1. Home
  2. Vol 3, No 2
  3. Widianto

Analisis Sentimen Komentar Youtube tentang Konflik Iran-Israel Menggunakan Orange Data Mining

Author


Fajar Widianto(1Mail),
(1) Universitas Syeikh Nawawi Banten, Indonesia

Mail Corresponding Author
Article Analytic
  [File Size: 713KB]  Language: en
Available online: 2025-08-24  |  Published : 2025-08-24
Copyright (c) 2025 Fajar Widianto
Article can trace at:

Article Metrics

Abstract Views: 0 times PDF Downloaded: 0 times

Abstract


Penelitian ini membahas konflik antara Iran dan Israel merupakan isu geopolitik yang memicu berbagai reaksi publik di media sosial, termasuk platform YouTube. Analisis terhadap sentimen publik dalam komentar pengguna menjadi penting untuk memahami persepsi masyarakat terhadap konflik tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna YouTube terkait konflik Iran-Israel menggunakan Orange Data Mining sebagai alat bantu analisis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan pendekatan text mining, yang mencakup pengumpulan data komentar dari beberapa video YouTube terkait konflik, pra-pemrosesan teks (cleansing, tokenizing, stopword removal). Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas komentar menghasilkan bernilai positif merupakan sentimen Positif. pada gambar merupakan sentimen publik berdasarkan hasil pengolahan Orange Data Mining. Pada gambar terlihat bahwa sentimen Netral dengan batasan -20 Sentiment 0 <  lebih dominan dengan nilai 96,79%, sentimen Positif dengan nilai 20 Sentiment 100 memiliki nilai 1.07% , sedangkan sentimen Negatif dengan nilai -20 Sentiment < 0 memiliki nilai 1,43%Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat global, khususnya pengguna YouTube, cenderung menunjukkan keprihatinan, kritik, dan kekhawatiran terhadap eskalasi konflik Iran-Israel. Temuan ini dapat menjadi masukan bagi peneliti, analis media, dan pembuat kebijakan untuk memahami opini publik secara digital..


Keywords


Analisis sentimen; Konflik Iran-Israel; YouTube; Orange Data Mining; Opini publik

References


Ardiansyah, M. (2022). Interaktivitas dan komunitas dalam platform YouTube. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 7(1), 30-38

Dito, A. (2021). Data Mining: Exploring and Analyzing Data for Knowledge Discovery. Journal of Data Mining and Knowledge Management Process, 11(2), 1-12. https://doi.org10.5121/ijdkp.2021.11201

Gunasekaran, K. P. (2023). Exploring Sentiment Analysis Techniques in Natural Language Processing: A Comprehensive Review.

Han, J., & Kamber, M. (2020). Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann

Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia (Kominfo). (2021). YouTube sebagai platform berbagi video daring. Jakarta: Kominfo

Kusuma, R., & Santoso, B. (2021). Analisis Sentimen Komentar YouTube pada Video Berita Politik Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi,

(3), 201-210

Maulana, H., & Nurhadi, D. (2022). Analisis sentimen berbasis lexicon pada komentar YouTube tentang isu sosial. Jurnal Komputer dan Sistem Informasi, 18(1), 45-52

Nasution, F. (2020). Media sosial berbasis video sebagai sarana komunikasi massa. Jurnal Media dan Komunikasi, 5(1), 12-20.

Puspitawati, N. L. A. (2022). Penggunaan YouTube sebagai salah satu alternatif media pembelajaran daring Bahasa Indonesia. Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Bahasa Indonesia

Putra, D. H., & Wijayanti, D. (2020). Implementasi Orange Data Mining untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Produk E-Commerce. Jurnal Sistem Informasi, 16(1), 35-42.

Sari, R., & Wijaya, B. (2021). Peran YouTube dalam penyebaran informasi digital. Jurnal Komunikasi Digital, 3(2), 45-53.

Shaik, T., Tao, X., Dann, C., Xie, H., Li, Y., & Galligan, L. (2023). Sentiment analysis and opinion mining on educational data: A survey. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2022.100003

Wijayanti, D., & Saputra, M. A. (2022). Penerapan metode Naive Bayes untuk analisis sentimen komentar YouTube. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, 7(2), 45-54

Wulandari, S., & Hartono, R. (2020). Analisis sentimen opini publik terhadap kebijakan pemerintah di media sosial. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi, 9(3), 110-118

Zhang, W., Deng, Y., Liu, B., Pan, S. J., & Bing, L. (2023). Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Chec. https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-naacl.246


Refbacks

  • There are currently no refbacks.