Comparative Sentiment Analysis on Contemporary Islamic Educational Issues using Generative AI Platforms
Abstract
This study aims to analyze the application of artificial intelligence (AI) in sentiment analysis of contemporary Islamic discourse, focusing on themes such as feminism, Islamic education, and Islamic politics. The research methods used include a qualitative approach, experiments with AI, and sentiment analysis using Natural Language Processing (NLP). The results of the study show that AI-based sentiment analysis such as ChatGPT, Meta AI, and Gemini AI have significant capabilities to understand contemporary Islamic discourse issues with dominant positive sentiment classifications, especially in the themes of Islamic education and gender equality. This study also highlights the importance of data accuracy and the development of AI algorithms that are more sensitive to social and religious contexts to produce more inclusive and relevant analysis
References
Afrita, J. (2023). Peran artificial intelligence dalam meningkatkan efisiensi dan efektifitas sistem pendidikan. COMSERVA: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 2(12), 3181-3187.
Atmaja, S. (2024). Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) Dalam Transformasi Digital Untuk Pelayanan Publik. Jurnal Manajemen dan Bisnis, 6(1), 9-21.
Anita Kurnia Rahman, A. P. et al. (2023). Filsafat Bahasa dan Sastra dalam Berbagai Perspektif Penulis (A. P. Prof. Djoko Saryono, M.Pd, Dr. Gatut Susanto M.Pd (ed.); 1st ed.). CV SInar Jaya Mandiri.
Azhima, F. (2024). Signifikasi Tafsir Bil Ra ’ yi di Era Modern. Social, Education, Learning and Language, 2(2), 15.
Azrul, A., Purnamasari, A. I., & Ali, I. (2024). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence Dengan Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory (Lstm). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 413-421.
Batubara, Y. (2024). Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) Sebagai Strategi Dakwah: Analisis peluang dan Tantangan. Tadbir: Jurnal Manajemen Dakwah FDIK IAIN Padangsidimpuan, 6(1), 81-100.
Fatkhudin, A., Artanto, F. A., Safli, N. A., & Wibowo, D. (2024). Decision Tree Berbasis SMOTE dalam Analisis Sentimen Penggunaan Artificial Intelligence untuk Skripsi. REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 8(2), 494-505.
Fauzan, I. (2020). Artificial Intelligence (Ai) Pada Proses Pengawasan Dan Pengendalian Kepegawaian–Sebuah Eksplorasi Konsep Setelah Masa Pandemi Berakhir. Jurnal Kebijakan dan Manajemen PNS, 14(1 Juni), 31-42.
Horacek, H. (2024). Natural language processing. In Computer Physics Communications (Vol. 61, Issues 1–2). https://doi.org/10.1016/0010-4655(90)90107-C
Indrayuni, E., & Nurhadi, A. (2023). Optimasi Naive Bayes Berbasis PSO Untuk Analisa Sentimen Perkembangan Artificial Intelligence Di Twitter. INTI Nusa Mandiri, 18(1), 65-70.
Julianto, R., & Bintari, E. D. (2017). Analisis Sentimen Layanan Provider Telepon Seluler pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification. Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence, 3(1), 23-30.
Kaharudin, A., Supriyadi, A. A., Baitika, H., & Derryanur, M. (2023). Analisis Sentimen pada Media Sosial dengan Teknik Kecerdasan Buatan Naïve Bayes: Kajian Literatur Review. OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains, 2(06), 1642-1649.
Khunaini, F., & Islam, H. (2024). Relevansi Hukum Islam dalam Dinamika Kontemporer : Analisis Kontekstual terhadap Prinsip Maqashid al-Shariah. JPIK, 7(1), 10.
Kurniawan, B. D., Ikhwan, A., Setiawan, W., Syam, A. R., & Zukhrufin, F. K. (2025). Improving the Quality of Qur’an Learning Through the Ummi Method. Al-Tadzkiyyah: Jurnal Pendidikan Islam, 16(1), 1-13.
Mokmin, M. W. A. B. M., Susanto, H., Syam, A. R., & Basri, M. (2025). Study of the Philosophy of Islamic Education by KH. Ahmad Dahlan and KH. Hasyim Asyari and its Relevance to the Reform of Islamic Education. JIE (Journal of Islamic Education), 10(1), 471-487.
Nirwana, A. (2023). Implementation of artificial intelligence in digital marketing development: A thematic review and practical exploration. Jurnal Manajemen Bisnis, Akuntansi Dan Keuangan, 2(1), 85-112.
Nur, A. F., Salim, Y., & Ramdaniah, R. (2024). Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence (AI) Menggunakan Algoritma Machine Learning. LINIER: Literatur Informatika dan Komputer, 1(4), 347-357.
Putra, S. A., & Wijaya, A. (2023). Analisis Sentimen Artificial Intelligence (AI) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based. JuSiTik: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Komunikasi, 7(1), 21-28.
Putra, S. A., & Wijaya, A. (2023). Analisis Sentimen Artificial Intelligence (AI) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based. JuSiTik: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Komunikasi, 7(1), 21-28.
Saepudin, A., Aryanti, R., Fitriani, E., Royadi, R., & Ardiansyah, D. (2024). Analisis Sentimen Pemanfaatan Artificial Intelligence di Dunia Pendidikan Menggunakan SVM Berbasis Particle Swarm Optimization. Computer Science (CO-SCIENCE), 4(1), 71-79.
Salim, M. A., & Aditya, R. B. (2025). Integration of Artificial Intelligence in Islamic Education : Trends , Methods , and Challenges in the Digital Era. Journal of Modern Islamic Studies and Civilization, 3(01), 74–89.
Sugiyono. (2021). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif (M. Dr. Ir. Sutopo. S. Pd (ed.); 2nd ed.). ALFABETA.
Syafira, F. (2023). Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Artificial Intelligence (Ai) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based (Bachelor's thesis, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta).
Syam, A. R. (2022). Suksesi Kepemimpinan Pesantren Modern (studi multisitus pada tiga Pesantren Modern di Pulau Jawa) (Doctoral dissertation, Universitas Negeri Malang).
Taufik, I., & Kurniawan, A. A. (2023, May). The role of artificial intelligence in digital marketing innovation. In Prosiding Seminar Nasional Ilmu Manajemen, Ekonomi, Keuangan dan Bisnis (Vol. 2, No. 1, pp. 29-40).
Utomo, F. H., Bafadal, I., Timan, A., & Syam, A. R. (2025). Islamic Educational Leadership: The Principal’s Role in Addressing Students' Psychological Impact After Natural Disasters in Indonesia. Al-Hayat: Journal of Islamic Education, 9(2), 274-289.
Winarko, E. (2017). Sentimen analisis tweet berbahasa indonesia dengan deep belief network. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 11(2), 187-198.
11.gif)
