Bagaimana netizen di Indonesia merespon konflik Israel-Palestina: Sebuah pendekatan topic modelling

Abstract

Konflik Israel dan Palestina merupakan konflik terbesar yang terjadi di abad 21. Di indonesia, konflik ini membentuk sentimen tertentu pada suatu kelompok di kalangan netizen. Hadirnya internet dan media sosial mendorong netizen memiliki kebebasan untuk menyampaikan sentimen sehingga berpotensi menguatkan polaritas di tengah masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengambarkan bagaimana netizen di Indonesia merespon konflik Israel dan Palestina. Penelitian ini menggunakan pendekatan text-mining pada komentar video podcast di YouTube. Tahap awal peneliti mengekstrak komentar-komentar dari YouTube. Setelah itu peneliti melakukan pembersihan data melalui preses tokenizing, menghapus kata-kata yang tidak penting (stopwords) dan mengembalikan kata ke dalam bentuk dasar (stemming). Peneliti berhasil mendapatkan sebanyak 209.102 komentar yang sudah dibersihkan. Peneliti melakukan analsisis sentimen menggunakan pendekatan lexicon dari Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER). Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar komentar netizen memiliki sentimen positif (45.28%). Sedangkan sentimen negatif ada sebanyak 27.72% dan netral sebanyak 27%. Selanjutnya peneliti melakukan analisis topic modelling untuk ke dua komentar yang memiliki sentimen positif dan negatif dengan menggunakan pendekatan laten dirichket allication (LDA). Peneliti menggunakan software Python versi 3.10.11 dengan bantuan modul gensim. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat enam topik untuk masing-masing komentar yang memiliki sentimen negatif dan positif. Topik untuk komentar yang memiliki sentimen negatif antara lain: Ketidakpahaman narasumber, kerumitan penjelasan narasumber, penyerangan yang dilakukan Israel terhadap Palestina, perebutan wilayah palestina oleh Israel, kelompok pro-Israel di Indonesia dan video YouTube yang bermasalah. Sedangkan untuk komentar yang memiliki sentimen yang positif memiliki topik: Emosional support, harapan untuk rakyat Palestina, pujian untuk narasumber, keingintahuan pada narasumber, kecerdasan narasumber dan berterima kasih kepada podcaster.