Pendekatan BERT Dalam Analisis Sentimen Terhadap Kominfo Di Media Sosial X

Abstract

Perkembangan media sosial telah mengubah pola komunikasi masyarakat, termasuk dalam menyampaikan opini terhadap isu-isu publik. Salah satu isu yang sering dibahas adalah Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo). Media sosial X menjadi salah satu platform utama yang digunakan masyarakat untuk menyuarakan pendapat secara terbuka. Oleh karena itu dibutuhkan metode analisis yang mampu menangkap dan memahami sentimen publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Kominfo menggunakan algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), yang dikenal memiliki kemampuan unggul dalam memahami text. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dengan kata kunci "kominfo", kemudian dilakukan tahapan pre-processing seperti cleaning, case folding, translation, tokenization, stopwords removal, dan stemming. Data yang telah dibersihkan kemudian diberi label sentimen menggunakan metode leksikon VADER dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, positif, netral, dan negatif. Model BERT dilatih menggunakan data yang telah diproses dengan pembagian 80% untuk training, 10% validation, dan 10% testing. Hyperparameter yang digunakan meliputi epoch sebanyak 10, batch size 16, max length 100, learning rate 2e-5, dan dropout 0.3. Hasil evaluation menunjukkan bahwa model BERT mampu mengklasifikasikan sentimen dengan accuracy sebesar 84%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang seimbang di seluruh kelas. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa BERT efektif dalam menganalisis opini publik terhadap instansi pemerintah melalui media sosial X.