UNESAUNESA
Journal of Digital Business and Innovation ManagementJournal of Digital Business and Innovation ManagementPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap pemboikotan produk pro-Israel di media sosial menggunakan machine learning. Data dikumpulkan melalui crawling pada tweet dan komentar Instagram, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, tokenizing, normalize, stopword removal, dan stemming. Analisis dilakukan menggunakan empat algoritma machine learning, yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memberikan akurasi tertinggi dalam klasifikasi sentimen. Sentimen positif berupa dukungan terhadap gerakan boikot sebagai solidaritas kemanusiaan terhadap Palestina, sedangkan sentimen negatif mencakup pandangan bahwa gerakan ini tidak efektif dan berpotensi merugikan perekonomian. Perbandingan media sosial menunjukkan bahwa Twitter, dengan sifatnya yang real-time, cenderung menghadirkan respons cepat, emosional, dan berbasis argumen. Sebaliknya, Instagram lebih berfokus pada konten visual seperti infografis dan video pendek, dengan diskusi yang lebih pasif di kolom komentar. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen di media sosial dapat menjadi alat penting bagi bisnis untuk memahami persepsi masyarakat terhadap isu sensitif, mendeteksi potensi krisis, dan merancang strategi komunikasi yang lebih efektif.
Berdasarkan analisis, sentimen publik terhadap boikot produk pro-Israel di media sosial menunjukkan kecenderungan positif, baik di Twitter maupun Instagram.SVM terbukti menjadi algoritma yang paling akurat dalam mengklasifikasikan sentimen.Temuan ini mengindikasikan adanya dukungan kuat terhadap gerakan boikot sebagai bentuk solidaritas kemanusiaan, meskipun terdapat pula pandangan negatif terkait efektivitas dan dampak ekonominya.Pemanfaatan analisis sentimen ini dapat menjadi strategi berharga bagi bisnis untuk memahami opini publik dan merespons isu sensitif secara efektif.
Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat memperluas cakupan analisis sentimen dengan memasukkan platform media sosial lain seperti TikTok dan Facebook, guna mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif mengenai opini publik. Kedua, penelitian dapat menggali lebih dalam faktor-faktor yang memengaruhi sentimen publik terhadap boikot produk pro-Israel, seperti pengaruh tokoh masyarakat, kampanye media, atau peristiwa geopolitik terkini. Ketiga, penelitian dapat mengeksplorasi dampak jangka panjang dari gerakan boikot terhadap kinerja keuangan perusahaan-perusahaan yang terkait dengan Israel, serta strategi adaptasi yang dapat diambil oleh perusahaan-perusahaan tersebut untuk mempertahankan pangsa pasar dan reputasi merek. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang dinamika sentimen publik dan implikasinya terhadap bisnis di tengah isu geopolitik yang sensitif.
- Perbandingan Algoritma Support Vector Machine, Decision Tree, dan Logistic Regresion Pada Analisis Sentimen... doi.org/10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.110-117Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Decision Tree dan Logistic Regresion Pada Analisis Sentimen doi 10 25077 TEKNOSI v10i2 2024 110 117
- Wayback Machine. wayback machine doi.org/10.52160/ejmm.v3i6.244Wayback Machine wayback machine doi 10 52160 ejmm v3i6 244
- Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes... doi.org/10.59603/niantanasikka.v2i1.240Analisis Sentimen Publik Pada Twitter Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Nayve Bayes doi 10 59603 niantanasikka v2i1 240
| File size | 404.84 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
NURSCIENCEINSTITUTENURSCIENCEINSTITUTE Temuan ini menegaskan bahwa berbagai faktor memengaruhi keberhasilan transformasi digital dan bahwa tingkat adopsi teknologi bukanlah satu-satunya penentu.Temuan ini menegaskan bahwa berbagai faktor memengaruhi keberhasilan transformasi digital dan bahwa tingkat adopsi teknologi bukanlah satu-satunya penentu.
NURSCIENCEINSTITUTENURSCIENCEINSTITUTE Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kompetensi kerja berpengaruhData dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kompetensi kerja berpengaruh
NURSCIENCEINSTITUTENURSCIENCEINSTITUTE Program BLKK yang diberikan pemerintah kepada pesantren merupakan wujud nyata dari niat besar pemerintah untuk memberdayakan pesantren. Pesantren yangProgram BLKK yang diberikan pemerintah kepada pesantren merupakan wujud nyata dari niat besar pemerintah untuk memberdayakan pesantren. Pesantren yang
NURSCIENCEINSTITUTENURSCIENCEINSTITUTE Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi green marketing secara signifikan memengaruhi green repurchase intention. Dari empat elemen green marketing,Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi green marketing secara signifikan memengaruhi green repurchase intention. Dari empat elemen green marketing,
NURSCIENCEINSTITUTENURSCIENCEINSTITUTE Penelitian ini menghasilkan lingkungan kerja, beban kerja, dan stres kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap turnover intention secara simultan.Penelitian ini menghasilkan lingkungan kerja, beban kerja, dan stres kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap turnover intention secara simultan.
STIE PENASTIE PENA Selain itu, pengaruh tidak langsung menunjukkan bahwa harga, citra merek, dan kualitas produk secara positif dan signifikan mempengaruhi niat pembelianSelain itu, pengaruh tidak langsung menunjukkan bahwa harga, citra merek, dan kualitas produk secara positif dan signifikan mempengaruhi niat pembelian
JOURNALCENTERJOURNALCENTER Temuan ini mengindikasikan bahwa kesadaran merek merupakan faktor kunci dalam membentuk loyalitas konsumen Jamu Melydel, sementara citra merek dan persepsiTemuan ini mengindikasikan bahwa kesadaran merek merupakan faktor kunci dalam membentuk loyalitas konsumen Jamu Melydel, sementara citra merek dan persepsi
UNNARUNNAR Analisis data dilakukan menggunakan teknik regresi linear berganda dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kompensasiAnalisis data dilakukan menggunakan teknik regresi linear berganda dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kompensasi
Useful /
UNESAUNESA 2. 9. Analisis Model Persamaan Struktural menemukan beberapa hasil. Hasilnya secara positif mempengaruhi kualitas komunikasi, kepercayaan, kesediaan untuk2. 9. Analisis Model Persamaan Struktural menemukan beberapa hasil. Hasilnya secara positif mempengaruhi kualitas komunikasi, kepercayaan, kesediaan untuk
UNNARUNNAR Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata rasio profitabilitas perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di IDX selama 2020–2023 berada diPenelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata rasio profitabilitas perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di IDX selama 2020–2023 berada di
UNNARUNNAR The results reveal a connection between work motivation, career advancement, and transformational leadership with the voluntary behaviors exhibited byThe results reveal a connection between work motivation, career advancement, and transformational leadership with the voluntary behaviors exhibited by
4141 Indeks lapangan dan SNI pekerjaan konstruksi tidak mengalami kesesuaian, hal ini di dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti jumlah tenaga kerja, alatIndeks lapangan dan SNI pekerjaan konstruksi tidak mengalami kesesuaian, hal ini di dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti jumlah tenaga kerja, alat