIN - Jurnal Teknik Informatika, 4(3), 529–538. https://doi.org/10.58794/jekin.v4i3.824
- Rosseno, A. N. (2023). RI & Banyak Negara Boikot Produk Israel, Apa Efeknya? CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/news/20231114170902-4-488970/ri-banyak-negara-boikot-produk-israel-apa-efeknya#:~:text=BDS adalah gerakan boikot (penolakan,memberikan hak setara kepada Palestina.
- Supriyanto, J., Alita, D., & Isnain, A. R. (2023). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Analisis Sentimen Publik Terhadap Pembelajaran Daring. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 4(1), 74–80. https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2468
- Wiradi, G. (2022). Metode Penelitian Studi Literatur, Apa Itu? 1. https://buku.kompas.com/read/2051/metode%EF%BF%BEpenelitian-studi-literatur-apa-itu
References
Akbar, P. M. (2023). Media Sosial Kian Riuh dengan Seruan Boikot Produk Israel. PT Republika Media Mandiri. https://www.republika.id/posts/47488/media-sosial-kian-riuh-dengan-seruan-boikot-produk-israel
Arham, A. (2023). Labeling Sentimen Bahasa Indonesia Secara Otomatis Menggunakan Library TextBlob dan Googletrans (Python). https://medium.com/@azriyanarham/labeling-sentimen-bahasa-indonesia-secara-otomatis-79764f23b016
Az-haari, N. F., Juardi, D., & Jamaludin, A. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Boikot Brand Pro-Israel Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 4256–4261. https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.9888
Bustami. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi pada BPR Pantura. TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika. https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/repo/viewitem/13890
Faizin, N. (2024). Pemboikotan Produk Israel dalam Pandangan Hukum Islam Nur Faizin. 73–84.
Madyatmadja, E. D., Kusumawati, L., Jamil, S. P., Kusumawardhana, W., Informasi, S., & Nusantara, U. B. (2021). Infotech: journal of technology information. Raden Ario Damar, 7(1), 55–62.
Mandasari, S., Hayadi, B. H., & Gunawan, R. (2022). Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(2), 118. https://doi.org/10.53513/jsk.v5i2.5635
Mudore, S. B. (2019). Peran Diplomasi Indonesia Dalam Konflik Israel-Palestina. Jurnal CMES, 12(2), 170. https://doi.org/10.20961/cmes.12.2.37891
PCBS. (2024). PCBS. Palestinian Central Bureau of Statistics. https://www.pcbs.gov.ps/default.aspx
Purnomo, G., Susanto, T., Komputer, F. I., & Yogyakarta, U. A. (2024). Implementasi Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) pada Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Larangan Penggunaan Obat Sirup bagi Kesehatan Ginjal Implementation of The Support Vector Machine ( SVM ) Algorithm on Sentiment Analysis of Public Opinion o. 13, 2332–2347.
Rafli Ghufron, M., Farrih, M., Arsyada, M., Lukman, M. R., Azhar, Y., Putra, H., Rakhmawati, N. A., & Kunci, K. (2023). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Berbasis Model XLM-T. Information Adn Technology, 204, 307–315.
Rofiqi, L., & Akbar, M. (2024). Analisis Sentimen Terkait RUU Perampasan Aset dengan Support Vector Machine. JEKIN - Jurnal Teknik Informatika, 4(3), 529–538. https://doi.org/10.58794/jekin.v4i3.824
Rosseno, A. N. (2023). RI & Banyak Negara Boikot Produk Israel, Apa Efeknya? CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/news/20231114170902-4-488970/ri-banyak-negara-boikot-produk-israel-apa-efeknya#:~:text=BDS adalah gerakan boikot (penolakan,memberikan hak setara kepada Palestina.
Supriyanto, J., Alita, D., & Isnain, A. R. (2023). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Analisis Sentimen Publik Terhadap Pembelajaran Daring. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 4(1), 74–80. https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2468
Wiradi, G. (2022). Metode Penelitian Studi Literatur, Apa Itu? 1. https://buku.kompas.com/read/2051/metode%EF%BF%BEpenelitian-studi-literatur-apa-itu
