Fine Tuning Model IndoBERT untuk Analisis Sentimen Kenaikan Harga BBM Nonsubsidi pada Komentar Instagram

Abstract

Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) nonsubsidi menjadi isu yang memengaruhi berbagai aspek ekonomi dan memunculkan beragam tanggapan masyarakat di media sosial, khususnya Instagram. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM nonsubsidi pada komentar Instagram menggunakan model IndoBERT. Populasi penelitian adalah seluruh komentar pengguna pada dua unggahan Instagram Reels yang membahas kenaikan harga BBM nonsubsidi. Teknik pengambilan sampel dilakukan menggunakan web scraping dengan metode total sampling, sehingga seluruh komentar yang memenuhi kriteria digunakan sebagai sampel penelitian. Data yang diperoleh berjumlah 6.223 komentar. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks yang terdiri atas pembersihan data, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian pelabelan sentimen dilakukan menggunakan Leksikon InSet yang mengelompokkan data ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Selanjutnya dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20, dilakukan tokenisasi menggunakan tokenizer IndoBERT, kemudian model IndoBERT di-fine-tuning untuk proses klasifikasi sentimen. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT memperoleh nilai accuracy sebesar 95,60% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi pada seluruh kelas sentimen. Distribusi hasil klasifikasi menunjukkan sentimen netral mendominasi sebesar 35,78%, diikuti sentimen negatif sebesar 35,34%, dan sentimen positif sebesar 28,88%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa model IndoBERT efektif dan memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan sentimen berbahasa Indonesia pada komentar Instagram terkait kenaikan harga BBM nonsubsidi serta berpotensi mendukung analisis opini publik secara otomatis.

GS Cited Analysis